考慮退役動力電池衰減特性的集中式共享儲能分級協調控制策略

李笑竹，陳來軍，杜錫力，梅生偉,

(1. 清華大學電機工程與應用電子技術系，北京 100084；2. 青海大學啟迪新能源學院青海省清潔能源高效利用重點實驗室，西寧 810016)

0 引言

近年來，中國新能源發電裝機容量與發電量連續多年位居世界第一[1]，與新能源發電裝機容量、發電量快速增長相比，中國電力系統的靈活性建設尚存在不足。儲能具有快速調峰、調頻能力，是實現供需動態快速匹配、確保電力系統安全穩定運行的有效途徑之一[2]。然而在高比例新能源電力系統中，儲能需應對來自源、網、荷三側多場景的調節需求，由此亟需研究儲能的新型運營模式，使其在提高自身利用率的同時兼顧不同應用場景的調節需求。

共享儲能是新型電力系統中滿足多場景調節需求的有效措施之一。目前，共享儲能按滿足場景調節需求不同可大致分為2 類：1)在電網側參與輔助服務，滿足電力供需穩定需求[3]；2)在新能源發電側補償預測輸出功率，滿足電力供需平衡需求[4]。在電網側方面，通過對不同空間上閑置的儲能資源進行重新分配和共享來實現資源優化的目的，比如文獻[3, 5]均提出電網側共享儲能參與輔助服務的運行調度策略。而在新能源發電側方面，則是通過對不同時間上閑置的儲能資源進行重新分配和共享，以實現資源優化的目的，比如文獻[6-7]均提出住宅微電網、光伏發電產銷者與共享儲能的協同調度策略。上述研究中共享儲能均為在時間或空間單一維度上的共享，未充分發揮共享儲能資源的時空互補特性，缺乏通過和參與者之間的協同運行來兼顧電網穩定性、新能源利用率的調度模式與運行機制。此外，兼顧平抑電網凈負荷波動與協調新能源場站輸出功率計劃等多場景調節需求的集中式共享儲能的容量較大，使其初期投資成本大、收益回報期長。為提高集中式共享儲能的經濟性，其組建方式也需要進一步研究。

目前，中國大量動力電池正逐漸進入退役期，未來退役量將持續增加，預計將在2025 年達到78 萬t 左右[2]。大批動力電池的不斷退役，為大規模集中式共享儲能的建設提供了新基礎。然而，在退役動力電池運行調控方面，需考慮其復雜的歷史工況與使用狀態，對不同儲能單元進行差異化的功率分配[8]。文獻[9]基于分化模式，根據電荷數進行退役動力電池充放電狀態的動態轉換，但未考慮不同退役動力電池的健康狀態；文獻[10]提出利用自適應無跡卡爾曼濾波算法對退役動力電池的剩余容量進行估算，以此表征退役動力電池的健康狀態。在上述研究的基礎上，文獻[11]利用充放電深度表征退役動力電池的健康狀態，進而將整體儲能分成2個容量相同的裝置，提出了基于退役動力電池充放電深度的分級控制模式。文獻[12]針對退役動力電池構建的充電站，提出一種基于水平滾動的集中充電策略；在此基礎上，文獻[8]計及退役動力電池健康狀態的估算偏差，提出基于改進雨流計數法的梯次利用電池儲能的分段控制策略。綜上所述，目前主流的退役動力電池功率分配策略的分類如表1 所示[8]。

表1 主流的退役動力電池功率分配策略分類Table 1 Classification of mainstream power allocation strategies for retired power batteries

表1 中，整體分攤是考慮調節需求，按比例或平均分配至每一塊退役動力電池，但存在調節需求過大時健康狀態較差的退役動力電池無法達到分配功率的情況，從而使整體儲能系統難以達到預期調節效果。分段協調控制是對儲能單元按健康狀態進行分組后分時進行不同類型的能量響應，但分段協調控制過程依賴高精度的荷電狀態估算技術，在現階段工程中較難實現[8]。分級協調控制通過合理描述動力電池的性能衰退規律、準確表征不同退役動力電池的健康狀態、考慮不同調節需求來確定動力電池組合與功率分配，從而使各退役動力電池在自身健康狀態下最大限度的響應功率需求，是兼顧儲能各時段功率響應、發揮各退役動力電池利用價值的有效技術手段之一。

基于上述分析，本文以基于退役動力電池的可為電網與新能源場站提供輔助服務的集中式共享儲能作為應用場景，在考慮平抑電網凈負荷波動與協調新能源場站輸出功率計劃等多應用場景模式后進行集中式共享儲能各時段調節需求建模；以最大可用容量表征各退役動力電池的健康狀態，考慮集中式共享儲能在不同時段需求差異，并計及退役動力電池的健康狀態，對各退役動力電池進行分級利用，進而提出考慮退役動力電池衰減特性的集中式共享儲能分級協調控制策略；最后通過算例驗證所提策略的有效性，并通過與現有策略的對比表明所提策略具有的競爭力。

1 共享儲能多場景調節需求模型

1.1 基于退役動力電池的集中式共享儲能運營模式

基于退役動力電池的集中式共享儲能可充分發揮共享儲能資源的時空互補特性，將電源側、電網側儲能資源進行全網優化，使其既可以協調新能源場站輸出功率計劃，還能夠平抑電網凈負荷波動。集中式共享儲能運營模式示意圖如圖1 所示。

從圖1 中可以看出：一方面，集中式共享儲能在平抑電網凈負荷波動與協調新能源場站輸出功率計劃的多場景調節需求間頻繁變化；另一方面，儲能系統中各退役動力電池的最大可用容量、循環次數不盡相同，而退役動力電池狀態不一致會導致儲能系統難以達到預期調節效果。上述復雜交互性使根據不同時段調節需求來對集中式共享儲能中不同退役動力電池的充放電功率進行動態分配變得十分必要。

1.2 多場景調節需求模型的建立

2 退役動力電池儲能分級協調控制策略

2.1 退役動力電池衰減特性分析

利用儲能電池的最大可用容量表征各退役動力電池的健康狀態[10]。最大可用容量越大，表明該儲能電池的充放電能力越強；最大可用容量越小，表明充放電能力越弱。以三元鋰電池為例，第i塊退役動力電池的最大可用容量表示為[13]：

2.2 退役動力電池的分級協調控制策略

根據共享儲能系統在t時刻對多場景調節需求的總充放電功率與總容量，將各退役動力電池的充放電功率與容量分配為：

將各退役動力電池根據最大可用容量進行分組，各組間按照容量大小進行排序。根據對儲能系統整體的功率需求逐個計算各組退役動力電池的充放電功率，以避免“短板效應”。通常，僅部分退役動力電池會處于運行狀態，因此需在每個調度時段重新調整各電池組合與充放電功率。一段運行時間后，重新計算各電池的最大可用容量，更新各電池的分組情況，以實現基于退役動力電池共享儲能系統的動態分級協調控制。退役動力電池共享儲能系統分級協調控制示意圖如圖2 所示。圖中：T、t分別為退役動力電池的狀態評估總周期及循環使用周期。

圖2 退役動力電池共享儲能系統分級協調控制示意圖Fig. 2 Schematic diagram of hierarchical regulation of retired power battery shared energy storage system

其中，

各時段第i塊退役動力電池的容量不僅與當前時刻電池的充放電功率相關，還與上個時刻電池的容量相關，具體的計算式為：

式中：αi為第i塊退役動力電池的自放電率；ηc,i、ηd,i分別為第i塊退役動力電池的充、放電率。

由于共享儲能系統中各退役動力電池的最大可用容量不同，還存在如下約束：

此外，為保證共享儲能系統的可持續性運行，每個調度總周期的始末電量應保持一致，即：

2.3 退役動力電池分級控制流程

為保證基于退役動力電池的共享儲能系統能夠滿足多應用場景動態調節需求，需考慮儲能運行約束，兼顧各場景多功率需求，在每個調度時段調整各分級利用電池組合與充放電功率。同時，為保證儲能系統的可持續性運行，要適時調整電網中火電機組輸出功率，使共享儲能系統有充足的可用容量。此外，退役動力電池的最大可用容量作為表征電池健康狀態的指標，在本文考慮的總調度周期較短的退役動力電池分級協調控制過程中可近似認為是恒定不變的。分級協調控制策略流程如圖3 所示。

圖3 基于退役動力電池的共享儲能系統分級協調控制策略流程圖Fig. 3 Hierarchical regulation strategy flow chart of shared energy storage system based on retired batteries

分級協調控制策略可歸納為3 個階段，分別為：

1)階段1：表征退役動力電池健康狀態，計算共享儲能系統調節需求。根據各共享儲能系統中各退役動力電池的容量衰減系數、充放電深度、工作溫度，計算動力電池的最大可用容量以表征不同退役動力電池的健康狀態；根據平抑電網凈負荷波動與協調新能源場站輸出功率計劃，計算共享儲能系統各時段的總充放電功率與電量。

2)階段2：計及電池組最大可用容量約束，分配退役動力電池響應功率。在初始響應功率的基礎上，計及電池組最大可用容量約束，利用動態松弛約束處理方法[14]，基于各電池最大可用容量調節裕度，修正當前時段利用的電池組合與充放電功率。如此反復直至完成總調度周期內各時段的修正。

3)階段3：計及共享儲能系統整體始末電量約束，調整火電機組輸出功率，進而調整電池組功率分配。在各時段修正響應功率的基礎上，計及共享儲能系統整體始末容量約束，利用動態松弛約束處理方法，計算各時段共享儲能系統整體電量調節裕度，從而修正各時段火電機組輸出功率，進而再次調整各時段利用的電池組合與充放電功率。

3 算例分析

3.1 算例基礎參數

本文選取我國西北地區某裝機容量為50 MW 的風電場的全年歷史數據中某天的預測輸出功率與實際輸出功率，并選取該天的預測負荷與實際負荷，具體如圖4 所示。

圖4 某風電場某天的風電輸出功率及負荷的預測與實際情況Fig. 4 Forecast and actual situation of wind power output power and load of a wind farm on a certain day

從圖4a 中可以看出，風電預測輸出功率峰谷差近40 MW。而結合圖4a 和圖4b 中的預測值可以發現，凈負荷的最大波動率近10%。

由于退役動力電池一般擁有65%～80%的剩余容量，存在較高的利用價值[12]。集中式共享儲能系統配置的5 組退役動力電池的額定容量均為15 MWh，在重新評估退役動力電池的健康狀態后，計算得到各電池組的最大容量分別為13.0、12.0、11.0、10.5、10.0 MWh。各電池組的最大充放電功率為該電池組退役前最大充放電功率的50%[10]，為5 MW；共享儲能系統中各電池組的自放電率均為0.1，充、放電率均為0.9[15]。

3.2 分級協調控制策略驗證

根據上文中分級協調控制策略的3 個階段，通過跟蹤新能源場站輸出功率計劃、平抑電網凈負荷波動等多應用場景調節需求來確定各時段不同場景調節需求與總體需求曲線，具體如圖5 所示。

圖5 各時段不同場景調節需求與總體需求曲線Fig. 5 Regulation demand and overall demand curve for different scenarios in different periods

考慮到共享儲能系統自身運行特性與約束，結合不同時段的總體需求曲線對共享儲能系統中的退役動力電池進行分級利用，各時段各電池組的功率分配情況如圖6 所示。

圖6 各時段各電池組的功率分配情況Fig. 6 Power distribution of each battery pack in each period

圖6 中，健康狀態較好的電池組1 參與了00:00～05:00、14:00～19:00、22:00～24:00 時段共享儲能系統需求功率的響應，而健康狀態較差的電池組4、5 僅分別參與了05:00～06:00 和06:00～07:00 時段共享儲能系統需求功率的響應。不難看出，隨著健康狀態的逐步遞減，電池組的利用程度不斷降低。這表明該分級協調控制策略優先利用健康狀態較優的電池組，實現了“健康狀態好的電池深充深放、健康狀態差的電池淺充淺放”的目標，克服了基于退役動力電池的共享儲能系統在不同時段調節需求中的“短板效應”。

各電池組的電量變化情況如圖7 所示，圖中折線部分為各電池組在各時段的電量變化情況，不同顏色的色塊表示各電池組的最大可用容量。

圖7 各電池組的電量變化情況Fig. 7 Electric quantity change of each battery pack

從圖7 中可以看出，各電池組在各時段的電量變化均在其最大可用容量范圍內，滿足最大可用容量約束，從而驗證了所提集中式共享儲能中退役動力電池功率分配策略的合理性與可行性。

火電機組在各時段的輸出功率情況如圖8所示。

圖8 火電機組各時段輸出功率情況Fig. 8 Output power of thermal unit in each period

從圖8 中可看出，火電機組的輸出功率集中在08:00～12:00，而從圖4 中可以看出該時段風電的輸出功率較小但負荷需求較大，再結合圖7可以發現，此時段共享儲能系統無足夠容量來持續滿足電量需求，這說明需要火電機組協調新能源場站輸出功率，以滿足電力供需平衡。該分析結論與圖7 中儲能系統在06:00～13:00 時的容量為零相吻合。為保證共享儲能系統的可持續性運行，火電機組在00:00～05:00、14:00～19:00、22:00～24:00 時有微小輸出功率，以協調儲能充放電功率，滿足在總調度周期始末容量一致性約束。綜上可知，該分級協調控制策略能夠在滿足多場景調節需求的同時兼顧共享儲能的可持續性運行。

3.3 不同功率分配策略對比分析

為驗證所提分級協調控制策略的競爭力，選取常見的功率均分策略與按比例分攤策略[10]與本文所提分級協調控制策略進行對比。不同功率分配策略下各電池組在各時段的功率動態分配情況如圖9 所示。

圖9 不同功率分配策略下各電池組在各時段的功率分配Fig. 9 Power allocation of each battery pack in rach period under different power allocation strategies

從圖9a 中可以看出，儲能系統對電池組1的分配功率最多，但隨著電池健康狀態的遞減，該電池組的分配功率也相應遞減。不難看出，分級協調控制策略是優先利用健康狀態較好的電池組，在當前電池組達到其電量界限時才使用下一個電池組。

對比圖9a～圖9c 可看出，分級協調控制策略較其他2 種策略能在更多的時段響應系統總體需求。例如：在06:00～07:00 與20:00 時功率均分與按比例分攤策略均無法有效響應，在22:00時按比例分攤策略無法有效響應；而分級協調控制策略在上述時段均可有效響應。這是由于功率均分與按比例分攤策略未考慮退役動力電池的衰減特性差異，使健康狀態較差的電池組無法響應分配功率，導致儲能系統無法整體滿足調節需求；分級協調控制策略則進行差異化控制，在各電池組健康狀態的范圍內進行功率分配，確保各電池組均可參與響應。

綜上可知，分級協調控制策略能夠有效克服基于退役動力電池的集中式共享儲能系統在不同時段調節需求中的“短板效應”。

儲能利用程度USES可表示為：

結合圖9 再利用式(13)可得出：相較于功率均分策略與按比例分攤策略，分級協調控制策略的儲能利用率分別提升了28.20%和47.12%。

不同功率分配策略下火電機組的輸出功率情況如圖10 所示。

圖10 不同功率分配策略下火電機組輸出功率Fig. 10 Output power of thermal unit under different power allocation strategies

從圖10 可看出，除09:00 之外，分級協調控制策略得到了3 種策略中最低的火電機組輸出功率。分級協調控制策略在總調度周期內火電機組的總輸出功率較功率均分策略約降低了8.37%，較按比例分攤策略約降低了15.60%。該結果表明，分級協調控制策略能夠優化退役動力電池功率分配，提高儲能系統的利用程度，減少火電機組輸出功率，這既提高了集中式共享儲能的經濟性，又符合中國節能減排的“雙碳”戰略需求。

4 結論

為滿足新型電力系統中多應用場景調節需求、最大化利用儲能電池的全生命周期價值，本文提出基于退役動力電池的集中式共享儲能分級協調控制策略，主要結論如下：

1)基于退役動力電池的集中式共享儲能運營模式可以用較低的成本兼顧電網與新能源場站的多場景調節需求，使其在火電機組的協同下既可以協調新能源場站輸出功率計劃，也可以協調新能源場站輸出功率峰谷差近40 MW；還能夠平抑電網近10%的凈負荷波動。

2)對退役動力電池采用分級協調控制策略能夠優化退役動力電池功率分配、提高儲能系統利用率、最大限度減少火電機組輸出功率。所提策略較功率均分策略與按比例分攤策略，在儲能利用程度方面分別提升28.20%與47.12%；在火電機組總輸出功率方面分別降低8.37%與15.60%。

此外，為了進一步提高退役動力電池分級協調控制策略的工程實用化水平，后續將在本文基礎上研究基于退役動力電池的集中式共享儲能容量配置問題，進一步提升基于退役動力電池的集中式共享儲能系統經濟性。