电池储能技术在风电系统调峰优化中的应用

电池储能技术在风电系统调峰优化中的应用

王进搏

内蒙古龙源新能源发展有限公司 010010

摘要：针对电网调峰优化还未实现大规模场景的应用的问题，本文研究了电池储能系统参与风电调峰和优化方法，对储能参与含风电系统的调峰基本原理进行分析，建立了电池储能参与含风电系统的调峰优化模型，设计了相关运行约束条件，基于粒子群算法对优化模型进行求解，最后通过算例分析验证了电池储能参与含风电系统调峰和优化调度的有效性，结果表明该方法对大规模风电并网后系统的运行成本和弃风情况有一定的改善作用，并且可以实现削峰填谷。关键词：电池储能；调峰容量；风电系统；调度优化

引言

近年来，随着我国电池储能技术水平的提高，利用电池储能技术对风电并网进行优化，改善火电机组的运行条件，从而使系统的运行稳定性和经济性得到提升已成为必然的发展趋势。当电池储能参与含风电系统调峰和优化时，必须对储能系统的充放电状态进行调整，以缩小负荷峰谷差，使得系统受风电出力的影响变小，减少弃风造成的能量损耗。针对上述问题，许多研究人员对其做了较多的分析和探讨。

1概述

储能的形式很多，各种储能技术所利用的原理之间也存在很大差异。储能技术大致可分如下几类：电化学储能与物理储能，最常酬的是电磁繼，还有较少见的变相储能。电化学储能的形式中有最常见的蓄电池储能还有超级电容器储能。变相储能的典型方式是冰蓄冷储能。

2电池储能技术在风电系统中的应用

电池储能参与电网调峰作为实际应用中的重要方向，在应急电源向新能源并网、独立供电以及系统调峰多个领域均有应用，其中全钒液流电池储能技术在各地电力系统调峰应用较多。全钒液流电池具有使用寿命长、反应时间短、安全高效等特点。电池储能系统参与含风电系统的调峰，必须基于系统负荷和风电出力情况对能量进行储放，抑制风电并网带来的消极作用，使风电的利用达到最大化，从而减轻系统的调峰压力。一般来说，在储能容量没有达到一定规模前，电力储能系统会与其他能源进行结合，共同参与系统调峰。其调峰主要过程为：当电网负荷处于低谷，若风电出力是高峰状态，电池储能通过充电方式消除波谷；当电网负荷处于高峰，若风电出力是低谷状态，电池储能通过放电消除波峰。

3蓄电池储能技术

蓄电池储能的原理主要依靠的是化学反应。电池中主要发生的化学反应是氧化还原反应，蓄电池也是通过这种化学反应实现放电和充电。蓄电池储能系统比较复杂，由多个部分共同组成，通常情况下的组成部分有控制装置、电池等。另外，还需要一些适当的辅助设备。不同的蓄电池中使用的物质不同，按照其中化学物质对蓄电池进行分类，可以划分为锂离子电池、铅酸电池以及液流电池等。

（1）铅酸电池。铅酸电池的发展历史较长，技术也日趋成熟。市场上的铅酸电池主要以密封型产品为主，这种电池的优点是价格便宜、可靠性髙、电能密度适中，因此铅酸电池在电力系统中应用很广泛，但它在报废后难以进行无公害处理以及深度放电，这些问题制约了它的深层次开发与应用。

（2）镍氢电池。镍氢电池的特点是结构坚固、容量大、充放循环次数多，价格昂贵。这种电池也属于封闭免维护电池，不含有毒物质，不会在正常的使用过程中产生有害物质。

（3）锂离子电池。锂离子电池具有功率高、对环境影响小以及自放电小的特点，但锂离子电池系统很容易受工艺和环境温度等因素的影响，导致系统的寿命比单位电池短很多，因此锂离子电池的大规模集成比较困难，加上需要维护，限制了锂离子电池在电力系统中应用。

（4）钠硫电池。钠硫电池被普遍认为是最高效和最具有发展潜力的电力储能电池，日本已经成功开发出钠硫储能电池系统。日本也开始把钠硫电池应用在风力发电系统中，钠硫电池在风力发电中的主要任务就是稳定输出功率。在日本风力发电中应用钠硫电池，已经成为该国政府重点资助的发展项目，并且制定了进一步的发展计划。

4算例分析

4.1算例1

为验证上述所提模型和方法的合理性和有效性，本文首先结合10台火电机组、7台水电机组组成的2级梯级水电站和一个风电场进行测算分析。备用量化过程采用MATLAB编程实现，优化调度模型利用GAMS编程实现，并采用CPLEX软件包进行求解。

4.1.1备用需求的量化

根据风电出力和负荷各自的预测误差分布函数，采用拉丁超立方抽样法生成5000个样本场景。在此基础上，为平衡求解的精度与难度，将大量样本场景缩减为20个场景。筛选出各个场景下需要调用上备用和下备用时的时域信号，并对筛选后的时域信号分段进行频域变换。以第17时段所需的上备用为例，得到各场景在该时段的频谱。

基于频谱分析的结果，可以确定调度模型在不同场景的不同时段下，用于平抑风电出力与负荷预测误差所需的30s实时响应备用、AGC备用和10min旋转备用的值，即调频需求；以及下调备用、30min运行备用、60min运行备用和冷备用的值，即调峰需求。

4.1.2风水火协调调度优化模型的求解

模型基于前一节量化得到的各场景各时段下调峰与调频的备用需求进行求解，得到备用优化结果，模型优化得到了精细化的备用分配方案，并且各类型备用在调度时段内预留容量的变化趋势同DFT阶段对应的备用需求趋势是一致的，满足了不同时段预测误差引起的对不同备用资源的需求。另一方面，从备用在火电机组和水电机组之间的分配来看，前者需要预留的备用容量比后者少，这是因为水电机组的各类备用价格均低于火电机组，系统会根据总成本最小化的准则优化备用预留的方案。

4.2算例2

为验证本文所提方法和模型的适用性，进一步结合54台火电机组进行测算。其中，火电机组数据来自IEEE54机118节点标准算例；水电数据、风电出力和系统负荷的预测数据均为算例1的5倍；风、水、火的装机比例分别为10%，12%和78%；其余数据同算例1。预测场景缩减为20个，备用需求根据4.1.1节所提方法量化得出。计算规模已达到832271个约束和558813个变量，经过955.29s的计算得到总成本的期望值为1285344.456USD，在此机组组合方案下，能够保证不同风电出力和负荷预测误差场景的功率分配和备用预留的可行性。

结语

本文对电池储能系统参与含风电系统调峰的过程和原理进行介绍，根据系统负荷和风电出力对系统的调峰调度进行分析，基于粒子群算法对电池储能充放电状态和火电机组的负荷分配进行了优化处理。通过考察系统的调峰容量、峰谷差改善情况以及是否发生弃风现象，对电池储能系统参与风电系统调峰调度优化的效果进行分析和评价。计算仿真结果表明，电池储能参与调峰和调度优化后，电网负荷状态得到改善，负荷曲线平稳，系统的可调峰容量增加显著，峰谷差减小，具有明显的削峰填谷效果。

参考文献

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