基于复合储能的分布式能源系统控制策略

基于复合储能技术的分布式能源

系统调控策略第九届中国国际储能大会，2019年4月24-26日，杭州2

复合储能需要研究的关键科学问题4超容-电池复合储电物理仿真平台5

总结3

基于复合储能的最优化控制策略研究

汇报内容1研究背景一、研究背景GuangzhouInstitute

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储能技术实验室

在全球范围内，可再生能源、分布式能源、多能互补、储能技术等大量新能源技术都飞速发展，构建绿色低碳能源体系成为能源发展的趋势。

国务院发布《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》，指出：能源互

联网是推动我国能源革命的重要战略支撑。特点：

采用热电联供、可再生能源等多种形

式靠近用户端提供用能；

能源负荷多样化、用户存在电、冷、

热等多种能源需求；

区域能源供给多元化，多种可再生能

源能源进入。多能互补分布式系统GuangzhouInstitute

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储能技术实验室采用“电-冷-热”的多能态复合储能技术，是解决分布式系统能源供需侧平衡、提高综合能源利用率、降低储能成本的有效方法。调控手段简单，

多数为单一类型储能系统

，调控性能差、

转换效率低、容量冗余大并网不上网、离网的系统架构，

太阳能、风能等可再生

能源利用率较低

，弃风弃光现象严重系统“源-荷

”

时空分布不均衡，

存在短期峰谷波动大和长时间尺度下供能、

用能差异性大的特点存在问题重供给轻需求重建设轻管理GuangzhouInstitute

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储能技术实验室需求分析优

点缺

点各种电池储电电力可以满足多种需求成本高昂储冷、储热成本低、可直接利用无法满足电力需求因此，单一储能技术无法同时满足能量储存和经济性之间的

平衡。这就需要多能态复合储能！单一储能技术的缺点GuangzhouInstitute

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储能技术实验室二、复合储能需要研究的关键科学问题GuangzhouInstitute

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储能技术实验室多能态复合储能系统集成及

智能调度技术复合储能光伏微网系统的能量管理技术多能态复合储能系统的最优化匹配技术基于电-冷-热的多能态复合储能系统最优化设计技术研究内容和关键技术多能态复合储能关键技术GuangzhouInstitute

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储能技术实验室内容1：优化设计技术研究以可再生能源发电最大化输出为目标，研究最佳的储容比匹配设计方法。

将气象参数、功率平滑时间周期、用能系统逐时负荷等相关参数纳入到设计计算模型中，同时兼顾储能GuangzhouInstitute

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储能技术实验室系统的经济性。多电源的微网系统构建模型微网系统优化模型内容2：优化匹配技术研究以可再生能源电力最大化利用为目标，通过储电、储冷、储热方式，实现经济、高效的能量存储和本地化利用，实现微网中可再生能源渗透率的最大化，减小可再生能源对传统供电

网络的冲击，实现源-荷的有效互动。GuangzhouInstitute

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储能技术实验室微网系统优化匹配模型构建智能监控与能量管理平台内容3：系统集成及智能调度技术研究以微网系统的电能高效调度为目标，根据不同能态的储能技术，研究制定相应的运行控制策略。包括对储冷/放冷、储电/放电、储热/放热的最优化调度特性展开系统研究。GuangzhouInstitute

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EnergyConversion,ChineseAcademyofSciences中国科学院广州能源研究所2468

10

12

14

16

1820电流/

ALFP/C电池的调度特性曲线Dep.of

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储能技术实验室100kW

PCS调度控制界面蓄冷系统的调度特性曲线3.33.23.13.02.92.82.7SOC90%SOC80%

SOC70%

SOC60%SOC50%

SOC40%

SOC30%

SOC20%

SOC10%电压/V内容4：微网系统能量管理技术研究针对并网运行和孤岛运行两种工作模式，研究能量的优化与协调控制方法，实现系统的供需平衡及实时优化调度。实现能量的最优化控制与管理，有效提高微网系统的运行

可靠性与安全性。GuangzhouInstitute

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储能技术实验室储冷系统的调度控制系统智能监控与能量管理平台三、基于复合储能的最优化控制策略研究GuangzhouInstitute

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储能技术实验室以电定热：

根据用户的用电需求，确定燃气机组发

{不足则由电网提供，有多余则上网或者损耗。行性差率运政接重负力源严低电能费组于生浪机限再源气受可能燃量组不到燃境热得定环产而确至到；求释而供需则继提热余；炉冷多供锅的有提燃用供电由据提由足根炉足不：锅不若电气若量热由量热以则电特点：

无光伏发电系统、无储能系统

燃气机组为主要供能设备，运

行状态由负荷决定

电网、燃气管网可提供支撑传统分布式系统控制方法EElectricityHld

rgyHeatCGuangzhouInstitute

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储能技术实验室WasteHeat

BoilerAbsorption

ChillerThermalEnergyUsers

’LoadPowerGridGasBoilerElectricityCoEneCCHPColdGasEElectricityHergyHeatld

CColdrgy含复合储能的分布式系统拓扑光伏发电模型GuangzhouInstitute

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EnergyConversion,ChineseAcademyofSciences中国科学院广州能源研究所燃气轮机特性

CCHPDep.of

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储能技术实验室PV用户侧负荷预测ThermalEnCo

EneWaste

Heat

BoilerUsers

’LoadPower

GridAbsorptionGasBoilerElectricityChillerHESSBESSTESSGas系统电力供应的优先顺序为：光伏系统--燃气机组--储电系统--电网系统热量供应的优先顺序为：燃气机组--储热系统—燃料锅炉且燃气轮机供热量由其发电量确定储电系统调控判断条件：光伏系统：

MPPT；燃气机组：

Le

−

EPV

且负载率>0.5；储电系统：

ECCHP

<

Le

−

EPV

补充发电；ECCHP

>

Le

−

EPV

存储电能；改进型以电定热控制策略GuangzhouInstitute

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储能技术实验室系统热量供应的优先顺序为：燃气机组--储热系统—燃料锅炉系统电力供应的优先顺序为：燃气机组--光伏系统--储电系统--电网且燃气轮机发电量由其供热量确定储热系统调控判断条件：燃气机组：根据冷热需求确定；储热系统：

ECCHP

<

Lt

补充热能；ECCHP

>

Lt

存储热能；存储量综合考虑用电需求。改进型以热定电控制策略GuangzhouInstitute

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储能技术实验室10080604020012t(h)储电系统容量Qe

>

{ELe

(t)

−

EGe

(t)

|ELe

(t)>EGe

(t)

}储热系统容量QSt

=

{ELt

(t)

−

EHPt

(t)

|ELt

(t)>EHPt

(t),

season

=summer

}|

t

=0Qt

=

(QSt

,

QWt

)lmaxt=0L

ENPV04

8

12

162024100806040200

LENPV分布式系统能量及储能系统容量配置Wt

HPt

Lt

EHPt

(t)>ELt

(t),season

=winter〈|Q={E

(t)

−

E

(t)|

}GuangzhouInstitute

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储能技术实验室分布式系统能量变化曲线(kW)(kW)t(h)202416408基于复合储能系统调控，

100kw燃气机组运行工况较为稳定但负载率不高，储电系统调节作用明显；仍然存在热能损失，但损失量有所减少。300250200150100500STQout

LT04812162024t（h）100806040200SENout

LE04812162024300250200150100500L

TQout04

8121620

24控制效果对比：冬季工况GuangzhouInstitute

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EnergyConversion,ChineseAcademyofSciences中国科学院广州能源研究所100kw燃气机组改进型以电定热控制策略Dep.of

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储能技术实验室100kw燃气机组传统以电定热控制策略04

812

162024t(h)100806040200（kW）（kW）t（h）(kW)(kW)Noutt(h)L

E基于复合储能系统调控，

60kw燃气机组运行工况较为稳定且基本满负荷运行；但发热量不足，储热系统调节作用较弱。300250200150100500t（h）QboilerQout

LT0

4812162024t（h）300250200150100500QboilerQout

ST

LT0

4812162024控制效果对比：冬季工况GuangzhouInstitute

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EnergyConversion,ChineseAcademyofSciences中国科学院广州能源研究所60kw燃气机组改进型以电定热控制策略Dep.of

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储能技术实验室60kw燃气机组传统以电定热控制策略0

4812162024t（h）0

4812162024t（h）100806040200100806040200（kW

）

（kW）（kW）Nout

LENout

LE（kW）NgridSE基于复合储能系统调控，

100kw燃气机组运行工况较为稳定但负载率不高，但储电系统没有起作用；储热系统作用明显，减少了机组的启停运行。100806040200t（h）NgridNout

LE0

4812162024t（h）100806040200NoutNgrid

LE0

4812162024控制效果对比：夏季工况GuangzhouInstitute

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EnergyConversion,ChineseAcademyofSciences中国科学院广州能源研究所100kw燃气机组改进型以热定电控制策略Dep.of

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储能技术实验室100kw燃气机组传统以热定电控制策略0

4812162024t（h）300250200150100500300250200150100500（kW

）

（kW）（kW）

（kW）16

20

24

Qboiler12t（h）QoutLTQoutLTST408基于复合储能系统调控，

60kw燃气机组运行工况较为稳定且基本满负荷运行；储电系统、储热系统均起到了较好的调节作用。Ngrid

LE控制效果对比：夏季工况GuangzhouInstitute

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EnergyConversion,ChineseAcademyofSciences中国科学院广州能源研究所60kw燃气机组改进型以热定电控制策略Dep.of

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储能技术实验室60kw燃气机组传统以热定电控制策略0

4812162024t（h）0

4812162024t（h）300250200150100500300250200150100500100806040200100806040200（kW）

（kW）（kW

）

（kW）SE

Ngrid

LE24Qboiler12t（h）12t（h）16

20

24QoutLTQoutLTNoutNoutST2016404808针对两种不同容量机组，基于复合储能系统的调控方式均使得燃气机组处于稳定运行的状态；同时选择60kw燃气机组时，优化效果明显，机组

保持在较高的负载率运行。GuangzhouInstitute

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储能技术实验室负载率分析t（h）100kw燃气机组

夏季无储能

夏季有储能

冬季无储能

冬季有储能t（h）60kw燃气机组

夏季无储能

夏季有储能

冬季无储能

冬季有储能1.00.80.60.40.20.01.00.80.60.40

48121620240

4812162024负载率负载率目标函数：运行经济性、污染物排放量F

=

min(FM

,

Ffossil

)燃料费

环境成本FM

=

[FFU

(t)

+

FOM

(t)

+

FEN

(t)

+

FEX

(t)]N

M

运行维护成本

大电网交互成本

F2

=

(

(fP,j

*

Ri,j)*

Pi

*

ti)功率平衡约束：复合储能约束：

污染物排放约束：PL

(t)

=

PEX

(t)

+

PBS

+

PDGi

(t)QL,H（t）=QMT

(t)

+

QGB

(t)

+

QTS

(t)-PEi

<PE（t）<PEo,

axSOCi,min

<

SOCi

(t)

<

SOCi,max

Ri,j

*

Pi

*

ti

<

Ej

i=

1mut,minn智能算法的三个主要问题：目标函数、约束条件、适应度评价基于遗传算法的主动调控策略GuangzhouInstitute

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储能技术实验室遗传算法步骤负荷功率变化风电、光伏功率变化遗传算法参数：种群规模100，交叉概率0.7，变异概率0.05，最大进化代数1000。1009080706050403020100×XPMTPbuyPsellPboiler0

5

10

15

20

单目标优化下，节约了22%

的运行成本，具有良好的经济

性。

大约在30代左右收敛，算法

收敛性较好。经济最优运行的单目标功率分配结果GuangzhouInstitute

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储能技术实验室X

＊

XxXXxXx

经济性指标和污染物排放指标同时得到了优化：多目标优化所节约的运行费用，

相比单目标有所降低，但CO2排放量明显

减少，实现了系统的综合最优运行。分布式系统运行成本CO2排放量含复合储能2335.07460.67不含复合储能2523.20575.34多目标优化的功率分配结果GuangzhouInstitute

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储能技术实验室四、超容-电池混合储电仿真平台建设GuangzhouInstitute

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储能技术实验室轨道交通再生电能的混合储能回收系统

系统包括4部分：牵引变电站、轨道车辆、混合储能系统、制动电阻。GuangzhouInstitute

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储能技术实验室混合储能系统制动电阻牵引

变电站…

…系统拓扑及软硬件构成双向DC/DC变换器1锂电池储能系统超级电容

储能系统GuangzhouInstitute

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储能技术实验室DCDC双向直流

变换器电池组配电线路K248V/22Ah5kw/8s直流电源直流制动电阻柜双向DC/DC变换器2上位机监控系统模拟地铁车辆混合储能系统电网直流母线RS485DCDCDCDC电压下垂控制UDCb

=

UDCb_ref

+

β[(t)

+

(t)]IH=

−

(t)

−

(t)

=

UDCb

_

ref−UDCbIbat

=

kbat

(Ubat

_

ref

−UDCb

)

〈|Isc

=

ksc

(Usc_

ref

−UDCb

)

lIH

=

Ibat

+

Isc~UUDCb

_

ref−UDCb

βUDCb

_

refβUDCb=

k(UDCb

_

ref

−UDCb

)resPvPresPvP(I|

sc,max

d|0Isc_

ref

=〈|ksc(SOC)

*

(Usc

,cha

−UDCb

)|lIsc,max

c

(SOC)混合储能系统控制方法Usc,dshkUsc,maxsc3ksc2ksc1UDCb

<

Ubat

,dchUbat

,dch

<

UDCb

<

Ubat

,cha

Ubat

,cha

<

UDCb

<

Ubat,max

UDCb

>

Ubat,max(I|

bat,max

d|0=〈kbat

(Ubat

,cha−UDCb)GuangzhouInstitute

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储能技术实验室Usc

,cha

<

UDCb

<

Usc,max

UDCb

>

Usc,max注：Iout：工作电流IoutMax：最大输出电流

IinMax：最大输入电流

UVset：欠压保护设定值Voset：输出电压设定值