储能系统平抑风光发电出力波动的研究方法综述

0引言

风力发电和光伏发电作为一种可再生、无污染的能源，近些年来得到了全世界范围的关注，并且获得了大力地发展，我国政府出于资源与环境的压力也在积极地发展风力发电和光伏发电。风速由于受到天气与地理等因素的影响，其大小与风向会经常性变化，而光伏出力也与天气变化密切相关，光照强度和气温的变化会影响到出力的大小，从而导致风电和光伏出力具有很大的随机性、波动性和间歇性。风光装机容量占全网总容量较小时，风光出力的波动不会对电网造成不良影响，但随着风光接入电网容量的不断增大，随机性、波动性和间歇性等风光出力特性对电力系统的安全与稳定运行影响越来越大，大大降低了原有的电能质量。

上述问题严重影响了风光发电的并网，对电网的调频和调峰也产生了严重的影响。将风光出力控制在最大跟踪功率以下，根据需要相应地提高或降低风光输出功率可达到平抑风光出力波动的目的，但该方法会降低风光的利用率，造成风电场、光伏电站的效益下降，而且这样调节的效果也有限。并且现在风光出力预测水平还存在一定的局限性，在风电渗透性增加的情况下，会对出力计划造成越来越大的影响。

随着储能技术的兴起，为储能系统平抑风电出力的波动提供了可能。储能是既传统又新兴的技术，早期就开始应用的抽水蓄能电站也可以归为储能技术，而新兴储能技术则主要包括近年来发展起来的电池储能、超导储能、超级电容器储能等技术。随着这些新兴储能技术应用的发展与成熟，储能系统在平抑风电出力波动上的应用越来越广泛，同时相关研究也越来越丰富。国内外也已建立了一些储能的示范性项目：如中国国家电网公司在张北建成的风光储电站；辽宁电网在卧牛石风电场建成了5MW×2h全钒液流电池储能示范电站；日本北海道采用全钒液流电池建成了风电场的配套储能电站，主要用于平滑风电出力波动。

本文重点阐述了储能平抑风光发电出力波动的研究现状，归纳总结了平抑风电、光伏出力波动的相关控制方法。

1 储能技术及平抑出力波动原理概述

1.1 储能技术分类

风电和光伏发电的出力波动在任何时候都可能发生，在目前的新能源发电预测水平下，难以实现分钟级甚至秒级的风、光发电出力精确预测。因此，需要能够快速响应的储能技术。表1罗列了几种典型的储能技术。

表1 典型储能技术

储能技术类型很多，用于平抑风光出力波动时，储能系统也可分为单一类型储能系统和混合储能系统、多类型储能系统。文献［1］采用锂离子电池储能系统对风光出力波动进行平滑。文献［7-8］采用了钒液流电池储能系统平抑风电出力波动。文献［9］采用超导电磁储能系统平抑风电出力。由于飞轮储能可在短时间内输入或输出较大功率，飞轮储能也运用于风光发电的出力平滑。文献［5］采用超级电容与电池混合储能系统进行了可再生能源发电出力平滑。鉴于飞轮可用于平滑高频功率波动和部分低频功率，蓄电池可用于平衡基准功率以维持母线电压平滑稳定，以飞轮和蓄电池混合储能对光储充电站直流微网系统进行平滑。文献［13］根据能量型和功率型储能的技术特点，基于已经计算得到的单一储能系统输出功率，计算出符合不同类型储能技术特点的储能输出功率，从而配置出合理的多类型储能系统对风电出力进行平滑控制。文献［14］采用多类型储能系统改善平滑效果，用超级电容器平抑短期功率波动，用蓄电池减弱长期功率波动；同时应用双层模糊控制方法，进行储能系统功率的修正。

1.2 储能系统平抑风光发电出力波动的基本原理

储能系统平抑风光发电出力波动是指原来波动性较大的风电场和光伏电站总功率加上储能系统的功率输出（储能系统的功率输出包括电能的释放和吸收，释放时其功率为正，吸收时其功率为负）后总的联合功率曲线变得平滑。此时注入到大电网的功率是风电场所有风机或光伏电站所有光伏电池出力与储能系统出力之和。储能系统可以通过实时的调整跟踪风电场、光伏电站的总出力，储能系统输出功率在风电场、光伏电站出力曲线尖峰时吸收功率，在其出力曲线低谷时输出功率。

注入到电网的功率即为风电场/光伏发电站输出功率与储能系统的功率之和。

2储能系统控制方法

根据1.2所述，风光发电出力波动的平抑是将风光发电的输出功率与储能输出功率叠加后的联合出力输送到电网。因此，平抑风光发电出力，需要设置相应的控制目标，也即需要对储能系统的充放电功率进行优化控制。

2.1 单纯平抑风光出力波动方法

平抑风光发电出力波动的过程中，储能系统采用的控制方法千差万别，考虑的条件与因素各不相同。最为简单的是单纯平抑风光出力波动方法，而不考虑其他任何附加条件。

单纯进行功率波动平抑时，最为常见的是滤波器法，而采用低通滤波器进行风光波动平抑则更为普遍，如文献［5，7-9，15-24］都是在不考虑其他目标或约束条件的情况下，采用低通滤波器的方法确定平抑风光出力波动的控制目标。

以某100MW风场为例，图1为典型的风功率波形图和波动频谱图，功率采样周期为1min，采样时长为一周，则采样点数为10 080（即24×7×60=10 080）。通过FFT快速分解得到风功率的频谱特性，从图1（b）、（c）中可知，风功率频段大部分处于低频段，高频或中高频部分极少。

图1典型风功率波形及频谱

风光出力分解时较为常见的是将其分为3个频段，并依据不同频段功率对电网的影响，确定储能系统的平抑频段。3个频段的划分如下：高频段为1Hz以上、中频段为0.01~1Hz、低频段为0.01Hz以下。风电功率频谱中高频分量，可以被风力机转子的惯量吸收；风电功率中频分量由于功率变化较大，对电网影响最大，短时间会对电网造成严重冲击，因此该方法进行风电平抑时，储能系统平抑的主要是中频段的功率分量；风电功率中的低频段波动比较缓慢，电网中的自动发电控制（AGC）响应速度，基本可以跟上。因此该频段的功率分量大部分由AGC补偿，但当传统发电机组的爬坡速度有一定限制和电力系统的备用容量有限时，也有必要对风电低频段功率分量进行平抑；也有文献将风机出力分解为高频、低频两个部分进行平抑，根据不同频段采用不同类型的储能元件，超级电容平抑高频部分，电池储能则平抑低频部分。而平抑光伏发电出力时，其出力分解的频段与风电相似：例如分为高频段和低频段时，由于高频部分所占比例较小，储能系统主要是平抑低频部分。

在确定了平抑的频段后，即可对风光发电出力波动进行平抑。文献［23］采用低通滤波器以确定储能系统输出功率，并采用了混合储能系统，将其分为两层，一层为快速响应的储能用于平抑快速波动的功率分量，二层为慢速响应的储能用于平抑波动速度较慢的功率分量，而该方法还是基于低通滤波器对储能功率进行选择，该文献还提出了将储能状态改变次数作为评价指标之一，以提高储能系统的寿命。

低通滤波器进行风光出力平抑时，时间常数的设定方法可根据具体需要而定。文献［20］在使用低通滤波器平抑风光出力波动时，加入了神经网络算法滤波器的参数进行了训练。文献［21］采用了惯性时间常数的低通滤波器，并与PID控制相结合实现风电出力的平抑。文献［28］使用了粒子群算法对时间常数进行了实时优化。

以上均是采用低通滤波器进行单纯功率波动平抑的相关研究，低通滤波器还可配合其他元件使用以平抑风光出力波动。文献［9］采用低通滤波器与高通滤波器相结合建立起来的带阻滤波器进行滤波，对超导电磁储能系统充放电功率控制，从而实现对风电出力的平滑。文献［28］提出了采用惯性控制和空间滤波过滤风电功率波动中高频部分的方法，该文献并不涉及储能系统，但可为储能系统平抑风电波动提供滤波器选择上的参考。

除了低通滤波器以外，还可采用其他类型的滤波器进行风光出力波动的平抑，如文献［29-30］采用的是滑动平均滤波器，分离功率指令中的低频分量由蓄电池平抑，而其他快速变化分量由超导磁体承担，该方法能够使出力功率得到平滑，但没有考虑到风光功率爬坡方面的优化。文献［31］利用两级实时小波滤波对风机出力进行平抑，既实现了平抑目标，又减少了输出功率的噪声。文献［32］提出基于在线小波的混合储能系统协调控制策略，包括了主要滤波器和次要滤波器，主要滤波器用于满足两个时间尺度内的出力波动要求，次要滤波器则在主要滤波器的基础上进一步对出力进行平滑。

滤波器主要是基于风光出力的波动能够分解到不同频段的功率，对功率进行过滤，从而实现对功率波动的平抑。在平抑功率波动进行分频率分解过滤时，除了滤波器法外还存在其他研究，如文献［33］在充分分析风电功率幅频特性的基础上，提出基于小波包分解的混合储能技术进行风电场输出功率波动平抑的方法。采用小波包分解理论对风电场输出的波动功率进行多尺度分解，得到反映并网功率信号的低频信号和接入储能系统的高频信号。通过反馈调节将实际有功功率尽量控制到与小波包分解给出的预期功率接近范围内。