储能技术在大规模新能源并网中的运用

祁佟 朱月尧

（国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 江苏省淮安市 223001）

随着技术的发展，新能源种类变得越来越丰富，如何高效存储新能源产生的电能，是提高新能源使用效率的有效策略。要充分了解各类新能源技术中影响储能效率因素，科学研究提高储能效率的方法，最终提高绿色能源的占比。

1 储能技术在新能源发电领域中的意义

储能技术是一种通过人为方式来解决能源供求的差异，有效地利用能源，并通过人为的方式将其释放和存储的方法。由于科技和电力电子技术的不断发展，越来越多的储能设备出现在我们的日常生活中。随着储能设备的成本不断下降，人们对它的认识也随之发生了改变。在我国的电力系统中，储能系统的应用越来越广泛，尤其是在新能源产业中占有举足轻重的地位。

储能技术可以有效地解决新能源在电网中存在的随机性、波动性问题，从而有效地降低了分布式电源对电网的冲击。在电力系统中，它的应用范围主要有：

（1）它既可以作为能量的缓冲器，又可以作为后备电源，可以在一定程度上解决输变电的不一致性问题，提高电网的安全、稳定。

（2）能够提高电力系统的稳定性，由于储能设备在电力系统中的应用，使得电力系统的可调度能力得到了提高。

（3）它可以有效地抑制可再生能源的并网功率波动，降低电网的影响。

（4）能够提高电网的经济性，降低了不必要的能源消耗。

2 风电功率波动研究及储能技术

2.1 风电功率波动

当前，随着科学技术的飞速发展，各行各业都在不断地进行技术创新。风力发电产业发展迅速，风力发电具有很强的随机性和波动性，使其在电网中的安全、稳定运行成为一个严峻的问题。这些影响主要体现在电网电压、电网频率、继电保护设备、电网稳定性等方面的影响。风电功率的波动性是风力发电的内在特性，因此，怎样使风电并网功率平滑，并达到并网的要求，成为人们关注的问题。本文通过对风功率的波动性和直接并网的风功率波动性的分析，以及风机运行过程中的SCADA 数据以及风电并网规范的分析，证明了采用储能系统来抑制风功率的重要性。

风电并网风功率波动率：

这一节根据风电功率波动的技术参数，每1 分钟的变化幅度在系统额定功率的2%以下，每10 分钟的变化幅度在系统额定功率20%以下。根据实际运行的风机SCADA 数据，根据国家有关的并网规范，进行了比较和分析。

选取某风电场8 个1.5 MW 的装机容量为12MW 的机组。将1 分钟的风机输出的原始功率用于分析。

风电场每天输出功率的改变。在0-500 分钟内，风机的输出功率不断增大；在500-900 分钟内，风机的输出功率基本不变；从900-1100 分钟，风机的输出功率急剧降低；在1100-1440 分钟之间，风机的输出功率出现了较大的波动。通过对数据的分析，可以看出，风机的输出功率并不平稳，并且在很大程度上存在着功率的波动。由于风速变化的复杂性，使得风机的输出功率具有很大的波动性和随机性，使其无法维持在一个稳定的数值上。在风机输出功率高于额定标准值的情况下，其输出功率将不会增大，并维持在额定功率范围内，以确保其正常运行，提高其可靠性，延长其使用寿命，使其更合理地利用风能。但若将风机的输出功率与大电网相结合，将会给电网的安全、稳定运行带来诸多负面效应。

此风场风机的初始功率具有很大的波动性，难以精确地预报。在1 分钟波动率下，许多取样点的波动率都超出了国家并网的波动率规定。在10 分钟波动率下，仍有部分采样点无法达到并网波动要求。

从以上分析可以看出，当某一日的风机输出功率被直接纳入大电网时，在1 分钟、10 分钟时，其功率波动不能满足并网的需要。因此，通过对风电机组的分析，认为在风电中再增设一套储能系统，可以有效降低“弃风限电”的情况，节省能源，同时还可以有效地平抑风功率，从而达到国家并网的要求。

2.2 蓄电池的等效电路模型

在日常使用中，蓄电池因其电源稳定，输出功率可靠，价格低廉，适用范围广，可回收利用率高，被广泛应用于手机、电动车、手表等行业。从1950 年代起，对蓄电池进行了建模研究。但是，蓄电池充电和放电是一种非常复杂的电化学反应。目前尚无一种较为精确的仿真与建模方法，因蓄电池类型的不同，其差别及复杂性也各不相同。

当前对蓄电池进行等效电路模型仿真的方法有以下几种：

2.2.1 Rint 等效模型

Rint 模型属于较为常见的蓄电池模型。此模型包括理想电压源Uoc 和等效内阻R，如图1。Uoc 表示蓄电池末端的电压，I 表示通过蓄电池的电流。从欧姆定理可以看出：

图1： 蓄电池Rint 模型等效电路图

蓄电池Thevenin 模型等效电路如图2。此模型能更精确地反映出蓄电池的性能。它设置的电池等效内阻是一个恒定值，但在实际应用中，它却是一个不断变化的变量。

图2： 蓄屯池Thevenin 模型等效电路

2.2.3 PNGV 等效模型

PNGV 等效模型是对Thevenin 等效模型的一种优化。此模式主要包括：理想电压源Uoc、内阻R、过压电阻器Ro、Co 电容器。C1 代表当负载电流累积时的开路电压改变情况，蓄电池PNGV 模型等效电路。蓄电池在充电和放电和需要较大容量时，PNGV 模型对精度的要求很高。从电路的等效定理可以看出：

2.3 超级电容器的等效电路模型

超级电容器被广泛应用于电力系统，它是一种功率型储能元器件。超级电容在储能过程中不会产生电化学上的改变，这种储能过程可以进行反向转换。这样，超级电容器就可以在不影响其使用寿命的情况下，重复充电和放电几十万次。

超级电容器的优点：

（1）在极小体积的情况下，可以获得更大的电容量；

（2）过度充电和过度放电都会对电容的使用寿命造成不利的影响，而超级电容则基本不受影响；

（3）不需要特殊的充电器，也不需要控制放电；

（4）从环境保护的观点来看，超级电容器是无污染的；

（5）超级电容可以进行焊接，所以没有任何像电池的接触不良的问题。

超级电容器的缺点：

（1）如果不正确的使用，会导致电解质泄漏等问题；

（2）超级电容器内部电阻高，在使用交流线路时容易发生故障。

为了对超级电容器的工作特性进行建模和分析，采用了一些基本的电路元件来模拟。现有的超级电容器等效电路模型有：经典等效电路模型、梯形电路模型、多分支 RC 模型。传统的等效电路模型由于其结构简单而被广泛应用，这里只针对传统的等效电路模型进行了研究。其中，ESR 属于等效串联内阻，EPR 属于等效并联内阻，L 表示电容感抗，C 表示等效容抗。在需要进行快速充电和放电的情况下，采用传统的电路建模方法可以获得高精度的结果。

图3： 蓄电池PNGV 模型等效电路

2.4 储能装置容量计算

蓄电池是一种能够将化学能转化为电能，将电能转换成化学能的储能设备。蓄电池被广泛地应用于人们的日常生活。其特点是电压稳定，安全性高，储能容量灵活。因此，本论文将蓄电池用作储能元器件，用于平抑风功率波动。

额定容量：

在整个取样期间内，与起始时刻相比，储能系统的充放电量：

3 混合储能系统容量优化配置

3.1 小波分解

采用了基于滑动窗口的微粒群算法来平抑风电并网功率，这样就可以得到所需要的储能功率数据。利用混合储能系统，可以吸收并释放需要平抑的风功率。

利用db5 小波，5 层多尺度分解混合储能充放电功率的数据，得到了低、高频细节数据。可在小波分解过程中，清楚地观察到风功率的低频变化。使曲线变得越来越光滑，得到了风功率的低频。可以清楚地看到，每次分解的高频功率数据分量。小波分解的频率越高，其高频分量越少。由此，可以确定小波分析法对混合储能功率的充电和放电数据进行多尺度分解的层数。

利用小波分析算法的基本理论，对采集到的高频信号和低频信号进行了重建和恢复。要解决单个储能设备存在的不足，必须充分发挥其优势，并进行功率分配。在混合储能系统中，通过蓄电池组来吸收或释放储能信号的低频分量，并通过超级电容对储能信号的高频分量进行吸收和释放。从而得到蓄电池充放电功率和超级电容充放电功率。图4 为小波分解低频和高频细节。

图4： 小波分解低频和高频细节

通过计算公式，得出了蓄电池和超级电容器之间的能量变化。

在取样周期中，超级电容器的充放电次数比蓄电池充电和放电要多得多。若单一地使用蓄电池来进行储能功率的吸收与释放，则需要蓄电池不断地进行充电与放电，以保证风功率的稳定。但是，对蓄电池的损伤增大，缩短了电池的使用寿命。在风电场中，配置混合储能系统，利用超级电容器快速充放电、容量大、转换效率高等优点。通过这种方式，可以将不同的储能设备的优势发挥到最大，从而有效地平抑风功率的波动。

3.2 总结

从目前的生产经济条件来看，单靠一种储能系统无法适应风电并网功率波动需求。与单一的储能系统比较，混合储能系统在可靠性、安全性、稳定性等方面都有较大的改善。降低了安装和维修全系统的费用。

（1）针对蓄电池及超级电容特性，进行了电池-超级电容器混合储能系统的设计。该方法采用蓄电池来吸收低频率的功率信号，而超级电容则能吸收高频的功率信号。使每个储能设备都能充分发挥其优势，使其在大规模风电并网时对风电功率的波动率具有良好的平滑作用。

（2）本文简单地介绍了小波分析，利用了小波分析的快速和简单。通过储能功率信号分解高低频，充分发挥了混合储能系统的优势。蓄电池可以吸收或释放储能功率的低频分量，而超级电容则可以吸收或释放储能功率中的高频分量。

（3）证明了蓄电池-超级电容混合储能的可行性，并通过与单个储能系统的比较可知，采用混合储能系统，既可提高蓄电池的寿命，又可降低电力系统的费用。

4 风电功率平抑策略

4.1 分布式储能系统的运用

分布式储能系统具有很大的灵活性，从几千瓦到数万瓦不等。多点接入用户端及低功耗的中低压配电网。分布式储能系统在接入配电网络时，可以与分布式电源并联，也可以与低压配电网络进行单独的连接。

分布式储能系统可以应用于配电网络的各个环节，可以有效地提高系统的安全、稳定，减少大规模风电并网对电网的影响，从而改善电网的供电品质，增强风力发电的容量，为智能电网的发展提供了强有力的保证。与集中式储能系统相比，它不需要太高的接入环境，也不需要太多的自然条件，而在接入电网时，它具有更大的灵活性。然而，它的建造和维修费用要比集中式储能系统高得多。

4.2 集中式储能系统的运用

集中式储能系统的容量很大，从几兆瓦到几百兆瓦，可以长期连续释放。与大型风电并网运行，能够有效地增加新能源的容量。集中式储能系统不仅可以在新能源侧接入大规模的电力供应，还可以独立接入。在接入模式的选取上，必须同时兼顾输电线路及变压器容量。

集中式储能系统可以应用于大规模的新能源发电，可以平抑电网接入带来的波动，从而改善电网的供电质量。还可在电力系统调峰、调频、应急备用等场合使用。相对于分布式储能系统，当风机发生故障时，可以使储能系统得到充分地利用，保证风电并网过程中不会发生突变。

随着科技水平的不断提高，各种电子器件的性能、储能元件的性能不断提高，大规模的储能技术也日趋成熟。集中式储能系统的配置比分布式的配置要好得多。因此，本文选取了风电场储能系统作为研究对象。

风电功率与风电并网功率的差距要求储能系统可以迅速进行补偿，以改善电能品质。从风电场储能系统的能量平衡可以看出：

式中Pess(t)为t 时刻储能吸收或释放的功率，Po(t)为t时刻的并网功率，Pw(t)为t 时刻的所选风机输出风功率。

如果P＞0，则代表储能系统充电；当P＜0，则代表储能系统放电。通过对控制算法的设计，可以减小储能设备的容量，在取样时间内减少充电和放电的总量，从而节省了系统的运行费用。

功率的波动率是由风电场输出的初始功率曲线的斜率来反映的。此定义的波动系数为w，若将Δt 作为采样的时间间隔，t ～(t+Δt)时刻的斜率越大，则表示在这段时间内，风电场输出初始功率变化率也会随之增大，波动情况也会改变。因此可以得到风电并网功率。

从式中可以看出，较低的波动系数对风电功率的平抑作用会更好，而风电场的并网能力也会更稳定，但会造成风电场的过度平抑。

4.3 算例分析

本文以我国某风电场2015 年某一日的实际输出功率为例，对其进行了分析。在此基础上，提出了一种基于滑动窗口和粒子群算法相结合的控制策略。

利用该方法，可以得到风电场的实际输出功率，与采用一阶低通滤算法得到的并网功率。通过比较表明，本文提出的方法可以有效地平抑风电并网功率，降低风功率波动。从而使功率曲线变得更平滑。

通过对风电场实测数据的分析，利用一阶低通滤波算法和基于滑动窗口的粒子群算法，比较了两种算法的风功率平抑效果。

与一阶低通滤波算法相比，采用滑动窗口的粒子群算法，其波动率有较大的下降。结果表明，本文的控制策略是可行、有效的。

比较结果表明，为保证风电并网功率达到1 分钟和10分钟的波动需求，当固定波动系数为0.1 时，其波动幅度基本达到了2 个时标的要求，其额定功率和额定容量分别为2.5501 兆瓦和31192 兆瓦/小时。而使用本文算法的控制策略，需要配置的额定功率和额定容量分别是22347 兆瓦和23359 兆瓦/小时，尽管10 分钟的波动率有所提高，但它完全符合风电并网的需求。与传统的固定波动系数相比，该算法可显著地减少取样时段的总充放电量，降低所需储能设备的储存能力，延长储能设备的寿命，降低系统初始成本及维修费用。

通过上述分析，我们可以看出，采用本文所述的控制策略平抑风功率波动，其功率能够达到国家规定的波动标准。因此，该算法可以有效地降低储能容量，从而实现更好地平抑。

5 结束语

在新能源并网应用中，要平抑并网功率波动，充分利用蓄电池、电容等部分的特点，发挥各种储能方式的优点，延长储能设备的整体使用寿命，降低设备成本，总结经验，不断突破。