高风电渗透率下储能系统的优化配置与调频策略研究

摘要：本文聚焦高风电渗透率下储能系统的相关问题，深入剖析储能系统优化配置的方法及有效的调频策略。通过理论分析与实际案例结合，探讨如何提升储能系统在高风电占比电网中的应用效果，为保障电力系统的稳定运行提供有价值的参考。

关键词：高风电渗透率；储能系统；优化配置；调频策略

一、引言

随着全球对清洁能源的需求不断增长，风力发电凭借其可再生、无污染等优势，在电力系统中的占比持续攀升。然而，风电具有间歇性、波动性的特点，高风电渗透率给电力系统的稳定性和可靠性带来了严峻挑战。储能系统作为一种有效的调节手段，能够平抑风电功率波动、参与系统调频，对于维持电力供需平衡、提升电网稳定性具有关键作用。

二、高风电渗透率下电力系统面临的挑战

（一）风电功率波动问题

风力发电作为一种可再生能源，其发电量受到自然风况的显著影响。风速的随机变化导致风电功率频繁波动，这种波动性对电网的有功功率平衡构成了挑战。由于风电功率的不稳定，电能质量可能会受到影响，甚至可能引发电网电压闪变、频率偏差等一系列问题。

（二）频率稳定性下降

在高风电渗透率的电力系统中，传统同步发电机的出力占比相对降低，这导致系统的转动惯量减小。一旦频率偏差超出允许范围，可能会导致电力设备损坏，甚至引发整个电力系统的崩溃。

三、储能系统在高风电渗透率下的作用

（一）平抑风电功率波动

储能系统可以在风电功率过剩时储存能量，在风电功率不足时释放能量，从而有效平滑风电功率曲线。以锂电池储能系统为例，其响应速度快，能够快速吸收或释放电能，将风电功率波动控制在合理范围内，减少对电网的冲击。通过这种方式，储能系统为电网提供了一种有效的调节手段，以应对风电功率的不稳定性。

（二）提升系统频率稳定性

储能系统能够模拟同步发电机的调频特性，在系统频率发生变化时，快速调节自身的充放电功率，为系统提供额外的调频支撑。当系统频率下降时，储能系统通过放电来增加系统有功功率；当系统频率上升时，储能系统通过充电来吸收多余的有功功率，从而稳定系统频率。通过这种方式，储能系统在高风电渗透率的电力系统中扮演了重要的角色，帮助提升了整个系统的频率稳定性。

四、储能系统的优化配置

（一）配置原则

1.满足系统需求原则

确定储能系统容量和功率，以平抑风电波动、满足调频要求。考虑电力系统实际运行状况，包括负荷高峰低谷和风电不稳定性，确保储能系统适应各种工况。设计时还应预见电力系统发展趋势和潜在需求，保证长期适应性和灵活性。

2.经济性原则

在满足性能要求下，考虑储能系统投资、运行维护成本及使用寿命，优化配置方案，降低总体成本。选择储能技术时，考虑初始投资和长期运营成本，包括设备更换、维修和能源消耗，实现经济高效运行。评估储能系统对电价波动的适应性和不同经济激励政策下的经济效益，确保投资合理性和可持续性。

3.可靠性原则

选择高可靠性的储能技术和设备，确保长期稳定运行，提高电力系统整体可靠性。设计和选型时优先考虑市场验证、低故障率、维护简便的技术和产品，减少系统故障和意外停机风险。考虑冗余设计，确保关键部件故障时系统基本运行，提高抗风险能力。

（二）配置方法

1.基于数学模型的优化方法

建立数学模型，考虑风电功率波动、系统负荷需求、储能系统特性等因素，通过优化算法求解储能系统最优配置方案。例如，采用MILP模型，以最小化系统运行成本为目标函数，考虑功率平衡、储能充放电约束等条件，求解容量和功率配置。提供精确数学解答，帮助决策者找到成本效益最优方案。结合实际运行数据校准和优化模型，提高配置方案实用性和准确性。

2.仿真分析方法

使用电力系统仿真软件，搭建包含风电、储能系统和电网的仿真模型，通过仿真分析评估储能系统效果，确定最优配置方案。仿真分析方法模拟实际运行环境，直观展示不同配置方案性能，为决策者提供决策支持。还可预测储能系统在极端天气或特殊事件下的表现，评估紧急情况下的应对能力，保障系统安全性和稳定性。

五、储能系统的调频策略

（一）传统调频策略

1.下垂控制策略

下垂控制策略通过模拟同步发电机下垂特性，实现储能系统输出功率与系统频率偏差的比例关系。当下垂控制策略应用时，系统频率下降则增加放电功率，频率上升则减少充电功率。该策略简单易行，但响应速度慢，调节精度不高。研究人员和工程师正探索改进方法，如引入先进控制算法提高响应速度和调节精度，或结合其他控制策略。

2. 功率分配策略

功率分配策略是传统调频策略，依据储能系统容量和性能特点，合理分配调频任务给不同储能单元。为优化策略，考虑储能单元实时状态和历史表现，动态调整分配方案，适应系统运行条件变化，确保每个单元达到最佳性能，提升系统可靠性和经济性。

（二）先进调频策略

1. 模型预测控制策略

模型预测控制（MPC）是基于模型的优化控制策略，通过预测系统未来状态和输出，结合优化目标，实时在线求解最优控制策略。MPC策略考虑系统动态特性、约束条件，以及对未来风电功率和负荷变化的预测，提前调整储能系统充放电功率。实施MPC有助于提高调频准确性和效率，尤其在复杂多变电力系统中，更好地适应和响应。MPC实现对储能设备精细管理，优化充放电行为，减少能量损耗，确保电网稳定运行。MPC策略处理多变量控制问题，在多目标优化场景下，如考虑成本和效率，也能达到最佳控制效果。

2. 智能控制策略

智能控制策略将算法如神经网络、模糊控制应用于储能系统调频。以模糊控制为例，根据频率偏差和变化率，通过模糊规则确定充放电功率。这些策略适应复杂动态，提升调频性能。智能控制使调频更智能自动化，应对不确定性，增强电力系统稳定性和可靠性。智能控制策略包括遗传算法、粒子群优化等，通过学习自我调整，优化控制策略，适应电力系统变化。智能控制实现储能设备智能诊断和预测维护，提高系统可靠性和经济效益。

六、结论

储能系统在高风电渗透率下对电力系统稳定至关重要。它能有效减少风电功率波动，提高频率稳定性。优化配置需考虑系统需求、经济性和可靠性，采用数学模型或仿真分析确定最佳方案。调频策略方面，传统方法有局限，而模型预测控制和智能控制策略更具优势。随着储能技术进步和成本下降，应深入研究储能系统与电力系统的协同，不断优化配置和调频策略，以适应高比例可再生能源电力系统的发展。

参考文献

[1]刘洪波，刘永发，任阳，等.高风电渗透率下考虑系统风电备用容量的储能配置[J].发电技术，2024，45（02）：260-272.

[2]颜湘武，卜劲勇，王庆澳，等.考虑时段划分的高风电渗透率系统储能配置[J].电力系统及其自动化学报，2024，36（05）：80-89.DOI：10.19635/j.cnki.csu-epsa.001312.

[3]李笑蓉，陈熙，石少伟，等.高风电渗透率下储能配置与系统调节能力提升关联分析[J].电力需求侧管理，2023，25（02）：8-14.

[4]冯喜超.高风电渗透率下面向电网调频的储能系统优化配置[D].东北电力大学，2016.

作者简介：王志欣（1991-），男，汉族，本科，山东省菏泽市人，研究方向为发电与储能工程专业。