輔助服務中基于收益量化的混合儲能功率控制策略研究

徐巍峰，高美金，吳 俊，余 彬，翁利國

（國網浙江杭州市蕭山區(qū)供電有限公司，杭州 311200）

隨著我國電力現(xiàn)貨市場建設的不斷推進，充分調動多方資源參與電力現(xiàn)貨市場的商業(yè)模式得到快速發(fā)展。電儲能資源因具備控制靈活、響應迅速等突出優(yōu)勢，逐漸成為了能源系統(tǒng)中的重要輔助調節(jié)手段。2017 年，國家發(fā)改委等五部委聯(lián)合印發(fā)《關于促進儲能技術與產業(yè)發(fā)展的指導意見》（發(fā)改能源〔2017〕1701 號），提出結合電力體制改革，建立健全儲能參與的市場機制[1-3]。目前，多省區(qū)已制定了儲能參與輔助服務市場的試點方案。然而現(xiàn)有的試點項目表明，電儲能資源參與輔助服務受制于市場機制與其本身高昂的成本，靜態(tài)投資回收年限較長[4]，經濟性較差，降低了電源側、電網側與用戶側投資者建設儲能的積極性。因此，如何提升儲能資源運行過程的技術經濟性，從而充分適應市場運行機制以獲取更高的市場收益，對儲能發(fā)展與電力現(xiàn)貨市場建設具有重要現(xiàn)實意義。

儲能設備通?？煞譃橐噪姵貫榇淼木哂写笕萘?、短壽命的能量型儲能和以超級電容為代表的具有快速響應特性、長壽命的功率型儲能。儲能作為靈活性資源，在為電網提供調頻、調壓等輔助服務方面能夠發(fā)揮重要作用。文獻[5]提出一種儲能系統(tǒng)參與一次調頻的控制策略，能有效改善電網頻率波動和儲能SOC（荷電狀態(tài)）；文獻[6]提出一種分布式儲能集群調壓控制策略，能夠有效消除節(jié)點電壓越限問題，提升儲能系統(tǒng)運行經濟性；文獻[7]基于模型預測控制方法，提出了一種考慮退化成本的電池儲能參與調頻市場的控制方法，可使電池儲能在降低退化成本的同時保持較高的調頻性能指標，從而提高在調頻市場中的總收益。傳統(tǒng)的單一儲能系統(tǒng)在技術層面難以適應調頻輔助服務對能量與功率的多層次需求，而混合儲能系統(tǒng)由于可充分利用不同類型儲能在技術特性上的互補性，為靈活、高質量提供調頻輔助服務提供了可能，因此有必要對不同類型儲能介質間的功率控制開展研究[8-9]。

目前國內外已有混合儲能系統(tǒng)用于為電網提供服務的相關研究。文獻[10]提出了一種協(xié)調控制策略，實現(xiàn)了功率平衡。文獻[11]對混合儲能系統(tǒng)進行性能優(yōu)化，有效平抑了直流母線電壓波動。文獻[12-13]提出了完整的混合儲能系統(tǒng)的應用框架，并根據(jù)其提供調頻服務的經濟性對系統(tǒng)進行了優(yōu)化設計。文獻[14]提出了計及儲能壽命的混合儲能系統(tǒng)功率分配策略。文獻[15]分析了不同功率變換拓撲對提升電池壽命的效果。

上述研究均通過對混合儲能系統(tǒng)輸出功率進行控制以實現(xiàn)系統(tǒng)優(yōu)化。但是單純控制輸出功率以實現(xiàn)儲能器件壽命最大化會降低系統(tǒng)對服務需求信號響應的精準度，目前一些成型的電力輔助服務市場中，均設有基于服務性能的打分機制，較低的功率響應能力會降低系統(tǒng)的綜合收益。因此，如何在保證系統(tǒng)響應特性的基礎上開展功率控制仍有待研究。

本文首先建立了一種混合儲能系統(tǒng)應用框架，包括功率響應模塊、功率分配模塊與服務收益打分模塊，用于衡量系統(tǒng)控制方式的收益能力?；谠摽蚣?，提出一種基于收益量化的混合儲能系統(tǒng)功率控制策略，該策略考慮了不同儲能設備的壽命因素、功率提供能力與服務響應質量評分，對能量型儲能設備的SOC 進行控制，實現(xiàn)混合儲能系統(tǒng)提供調頻服務時的協(xié)調功率控制。

1 混合儲能系統(tǒng)運行收益模型

目前國內的電力輔助服務市場仍處于起步階段，本文基于美國區(qū)域電力傳輸組織PJM 的市場運行機制，以能源提供者的角度建立混合儲能系統(tǒng)運行框架[13]，如圖1 所示。該服務框架包含功率響應模塊、功率分配模塊與服務收益計算模塊。該框架可輔助混合儲能系統(tǒng)運營者對輔助服務信號做出最優(yōu)響應，以達成經濟效益最大化的目標。

圖1 混合儲能系統(tǒng)運行框架

1.1 服務響應機制

在每一固定間隔的時間段，區(qū)域電力組織將根據(jù)發(fā)電量與負荷的供需關系向混合儲能系統(tǒng)給出服務信號s，該信號代表了T 時刻混合儲能系統(tǒng)出力占其最大功率響應能力的比例，因此s∈[-1，1]。由于在混合儲能系統(tǒng)中，超級電容占比較低，因此決定系統(tǒng)最大功率響應能力的主要是電池，而超級電容主要用于平抑瞬變的功率分量，因此本文采用電池容量來確定混合儲能系統(tǒng)在時段T 的最大功率響應能力R。R 取決于系統(tǒng)所能提供的充電或放電功率中的最小值，如式（1）所示：

式中：Pd和Pc分別為系統(tǒng)該時刻的最大放電與充電功率；E 為該時刻電池內儲存的能量，可由電池SOC 計算得到；C 為電池標稱容量；a，b 分別為放電與充電效率因數(shù)。

由式（1）可見，系統(tǒng)在T 時段的最大功率響應能力由電池容量和T 時段電池SOC 決定，因此可通過控制系統(tǒng)在T 時段出力實現(xiàn)電池的SOC控制，減小電池壽命衰減。

1.2 功率分配拓撲

服務信號s 通過功率分配模塊分配給電池和超級電容。圖2 是兩種不同的混合儲能系統(tǒng)拓撲。其中圖2（a）是被動型混合儲能系統(tǒng)，其功率分配取決于電池和超級電容的阻抗。該方式結構簡單，減少了高功率變換器投資成本，同時方便電池和超級電容的更換與級聯(lián)，是目前工程中應用最為廣泛的混合儲能功率分配模式。但超級電容電壓受電池電壓限制，無法發(fā)揮其最大的效果。圖2（b）為全控型混合儲能系統(tǒng)，該方式通過功率變換器對超級電容與電池進行獨立控制，能夠最大程度發(fā)揮超級電容的效果，但是其控制系統(tǒng)復雜，且大規(guī)?；旌蟽δ芟到y(tǒng)的投資成本較高，因此本文采用主動型拓撲結構。

圖2 混合儲能系統(tǒng)拓撲

1.3 服務收益計算模型

混合儲能系統(tǒng)的服務收益計算模塊用于評估其在T 時刻提供服務所帶來的經濟收益與儲能壽命等效衰減損失成本之間的關系，本文定義如式（2）—（3）所示的服務收益計算模型：

式中：Q 為服務價格；R 為系統(tǒng)最大功率；PS為系統(tǒng)功率響應分數(shù)；Closs1，Closs2分別為電池儲能與超級電容儲能的壽命等效衰減損失成本；M1，M2分別為電池儲能與超級電容儲能的單位投資成本；Lbat和Lcap分別為電池儲能與超級電容儲能的壽命衰減量。

由式（2）可見，α 能夠描述在一段時間內，混合儲能系統(tǒng)出力帶來的壽命衰減所增加的成本與其提供服務帶來的效益之間的關系，其中ST為提供服務時長，Q 為實時服務結算價格。當系統(tǒng)功率響應分數(shù)PS（PS計算見1.5 節(jié)）很高時，即系統(tǒng)準確響應服務信號，收益Q 較高，但是此時電池的放電倍率、放電深度、平均SOC 都會有較大幅度的波動，此時儲能系統(tǒng)的計算壽命下降，導致等效壽命損失成本上升，因此，在計算混合儲能系統(tǒng)收益時應同時考慮響應性能與儲能壽命的協(xié)同效應。

1.4 壽命衰減模型

電池儲能壽命與放電過程中的平均SOC 與SOC 波動有關，在時間段[0，T]內，平均SOC 與SOC 波動如式（4）所示：

由于混合儲能系統(tǒng)中電池充放電為非標準循環(huán)，因此，采用式（5）定義等效放電循環(huán)Num：

式中：I（t）為充放電電流。

根據(jù)式（4）、式（5），采用文獻[16]提出的壽命損失模型，在時間段[0，T]內，電池壽命衰減量如式（6）所示：

式中：Kco，Kex，Ksoc，KT為電池固有參數(shù)；Tref和TB分別為等效溫度與實時溫度；Tlife為在容量衰減至80%時的壽命[11]。

1.5 服務評分模型

本文采用PJM 的系統(tǒng)功率響應分數(shù)PS來描述功率響應性能，其包含三個部分：相關性分數(shù)CS、延遲分數(shù)DS和準確分數(shù)AS[17]。如式（7）所示：

式中：rsignal，response（T，T+5min）為服務信號與系統(tǒng)出力之間的相關系數(shù)；T 為5 min 內間隔10 s 的全部時刻；DS由每5 min 內，相關系數(shù)最大的T 時刻計算得到，用于描述系統(tǒng)對服務信號的延時響應程度；Error 為功率數(shù)值誤差；AS由系統(tǒng)提供功率的數(shù)值誤差折算得到；t 時刻的PS由CS，DS與AS共同組成，其中系統(tǒng)每隔10 s 計算一次PS。由式（7）可見，系統(tǒng)功率響應分數(shù)可以用于描述混合儲能系統(tǒng)提供服務的準確性，由式（2）可知，其大小將直接影響系統(tǒng)收益。

2 基于收益量化的混合儲能系統(tǒng)功率控制策略

2.1 SOC 控制策略優(yōu)化目標分析

現(xiàn)有基于規(guī)則的混合儲能功率分配策略[13，18-19]與基于濾波的功率分配策略[20-23]均只能實現(xiàn)對電池儲能壽命等單一目標的優(yōu)化，無法同時考慮儲能提供服務的綜合收益。另一方面，由于混合儲能系統(tǒng)中超級電容儲能的配置容量一般較小，因此僅依靠現(xiàn)有的功率分配策略無法完全滿足能量型儲能SOC 的控制需求，因此有必要施加額外的控制環(huán)節(jié)以滿足能量型儲能SOC 的優(yōu)化目標?；诖?，本節(jié)對能量型儲能SOC 控制策略優(yōu)化目標進行分析。

由式（2）可知，在結算價格一定時，影響收益指標的因素有時段內的最大可調度功率、功率響應評分與等效成本損失。在本文所建立的混合儲能收益模型下，由式（1）可見，R 直接由電池儲能的SOC 決定，當SOC 為50%時，因系統(tǒng)同時具備最大的向上、向下調頻能力，系統(tǒng)具有最高的R，因此，通過控制電池SOC 維持在50%附近，可以提高系統(tǒng)收益。另一方面，由式（6）可知，電池的等效成本損失主要由電池SOC 波動與平均SOC 有關，較低的SOC 波動與平均SOC 能夠獲得較低的壽命損耗，進而提高系統(tǒng)收益。

然而在控制電池SOC 的過程中，不可避免地會降低儲能系統(tǒng)實際輸出功率與調頻服務信號之間的匹配程度，使影響SOC 變化較大的調頻服務信號難以被響應，導致系統(tǒng)功率響應評分下降，進而降低系統(tǒng)收益。因此，最大可調度功率、功率響應評分與等效成本損失對SOC 控制的目標存在差異，有必要建立以最大化服務收益指標α 為目標的SOC 控制策略。

2.2 混合儲能系統(tǒng)功率控制策略

基于現(xiàn)有的功率分配策略，本文提出如圖3所示的電池儲能SOC 控制策略。設置PI 控制器對電池儲能的輸出功率進行調節(jié)。當儲能系統(tǒng)SOC 偏移50%的控制目標時，系統(tǒng)將PI 控制器的計算輸出經由比例環(huán)節(jié)后疊加在由功率分配策略得出的電池儲能計劃輸出功率中，實現(xiàn)電池儲能SOC 的調整。

圖3 SOC 控制策略

由2.1 節(jié)分析可知，控制電池儲能SOC 為50%雖然能夠獲取最高的R，但同時會降低系統(tǒng)PS，因此對電池儲能SOC 的控制策略應具備動態(tài)調整能力。本文設置比例環(huán)節(jié)K 用于調節(jié)對電池儲能施加SOC 控制的程度，當K 較大時，系統(tǒng)對SOC 的控制加強；當K 較小時，系統(tǒng)對電池SOC的控制減弱。K 值由基本調節(jié)比例系數(shù)k 與動態(tài)補償系數(shù)k′疊加組成。其中k 為常數(shù)，k′由式（8）得出：

式中：m 為功率限值調節(jié)系數(shù)；ε 為系統(tǒng)功率最低允許值，可根據(jù)系統(tǒng)需求設定。

由式（8）可見，當R 低于系統(tǒng)設置的最低允許值且持續(xù)下降時，系統(tǒng)會因k′獲得較大的K值，使得系統(tǒng)加強對電池SOC 的控制以提升R，從而提升收益。而當系統(tǒng)的R 較高且未發(fā)生下降時，K 僅由k 決定，系統(tǒng)不會加強對電池儲能SOC 控制的程度。

2.3 控制參數(shù)優(yōu)化

由前文分析可知，本文提出的混合儲能功率控制策略具有如下兩個控制參數(shù)需要優(yōu)化：基本調節(jié)比例系數(shù)k 與功率限值調節(jié)系數(shù)m。上述兩個控制參數(shù)的取值直接影響系統(tǒng)的最終收益。由于遺傳算法對種群的多點尋優(yōu)方式使其較傳統(tǒng)數(shù)學優(yōu)化方法更易找到全局最優(yōu)解，且魯棒性較好，因此本文采用遺傳算法，以服務收益指標最大為目標，對上述控制參數(shù)進行優(yōu)化，優(yōu)化目標函數(shù)如下：

約束條件如下：

1）系統(tǒng)功率約束

式中：Pbat，Pcap分別為電池和超級電容的實際功率。

2）SOC 約束

式中：Sbat_min，Sbat_max分別為電池SOC 的上、下限值；Scap_min，Scap_max分別為超級電容SOC 的上、下限值。

3）儲能功率約束

式中：Pbat_min，Pbat_max分別為電池功率的上、下限值；Pcap_min，Pcap_max分別為超級電容功率的上、下限值，該值是通過儲能本體及儲能變流器設備的功率極限共同約束。

在混合儲能系統(tǒng)實際運行過程中，由于服務信號在短時間內對電池SOC 的影響相對較小，因此可每隔T 時間采用上述優(yōu)化方法對控制參數(shù)進行優(yōu)化，優(yōu)化參數(shù)可應用于下一服務時段。

3 仿真分析

為驗證本文提出的儲能SOC 控制策略的有效性，并進行控制參數(shù)優(yōu)化，本文搭建MATLAB/Simulink 混合儲能模型，調用遺傳算法工具箱對控制參數(shù)進行優(yōu)化，算例中系統(tǒng)主要參數(shù)如表1所示。

表1 混合儲能系統(tǒng)主要參數(shù)

在對混合儲能系統(tǒng)施加了本文提出的收益量化的能量型儲能SOC 控制策略后，系統(tǒng)的仿真結果如圖4、圖5 所示，其中HESS-1 為不施加SOC 控制的混合儲能系統(tǒng)，HESS-3 為施加本文SOC 控制策略后的系統(tǒng)。本文選取兩種不同的運行工況，分別為同時具備連續(xù)向上和向下的調頻工況，與連續(xù)向下的調頻工況。

圖4 服務工況1（2019 年6 月21-23 日）計算結果

由圖4、圖5 可知，在整個服務區(qū)間內，有多段持續(xù)充電或放電的需求導致電池儲能SOC持續(xù)向單方向變化，大幅度降低了系統(tǒng)的最大功率響應能力。在此類過程中，在不施加本文所提SOC 控制的情況下，系統(tǒng)的最大功率響應能力較低，是收益降低的主要原因。在施加了本文SOC控制策略之后，系統(tǒng)在此類過程中的SOC 變化明顯下降，雖然功率響應評分有所下降，但處于允許范圍內?？梢娤到y(tǒng)經過優(yōu)化在R 與PS之間形成了平衡，以實現(xiàn)總體收益最大化。

在兩種不同的調頻服務工況下，電池儲能SOC 平均值為50.01%與49.99%，平均功率響應評分分別為0.96 與0.97，可見系統(tǒng)在保證功率響應能力的基礎上，實現(xiàn)了電池儲能SOC 的控制目標。

在2019 年全年范圍內，隨機選擇8 個服務時段，每個服務時段持續(xù)3 天，用于驗證本文策略的收益能力。在施加了本文提出的SOC 控制策略后，儲能系統(tǒng)參與調頻輔助服務的收益如表2所示，所選8 個時段的平均收益為4 384 美元/天，相比于未施加本文提出SOC 控制策略的混合儲能系統(tǒng)與純電池儲能系統(tǒng)，收益分別提升了58.6%與64.8%。

表2 調頻服務費用明細

4 結論

本文提出了一種混合儲能系統(tǒng)應用框架，包括功率響應模塊、功率分配模塊與服務收益打分模塊，用于衡量系統(tǒng)控制方式的收益能力。在此基礎上，提出了一種基于收益量化的能量型儲能SOC 控制策略，提升系統(tǒng)的綜合經濟性。根據(jù)PJM 組織提供的實時服務信號與價格數(shù)據(jù)建立仿真模型，結果顯示，運行本文提出的雙目標控制方式下，系統(tǒng)在所選的8 個運行時段平均收益為4 384 美元/天，相比于未施加本文提出SOC 控制策略的混合儲能系統(tǒng)與純電池儲能系統(tǒng)，收益分別提升了58.6%與64.8%。