电池储能系统的电网调频容量优化配置方法

1.储能电池功率和容量设计的通用方法

（1）额定功率设计

假设调频时段和起始时刻分别为T和t₀，储能电池的额定功率为P_rated，且充电为正，放电为负。如果在T时段内，储能电池的功率需求指令为ΔP_E（t），配置的P_rated应能吸收或补充ΔP_E（t）在T内出现的最大过剩功率ΔP^max_surplus（需要储能电池充电）或最大功率缺额ΔP^max_surpIus（需要储能电池放电）。进一步考虑功率转换系统（PCS）效率和电池储能设备的充放电效率，可得

式中 P_rated——额定功率，单位通常取为MW；

η_DC/DC和η_DC/AC——分别为DC/DC和DC/AC变换器的效率；

η_ch和η_dis——分别为储能设备的充电和放电效率。

此外，还可基于统计模型，设计出任意置信水平下的储能电池额定功率。

（2）额定容量设计

假设储能电池的额定容量为E_rated，根据上文所得的额定功率P_rated可以得到储能电池的实时功率序列，然后按如下方法设计E_rated。

首先引入储能电池的荷电状态Q_SOC。该变量可直观反映储能电池的剩余能量值。假设储能电池充电和放电至截止电压时的Q_SOC分别为1和0，可得

式中 E_rated——额定容量，单位通常取为MWh；

E_d——储能电池累计放电量。

设储能电池的荷电状态Q_SOC的允许范围为[Q_SOC，min，Q_SOC，max]，其运行参考值为Q_SOC，ref，其中，Q_SOC，max和Q_SOC，min分别为荷电状态的上、下限值。Q_SOC，min、Q_SOC，max和Q_SOC，ref可根据实际所选电池的技术特性、应用场景及风电等间歇性电源出力波动的统计规律确定。假设以荷电状态运行参考值Q_SOC，ref为初始荷电状态，则第k时刻储能电池的荷电状态Q_SOC，k为

式中　Pⁱ_E——第i时刻储能电池的功率指令；

ΔT——储能电池功率指令时间间隔。

在储能电池运行过程中，Q_SOC，k应满足式（4-9），相应的示意图如图4-2所示。

图4-2　储能电池运行过程中的荷电状态示意图

将式（4-8）代入式（4-9），可得

综合考虑储能电池的应用效果和成本等因素，可知其额定容量E_rated应满足

上式取等号时可得满足要求的最小储能电池容量，以其为额定容量值E_rated。

2.面向一次调频的储能电池容量配置

（1）基于一次调频效果最优的储能电池容量配置

定义技术评价指标如下：

1）反映储能电池荷电状态Q_SOC保持效果的评价指标为

式中　Q_SOC，i——第i个Q_SOC采样值；

Q_SOC，ref——荷电状态运行参考值，一般取0.5；

n——采样点数。

2）考虑孤网的特征，提出反映一次调频效果的评价指标为

区域互联电网的一次调频储备通常在千兆瓦级以上，频率稳定性较好。而位于偏远地区或岛屿等地区的电网，风光资源较为丰富，由于风光发电出力及负荷的波动，导致频率稳定性较差。配置储能电池参与电网调频应用，可缓解偏远地区或岛屿等地区的频率稳定性问题。在满足储能电池调频运行要求的前提下，为最小化储能电池的配置容量，可在电网频率偏差处于调频死区范围内时，控制储能电池进行额外的充放电动作。引入变量Q_SOC，low和Q_SOC，high，分别表示储能电池荷电状态Q_SOC的较低值和较高值，且Q_SOC，min≤Q_SOC，low＜Q_SOC，ref＜Q_SOC，high≤Q_SOC，max，实时采集电网在第i时刻的频率偏差信号Δf_i，设计储能电池参与一次调频的充放电策略。以含有风电的孤网为背景，设计考虑储能电池参与一次调频的充放电策略，并基于此形成了相应的储能电池容量配置，其流程如图4-3所示。

在图4-3中，首先，初始化Q_SOC，high、Q_SOC，low、P_buy、P_sell及P_rated等变量；其次，载入储能电池的物理特性模型和区域电网调频动态模型及相关参数；然后，基于所提出的储能电池充放电策略，以一次调频效果评价指标J₁最小为优化目标，通过遗传算法寻优确定控制变量（Q_SOC，high、Q_SOC，low、P_buy、P_sell和P_rated）的最优组合解，并计算在该组合解下E_rated、J₁和Q_SOC，rms的值，作为输出结果。此时所得的P_rated和E_rated为最优的储能电池容量配置方案，该方案对应的一次调频效果最优。

（2）基于经济性最优的储能电池容量配置

定义储能电池经济评估指标，净效益现值P_NET的表达式为(www.xing528.com)

P_NET=N_RES-C_LCC （4-14）

式中 N_RES——考虑储能电池参与电网调频的成本；

C_LCC——效益。

图4-3　储能电池参与一次调频的容量配置流程

基于经济性最优的储能电池容量配置目标是在调频辅助服务市场中获取最大净效益现值P_NET，其最大化需要尽可能降低储能电池的成本现值C_LCC。由于储能电池成本主要由所配置的容量决定，因此，以经济最优为目标的储能电池充放电策略设计问题可等效为控制储能电池在调频死区内进行额外充放电，寻找满足储能电池运行要求的最小容量配置方案的问题。储能电池参与一次调频时，除了固定效益外，其效益还包含静态效益、动态效益和环境效益。其中，固定效益包括储能电池的备用功率效益和实时电量效益等，以及在调频死区内对其进行额外充放电所带来的效益R_s，表达式为

R_s=R₃（E_sell-E_buy） （4-15）

式中　R₃——对应的实时售电和购电电价；

E_sell和E_buy——分别为储能电池的额外售电和购电电量，单位均为MWh。

因此，基于相应的充放电策略，以储能电池参与一次调频的经济性最优为目标设计出相应的储能电池容量配置流程，如图4-4所示。

图4-4　基于经济评估模型的储能电池容量配置流程

在图4-4中，首先，初始化Q_SOC，high、Q_SOC，low、P_buy、P_sell及P_rated变量；其次，载入储能电池的物理特性模型和区域电网调频动态模型及相关参数；然后，基于所提出的储能电池充放电策略和所构建的储能电池参与一次调频的经济评估模型，以净效益现值P_NET最大为优化目标，以一次调频效果评价指标J₁、储能电池的荷电状态Q_SOC为约束条件，通过遗传算法得到相应的控制变量（Q_SOC，high、Q_SOC，low、P_buy、P_sell和P_rated）的最优组合解，并计算在最优组合解下E_rated、P_NET、J₁和Q_SOC，rms的值，作为输出结果。此时所得的P_rated和E_rated为最优的储能电池容量配置方案，该方案对应的经济性最优。

（3）基于技术经济综合最优的储能容量配置

基于同样的储能额定功率P_rated和全寿命周期T_LCC，在满足调频控制要求及储能运行要求约束下，基于一次调频效果评价指标J₁和净效益现值P_NET综合最优的目标，把J₁与P_NET折算至同样数量级并赋予相同的权重0.5，可优化得到储能的容量配置方案，如图4-5所示。

图4-5　储能电池参与一次调频的技术经济综合最优容量配置流程

在图4-5中，首先，初始化Q_SOC，high、Q_SOC，low、P_buy、P_sell及P_rated变量；其次，载入储能电池的物理特性模型和区域电网调频动态模型及相关参数；然后，基于所提出的储能电池充放电策略和所构建的储能电池参与一次调频的经济评估模型，以净效益现值P_NET及一次调频效果评价指标J₁综合最优为目标，以储能电池的荷电状态Q_SOC为约束条件，通过遗传算法得到相应的控制变量（Q_SOC，high、Q_SOC，low、P_buy、P_sell和P_rated）的最优组合解，并计算在最优组合解下E_rated、P_NET、J₁和Q_SOC，rms的值，作为输出结果。此时所得的P_rated和E_rated为最优的储能电池容量配置方案，该方案对应的技术经济综合最优。

3.面向二次调频的储能电池容量配置

（1）基于二次调频效果最优的储能电池容量配置

基于二次调频效果最优的储能电池容量配置，将含风电的综合负荷扰动载入区域电网调频动态模型，通过仿真实验实时获取区域控制误差信号S_ACE的数据，综合考虑传统电源与储能电池的技术特性，通过频域方法对S_ACE信号进行分解，并分别控制两者承担不同频段的S_ACE信号分量。再利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）方法，对S_ACE信号进行分解以获取不同频段的信号分量。该方法在进行信号分解时能依据数据自身的时间尺度特征，无须预设任何基函数，理论上适用于任何类型的信号分解。因而在处理如S_ACE信号之类的非平稳及非线性数据上，其优势明显。EMD分解的目的是得到一系列本征模态函数IMF（Instrinsic Mode Function，IMF），各IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。通过EMD的分解，把S_ACE信号分解成不同时间尺度即不同频率的子信号，即

式中　S_ACE（t）——S_ACE信号；

I_IMF.i（t）——本征模态函数；

m——本征模态函数IMF的总个数；

r_n（t）——残余分量。

定义储能电池参与二次调频的效果评价指标J₂为

式中　P_Ei和P_Gi——分别为第i时刻储能电池和传统电源的出力；

S_ACEi——第i时刻的电网S_ACE信号值；

q——S_ACE信号序列长度。

通过选择S_ACE信号分配的分界频率，可得到不同的二次调频效果评价指标值。考虑到储能电池的快速响应技术优势，选择其承担分界频率以上的S_ACE信号高频分量，而传统电源则承担分界频率以下的S_ACE信号低频分量。具体步骤如下：

1）将由风电出力和负荷组成的综合负荷扰动接入区域电网调频动态模型，实时获取的电网区域控制误差信号S_ACE（以电网额定容量为基准值进行标幺化）。

2）利用EMD方法对实时S_ACE信号进行分解，忽略残余分量，得到信号频率由高至低的不同频段的本征模态分量IMF1～IMF9。然后对S_ACE信号的各频段分量IMF1～IMF9进行傅里叶分析，得到相应分量所属频段的频谱特征。

3）以二次调频效果最优（即评价指标J₂最小）为优化目标来选择不同分界频率，将分界频率以上频段的区域控制误差信号S_ACE分量分配给储能电池，分界频率及其以下频段的S_ACE信号分量分配给传统电源，并配置所需的储能电池容量。

（2）基于经济性最优的储能容量配置

基于经济性最优的储能容量配置，在含储能电池区域的电网调频动态模型中加入二次调频功能模块，开展相应的仿真实验，进行容量配置。具体步骤如下：

1）将由风电出力和负荷组成的综合负荷扰动接入区域电网调频动态模型，实时获取的电网区域控制误差信号S_ACE（以电网额定容量为基准值进行标幺化）。

2）利用EMD方法对实时S_ACE信号进行分解，忽略残余分量，可得到信号频率由高至低的不同频段的本征模态分量IMF1～IMF9。然后对S_ACE信号的各频段分量IMF1～IMF9进行傅里叶分析，得到相应分量所属频段的频谱特征。

3）以二次调频净效益现值P_NET最大为优化目标来选择不同分界频率，将分界频率以上频段的区域控制误差信号S_ACE分量分配给储能电池，分界频率及其以下频段的S_ACE信号分量分配给传统电源，并配置所需的储能电池容量。