面向电力可靠性提升的混合储能系统设计与协同控制

　　柴怀涛

　　【摘　要】混能储能系统指的是通过组合应用储能装置，对能量进行有效的储存，像储热系统、超级电容装置、电池系统等。在面向电力可靠性提升设计混合储能系统时，需注意加强对系统软件和硬件的合理设计，提高系统整体运行的平稳性与可靠性。同时加强对混合储能系统的协同控制，在实现电力可靠性提升的同时，减少成本支出，并助力节能降耗目标的实现。本文通过面向电力可靠性提升的混合储能系统设计进行了探析，并提出了具体的协同控制策略，希望本次研究对混合储能系统功能的实现有所帮助。

　　【关键词】电力可靠性；混合储能系统；协同控制

　　引言

　　混合储能系统通过整合多种储能介质的优势特性，为现代电力系统提供了更高效、更可靠的能源存储解决方案。这类系统能够充分发挥不同储能技术的互补效应，在能量密度、功率密度和响应速度等方面实现性能优化，有效弥补单一储能技术的固有缺陷。随着可再生能源大规模并网和电力负荷需求日益复杂，混合储能系统在提升电网稳定性、改善电能质量方面的作用愈发重要。要实现系统的最佳运行效能，需要从硬件配置、拓扑结构和控制策略三个层面进行协同设计，其中智能控制算法的开发是实现不同储能单元高效配合的关键。本文重点研究混合储能系统的优化设计与协调控制方法，旨在为构建更灵活、更可靠的电力储能系统提供技术支持，对推动能源转型和智能电网建设具有重要意义。

　　一、面向电力可靠性提升的混合储能系统设计

　　（一）面向电力可靠性提升的混合储能系统软件设计

　　第一，可再生能源发电中心的设计。混合储能系统的可再生能源发电中心的构成部分主要包括风光互补控制器、汇流箱、风力发电机、光伏组件等。在设计光伏组件时，可选择使用单晶硅类组件，其封装方式一般为防水树脂封装，安装在混合储能系统中由O 型和C 型组成的支架上，风力上升到切入风速时，风轮将会自动地旋转，以此将风能转变成为电能。汇流箱是连接光伏组件，促使其具备汇流功能的接线装置，在汇流箱的有序连接下，组合成光伏阵列。第二，储能管理中心的设计。混合储能系统的储能管理中心构成部分主要有储能模块、变流器、并网配电、智能化监控模块。其中智能化监控模块主要负责对系统运行中的变流器、储能模块等的数据信息进行全面采集，并网配电的主要功能为将电站或者供电与公共电网相连接。变流器为储能管理中的一个关键部件，其主要功能为与风光能、公共电网等相连接，以此对风光能进行储存，提高系统的储能负载，以此实现电力可靠性的提升。储能模块的构成主要包括储能电池、电池管理系统，储能电池的正极材料一般选用的是磷酸铁锂，电池管理系统的主要功能为对电池的运行进行监控，监控的内容主要包括温度、电流、电压等。第三，负载和控制中心的设计。混合储能系统的负载和控制中心的构成主要有用能模块、集中控制模块，其中集中控制模块的构成部分有接触器、继电器、可进行编程的控制器等。可编程控制器的主要功能为有效地控制接触器和继电器。功能模块的构成包括充电桩、模拟量执行器、电机、变频器、交流风扇和交流报警灯。

　　（二）面向电力可靠性提升的混合储能系统硬件设计

　　在设计混合储能系统硬件的输入设计时，需认识到其主要包括两类输入信号，分别为模拟量输入信号、指令性输入信号。其中模拟量输入信号的来源为模拟变频器和模拟执行器频率的输出信号。混合储能系统输出设计的信号主要有模拟量输出信号和指令性输出信号。其中模拟量输出信号的主要功能为从顺时针或者逆时针的角度对用能模块加以控制，以此实现用电可靠性的提升。指令性输出的实现主要依赖于接触器和继电器。

　　二、面向电力可靠性提升的混合储能系统协同控制

　　（一）明确混合储能系统协同控制目标

　　混合储能系统就是通过多种储能技术的有效运用，提高能源储存的灵活性与可靠性，其在电力可靠性提升与可再生能源利用、储存的结合中占据着非常关键的位置，优化协同控制，可以更好地发挥混合储能系统的性能。在具体优化的过程中，首要任务就是明确协同控制的主要目标，第一，最大限度的保障电力的稳定性。通过混合储能系统协同控制，对电压波动、电网频率快速地做出响应，以免影响电网的正常平稳运行。第二，加强对可再生能源的利用。借助混合储能系统协同控制，对可再生能源的储存与释放进行有效控制，以此保证电力的可靠性。第三，减少电力成本。在协同控制混合储能系统的过程中，对各种能源储存组件进行优化，以此在提高电力系统运行效率的同时，减少电力成本。

　　（二）合理的选择混合储能系统协同控制方法

　　面向电力可靠性提升的混合储能系统的协同控制，实际上就是对储能单元的使用进行优化，实现混合储能系统可靠性与整体效率的提高。较为常见的协同控制方法主要有：第一，规则控制。其主要包括恒功率控制、恒电压控制和最大功率点追踪。其中恒功率控制就是通过储能单元充电功率与放电功率的设置，促使混合储能系统的整体功率维持在稳定的状态。恒电压控制就是根据充放电的需求，合理的设定混合储能系统电压值，以此将系统电压维持在稳定的状态。

　　最大功率点追踪指的就是在混合储能系统和可再生能源，像风能、太阳能等相连接时，通过对储能单元的协同控制，将其系统运行维持在最大功率点上。第二，优化控制。其主要包括模型预测控制、动态规划、强化学习。其中模型预测控制指的是通过储能单元模型的建立，对混合储能系统未来的运行情况进行预测，并对系统的充放电加以优化，以此实现电力可靠性的提升。动态规划指的是借助动态规划算法优化混合储能系统的充放电，以此扩大系统的收益。强化学习指的是加强和混合储能系统之间的交互，以此掌握最优的系统充放电策略，从而实现电力可靠性的提升，该协同控制方法比较适合应用于动力学比较复杂的大型混合储能系统中。

　　第三，分层控制。主要包括主控层、次空层和协调控制层。其中主控层的功能为通过对混合储能系统整体充放电策略的协同控制，明确各储能单元的具体充电和放电计划。次控层则是通过执行主控层下达的指令，实现对储能单元充电和放电的协同控制。协同控制层则是对主控层与次空层之间的交互进行有效协调，以此保证混合储能系统的稳定运行，同时对故障问题的出现快速地做出响应，以此实现电力可靠性的提升。第四，多目标控制。混合储能系统的协同控制，通常需以多个目标的实现为基础，像降低成本、提升电力可靠性、提高系统运行稳定性等。多目标控制，则是对这些运行目标进行权衡，在此基础上制定最优的协同控制方案。第五，自适应控制。面向可靠性提升的混合储能系统的协同控制条件，通常会随着时间的延长而不断的发生变化，自适应控制则是对这些条件的变化做出快速响应[1]。通过自适应控制算法的运用，可促使混合储能系统的性能发挥维持在最佳状态。第六，分布式控制。对于大型混合储能系统来说，构成系统的储能单元通常位于不同位置。通过分布式控制的应用，各个储能单元可独立的运行。以此对整体混合储能系统运行进行协调。

　　（三）优化混合储能系统能量管理的算法

　　在面向电力可靠性提升实施混合储能系统协同控制的过程中，需加强对系统能量算法的优化。混合储能系统能量管理算法主要包括动态规划算法、模型预测控制算法、模糊推算算法、神经网络算法等。在对动态规划算法进行优化时，需对系统存在的问题进行分解，将其划分为若干个子问题，并由底到上的逐一化解问题，通过逐步化解实现对问题的最优解。该算法在具备优质子结构的混合储能系统中较为适用。模型预测控制算法的优化是通过对算法的优化，利用建立的系统模型对系统未来一段时间的运行状态进行预测，通过问题的及时化解，将目标实现控制在最佳状态。该能量管理算法对存在制约条件和高度非线性的混合储能系统[2]。模糊推算算法就是根据事先制定的系统能量管理模糊逻辑规则，对混合储能系统运行中的不确定性进行模糊推断，同时将其转变成为实际的协同控制行为。该算法在无法对系统进行准确模型构建的系统较为适用。神经网络算法就是对人类大脑神经元进行模仿，根据系统输入与输出的数据信息，搭建相应的网络模型，该能量管理算法可以对具有较高复杂性的非线性混合储能系统做出处理。其比较适合在系统执行预算任务、决策任务等时加以应用。

　　（四）提升混合储能系统的调频经济性

　　在协同控制中提升混合储能系统的调频经济性，除了可以实现电力可靠性的提升以外，同时还可以增加火电机组的收益，并且还可以有效的延长系统的使用寿命，提高系统的经济性[3]。为此，在协同控制的过程中，首先需加强对混合储能系统调频性能指标的综合分析，其主要包括三个指标，分别为响应时间、调节速度、调节精确度。接着根据系统的初始化指标对其精确度进行优化，精准地判断混合储能系统的运行功率，以此切实地提高系统执行各调频指标的速率。除此之外，还需优化混合储能系统的功率和模糊控制算法之间的分配比例，确保系统的运行足够的平稳和安全，同时延长系统的使用寿命。

　　为了促使混合储能系统具备的快速响应优势得以充分地发挥，切实地提升电力可靠性，就需要在提升系统调频经济性的过程中，合理地对系统响应时间指标进行适当的提高。在系统基础负荷与响应自动发电控制指令发生改变时，混合储能系统需提高储能功率，将响应时间指标调整为1 秒，稳定时间调整到4 秒，以此避免因为数据信息通讯延时而对系统响应时间造成较大影响，同时防止因为系统响应速率过快，导致开始和结束的时间基本重合，而损害系统的收益。调节速度指标是混合储能系统调频综合性能指标中十分重要的一项指标，在系统功率改变幅度较大时，不管是进行满充，还是满放，均可能会造成系统荷电状态过低或者过高。为此，在提升系统调频经济性的过程中，需综合考虑其和储能系统容量之间的协调性[4]。

　　在协同控制调频精确度这一指标时，混合储能系统在下达并跟踪高精度的基础负荷与响应自动发电控制指令时，可将指令跟踪时间设置为90 秒，当指令跟踪时间超出90 秒后，混合储能系统内的剩余电量将会被保存，便于对下一个调频指标做出高性能的响应。

　　（五）加强对混合储能系统不确定性的处理

　　在协同控制中加强对混合储能系统不确定性的处理，其主要目的为对不确定性因素对系统的影响进行量化，以此更好地实现电力可靠性的提升。在这一过程中，需根据系统运行中的不确定性构建相应的模型，并进行深入的分析，控制器可结合系统运行最不利的情况设计具体的处理方案。常用的不确定性方法主要包括：区间分析、可能性理论和模糊逻辑。其中区间分析就是通过区间数字的应用，将混合储能系统不确定性的参数范围表现出来，同时对系统做出相应的区间范围进行计算，以此针对不确定性产生的影响做出分析。可能性理论就是借助可能性的分布对混合储能系统的不确定性参数进行准确的描述，同时通过对系统可能性响应的计算，对不确定性产生的影响做出评估[5]。模糊逻辑则是借助模糊集合将系统中不确定性参数表征出来，同时利用模糊推理对控制器进行科学的设计，以此实现对系统不确定性的处理，从而切实地提升电力的可靠性。

　　（六）混合储能系统与微电网之间的连接

　　混合储能系统内各储能元件对能量的储存一般都是利用直流的方式来实现的，而微电网和大电网之间的能量交换则是以交流的方式实现的。所以在面向电力可靠性提升协同控制混合储能系统时，非常有必要针对系统功率变换器做出深入的研究与分析。混合储能系统连接微电网的方式主要包括两种，分别为直流侧并联、交流侧并联。在利用直流侧并联的方式连接混合储能系统和微电网时，需针对混合储能系统的应用背景进行综合分析，在不同的应用背景下，混合储能系统的拓扑结构设计也有所不同，采取直流侧并联连接只需要借助DC/AC 变换器的使用便可接入微电网，可减少接入成本，通过对直流母线电压的合理控制，科学地分配功率。采取直流侧并联的混合储能系统协同控制测量和采取交流侧并联的系统协同控制有所不同，其控制相对比较简单，不需要通过两套控制器的设计来实现系统的协同控制[6]。交流侧并联方式适用于单一的混合储能系统和微电网的连接。采取交流侧并联方式接入微电网，可提高变换器运行的独立性，以此更好地满足混合储能系统的不同控制需求与目标，该连接方式的存在的一个明显弊端就是，需要利用两个变换器，接入成本相对较高。之所以一般都是利用并联的方式进行连接，其主要原因在于串联会导致电流的输出受到局限。

　　结语

　　混合储能系统的协同控制是提升电力可靠性的关键所在。为实现系统的高效运行，必须建立科学的协同控制框架，通过明确控制目标、优化控制策略、完善能量管理算法，充分发挥不同储能介质的互补优势。同时，需要重视系统调频的经济性优化，增强对运行过程中不确定因素的适应能力，并探索与微电网的智能互动模式。这些措施不仅能提高混合储能系统的动态响应性能，还能增强其在复杂电力环境中的稳定性与可靠性。未来，随着智能控制技术的不断发展，混合储能系统将在电力调频、新能源消纳等领域发挥更重要的作用，为构建高效、低碳的新型电力系统提供有力支撑。本文的研究为混合储能系统的优化控制提供了理论参考，对推动其工程应用具有积极意义。

　　参考文献：

　　[1] 佀想,段建东,王露霄,等.混合储能系统快速功率响应模型预测控制[J].电机与控制学报,2024,28(09):22-35.

　　[2] 周细文,朱俊杰,许金,等.混合储能系统载波移相充放电控制策略[J].海军工程大学学报,2024,36(02):6-12.

　　[3] 马幼捷,张超,周雪松.基于自抗扰的混合储能系统控制策略[J].电源技术,2023,47(01):122-126.

　　[4] 冯弋舟,吴志,李新煜,等.光-蓄-储混合储能系统灵活性提升与容量规划[J].电力工程技术,2024,43(05):27-36.

　　[5] 姜智霖,郝峰杰,袁志昌,等.考虑SOC优化设定的电-氢混合储能系统的运行优化[J].电力系统保护与控制,2024,52(08):65-76.

　　[6] 曾振松,郑洁云,魏鑫,等.微电网的氢-氨混合储能系统容量优化配置研究[J].广东电力,2024,37(07):42-49.

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