全 慧，李相俊，贾学翠，张 杨，王上行，李 波

（1. 新能源与储能运行控制国家重点实验室（中国电力科学研究院有限公司），北京市 100192；2. 国网浙江省电力有限公司，浙江省杭州市 310007；3. 国网浙江电动汽车服务有限公司，浙江省杭州市 310007）

0 引言

近年来，随着电动汽车的广泛应用和车联网技术的大力推广，快充电站的规模化发展也成为重要趋势。然而，当前电网在规划过程中并未充分考虑快充电站的建设需求，未考虑复杂交通网络与电网双向交互的影响，其规模化接入将给电网的安全稳定运行带来巨大挑战。快充负荷的瞬时大功率变化使电网更接近极限运行状态，抵御扰动风险的能力降低［1-3］；同时，大规模充电负荷与常规负荷叠加，将导致配电网容量不足［4-6］。储能具有四象限运行、功率灵活可控的特点，通过合理控制快充电站中的储能系统，可实现负荷削峰填谷、离网快速充电和紧急功率支撑等作用［7-8］。

建立适应不同场景的覆盖毫秒级至小时级的多时间尺度电池储能系统仿真模型是优化控制的基础。目前，对储能系统仿真模型和控制策略的研究已有一定积累。在仿真建模方面，文献［9-10］建立了电池储能系统机电暂态模型，但未充分考虑充放电过程中电池模组参数的缓慢变化，以及其在中长期应用场景中对储能运行特性的约束作用；文献［11-12］提出了涵盖暂态特性和中长期特性的储能系统模型，但忽略了充放电功率限制环节，仿真结果存在偏差。在控制策略方面，文献［13-16］探讨了充储一体化电站并网提高配电网供电能力和调压能力等问题，并研究了储能运行控制方式及其与电网的能量交互过程；文献［17-18］以含储能快充电站的整体经济性最优为目标，研究了储能协调控制策略，探讨了储能在节约快充电站购电成本方面的应用价值。但上述文献仅考虑了储能系统的中长期特性，并针对单个充储电站的稳态变化情形进行研究，而未考虑快充负荷在启停瞬间的大功率变化引发的暂态问题，未涉及冲击性负荷对电网稳定性的复杂影响，即现有的充储电站控制策略对电网扰动缺乏良好的响应能力。

针对上述问题，本文提出兼顾中长期特性和暂态特性的储能系统多时间尺度仿真模型和控制策略，通过捕捉电网功率、频率、电压信号变化，精准控制储能充放电过程，从而提高含储能快充电站与配电网的互动能力。

1 含储能快充电站与配电网互动模式

快充电站的直流充电机具有运行功率大、工作时间短、瞬时功率变化率大的特点，规模化快充电站在充电负荷高峰时期将使变压器负载率迅速上升，配电网供电压力增大，增容扩建需求迫切。而在充电负荷低谷时期，常规用电负荷功率需求量小，变压器及线路负载率较低，使得电力资产利用率低、运行经济性差的问题较为突出［19-20］。含储能快充电站中的储能系统既作为分布式电源，又作为可控负荷，从而实现直流快充系统与电网的部分解耦运行。充电负荷高峰，储能系统放电，为快充电站供能并进行短时功率支撑，减小配电网的传输功率，从而达到减小快充电站规模化运行对电网的冲击、缓解配电网供电压力的目的，同时降低了快充电站购电成本。充电负荷低谷，储能系统接受电网统一调度，作为可控负荷吸收电能，或向电网馈电，达到削峰填谷的目的，不仅能实现电站与电网功率的双向流动，提高电力资产利用率，而且能提高电网运行可靠性和经济性。

1.1 含储能快充电站的结构

含储能快充电站主要包含直流充电系统、储能系统、监控系统和供配电系统。其中，直流充电系统为核心部分，电动汽车通过直流充电机获取电能，进行快充服务；多台直流充电机并接于0.4 kV 交流母线，并通过变压器接入10 kV 配电网。储能系统包含电池组、变流器（PCS）和能量管理系统（EMS）；变流器是储能电池组与电网之间的能量转换通道，由整流/逆变模块及直流变换模块组成，完成交直流变换及直流电压变换工作；能量管理系统检测储能系统运行状态，接收电网调度指令，并通过控制变流器调节电池储能系统出力。监控系统负责站内各部分运行状态监测、数据信息采集及交互、调度指令接收及传递、含储能快充电站充放电计划制定等，协调控制电站内各子系统间的运作。供配电系统是含储能快充电站的主要电源，由线路、变压器、开关等一次设备和监测、控制、保护等二次设备组成。含储能快充电站的结构如图1 所示。

图1 含储能快充电站结构Fig.1 Structure of fast charging station with energy storage

1.2 含储能快充电站的能量管理方式及其与配电网的互动模式

能量管理系统是含储能快充电站与配电网之间实现信息交互与能量控制的中间环节。能量管理系统通过直流充电终端（充电机）获取电动汽车充电需求信息，包括动力电池剩余电量、指示状态、需求能量等；与此同时，通过储能电池管理系统（battery management system，BMS）采集电池组的电压、电流、估算容量、运行状态等数据；然后，通过“低时延、大带宽、高可靠”的5G 通信网络将数据实时传输至主控中心。主控中心根据储能装置的运行状态，评估规模化快充电站中分散的储能资源的可调度潜力，同时结合当前负荷水平和电网状态信息，针对快充电站优化充电、削峰填谷、功率支撑等多类型应用场景，以减小规模化快充电站运行对电网的冲击，提高电网安全性为目标，综合考虑快充电站购电成本和经济效益，制定含储能快充电站的优化充放电计划，并进行安全性和技术经济性评估。最后，逐级下达校核后的储能系统响应计划，并通过调整储能变流器的运行策略控制储能装置的输出/吸收功率。同时，能量管理系统也可根据应用场景的特点，开展用电计划、需量管理、削峰填谷、负荷预测等服务，实现多元储能系统数据管理。此外，当快充负荷近似或超过区域配电网容量时，大功率缺额将引起电网电压和频率跌落，为维持配电网安全稳定运行，可断开固态开关以切除直流充电负荷，甚至断开并网开关将部分含储能快充电站以整体形式切除。含储能快充电站的能量管理方式及其与配电网交互过程的流程图如图2 所示，其中一、二、三级是依据信息颗粒度划分的过程层级。储能能量充足的情况下，优先调度站内储能资源，以减少配电网传输功率，从而降低快充电站购电成本。负荷高峰时段，配电网容量不足的情况下，聚合可调度的分布式储能资源补充系统所需功率，以维持并网母线的电压稳定［21-22］。当系统可调节范围所提供的能量无法满足负荷需求时，则需通过切除负荷维持区域配电网的功率平衡。

图2 含储能快充电站的能量管理方式及其与配电网交互过程流程图Fig.2 Flow chart of energy management mode of fast charging station with energy storage and its interaction process with distribution network

总体而言，主控中心是构建车联网生态圈的核心，是连接配电网和交通网的关键枢纽，可实现全时空动态交通信息采集融合，以及储能电站全寿命周期管理与数字化决策。一方面，主控中心通过数据采集与监控（SCADA）设备实时采集配电网的负荷水平、电网状态等数据信息，通过智能传感技术、无线通信设备有效识别车联网的在网车辆、可用充电机等基础设施的动静态信息。另一方面，主控中心向配电网、车联网下发计划指令和实时指令，聚合可控负荷、快充电站、储能站，实现负荷侧资源可观测、可调度，促进含储能快充电站与配电网的有效互动。

2 储能系统模型及控制策略

2.1 储能系统多时间尺度仿真模型

储能系统通常包括电池组、变流器以及控制系统。电池单体经过串并联后形成电池组，再经储能变流器接入交流电网。与此同时，控制系统为实现特定工况下对变流器有功、无功功率的调节，需采集交流电网的电压、频率、功率信号，并对各组成模块加以相应的控制策略，储能系统并网控制结构如图3所示。针对快速充电、削峰填谷等中长期尺度应用场景，增设优化计算接口，综合考虑充电需求、负荷功率、计划出力、储能容量、荷电状态（state of charge，SOC）等参数，建立储能系统优化运行策略；针对频率、电压调节，紧急功率支撑等短时间尺度应用场景，主要通过调节控制器参数，实现快速响应的作用。

图3 储能系统并网控制结构图Fig.3 Grid-connection control structure of energy storage system

电池模型中计及电池寿命、温度等影响因素，描述了储能电池端电压、SOC 等缓慢变化的外特性参数，反映储能系统的中长期特性。控制系统模型包括频率控制器、功率控制器（以下简称“PQ控制器”）和充放电控制器3 个主要模块，描述储能系统的快速响应能力，反映其暂态特性。其中，频率控制器中包含并网控制策略，可依据频率测量值fmeas计算系统频率偏差，并对站级储能系统进行有功控制；结合电网计划出力指令功率值Pplan，输出电池储能系统的有功功率参考值Pref。PQ控制器和充放电控制器分别作为外环系统和内环系统共同组成具有双环控制结构的变流器控制器模型。外环系统采用定功率控制方式，以当前电网状态下的有功功率和母线电压的测量值Pmeas、Umeas分别与并网控制的参考值的差值作为输入量，计算dq坐标系下的有功电流参考值Id,ref和无功电流参考值Iq,ref，并将其作为控制量输出至内环系统。内环系统的充放电控制器结合电池外特性参数，向变流器输出考虑电池容量限制的电流控制参考值Id,lim，ref和Iq,lim，ref，从而实现并网控制指令。此外，电池模型根据电池组直流侧电流测量值Idc计算其端电压Udc及SOC。

2.2 电池模型

电池的充放电特性具有高度非线性，电气参数具有较强时变性，在动态仿真中为确定电池运行状态及控制方式，往往重点关注其端电压和SOC 等外特性参数，计算公式如式（1）—式（4）所示。本文基于安时积分法，兼顾老化、温度修正模型对SOC 进行估算。

式中:S为电池SOC，S0为其初值；Ccell为单体电池容量（单位为Ah）；η为计及并联电池数量及电池充放电效率的比例常数；I为充放电电流（单位为kA）；t为积分变量（单位为s）；Sage，loss和Cage，loss分别为由于电池老化引起的SOC 损失和容量衰减；ST，loss和CT，loss分别为温度影响引起的SOC 损失和容量衰减；m为充放电循环次数；Ucell（S，T）为电池单体电压（单位为V）；U0为初始状态电池电压（单位为V）；Ri为电池内阻（单位为mΩ）；T为温度；K1(m)和K2(T)至K5(T)分别为考虑循环次数和温度影响的修正系数，通常依据电池实验数据进行拟合［23-24］。

2.3 储能变流器控制系统模型

为使储能变流器依据电网功率需求灵活调整控制目标，充分发挥储能系统快速响应、功率四象限调节的优势，本文将储能变流器的控制系统模型分为3 个部分:PQ控制器、充放电控制器，以及生成站级储能有功功率参考值的附加频率控制器。

PQ控制器模型见附录A 图A1，由于控制系统采用定功率控制策略，且将有功功率P和无功功率Q进行解耦控制，故控制变量P和电压U（或Q）形成两条独立的控制路径。该模型将控制量的目标值与测量值进行差值计算，经过一阶滤波环节后作为输入量进入比例-积分（PI）控制环节。储能变流器的有功控制环根据电网功率测量值的变化动态调整目标值，从而控制储能系统的出力，满足特定应用场景需求。有功控制路径中的PQ控制器的直轴电流参考值Id，ref与充电逻辑控制器的直轴电流修正值Id，lim，ref的差值ΔI信号来自充放电控制器，该反馈调节的目的是为了防止PI 控制器饱和而失去误差调节作用；电压（或无功功率）控制路径中的电流控制环节一部分用于设置定点跟踪，另一部分用于生成一个基于比例电压支撑的带死区的斜率。

此外，虽然储能系统具备功率四象限调整的能力，且有功容量与电池有关，而无功容量与变流器有关，但由于变流器价格高昂，并不适合采用增大变流器容量以增加储能系统无功调节能力的方式，故针对储能变流器可采取有功控制为主、无功控制为辅的调控策略，当储能系统的有功功率处于非满功率运行工况时，充分利用其无功容量，发挥电压调节能力。由于此模型采用PQ解耦控制方式，有功电流和无功电流Id和Iq各自形成独立的控制环，使储能系统具有无功电流支撑特性，故在过电压或欠电压的状态下，可自动调节无功电流以缩减电压偏差，提高电压稳定性。

充放电控制器的模型见附录A 图A2，由逻辑判断模块和限幅模块组成。逻辑判断模块用于判断电池SOC 是否达到边界值，是否可执行储能充放电指令；限幅模块用于约束有功电流和无功电流幅值，并保证有功控制的优先级。图A2 中:Imax为电流幅值的上限值。

附加频率控制器模型见附录A 图A3，以系统频率偏移量作为输入信号，通过设置调差系数K，计算实现一次调频任务时所需储能电站输出有功功率的目标值。偏差量及其输出信号P0用于补偿输出功率目标值Pref，并使之等于0，即根据频率稳定性需求对储能电站进行相位补偿，以适当增加系统阻尼。同时，为避免因变流器频繁动作、电池浅充浅放次数过多而导致寿命周期缩短的问题，该模型中增加了死区环节，可使储能系统在有效响应大的频率扰动时，兼顾储能电池保护。

3 算例分析

为测试所提储能系统模型及其控制策略的有效性，本文基于DIgSILENT 电力系统仿真平台构建了区域电网中含储能快充电站模型，如附录A 图A4所示。为保证多点分散布局的含储能快充电站即时通信、灵活调度和聚合控制，将位于同一10 kV 变电站供电区的快充电站划分为同一集群。附录A 图A4 所示的区域配电网包含两处快充电站集群，分别为荣城花园站集群和邵大郢站集群。其中，荣城1站中配置储能系统容量为400 kW/400 kW·h。

3.1 储能系统的暂态特性

快充电站的大功率直流充电负荷变化瞬间，配电网功率波动剧烈，对电网的频率、电压冲击明显。由于现阶段快充负荷的大功率变化是影响储能模型暂态特性的主要因素，故设置仿真事件如下:

1）0 min 时，荣城1 站1 号直流快充负荷的有功功率增加60 kW，无功功率增加37 kvar；

2）10 min 时，邵大郢1 站1 号直流快充负荷的有功功率降低15 kW，无功功率降低9 kvar；

3）20 min 时，荣城1 站1 号直流快充负荷的有功功率降低30 kW，无功功率降低18.5 kvar。荣城1站1 号和邵大郢1 站1 号的直流快充负荷功率变化过程如图4（a）所示。

图4 功率变化情况对比Fig.4 Comparison of power change

对比文献［25］中储能系统的控制方案，结合本文所提储能系统模型设置多种对比方案，其主要控制参数如表1 所示，其中:方案2 为既有方案；Kq为表征电压支撑能力的比例增益系数；Kdroop为频率调差系数；Kdb为电压控制环节的比例增益死区。仿真结果如图4—图6 所示。

表1 储能系统控制方案及主要参数Table 1 Control scheme and main parameters ofenergy storage system

图6 频率变化情况对比Fig.6 Comparison of frequency change

对比图4 中不同控制方案下的功率变化情况可知，相较于无储能运行场景，含储能快充电站对配电网的功率需求整体减少，且快充负荷变化对配电网的瞬时功率冲击大幅降低。其中，采用方案1 的含储能快充电站比无储能快充电站对配电网的最大有功、无功冲击功率分别减小4%和6%。与既有方案（方案2）相比，当Kq增大至100 倍时，储能系统的电压调节能力明显提高，含储能快充电站对配电网的无功需求降低2.6%。

由图5 所示的电压变化情况可知，位于同一控制集群的含储能快充电站与配电网的互动能力更强，对并网点电压的调节作用更加显著。且随着电压调节死区Kdb的增大，储能系统的电压控制作用呈现滞后效果。与无储能应用场景相比，当Kdb放大50 倍，电压支撑作用降低50%。

图5 电压变化情况对比Fig.5 Comparison of voltage change

此外，含储能快充电站可使系统频率快速恢复稳定。频率调差系数Kdroop表征储能变流器的有功出力从0 增加到满功率时，系统频率的相对变化。故Kdroop越大，单位调节功率越小，频率偏移越大。结合图6可知，Kdroop扩大10倍，频率偏移增大0.15 Hz。

3.2 储能系统的中长期特性

针对负荷削峰填谷的应用需求，通常采用考虑最大功率限制的恒定容量简化模型，但该模型忽略了长时间尺度下电池储能系统的容量衰减效应，以及循环次数叠加对加速电池老化的作用。为验证所提储能系统模型的中长期特性，本节针对多种运行方案进行对比。假设电池循环寿命为5 000 次，每日完全充放电1 次，此前已正常运行1 000 日；由于电池储能系统通常置于集装箱内或室内，在削峰填谷场景中，电池所处的环境温度单日变化幅度较小，可近似为恒定温度。图7 显示了不同储能模型下，削峰填谷前后的负荷功率变化情况。

图7 削峰填谷前后的负荷功率对比Fig.7 Power comparison of load before and after peakshaving and valley-filling

储能系统接入后可显著改善负荷峰谷差较大的问题，然而随着电池容量的衰减，其作用呈现逐级退坡的趋势。相较于恒定容量模型而言，考虑电池中长期特性的储能系统模型，可有效提升削峰填谷应用场景中储能系统容量配置计算的精度。

4 结语

快充电站中加入储能将原有的单一电源系统变为多电源系统，储能与上级电网共同响应负荷需求，可大幅降低配电网供电压力。针对快充负荷大功率瞬时变化对配电网造成的功率冲击、电压和频率偏移等问题，本文研究了提高含储能快充电站与配电网互动能力的储能系统多时间尺度仿真模型，并得出以下结论:

1）构建兼顾暂态特性和中长期特性的储能系统模型可有效提高含储能快充电站与配电网的互动能力。在暂态应用场景中，改变储能系统的控制参数可改善其响应能力。当电压控制比例增益系数Kq增大100 倍时，为达到同等电压水平，含储能快充电站的无功需求至少增加2.6%；频率调差系数Kdroop越大，系统频率偏移越大，当Kdroop扩大10 倍时，频率偏移增大0.15 Hz。

2）针对中长时间尺度应用场景，电池循环寿命、老化程度、环境温度等对互动能力的影响明显，随着电池容量的衰减，其调节作用呈现逐级退坡的趋势。

3）多时间尺度储能系统控制模型可适应毫秒级至小时级多类型应用场景。暂态特性控制模块使其具有自动检测、快速调差的能力，为规模化快充电站并网时电网的安全稳定运行提供重要保障。中长期稳态特性控制模块考虑了电池充放电过程中的容量衰退，可提升储能容量配置计算的精度。

由于现阶段快充电站影响配电网暂态稳定性的主要因素是负荷的大功率变化，故本文聚焦于直流充电负荷变化瞬间与配电网的互动过程，并进行了仿真分析，对其他仿真事件的鲁棒性仍需进一步深入研究。

附录见本刊网络版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），扫英文摘要后二维码可以阅读网络全文。