配電網電能儲存技術與調度策略研究

楊 旭，閔永峰

（國網澄城縣供電公司，陜西 渭南 715200）

0 引 言

隨著全球能源需求的不斷增長和環境保護意識的提高，可再生能源的應用越來越廣泛。然而，可再生能源的間歇性和不穩定性，導致傳統配電網面臨眾多挑戰，如電壓波動、頻率偏差等。為應對這些挑戰，電能儲存技術成為人們廣泛關注和研究的焦點。

1 配電網電能儲存技術綜述

1.1 電能儲存技術分類及原理

在配電網中，電能儲存技術可分為化學儲能、機械儲能以及電磁儲能3 類，如圖1 所示。化學儲能包括電池、超級電容器等，主要是將電能轉化為化學能進行儲存；機械儲能主要包括壓縮空氣儲能、機械惰性儲能等，利用機械設備將電能轉化為動能進行儲存；電磁儲能包括超導磁能儲存、電感儲能等，主要是利用電磁場儲存電能。電能儲存技術的原理是將電能轉化為其他形式的能量進行儲存，再將這些儲存的能量在需要時重新轉化為電能供電系統使用[1]。

圖1 電能儲存技術分類

1.2 儲能設備在配電網中的應用

在配電網中，儲能設備的應用旨在提高配電網的靈活性、可靠性和效率，解決電力系統中的眾多挑戰，具體如圖2 所示。

圖2 儲能設備在配電網中的應用領域

首先，儲能設備可以用于平衡電力系統負荷與供電之間的不匹配問題。儲能設備利用儲能技術可以在低負荷時段儲存多余的電能，在高負荷時段釋放這些儲能，從而實現負荷平衡。其次，儲能設備可以提高電力系統的供電可靠性。在電網發生故障或突發負荷波動時，儲能設備可以迅速響應，為系統提供備用電源，保障用戶的用電需求。再次，儲能設備可以提高電力系統的能源利用效率。將可再生能源如風能、太陽能等轉換的電能儲存起來，有效解決能源的間歇性和不穩定性，實現能源的平滑利用，降低對傳統能源的依賴，減少碳排放[2]。最后，儲能設備在配電網中的應用可以提高系統的響應速度和穩定性，減少電網壓力，延長電力設備的壽命，降低能源成本。

2 配電網電能儲存調度策略研究

2.1 電能儲存技術調度原理分析

在配電網電能儲存調度策略中，電能儲存系統的調度目標是最大化系統效益，即最大限度地利用儲能設備實現電力系統的優化運行。假設xt表示儲能系統的狀態變量，包括儲能設備的電荷狀態等信息，系統的控制變量ut表示每個時間步的儲能設備的充放電功率。在這種情況下，系統的狀態轉移方程為

式中：f(·)表示狀態轉移函數，描述儲能設備狀態在時間步t到t+1 之間的變化規律。

為最大化系統效益，需要定義一個性能指標J，如系統的總成本，反映系統運行的成本或效益情況[3]。優化問題的目標是最小化這個性能指標，可以表示為minutJ(xt,ut)。這是一個典型的動態優化問題，可以通過各種優化算法如動態規劃、模型預測控制等來求解，以實現對電能儲存系統的有效調度。

2.2 基于數據驅動的電能儲存調度模型

基于數據驅動的電能儲存調度模型旨在利用歷史數據和實時監測信息，幫助電能儲存系統進行調度決策，從而實現對配電網的優化調度。基于數據驅動的電能儲存調度模型的基本思想是通過分析歷史數據，提取出儲能系統的運行規律和特征，并根據實時監測數據進行調整和優化，以合理分配儲能設備充放電功率，最大化系統效益。

通過建立一個基于歷史數據的預測模型，用于預測未來一段時間內的負荷需求和電力市場價格等關鍵參數。常見的預測方法包括時間序列分析、回歸分析和機器學習等。預測模型可以表示為

基于預測結果和實時監測數據，建立電能儲存調度模型。該模型的目標是最大化系統效益，即最小化儲能系統的成本。常見的一種調度模型是基于動態規劃的方法，數學表達式為

式中：J(xt,ut)表示從時刻t開始的累積成本或效益；αk表示時間折扣因子；g(xk,uk)表示狀態xk和控制變量uk的成本或效益函數。利用優化算法求解得到最優的調度方案。常見的優化算法包括動態規劃、遺傳算法、粒子群優化等[4]。通過將預測模型和調度模型結合起來，可以實現對電能儲存系統的智能調度，提高配電網的運行效率和可靠性。

2.3 多場景電能儲存調度策略研究

為應對配電網運行中的多種復雜場景和不確定性因素，需要識別和分析不同的場景，包括不同的負荷需求、能源價格以及天氣條件等因素，并研究每種場景下的儲能調度策略。在多場景電能儲存調度策略研究中，需要建立場景分類體系，分類不同的運行條件和環境因素。常見的分類包括負荷水平、季節變化、天氣情況以及市場價格等。針對每種場景，建立相應的電能儲存調度模型。這些模型可以基于歷史數據和實時監測信息，并結合數學優化方法進行建模，以智能調度儲能系統。例如，可以考慮使用動態規劃、線性規劃或者深度學習等方法，針對不同的場景進行對應的調度決策。在多場景調度策略研究中，需要考慮場景轉換和切換問題。由于配電網運行環境的不斷變化，可能會出現不同場景之間的切換，需要設計靈活的調度策略，能夠在不同場景之間進行無縫切換，并保持系統的穩定性和效率。多場景調度策略研究需要考慮不同場景下的調度目標和約束條件[5]。在某些場景下，可能更加注重成本最小化或效益最大化；在另一些場景下，可能更加注重系統的穩定性和可靠性。因此，需要根據不同的場景特點，靈活調整調度目標和約束條件，以實現對系統的全面優化。

3 仿真與實驗驗證

3.1 仿真模型建立與參數設置

為建立有效的仿真模型，需要考慮電能儲存系統的特性和配電網的運行情況，具體的模型建立流程如圖3 所示。在開始建模之前，需要明確仿真的目標和范圍，包括確定仿真所涉及的電能儲存系統類型（電池、超級電容等）、配電網的拓撲結構及負荷模型等。收集實際配電網運行數據和電能儲存設備的參數數據是建立仿真模型的關鍵步驟，這些數據包括負荷曲線、電能儲存設備的容量、充放電效率及充放電速率等。基于這些數據，確定仿真模型中的參數設置，確保模型的準確性和可靠性。根據仿真目標和數據特性，選擇合適的建模工具和方法。常用的建模工具包括MATLAB/Simulink、PSCAD、DIgSILENT 等，而建模方法可以是基于物理原理的建模或基于數據驅動的建模。根據選定的建模工具和方法，建立仿真模型。在建模過程中，需要考慮電能儲存設備的特性，如充放電過程、效率損耗及容量限制等，并結合配電網的實際運行情況進行建模。仿真模型建立完成后，需要驗證和調整模型，以確保模型的準確性和可靠性，可以通過與實際數據對比、敏感性分析等方法來完成，對于存在差異的部分需要適當地調整。在模型建立過程中，需要設置各個參數，包括電能儲存設備的技術參數、配電網的拓撲結構參數、負荷參數等。這些參數的設置需要結合實際情況和仿真目標，確保模型的準確性和逼真度。

圖3 仿真模型建立流程

3.2 實驗方案

為驗證配電網電能儲存技術與調度策略的有效性，文章選擇一個實際的配電網作為實驗對象，并在其中選取幾個具有代表性的節點進行實驗。在這些節點中安裝電能儲存設備，并設計不同的調度策略。基于實際的負荷數據和電網運行狀態，運用MATLAB 仿真軟件建立配電網的仿真模型，模擬各種場景下的運行情況。在仿真過程中，將根據不同的調度策略，模擬電能儲存設備的充放電過程，從而分析對配電網運行狀態的影響。

3.3 儲存調度策略應用效果評估

評估不同實驗節點采用的儲存調度策略進行后，其應用效果如表1 所示。

表1 儲存調度策略應用效果

從表1 可以看出：在工業區應用基于功率平衡的調度策略和鋰離子電池時，平均負荷減少120 kW，儲能效率達到90%，并且系統頻率穩定性提高15%；在商業區應用負荷預測調度策略和超級電容器儲能設備時，負荷平均減少90 kW，儲能效率達到95%，系統頻率穩定性提高10%；在住宅區應用電價變化調度策略和鈉硫電池儲能設備時，負荷平均減少80 kW，儲能效率達到85%，系統頻率穩定性提高12%。這些結果表明，不同的調度策略和儲能設備類型對配電網的運行效果產生顯著影響，可為實際配電網的運行和規劃提供重要參考。

4 結 論

文章研究和探索配電網的電能儲存技術與調度策略，為配電網的智能化運行和管理提供重要的理論和實踐支撐。隨著電力系統的不斷發展和智能化水平的提高，相信文章的研究內容會對未來配電網的建設和運行管理產生積極的影響。