張嘉誠，夏向陽，鄧子豪，陳貴全

(長沙理工大學 電氣與信息工程學院，湖南 長沙 410114)

0 引言

隨著社會經濟的發(fā)展，風力、光伏等新能源技術快速發(fā)展[1-2]，大規(guī)模儲能系統(tǒng)因其配置靈活、響應速度快，能夠較好地保證新能源供電的平衡性和連續(xù)性[3-5]。儲能技術作為智能電網(wǎng)領域中關鍵的組成部分，其發(fā)揮的作用越來越重要[6-8]。國家以及地方關于儲能方面的政策頻頻出臺，并且發(fā)展儲能有效帶動了地方經濟增長，儲能技術迎來了高速發(fā)展期[9]。為了保證電網(wǎng)在不同擾動下的安全穩(wěn)定，大規(guī)模儲能在電網(wǎng)調頻中的應用是當今研究熱點[10-14]。

目前，國內外學者對參與電網(wǎng)一次調頻的儲能電站控制策略進行了大量研究。文獻[15]建立了符合調頻需求的儲能電池模型，提出儲能調頻輸出功率調節(jié)模式，并體現(xiàn)了相比傳統(tǒng)機組的優(yōu)勢。文獻[16]在下垂控制中采用恒定的下垂系數(shù) ，沒有考慮電池荷電狀 態(tài) （ state of charge，SOC）對儲能輸出功率的影響。當前針對大規(guī)模儲能電站輔助電網(wǎng)調頻的研究多采用定系數(shù)法，連續(xù)負荷擾動可能使儲能單元產生過充過放現(xiàn)象，進而發(fā)生不可控安全事故，考慮經濟性，當前電池儲能成本較高，對電池控制不當會影響儲能系統(tǒng)長時間可持續(xù)發(fā)展。文獻[17-18]均考慮到電池SOC，分別提出變系數(shù)下垂控制與自適應下垂控制，更好地調整電池出力。文獻[19]為緩解擾動初期頻率惡化程度，新增虛擬慣性控制，但配合下垂控制僅設置時間延遲，一次調頻效果略有不足?，F(xiàn)有研究都是將儲能系統(tǒng)看作一個整體進行能量調度，沒有考慮健康狀態(tài)（state of health，SOH）對電池充放電的影響，缺少對儲能系統(tǒng)內部結構的考慮，而實際工程中儲能電站是由多組電池簇并聯(lián)組成。

綜上所述，本文充分考慮電池儲能結構特點及關鍵狀態(tài)參數(shù)，針對當前儲能電站參與電網(wǎng)一次調頻的不足，提出一種考慮儲能單元SOC、SOH及多儲能單元組優(yōu)先投切問題并融合虛擬慣性和可變下垂控制的綜合控制策略，在傳統(tǒng)虛擬慣性控制基礎上引入健康因子，根據(jù)SOH調整出力深度；在估計電池SOC、SOH的同時，引入儲能單元組優(yōu)先投切判據(jù)，根據(jù)各儲能單元狀態(tài)進行優(yōu)先排序；以頻率變化率的死區(qū)作為控制策略的切換點，在可變下垂控制的基礎上增加SOH變量。通過提出的控制策略來控制儲能單元組的投切出力，在保證快速響應電網(wǎng)一次調頻的同時也保證了儲能電站運行的經濟性和安全性。

1 儲能電站參與電網(wǎng)一次調頻方法

大型儲能電站的儲能單元組數(shù)量較多，常規(guī)儲能電站拓撲如圖1所示。

圖1 儲能電站并網(wǎng)結構示意Fig. 1 Illustration of energy storage power station into the grid

本文將2種控制策略相結合，虛擬慣性控制一般在負荷擾動初期產生作用，此時頻率變化率較大，僅靠下垂控制無法快速降低頻率變化率，虛擬慣性控制可快速阻止電網(wǎng)頻率惡化且減小最大頻率偏差。但考慮儲能容量問題，慣性控制不能長時間作用，在阻止頻率惡化后，采用下垂控制繼續(xù)調頻，在兼顧儲能荷電狀態(tài)和健康狀態(tài)的同時減小頻率穩(wěn)態(tài)誤差。考慮到儲能電站的經濟性和安全性，基于儲能單元SOC、SOH的估算，對各個儲能單元組進行運行狀態(tài)評判，對各儲能單元進行合理的投切。含儲能系統(tǒng)的電網(wǎng)一次調頻模型可以等效為圖2所示的動態(tài)模型。

圖2 儲能系統(tǒng)參與電網(wǎng)一次調頻的動態(tài)模型Fig. 2 Dynamic model of energy storage system participating in primary frequency regulation

其中，s為拉氏算子；KG為傳統(tǒng)發(fā)電機組的單位調節(jié)功率；TG、TCH、TRH分別為傳統(tǒng)發(fā)電機組的調速器時間常數(shù)、汽輪機時間常數(shù)、再熱器時間常數(shù)；FHP為再熱器增益； ?PL(s)為負荷擾動量； ?PB(s)為儲能系統(tǒng)出力；為虛擬慣性控制出力；為虛擬下垂控制出力；M為電網(wǎng)慣性時間常數(shù)；D為負荷阻尼系數(shù)。

根據(jù)以上分析，本文策略在擾動初期頻率變化率大時采用引入健康因子的虛擬慣性控制以減緩頻率惡化速度及惡化程度；在渡過頻率惡化期后采用系數(shù)可變的下垂控制并結合SOC、SOH估計對各儲能單元組進行優(yōu)先級排序，響應電網(wǎng)頻率波動時，將優(yōu)先級高的儲能單元組投入工作既能保證調頻效果又能保證儲能電站的經濟性和安全性。在調頻死區(qū)外，當頻率偏差?f＞0(?f＜0)時，若頻率偏差率 dft/dt＞0(dft/dt＜0)則啟動虛擬慣性控制，所有儲能單元同時出力，迅速阻止頻率進一步惡化，若頻率偏差率dft/dt＜0(dft/dt＞0)則啟動下垂控制，根據(jù)各儲能單元SOC、SOH對儲能變流器（power conversion system，PCS）選擇投切，2種控制相互配合最終實現(xiàn)頻率的快速恢復。

2 儲能電站參與電網(wǎng)一次調頻的控制策略

2.1 改進儲能系統(tǒng)虛擬慣性控制

為維持電網(wǎng)穩(wěn)定運行，中國一般規(guī)定電網(wǎng)頻率偏移為 0.2～0.5 Hz或者–0.5～–0.2 Hz[20]，慣性控制在短時內提供大功率支撐電網(wǎng)，可有效緩解頻率變化陡度，改進虛擬慣性響應可表示為

式中： ?Pit為t時刻第i組儲能單元的虛擬慣性響應值；Gt為改進虛擬慣性系數(shù)； dft/dt為t時刻的頻率變化率；Rs為虛擬慣性控制調頻死區(qū)。虛擬慣性控制在短時間作用，對電池的荷電狀態(tài)影響較小，因此不考慮SOC變化對其輸出功率的影響。

因傳統(tǒng)虛擬慣性控制可有效抑制頻率擾動初期的惡化程度，但是由于維持虛擬慣性控制需要儲能單元輸出大功率支撐，循環(huán)多次會加速電池老化。本文引入健康因子的概念，結合考慮電池SOH來調整儲能系統(tǒng)慣性出力，改進虛擬慣性系數(shù)為

式中：G0為固定慣性系數(shù)；GH為關于SOH的健康因子；SOH,t為電池t時刻健康狀態(tài)；SOH,max和SOH,min為電池健康狀態(tài)上下限，分別為1.0, 0.8。

綜上可知，改進的儲能電站虛擬慣性控制在電網(wǎng)頻率波動初期，通過引入健康因子，所有儲能單元根據(jù)各自SOH調整出力深度，實現(xiàn)儲能電站向電網(wǎng)持續(xù)快速地注入有功功率，并有效延緩電池容量衰減速度。

2.2 基于電池狀態(tài)估計的優(yōu)先順序指標

大規(guī)模儲能電站的儲能單元分為若干組，分別經由PCS并聯(lián)，在實現(xiàn)調頻效果的同時也應考慮電池儲能的經濟安全性，為此，本文在對SOC、SOH估計的情況下，進而對各個儲能單元組的動作優(yōu)先順序進行分級排序，按照確定的優(yōu)先順序選擇儲能單元組投入工作。

現(xiàn)應用工程一般使用安時積分法進行SOH狀態(tài)估計，但該方法沒有考慮電池多次循環(huán)后內部材料的退化、計算損耗等問題，需要頻繁進行校準。由此，本文加入一種新的SOC和SOH估計策略，基于電池二階電路模型，對電池電壓的測量值和計算值之間進行實時比較，結合PI控制器，提供更準確的狀態(tài)估計值。

總體的估算框圖如圖3所示，其中，V(t)和i(t)為ESS實際運行過程中測得的電壓電流。然后將V(t)與電路模型Vmodel(t)提供的值進行比較，并由PI1控制器進行放大，提供一個校正項ΔE0，用于估計空載電壓E0。根據(jù)廠家提供數(shù)據(jù)表的關系SOC(E0)來估計SOC，再將其與采用庫侖計數(shù)法得到的SOC進行比較，經過PI2放大誤差，輸出?VRi作為被用作充電和放電期間模型內阻輸出的校正因子，在SOC值偏低時， ?VRi表示內部電阻Ri的增量。

圖3 實時SOC和SOH估計策略Fig. 3 Real-time SOC and SOH estimation strategy

SOH的估計方法有多種，本文中SOH計算表示為實際容量Ccap與額定容量Cn的比率。

式中：Q表示為一段時間內電流的時間積分；t=[t1,t2]；為開路電壓。

可以在不延時的情況下估計Ccap，即

計算得到儲能電池關鍵參數(shù)SOC、SOH的值后，為了更好地控制儲能單元組的投切，本文引入考慮儲能單元SOC及SOH的優(yōu)先排序工作策略。大規(guī)模儲能電站在連接方式上選用串并聯(lián)方式成簇，因此，對儲能單元組進行優(yōu)先排序控制能夠最大限度地發(fā)揮儲能電站的潛力。優(yōu)先排序的計算式為

式中：K為優(yōu)先系數(shù)；SOC,i、SOH,i分別為第i組儲能單元實時荷電狀態(tài)、健康狀態(tài)；α、β為權重系數(shù)，α∶β= 1∶2。

根據(jù)優(yōu)先排序計算式得到各儲能單元的優(yōu)先系數(shù)，如圖4所示，優(yōu)先系數(shù)K越大，儲能單元組動作優(yōu)先級別越高；反之，儲能單元組動作優(yōu)先級別越低。若Δf＜0，儲能系統(tǒng)吸收電網(wǎng)功率，則優(yōu)先選擇實時SOC較小的儲能單元組；若Δf＞0，儲能系統(tǒng)釋放功率支撐電網(wǎng)，則優(yōu)先選擇實時SOC較大的儲能單元組，充放電2種情況均優(yōu)先考慮SOH更好的儲能單元。

圖4 儲能單元優(yōu)先排序示意Fig. 4 Schematic diagram of energy storage unit prioritization

為方便下垂系數(shù)的修訂，依據(jù)儲能單元SOC將其荷電狀態(tài)進行劃分，SOC,max、SOC,max-s、SOC,min-s、SOC,min分別為儲能單元組的正常工作上限、穩(wěn)定工作上限、穩(wěn)定工作下限和正常工作下限。

2.3 基于SOC、SOH的儲能系統(tǒng)可變下垂控制

儲能電站輔助調頻的下垂控制是在下垂特性的基礎上根據(jù)頻率偏差控制儲能系統(tǒng)的有功輸出，從而穩(wěn)定電網(wǎng)頻率。傳統(tǒng)頻率下垂控制策略為

在傳統(tǒng)下垂控制的基礎上加入SOC、SOH2個變量實現(xiàn)下垂系數(shù)可變，并且結合對多組PCS的優(yōu)先投切控制，實現(xiàn)對電網(wǎng)頻率偏差控制以及使儲能單元維持在健康狀態(tài)。

充放電工況不同SOC、SOH值對下垂系數(shù)影響為

（1）電池充電工況。

當SOC∈[0,SOC,min]時，儲能電池電量充足，故不考慮荷電狀態(tài)系數(shù)以最大化保證調頻效果，計算式為

（2）電池放電工況。

所提改進下垂控制策略根據(jù)不同SOC、SOH實時計算下垂控制系數(shù)來控制儲能單元輸出功率大小。當電網(wǎng)頻率波動時，儲能單元根據(jù)自身狀態(tài)動態(tài)調節(jié)出力大小，在保證電網(wǎng)頻率需求的同時盡可能使儲能電池處于健康安全的狀態(tài)。

3 儲能電站參與一次調頻的綜合控制策略

3.1 調頻綜合控制策略

在上文討論的控制策略中，各控制的動作時機和動作效果都不相同，為優(yōu)化儲能電站的調頻效果及保持儲能單元狀態(tài)，提出的優(yōu)化控制策略如圖5所示。以 ?f＞0，即儲能系統(tǒng)需要釋放功率支撐電網(wǎng)為例。

圖5 儲能電站參與一次調頻的綜合控制策略Fig. 5 Integrated control strategy for primary frequency regulation of energy storage power station

（1）儲能系統(tǒng)實時監(jiān)測電網(wǎng)頻率ft以及各儲能單元的SOC、SOH，參考國內關于調頻偏差死區(qū)的標準，調頻死區(qū)fd=0.033 Hz。當實時電網(wǎng)頻率與參考電網(wǎng)頻率差值大于fd時，進入下一步判斷，否則循環(huán)監(jiān)視。

（2）當 ?f＞0且頻率變化率為負 (dft/dt＜0)，若頻率變化率的絕對值超過了虛擬慣性控制死區(qū)Rs，此時虛擬慣性控制啟動，所有儲能單元按照式（1）計算出力，同時響應電網(wǎng)一次調頻。

（3）當頻率偏差達到最大，即 (dft/dt=0)，此時進入頻率恢復階段時，虛擬慣性控制閉鎖。

（4）啟動下垂控制之前，根據(jù)監(jiān)測得到的SOC、SOH值以及式（8）對各儲能單元進行優(yōu)先級排序，將優(yōu)先系數(shù)大的儲能單元投入運行，優(yōu)先系數(shù)大則代表該儲能單元的SOC及SOH在所有儲能單元中均處于良好狀態(tài)。在此基礎之上投入運行的儲能單元采用系數(shù)可變的下垂控制進行有功功率輸出以恢復電網(wǎng)頻率。

儲能電站充電 (?f＜0)時的控制策略和上述過程類似。

3.2 調頻評價

為了評價儲能系統(tǒng)運用本文策略參與電網(wǎng)一次調頻的效果，在分析幅頻特性的基礎上得出時域評價指標。

在階躍負荷擾動的工況下，提出4個關鍵評價指標， ?fs為擾動后的穩(wěn)態(tài)頻率偏差，代表調頻的最終效果， ?fm為最大頻率偏差，代表對擾動的抑制效果；ts為調頻完成時間，代表儲能系統(tǒng)整體響應速度，tm為調頻峰值時間，代表儲能慣性響應的支撐速度，其值均越小越好。

在連續(xù)負荷擾動的工況下，主要將頻率偏差和荷電狀態(tài)偏差的均方根值作為一次調頻的評價指標，以此來反映一次調頻效果和儲能單元的電量健康。

式中：ft為t時刻電網(wǎng)實時頻率；QSOCt為t時刻儲能單元實時荷電量；f0為參考頻率，設為50 Hz；QSOC_ref為參考荷電量，設為0.5；f、Q分別代表頻率指標和荷電狀態(tài)指標。

4 仿真驗證

本文所提控制策略以搭建區(qū)域模型為基礎，模擬儲能電站結構加入多組儲能單元進行仿真驗證。

系統(tǒng)額定頻率為50 Hz，包括1臺額定容量為100 MW的傳統(tǒng)火電機組，3組儲能單元并聯(lián)組成額定容量為 3.15 MW/6.33 (MW·h)的儲能系統(tǒng)，其額定電壓為380 V，系統(tǒng)仿真示意如圖6所示，參數(shù)標幺值是以額定頻率50 Hz和傳統(tǒng)機組額定容量作為基準值。為了說明本方法的適用性，以2種不同工況進行分析說明。

圖6 系統(tǒng)仿真示意Fig. 6 System diagram for simulation

4.1 階躍負荷擾動工況

假設在階躍負荷擾動中A、B、C 3組儲能單元的初始SOC分別為0.9、0.85、0.75，當電網(wǎng)正常運行時，加入幅值為0.015標幺值的階躍擾動，對比在本文控制策略、定K系數(shù)控制法和無儲能3種不同策略下電網(wǎng)頻率恢復情況以及各儲能單元荷電狀態(tài)變化情況，結果如圖7所示。

圖7 階躍擾動下系統(tǒng)響應仿真結果Fig. 7 Simulation results of system response under step disturbance

由圖7 a)可知，因慣性控制作用，本文方法相較其他2組方法對于擾動初期的頻率惡化程度抑制效果明顯，無儲能下降斜率最大，其次是定K法。相較于無儲能來說定K法的頻率最大偏差較小，由于定K法全程采用固定功率對電網(wǎng)進行調頻，其儲能系統(tǒng)因電量快速被耗盡而過早停止運行。本文提出的控制策略在頻率偏差及頻率偏差率超過慣性控制和下垂控制的調頻死區(qū)時，2種控制策略分別作用，使得系統(tǒng)的最大頻率偏差、頻率下降斜率均最小。為延長電池使用壽命以及考慮儲能電站安全性、經濟性，采用下垂法控制電池放電時，考慮3組儲能單元的剩余電量，優(yōu)先將處于充電飽和區(qū)域的A組儲能單元投入系統(tǒng)運行，其余單元組暫時停止工作。

由圖7 b)可知，在頻率變化初期虛擬慣性控制3組儲能單元同時投入運行；頻率偏差達到最大值時，虛擬慣性控制閉鎖啟動下垂控制，考慮運行工況及各儲能單元狀態(tài)，經式（8）計算，A組儲能單元優(yōu)先級最高投入運行，B、C 2組暫停工作，經過1個周期重新判定，C組仍不參與調頻，A組切除，B組儲能單元投入運行，如此往復，最終達到1次調頻效果。3組儲能單元SOC以均衡的趨勢下降且均處于健康工作區(qū)內。本文綜合策略相較其他方法有明顯優(yōu)勢，在大規(guī)模儲能應用中，能更好地發(fā)揮儲能潛力，保持電池容量。

調頻評價指標如表1所示，由表1可以看出，在階躍負荷擾動工況下，本文方法有效減小了最大頻率偏差和最終的穩(wěn)態(tài)誤差，且到達穩(wěn)態(tài)誤差的時間更短。

表1 階躍負荷擾動評價指標Table 1 Evaluation index of step load disturbance

4.2 連續(xù)負荷擾動工況

儲能參與電網(wǎng)調頻作用時間較短，為了使仿真結果更加明顯，體現(xiàn)本文控制策略的作用效果，故將A組儲能單元初始SOC設為臨界充電狀態(tài)0.9，B組SOC設為0.6，C組SOC設為臨界放電狀態(tài)0.2。因為儲能輔助電網(wǎng)一次調頻主要是應對較小幅度的負荷擾動，通常約為負荷峰值的1%，因此，本文假設連續(xù)負荷的變動平均幅值為1%～3%。

連續(xù)負荷擾動曲線如圖8a)所示。不同控制策略下電網(wǎng)頻率偏差曲線如圖8b)所示，本文所提控制方法下3組儲能單元SOC變化曲線如圖8c)所示，評價指標如表2所示。

圖8 連續(xù)擾動下系統(tǒng)響應仿真結果Fig. 8 Simulation results of system response under continuous disturbance

表2 連續(xù)負荷擾動評價指標Table 2 Evaluation index of continuous load disturbance

由圖8 b)可知，在連續(xù)負荷擾動下，本文所提控制策略對比無儲能和采用下垂定K法，頻率偏差的情況明顯降低，更好的保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。由圖8 c)可知，由于A組儲能單元處于臨界放電狀態(tài)，相較于B組放電功率更大，SOC下降更快，C組處于臨界充電狀態(tài)，在系統(tǒng)功率缺額時不參與工作，僅在系統(tǒng)功率過剩時投入工作，避免電池出現(xiàn)過放情況，最終各儲能單元組的荷電狀態(tài)均向健康的工作狀態(tài)變化。對比其他單一儲能單元的控制方法，本文方法考慮實際工況，更適用于工程應用，避免電池過充過放情況發(fā)生的同時也達到了較好的調頻效果，驗證了本文控制策略的有效性。

由表2中數(shù)據(jù)可以看出，連續(xù)負荷擾動工況下無儲能調頻效果最弱，本文策略略優(yōu)于定K法，并且對于Q指標，本文所提方法考慮電池狀態(tài)對出力深度的影響，仿真結果顯示較好。由于大量新能源發(fā)電并網(wǎng)，電網(wǎng)頻率擾動的次數(shù)更加頻繁，儲能調頻更應在安全的前提下利用好本身能量轉換的優(yōu)勢。

5 結論

運用本文所提控制策略，在電網(wǎng)需要時提供必要的功率輸出，目前所提調頻策略中，并未考慮其結構中電池簇并聯(lián)運行的實際情況。在調頻效果相當?shù)那闆r下，把延長電池使用壽命作為切入點進行研究就顯得尤為重要，本文研究重點也在于此。通過仿真也驗證了其有效性。

（1）本文提出的綜合控制策略考慮了儲能電站內部儲能單元的并聯(lián)運行結構，在估計各個儲能單元SOC、SOH的基礎上，對多組儲能單元進行投切控制，在保證對電網(wǎng)調頻效果的同時，使電池盡量處于安全工作區(qū)域中。

（2）所提方法的適用性較好，無論是在階躍擾動還是連續(xù)擾動下，都能使電網(wǎng)頻率快速的回歸到穩(wěn)態(tài)偏差，保證了電網(wǎng)頻率的穩(wěn)定性。

（3）在頻率變化初期，為了防止頻率進一步惡化，所有儲能單元同時參與虛擬慣性控制共同出力，頻率偏差變化率下降至慣性控制死區(qū)外后，根據(jù)各儲能單元狀態(tài)進行優(yōu)先級排序，啟動下垂控制，配合各儲能單元進行調頻。充分發(fā)揮儲能電站多儲能單元并列運行的優(yōu)勢。