分布式能源儲能技術及關鍵技術研究

馬嘯遠，孟中強，姚天亮，李 飛

（中國能源建設集團甘肅省電力設計院有限公司，蘭州730050）

國外能源研究機構通過調研市場能源需求數據，對其儲存容量進行擴增，文獻[1]通過設計松弛調峰儲能系統增加了能源儲存容量，利用多目標能源消納方式控制縮減能源消耗量，采用灰色PSO 算法顯示儲能系統中的能源消耗量數據，達到儲存監測的目的。但這種方式占據了大量的能源空間，加大了儲存空間壓力；文獻[2]設計多區域熱網儲能模型劃分出多種儲能區域，利用凸多面體抽象域技術壓縮能源儲存空間，利用Tent 映射混沌優化算法統計能源儲存過程數據，解決能源儲存空間過大的問題。但這種方法存在一定的安全隱患，空間壓力過大導致儲能裝置不穩。

針對上述研究的分布式能源儲能技術出現的問題，本文根據現場調研數據，設計分布式能源儲能系統，對其儲能模型，能源傳輸方式進行技術化改進，并采用算法程序控制系統的均衡，保證儲能系統的穩定。

1 分布式能源儲能系統

針對上述技術的不足，本研究設計微網儲能拓撲模型，制定最佳能源運輸方式，設計邏輯運輸方式，采用Nash 均衡算法保證能源儲存系統的穩定，實時顯示儲能罐中的壓力數據和能源數據，增強其安全性[3]，分布式能源儲能系統如圖1所示。

圖1 分布式能源儲能系統Fig.1 Distributed energy storage system

本文設計的分布式能源儲能系統采用非接線電磁傳遞的方式進行數據傳輸，利用無線網絡和C卡讀取的方式完成控制判斷，主要控制單元為能源服務器、智能主機和移動終端，三者之間通過無線網絡完成能源服務器與智能主機的數據交互，智能主機與移動終端的交互，能源服務器與移動終端通過邏輯通道連接。指令控制室負責分布式能源管理模塊的指令調度和運營管理，能源供應線路采用新型邏輯線路運輸方法，通過LED 屏顯示實時數據變化，利用觸摸鍵盤的方式對系統模塊進行操控[4]。能源儲能管理核心技術為微網儲能拓撲模型，通過儲能模型結構完成分布式能源的儲能設計，解決傳統儲能方式存在的問題。微網儲能拓撲模型數據一般由C 卡和非接卡方式完成讀取，根據C 卡讀取數據制定能源邏輯運輸線路，非接卡預讀過程主要完成能源模型數據預測，通過無線IC 傳輸的方式為終端設備提供參考；同時模型輸出數據通過USB 通信的方式完成與PC 端口的對接，形成模型與應用端口的互連設計。在此結構中由Nash 均衡模塊和數頻接入模塊完成能源儲能管理的視頻監控，同時數頻接入數據通過能源傳輸記錄在微機數據庫中[5]。

2 微網儲能拓撲模型

根據現階段能源儲能方式進行分析，通過了解能源產出、儲存和應用量進行設計，對其儲存方式通過微網儲能拓撲模型結構完成儲能裝置的改進，極大提高了儲能容量，微網儲能拓撲模型如圖2所示。

圖2 微網儲能拓撲模型Fig.2 Microgrid energy storage topology model

微網儲能拓撲模型在現有儲能結構的前提下進行設計，將能源儲存方式進行分布式改進，主要作用設備為靜態開關、主隔離網設備、斷路器和潮能控制器，靜態開關通過定時器控制能源管理系統的運行；主隔離設備將能源變電站與儲能系統分割；斷路器對微電網調度線路進行保護[6]；潮能控制器負責控制能源的涌入量。微網儲能模型將能源管理器、各終端負荷、儲能裝置和變電站相互結合，既完成能源的分布式儲能過程，又實現了能源與電網的聯網控制，是分布式儲能系統的核心技術結構。微網儲能類型包括微型燃料能源、風電能、光熱能和微電池能源等各項新能源類型，而這些能源的保存形式主要通過能源機組來完成，根據能源類型的不同選取相應的儲能方式，能夠適應能源個體間的特點完成儲能[7]。根據輸入的能源類型將儲能方式分為能耗型和儲存型兩種，能耗型儲能方式儲存時間短暫，更新換代速度較快，一般具有需求量高，應用范圍廣的特點；儲存型儲存時間長，更換速度緩慢，一般具有儲存量大，應用范圍小的特點。

微網儲能拓撲模型的建立使儲能過程能夠根據不同的能源類型進行特定儲存，對不同能源產生的負荷進行分類控制，使負荷達到輸出標準[8]。在拓撲模型設計過程采用多項先進技術和設備，實現大規模能源的合理儲存，同時保證儲存能源的順利輸送，是建立邏輯運輸線路的前提條件。

3 能源邏輯運輸方式

通過分析系統儲能量和能源類型，對不同能源的利用設計邏輯運輸過程，以保證儲存的能源以最快速度運輸到所需部門，通過設置多種信號控制線路中的能源流向，并對儲能余量進行監測，能夠有效地防止能源浪費[9]。能源邏輯運輸方式如圖3所示。

圖3 能源運輸方式Fig.3 Energy transport modes

邏輯化能源運輸線路由多個邏輯控制裝置組成，首先對微網模型儲能罐中的能源進行計量，根據需求量和儲存量確定運輸策略，通過邏輯控制確定儲存位置；邏輯配送確定運輸方式；數字驅動確定送達位置，并與控制系統完成指令交互[10]。能源計量裝置能夠完成微網儲能罐的余量檢測，將檢測量輸入到邏輯控制和配送單元，為能源的運輸提供支持。保護裝置負責維護邏輯運輸線路安全，系統出現問題能夠及時反應，避免造成裝置損壞，能夠及時切斷需求側的能源供應。邏輯配送與數字驅動兩側設置緊急預警信號，主要針對余量檢測異常強行停止運輸，避免邏輯線路的過量運輸[11]。

能源分配策略的制定通過轉換能源計量數據完成微網能源的儲量和余量信號測定，余量檢測根據測定的信號進行能源邏輯的控制，主要通過控制信號和邏輯信號完成。整個能源邏輯的運輸實現了微網儲能模型的完美配送，能夠對需求側提供的能源需求量進行設計，完成分布式能源的邏輯控制，通過測定的各種信號完成能源分配，形成最有效的能源利用方式。

4 Nash 均衡算法

納什均衡（Nash equilibrium）主要對存在關聯的事物形成博弈局面，在博弈過程中個體間的變化會導致整體的變動，而若個體改變狀態，則博弈中的其它個體均不會發生改變，即在群體性管理中必存在Nash 平衡。在此時間內模型收錄的能源函數為

式中：F表示儲能模型收錄的能源類型函數；vt表示儲能時間內能源類型分析時間；π 表示不同類型的能源錄入參數；Cge，Cgc和Cgp表示風電能、光熱能和微電池能源函數式。

根據模型中錄入能源的參數進行Nash 均衡整定，其整定函數表示為

經過Nash 均衡之后儲能系統中的能源保持穩定，此時設定的能源儲存指標為

對于均衡的能源儲能系統，若進行能源供應，需保證供應策略的最優化，本文通過ε-greedy公式制定并執行。

對制定的最優能源供應策略進行分析，通過對比不同狀態下有效率差確定制定策略函數的優越性，即：

式中：ΔQ表示能源有效供應差值；表示均衡狀態下的能源供應有效率；表示未達均衡狀態的能源供應有效率；σ 表示能源市場允許的最大供應差。

5 試驗結果與分析

實驗過程在Intel i9 9600KF 計算機，4.0 GHzCPU和64+128 GB 內存雙核PC 機運行。現場實驗環境設置，實驗采集信號為數據采集器，監控方式為攝像監控，傳輸方式WLAN 5G 信號傳輸，信號傳輸速率＞4.5 MB/s，算法程序運算誤差＜1.5%。在此環境下進行實驗，參數配置如表1所示。

表1 環境參數與配置軟件Tab.1 Environmental parameters and configuration software

本設計試驗對蓄電池組診斷技術進行研究，根據實驗數據分析，對同種型號的電池容量和診斷精度進行實驗，根據Proteus 仿真軟件對實際工作過程進行仿真演示，分布式儲能系統仿真如圖4所示。

根據圖4 仿真結果對比各設計方案具體效果，根據式（4）計算能源有效率，將實驗中各項參數統計數據。進而驗證本研究的有效性，將實驗結果匯總數據表，最終顯示分布式儲能系統數據記錄如表2所示。

圖4 分布式儲能系統仿真圖Fig.4 Simulation diagram of distributed energy storage system

表2 分布式儲能系統數據記錄Tab.2 Distributed energy storage system data record

通過表2 數據分析，本設計采用的分布式能源儲能系統的儲能容量為867.59 MW，最大能源利用率達到88.3%，計算誤差為0.86%；因此本研究對能源儲能技術的設計具有較高可行性。

根據實驗結果顯示3 種不同方案的儲能容量條形圖，通過對比方式分析各系統容量差值，系統儲能容量條形圖如圖5所示。

圖5 系統儲能容量條形圖Fig.5 Bar graph of system energy storage capacity

圖5 為3 種不同儲能方案的儲能容量條形圖，其中本設計最大儲能容量為867.59 MW；文獻[1]采用的松弛調峰儲能系統最大儲能容量為764.46 MW；文獻[2]設計的多區域熱網儲能方式最大儲能容量為621.78 MW。本研究儲能系統容量最大。

通過對比各設計方案的能源利用率，進一步完成對比實驗，根據VMWare Player 16 軟件實現能源的虛擬儲能過程，得到系統能源利用率曲線對比如圖6所示。

圖6 系統診斷精度曲線Fig.6 System diagnostic accuracy curve

通過對比發現3 種系統能源利用率隨儲能容量的變化而變化，本研究系統在儲能容量為400 MW時，能源利用率為70%，儲能容量為1000 MW 時，能源利用率為85%，能源利用率最高為88.3%，此時儲能容量為867.59 MW；文獻[1]能源利用率最高為74.6%，文獻[2]能源利用率最高為68.1%。因此本研究儲能容量最大，能源利用率最高，計算誤差最小，體現出本設計儲能方案的優越性。

6 結語

本文對分布式能源的儲能技術進行研究，設計微網儲能拓撲模型提高系統儲能容量，將輸入量較多的能源進行分布式儲存，同時設立不同的負荷標準，使儲能容量達到最大。對能源的供應線路進行設計，通過邏輯控制的方式制定最優運輸線路，提高能源利用率，保證分布式能源的綠色發展。利用Nash 均衡算法控制能源罐中的平衡，使能源的流入和流出盡可能減小對儲能系統的影響，并通過公式計算能源供應有效性，提高系統能源分配的信服力。但是本研究在實驗過程中仍存在問題，能源分布太多導致管理松散，儲能均衡過程影響能源送達時間等問題仍待解決。