充电站电力系统储能技术研究与应用分析

2023-12-21 07:50中电建西南电力销售有限公司朱建林
电力设备管理 2023年21期
关键词:充电站电池组充放电

中电建西南电力销售有限公司 朱建林

1 引言

近年来,随着电动汽车的普及,充电站建设已经成为推广电动汽车的重要基础设施之一。由于电力系统具有不稳定性和不可预见性,充电站的电力质量和供电可靠性问题一直困扰着电力工程师和运营商,储能技术作为一种有效的解决方案,已经被广泛应用于充电站电力系统中,可以提高电力质量和供电可靠性。本文提出基于动态规划算法的控制策略模型,并采用Matlab/Simulink 软件进行仿真验证,分析试验数据,对模型输出结果与实际运行数据进行对比,有效验证了储能系统设计和控制策略的可行性和有效性,有助于提高充电站的电力质量和供电可靠性。

2 储能技术在充电站中的应用现状分析

随着新能源汽车的不断普及,充电站作为其主要充电设施之一,需要具备高效、可靠、稳定的电力供应能力,储能技术作为一种重要的电力补偿手段,被广泛应用于充电站的电力系统中。常见的储能技术包括电池、超级电容等,锂离子电池是目前应用较为广泛的储能技术,其性能优异,能够满足充电站对于高能量密度、长寿命、高充放电效率、高安全性等方面的要求,超级电容作为一种新型的储能技术,具有充放电速度快、寿命长、耐高温、环保等优点,但容量相对较小[1]。此外,还有氢燃料电池等储能技术也逐渐得到应用。储能技术在充电站中的应用现状已经相对成熟,不仅能够提高充电站电力系统的运行效率,同时也能够降低对电力网络的冲击,实现智能、高效、可持续的能源利用。

3 充电站电力系统储能技术运行与控制

3.1 储能系统的运行特点与要求

储能系统是充电站电力系统中的重要组成部分,其运行特点和要求对于充电站的整体运行质量和稳定性具有重要影响。储能系统能够快速响应负载的变化,提供稳定的电力供应,满足充电站电力需求以及高能量密度的储能需求,保证充电站的长时间稳定运行、充电和放电效率要高,提高电能的利用效率,对储能系统的安全性能也较高,能够有效防止火灾、爆炸等安全事故的发生[2]。储能系统必须采用适当的技术和控制策略,例如通过合理的储能容量设计和控制方式以及安全保护措施等,确保储能系统能够稳定运行并且安全可靠。

3.2 基于动态规划算法的控制策略

在充电站电力系统中,储能系统的运行控制策略对其稳定性和经济性有着至关重要的作用,基于动态规划算法的控制策略被广泛应用于储能系统的运行控制中,能够有效地实现储能系统的最优控制,达到经济、稳定和环保等目标。动态规划算法的基本思想是将原问题划分成多个子问题,通过求解子问题的最优解求得原问题的最优解。在储能系统的运行控制中,动态规划算法可被用于确定最优的储能容量、充电/ 放电功率和充电/ 放电时间等运行参数。首先,确定储能系统的状态空间,包括储能容量、当前电池状态和时间等因素;然后,定义系统的效用函数,即储能系统的运行目标,例如最小化电能成本、最大化电池寿命等;最后,通过求解函数值,即每个状态下的最优效用值,得到储能系统的最优运行策略。

3.3 储能系统的运行模式与参数调节

储能系统的运行模式和参数调节对于充电站电力系统的运行稳定性和经济性具有重要的作用。储能系统的运行模式具体有以下几种。

一是峰谷电价运营模式:根据电力市场的峰谷电价差异,将低谷时段的电能储存起来,高峰时段进行放电,可以降低电费。该模式需要对储能系统进行精细化的功率调度,最大限度地降低能量成本。

二是需求响应模式:根据电网负荷的实时变化,对储能系统进行放电或充电,实现对电网负荷的有效调节。该模式需要对储能系统的响应速度和功率调节精度进行优化。

三是容量平衡控制:针对电池组内部电池的不同寿命和偏差,对电池组进行容量均衡,延长整个电池组的使用寿命。

4 试验与仿真验证

4.1 试验设计与测试方案

在本研究中,采用试验和仿真的方法对某充电站电力系统中的储能技术进行验证和评价,具体的试验设计与测试方案如下。

4.1.1 试验设计

试验对象:选取一台储能系统,包括储能装置、控制系统和电力系统等,作为试验对象。

试验环境:建立一个与实际充电站电力系统类似的试验环境,包括充电桩、储能系统、电力负载、电网接口等。

试验步骤:对储能系统进行初始化设置,包括储能容量、放电功率、充电功率等参数的设置。运行储能系统,通过监测储能系统的电压、电流、功率等参数,记录储能系统的运行状态。对充电桩进行测试,记录其输出电流、电压和充电功率等参数。在试验过程中,对电力系统的负载进行调整,观察储能系统在不同负载下的运行情况。对储能系统进行故障模拟,观察系统的故障处理能力。

4.1.2 测试方案

一是稳态测试:在稳定状态下,记录储能系统的输出功率、电压和电流等参数。二是动态测试:通过对电力系统的负载进行调整,观察储能系统在负载变化时的响应能力。三是故障测试:模拟储能系统的故障情况,观察系统的故障处理能力。四是数据分析:根据试验数据,对储能系统的性能进行分析和评价,并与仿真结果进行对比分析,进一步验证储能系统的可靠性和稳定性。

4.2 试验结果分析与评价

在进行试验测试后对数据进行了统计分析,具体见表1。

表1 试验测试数据统计表

通过数据分析可以发现,在正常情况下,充电/放电功率、电流和电压的变化对SOC 的影响较小,但当SOC 超过安全范围时,储能系统会启动过充保护或过放保护,导致充电/放电功率和电流的变化较大,同时降低了储能系统的效率。

在实际运行中应该根据系统实际情况进行合理的参数设置,保证储能系统的安全和高效运行。此外,在试验过程中发现故障状态会对储能系统的性能产生影响,当系统处于过充或过放保护状态时,系统容易发生故障,导致储能系统失效。因此,在设计储能系统时,应该考虑并采取必要的安全保护措施,避免故障的发生。

4.3 仿真模型建立与验证

采用Matlab/Simulink 软件的电力系统仿真模型,包括发电机、变压器、负载和电池组等。模型的仿真验证要先设置模型参数,进行模拟运行,并对模拟结果进行分析,包括电网电压、电池充放电功率等指标,再对仿真结果与实际数据进行对比分析,验证模型的准确性和可靠性,根据分析结果对模型进行调整和优化,将仿真结果与实际充电站电力系统运行数据进行对比分析。例如,将仿真结果与实际电网电压、电池充放电功率等指标进行比较,计算误差值,通过分析误差值,可以确定模型的准确性和可靠性,并根据需要对模型进行优化,模型参数设置见表2。

表2 模型参数设置

通过表2的参数设置和仿真分析,对充电站电力系统的储能技术进行进一步研究和优化。通过对模型的输出结果与实际运行数据进行对比,检查模型的精度和可靠性。模型的输出结果包括了电压、电流、功率等指标。通过与实际运行数据进行对比,验证了模型的精度和可靠性,模型参数的设置和实际运行数据的对比情况,见表3。

表3 模型参数设置与实际运行数据的对比表

从表3可以看出,模型参数的设置与实际运行数据存在一定的差异,但在允许的范围内,验证了模型的精度和可靠性。同时,在仿真结果分析与评价中,还可以对模型参数的设置和实际运行数据进行更加详细的对比和分析,从而得出更加准确的结论。

4.4 仿真结果分析与评价

针对上述数据进行分析和评价,通过对模型的仿真结果进行对比,可以发现模型与实际运行数据之间存在一定的误差。这些误差可能源于模型参数设置的不准确,或是由于仿真过程中的一些假设条件与实际情况的差异造成。针对这些误差,可以通过进一步优化模型参数和调整仿真条件提高模型的精度和可靠性。

对于储能系统的功率输出情况,根据仿真结果可以看出,在不同的充放电模式下,储能系统的功率输出情况有所不同。在充电模式下,储能系统的输出功率呈现出逐渐降低的趋势,而在放电模式下,储能系统的输出功率则呈现出逐渐增加的趋势。因此,在不同的充放电模式下,储能系统的输出功率是不同的,需要根据实际情况进行合理的调整。

针对电池组的充放电状态进行分析,根据仿真结果可以看出,在不同的充放电模式下,电池组的充放电状态也有所不同。在充电模式下,电池组的充电状态呈现出逐渐升高的趋势,而在放电模式下,电池组的充电状态则呈现出逐渐降低的趋势。因此,在不同的充放电模式下,需要对电池组进行合理的充放电控制,确保电池组的充电状态始终处于合理的范围内。

5 结语

本文通过对储能系统的运行控制策略、运行模式与参数调节、故障处理与安全保护等方面的研究,为实现储能系统的高效运行提供了理论支持和技术方案。同时,通过对基于动态规划算法的控制策略和Matlab/Simulink 软件的电力系统仿真模型的研究,进一步验证了储能系统在电力系统中的优越性能。在未来,随着能源转型的深入推进,储能系统将会发挥越来越重要的作用。

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