安科瑞 劉邁

　　摘要：本研究旨在優化儲能型光伏電站電池容量配置與協調控制，通過分析光伏電站的結構設計、儲能單元的容量配置及充放電策略以及電網和負荷單元的設計，構建了光伏儲電站可靠性模型。通過對不同類型儲能電池的性能參數進行分析和比較，提出了科學合理的容量優化配置方案。此外，研究還探討了多組混合儲能系統的協調控制策略，設計了相應的事件觸發函數和調節機制，以實現更的能量管理和提高系統運行的穩定性。研究結果表明，鉛酸功率密度電池在當前技術條件下展現出的性能表現，成為光伏儲電站容量優化配置的理想選擇。同時，優化后的控制策略顯著提高了儲能型光伏電站的整體性能，為未來類似系統的設計和運營提供了重要的參考依據。

　　關鍵詞：光伏電站；電池容量優化；協調控制

　　引言

　　儲能型光伏電站作為解決可再生能源間歇性和不穩定性的有效手段，對提高能源利用率、優化電網運行和推動綠色能源轉型具有重要意義。隨著光伏技術的發展和成本的降低，光伏發電在全球能源結構中的比重不斷上升。然而，光伏發電的波動性和不可預測性給電網穩定運行帶來了挑戰。因此，如何有效配置儲能電池容量并協調控制儲能系統與光伏發電成為當前研究的熱點問題。國內外學者針對儲能型光伏電站進行了大量的研究工作，涉及電池容量配置優化、能量管理策略、經濟性分析和穩定性評估等方面。現有研究在一定程度上提高了儲能系統的使用效率和經濟性，但仍存在一些不足之處。首先，多數研究側重于特定條件下的系統性能分析，缺乏對不同環境和運行模式下適應性的深入探討。其次，關于儲能與光伏系統協調控制的研究還不夠充分，特別是在多組混合儲能系統之間的協同作用機制方面。現有的優化模型和控制策略往往忽略了實際應用中的技術限制和成本因素，導致理論成果難以應用于實踐。針對現有研究的不足，本文提出了一種新的儲能型光伏電站電池容量優化配置與協調控制研究思路。首先，綜合考慮光伏發電的不確定性和負荷需求的動態變化，建立一個更為通用的光伏儲電站可靠性模型。在此基礎上，引入功率滲透率和容量滲透率等關鍵指標，分析其對光儲電站穩定性的影響。進一步，通過對不同類型儲能電池的性能參數進行細致比較，提出容量優化配置方案。同時，設計多組混合儲能系統的協調控制策略，通過事件觸發函數和調節機制實現的能量管理和提升系統穩定性。

　　1儲能型光伏電站結構設計

　　在光伏發電單元的設計上，它主要由光伏電池組件以串并聯的方式構成。為了優化光伏控制策略，對光伏電池的特性進行深入分析。這涉及到考慮光伏電池在不同環境條件下的性能表現，通過對這些特性的深入理解，可以更地預測和調整光伏發電單元的輸出，以匹配儲能單元的需求和電網的負載情況儲能單元的設計關鍵在于其容量配置和充放電策略。鑒于光伏發電的間歇性和不確定性，儲能單元需要具備足夠的容量來存儲過剩的能量，并在光伏發電不足時釋放能量以滿足負荷需求。

　　對于電網和負荷單元的設計，則需要考慮到與外部電網的交互作用以及內部負荷的動態變化。這意味著系統需要能夠根據電網的需求和負荷的實際情況靈活調整其輸出，同時保證電網的穩定性和負荷的供電質量。

　　2光伏儲電站容量優化配置

　　2.1光伏儲電站可靠性模型建立

　　通過深入研究和數據分析發現光伏滲透率對電力系統穩定性的影響不容忽視，當光伏裝機容量超過一定閾值時，區域配電網可能面臨無法吸納其產生的電力的挑戰，導致光伏向電網倒送功率的現象加劇。特別是在高滲透率光伏電站并入電網的情況下，這種現象更為顯著。一旦凈負荷超出系統出力范圍，局域電網機組可能會被迫停止運行，從而對電力系統的穩定性構成威脅。

　　為了應對這一挑戰，本研究提出了將光伏滲透率作為評估光伏電站儲能配置的關鍵指標。通過綜合考慮光伏裝機容量、區域配電網的吸納能力以及電力系統的穩定性要求，可以合理規劃光伏電站的儲能配置，以確保在高滲透率情況下電力系統的穩定運行。同時，這也為光伏電站的建設和運營提供了科學依據，有助于實現經濟效益與電力系統穩定性的雙贏局面。

　　在構建光伏與儲能一體化模型的過程中，本研究將光伏系統和儲能裝置視為一個整合的單元進行考量。模型構建時特別關注了兩個關鍵指標：功率滲透率（PP）和容量滲透率（Cp）。

　　功率滲透率定義為分布式光伏發電系統在某一特定時刻所產生的電力與該時刻總負荷之間的比值。若該比值超過100%，則表明在該時刻光伏發電量超出了即時的負荷需求，多余的電能將被輸送回電網。

　　容量滲透率則是評估一個區域內配電網中光伏發電全年累計發電量與全年負荷量之比。此指標反映了光伏系統安裝的潛在飽和程度，即光伏發電能力相對于區域電負荷的比例。

　　在開展光伏滲透率分析及儲能配置研究的過程中，這項工作是建立在一系列假設之上的。首先，假定光伏電能在傳輸過程中不存在損耗。這一假設旨在簡化計算過程，使得能量傳輸效率達到100%。其次，研究忽略了不同光伏變流器制造商之間的差異以及環境變化對光伏系統輸出的影響。

　　在時間尺度上，不涉及光伏出力的瞬態問題，而是以小時作為計量單位來評估光伏輸出。此外，配電網模型被簡化為單一負荷節點，不考慮饋線間的相互作用。這種簡化能夠有效地減少模型的復雜性，使得分析和計算更加，同時確保研究結果具有標準化的語言表達。

　　2.2光伏儲電站系統容量優化

　　通過對光儲電站系統的運行功率進行深入研究發現該系統能夠滿足每小時平均負荷為198.54kWh的需求，本文需要配置837kW的光伏裝機容量和2998kW·h的儲能裝機容量。在這種配置下，光伏系統平均每小時發電量為198.78kWh，足以滿足配電網的負荷需求。

　　在實際操作中，由于季度變化導致光伏發電量與負荷電量之間存在差異，因此有必要進行光伏滲透率分析以優化光儲電站的配置。根據全年滲透率曲線，在晴朗天氣狀況下，光伏在滿足配電網負荷用電的同時，還會向電網倒送能量。此外，四季的光伏滲透率基本上都略高于典型曲線下計算的光伏滲透率，這表明實際運行中的光伏電站性能優于預期，但同時也凸顯出對儲能系統的依賴性以及在不同季節中對能量管理策略進行調整的需求。

　　通過對這些不同類型儲能電池的性能參數進行分析和比較可以更好地了解它們在不同應用場景下的表現，并據此進行科學合理的容量優化配置。綜合考量各種電池的能量密度、循環壽命、成本以及環境影響等因素，研究發現鉛酸功率密度電池在當前的技術條件下展現出的性能表現。這種電池不僅在功率輸出方面具有優勢，而且在經濟性和成熟度上也較為突出，使其成為光伏儲電站容量優化配置的理想選擇。

　　3光伏與儲能系統協調控制

　　在儲能型光伏電站電池容量優化配置與協調控制研究中，多組混合儲能系統的協調控制策略是核心內容之一。由于單個儲能單元的容量和電力電子變換器的限制，單組混合儲能往往無法滿足較大的能量調控需求。因此，通過多組混合儲能的共同參與和協調控制來實現更的能量管理。

　　為了實現這一目標，本文首先設計了一個多混合儲能協調事件觸發函數。這個函數的主要目的是合理地分配不同混合儲能單元的充放電功率，以確保系統的整體性能達到狀態。在設計過程中采用了下垂控制原理，通過這種原理可以計算出多組混合儲能系統的輸出電壓參考值以及輸出電流。本文引入平均電壓觀測器的概念，通過觀測器可以實時監測各個儲能單元的電壓變化情況，并根據這些信息來調整輸出電壓參考值。此外，本文還采用了比例電流調節機制。這種機制可以根據實際電流的變化情況來調整輸出電壓參考值，使得輸出電壓更接近額定值。

　　在這種復雜的運行模式下，多組混合儲能系統會處于不斷的動態變化之中，這就需要上層控制器進行周期性調節，以確保整個系統的協調與穩定。為了降低上層控制器的通信負擔，提高系統的運行效率，建立了相應的混合儲能調節觸發事件函數。這一函數的設計旨在減少不必要的調節操作，通過智能判斷系統狀態，僅在必要時觸發調節指令。這不僅優化了通信資源的使用，還提升了系統的整體響應速度和可靠性。

　　相比傳統的控制方法，該策略在多個方面表現出了顯著的優勢。首先，它有效地減少了系統在動態和穩態時的功率波動，提高了電能質量。其次，由于該策略能夠優化儲能單元的工作狀態，使得多組混合儲能協調控制的觸發次數減少，進而延長了設備的使用壽命并降低了維護成本。

　　此外，通過減少不必要的頻繁充放電循環，該策略還提高了系統的整體效率和可靠性。最終，這些改進使得整個系統的運行更加穩定，能夠更好地應對各種復雜的工況和負載需求，為用戶提供更加的電力服務。

　　4 安科瑞智慧能源管理平臺

　　4.1安科瑞智慧能源管理平臺

　　AcrelEMS 智慧能源管理平臺是針對企業微電網的能效管理平臺，對企業微電網分布式電源、市政電源、儲能系統、充電設施以及各類交直流負荷的運行狀態實時監視、智能預測、動態調配，優化策略，診斷告警，可調度源荷有序互動、能源全景分析，滿足企業微電網能效管理數字化、安全分析智能化、調整控制動態化、全景分析可視化的需求，完成不同策略下光儲充資源之間的靈活互動與經濟運行，為用戶降低能源成本，提高微電網運行效率。AcrelEMS 智慧能源管理平臺可以接受虛擬電廠的調度指令和需求響應，是虛擬電廠平臺的企業級子系統。

圖1 AcrelEMS 智慧能源管理平臺主界面

　　4.2平臺結構

　　系統覆蓋企業微電網“源-網-荷-儲-充"各環節，通過智能網關采集測控裝置、光伏、儲能、充電樁、常規負荷數據，根據負荷變化和電網調度進行優化控制，促進新能源消納的同時降低對電網的至大需量，使之運行安全。

圖2 AcrelEMS 智慧能源管理平臺結構

　　4.3平臺功能

　　4.3.1.能源數字化展示

　　通過展示大屏實時顯示市電、光伏、風電、儲能、充電樁以及其它負荷數據，快速了解能源運行情況。

4.3.2.優化控制

　　直觀顯示能源生產及流向，包括市電、光伏、儲能充電及消耗過程，通過優化控制儲能和可控負載提升新能源消納，削峰填谷，平滑系統出力，并顯示優化前和優化后能源曲線對比等。

4.3.3.智能預測

　　結合氣象數據，歷史數據對光伏、風力發電功率和負荷功率進行預測，并與實際功率進行對比分析，通過儲能系統和負荷控制實現優化調度，降低需量和用電成本。

4.3.4.能耗分析

　　采集企業電、水、天然氣、冷/熱量等各種能源介質消耗量，進行同環比比較，顯示能源流向，能耗對標，并折算標煤或碳排放等。

4.3.5.有序充電

　　系統支持接入交直流充電樁，并根據企業負荷和變壓器容量，并和變壓器負荷率進行聯動控制，引導用戶有序充電，保障企業微電網運行安全。

4.3.6.運維巡檢

　　系統支持任務管理、巡檢/缺陷/消警/搶修記錄以及通知工單管理，并通過北斗定位跟蹤運維人員軌跡，實現運維流程閉環管理。

4.4設備選型

　　除了智慧能源管理平臺外，還具備現場傳感器、智能網關等設備，組成了完整的“云-邊-端"能源數字化體系，具體包括高低壓配電綜合保護和監測產品、電能質量在線監測裝置、電能質量治理、照明控制、充電樁、電氣消防類解決方案等，可以為虛擬電廠企業級的能源管理系統提供一站式服務能力。

　　安科瑞系統解決方案還包含電力運維云平臺、能源綜合計費管理平臺、環保用電監管云平臺、充電樁運營管理云平臺、智慧消防云平臺、電力監控系統、微電網能量管理系統、智能照明控制系統、電能質量治理系統、電氣消防系統、隔離電源絕緣監測系統等系統解決方案，覆蓋企業微電網各個環節，打造準確感知、邊緣智能、智慧運行的企業微電網智慧能源管理系統。

　　5結論

　　經過深入的研究和分析，本研究在儲能型光伏電站電池容量優化配置與協調控制方面取得了顯著成果。通過構建考慮光伏發電不確定性和負荷需求動態變化的光伏儲電站可靠性模型，并引入功率滲透率和容量滲透率等關鍵指標，有效評估了光儲電站的穩定性。同時，針對不同類型儲能電池的性能參數進行細致比較，提出了一種科學合理的容量優化配置方案。此外還設計了多組混合儲能系統的協調控制策略，通過事件觸發函數和調節機制實現了的能量管理和系統穩定性提升。這些研究成果不僅為儲能型光伏電站的設計和運行提供了而實用的指導，也為可再生能源在能源系統中的廣泛應用和可持續發展奠定了堅實基礎。結合實際情況，未來還需考慮更多的技術限制和成本因素，如何平衡經濟性和技術性以達到配置仍需深入研究。

　　參考文獻：

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　　[2]王有新.光伏發電系統及電站電氣設計分析

　　[3]安科瑞企業微電網設計與應用手冊.2022.05版