南京南瑞继保电气有限公司 郑 雷

1 引言

规模化的电网的储能技术随着智能化的不断发展，已经逐渐朝着全自动储能的方向不断发展，电网储能的形式也变得多种多样，日常采用的电能储能方式就是放置在铅酸蓄电池中进行电量的储蓄，但电池的储能的能量不足以支撑大量电能的储存。因此，规模化电网储能中还有更加先进的飞轮储能、超导电容储能等能够大容量进行储存的方式。但先进的储能方式还处于未成熟的研究阶段，且应用的范围也较小[1]。目前，国内市场上使用的电网储能方法仍旧为铅酸蓄电池和小规模的飞轮储能、超导电容储能。但随着电网规模的不断扩大，这些电能储存方法的缺陷逐渐暴露出来，对现有的规模化电网储能方式进行优化成为了重点。

AGC调频技术在规模化电网的储能系统中可以起到发电控制调频的辅助作用，可以有效地提升电厂储能的效率，且AGC调节性能很好，不仅符合可持续发展的电力节约精神，还可以为电厂增加经济效益，应用在储能系统中一举两得[2]。传统的储能系统的投资成本收回期在10～15年，AGC调频实际工程的加入缩短了回收期时间的1/2，因此本文将AGC调频技术应用在规模化电网储能中，希望可以在日后的生活中大规模应用，为节约电能作出贡献。

2 建立规模化电网储能AGC调频模型

2.1 分析AGC调频变化趋势

电网储能的频率需要在安全的阈值范围内，为了对电网的频率进行控制和调节，需要对电网储能进行调节。AGC调频分为一次调频和二次调频，一次调频属于粗略性的调频，精度没有二次调频精度高。改变发电机组有功发电基准点是AGC调频的基本手段[3]。发电基准点的改变会发生负荷变化，可以使规模化电网储能达到平衡状态。可以让储能设备中的电能按照额定频率运行。调频的示意图如图1所示。

如图1所示，s1、s2、s3、s4四条线的交点中，a为电荷储能的平衡点，此时的储能设备的额定频率为w2，如果不进行AGC调频的话，电网在运作的过程中，电端负荷变大，会产生设备扰动情况的发生，按照现阶段的电能惯性[4]，负荷频率曲线会从s3向右下发生移动，变成s4。负荷频率曲线和电力的特性曲线之间的交点变为b，储能设备中的平衡点也由w2变成了w1。电端负荷继续变大，同时电网的发电端的输出也在不断增大，频率特性曲线朝着左上方移动。而两个曲线的焦点也由b变为了c，而此时负荷频率曲线和电力的特性曲线向相反的方向发生变化，平衡点向右边移动变成了w3。电端负荷变小的移动轨迹和负荷变大的轨迹相反。

图1 调频的示意图

2.2 选取模型的相应指标

AGC调频指标分别为调频的时间、调频的速率和调频的精度。按顺序设置三项指标分别为e1、e2、e3，则e1的计算标准为调频的指令发出的时间和相应的频率回到正常指标范围的时间[5]。计算公式为：

公式中的T为恢复额定功率的时间，而T0为开始发出指令的时间。e2的计算方式为：

在调频的速率的计算中是按照平均的指令响应时间来计算的，而平均的指令响应时间用Tn来表示，Tn的取值范围为（50，100）。如果是水电发电的电网则响应时间要更快一点，取值范围为（10，20）。而精度及计算方式如下：

调频精度的计算公式中，电网的电力的计算单位为kW，在公式（3）中ej（T）则代表存储设备的实际电力输出值。而en则为AGC调频的指令值。AGC调节是有一定的周期的，周期在T到T0之间[6]，因为储能受实际情况的制约，因此无法做到一次性调节成功。一次调频和二次调频之间的衔接时刻的指标值需要记录下来。并通过上一次的记录指标和下一次的记录指标进行比较，实现指标值各项调节值的计算。因此，需要对AGC指令更新时刻进行记录，以便后续数据的调取。

规模化电网储能是采用SOC值进行判断的，储能设备的充放电功率是有一定的阈值的。如果功率超过了阈值的范围则会导致储能系统崩溃，应在设备中安装SOC监测装置，在达到一定阈值停止充放电行为。为了避免储能设备产生饱和的现象，在功率数值接近阈值的时候就要停止充电的行为，而在SOC值接近最低的阈值的时候相应也要停止放电的行为，SOC值保持越稳定，说明该储电设备的电源释放能量水平越正常，AGC调频具备双向调节的能力，通过额定功率表示则为：

公式中的SOCe2为调节后的功率，它的数值始终保持大于阈值中的最低值SOC1，小于阈值中的最大值SOC2

2.3 基于AGC调频技术实现最大功率约束

常见的规模化电网储能中AGC调频技术是根据实际的需要进行调频的，也可以说AGC能力是根据有功备用来进行确定的。持续以额定功率输出虽然和AGC调频能力有关，但也和储能设备的能量有关。因此需要对最大输出功率进行约束，以便合理优化储能设备的性能。可以用容量的动态约束方式进行最大储能输出功率进行约束，动态可用容量的计算涉及的变量较少，计算的步骤也较少，因此可缩短调频指令的响应时间。动态可用容量的具体含义为AGC指令经过传输之后在调节的周期内的电能调节容量的计算公式如下：

在上述容量计算公式（5）中，D为AGC指令经过传输之后在调节的周期内的电能调节容量，而C为此刻的规模化电网储能容量，C0为最大的容量，C1为最小的容量。d为指令从发出到状态稳定的时间。可用容量数值的计算使频率调节的目标更加清晰，且可以清晰反映储能设备中的功率和容量之间的变化规律，使调频计算指标多了一种，双重指标的计算方式提升了规模化电网储能的稳定性。

2.4 调频储能下发电站净收益模型

由储能系统参与的AGC调频产生净收益可分为两大部分，即发电站储能系统储放过程自身寿命损耗和储能系统参与的AGC调频补偿导致的成本，电站储能系统在AGG调频下产生的净收益值越高，则表示电站的经济效益越好。其表达式为：

上式中：Rgross表示总净收益；Closs表示储能电池寿命损耗成本。

结合发电厂储能系统运行现状可知，储能系统响应时间越短，则表示出力调整的速度越快，同时对其的调节精度便会越高，此时调频储能电站所得到的AGC调频补偿将会越多。同理，当调频储能的AGC指令目标幅度变化越大，则所维持的时间便会越长，由此可知储能系统的放电深度也会随着增加。

上式中：Ctotal表示调频储能发电站对调频储能系统的投入；cyc表示储能系统全寿命周期下的最大充放电次数。

由公式（7）可知，电站储能系统的放电深度增加在一定程度上会增加系统寿命损耗的成本。因此，可证明AGC调频补偿的Rgross与储能电池寿命损耗成本Closs间存在正相关的关系，若使用常规方法控制储能系统使其追随AGC调控指令，则随着AGC补偿获得收入的不断增加，其储能电池的损耗成本也会逐渐增大，从电站调频储能系统角度来看，此时的其净收益未达到极大值。如果追求净收益能够达到最大化，其判断形式或影响因素并应当达到均衡，即不应该由储能系统响应时间进行决断，即出力调整速度越及时所调控的精度越高且净收益越高。

3 测试试验

为了验证本文的规模化电网储能方法的实用性，设计了本次对比试验，将本文设计的基于AGC调频技术的规模化电网储能方法和传统的辅助规模化电网储能方法、锂电池规模化电网储能方法进行比较，比较三种方法的储存效率。

3.1 试验准备

本文试验可以采用某个发电厂的实际数据作为数据来源进行有效性分析，进行数据采集之后，电网的储能设备可以获取AGC指令，并通过数据判定AGC调频指令是否处于可更新的状态，更新后的机组功率才是当下储能设备的正常功率，储能保持当前状态系统的数据不会再有新的变化。为了降低计算机中的功率和实际的储能功率有偏差，判断此时的电网储能在电力输出时的功率是否大于电能的吸收功率。建立AGC调频模型，并在模型中代入发电厂的历史数据，得到试验的参数，试验的参数如表1所示。

表1 参数设置

如表1所示，5次试验的参数都是不同的，有细微的变化，这样可以验证储能方法的可靠性。表1中的TB为确定系数，而Erate为均方根误差。θ为规模化电网储能的最小参数系数，α和β分别为储能最大系数和储能最小系数。

3.2 试验结果

基于以上的试验准备，使用三种规模化电网储能方法进行储能，对储能的SOC值进行对比，试验结果如图2所示。

图2 试验结果

如图2所示，试验中的三种电网储能方式中，本文设计的规模化电网储能方式在200个小时的试验市场中的SOC值都比较平稳，而传统的辅助规模化电网储能方法、锂电池规模化电网储能方法的SOC值有较大的波动，电能的波动太大容易影响储能设备的性能，降低储能设备的使用寿命。

4 结语

在电网领域中，储能技术的发展推动了电力的发展。而储能系统可作为独立个体为电网提供服务的辅助设备也需要不断优化，本文提出的AGC调频技术与储能技术的融合方式增加了储能装机量，保证了电网储能的安全性和稳定性，且增加了电网的经济效益。辅助AGC调频在电网储能中发挥着不可忽视的作用，但因为本文的研究未对电网的同步振荡和保护配置进行检测，因此尚不知道该储能方式其他部分是否会受到影响，希望日后的研究中可以对电网系统其他部分进行评估，完善本文的设计。