基于混合储能的风光互补发电系统控制研究

陆 杭，姜昱昀

（国网浙江杭州市萧山区供电有限公司，浙江 杭州 311225）

0 引 言

随着全球对可再生能源需求的不断增长，风能和光能作为主要的可再生能源得到了广泛关注和应用。然而，风能和光能具有波动性和不稳定性，单一的风能或光能发电系统无法满足稳定的电能供应需求。因此，基于混合储能的风光互补发电系统成为一种有效的解决方案。混合储能风光互补发电系统结合风能和光能的优势，实现了能源的互补和稳定供电。然而，该系统的控制策略是确保其高效运行和优化性能的关键。

1 风光互补发电系统的概念和工作原理

风光互补发电系统是一种利用风能和光能相互补充的发电系统，旨在提高能源利用效率和供电可靠性。该系统将风能发电与光能发电相结合，通过充分利用风力和光照条件，实现发电系统的互补运行。风光互补发电系统的组成包括风力发电机组、光伏电池组及混合储能系统。风力发电机组捕捉风能转化为电能，光伏电池组将太阳辐射能转化为电能。混合储能系统则用于储存多余的电能，以便在风力和光照条件不足时可以持续供电。风力发电和光伏发电之间的互补可以增强系统的发电稳定性和可靠性，减少对传统电网的依赖。同时，通过合理的控制策略，可以实现对风光互补发电系统的优化管理，以实现最大化的能源利用和良好的供电效果[1]。

2 混合储能技术概述

2.1 储能技术的分类和选择

储能技术在混合储能系统中具有关键作用。常见的储能技术包括电池储能技术、储氢技术和压缩空气储能技术。电池储能技术是将电能转化为化学能并储存起来的技术，包括锂离子电池、铅酸电池和钠硫电池等。储氢技术是将电能转化为氢能并储存起来的技术，包括压缩氢气和液态氢储存。压缩空气储能技术是将电能转化为压缩空气能并储存起来的技术，通常将空气压缩储存在储气罐中，并在需要时释放压缩空气以发电。在选择储能技术时，需要考虑其能量密度、效率、寿命、成本以及环境等影响因素，并根据具体应用场景进行选择。

2.2 混合储能系统的优势和应用

混合储能系统相对于单一储能技术具有多种优势。混合储能系统能够充分利用不同储能技术的优势，实现能量的高效转换和存储。混合储能系统能够提供更加稳定和可靠的能量，通过在不同时间尺度上调节各种储能技术的运行，满足能量需求的波动性。此外，混合储能系统具有更好的适应性和灵活性，能够根据实际情况组合和优化各种储能技术。在风光互补发电系统中，混合储能系统可以提供可靠的能量储存和平滑的能量输出，以应对风力和光照的变化。

2.3 混合储能系统的组成和工作原理

混合储能系统由不同储能技术组成，基于各储能技术之间的协同作用。在系统组成方面，混合储能系统通常包括电池组、储氢设备和压缩空气储能设备。电池组用于储存和释放电能，通过充电和放电过程实现能量转换。储氢设备用于储存氢能，可以通过电解水产生氢气或从外部供应储存氢气。压缩空气储能设备用于将空气压缩储存，并在需要时通过膨胀机释放压缩空气以产生电能。混合储能系统通过智能控制和管理，根据电力系统的负荷需求和能源供应情况，协调不同储能技术的运行，以实现最优的能量储存和利用效率。通过灵活的能量调度和优化策略，混合储能系统能够提供稳定和可靠的能量供应，并增强风光互补发电系统的整体性能[2]。

3 风光互补发电系统控制策略

3.1 系统运行优化目标

在控制风光互补发电系统的过程中，明确优化目标对于系统性能和效益至关重要。一个目标是最大化能源利用率，通过合理调配风力发电和光伏发电的产能，最大化可再生能源利用率。最大化能源利用率可以通过实时监测和预测系统的风力和光照条件，动态调整风力发电机和光伏电池组的工作状态和发电量来实现。另一个优化目标是实现稳定供电，确保系统在不同运行条件下能够提供稳定的电能输出。稳定供电可以通过储能系统的充放电控制、调度策略和负荷平衡来实现，以平衡风力和光照的波动性，确保持续供电。

3.2 风光发电预测和调度

风光发电的预测和调度是实现系统运行优化的关键步骤。为了准确预测风力和光照的变化，可以利用天气预报和预测模型。模型基于气象数据和历史记录，通过算法分析和建模，预测未来一段时间内的风力和光照强度。预测结果可以提供给发电调度系统，根据需求和优化目标，制定合理的发电调度策略。例如，在风力和光照充足的情况下，可以增加发电量以充分利用可再生能源；在风力和光照不足的情况下，可以减少发电量并从储能系统中补充能量，以满足负荷需求[3]。

3.3 储能系统控制策略

3.3.1 充放电控制

控制储能系统的充放电过程是确保系统平稳运行的关键。在充电过程中，可以根据发电情况和负荷需求，控制充电率和充电功率。对于风光互补发电系统来说，可以通过光伏发电的强度和风力发电机的转速调节充电率。在放电过程中，可以根据负荷需求和储能系统的剩余容量，控制放电率和放电功率。通过合理的充放电控制，可以实现储能系统的有效运行，提高系统的能源利用效率。

3.3.2 储能器容量管理

储能器容量管理是确保混合储能系统正常运行的重要任务。在风光互补发电系统中，储能器容量的管理涉及剩余容量的估计、储能器状态监测和容量扩展等方面。准确估计剩余容量可以避免过度充放电和容量不足的情况，可以通过实时监测充放电电流、电压和储能器的电量实现。储能器状态监测包括监测电池的健康状况、温度和充放电效率等参数，以确保储能器的性能和安全。当需要扩展储能容量时，可以考虑增加储能器的数量或改进储能器的设计，以满足系统需求。

3.3.3 储能系统状态监测和维护

混合储能系统需要定期监测和维护，以确保系统的性能和可靠性，主要涉及关键参数和状态的监测，如储能器的电压、电流和温度等。通过实时监测，可以及时发现和解决系统运行中的异常情况。定期维护包括优化储能器的充放电过程、清洁和检查储能设备的运行状态，从而确保混合储能系统在长期运行中保持良好的性能和可靠性[4]。

3.4 风光互补发电系统整体控制策略

为了实现风光互补发电系统的最佳性能，综合的整体控制策略至关重要。基于规则的控制策略可以根据系统运行状态和外部条件设定预定规则，并进行相应的控制操作。一方面，可以设定风力和光照的优先级和调度规则，以确保系统在不同条件下的稳定运行和优化能源利用。另一方面，基于优化算法的控制策略可以通过数学建模和优化算法，优化分析风力发电、光伏发电和储能系统之间的关系，并制定最优的运行策略。这可以基于实时数据和预测模型，考虑系统的优化目标、约束条件和负荷需求，以实现风光互补发电系统的最佳性能和能源利用效率[5]。

4 混合储能风光互补发电系统控制研究案例

4.1 实验设置和数据收集

（1）系统建模。首先，对混合储能风光互补发电系统进行详细的建模，考虑风能发电装置、光能发电装置和混合储能系统之间的相互作用。该建模有助于理解系统的动态特性和能量转换过程。

（2）实验平台搭建。搭建实验平台，包括风能发电装置、光能发电装置、储能设备以及相应的电力转换和控制设备。该平台能够模拟实际工作条件，并允许对混合储能风光互补发电系统进行实时控制和监测。

（3）数据采集。使用多种传感器和数据采集设备来获取系统各个组件的运行数据，包括风能发电机的转速和功率输出、光能发电装置的辐照度和发电功率、储能设备的电荷和放电状态等。这些数据对于后续的控制策略实施和评估非常重要。

4.2 控制策略的实施和评估

风光发电预测和调度是基于历史数据和天气预报信息，利用预测模型对风能和光能发电的情况进行预测。根据预测结果，制定风光发电的调度策略，以最大化系统的发电效益。储能系统控制策略如下。

（1）充放电控制。根据风光发电的情况和电网需求，实施储能系统的充放电控制策略。通过合理调节储能设备的充电和放电速率，以及电网与储能系统之间的能量交互，实现系统能量平衡的控制。

（2）储能器容量管理。采用动态容量管理策略监测和管理储能设备的容量状态。通过实时监测储能器的容量，并结合优化算法进行容量调度，以确保储能系统在满足需求的同时保持较高的能量利用率。

（3）储能系统状态监测和维护。通过监测储能系统的状态参数，如电池的电压、温度等，实施对储能设备的状态监测和维护，有助于提高储能设备的寿命和安全性。

（4）性能评估。使用一系列性能指标来评估所提出的控制策略的效果，包括系统的发电效率、能量平衡度、储能器的利用率等。通过与传统的控制方法进行比较和分析，能够验证所提出的控制策略的优越性和可行性。

4.3 结果分析和讨论

（1）控制策略的有效性。通过对实验数据的分析，评估所提控制策略在混合储能风光互补发电系统中的有效性，并观察到控制策略能够有效调节风光发电的比例，使系统在不同工作条件下保持稳定的能量供应。

（2）性能改进空间。通过与传统控制方法的比较，进一步探讨所提控制策略的改进空间，如进一步提高能量转换效率、减少能量损耗等。

5 挑战和未来发展方向

5.1 技术挑战和限制

风能和光能的波动性和不可控性给系统的稳定性和可靠性带来挑战。如何准确预测和调度风力和光照，以适应负荷需求的变化，是一个急需解决的问题。不同储能技术的集成和协同运行也存在技术挑战。如何优化控制各种储能器的充放电过程，确保储能系统的高效性和长寿命，是一个挑战。解决这些问题和挑战需要综合考虑预测算法、优化算法、智能控制以及数据分析等技术。例如，通过进一步改进风力和光照的预测模型，提高预测精度和时间尺度，以优化发电调度策略。另外，开发新的控制算法和策略，利用先进的优化方法和智能控制技术，实现储能器的高效充放电和协同运行，提升系统的能源利用效率和稳定性。

5.2 混合储能风光互补发电系统的经济性

需要对系统的成本、效益和投资回报进行评估。系统建设和运维成本是经济性的主要组成部分，因此需要考虑如何降低设备和组件的成本，提高系统的性价比。系统效益包括发电量的增加、供电可靠性的提高以及电网支持能力的增强等。需要进行成本效益分析，评估系统在不同应用场景和市场环境下的经济可行性和收益潜力。

为提高混合储能风光互补发电系统的经济性，可以采取一些措施。例如，推动储能技术的研发和创新，提高储能器的能量密度和循环寿命，降低储能系统的成本。此外，制定合理的政策和市场机制，提供财政支持和激励措施，鼓励混合储能风光互补发电系统的部署和应用。

5.3 可持续发展和环境影响

在系统的设计和运行中，需要充分考虑环境因素，降低碳排放和环境影响，同时需要评估系统的可持续性和环境效益。为实现可持续发展，可以采取一系列措施，进一步提高风力发电和光伏发电技术的能效和环境友好性，减少资源消耗和环境污染。推广清洁能源政策和可再生能源标准，鼓励和引导投资者和用户采用混合储能风光互补发电系统，推动可持续能源的普及和应用。开展环境影响评估，研究系统对生态系统、土地使用和景观等方面的影响，并采取相应的保护和修复措施，确保系统的可持续性和环境友好性。

5.4 未来发展方向和研究前景

混合储能风光互补发电系统控制研究具有广阔的发展方向和研究前景。随着可再生能源的快速发展和应用需求的增长，混合储能风光互补发电系统将在未来得到更广泛的应用和推广。

未来研究重点可以在以下几个方面：一是深入研究风能和光能的预测和调度技术，提高预测精度和系统的可调度性；二是优化混合储能系统的控制策略，包括充放电控制、容量管理和状态监测等，以提高系统的能源利用效率和稳定性；三是加强混合储能系统与电网的协同运行研究，探索与电力市场和能源管理系统的互联互通，实现系统的智能调度和优化运行；四是开展新型储能技术的研发和创新，如氢能储存、流电池和超级电容器等，提高储能系统的性能和经济性。

6 结 论

混合储能风光互补发电系统作为一种能源互补和供电稳定性更高的解决方案，在可再生能源领域具有广阔的应用前景。对该系统的控制策略进行深入研究，探讨系统优化目标、风光发电预测和调度以及储能系统控制策略和整体控制策略。通过研究案例的分析和讨论，对系统的实施和性能评估进行深入探索。同时，针对该系统面临的技术挑战、经济性、可持续发展和环境影响等进行综合讨论。未来可进一步加强风能和光能预测技术的研发，优化储能系统的控制策略，并加强系统与电网的协同运行研究。通过不断创新和改进，混合储能风光互补发电系统有望为清洁能源转型和可持续发展做出更大的贡献。