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电气技术基于分布式控制原理的电池储能系统二次调频控制


【电气技术基于分布式控制原理的电池储能系统二次调频控制】东南大学电气工程学院的研究人员张圣祺、袁蓓、季振东、魏晓婧、赵剑锋 ， 在2019年《电工技术学报》增刊2上撰文 ， 提出一种考虑分布式BESS参与的二次调频控制策略 。 该控制策略能够充分利用BESS和传统机组的调频特征 ， 确定各自的动作时机和动作深度 ， 提高区域电网调频效果 。
电气技术基于分布式控制原理的电池储能系统二次调频控制
本文插图
近年来 ， 我国逐步建成“五纵五横”的特高压输电网络 ， 连接西北新能源发电中心与东南用电中心 。 江苏电网作为特高压受端 ， 面临并网发电机组数量下降 ， 新能源渗透率提高 ， 电力系统惯性下降 ， 调频容量不足的问题 。 其中 ， 由于电池储能（Battery Energy Storage System, BESS）具有响应速度快、控制精度高、投切灵活性强、不受地域限制等优势 ， 利用BESS参与电网调频成为上述问题的解决方案之一 ， 受到广泛关注 。
随着电池技术的发展及建设成本的下降 ， 未来电网侧和用户侧将会存在大量分布式BESS ， 这将成为电网调频功率容量的重要来源 。 较传统机组 ， BESS在二次调频中具有爬坡速率快 ， 但是受容量限制的特点 。 所以 ， 如何协调传统机组和不同种类、性能的分布式BESS ， 精确调度其动作时机和动作深度 ， 发挥BESS爬坡速率快和传统电机不受容量限制的优势 ， 成为现阶段考虑分布式BESS参与二次调频控制研究中需要解决的问题 。
部分专家学者针对相关问题进行了深入研究 。 有学者根据事先约定的比例在电池储能和传统机组之间静态分配调频责任 。 有学者提出一种基于传统机组和BESS最大可用调频容量的动态系数分配方案 ， 构建了BESS中荷电状态（State of Charge, SOC）的保持效果评价指标 ， 但管理效果仍有改进空间 。
总体而言 ， 以上控制策略延续了传统二次调频控制的基本思路 ， 没有充分考虑传统机组与BESS调频特性的区别 ， 易过度利用BESS ， 导致其SOC过低而退出运行序列 ， 甚至造成电网频率的二次跌落 。
为了发挥BESS响应迅速的调频特点 ， 有学者提出了按系统二次调频信号的频域特征进行分配调频责任的控制策略 。 有学者通过离散傅里叶变化 ， 将调频信号分解为高频和低频分量 ， 并分别指派给BESS和传统机组 。 有学者在研究BESS对储能资源容量需求的基础上 ， 对实际系统全天和每小时内的高频分量占比进行了定量分析 ， 并将调频需求的高频分量指派给BESS承担 。
然而 ， 以上这些控制策略中都没有明确指出高频和低频的划分依据 ， 也缺乏对SOC的有效管理 ， 无法保证BESS在调频中运行的可持续性 。
另外 ， 以上考虑BESS参与的二次调频控制策略都是基于集中控制原理 ， 即调度中心需要和每个BESS建立通信 ， 并采集大量状态信息 ， 通过集中运算下达调频控制指令 。 然而 ， 面对大量分布式BESS的参与 ， 若仍采用集中式控制 ， 调度中心将面临巨大的运算和通信压力 。
目前 ， 能够充分考虑分布BESS调频特征 ， 提出电网二次调频控制策略的相关文献较少 。 参考对智能电网、微网的有功控制策略 ， 如有学者将分布式控制应用于微电网的经济调度问题 ， 提出了一种在约束条件下无初值的分布式资源优化配置方法 。 有学者提出了一种基于交替方向乘子法的分布式算法 ， 用于解决智能电网的资源优化配置问题 。
以上文献中涉及的分布式控制原理对缓解调度中心面临大量分布式BESS所带来的运算和通信压力 ， 提供了重要的解决思路 。
综上所述 ， 东南大学电气工程学院的研究人员基于分布式控制原理 ， 提出一种考虑分布式BESS参与的二次调频控制策略 。 该策略首先通过引入调频电源损耗函数 ， 定量地表示传统机组和BESS在二次调频中产生的损耗 ， 作为分配调频责任的关键指标；然后建立每个调频电源包括调频功率备用、爬坡速率和SOC在内的调频能力数学模型；最后 ， 通过分布式控制原理寻找以区域电网调频损耗最小为目标的调频电源二次调频出力分配方案 ， 完成系统二次调频控制 。


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