大规模光伏电站的储能系统配置与优化控制策略

摘要： 本文聚焦大规模光伏电站储能系统，阐述其重要性后，详述配置方法，包括容量与功率配置，并结合实例说明。深入探讨优化控制策略，如充放电和能量管理策略，及策略实现与效果评估。最后展望未来，为其设计与运行提供指导。

关键词：大规模光伏电站；储能系统；配置；优化控制

一、引言

在全球能源转型的大背景下，太阳能作为一种清洁、可再生能源得到了广泛的应用，大规模光伏电站的建设数量和装机容量不断增加。然而，光伏发电具有间歇性、波动性和随机性等特点，其出力受光照强度、温度、天气变化等因素的影响较大，这给电力系统的稳定运行带来了诸多挑战。储能系统的引入可以有效地解决这些问题，通过存储多余的电能并在需要时释放，能够平滑光伏电站的出力，提高电能质量，增强电力系统的稳定性和可靠性，同时还能增加光伏电站的经济效益和市场竞争力。因此，研究大规模光伏电站的储能系统配置与优化控制策略具有重要的现实意义。

二、大规模光伏电站储能系统的重要性

（一）平抑功率波动

光伏发电功率随光照强度快速变化，对电网造成冲击，影响稳定性。储能系统能在发电过剩时储存电能，不足时释放，平抑功率波动，使输出更稳定，满足电网对电能质量要求。

（二）提高电能可靠性

储能系统可在电网故障或停电时为重要负荷提供备用电源，确保电力供应连续性和可靠性，还能减少天气因素致光伏发电中断对用户用电的影响，提高用户满意度。

（三）增强电网调峰能力

光伏电站在电网中占比增加，对调峰影响显著。储能系统可在用电低谷期储电，高峰期放电，帮助电网调峰，缓解供电压力，提高运行效率和经济性。

（四）促进新能源消纳

储能系统使光伏电站更好与电网协调运行，减少弃光现象，提高新能源在电力系统中的消纳比例，推动能源结构优化升级。

三、储能系统配置方法

（一）容量配置

1. 基于能量平衡的方法：依光伏电站历史出力和负荷需求数据，计算一定时段内发电与用电差值，确定储能系统最小容量，保证能量平衡。此方法简单直观，但对数据准确性和完整性要求高，未考虑储能系统充放电效率、寿命等因素。

2. 可靠性指标法：以保证电力系统可靠性为目标，设定停电概率、缺电时间等指标，结合光伏电站和负荷特性，用概率统计方法算出满足要求的储能系统容量。该方法考虑可靠性需求，但计算复杂，需大量历史数据和概率模型支持。

3. 优化算法配置法：用线性规划、整数规划、动态规划等数学优化算法，以储能系统成本最小化或效益最大化为目标函数，考虑充放电功率限制、容量限制、能量守恒、光伏电站出力特性、负荷需求等约束条件，建立优化模型求解，得最优容量配置方案。此方法综合考虑因素多，结果精确，但对算法选择和参数设置要求高，计算量大。

（二）功率配置

储能系统功率配置取决于光伏电站最大功率变化率、负荷最大功率需求及电网对功率调节要求。根据光伏电站历史出力和负荷曲线，分析最大功率变化，结合储能系统充放电效率和响应时间，确定合适功率配置，确保能快速响应功率变化，避免电能质量问题和系统不稳定。

（三）实例分析

以某 100MW 大规模光伏电站为例，该地负荷需求昼夜变化明显。分析电站历史出力数据，晴天出力峰值达 80MW，阴天或雨天大幅下降。采用优化算法配置法，以储能系统全生命周期成本最小为目标函数，考虑充放电功率限制、容量衰减特性、光伏电站出力特性及负荷需求等约束条件，建立优化模型求解。确定储能系统容量配置为 30MW·h，功率配置为 20MW，能有效平抑功率波动，提高电能质量，满足当地电力需求。

四、储能系统优化控制策略

（一）充放电控制策略

1. 定时控制策略：依预设时间序列，控制储能系统在特定时段充电或放电。如光伏发电高峰且负荷低时充电，用电高峰或光伏出力不足时放电。此策略简单，但缺乏灵活性，不能依实时情况动态调整，充放电效率可能较低，影响寿命。

2. 阈值控制策略：设定储能系统充电和放电阈值，当光伏电站出力大于负荷需求且超充电阈值时，储能系统充电；当负荷需求大于光伏电站出力且剩余电量大于放电阈值时，储能系统放电。此策略能依实时情况部分调整，但阈值确定需经验或大量数据分析，且阈值附近可能频繁充放电切换，影响性能。

3. 基于功率预测的控制策略：利用天气预报、历史光伏出力和负荷数据，通过时间序列、神经网络等模型预测光伏电站未来出力和负荷需求，据此制定储能系统充放电计划，更好应对变化，提高利用效率和运行稳定性。此策略需准确预测模型和实时数据更新，是研究热点之一。

（二）能量管理策略

1. 集中式能量管理策略：在光伏电站设中央能量管理系统（EMS），收集处理光伏电站、储能系统和负荷实时运行数据，依预设目标和控制策略，统一调度管理储能系统充放电行为。此策略能实现全局优化控制，但对 EMS 计算能力和通信可靠性要求高，故障时可能影响系统运行。

2. 分布式能量管理策略：将能量管理功能分散到各储能单元或设备，各单元依自身状态和局部信息自主决策充放电和能量管理。此策略灵活性和可靠性高，减少对中央控制系统依赖，但可能导致局部最优解，无法实现全局最优性能。

3. 混合式能量管理策略：结合集中式和分布式策略优点，采用分层分布式架构，中央 EMS 宏观优化调度和协调控制，各储能单元有一定自主决策能力，依局部信息快速响应调整。此策略能保证系统整体性能，提高可靠性和灵活性，是实用的能量管理策略。

（三）优化控制策略的实现与效果评估

利用先进电力电子和通信技术实现储能系统优化控制策略。如用双向变换器实现电能双向流动，通过控制器精确控制变换器工作状态实现充放电控制；用传感器和通信网络采集运行数据，传输到能量管理系统，为策略制定提供数据支持。

评估优化控制策略效果可从以下方面进行指标分析：

1. 储能系统的充放电效率：监测一定时段内充电电量和放电电量，计算充放电效率，评估控制策略对能量转换效率的影响。

2. 功率波动平抑效果：对比采用优化控制策略前后光伏电站输出功率波动情况，用标准差、波动率等指标衡量，评估平抑功率波动效果。

3. 经济效益指标：分析储能系统在优化控制策略下的运行成本、收益情况，如投资成本、运维成本、减少的弃光损失、参与电网调峰收益等，综合评估经济效益。

五、结论与展望

大规模光伏电站的储能系统配置与优化控制策略是保障其可靠运行和高效利用的关键技术。通过合理的储能系统容量和功率配置，能够有效地平抑光伏电站的功率波动，提高电能质量，增强电网的稳定性和可靠性，促进新能源的消纳。同时，采用先进的优化控制策略，如基于功率预测的充放电控制和混合式能量管理策略，能够提高储能系统的利用效率和寿命，降低运行成本，提升光伏电站的经济效益和市场竞争力。

随着技术的不断进步和成本的不断降低，储能系统在大规模光伏电站中的应用前景将更加广阔。未来，储能技术将朝着更高的能量密度、更长的寿命、更快的充放电速度和更低的成本方向发展，同时，储能系统的优化控制策略也将更加智能化、精细化和协同化，能够更好地适应复杂多变的电力系统运行环境。此外，随着分布式能源和微电网的发展，储能系统在分布式光伏电站中的应用也将成为研究的重点，如何实现分布式储能系统与分布式光伏电站、本地负荷以及大电网之间的高效协调运行，将是未来需要进一步研究和解决的问题。

参考文献：

[1] 张峰， 徐玉杰， 王一波等. 大规模光伏电站储能系统容量优化配置方法[J]. 电力系统自动化， 2022， 46（06）： 94 - 101.

[2] 刘树， 黄际元， 李欣然等. 考虑新能源消纳的分布式光伏电站储能配置与控制策略[J]. 电网技术， 2021， 45（03）： 969 - 976.