梯次利用电池在高光伏渗透率主动配电网中应用分析

陈 哲 ，王世文 ，王立挺 ，杨 昕 ，董亮清

（1.国网山东省电力公司检修公司，山东 济南 250118；2.国网山东省电力公司威海供电公司，山东 威海 264200；3.国网浙江省电力公司绍兴供电公司，浙江 绍兴 312000；4.国网山东省电力公司泰安供电公司，山东 泰安 271000；5.国网浙江省电力公司舟山供电公司，浙江 舟山 316000）

0 引言

国家“十三五”规划明确提出能源消费清洁化、低碳化，能源消费转型是必然趋势［1］。山东省政府工作报告中也明确提出要加速山东省新旧动能转换进程。我国大力推动电动汽车（Electric Vehicle，EV）发展，预计到2020年我国电动汽车保有量将超过500万辆［2］。伴随电动汽车推广使用，将产生大量的退役动力电池。动力电池如果不能有效回收处理，将会引起资源与环境之间的矛盾。在新能源发电方面，国家在一些贫困农村地区推出“光伏扶贫”政策，具有低压分散接入、就地消纳等特点，使光伏发电渗透率逐步增大［3］。光伏发电具有间歇性和不可控性，大规模并网给电网运行稳定和控制带来极大的挑战［4］。

储能系统作为电网友好型发电技术的关键组成，在支撑光能、风能等新能源接入与消纳，提高电网安全裕度等方面具备广泛的应用前景［5］。一般动力电池衰减至标称容量的80%就不再满足电动汽车使用要求，但电池仅处于循环使用寿命前半段，仍可适用于工况温和的场景。利用退役动力电池构建储能系统，不仅能实现电池资源利用最大化，而且在平抑光伏出力波动、维持供需平衡、削峰填谷等方面具有重要作用［6］。

电池单体生产过程中电化学特性不同和使用过程中充放电工况不同，极易导致单体间性能差异显著，影响储能系统整体性能。文献［7］从电池单体机理建模出发，提出采用偏差补偿最小二乘法的模型参数在线辨识方法。文献［8］考虑电池单体串并联后放电与单体放电的特性差异，建立了多电池单元放电模型。文献［9-13］从电池单体本身出发，设计新型电池管理系统用于电池工作状态监测，健康状态检测，充放电管理，均衡控制等，在一定程度上减小电池单体差异对储能系统整体工作性能的影响，提高能量利用效率和安全性。

储能系统作为主动配电网 （Active Distribution Network，ADN）的必备环节［14］，对平抑新能源出力波动、提高就地接纳能力、降低高渗透率下配电网运行调度复杂程度有不可替代的作用。文献［15］建立光储联合发电系统模型，通过光伏、储能等协调控制提高并网点电压水平；文献［16］采用虚拟同步机作为光储分布式电源与主网间的接口，以提高分布式电源的自治特性；文献［17］以储能系统为光储微网黑启动主电源，避免储能容量不足导致黑启动失败。

以上文献从不同角度对储能电池的设计、管理及在ADN中应用进行了研究，但都停留在理论层面。对于梯次利用电池应用，尤其是梯次利用电池构建的储能系统在实际工程中应用的分析较少。对梯次利用电池储能系统 （Second-life Battery Energy Storage System，SLBESS）构建技术及其在高光伏渗透率ADN中应用进行分析，研制SLBESS样机进行挂网试验，基于试验数据量化评估其在平抑波动，削峰填谷，支撑新能源消纳等方面的作用。

1 梯次利用电池储能系统构建原理

传统扩展电池容量和功率的方法是电池单体固定的串并联。然而，传统方法无法适应电池单体充放电动态行为变化，电池单体老化程度、充放电特性等差异不断恶化，从而使性能衰减严重的电池单体影响储能系统整体使用效率，在退役动力电池梯次利用方面，该问题尤为突出［18-19］。针对梯次电池复杂的动态行为，设计动态可重构电池储能拓扑，通过动态投切，实现荷电状态均衡控制，隔离性能衰减严重或满充满放的单体，提高系统能量利用效率和使用安全性。

SLBESS动态重构拓扑如图1所示，由电池本体（Battery Cell，BC），电池能量管理器（Battery Energy Manager，BEM）和电池能量交换器 （Battery Energy Converter，BEC）组成。每节电池单体串联一个电力电子开关（Power Electronic Switch，PES），每个电池并联支路并联一个PES控制投切的电阻，为电池均衡控制提供充放电回路，非均衡控制状态下对应的PES处于常开状态。BEM管理所有的电池单体，并通过BEC实现电池与外界的能量交换。

1）当BEM检测电池均处于正常的工况状态，闭合所有电池串联的PES，使电池全部投入使用。

2）当储能系统处于放电状态，若BEM检测到电池性能衰减严重或已达到满放状态，则断开与之串联的PES，使储能系统降功率出力。例如，若电池B1性能衰减严重或已达到满放状态，断开S1，退出运行B1。

3）当储能系统处于充电状态，若检测到电池已经达到满充状态，则断开与之串联的PES，其他电池继续并联分流充电。例如，若检测到B2满充，断开S2。

图1 梯次利用电池储能系统动态重构拓扑

4）当电池单体能量差异过大，系统进入均衡管理状态：同一并联支路电池单体均衡控制可通过闭合相应的PES实现，例如B1与B2；非并联支路单体均衡需投切电阻提供充电回路实现，例如，若B3和B5能量较低，闭合S3和S5，断开其他电池的PES，投入并联电阻R3和R4，实现对B3和B5充电均衡管理；若某一电池单体能量较高，则闭合该电池的PES和投入与之并联的电阻进行放电均衡。

SLBESS动态重构方法可以用较少的开关器件和简便的控制策略动态调整电池单体间的串并联结构，有效屏蔽电池单体特性的差异，又可通过增加BEM模块扩展储能系统容量，满足工程应用要求，具有“即插即用”的灵活性。

2 梯次利用电池储能系统应用分析体系

2.1 应用分析框架

在高光伏渗透率ADN中安装储能系统，主要是为了平抑光伏出力波动，解决光伏发电功率与本地负荷在时间上不匹配的问题，实现高渗透率光伏电量就地消纳，减少与主网功率交换。储能系统接入会影响配电网原有的电压特性，且其通过电力电子装置并网，必然会引入谐波污染。因此，在对SLBESS进行应用分析时，应考虑ADN与主网间总功率交换量和波动性，以及储能并网点电压波动性、三相不平衡度及电流谐波含量，具体分析框架如图2所示。

图2 梯次利用电池储能系统应用分析框架

2.2 现场数据预处理

由于测量设备及数据传输的原因，少量时标对应的监测值缺失，采用三阶拉格朗日插值方法对缺失值进行预处理。依据缺失数据的前后各2个数据点进行插值， 取 A=｛-2，-1，1，2｝， 则缺失的数据点（tn，xn）为

由于测量数据为电流、电压数据，实时功率值需要由处理后的三相电流、电压计算得到

式中：Pi为 i时刻的实时功率值，kW；Ui，A，Ui，B和 Ui，C分别为 i时刻的三相电压值，V；Ii，A，Ii，B和 Ii，C分别为i时刻的三相电流值，A。

2.2 应用分析量化指标

ADN与主网间功率交换量用功率交换系数Re衡量表示为

式中：Sb为主变压器容量，kVA；Ne为上网功率序列的长度。

SLBESS对上网功率交换量的改善程度，可用交换缩减率Cr表示为

式中：Re，o和 Re，b分别为储能系统接入前后的功率交换系数。

上网功率波动性可用变异系数Se表示为：

式中：ue为上网功率的均值，kW。

SLBESS对上网功率波动性的改善程度，可用波动平抑率Cv表示为

式中：Se，o和 Se，b分别为储能系统接入前后的功率变异系数。

利用并网点电压变异系数Sg和最大波动率Rmax对SLBESS的性能进行衡量，为：

式中：Ui和ug分别为并网点电压的瞬时值和均值，V；Ng为电压序列的长度。

利用并网点三相电压最大不平衡度UBg，max对SLBESS性能进行衡量，为：

式中：Ug，i，a，Ug，i，b和 Ug，i，c为并网点在 i时刻三相电压有效值，V。

对并网点的电流进行频谱分析，计算其谐波总畸变率为

式中：Ig和Ig，1分别为并网点总电流和基波电流幅值，A。

3 梯次利用电池储能系统应用实例分析

3.1 应用实例

该地区配电变压器容量为200 kVA，ADN低压侧接有光伏额定容量为151 kW。挂网试验时间为2018-03-09T09∶00∶00 至 2018-03-18T09∶00∶00，SLBESS样机通过功率交换系统将直流电转换成交流电，接入配电变压器低压侧，样机实际并网场景如图3所示。

图3 梯次利用电池储能系统并网实景

3.2 应用分析

试验地区在某典型日与主网的总交换功率如图4所示，其中，配置储能后的场景为实测功率值，未配置储能的场景由实测功率值和储能出力值相减得到。图中正值表示该地区负荷量大于光伏发电量，需要电网供给电能；负值表示该地区光伏发电量大于就地负荷量，向电网反送电能。该典型日内SLBESS的出力曲线如图4所示，其中，正值表示SLBESS释放功率，负值表示SLBESS吸收功率。由该地区总监测时段内的数据计算配置SLBESS前后的总功率交换量指标如表1所示。

图4 上网总功率交换量对比

图5 梯次利用储能系统出力曲线

表1 上网总功率交换量评估结果

由图4和图5可得，在08:00—16：00内，分布式光伏发电功率可由储能系统吸收，尤其是在12：00—15：00光照强度良好时，SLBESS吸收光伏尖峰发电功率，减少光伏发电系统通过变压器的上网容量，从而减轻变压器过载现象。

由表1评估结果可得，SLBESS接入前该地区与电网功率交换系数为12.16%，SLBESS接入后交换系数为10.36%，功率交换缩减率为14.78%。表明应用SLBESS对支撑光伏就地消纳，削峰和延缓变压器升级改造具有良好的试验效果。

试验地区在某典型日上网总功率的波动量如图6所示，由该地区总监测时段内的数据计算配置SLBESS前后的总功率波动性指标如表2所示。

图6 上网总功率波动性对比

表2 上网总功率波动性评估结果

由图6可得， 在 07:00—09:00，13:00—15:00，以及20:00—24:00时间段内，配置SLBESS能够较好地平抑该ADN与主网间交换功率波动。由表2评估结果可得，接入前功率变异系数为169.09%，接入后功率变异系数为149.76%，波动平抑率为11.43%。SLBESS对分布式电源出力波动具有明显抑制效果，表明在高光伏渗透率的ADN中，SLBESS能够降低光伏发电和就地负荷不确定性对主网的影响。

对于SLBESS在ADN中的性能分析主要包括该系统并网点电压波动性和不平衡度，以及系统接入对主网的谐波污染两方面。SLBESS并网点处A相电压的有效值在某时间段内的变化情况及波动量分别如图7和图8所示，并网点电压在对应时间段内的三相不平衡度如图9所示，由该地区总监测时段内的数据计算的并网点电压特性指标如表3所示。

由图7和图8可得，并网点电压处于时刻波动中，但波动幅度不大。由图9可得，并网点电压存在三相不平衡，不平衡程度不大，但时刻变化。由表5中的结果可知，SLBESS并网点电压变异系数为0.4552%，最大波动率为2.6018%，最大不平衡度为3.1402%。表明，SLBESS快速充放电响应过程对电网电压冲击以及三相不平衡度影响甚微，不会对电网的电压稳定性带来安全隐患。

图7 并网点相电压

图8 并网点电压波动率

图9 并网点电压不平衡率

表3 并网点电压波动性与不平衡率评估结果

SLBESS充放电过程依赖于电力电子装置，会给电网带来一定谐波污染。SLBESS出力时并网点三相电流三相电流均存在不同程度的畸变。对三相电流进行10次及以下谐波频谱分析可得，A，B，C相电流THD 分别为-40.25 dB，-37.77 dB，-37.21 dB，谐波含量分别为0.9711%，1.2922%，1.3778%，符合电网对电力电子负荷谐波的并网要求。表明本项目设计的SLBESS未对主网产生严重的谐波污染。

4 结语

设计电池动态可重构拓扑，提出了退役动力电池储能系统梯次利用管理方法，研制了SLBESS样机并进行挂网试验，构建了SLBESS在高光伏渗透率ADN中应用分析框架。基于试验数据，量化分析SLBESS接入ADN后的运行效益和性能。

以上网总功率交换量和波动性为评价指标，SLBESS有利于实现光伏发电就地消纳，降低ADN上网功率波动对主网的影响，起到削峰作用，并在一定程度上延缓升压主变压器升级改造；以并网点电压波动性和三相不平衡度，以及谐波含量为评价指标，SLBESS频繁地充放电切换并未对电压稳定性造成安全隐患，谐波含量也未对电网造成严重的谐波污染；以实现退役动力电池梯次应用于电网储能为目标，提供示范性工程项目，有助于支撑新旧动能转换、光伏扶贫等国家政策的实施。

研发的SLBESS样机容量较小，仅为示范性工程应用，后续将结合实际区域电网需求，继续完善相关技术。