田春筝，孙玉树，唐西胜，高超，付科源，李锰

(1. 国网河南省电力公司经济技术研究院， 郑州 450052； 2.中国科学院电工研究所，北京 100190)

0 引 言

作为大电网的有效补充和分布式能源的有效利用形式，微网已经引起了人们的广泛关注。但微网中风电和光伏等分布式电源出力具有间歇性和随机性， 负荷变化也具有一定的波动性，这给微网的的稳定运行带来了较大影响[1]。由此引入储能系统可以减小风光等可再生能源接入对系统的影响，改善电能质量，提高微网的稳定运行[2-4]。

目前，储能在微网系统中的应用非常广泛。文献[5]针对风电、储能等微源对频率调节的不同特性和能力, 将其进行分类处理，使得孤立微网具有经济快速的调频策略。文献[6]针对风电并网发电在遇到频率波动时不具备惯性的问题，提出了应用储能补偿系统惯量，利用频率变化率作为反馈输入并调节惯量常数，使风储联合系统作为一个整体对外提供有功功率参与系统调频。另外，文献[7]提出一种蓄电池和虚拟储能的协调控制策略，用于有效平抑微网联络线功率波动。文献[8]应用一阶低通滤波算法平滑系统的波动功率，并通过滑动平均滤波方法对滤波后的波动功率在混合储能中进行合理分配，使蓄电池储能承担更多低频功率波动，超级电容器承担高频波动。文献[9]针对微网中可再生能源发电和负荷功率在不同时间尺度上具有不同的波动特性问题，提出了多类型储能的多级控制策略以实现功率型储能和多种能量型储能的载荷分配，从而促进多类型储能在微网中的应用推广。

上述研究主要侧重于微网和储能的全数字仿真，为了更好地反映实际装置对系统的影响，文中应用储能和光伏等动模装置，构建基于RT-LAB的数模混合仿真平台进行相关实验。首先，分析了储能参与系统频率响应的作用；再者，分析了储能对光伏功率波动平抑及其对系统的影响；最后，建立多类型储能能量管理平台并开展了功率之间的分配实验，为储能的工程化应用提供参考。

1 数模混合仿真平台

基于实验室条件，建立了电力系统数模混合仿真实验平台，包括eMEGAsim实时仿真器、功率放大器和动模装置。其中加拿大公司研发的eMEGAsim仿真器，可以实时运行微网等系统模型，且拥有充裕的I/O通道进行硬件在环仿真；法国公司开发的四象限线性功率放大器，可以与eMEGAsim实时仿真配合，为数模混合仿真的物理接口；实际动模装置包括储能系统和光伏模拟器系统等。

1.1 数模混合仿真实验平台

图1的仿真平台主要包括4个模块。

图1 数模混合仿真实验平台

A模块为eMEGAsim实时仿真器主机，基于此建立微网全数字实时仿真模型，并对数模混合仿真运行状态进行实时监控；

B模块为eMEGAsim实时仿真器目标机，将仿真器主机建立的数学模型通过编译下载到仿真器目标机，以进行实时仿真。A，B两个模块共同组成了数模混合仿真中的数字仿真子系统；

C模块为21 kW三相四象限运行的线性功率放大器，主要进行电压放大，为动模装置接入建立逼近真实环境的数字仿真系统，以进行数模混合仿真试验；

D模块为储能系统包括PCS和四块铅酸电池，与功率放大器相连。充电时通过功率放大器从电网吸收功率；放电时，将功率消耗在功率放大器内部的电阻。当动模装置为光伏系统时，光伏模拟器通过逆变器与功率放大器相连，处于MPPT运行状态。

储能系统通过串口RS232与仿真器目标机进行通信，实时接收功率指令，发出相应的充放电功率；电流传感器采集储能电流，通过仿真器目标机的模拟量输入板卡进入数字仿真系统，将实际储能系统的运行特性反馈入数字系统，形成功率级硬件在环(Power-Hardware-In-the-Loop，PHIL)，即数模混合仿真。基于搭建的数模混合仿真平台，分析储能对提高系统稳定性的改善作用。

1.2 微网系统

基于IEEE37节点系统构建微网系统，如图2所示，其中节点799为PCC点，其余为负荷节点。总有功负荷为2 457 kW，总无功负荷为1 201 kW。

图2 微网系统

2 储能参与系统调频

当系统频率发生改变时，利用惯性调节检测系统需多发的功率，控制方式如图3所示。

图3 惯性调节

当检测到系统频率后，利用惯性控制求出频率变化率，将频率变化率与增益系数KD，得到功率差值P1；同时将检测到的系统频率与工频比较，求出频率差值，利用下垂控制将频差与增益系数KX相乘，得到功率差值P2。电力系统的功率差值为ΔP=P1+P2。将功率差值送给储能，在储能SOC充裕的情况下，利用储能输出功率差额，即可调节系统频率。本章以储能为实际动模装置，分析投切负荷对系统频率的影响，以及储能在调频策略下所发挥的作用。

2.1 投负荷

仿真时间60 s时，节点713的负荷突增，系统的频率降低。接入储能后，通过调频策略增加储能出力，系统的频率得到有效提升，如图4所示。因此，储能在投负荷时能够有效提高系统的稳定性。

图4 投负荷时的频率变化

2.2 切负荷

在系统仿真时间60 s时，切除负荷713节点，系统的频率升高；投入储能后，通过对储能功率的调节，可以使频率得到一定的回升，储能控制策略有效。

图5 切负荷时频率变化

3 光储对系统的影响分析

光伏出力具有波动性和随机性，其规模化接入对系统的稳定性影响较大，增加储能系统进行光伏功率波动的平抑，可以减小其对系统的影响。

3.1 光伏平抑算法

由于一阶低通滤波算法具有操作简单，可靠性高，便于工程实现的优点，因此在实际工程的应用中较为广泛。低通滤波算法的核心是一阶低通滤波器，其基本电路如图6所示。

图6 一阶低通滤波电路

根据电路输入输出关系，可得：

(1)

进一步推导，可得系统传递函数：

(2)

式中τ=RC，是系统的时间常数。

采用z变换，将式(2)离散化，可得：

(3)

假设X(k)表示输入量，Y(k)表示输出量，可得一阶低通滤波器输出与输入关系为：

(4)

可见，离散化的一阶滤波算法表达式中，k时刻的输出量Y(k)不仅与k时刻的状态量X(k)有关，还与前一时刻的输出量Y(k-1)有关。时间常数τ越大，Y(k)与Y(k-1)差别越小，滤波器的平滑效果越好，但输出结果越远离X(k)。

3.2 光储接入

光伏和储能均用实际装置接入，接入点为709节点。光伏模拟器按照给定的光伏功率曲线输出，将光伏功率通过一阶滤波算法，获取其储能功率指令通过串口通信下发给储能PCS。

图7 光伏平抑前后功率

一阶滤波算法平抑前后的光伏功率如图7所示，平抑后光伏功率波动幅值变小，较为平滑，相应的储能功率如图8所示。

分析光伏影响时，将光伏模拟器接入系统可以获取其对频率和电压的影响；分析光储影响时，将光伏模拟器和储能同时接入系统，获取频率和电压曲线。图9和图10分别为平抑前后系统的频率和电压曲线，由此可见平抑后的光伏对系统影响较小，储能的改善作用明显。

图8 储能功率

图9 光伏平抑前后接入时频率变化

图10 光伏平抑前后接入时节点709电压变化

4 多类型储能功率分配实验

实验目的：将变时间常数的一阶滤波算法嵌入PLC，构建基于PLC的能量管理系统，实现蓄电池和超级电容器的储能功率分配。

实验设备：倍福PLC一台，500 kVA储能变流器DC/AC一台，两台100 kVA DC/DC，蓄电池100 kW*1 h，超级电容器100 kW*10 s，如图11所示。

实验方案：储能变流器DC/AC通过并网开关与大电网、负荷相连；两台DC/DC分别与蓄电池和超级电容器相连，并联后与储能变流器DC/AC串联。其中蓄电池的DC/DC作稳压控制，超级电容器的DC/DC作稳流控制。

图11 多类型储能结构图

实验内容：由于储能变流器DC/AC具有测量电压和电流的功能，所以在并网和离网两种情况下，均可以利用PLC通过RS485总线和MODBUS协议读取储能变流器DC/AC的功率，然后利用变时间常数的一阶滤波算法获取蓄电池和超级电容器的载荷功率。由于蓄电池的DC/DC作稳压控制，所以主要应用PLC控制超级电容器的功率。在算法中，考虑蓄电池和超级电容器的SOC和最大充放电功率限制条件，当超级电容器的SOC低于30%时，调节滤波时间常数，让超级电容器多充少放；当超级电容器的SOC高于70%时，让超级电容器少充多放。再者，当超级电容器的充放电功率超过最大限制值100 kW时，按最大限制值充放电。

实验结果：实验中利用PLC每5 s读取储能变流器的DC/AC功率，通过变时间常数滤波算法后获取蓄电池和超级电容器的载荷功率并下发超级电容器的功率指令，图12为采样时长为1 280 s的实验结果。由此蓄电池和超级电容器的功率载荷得到了很好的分配，控制效果较好。

图12 总储能、蓄电池和超级电容器功率

5 结束语

在以往研究的基础上，构建了基于RT-LAB的数模混合仿真平台，应用实际储能装置分析了其在提高微网稳定性中的作用。首先，微网中负荷投切时，增加储能装置可以有效地减少系统频率偏差。再者，光伏接入时，应用储能装置进行光伏功率波动的平抑，可以有效的减少其对系统频率和电压的影响。最后，进行了多类型储能的功率分配实验，利用PLC构建能量管理系统，可以有效地实现蓄电池和超级电容器的功率分配。通过文中的仿真实验，进一步分析验证了储能在微网中的作用，为储能在微网推广应用具有很大的参考意义。