压缩空气储能系统建模、仿真和控制研究综述

张 彪，李阳海，曹 泉

（国网湖北省电力有限公司电力科学研究院，湖北 武汉 430077）

0 引言

中国作为全球第一大电力消费国同时也是第一大碳排放国，电力在我国能源消费与碳排放中占据重要地位。截至2021年底，我国发电装机容量已达23.8亿kW，但其中火电装机容量占比为56.58%，可再生能源发电装机容量占比仅为41.13%。从发电量来看，火电发电量占比为70.29%，可再生能源发电量占比为29.5%，其中风光发电占比仅为9.7%，电力碳排放占全国碳排放总量的四成以上。同时考虑日益增长的电气化水平，电力系统的低碳转型已成为我国碳达峰、碳中和战略的重要组成部分，构建以新能源为主体的新型电力系统对碳达峰、碳中和目标的实现将起到关键作用［1-2］。

国家电网有限公司“双碳”行动方案指出，随着新能源快速发展和新型用能设备广泛接入，电力系统运行特性发生显著变化，需要统筹研究解决。新能源、直流电源等大量替代常规机组，电动汽车、分布式能源、储能等交互式用能设备广泛应用，电力系统呈现高比例可再生能源、高比例电力电子设备的“双高”特征，系统转动惯量持续下降，调频、调压能力不足。因此需要加强系统调节能力建设，推广应用大规模储能装置，提高系统调节能力。在此背景下，压缩空气储能系统以其成本低、容量大、寿命长、清洁化，以及储能时间长等优点［3］，逐渐成为促进新能源高效消纳、增强电力系统调节能力和灵活性、助力双碳目标实现的有效解决方案。

传统CAES 技术起源于上世纪50 年代［4］，属补燃式，通过与燃气轮机相配合，可靠性、稳定性强，灵活性好，但系统中化石能源的消耗增加了温室气体排放，造成严重的环境污染。随着设计和制造技术的不断进步，摆脱了对化石燃料的依赖，现代非补燃CAES技术得到发展，包括绝热压缩空气储能、液态空气储能、等温压缩空气储能等，其中以先进绝热压缩空气储能技术（AA-CAES）最具发展潜力。商业运行及示范工程建设方面，德国及美国两座商业化压缩空气储能电站数十年的可靠运行经验，检验了压缩空气储能电站长期运行的可靠性［5-6］。近年来，国内自500 kW 至10 MW等不同容量规模压缩空气储能示范工程的先后投建，表明此项储能技术在国内已实现由理论研究阶段向示范验证阶段的突破［7-8］。尤其是最近一段时期，国内湖北应城、山东泰安、江苏淮安等地有望实现单机300 MW先进压缩空气储能项目落地开工。

随着压缩空气储能系统单机容量的增大，从机组运行及控制角度来看，分析系统各组件功–能转换特性、揭示多能流耦合机理、建立适用于不同应用场景的数学模型并分析其动态特性，达到探索能效提升措施和优化机组控制方案的目的十分必要。另外，建立涵盖热力、机电、电磁等各物理过程的大型压缩空气储能全工况动态仿真模型，设计系统关键参数自动控制及储能/释能发电环节协调控制技术、研究机组涉网特性及指标定量评估，是当前单机大容量压缩空气储能系统在新型电力系统和综合能源系统充分发挥作用的重要前提。

1 压缩空气储能系统的建模

AA-CAES 系统是实现多种能量形式传递与转换的多能流复杂系统，主要由热力、机械、电磁和电力3类部件构成，各类部件之间的动态响应时间尺度相差较大，从电力、电磁系统部件的毫秒级至热力系统部件的分钟级、小时级。因此，AA-CAES 系统的动态运行特性不但会对系统的动态控制策略产生影响，还会影响到AA-CAES系统在电力系统备用、实时调度等应用领域中的应用效果和相应的优化调度策略。根据能否反映AA-CAES 系统的时变运行特性，可以将AACAES系统模型分为静态模型和动态模型2类。

1.1 静态模型

目前，国内外学者已经针对AA-CAES系统的热力学仿真建模开展了大量的研究，并基于所构建的系统热力学模型，开展了AA-CAES 系统效率分析、结构优化等内容的研究。文献［9］建立了一种压缩空气储能系统热力学分析模型，并分析了系统储能密度和储能效率随压缩级数、压缩结构以及不同储热介质影响下的变化规律；文献［10］建立了一种定压AA-CAES系统各单元模块和系统的热力学模型，利用数值模拟，揭示了换热器效能、压缩机总压比、级数和压比分配对系统效率的影响特性；文献［11］建立了压缩空气储能系统的技术经济模型，在有无政策补贴的两种计算条件下，针对某蓄热式压缩空气储能电站实例进行了财务分析、盈亏平衡分析以及敏感性分析；文献［12］构建了含低温储热装置的AA-CAES全系统静态热力学模型，并基于该模型分析了影响系统运行效率的关键运行参数和结构参数；文献［13］搭建了一种采用熔盐蓄热的压缩空气储能发电系统流程模型，分析了系统的热力学运行特性，分析了涡轮机进口温度、涡轮机进口压力等参数对压缩机功耗、储气室容积、储能密度、储能效率等系统性能的影响；文献［14］针对火电机组灵活改造，提出一种压缩空气储能系统与火电机组的耦合方案，利用Ebsilon 软件建立了亚临界火电机组和压缩空气储能系统的耦合热力学模型，储能阶段利用压缩空气储能系统产生的压缩热加热火电机组的凝结水，释能阶段利用火电机组的抽汽加热进入膨胀机做功的高压空气，分析了该种方案的热耗率和能量利用系数；文献［15］建立了面向AA-CAES 系统能量分析和㶲分析的系统模型，仿真分析表明，随着压缩机、透平和换热器级数的增加，AA-CAES系统的效率也能够在一定程度上得到提升。

从上述各类文献的压缩空气静态建模来看，当主要用于分析AA-CAES系统的能量传递与损失机理、效率优化方法、变工况运行特性等关键问题时，该类模型能够起到很好的辅助分析作用，其缺点是无法反映AA-CAES系统中各关键物理量的动态时域变化过程，也即需要进行对压缩空气储能系统进行动态建模。动态模型主要由能够反映系统热动态和机电动态的时域微分方程组构成，用于分析AA-CAES系统的动态运行特性，并可作为研究AA-CAES 动态控制策略。总之，从理论上系统地构建AA-CAES系统的动态数学模型，搭建其全系统动态仿真模型，进而开展动态仿真分析，掌握其系统动态运行特性，是促进AA-CAES技术广泛应用的前提和基础之一［16］。

1.2 动态模型

压缩空气储能系统的动态数学模型的研究是当下的热点，通过对已披露的文献和资料来看，已有针对盐穴或其他储气设备等关键设备进行特性分析的局部动态模型、关于压缩机或透平机等主要设备部件的变工况动态模型，以及关于CAES 系统的全系统动态仿真模型。文献［17］以华北电力大学STAR-90 仿真系统为建模平台，分别建立了早期由清华大学物理化学研究所、中国科学院和中国电力科学研究院共同研究开发TICC-500 系统和中国科学院工程热物理研究所1.5 MW的示范系统的动态仿真模型；文献［18］构建了填充床储热器的动态仿真模型，并将其应用于AACAES系统的动态分析仿真中，通过循环迭代法获得系统动态仿真结果；基于所构建的模型，详细分析了填充床储热器动态特性和变工况运行特性对AA-CAES 系统运行性能的影响；文献［19］基于AA-CAES电站的热力学特性，建立能够反映AA-CAES电站变工况条件下运行特性的储能电站运行约束模型，在考虑AACAES 电站在自动发电控制（AGC）阶段的功率调节不确定性的基础上，建立了含AA-CAES 电站的电力系统实时调度模型；文献［20］基于模块化和集总参数思想，在APROS 平台上建立了AA-CAES 的动态数学模型，分析该系统储能、释能阶段的动态特性，建立了并网调速系统控制模型，通过典型扰动下的响应分析，获得优化的控制策略。

近几年CAES技术不断迭代升级，在膨胀机、压缩机等装备制造及系统设计与集成方面都有长足的发展，但在CAES的深刻反应内部机理的动态仿真模型、控制系统及调节特性、入网条件、与大电网耦合特性等方面研究较少，制约了CAES 技术的规模化应用。总而言之，压缩空气储能系统全工况全系统的动态模型的研究相对较少，只限于小容量CAES 系统或局部部件，不能适应即将到来的单机大容量压缩空气储能系统示范工程的研究需要。

2 压缩空气储能系统的控制技术

压缩空气储能系统的控制技术包括场站内主辅设备保护系统及关键参数模拟量控制系统、网源协调控制技术、调度运行控制技术等方面。

场站内控制技术，文献［21］以1 MW 多级压缩空气储能系统为研究对象，在“以电定热”和“以热定电”两种模式下，以储热热量消耗最小和输出电功率最大建立优化模型并进行求解，该控制策略可解决多级压缩空气储能系统在变工况下的能量调配和运行参数制定问题；文献［22］利用反馈线性化方法将储气室多输入、多输出非线性模型线性化，再对系统选择合适的极点，应用多变量极点配置方法对储气室气体温度和压力进行控制；文献［23］将新能源发电中的变流器控制技术引入压缩储能控制系统，结合相似理论进行了膨胀释能环节的最高效率点跟踪控制仿真研究，结果表明，采用变流器的转速控制可使膨胀机在不同功率水平下实现效率最优；文献［24］以非补燃式压缩空气储能系统的重要设备即换热器为对象，建立数学建模和控制算法，对其进行换热过程模拟仿真，改善了换热器系统的控制效果，并提高换热效率；文献［25］介绍了一种使用PLC实现的压缩空气储能系统的储气室温度和压力控制方案，是为数不多的介绍CAES 系统实际工程项目的控制系统相关信息的文献；文献［26］通过分析甩负荷过程中解耦电网后的动作过程，对发电机转速飙升过高等问题，提出在膨胀机组级间增加隔断阀的改进方案，通过比较改进前后的仿真结果，验证了改进后转速保护调节系统的高效性及稳定性，为提高压缩空气储能系统膨胀机调速系统的安全性和机组的控制逻辑设计提供了一定思路。

网源协调技术方面，文献［27］基于APROS仿真平台建立了10 MW AA-CAES 仿真模型，设计了一种在宽负荷范围内的3套PID优化控制方案，仿真表明，该方案可使得机组调频性能指标满足辅助调频服务的经济效益要求；文献［28］根据压缩空气储能可分为储能和释能两个独立过程的特点，提出CAES 系统双向参与响应电网一次调频的设计构想，并给出了建议的调节不等率、限幅等参数，但未见工程实施；文献［29］在MATLAB/SIMULINK 平台建立了60 MW 充电/70 MW放电的补燃型压缩空气储能系统和风电渗透测试系统的仿真模型，提出了一种基于模糊控制的CAES 调频方法，并进行了仿真验证；文献［30］建立了12.5 MW液化空气储能机组的仿真模型，并结合无穷大电网模型，模拟了储能系统在空载冲转、并网以及电网调频工况下的参数变化，分析了液化空气储能系统作为新的辅佐新能源电网调频技术的可行性及其动态特性；文献［31］建立了盐穴压缩空气储能电站释能环节的数学模型，提出一种基于盐穴储气的先进绝热压缩空气储能电站调相运行模式，以微量的高压空气及热能损耗为代价实现对电网无功电压支撑的功能，并进行了仿真验证。

优化调度运行及耦合综合能源方面，文献［32］建立了考虑CAES 电站、风电和火电机组协调互动的电力系统日前优化调度模型，验证了CAES 电站在提升系统运行收益方面和降低系统运行成本方面的作用；文献［33］综合考虑了CAES电站、常规机组、快速启停机组、风电和需求响应资源的调度特性，计及风电、负荷和价格型需求响应的预测不确定性，建立了含CAES 电力系统日前-日内协调调度模型，并仿真验证了模型的有效性；文献［34］以风储系统运行收益最大化为目标，建立了考虑压缩空气储能变工况特性的运行优化模型，采用一种分段线性化方法拟合风储系统变工况特性并设计优化运行策略；文献［35］提出了一种计及热电联供联储特性的含AA-CAES 能源站的电-热综合能源系统优化运行方法，考虑了负荷综合需求响应和热网管道传热延迟和损耗等动态特性，建立了以系统机组发电成本、购电成本、综合需求响应成本以及弃风惩罚成本之和为最小的日前经济调度模型，并进行了算例分析。

从以上压缩空气储能系统控制技术的几方面研究现状来看，研究的范围较为广泛，包含了压缩空气场站内关键参数的控制、换热回热等系统的运行控制、调频调峰的性能分析、透平发电机的保护及控制、耦合新能源发电的控制、优化调度运行控制以及纳入综合能源系统的控制等。同时，大部分研究仍停留在理论研究和仿真计算阶段，在现有的压缩空气示范工程中并未见相关报道。

3 结语

在“双碳”背景下，随着电源结构的不断优化调整和新型电力系统的稳步推进，能源行业将进一步加大对包括压缩空气储能在内的大规模清洁物理储能的需求。本文梳理了压缩空气储能系统在理论建模、系统仿真和控制技术等方面的研究成果，并在此基础上提出部分后期的研究建议。

1）压缩空气储能系统涵盖了热力、电磁、机电等多时间尺度物理过程，对其构建的数学模型应能满足不同应用场景的研究需要，包含精确反应热力过程特性、调频调峰的电网支撑特性、旋转备用的热耗特性、变工况运行的经济特性、多能联供特性，以及满足人机交互的仿真培训功能等。

2）压缩空气储能系统场站内关键参数的控制既有如压力、温度的常规热工过程控制，也包含电压、无功等机电、电磁控制。在保证系统安全运行的前提下，引入智能控制算法，实现系统参数的动态调节快速、稳态偏差合理，提升整体自动化水平。

3）随着新能源发电和其它可再生能源的接入，电网形态和运行方式也在发生变化，并且随着压缩空气储能系统的效率不断提升和单机容量的不断增大，对其整体运行自动控制提出了更高的要求。CAES 系统需要在一次储能、释能的完整循环周期运行，也需要在储能和释能之间频繁切换，同时也面临在调峰、调频、调相等各种运行方式的切换，而其固有的宽负荷变工况运行特性也使得控制问题变得进一步复杂。因此，CAES系统应设计断点适当、判据合理、操作简便、安全可靠、工况覆盖面广的一键启停（APS）功能，同时考虑通过控制技术提升系统整体能效的可能性。

4）在新能源为主体的新型电力系统建设中，包含压缩空气储能系统在内的大规模清洁物理储能系统和智能电网及综合能源系统的发展将呈现相互促进的协同发展。因此，通过试验方式合理评估大型单机压缩空气储能系统的涉网功能并进行指标定量分析，如调峰、调频、无功支撑、备用、多能流（冷热电）联供等，是丰富其应用场景和充分挖掘辅助服务价值潜力所必须的研究工作。