基于“双碳”目标的光储充一体化充电站刍议综合能源服务建设模式分析

刘 浏， 喻小宝， 卢 娜

（1.上海电力大学经济与管理学院， 上海 200090； 2.国网上海市电力公司松江供电公司， 上海 201600）

0 引言

通过储能削峰填谷，可有效减少充电站的负荷，为建设企业提供充足的经济效益，还可挖掘当地的环保资源。通过能源接入以及技术更新，为后续能源供电技术提供支持，解决建设区域、周围区域的用电出行需求。

1 光储充一体化充电站建设项目概述

光储充一体化充电站建设项目，可以通过综合措施，将光伏、储能、充电进行有机结合，分“昼”“夜”两种运行模式。在白昼可通过分布式光伏发电，为电动汽车提供充足电能，满足分布式光伏发电消纳率。还可利用电池储能技术，在用户低谷时间段进行充电，在用电高峰时间段放电，减少彼此之间的负荷差异，满足供电需求。对光伏发电储能优化能源进行配置，综合充电站提供行之有效的充电服务，能够节约用户充电成本，满足用户绿色能源以及出行需求。此外，结合车辆停放，开展光储充一体化充电站综合服务。

2 光储充一体化充电站建设的要求

2.1 基本原则

在运行的基本原则中，对光储充一体化充电站进行分析，其原则包含了分散布置、集中控制。安全可靠，充放电速率快。储能电站接入源网系统，应用充分的光伏充电指标，通过充电桩为电动汽车实现充电、余电上网。在电价低谷时刻，还能够实现储能系统放电。结合能量管理、系统调节、微电网内部电力消纳，自觉实现离网切换。在市电停电时，储能系统就可以实现脱网。为充电桩提供应急电源，尽可能将电网停电所造成的不良影响降至最低。在应用原则中，要体现其长久、便捷化。如主要应用于给电动汽车充电以及小区、商业中心、停车场等设置供电所，与相关部门联合，建设充电标准。车站、码头、机场也要建设供电场，还要具备“黑启动”功能[1]。

2.2 项目需求

在项目建设中，要以一体化充电设施以及能源互相交融为最佳控制原则，满足项目需求。项目建设需满足以下4 项设计需求[2]：

1）光伏发电系统设计需求。在某区域内根据停车棚开展光伏系统建设，光伏发电系统主要包含282 kW屋顶光伏面板。结合6 台50 kW 组串式光伏逆变器，能够将产生的直流电转换成交流电，纳入光储存一体化充电站，实现分布式清洁能源的高效利用。

2）储能系统布置200 kW·h 磷酸铁锂电池储能系统，根据100 kW 储能变流器以及接入的一体化充电站400 V 低压母线。一方面，能够充分消纳光伏发电系统产生的冗余电量，避免电能浪费。而另一方面，也能够满足削峰填谷的需求。

3）电动汽车充电系统如某园区内，现运行30 辆电动公交车，为当地居民提供上下班通勤服务。因此，30 辆电动车需要建设总容量为1 940 kW 电动汽车充电站。充电站内部要设置两种充电桩，第1 种充电桩为大功率直流充电桩，第2 种为交流慢速充电桩。二者之间能够自动为园区电动公交车提供自动充电服务，该充电桩还可对外营业收取额外充电服务费用。

4）综合能源管理系统。搭建综合能源管理系统能够建立分布式发电、智能用电、综合用电管理模式。在软件体系架构中，包含操作系统、支撑系统、应用系统三大层次。

3 光储充一体化充电站设计分析

3.1 电站电池选择分析

分析储能系统，其有双向流动特征。因此，对于大规模储能并网，将配电网做一个多电源集成系统，配电网的流向将对现有的机电保护方案产生一定的引导作用，使用户电力设备稳定运行。但继电保护装置若失效、误动，就会导致配电网继电保护装置的灵敏度降低，使保护设备出现拒动问题。且相邻线路瞬时速断、保护误触等故障，也会对电流造成干扰[3]。

故障出现在系统电源以及储能线路中时，储能系统融合并网动作与配电装置重合，有可能导致重合时间配合不均或系统处于放电状态。但并未在重合闸动作前退出，导致重合闸出现失效问题。而在故障发生后，前端线路器出现跳闸问题。但分布式储能电站对智能配电网依然输送电流导致故障点，事故进一步扩大。

3.2 电池管理系统设计

在基本模型构建中，要了解储能充电时的吸收有用功，以及在放电时的有用功是否出现SOC 值减小等问题。在构建的公式中，SOC 作为初始值，要结合充放电时间段的功率，了解充电效率、放电效率，设置预警值，将预警值设置为数字“1”。在构建公式中，可如以下公式所示：

式中：“SOCmin”以及“SOCmax”分别表示在储能过程中所允许的最大SOC 值以及最小SOC 值。

3.3 能量管理系统设计

结合分布式储能功率分配能够了解每个储能量的多少，以及在分配过程中及是否处于相对均衡状态。要考虑各储能定额功率SOC 值来决定其输出功率。具体分配方法要分析充电SOC 函数以及放电SOC 函数。在基于储能的额定功率中，将数据“N”作为总储能个数。当对多个储能点进行充放电时，SOC较高的储能少充多放，而SOC 较低的储能多充少放，二者之间要保持相对均衡性，设计合理的充电数据值非常重要。在基础比较过程中，结合函数Logistic 为核心，建立函数数据模型。了解储能SOC 自变量对应的函数公式：

当SOC数据值处于较小状态下，整体充电函Fch（x）取值较大。而放电函数Fdis（x）取值较小时，SOC 充电功率以及放电功率也会相应调整[4]。

3.4 能力管理对策设计

在能力管理对策设计中，可通过“SOC 均衡分布式储能聚合”进行研究。例如，要基于一致性算法分布规则，将储能作为两大单位。如储能“i”以及储能“j”，当储能“i”以及储能“j”相连时，就能够实现相互交融、相互通信，最后形成连通图。在一致性算法分布规则控制中，当储能“i”对储能“j”发送对应的信息时，能够表示顶点i、顶点j的相容性。任何一种一致性算法的通信建模，都能够看出一致性算法的数据更灵活，且不要求相连储能之间的通信包容性更强。按照一致性算法的图连要求，要定义充、放电的一致性变量公式。按照有领导一致性算法分布式技能控制，其智能配电网的控制中心只要向分布式储能领导者下达对应的控制指令，就可以进行计算，防止以往在指定下达时出现的偏差，实现通信功率分配。在储能设备的相互通信过程中，发送接收相应的已知变量信息，进行充电初始化、放电初始化计算。当控制中心发出总充、总放控制指令后，就可以进行充放电的多次迭代计算。了解一致性变化总量相同，实现分布式储能聚合控制。结合数据模型提供的数据，可以实现数据实时分析、调控、筛选，达到“一致性”建设要求。

4 综合能源服务建设模式分析

4.1 合能源服务分析

国外综合能源服务，主要重点在于“无领导一致性算法”，分布式储能的聚合控制要构建通信建模，了解到一个包含全部储能的有向图。确定输入矩阵“P”、输出矩阵“Q”。控制中心只需要向分布式储能的某一个储能下达总放、充电控制指令，就可以保证各储能之间实现通讯功率匹配。发送以及接受一致性变量调整下信息，而非其他储能定额功率以及SOC 信息。在进行迭代前，要进行一次性变量，功率效以及功率调整效要进行初始化。对于控制中心发出的指令进行多次迭代后，就可以计算出整个功率分配任务，完成分布式储能的聚合控制。在功率更新项的修正中，SOC函数值若小于1，就会导致迭代过程变慢。为了避免此类现象，要在迭代计算前乘上大于1 的量，避免影响功率分配。在无领导一致算法中，所有的SOC 公式以及数据模型都能够进行储能迭代计算。计算结果较为精准，满足运行需求。且相关人员后续能够继续进行计算优化，调节模型不合理之处。

4.2 合能源服务分析

我国储能系统包含电池仓以及设备仓，电池系统以“电芯”为最小单位，包含电池模组、电池簇。要结合现场实际需求，配置对应的电池容量。在设备仓内部要放置储能变流器以及交流配电柜、直流配电柜、消防系统、动环监控轨道，对储能系统的交流母线要将其接入系统内部，提高能源的利用效率，保障电能实现优化配置。完成本地能源以及用电负荷量的均衡，与公共电网灵活应对，独立运行。能够更好地缓解充电桩对电网的用电冲击，还可解决城市充电基础设施建设的电网问题。充电桩的激活方式，主要通过扫码充电。充电桩内部包含智能监控系统以及计量系统，能够精准对电能进行输出控制以及数据计算。充电桩智能控制器对电桩的测量控制具备保护功能。在交流电输出后，通过内置的智能电表，将输出电能实现精准控制，上传给电能控制器以及网络运营平台，实现过欠压保护、短路保护、过流保护、漏电保护、接地检测、过温保护等多重功能，具备IP54 防护等级。

4.3 源服务发展前景

目前，充电站在建设过程中，绝大多数在空地建设。新型建设方可在充电站顶棚建设光伏，满足充电站用电需求，适用于商业园、工业园、住宅区等范围。在屋顶上，通过批量建设的光伏储能系统，减少运行成本。在后续，随着光储充一体化的进一步发展，其建设成本将会降低。考量储能电池、电动汽车退役的动力电池，实现阶梯式利用。在节约成本的同时，高效利用能源，保障电池回收有新的解决方向，进一步优化电站建设效率。由此可见，从基本功能分析，光储充一体化充电站的功能为多元化供电、清洁能源供给、节能减排等。在后续要结合市示范应用场站，实现大面积推广。

4.4 典型用户用能特点分析

从优化调度中，考虑锂电池损耗模型的削峰填谷优化问题。锂电池损耗模型通常用于描述电池在充放电过程中的性能衰减。削峰填谷优化是一种策略，旨在降低电池充放电过程中的峰值电流Ipeak，reduced，以减少电池的损耗。下面是一个简单的锂电池削峰填谷优化公式的示例：

式中：Ipeak为原始峰值电流；QDelta，SOC为考虑削峰填谷优化后的SOC（State of Charge，电池荷电状态）变化量；QSOC，max为电池的最大SOC 值（通常为100%）。

这个公式假设电池的峰值电流与SOC 的变化量之间存在线性关系。通过调整SOC 变化量（QDelta，SOC），可以降低峰值电流，从而降低电池损耗。在实际应用中，可能需要考虑更复杂的模型和算法，以更准确地描述锂电池的损耗特性。

此外，客户端优化需要结合实际信息，在实践过程中，要求分析并预测次日用户用电负荷使用特征。将信息发送至客户端EMS 中，达到次日用户的用电充放电行为分析，帮助用户节约用电成本。结合用户的电力负荷情况，保障整体数据、数字模型得到优化。调度算法分为日前优化算法以及日内优化算法，可供电池储能系统容量配置，为后续日内优化提供指导意见。需要注意的是，各公式之间的约束性与中间变量有一定关联。在优化求解算法中，建设一个非线性的多目标优化架构。采用粒子群算法，将理想目标函数作为衡量指标，所有的粒子通过参照，处于最优位置，保证其粒子运动方向能够被精准捕捉。粒子算法具有不依赖初始值，且使用参数较小、收集速度较快等优势。系统能够判定各粒子的位置以及各参数对应位置，完成优化问题的解析。根据Cpeak、Closs计算结果，重新计算各粒子的适应度。在算法结束后，采用对应函数计算完成求解，将约束条件以函数单位“G（X）”作为表示粒子，群算法的适用公式为“S（X）+G（X）”。

5 结语

光储充一体化充电站设置的目的，是要满足车辆充电需求。与传统充电模式相比，光储充一体化充电站具备智能化、自动化的优势。可以在建设区域内利用空闲场地，提供清洁能源以及储能技术，为充电站、配电网提供优质可靠电量。