平抑风电波动的混合储能容量配置及控制策略

摘要：为了平滑风电场输出功率，降低风电波动对电网造成的冲击，利用能量型储能元件电解槽与功率型储能元件超级电容相结合形成的混合储能系统对风电波动进行平抑。首先对大量时间片段内的储能出力进行概率统计分析，通过并网功率波动率在风电波动限值范围内的概率变化评估风电波动平抑效果，将给定置信水平的输出功率作为混合储能额定功率。在此基础上，通过考虑经济性的自适应滑动窗口算法将混合储能功率分解，进而确定超级电容的额定容量以及电解槽的额定功率，实现了兼顾经济性和波动平抑效果的容量配置。其次，依据超级电容的荷电状态、电解槽额定功率、储能系统总体功率指令制定混合储能系统的运行控制策略。最后结合风电场实际运行数据，仿真验证了所提方法可以实现功率分配、保证储能各元件正常运行，同时有效降低了风电输出功率的波动。

（本文来源：微信公众号“中国电力”ID:ELECTRIC-POWER 作者：徐衍会, 徐宜佳 单位：华北电力大学 电气与电子工程学院）

引文信息

徐衍会, 徐宜佳. 平抑风电波动的混合储能容量配置及控制策略[J]. 中国电力, 2022, 55(6): 186-193.

XU Yanhui, XU Yijia. Capacity configuration and control strategy of hybrid energy storage to smooth wind power fluctuations[J]. Electric Power, 2022, 55(6): 186-193.

引言

构建新型电力系统是实现“双碳”目标的必由之路，已上升为国家发展战略[1-2]。风能以清洁、高效、无污染等特点成为近年新能源发展的热点[3]。风电装机规模的持续增长[4]在带来巨大经济效益和环境效益的同时[5]，也给电网带来了巨大的挑战[6]。风力发电具有较强的波动性、间歇性和随机性，其对电网可靠运行、经济运行造成的不利影响也日趋严重[7-8]。

近年来，储能系统应用成为平抑风力发电波动重要途径[9]。在风电场站附近安装储能系统可以平滑风电波动，有利于电源侧储能建设。单一储能很难应对平抑风电波动时出现的各种工况[10-11]，目前大多采用混合储能系统[12]。氢气作为一种清洁的二次能源，其能量密度高、便于运输储存[13]，为解决传统储能方式无法实现能量的长期存储问题提供了新思路[14]。中国“十四五”规划已将氢能发展规划为长期的发展战略[15]。超级电容具有快速响应、高功率密度等优点[16]。本文采用由电解制氢和超级电容组成的混合储能系统平滑风场输出功率，改善并网的电能质量。

储能系统运行应满足2方面的要求。（1）在满足平抑目标的前提下，需要对系统容量配置进行优化；（2）需要对混合储能系统内部单元功率进行合理分配，保证各元件合理充放电，减少荷电状态过高或过低对储能元件造成伤害。

储能系统的经济性和控制效果与储能容量的大小有着直接的联系[17]。文献[18]以微电网总净现值成本最小为目标对含有蓄电池和氢储能的混合储能系统进行容量优化。文献[19]以电解槽和燃料电池组成的混合储能系统成本最低为目标函数。上述研究主要围绕系统的成本与收益构建容量优化模型，仅考虑了系统经济目标，而少有研究考虑容量配置结果对风电波动平抑效果的影响。

针对混合储能系统间的功率合理分配和运行协调控制，文献[20]引入修正系数计算氢混合储能系统功率分配系数，取得了较好的功率分配结果。文献[21]提出了基于荷电状态（state of charge, SOC ）模糊控制的混合储能系统功率分配策略，优化了蓄电池的运行状态。上述方法的参数选取都由人为设定，存在一定的局限性。

综上所述，本文通过引入电解槽和超级电容构成的混合储能系统平滑风电出力，提出了平抑效果评估方法，制定了储能系统协调运行控制策略，并结合风场实际运行数据，验证了所提方法既能平抑风电波动，提高电能质量，又能防止超级电容过充过放，提高混合储能系统的使用寿命。

1电解制氢-超级电容混合储能系统功率选择与容量配置

为了减小风电接入电时对电网造成的不良影响，文献[22]对风场1 min和10 min输出功率变化的最大限值做出了明确的规定。将储能系统直接接在“源侧”，即在风电并网前对风电功率波动进行平抑，从而使风电场输出功率满足相关规定，减小风电波动对电网造成的不利影响。本文采用电解制氢-超级电容混合储能系统平抑风电波动。能量型储能元件电解槽主要用于吸收低频功率。功率型储能元件超级电容承担吸收高频功率和向电网释放功率的任务。1.1 混合储能系统额定功率选择本文从储能系统的经济性以及最大限度满足平抑波动需求2个角度出发,制定了混合储能系统额定功率的配置原则。首先对混合储能系统输出功率Ps(t)进行概率统计，并对其进行正态分布拟合[23]，得到拟合曲线的均值μ和标准差σ，则输出功率Ps(t)为

式中：Ps(t)为t时刻混合储能系统输出功率，其正值代表储能系统充电，负值代表储能系统放电；Pw(t)为t时刻风电原始出力；Pg-ref(t)为在满足风电场输出功率波动量标准的前提下，经过自适应滑动平均滤波（moving average filter，MAF）算法[24]得到的t时刻的并网功率参考值。不同置信水平下储能系统的额定输出功率PN(p)为

式中：p为置信水平；zp为不同置信水平p对应的z分位数。波动平抑效果和储能系统容量呈线性关系，即储能容量越大波动平抑效果越好。两者之间存在“转折点”，当储能系统的功率大于转折点对应的功率后，波动平抑效果开始趋于平缓。若继续增大储能系统容量，波动平抑效果基本不变，但系统经济性大幅度降低。因此，本文将转折点对应的功率配置为额定功率，实现在满足系统要求的前提下尽量减少储能功率配置的目标。本文通过并网功率波动率δ(t)来衡量安装混合储能系统后风电波动的平抑效果，并网功率波动率为

式中：Pg(t)为安装储能系统后t时刻的并网功率；Prate为风电场额定装机容量。所有时刻计算得到的并网功率波动率为一组一维离散随机变量。设满足平抑要求的并网波动量上限为δmax，则并网波动率在波动限值范围内的概率分布函数为

式中：F(δmax)为并网波动率δ(t)在限值范围δmax的概率分布函数；P(ω)为δ(t)=ω时对应的概率；ω为任意的正实数。设置信水平为k时，并网波动量在波动限值范围内的概率分布函数为Fk(δmax)，则当置信水平变化为q时，相应的概率变化量ΔFk为

式中：Fq(δmax)为置信水平为q时的并网波动量在波动限值范围内的概率分布函数；k、q均为0~1的任意正实数。令置信水平p的取值分别为p0，p1，p2，···，pi，其中pi=pi−1+Δp，即置信水平按Δp的幅度等幅增加。设当p=pj时，有即储能系统额定功率的增加对风电波动的平抑作用开始减弱，则选置信水平为pj时对应的输出功率PN(pj)作为优化后的混合储能系统额定功率，进而得到混合储能系统的总体功率指令。1.2 混合储能系统额定容量基于电解槽吸收低频功率和超级电容吸收高频功率的工作特性，本文通过MAF算法再次对混合储能总体功率指令Ps(t)分解，得到的低频功率分量作为电解槽的功率Pel(t)，Ps(t)与Pel(t)做差得到超级电容的功率Psc(t)。吸收相同电量时，电解槽的成本远低于超级电容，为提高混合系统的经济性应尽可能减少超级电容的容量。因此，使用MAF算法分解时通过调节滑动窗口大小进而调节超级电容出力，使得超级电容容量最小，达到经济性最优的目标。将全年储能总体功率指令序列T划分为K个充放电周期，则1个周期内超级电容的额定容量为

式中：E(t)为t时刻超级电容剩余容量；ηC、ηD分别为超级电容的充、放电效率；Δt为时间间隔；ts为1个储能充放电周期时长；为通过计算得到的第i个周期的超级电容的额定容量；Ssc_max、Ssc_min分别为超级电容荷电状态的上限和下限。设K个周期确定的超级电容额定容量分别为则T内需要配置的超级电容额定容量Esc为

第i个周期内电解槽额定功率由周期内最大电解功率指令决定，即

式中：第i个周期确定的电解槽额定功率。同理，T内配置电解制氢系统电解槽额定功率Pel为

2 混合储能系统运行控制策略

荷电状态是指剩余电量与额定容量的比值，为避免储能系统完全充放电，超级电容的荷电状态有一定的上下限值[25]。t时刻超级电容的荷电状态Ssc(t)为

通过MAF算法分解储能出力为理论值，而实际运行时超级电容出力受到荷电状态的约束。因此本文从超级电容的荷电状态出发制定混合储能系统协调运行控制策略。（1）混合储能吸收功率。当功率指令Ps(t)≥0时，此时混合储能系统承担消纳功率的任务。依据超级电容的荷电状态可以分为以下3种工况。工况1：当超级电容的荷电状态Ssc取值范围为(Ssc_max+Ssc_min)/2⩽Ssc⩽Ssc_max时，超级电容和电解槽共同吸收功率。超级电容吸收功率值为混合储能吸收功率与电解槽吸收功率的差值。电解槽的吸收功率为

工况2：当荷电状态Ssc取值范围为Ssc⩽(Ssc_max+Ssc_min)/2时，此时功率全部由超级电容吸收。工况3：当超级电容的荷电状态Ssc取值范围为Ssc_max⩽Ssc⩽1时，此时超级电容停止充电，混合储能系统停止运行，直至混合储能系统发出放电指令。（2）混合储能释放功率。当功率指令Ps(t)＜0，此时混合储能系统承担放电的任务，该部分功率全部由超级电容提供。依据超级电容的荷电状态可以分为以下2种工况。工况4：当荷电状态Ssc取值范围为Ssc⩾SSC_min时，此时超级电容正常放电。工况5：当荷电状态Ssc取值范围为0⩽Ssc＜SSC_min时，此时超级电容的荷电状态小于最小值，不能继续放电，混合储能系统停止工作直至混合储能系统发出充电指令。

此外，电解槽运行功率受额定功率Pel的限制，若t时刻电解槽的功率指令大于其额定功率则电解槽按额定功率运行，否则按正常分配功率运行。

3 算例分析

本文以华北地区某装机容量为250 MW的风场为例，选取该风场2017年的实际运行数据，采样时间间隔为1 min，1个储能充放电周期时长为24 h。采用电解槽和超级电容组成的混合储能系统对风电出力进行平抑，超级电容荷电状态的范围为0.05~0.95，充放电效率均为95%，初始荷电状态为0.50。

3.1 混合储能系统额定功率确定及容量配置

对全年的混合储能系统出力Ps(t)进行概率统计分析，正态分布函数曲线参数μ=0.013 9，σ=4.726。

取并网功率波动率δ的阈值δmax=0.06，则不同置信水平下的混合储能系统的额定功率PN(p)和并网波动量的概率分布函数Fp(δmax)的结果如表1所示。

表1 不同置信水平下混合储能系统的额定容量和并网波动量的分布函数的结果统计

Table 1 Statistics on the results of the distribution function of the rated capacity and grid fluctuations of hybrid energy storage systems at different confidence levels

由表1可知，随着置信水平的增加，PN(p)和Fp(δmax)也逐渐增大。当置信水平p=97.5%时，有ΔF97.5%＜ΔF97.0%，因此确定混合储能系统的额定功率PN=9.28 MW。在此基础上通过上文方法确定超级电容的额定容量Esc为2.02 MW·h，电解槽额定功率Pel为3.1 MW。

3.2 混合储能系统运行控制策略对比

采用低通滤波（low-pass filter，LPF）算法及本文所提方法，分别在典型日1和典型日2下进行仿真验证，其中典型日1储能系统总充电功率大于总放电功率，典型日2相反。

3.2.1 典型日1

首先采用低通滤波算法对储能系统混合出力进行分配，其结果如图1所示。

图1 典型日1混合储能系统基于LFP的功率分配及超级电容荷电状态曲线

Fig.1 LFP-based power distribution and supercapacitor charge state profile for a typical day 1 hybrid energy storage system

从图1中可以看出，此时超级电容的最大荷电状态为1.38，超级电容出现了过充的问题。因此低通滤波法只能简单地将低频功率与高频功率分离，没有考虑到超级电容的荷电状态对分配结果的影响。采用本文提出的运行控制策略对储能功率进行分配，结果如图2所示。

由图1和图2可得：（1）图2中超级电容荷电状态的最大值为0.946，该策略可以有效避免超级电容越限；（2）此时超级电容出力曲线的波动标准差为1.31，低通滤波算法得到的超级电容出力曲线的波动标准差为1.95，该策略下超级电容出力曲线更加平滑；（3）电解槽电解功率随着超级电容荷电状态的增大而增大，且在荷电状态偏低时，超级电容承担更多吸收功率的任务。

图2 典型日1混合储能系统考虑超级电容SOC的功率分配及超级电容荷电状态曲线

Fig.2 Typical day 1 hybrid energy storage system considering power distribution of supercapacitor SOC and supercapacitor charge state profile

3.2.2 典型日2与典型日1相比，当典型日2储能出力中放电出力增加时，分别采用LPF算法及本文方法进行分配，结果如图3和图4所示。

由图3和图4可得：（1）图3中超级电容荷电状态的最小值为–1.02，图4中超级电容荷电状态的最小值为0.192，可以看出本文策略有效避免了超级电容过度放电；（2）本文策略及LPF算法下超级电容出力曲线的波动标准差分别为2.08、2.65，可以看出考虑超级电容荷电状态后分配得到的超级电容出力曲线更加平滑。

图3 典型日2混合储能系统基于LFP的功率分配及超级电容荷电状态曲线

Fig.3 LFP-based power distribution and supercapacitor charge state profile for a typical day 2 hybrid energy storage system

图4 典型日2混合储能系统考虑超级电容SOC的功率分配及超级电容荷电状态曲线

Fig.4 Typical day 2 hybrid energy storage system considering power distribution of supercapacitor SOC and supercapacitor charge state profile

综上，通过超级电容荷电状态制定分配功率及运行控制策略具有以下优点：（1）与低通滤波法相比，基于超级电容荷电状态的控制策略有效地调节了电解槽和超级电容之间的充放电功率，防止超级电容过充或过放；（2）当储能系统功率指令突然增大（或减小）时，超级电容快速响应，电解槽的运行功则率跟随超级电容的荷电状态平稳变化，波动变小。

3.3 平抑效果分析

分别对加入储能系统后相邻时刻的并网功率的波动量和原始并网功率相邻时刻的波动量进行概率统计，结果如图5和图6所示。

图5 典型日1平滑前后并网功率1 min波动量概率分布对比

Fig.5 Comparison of the probability distributions of grid-connected power fluctuation each 1 min on a typicalday 1 before and after smoothing

图6 典型日2平滑前后并网功率1 min波动量概率分布对比

Fig.6 Comparison of the probability distributions of grid-connected power fluctuation each 1 min on a typicalday 2 before and after smoothing

分别使用出力标准差σg、最大波动量ΔPmax、功率越限次数n和平均功率越限量4个指标衡量平抑前后并网功率的波动程度。对比计算有无储能系统平抑前后的衡量指标参数值，结果如表2和表3所示。

表2 典型日1平滑前后衡量指标数值对比

Table 2 Comparison of measurement values before and after smoothing on a typical day 1

表3 典型日2平滑前后衡量指标数值对比

Table 3 Comparison of measurement values before and after smoothing on a typical day 2

综合图5和图6以及表2和表3可知，加入储能系统平抑后风电波动分布更为集中，风电输出功率实现平稳并网。典型日1原始风电波动较大，加入储能系统后Pmax、n、分别下降28.67%、79.17%、32.20%，即发生越限的概率大幅度下降；典型日2加入储能系统后ΔPmax、n、分别下降46.59%、100%、100%，即并网功率波动全部符合目标要求。综上所述，本文提出的混合储能系统容量配置及运行控制策略有效实现了平抑风电功率波动的目标。

4 结论

在风电场侧加装混合储能系统以平滑风电出力是减小风电功率波动对电网安全性、可靠性、稳定性带来的不良影响的有效途径，本文研究了超级电容与电解制氢相结合的混合储能系统容量配置方法，并制定了基于超级电容的荷电状态的运行控制策略，通过算例验证了加装储能系统后风电波动取得了良好的平抑效果。

（1）本文基于华北地区某风场的实测数据，利用正态分布对混合储能系统输出功率进行概率统计，以并网功率波动率为评价指标，在最大化满足平抑目标的前提下确定了储能系统额定功率。通过考虑经济性的自适应滑动窗口算法分解整体功率指令，进而确定超级电容的额定容量和电解槽的额定功率。（2）综合考虑电解槽、超级电容的工作特性约束，本文建立了基于超级电容荷电状态的混合储能系统协调控制策略，该策略依据超级电容的荷电状态反馈调节电解槽电解功率，与低通滤波算法相比，超级电容的荷电状态在整个过程中变化范围减小，不存在过度充放现象，延长了储能系统的使用寿命。

（3）采用本文提出的容量优化配置及运行控制策略，以风场两个典型日为例通过混合储能系统对风电出力进行平滑处理，对比平抑前后的风电出力标准差、最大波动量、功率越限次数、平均功率越限量以及波动概率分布，结果表明加入储能系统后能够有效平抑风电功率波动。