團隊介紹

東北電力大學微通電力系統研究室創建于1991年，主要從事電力系統安全分析與控制、可再生能源聯網規劃與運行控制、大規模儲能運行控制、電力電子化電力系統運行分析與控制、需求側資源調控與綜合能源系統、大數據與人工智能在電力系統中應用等領域的科研工作，已為國家培養19名博士、300余名碩士等高級專門人才。帶頭人為研究室創始人中國電機工程學會會士、IET Fellow、國家級教學名師、“復雜電力系統分析與控制”教育部創新團隊負責人穆鋼教授，團隊獲國家科技進步獎二等獎2項、省部級科技進步一等獎3項、省部級科技進步二等獎3項，發表SCI/EI期刊論文300余篇；獲授權發明專利40余項，軟件著作權10余項。

李軍徽，教授，工學博士，碩士生導師，主要從事新能源發電聯網運行關鍵技術和儲能技術應用等方面的研究工作。

侯濤，碩士研究生，研究方向為儲能技術在新能源發電中的應用。

穆鋼，教授，博士生導師，IET Fellow，主要從事可再生能源聯網規劃運行控制領域和電力系統穩定分析的研究工作。

嚴干貴，博士，教授，博士生導師，主要從事新能源發電運行控制、大規模儲能技術應用和電力系統穩定與控制等。

李翠萍，副教授，碩士生導師，主要從事為風力發電運行分析與控制、大規模儲能在新能源發電中的應用。

風電功率間歇性不僅使風電場難以精確響應調度計劃，還導致電網頻率波動加劇。為提高風電可調度性和電網頻率安全，本文以日前調度為例構建日前調度計劃和電網調頻極限的形成方法，在此基礎上提出利用儲能輔助風電場跟蹤日前調度計劃并參與調頻的策略；在電力市場環境下以風儲電站利潤最大為目標建立風儲運行模型，該模型考慮由所提策略形成的風儲電站聯合出力約束和頻率安全約束，用來計算儲能輔助風電場跟蹤日前調度計劃和參與調頻的最優出力；最后基于實測數據對該策略進行仿真分析，結果表明所提策略可以提高風電場跟蹤日前調度計劃能力和電網頻率安全性，同時還具有良好的經濟效益。

項目研究背景

近年來，以風電為代表的新能源裝機迅速提高，截至2019年年底我國風電累計裝機達2.1億千瓦，部分地區電網中風電裝機占比已達23%。但是風電出力隨機性使得風電場無法精確跟蹤發電計劃，導致電源側功率波動加劇，嚴重威脅電網頻率安全。

儲能作為解決風電并網問題的有效手段，受國家政策支持，在輔助風電場跟蹤發電計劃、改善電網頻率波動等方面均有突出表現?，F有研究一方面只單獨考慮儲能輔助風電場跟蹤發電計劃或參與調頻，工作模式較為單一；另一方面只從技術角度制定相應控制策略，并未在電力市場環境下從經濟最優角度制定儲能出力。而現階段儲能建設和維護成本高昂，單一工作模式已不能保證風儲電站收支平衡，因此探索儲能新運行方式、在保證電網頻率安全的同時提高風儲電站經濟效益成為亟待解決的問題。

論文方法及創新點

首先，引入調頻極限來描述電網的極限調頻能力，并依據區域電網調頻模型計算電網調頻極限。其次，根據等效負荷波動是否超過電網調頻極限確定儲能運行的主要任務，進而制定儲能控制策略，控制策略框圖如圖1所示。

圖1 控制策略框圖

為了獲得儲能用于跟蹤調度計劃和參與調頻的最優出力，在PJM電力市場環境下建立風儲聯合運行模型，該模型以風儲電站利潤最大為目標函數，包括儲能初始投資折舊成本、壽命折損成本、能量損失成本、出力偏離懲罰、能量收入、調頻輔助服務收入，約束條件根據所提控制策略形成，具體如下：

（1）當等效負荷波動不超過調頻極限時，傳統機組調頻能力充足，最大頻率波動不會超過允許范圍，儲能以跟蹤調度計劃為主要目標，通過充放電調整風電場實際出力與調度計劃的偏差，使其精確響應調度計劃；同時由于儲能輔助風電場跟蹤調度計劃時可能還有一部分功率并未投入使用，將這部分剩余功率用于向負荷或不具備調頻能力的新能源電廠提供調頻服務，獲得調頻收益，由此形成風儲出力約束。

（2）當等效負荷波動超過調頻極限時，傳統機組調頻能力不足，最大頻率波動將會超過允許范圍，儲能以保證電網頻率安全為主要目標，強制儲能參與調頻，補充傳統機組的調頻功率缺額，由此形成頻率安全約束。

除上述兩個約束外，該模型還包括電量約束、功率約束。

構建以下3種場景，場景1：風電場未配置儲能系統；場景2：風儲聯合跟蹤調度計劃但無頻率安全約束；場景3：風儲聯合跟蹤調度計劃且有頻率安全約束。以日前調度為例，利用該模型對實測數據進行分析，風儲電站出力和儲能出力分別如圖2、3所示。

可以看出，在采用本文控制方法后，風電場跟蹤調度計劃的能力明顯提高，同時在等效負荷波動超過電網調頻極限時，儲能能夠有效提供相應的調頻功率，保證電網頻率安全。

圖2 風儲電站出力曲線

圖3 儲能最優出力

結論與展望

在電力市場環境中，為了提高風電場跟蹤調度計劃能力和電網頻率穩定性，最大化風儲電站利潤，提出了基于風電場調度計劃和電網調頻極限的儲能系統優化運行策略，結論如下：

（1）所提策略及模型在儲能SOE狀態正常時能夠提高風電場跟蹤調度計劃的能力，使跟蹤調度計劃指標較無儲能時減少32.833%；

（2）由電網調頻極限形成的頻率安全約束雖然在等效負荷波動超出調頻極限時會導致風電場跟蹤調度計劃的能力下降，但卻能強制儲能提供調頻功率，使得最大頻率波動量較不考慮頻率安全約束時減少35.1%，有效維護電網頻率安全；

（3）在計及初始投資折舊、儲能運行損耗、出力偏離懲罰等幾類運行成本和能量、調頻等收入的情況下，本策略能使風儲電站一天利潤達到188 677元，說明在電力市場環境下將儲能同時用于輔助風電場跟蹤調度計劃和參與調頻具有良好的經濟效益。

各區域電網內的調頻資源和調頻需求不可能完全平衡，如何跨區域協調調度各個區域電網中的調頻資源，實現全網調頻成本最低還有待進一步研究。

引用本文

李軍徽, 侯濤, 穆鋼, 嚴干貴, 李翠萍. 電力市場環境下考慮風電調度和調頻極限的儲能優化控制[J]. 電工技術學報, 2021, 36(9): 1791-1804. Li Junhui, Hou Tao, Mu Gang, Yan Gangui, Li Cuiping. Optimal Control Strategy for Energy Storage Considering Wind Farm Scheduling Plan and Modulation Frequency Limitation under Electricity Market Environment. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(9): 1791-1804.