电池储能系统参与电网削峰填谷控制策略

周喜超，孟凡强，李 娜，丛 琳，孟高军

（1.西安理工大学电气工程学院，陕西 西安 710048；2.国网综合能源服务集团有限公司，北京 100050；3.江苏省配电网智能技术与装备协同创新中心，江苏 南京 211196）

21世纪以来，社会经济繁荣发展，导致电力需求逐年增加。随着电网结构的不断变化，电网内负荷峰谷差现象日趋严重[1]。此外，由于化石燃料可用量逐年减少，我国正在大力发展新能源发电。然而，可再生能源发电输出功率的波动性、随机性对电力系统的稳定运行造成一定影响。为提高电网稳定性，保持电力系统内供用电功率平衡，在电网运行时有必要采取相应的调峰措施[2]。

传统的调峰方法包括火力发电调峰[3]、燃气轮机调峰[4]、水力发电调峰[5]。此类调峰方式均通过跟踪电网负荷波动来调整网内发电机组的输出功率，从而完成调峰过程，因此要求发电机组具备较高的调峰容量。此外，调峰时发电机组的频繁启停也造成了燃料资源的浪费[6]。目前，常采用电池储能技术从负荷侧对电网负荷峰谷差进行调节[7]。大规模电池储能系统以其独特的优势在削峰填谷方面发挥了巨大作用，合理利用储能系统可有效解决峰谷差日益增大的问题，实现削峰填谷并有效降低负荷曲线的大幅波动，还可提高设备利用率[8-10]。

近年来，众多学者对电池储能系统（battery energy storage system，BESS）参与电网削峰填谷开展了广泛研究。文献[11]针对电网负荷曲线特性，提出了一种控制方式简单的恒功率充放电策略，并通过实用简化算法求解适合电网削峰填谷的优化模型，从而改善了恒功率控制策略治理精度低的问题；文献[12-13]采用二次规划算法解决电网负荷峰谷差问题，仿真结果表明该方法可有效提高储能系统削峰填谷的控制精度，但与恒功率充放电策略相比，二次规划算法计算量大，控制方式较为复杂，且会造成储能系统工作模式的频繁切换，不太适合实际工程应用；文献[14-15]采用改进鱼群算法、模拟退火等智能算法求解含储能装置的电力系统削峰填谷最优策略问题。

但是，上述智能算法均未考虑储能装置荷电状态（SOC）的约束，导致最优控制策略不精确。文献[16]针对每日不同运行阶段优化储能系统，根据前一阶段的储能能力制定下一阶段的削峰填谷策略，并在实时调度阶段根据储能运行约束进行计划跟踪。但文章未考虑到不同应用场景对储能的功率、容量和充放电次数要求有所不同，从而影响削峰填谷的效果。文献[17]在考虑储能系统实时功率及充放电深度的基础上，通过设定储能系统充放电次数的上限值对电网进行削峰填谷，但当电网内负荷值变化较大时，储能系统在短时间进行多次充放电操作后易达到设定的上限值，直接导致负荷峰谷差问题无法解决。

综上所述，现有文献所提及的控制策略很难在考虑多种约束条件下实现利用电池储能对电网的削峰填谷。对此，虽然国内外已有学者对电化学储能在调峰领域开展了研究，但对于恒功率、功率差等常用的控制策略在不同负荷场景下的应用缺乏对比，使得削峰填谷控制策略选择缺乏理论依据。本文结合已有相关研究和对储能系统特性的分析，首先在考虑电网负荷、电池功率、电池容量等约束条件下，建立以削峰填谷效果为目标的储能系统电气模型；随后在现有典型控制策略基础上，提出电池储能参与电网削峰填谷的恒功率充放电控制策略和功率差控制策略求解模型；最后以某地实际日负荷数据为例，通过仿真对2种控制策略的优劣性进行比较，以期为后续储能工程应用提供参考。

1 BESS电气模型

利用储能系统对电网进行削峰填谷，即在电网负荷高峰时储能系统放电，低谷时储能系统充电，以保证负荷运行平稳，减少发电机组的启停次数，同时降低系统装机容量的投资建设成本，以改善电网内变压器和输电线路的功率损耗，达到节能降耗的目的。

1.1 目标函数

网内负荷的方差值可用于评价电网削峰填谷的效果。电网负荷的方差值越小，表明电网负荷越平稳，此时电网峰谷之间的差距就越小，利用储能削峰填谷的效果就越好。所以，本文在含电池储能装置的电网中，基于电网负荷方差最小建立削峰填谷效果目标函数

式中，D1(i)为经过电池储能系统削峰填谷后第i个时间段的负荷值，i=1,2,···,np，其中将一天化为np个相等时间段。

1.2 约束条件

负荷值约束为

式中：D0(i)为第i个时间段的预测负荷数据，为已知值；Tstart、P(j)分别为电池储能装置充放电起始时间和充放电功率。

时序约束为：

式中Tstart、Tstop为每次充放电的起始时间和结束时间。

功率约束为式中：P1为电池储能系统放电功率下限值；P2为电池储能系统充电功率上限值；Pmax、Pmin为负荷峰、谷值。

容量约束为：

式中Einitial、Efinal分别为在不影响电池寿命下电池储能系统电量的初值和希望的终值。

此外，还可以考虑其他非线性约束，例如电池物理约束。在上述数学模型中，削峰填谷目标函数、容量约束为非线性，且式(2)中包含的符号函数sign(x)不连续。因此，本文采用恒功率法和功率差法对模型进行求解。

2 BESS削峰填谷的典型控制策略模型

2.1 恒功率充放电控制策略

恒功率充放电控制策略指无论外部电网负荷如何变化，电池储能系统在任意时刻均根据历史负荷曲线制定充放电规则，以恒定功率进行能量充放。图1为电池储能系统采用恒功率充放电控制策略进行削峰填谷示意。该策略的一般步骤如下。

1）设定储能系统容量E和恒定充放电功率P。由于是恒功率充放电，单位时间内储能系统充放电能量相同，由此计算出总的充放电时间为

2）首先，根据电网各时间段历史负荷数据预测下一日电网负荷曲线，找出该负荷曲线中24 h内的负荷低谷值，并在最低处作水平线L。然后，从负荷低谷值处出发，设定很小的步长ΔM向上移动，此时水平线L会与预测的电网负荷曲线交于两点，实时测量两点之间的距离。最后，将测出的两点距离与充电时间T相比：若相等，则说明该区域为电池储能系统较为合理的充电区域；若不等，则将L继续以步长ΔM向上移动，直至两者距离相等，确定储能电池最终的充电时间段。

3）寻找储能电池合理放电时间段与步骤2）类似。需注意，若电网负荷曲线存在多个负荷高峰期或低谷期，水平线会与负荷曲线相交于多个点形成多个充放电时间段，此时只需要判断这几个时间段之和是否等于充放电时间T。

图1 基于恒功率充放电控制策略进行削峰填谷示意Fig.1 Schematic diagram of peak cutting and valley filling based on constant power control strategy

恒功率充放电控制策略流程如图2所示。

图2 恒功率充放电控制策略流程Fig.2 Flow chart of the constant power control strategy

该方法易于计算，贴近实际工程应用，目前已应用于深圳宝清电池储能站。但是，该方法的缺陷也十分明显，即误差较大，尤其在实时控制阶段进行削峰填谷时。若实际负荷曲线与策略中所用的预测负荷曲线出入较大，则采用基于恒功率充放电控制策略制定的储能系统充放电规则无法及时做出调整，会减弱储能参与电网削峰填谷的效果，甚至使储能系统在负荷高峰时充电，加剧电网峰谷差。

2.2 功率差控制策略

BESS在进行削峰填谷时，自身带有多种约束条件，而恒功率充放电控制策略并未考虑这些条件。本节对恒功率充放电控制策略进行改进，提出了功率差控制策略，主要增加了电池储能容量、功率以及电池荷电状态等约束条件。另外，从延长使用寿命角度考虑，要求储能系统在24 h内以规定的充放电次数工作。

功率差控制策略中，按照恒功率充放电控制策略中的负荷曲线，求出单日负荷平均功率Pav，得出P1、P2，再与根据历史数据预测的负荷曲线进行对比，计算出24 h内各时间段内的储能系统充放电功率，如式(11)、式(12)所示。

式中：Pd、Pc分别为负荷高峰、负荷低谷时间段内的负荷；P1为电池储能系统放电功率下限值；P2为电池储能系统充电功率上限值；Pmax、Pmin为负荷峰、谷值；Pav为单日负荷平均功率；Δt代表单位时间。

功率差控制策略的具体步骤如下。

1）在预测负荷曲线的基础上，计算得到日负荷平均功率Pav。

2）以Pav为初值、ΔP为步长进行迭代，该过程须满足以下条件：

式中：Ec、Ed分别为储能电池总的充、放电能量；ε为无限接近0的常数，代表储能装置充放电平衡。当上述任一约束条件无法满足时，须重新返回初值Pav，继续以ΔP为步长进行迭代，直至满足所有条约束条件，完成功率差控制策略迭代过程。

3）通过步骤2）得到储能系统充放电功率上、下限值，并依据实际负荷数据判断储能充放电功率值。功率差控制策略示意如图3所示。

图3 功率差控制策略示意Fig.3 Schematic diagram of the power difference control strategy

从图3可以看出：当实际负荷大于P1时，储能系统放电；当实际负荷在P1和P2之间时，储能系统不动作；当实际负荷小于P2时，储能系统充电。具体流程如图4所示。

图4 功率差控制策略流程Fig.4 Flow chart of the power difference control strategy

与恒功率充放电控制策略相比，功率差控制策略的优势在于能够在考虑储能容量、荷电状态等约束条件下实现实时控制。特别是当实际负荷曲线与预测负荷曲线有较大偏差时，可根据实际负荷在线灵活调整储能电池出力大小，避免出现控制失策的局面，提高储能电池参与电网削峰填谷的效果。

3 仿真实例

3.1 电池储能装置充放电、剩余容量曲线分析

搭建电池储能装置充放电测试平台。选取电压范围为3.5~5.2 V的锂电池，电池容量4 200 mA·h，设置放电倍率范围为0.2C~2.4C，测试结果如图5所示。由图5可以看出，电池电压与放电容量的关系曲线即为剩余容量δSOC曲线，其中近80%的容量集中于电压范围3.75~4.75 V。电池储能充放电过程有如下特征：

图5 储能系统电池充放电曲线Fig.5 The charging and discharging curves of the battery

1）在初始阶段（δSOC＞88%），电池电压快速下降，放电倍率越大，电压下降得越快；

2）电池电压进入一个缓慢变化的阶段（12%＜δSOC＜88%），即进入平台区，此时放电倍率越小，平台区持续的时间越长，平台电压越高，电压下降越缓慢；

3）在电池电量接近放完时（δSOC＜12%），电池负载电压开始急剧下降直至达到放电截止电压。

因此，为验证本文控制策略，仿真过程中始终保持电池储能装置的δSOC处于平台区，即12%＜δSOC＜88%，从而保证仿真结果的有效性及准确性。

3.2 恒功率充放电控制策略仿真

参考某地储能电池参与电网削峰填谷实例，其仿真数据见表1。

表1 某地实例仿真数据Tab.1 The simulation data of an actual project

针对2组不同的预测负荷曲线，采用1天充电1次、放电2次的策略，电池出力曲线如图6所示，削峰填谷仿真结果如图7所示。

图6 储能系统恒功率充放电过程电池出力曲线Fig.6 The power output curve of the energy storage system during charging and discharging using constant power

图7 恒功率充放电控制策略仿真结果Fig.7 The simulation results of the constant power control strategy

由图7a)可以看出：储能电池参与电网削峰填谷前，电网负荷峰值与谷值差距较大；削峰填谷后，峰谷差较大问题已得到明显改善。说明基于恒功率充放电控制策略的储能系统能够完成电网的削峰填谷任务。若电网第2日实际负荷曲线与预测的负荷曲线形状相同，即负荷变化趋势相同，仅仅是峰谷差值存在些许偏差，则依据恒功率充放电控制策略就可以完成电网削峰填谷任务。但是，由于电网负荷变动随机性较大，无法达到预测曲线与实际曲线形状完全相同的理想情况，当两者曲线在峰谷开始、截止时间及变化趋势与制定的负荷预测曲线存在偏差时，储能参与电网削峰填谷的效果会减弱，甚至发生负荷低谷时储能系统充电、峰值时放电的极端情况，导致储能系统参与削峰填谷失败的案列，如图7b)虚线框内所示。

因此，恒功率充放电控制策略并不完全契合电网削峰填谷的实际情况，只能应用于一些控制方式简单、精度要求相对较低的场合。

3.3 功率差控制策略仿真

采用考虑实际约束条件的功率差控制策略进行仿真，电池出力曲线如图8、图10所示，对应的削峰填谷仿真结果如图9、图11所示。

图8 储能系统充放电过程电池出力曲线IFig.8 The power output curve of the energy storage system during charge and discharge process (I)

图9 功率差控制策略仿真结果IFig.9 The simulation results of the power difference control strategy (I)

图10 储能系统充放电过程电池出力曲线IIFig.10 The power output curve of the energy storage system during charge and discharge process (II)

图11 功率差控制策略仿真结果IIFig.11 The simulation results of the power difference control strategy (II)

由图10、图11可以看出，采用功率差控制策略的储能系统能够很好地完成电网削峰填谷任务，同时考虑了储能系统容量的约束，可根据电网负荷变化，准确识别负荷的高峰期与低谷期，在2个高峰时段储能系统放电，在1个低谷时段储能系统充电，同时保持充放电功率平衡。

此外，功率差控制策略根据功率上、下限值确定储能电池的充放电区域，当实际负荷曲线与预测曲线发生偏差时，储能系统仍能根据偏差变化调整出力大小，并制定有效的运行策略。经功率差控制策略优化后，电网负荷曲线平滑，与恒功率充放电控制策略相比，不存在合成出力曲线中的负荷尖峰区域。且储能系统动作均在功率约束、能量约束的限制下进行，延长了储能系统的使用寿命。

4 结 论

1）恒功率充放电控制策略简单实用、计算速度快，在工程实践中具有较高的应用价值，多适用于负荷曲线预测准确的场景，但该策略过度依赖日负荷预测曲线，若负荷曲线偏移，则会对削峰填谷效果造成一定的影响。

2）功率差控制策略不受电网负荷曲线偏差的影响，可随曲线的变化自适应调整自身充放电方式，其削峰填谷优化后的曲线更为平滑，合成曲线不存在负荷尖峰，相较于恒功率充放电控制策略，其削峰填谷效果显著提升，多适应于新能源基地等风光预测误差较大的场景。

3）功率差控制策略受电池充放电功率、速率的影响较小，且单日内储能系统的充电电量与放电电量相等，可一定程度上延长电池使用寿命，提升储能利用效率，节约成本。