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1、梯次利用电池在微电网中的应用 一 二 三 四 五 背景介绍 梯次利用电池的分选、重组技术 梯次利用电池的均衡控制技术 梯次利用电池在微电网中的应用 展望 国家能源产业政策的密集出台，大力推动了我国分布式电源的迅 猛发展，分布式电源高渗透率、大规模接入配电网已成必然趋势 开展分布式光伏发电示范区建设的通知-国能2013 关于促进分布式可再生产业健康发展的若干意见-国发2013 关于进一步落实分布式光伏发电有关政策的通知-国能 2014 微电网的提出： 由分布式电源、储能 设备、可控负荷及电 力电子变流器等构成 的局部电网，既可以 并网运行，也可以孤 岛运行。 现有电力网络难以承受大规模 分布式电
2、源的并网，为了保证 大电网的安全稳定、分布式电 源潜能充分释放和发挥。 储能 光伏风机 负载 分布式发电：分布式发电： 有利于一次能源的多元化 发展可再生能源，减少排放污染 提高能源综合利用效率 提高电网供电安全、可靠性 背景介绍 提高抗灾能力及应急供电 新农村电气化 最大化接纳分布式电源节能降耗、提高能效 智能电网的 有机组成部分 满足用户多类 电能质量需求 背景介绍 背景介绍 储能在微 电网中的 应用 平抑可 再生能 源波动 改善电 能质量 提供短 时供电 能量优 化调度 背景介绍 储能类型 比容量 （Wh/kg） 比功率（W/kg） 成本 （$/kW/yr） 寿命/次（放电深度 80%）
3、 飞轮40230510340801046104 铅酸电池3550753002521025103 钠硫电池1502409023085x title) Ramp Rate (kW/min) Pv1 Pv2 波动上界 波动率分析 Pv2（阴天）的波动带宽远远小于Pv1（多云），Pv2的 RampRate基本上都满足要求，而 Pv1的RampRate一直延 伸至12kW/min，大于自身容量的10%（40kW）。因此， Pv2基本上不需要进行补偿，而Pv1需要补偿以减少其对 电网频率及电压的影响。 由于爬坡率具有统计特性， 故采用爬坡率的累计分布函 数（CDF）来作为衡量整体 波动性能的指标。 从CD
4、F图中可以看出，平抑 前有大约10%的波动大于 4kW/min，平抑后，基本上 全部小于2kW/min，满足要 求。 自适应功率分配 并网下，多组储能PCS均运行于P/Q控制模式，接收上层能量管理器功率指令P v vv Ppv + - Pre K Eref Gn P error + - PoEo 滑动平均滤波模块滑动平均滤波模块死区模块死区模块变流器控制模块变流器控制模块 + - 系系 统统 总总 体体 控控 制制 框框 图图 通过滑动平均滤波，保 证注入电网的目标功率 满足爬坡率要求，由储 能承担平抑可再生能源 波动。 19 Moving average + - PPpv Psmoth 3.
5、83.853.93.9544.054.14.154.24.254.3 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 BW=200 BW=400 BW=600 Ppv 滑动平均算法滑动平均算法滑动窗对平抑效果的影响滑动窗对平抑效果的影响 滑动平均算法为储能系统提供P， 即采用了滑动平均对原始输入功 率进行平滑，并将平滑后的功率 作为注入电网的目标功率，显然， 混合储能系统将承担两者相减的 功率，如式： PVsmooth PPP 从上图中可以看出，当BW变大时，输出曲 线的平滑程度越好，混合储能的输出功率 就越大，对储能蓄电池的寿命将会有较大 的影响。在实际应用时，应该综合考虑电 网可以承
6、受的爬坡率，并根据储能的利用 情况选择合适的BW。 控制参数优化 综合分析不同参数对不同指标的影响关系及程度。 如左二图所示如左二图所示， 采用采用超立方采样超立方采样 技 术技 术 （ L a t i n H y p e r c u b e Sampling ，LHS)， 对控制参数在所对控制参数在所 给范围内独立采给范围内独立采 样样，并生成并生成300次次 试验值试验值，记录指记录指 标标。 性能评价指标 SOC运行范围平抑后效果电池寿命逆变器容量 评价 指标 根据储能系统的四个性能评价指标，对控制参数进行优化， 得到最优的功率分配系数Ga。实现平抑效果好，经济效益高 的综合目标。 SO
7、C_ref SOCmax SOC=0 SOC_up 可运行范围可运行范围 自由区域 制动区域 SOC_down SOCmin 为了防止储能过冲过放，采 用自适应反馈系数调整，从 而调节SOC在规定的范围内。 把储能的SOC分成自由区域和 制动区域。 SOC分区 If socsoc_up|socsoc_upIf soc0 If P0If d( P)/dt1，储能在微电网中运行可以获益 约束条件约束条件 minmax SOCSOCSOC 0(tT)SOC tSOC _t-1_t-1 batminbatbatmax PSOCPtPSOC 储能单元超短时优化策略得到 的充放电功率上下限， 储能一天的运
8、行状态约束，便 于管理维护 储能单元中短期优化得到的荷 电状态上下限约束 储能全寿命评估模型储能全寿命评估模型 电池健康度SOH 累计损伤Damage SOH的评估周期较长 累计损伤是放电深度(DOD)的函数 1 1 m i i Damage C DOD 电池充放电深度小，对应的可循环次数较高，对电池的损伤也较小；反之， 对应的循环次数减小，对电池的单次损伤也较大。 随着电池反复的充放电，电池的累计损伤逐渐增大，体现出电池寿命的衰减。 储能全寿命优化模型储能全寿命优化模型 基于DOD反馈（中短期） 充放电特性优化 基于SOC反馈（超短期） 充放电特性优化 SOC P/kW 1 0SOClowS
9、OChighSOCminSOCmax Pc Pdis Pdis,max Pdis,rated Pc,max Pc,rated 1 2 3 4 5 FULL High Normal Low Limit SOCmax SOChigh SOClow SOCmin SOC 划分工作区域 基于SOH/Damage反馈模糊控制储能充放 电特性，制定放电深度决策表 SOH1234 Damage4321 DOD0.70.60.50.4 DOD（电池充放电深度）与与 SOH（电池健康度）有关有关 对旧电池的实际放电深度重新计算对旧电池的实际放电深度重新计算 旧电池SOHDODs 传统传统方法方法 全寿命优化全寿
10、命优化 对各个储能单元缺乏区分优化，新旧电池的可放电 深度预设值DODnew=DODold=DODs 对各储能的寿命评估模型分别进行评价， 优化得到的可放电深度预设值DODnewDODold 对于旧电池，利用储能全寿命优化策略得到的电池放电深度和单次损伤都 低于传统方法，这体现出对旧电池的合理利用 对旧电池的单次损伤比新电池小，这体现出对旧电池运行维护的合理性。 而传统方法旧电池的单次损伤大于新电池，进一步加剧旧电池的损耗。 SOC1旧电池的荷电状态 SOC2新电池的荷电状态 储能荷电状态曲线图均可以表明，新电池的放电深度大于旧电池的放电深度， 这体现了考虑电池新旧程度（SOH）的放电深度优化
11、，体现了对旧电池的合理 维护和利用。 PV System Distribution Grid Fuel Cell PEI3 PEI1 PEI2 PEI4 PEI5 PHEV Battery PEI6 Wind Turbine Battery System 由于没有配电网的 支撑，因此需要选 择储能作为主电源 或者多个储能共同 做主电源承担功率。 一）主从控制方式 混合储能高于单一储能（实现功能多样性） 容量大的储能高于容量小的储能（维持系统安全稳定） 新电池高于梯次利用电池（提高调节性能） 主电源的主电源的确定确定 3组储能参数 确定优先级 储能1最高； 储能2次之； 储能3最低； 确定分配系
12、数1 2 3 0.6522 0.2174 0.1304 k k k 组成单元组成单元 额定容量额定容量 （kWh） 额定功率额定功率 （kW） SOH 储能储能1 （H1） 电池（新）150501.0 超级电容0.01150/ 储能储能2 （H2） 电池（旧）150500.867 储能储能3 （B3） 铅酸蓄电 池 30301.0 MainGrid MGCC U2 V A V A #1#2 1 MVA 0.4 kV / 10 kV 4 ohm Graph Page BRK1 PV (40kWp) #1#2 1.25 MVA 0.4 kV / 10 kV 4 ohm V A 复合储能2 SC #
13、1#2 0.5 MVA 0.4 kV / 0.4 kV 0.035 MVAR V A P+jQP+jQP+jQP+jQ V A V A V A V A BRKB #1#2 0.5 MVA 0.4 kV / 0.4 kV 30kW电池 V A #1#2 0.5 MVA 0.4 kV / 0.4 kV BATTERY SC 复合储能1 BRK3 Load1 Load2 BRK4 BRK2 Load3 Load4 BRK5 BRKPV BRKH2 BRKH1 V A V A PCC U1 BRK6 4 ohm 4 ohm 4 ohm BATTERY 无功补偿 光伏电池40kW、风机10kW 单一储能
14、30kWh、复合储能均为 150kWh 4回负荷共100kW 研究实例 图3 负荷变化波形图4 光伏发电单元输出功率波形 图1 系统频率波形图2 系统电压标幺值波形 t/s 0 10 20 30 40 50 60 49.50 49.75 50.00 50.25 50.50 频率 (Hz) t/s 0 10 20 30 40 50 60 0.900 0.950 1.000 1.050 1.100 标幺值 t/s 0 10 20 30 40 50 60 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 P(kW)Q(kVar) P Q 0 10 20 30 40 50 60 0.0
15、 2.5 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0 17.5 20.0 22.5 P(kW)Q(kVar) t/s P Q 图5 储能单元输出功率曲线 0 10 20 30 40 50 60 0 10 20 30 40 50 60 70 P(kW) t/s H1 H2 B3 H1 H2 B3 图6 H1功率分配波形 结论 系统电压、频率维持恒定 各储能按照性能不同承担不 同功率缺额； 混合储能内，电池输出功率 变化平缓 0 10 20 30 40 50 60 -20.0 -15.0 -10.0 -5.0 0.0 5.0 10.0 Q(kVar) t/s H1 H2 B3 H1 B3H2 0
16、 10 20 30 40 50 60 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 B SC P(kW) t/s B SC 二）对等控制方式 对等控制无需通信环节，也无需确定储能的优先级，实施简单、经济节约、可靠性 及可扩展性好。 但是，由于只有本地信息，对等控制无法确定下垂系数间的相对大小，无法实现含 梯次利用电池系统的最优运行。 通过分布式二次调节手段，实时迭代更新下垂系数，使得新旧电池能均衡出力，保 证系统性能最优，同时保持较高的可靠性。 FC1FC2 FC3 Ba1 Ba2 Agent1Agent2 Agent3Agent4 Agent5 Load1Load2 Load3
