新能源发电系统中的储能技术与控制策略

摘要：随着风能、太阳能等新能源大规模接入电网，电力系统的波动性和不确定性显著增加，储能技术在平衡供需、削峰填谷和稳定电网方面发挥着重要作用。本文围绕新能源发电系统中的储能技术类型及其控制策略展开探讨，系统分析电化学储能、机械储能等技术的运行机制与适应场景，探究多种控制策略的协调逻辑与实现路径，旨在为新能源系统安全高效运行提供技术支撑与优化路径。

关键词：新能源发电；储能技术；控制策略

一、新能源发电系统对储能技术的需求背景

（一）可再生能源输出波动性引发的系统挑战

新能源发电如风电和光伏因依赖自然资源，存在输出功率不稳定、变化快、不可调度等特点，给电网安全带来不小压力。当大规模新能源集中并网时，受天气变化影响频繁出现电压波动、电能质量下降、电力冗余和负荷短缺交替发生等问题，进而影响调度效率与供电可靠性。尤其在光照突然减弱或风速突变时，新能源出力骤降可能导致电网频率偏移超限，影响整个区域电力系统的安全稳定运行。储能系统的引入使新能源发电具备可控、可调、可预测的能力，为解决可再生能源波动性提供了重要支撑。

（二）构建灵活电力系统的储能定位作用

在构建以新能源为主的新型电力系统过程中，储能承担了多重功能角色，成为连接发电侧、输电侧与用户侧的重要枢纽。储能系统不仅能在新能源高发时段储存电能并在负荷高峰时段释放，提高电力系统的运行效率和经济性，还能承担调频、调压、黑启动等辅助服务任务，实现对系统运行状态的精准调节。尤其在微电网和孤岛运行模式中，储能更是保障供电连续性和系统自治能力的核心设施。基于不同应用场景的技术适配性，储能技术的选型与容量配置已成为新能源工程设计中的关键环节，体现其战略性地位。

（三）多源耦合场景下的控制复杂性提升

新能源与储能系统的集成不仅仅是物理上的耦合，更涉及运行控制层面的协调与优化。在实际工程中，风光互补、源荷储协同等多源耦合场景下，控制系统需实时处理大量参数并进行复杂决策。如何在电压、电流、频率变化之间保持系统稳定，如何在储能充放电与负载变化之间进行能量流最优分配，成为控制系统面临的核心问题。现有控制策略需综合考虑储能寿命、电能效率、功率响应速度等多维因素，构建以状态识别、模型预测、动态响应为基础的智能控制架构，是推动新能源储能协同发展的重要方向。

二、储能技术类型与控制策略的优化路径

（一）电化学储能系统的技术原理与适配场景

电化学储能是当前应用最广泛的储能形式，包括锂离子电池、钠硫电池、铅酸电池等类型，具备能量密度高、响应速度快、效率高等优势。锂电池凭借较高的循环寿命和功率密度，已广泛应用于分布式光伏发电系统、电动汽车充电站和微电网储能场景中，适合中短时调节需求。钠硫电池则因其高温运行环境要求主要用于集中式大规模储能应用，如风电场输出平滑调节和区域电网峰谷调配。在电化学储能系统运行过程中，需持续监测单体电压、温度及荷电状态，防止热失控及过充放等风险。控制策略以电池管理系统（BMS）为核心，结合动态均衡、冗余配置与过载保护技术，实现储能系统安全稳定运行。此外，为延长储能系统寿命，控制策略还需考虑荷电状态优化路径与最优充放电调度。

（二）机械储能技术在大规模并网中的应用特性

机械储能包括抽水蓄能、压缩空气储能、飞轮储能等形式，在大规模新能源并网背景下展现出强大的系统调节能力。抽水蓄能通过上下水库之间的位能转换实现电能存取，是目前容量最大、效率较高的成熟储能方式，主要用于电网级调峰与调频。压缩空气储能通过高压气体储存释放实现能量转移，适用于风电基地与大容量风电场输出平抑。飞轮储能虽然能量密度有限，但在快速响应领域具备突出优势，广泛应用于轨道交通与高频稳压场景。机械储能的控制策略重点在于能量转换过程中的效率控制、系统惯量匹配与动态响应调节。控制系统需实时判断系统负荷波动并自动切换储能模式，结合预测算法与状态识别实现充放电路径优化，提高整体系统稳定性与能量利用率。

（三）混合储能系统的协同调度机制研究

单一储能形式在能量密度、响应速度、寿命成本等方面存在局限，混合储能系统通过锂电池与超级电容、抽水蓄能与压缩空气等多种储能形式的组合，提升系统综合性能。在新能源场站中，混合储能可实现快速动态响应与大容量能量管理的分层控制，通过将频繁充放任务分配给响应快但寿命短的设备，将能量维持任务分配给容量大但响应慢的系统，达到效能最大化与成本最小化。混合储能控制策略依托多级控制结构，底层实时控制、中层能量管理、上层调度协调共同作用。系统需动态评估各储能单元的运行状态、剩余寿命、实时容量等参数，结合负荷预测与系统需求，制定最优调度策略，实现多源协同、实时响应与长周期运行的有机统一。通过构建统一接口协议和智能控制算法，可有效避免储能资源的冗余与冲突，提高系统经济性与可靠性。

（四）新型控制策略在源储协同中的应用探索

传统的控制策略多依赖静态设定与线性响应，难以适应新能源系统运行中高度动态化与非线性变化的特点。随着人工智能、云边协同和大数据技术的发展，源储协同控制逐步走向智能化、预测化与自适应化。基于模型预测控制（MPC）的方法可通过未来状态预测提前调节储能功率，实现更平滑的能量流与频率控制；基于多智能体系统（MAS）的控制架构可将不同储能单元或发电源模拟为智能体，实现自主协作、动态调度；基于边缘计算的策略则可在本地快速决策，降低系统响应时间与通信压力，增强微电网或孤岛系统的运行自治能力。在实际应用中，这些新型策略已在多能源协同平台、区域微电网和独立电站中逐步落地。其挑战在于算法稳定性、硬件适配性和系统抗扰动能力的提升，未来需进一步加强控制系统与硬件平台的深度融合，推动智能控制系统在新能源储能领域的大规模推广。

结束语：新能源发电系统的高质量发展离不开高效可靠的储能系统与科学合理的控制策略支撑。面对电力系统结构的深刻变化，需全面掌握储能技术特性，因地制宜构建多样化、智能化的控制体系。未来的发展方向应聚焦储能多元融合、控制算法优化与运行平台协同，推动新能源与储能技术深度耦合，为建设安全、稳定、绿色、高效的现代能源体系提供有力保障。

参考文献

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[2]赵欣.基于MPC的源储协同控制策略研究[J].电网技术，2023，47（09）：895-902.