考虑风电光伏出力特性的储能系统充放电策略

引言

全球范围内，能源结构正朝着清洁化、低碳化转型，风能和太阳能凭借其可再生、无污染的特点，成为能源转型的重要力量。然而，风电的出力受风速、风向等气象因素影响显著，光伏出力则依赖太阳辐射强度和环境温度，这使得二者的出力呈现出明显的波动性、间歇性和随机性。这种不稳定的出力特性，导致新能源发电难以平稳接入电网，可能引发电压波动、频率偏移等问题，严重时甚至会威胁电网的安全稳定运行。近年来，基于预测的优化算法，如模型预测控制、粒子群优化等，得到了广泛应用，能够实现多目标下的动态优化，但在实际应用中仍面临预测误差、多约束协调等诸多挑战。本文在分析风光出力特性的基础上，系统梳理现有充放电策略的原理与适用场景，结合优化算法提出进阶策略，为储能系统的高效运行提供参考。

1 风电与光伏出力特性分析

1.1 风电出力特性

风力发电的出力大小主要取决于风速，其特性主要体现在以下几个方面：

波动性：风速在短时间内（通常为分钟至小时级）会发生随机变化，这直接导致风电出力出现快速波动。例如，突如其来的阵风可能使风电出力在几分钟内上升数十兆瓦，而风速的骤然下降则会导致出力急剧下降。这种短时间内的大幅波动，对电网的实时平衡能力提出了很高的要求。

间歇性：当风速低于风机的切入风速（一般约为 3⋅4m/s ）或者高于切出风速（一般约为 25m/s ）时，风机将停止运行，此时风电出力为零，呈现出明显的间歇性。此外，在夜间或者长时间无风的时段，也会导致风电出力长时间中断，给电网的稳定供电带来困难。

季节性与地域性：风电出力具有显著的季节差异，以我国北方地区为例，冬季风速相对较高，风电出力较大；而夏季风速较低，风电出力相对较小。同时，风电出力还具有地域性特点，沿海、草原等地区风速资源更为丰富，风电出力的整体水平相对较高；而内陆山区等风速较小的地区，风电出力则较低。

1.2 光伏出力特性

光伏发电依赖于太阳辐射，其出力特性与气象条件密切相关，主要表现为：

昼夜交替性：光伏出力在白天会随着太阳辐射强度的变化而变化，通常呈现出 “单峰” 曲线，即在正午时分太阳辐射最强，光伏出力达到最高值；而在夜间，由于没有太阳辐射，光伏出力为零，具有严格的昼夜间歇性。这种特性使得光伏出力的可预测性相对较高，但也导致其在夜间无法为电网提供电力。

天气敏感性：云层的遮挡会导致太阳辐射强度在短时间内（通常为秒至分钟级）发生骤变，从而使光伏出力出现较大波动，如 “骤降” 或 “骤升”。此外，阴雨、雾霾等天气会显著降低太阳辐射强度，进而降低全天的光伏出力水平。这种对天气的高度敏感性，增加了光伏出力的不确定性。

温度影响：光伏组件的效率会随着温度的升高而降低。因此，在夏季高温时段，即使太阳辐射强度较强，由于温度效应的影响，光伏的实际出力也可能会有所下降。这一特性使得在考虑光伏出力时，不仅要关注太阳辐射强度，还要考虑环境温度的影响。

1.3 出力特性的量化与预测

为了更精准地描述风光出力特性，以便为储能系统充放电策略的制定提供依据，需要采用一些量化指标进行衡量，主要包括：

波动幅度：指单位时间内出力的最大变化量与额定容量的比值，它能够直观地反映出力波动的大小。

爬坡率：即单位时间内出力的变化速率，反映了出力波动的剧烈程度。爬坡率越大，说明出力波动越剧烈，对电网的冲击也就越大。

预测误差：实际出力与预测值之间的偏差，是影响储能策略有效性的关键因素。预测误差越小，基于预测制定的储能充放电策略就越能符合实际情况，储能系统的运行效率也就越高。

目前，风光出力预测方法主要包括物理模型和统计模型等。物理模型基于气象数据和设备参数，通过建立数学模型来预测风光出力；统计模型则如时间序列分析、机器学习等，利用历史数据进行训练和预测。随着技术的不断发展，预测精度在逐步提升，这为储能充放电策略的优化提供了重要支撑。

2 考虑风光出力特性的储能系统充放电基本策略

2.1 基于功率平衡的充放电策略

该策略的核心目标是维持新能源发电与负荷（或电网指令）之间的功率平衡，通过储能系统来吸收或补充功率差额，以保障电网的稳定运行。具体而言：

当风电 / 光伏实际出力大于目标出力（如计划上网功率或本地负荷）时，储能系统进入充电状态，吸收多余的功率，避免多余的新能源电力被浪费或对电网造成冲击；当实际出力小于目标出力时，储能系统则进入放电状态，释放储存的能量，弥补功率缺口，确保负荷能够得到稳定供电。

这种策略具有简单易实施的特点，适用于对响应速度要求不高的场景。然而，它也存在一定的局限性，没有考虑储能系统的容量限制和寿命损耗问题。在实际运行中，可能会导致储能系统过度充放电，或者频繁进行充放电操作，从而缩短储能系统的使用寿命，增加运行成本。

2.2 基于预测的提前调度策略

该策略结合风电和光伏出力的短期预测（通常为 15 分钟至 4 小时），提前制定储能系统的充放电计划，以提高储能系统运行的合理性和有效性。具体操作如下：

首先，根据预测的风光出力曲线和负荷曲线，计算未来各个时段的功率盈余或缺口情况。在预测出力过剩的时段，提前安排储能系统进行充电，将多余的新能源电力储存起来，避免出现弃风弃光现象；在预测出力不足的时段，提前安排储能系统进行放电，保障供电的稳定性。

2.3 基于峰谷电价的经济性策略

在具备峰谷电价机制的电网中，可以结合风电和光伏的出力特性，优化储能系统的充放电策略，以实现经济性最大化。具体策略如下：

在低谷时段（电价较低），如果风电和光伏出力较低，可利用电网的低价电为储能系统充电，降低充电成本；如果风光出力较高，则优先存储新能源电力，充分利用新能源，减少对电网电力的依赖。在高峰时段（电价较高），优先释放储能系统中储存的电力来满足负荷需求，减少从电网购电的成本，同时也能平抑风光出力的波动，保障电网的稳定运行。

结束语

通过研究可以看出，合理的储能系统充放电策略能够有效平抑风电光伏出力波动，提高新能源的消纳能力，保障电网的安全稳定运行，同时实现经济性、环保性和可靠性的多目标优化。然而，本研究仍存在一些不足之处，例如在构建多目标优化模型时，未充分考虑极端天气对风光出力的影响，以及储能系统的老化对充放电性能的影响等。未来的研究方向可以从以下几个方面展开：一是进一步提高风光出力预测的精度，减少预测误差对储能充放电策略的影响；二是深入研究极端天气条件下的储能系统充放电策略，提高系统的抗风险能力；三是考虑储能系统的老化特性，建立更符合实际的寿命损耗模型，优化充放电策略以延长储能系统的使用寿命；四是探索多种储能技术的协同应用，结合不同储能技术的特点，制定更高效的混合储能充放电策略。总之，随着新能源发电的不断发展和储能技术的日益成熟，考虑风电光伏出力特性的储能系统充放电策略将不断完善和优化，为全球能源转型和 “双碳” 目标的实现提供有力支撑。

参考文献

[1]金志君.计及可靠性的风电场储能系统容量优化研究[D].合肥工业大学,2016.

[2]张坤.基于储能的直驱风力发电系统优化控制策略[D].华中科技大学[2025-08-04].