规模化储能在风、光发电项目中的应用探索

卢成志， 高林涛， 李 忆

(华电电力科学研究院有限公司，杭州 310007)

0 引 言

目前，全球可再生能源开发利用规模不断扩大，应用成本快速下降，发展可再生能源已成为全球推进能源转型的核心内容和应对气候变化的重要途径，也是中国推进能源生产和消费革命、推动能源转型的重要措施。风力发电和光伏发电具有无能源消耗、无排放和无污染的优良特性，是可再生能源发展的重要方向，但同时存在显著的间歇性、波动性与不确定性等问题。随着风、光电容量和渗透率的不断提高，大规模风电和光伏在带来巨大经济和社会效益的同时，对电力系统的安全、稳定、可靠运行产生巨大影响，参与调峰调频也对电场的运行调度提出更高的要求[1-5]。

将规模化的储能技术应用在风、光等新能源发电领域，能够有效提高发电的可控性和系统稳定水平，改善电能质量。储能和风、光发电相结合对电网调峰、调频，提高供电可靠性和主动参与电力市场服务等方面具有重要作用。开展电能存储在风、光发电系统中的关键技术和应用研究，实现风、光发电由“刚性、不可控”向“柔性、可控”的转变，是积极应对风、光发电并网问题的重要举措，对提高风、光发电利用水平与促进风、光发电产业的全面协调发展具有重要意义[6-8]。

1 储能技术研究与产业发展现状

1.1 储能技术发展与研究现状

1.1.1 储能技术发展现状

目前全球储能技术主要有物理储能、电化学储能和电磁储能三大类。这些储能方式各具特点和优势，相应技术发展成熟度也有所不同，其发展现状如表1所示。

1)物理储能。物理储能是储能技术中发展最成熟的一类，相比于化学及电磁储能技术，物理储能技术具有一定的技术和成本优势。其中，抽水蓄能和压缩空气储能系统可实现大功率、大容量电能储存，但是受地理环境和地质条件的限制，对场址要求高；而飞轮储能具有功率控制响应速度快、运行寿命长、维护成本低、安全性高和绿色环保等优势，与风、光发电相结合能够实现超发电量的高效存储，对降低弃电率、平抑负荷波动、缓解电站调峰、调频压力等有着显著的作用。

2)电化学储能。各类电化学储能由于使用方便、响应时间快、选址配置灵活而成为现阶段最受关注的储能技术，在大规模储能领域中具有广泛的应用前景。目前可用于大型储能电站的电池主要有钠硫电池、液流电池、铅碳电池和锂离子电池等。化学储能具有效率高和功率特性好等优势，以运行稳定、成本可控的储能技术，应用于平滑出力曲线及提升发电有效利用小时数为目标。进一步提高储能稳定性、延长使用寿命、降低储能价格是化学储能技术未来的发展方向。此外，在传统技术基础上发展新的储能体系，如混合型超级电容器和液态金属电池值得期待。

3)电磁储能。电磁储能主要分为超导电磁储能和超级电容器。超导储能系统反应快、功率密度高，在电力系统中具有良好的应用前景，但超导磁体绕制工艺、系统保护和运行经济性等因素都制约了超导电磁储能的发展。超级电容器具有比功率高、充放快、循环寿命长、使用方便等优势，但成本较高，不利于在大规模储能领域应用。目前超级电容器和超导电磁储能两种类型电磁储能还处于小规模示范应用和实验室研究阶段，距商业化仍需较长的发展周期。

表1 储能技术发展现状

1.1.2 储能技术研究现状

目前，国内外对风、光发电储能系统的研究主要集中在以下几个方面[9-14]：

1)风、光储系统集成的研究。综合考虑复合储能系统的技术和经济性能，建立了反映复合储能系统特性参数和成本特征的数学模型，相比于单纯的发电系统模型更为经济可靠。

2)发电与储能容量配置的研究。从系统供电可靠性，风、光互补特性，发电功率波动大小以及系统成本等角度出发，致力于提出合理配置复合储能容量的方法。该研究不仅可以保证资源的合理有效利用，还可降低电网建设和运营等成本。

3)储能系统平抑能力的研究。针对风、光发电存在不稳定性的问题，基于超短期功率预测，采用了超前控制策略对发电功率波动进行平滑，实现了对短期发电功率的平抑。

4)风、光储系统能量优化控制。风、光储系统能量优化控制的相关研究致力于优化控制算法，提出了联合控制和场站控制等优化模式，改善风、光储联合系统功率输出波动特性。

5)风、光储系统监测研究。通过在风、光互补发电储能系统中嵌入多种信息采集传感器、信号采集硬件和PC 机，组成精度高、稳定性好的数据采集监测系统，将采集的系统数据直观化显示，使系统控制过程更加易于监测、记录和分析。

1.2 储能产业发展现状

近年来，储能技术已从实验室和小规模、小容量的示范应用阶段，进入到大容量、大系统的商业应用阶段。根据中关村储能产业技术联盟(CNESA)全球储能项目库的不完全统计，截至2018年底，全球新增投运的电化学储能项目主要分布在39个国家和地区，装机规模排名前十位的国家分别是韩国、中国、英国、美国、澳大利亚、德国、日本、比利时、瑞士和加拿大，规模合计占2018年全球新增总规模的95.8%。国内方面，已投运储能项目累计装机规模31.3 GW，同比增长8.3%，占全球市场总规模的17.3%。各省的电网侧储能规划累计规模超过1.4 GW，电网侧将是中国储能市场最为热门的应用领域。

为加强中国电力储能行业的储能技术研发和智能技术制造升级，2017年国家发展改革委等五部门联合发布《关于促进储能技术与产业发展的指导意见》，明确“十三五”为储能技术的商业化初期阶段，到“十四五”，储能行业将进入大规模发展阶段。2019年7月，国家财政部等部门联合发布《2019—2020年储能行动计划》，为推进“十四五”储能行业发展制定具体行动计划。2019年7月，新疆发展改革委发布《新疆第一批发电侧光储联合运行试点项目清单》，项目总规模为221 MW/446 MW·h。目前，中国已有超过40个储能示范项目，如国家电网公司在张北建成的张北风光储蓄输电项目，辽宁电网在卧牛石风电场建成的5 MW×2 h全钒液流电池储能示范电站，中能智慧能源在甘肃瓜州建设的720 MW·h网域大规模储能电站等。

2 关键技术及实施方案

风、光储系统以提高风、光发电出力平稳性、运行效率和资产利用率为总体目标，重点开展电能存储在风力发电和光伏发电系统中的关键技术研究和应用，以解决风、光储系统联合优化运行方面存在的关键技术问题，如不同类型储能方式及不同配置水平对风、光发电系统中的互补能力不确定性，储能单元充放电控制及协调困难以及风、光储联合发电系统协调运行控制目标不明确等，以实现通过储能系统进行合理的风、光发电系统能量控制。

2.1 关键技术

1)风、光储系统的建模与物理平台建设及储能单元的优化配置。

2)储能系统的剩余电量(State of Charge,SOC)估算及充放电优化管理控制方法。

3)风、光发电系统储能单元能量管理控制优化策略。

2.2 实施方案

2.2.1 风力发电系统、光伏发电系统和储能系统等效模型的建立

通过分析风电机组、光伏阵列和储能系统的结构类型、发电原理和能量转换过程，基于Matlab/Simulink仿真平台，在分别建立风力发电、光伏发电和储能系统的功率输出等效仿真模型的基础上，建立风、光储联合发电系统等效仿真模型，研究风力和光伏发电及储能系统的不同配置方案，建立多目标联合优化模型。

风光储联合发电系统的建模方案可采用间接组合建模的思路，通过对各发电和储能单元的动态特性分析，分别建立风力发电机组、光伏发电单元和储能装置的特征模型。然后通过一定的等值方法将单元级的模型应用于风电场、光伏电站和储能电站的聚合建模当中，即得到若干台“机”集聚后的场/电站模型。最终，风电场、光伏电站和储能电站在公共连接点(Point of Common Coupling，PCC)汇集在一起实现并网，并且在PCC点对电网表现出整个风光储联合发电系统的动态特性，实现风光储联合发电系统的建模[15]。

2.2.1.1 风力发电机组的建模

风力发电机组建模主要针对目前应用最广泛的双馈风机。双馈风机(Doubly-Fed Induction Generator,DFIG)的系统结构和等值电路如图1所示。

2.2.1.2 光伏发电单元的建模

光伏发电单元的建模主要包括光伏阵列模型、DC/AC逆变器模型以及各部分之间的数据接口。大型并网光伏电站发电单元的总体结构图如图2所示。

2.2.1.3 储能单元的建模

储能单元的建模主要包括储能电池组模型、DC/AC换流器模型以及各部分之间的数据接口，其结构和光伏发电单元的总体结构比较相似。大型储能电站的储能单元的总体结构如图3所示。

2.2.1.4 等值方法

1)主变压器。风电场、光伏电站和储能电站都是由风电机组、光伏发电单元和储能单元等单个装置积聚形成的综合电站。在大型电力系统的暂态稳定分析中，针对每个单元建立模型来进行仿真计算是烦琐的，也是没必要的，这就需要建立风电场、光伏电站和储能电站的等值模型。

图1 双馈风机系统框图

图2 光伏发电单元框图

图3 储能单元框图

目前，对风电场、光伏电站、储能电站并网特性影响较大的主要因素有机组、单元变压器、集电线路和主变压器，因此，等值方法[16-19]也主要考虑对这4个部分进行研究，下文以风电场等值为例介绍所提出的等值方法。

实际工程中，风电场一般通过1台或2台主变压器并网，因此，可以直接采用目前广泛应用的变压器模型，如图4所示。

图4 变压器等值模型

2)集电线路。对于大规模风电场来说，场内的集电线路具有一定的规模，这对风电场的并网特性是有影响的，特别是风电场内的无功平衡方面，因此，在风电场的建模中必须考虑风电场内集电线路的等值。

对只有2台风机的简单集电线路进行分析，如图5所示。等值方法基于2点假设：

①由于两风电机组之间的连接馈线较短(一般不超过1 000 m) ，馈线上的电压跌落很小，假设风电机组的机端电压幅值相等。

②由于机端并联电容器组或风电机组本身的励磁能力，假设各风电机组的功率因数相同。

利用以上假设可以得到集电线路的总损耗。当线路长度为l时，线路每相的总电阻、总电抗、总电导、总电纳为

R=r1l(Ω)

X=x1l(Ω)

G=g1l(Ω)

B=b1l(Ω)

式中：R为总电阻；X为总电抗；G为总电导；B为总电纳；l为线路长度。

当新线路长度较短，线路电压在35 kV及以下时，天气晴朗时不发生电晕，线路电纳的影响不大，可令b1=0。正常情况时，绝缘子泄露很小，可令g1=0。

图5 集电线路等值模型

3)机组和单元变压器。对单元变压器和机组的等效采用倍乘的方法实现。单元变压器的等效模型通过n台变压器的并联得到，机组的等值模型通过n台机组的线性倍乘得到。光伏电站和储能电站的等效方法与风电场的等效方法类似。

通过考虑影响并网特性主要因素的等效(机组、单元变压器、集电线路和主变压器[20-23]) ，得到场/电站的等效模型，如图6所示。

图6 风电场、光伏电站和储能电站等值模型

2.2.2 对风电、光伏发电功率波动特性有效的平抑策略的制定

根据风电场多年大量实际运行数据，采用概率统计分析和时间序列分析等方法，对有功功率波动特性进行分析，结合风力、光伏发电能量转换过程，选取容量系数及出力变动率等指标，对其在不同风速、光照水平下输出功率的波动特性和最大功率追踪能力进行量化评价，制定对风电、光伏发电功率波动特性有效的平抑策略，通过确定合理的平抑目标来减小所需储能容量，优化成本。采用上述建模方法，对新疆某20 MWp光伏电站进行建模，通过系统仿真可得出如图7、图8所示的曲线。

图7 储能系统削峰填谷曲线

图8 储能系统平衡电站出力曲线

2.2.3 储能系统容量配置方案和预测功率优化方法的研究

根据储能技术的功率范围、持续响应时间、效率、技术特性等，结合风、光发电自身出力特性，以装置成本最低、功率匹配最佳、电能输出功率平滑度最好为目标，以就近平衡为原则，系统地研究储能系统的容量配置方案。分别从风电、光伏预测数据实时调整和储能电池充放电策略两部分对风、光储联合发电系统的功率预测进行优化，读取次日风电、光伏预测功率，根据滤波器幅频特性对波动性较大的功率预测数据进行平滑处理，根据预测数据适时调整参数，平滑离散点之间的功率走势，根据储能电池充放电策略，进一步调整平滑效果。

2.2.4 风、光储联合发电系统运行控制在不同模式下的能量控制策略的实现

考虑储能装置的功率出力和电量约束条件，将风、光功率预测技术引入储能系统的控制过程，以输出功率平滑、可控为目标，以风、光储联合发电系统总出力与计划出力的匹配程度为量化指标，通过构建递进区间控制的优化目标函数，并考虑实际条件约束，建立储能优化控制的数学模型，通过物理模拟和仿真手段相结合实现储能电站的动态控制优化。

2.3 工程实践

以新疆哈密某20 MWp光伏电站增加储能装置为例，增加储能装置后可平滑光伏发电输出功率的波动，使电站并网输出的有功功率满足在给定的时间段内波动率小于设定值。此外，通过储能系统的调节，改善光伏电站的发电计划跟踪能力，使其满足跟踪电网调度部门下达的发电出力曲线的要求，同时减少弃光电量。项目的建设可提高光伏发电功率输出的稳定性，并提高场站的可利用小时数。

该项目采用性能稳定、经济性较好的电化学储能系统，实现电能迁移，降低光伏电站反调峰性，减少弃电。在光伏电站附近安装3 MW·h储能系统设备，采用35 kV电压等级接入光伏电站35 kV发电母线。储能电站主要由电池簇、BMS电池管理系统、储能变流器、升压变压器及储能控制系统组成。储能变流器可实现电能的双向转换：在充电状态时，储能变流器作为整流器将电能从交流变成直流，存储到储能装置中；在放电状态时，储能变流器作为逆变器将电池中的电能从直流变为交流，输送到电网中。

3 效益分析

3.1 经济效益分析

通过对新疆哈密某20 MWp光伏电站2018年的理论发电量、AGC计划电量以及实际发电量进行统计分析发现，该电站主要高峰负荷集中在5月～10月，各月理论发电量与AGC电量计划间存在一定差距，如图9所示。月理论发电量与AGC计划电量偏差值如图10所示。

图9 光伏电站理论与AGC月发电量统计

图10 月理论发电量与AGC计划电量偏差

在发电量高的月份，每日的AGC与理论发电差值最大约10 MW·h；发电量较低的月份，每日的AGC与理论发电量差值最大约4 MW·h。若按电站20 MWp，储能系统3 MW/6 MW·h配置(储能系统功率为总装机容量的15%)，取放电深度90%，电价0.98元/kW·h。项目建设的3 MW/6 MW·h储能装置可实现每日增发电量约5.5 MW·h，全年增发电量1 650 MW·h，即全年发电收益新增161.7万元，增加全年可利用小时数约82.5 h，项目的静态投资回收期约5.7年。目前西北电网对一次调频服务按照一次调频月度动作积分电量15元/kW·h进行补偿。储能电站可以积极参与一次调频服务，这样可以进一步提高项目收益。

3.2 社会效益分析

随着工业化、城镇化进程的加快和消费结构持续升级，中国能源需求刚性增长，资源环境问题仍是制约中国经济社会发展的瓶颈之一。风、光储联合发电是风、光发电领域的一个重要探索，储能系统通过对电能的存储和释放，可以有效缓解风、光发电单独运行输出功率波动给电网带来的不利影响，提高电网安全性，进而提高电网接纳风、光发电的能力。平滑风力发电和光伏发电的功率输出，解决风、光发电平稳控制和并网问题。规模化储能必将为节能减排做出不容忽视的贡献，成为支撑能源革命、建设中国绿色低碳生态系统的新生力量，为风、光发电提供一条新的可持续发展之路。

4 结 语

采用单元级-电站级-联合发电系统间接组合建模思路，再经一定的等值方法将单元级的模型应用于光伏电站和储能电站的聚合建模当中。通过工程实践验证光储联合发电系统机电模型的正确性,可知规模化储能的应用有利于提高风、光发电场能源利用率和电量收益。在发电端，储能系统可以快速响应调频服务及相对可控的持续供电，有效规避了其间断性、不确定性等缺点。通过储能手段平抑波动，使风、光发电输出功率平稳，并实现风、光发电的削峰填谷。在负荷较低、电网无法消纳的情况下，把场站所发电能储存起来，按照实际需要有计划地送出，有效提高能源利用率。在发电端有调峰电价的情况下结合电力市场现货交易，提高电站的电量收益。