关于储能系统的能量调度的文献综述
摘要：储能系统具有双向充放电的运行特性，既可以吸收电能，也可以释放电能。鉴于此种性能，其在电力系统中通常有如下三种作用：电力系统采用储能装置可节约系统综合用电成本， 在低成本时吸收电能，在高峰时释放，获得峰谷电价差带来的经济利益。 ⑴ 储能系统用在发电端，可有效克服可再生能源发电系统的波动性，吸收不平衡功率流，从而提高发电机的稳定运行能力，起到平滑可再生能源发电系统输出波动的作用。
⑵储能系统用于输配电时，可灵活配置能源供应，可以肖峰填谷，在用电低潮，吸收功率，将电能储藏起来，在用电高峰期，释放电能，弥补供电不足，从而提高电力供应质量，提供电压和频率保障，减少线损，提高整个输配电系统的稳定性，起到了能量调度的作用。 (3)储能系统用于用户端时，可提高电路的质量，减少峰值。本文主要论述了储能系统的第二种功能，即储能系统能有效改善微网的电能质量并提高系统稳定性，具有能量调度的作用。 关键词：储能系统;微电网；能量调度；电能质量 正文：
文献一：风电储能系统能量调度策略研究
由于风能具有随机性和间歇性，在其并网时由于风电能波动会影响电网电能质量，此文献提出基于铅酸蓄电池储能系统 、结合负荷用电预测信息，利用 模糊理论 “最大-最小”合成理论，合理调度储能系统充放电的电量 ，从而改善并网后的电网品质。 风电储能系统能量调度 主要包括 ：电网负载用电量的预测 、储 能 系 统 ( 铅酸蓄电池组成 ) 、风力发电机组（此处不做详述）和调度控系统制器4大部分。
1、电网负载用电量的预测：根据气象条件与用电负荷的关系，把用电负荷分为以下3类 ： 1 ) 照明 、普通家电 、电炊具等这类负
荷主要集中在三餐时间和晚上(尤其是7 、8月份)用电较多 ； 2) 工业负荷受气温和季节影响较小用电量相对来说比较稳定 ； 3)商场 、餐饮业等负荷主要影响晚 高峰且季节变化较大，然后根据负荷的特性和某地区一 年的负荷用电量数据统计，做仿真图，观察其变化规律。
2、储能系统:储能系统用的是铅酸蓄电池，要对能量调度进行较为精确的充放电控制 ，就要求组成储能系统的铅 酸蓄电池模型能够较为准 确的反映出各个物理化学参数的变化对蓄电池剩余容量的影响。参数有：
Q为蓄电池充满状态时 的额定容量，Eb为 蓄电池的充放电时的端电压 ， E为受控电压 源 ，尺 为电池内阻 ， E0为蓄电池初始电压 ， K为极化常数 ， En为标称电压 ， A 为试验系数 ， B为试验指数 ，n为充放电效率，充放电过程中 的电流为 (f) ，充电时(f)<0 ，放电时(f)>0 。
蓄电池的剩余电量SOC则为：SOC= (Q—∫i (t) d t )／Q x 100％ 蓄电池 的充放电的电压：E b = E–R x i(t)
E = E0 - K x SOC ／ [ SOC — Q∫i (t) d t]+A exp[ -B∫i (t) d t + Ct (Tb一 25 ) ]
R = En x ( 1 - n／) x [ 1 – 0.025 x (Tb - 25)] /( 0.2 Q) 其中由于铅蓄电池的极化反应和电阻受温度的影响，故设置温度补偿，对极化效应的 温度补偿因子为：Ct (Tb一 25 )；对电阻 的温度补偿因子为：1—0.025 x (Tb一25 ) ，其 中 ： Ct为温度系数 ;Tb为电池温度。
3、调度控系统制器：调度控制器采用模糊“最大一 最小”算法 ，主要功能是平抑风电并网后的电能波 动，确保向电网健康供电。 其参数有：PL是负载需要的功率，Pw 是风机发出的功率， PB是 蓄电池充放电的功率△P=PL-Pw，误差e=△P-PB（其为该控制器的
输入量），误差变化率ec,蓄电池充放电电流I（控制器的输出量）。然后进行 Matlab仿真设计如图所示：
4、系统运行时的分析操作：由于铅酸电池的充放电电量在20％一80 ％之间，控制策略可分为以下 4种情况：当 AP < O， SOC <80％时，控制蓄电池充电；当△P>0，SOC>20％时，控制蓄 电池放电；当 AP>0，SOC<20％时 ，此时负荷需求较大，而蓄电池剩余 电量较小，要向负载发出有效地警 告；当 AP<0 ，SOC>80％时，此 时负载用电量较小，而蓄电池的电量已经达到最大，需要根据负载的用电量来控制风 机的发电功率 。以上4种情 况在整个系统运行过程中是相互转化的 。
文献二：光柴储微网系统的储能动态能量调度策略
为提高徽网系统的电能质量和稳定性，此文献提出了一种基于模糊PD的储能动志调度策略，即在建立独立运行的风柴储微网系统基础上，通过Maltab／Simelink仿真验证了系统能根据频率偏差动态调度储能能量，不仅能保证储能的输出始终在零功率附近 波动，而且能在一定程度上抑制系统频率的振荡，证明了该策略对系统频率确有改善作用。其中，储能单元由著电池组和双向DC／AC转换器两部分组成．并具有能量观向流动的特点。其用到的算法如下：
其中△f频率偏差量,d△f/dt为频率偏差微分量，Kp和Kd为比倒系数和微分系数；u（t）为PD控制律输出控制量。为了避免Kd选用不当而引起频率激烈振荡，故采用不完全微分算法代替微分算法，算法如下：
其中Td为一阶惯性时间常数。
其中在进行仿真时，选择参数用到了模糊逻辑规则推理的方法，但由于其计算比较复杂，计算量比较大，本文利用建立模糊控制查询表确定参数，其具体如下：
文献三：光柴储微网系统的储能动态能量调度策略研究
此文献在前述文献所述方法—比例-微分（PD）储能动态调度策略的基础上，提出了另一种能量调度的方法—三段式PD先行的储能动态调度策略，克服了比例-微分储能动态策略的不足，将该储能动态策略应用于实际的微网实验平台中，并对两种情况进行实验分析比较，以验证其对频率波动的抑制作用。实验结果表明，该改进策
略确能在一定程度上改善由负荷突变和光伏波动造成的系统频率波动问题，为提高微网系统供电质量和稳定性提供了一种可行性方案。其具体操作如下： 1、PD算法如下：
其中△f频率偏差量,d△f/dt为频率偏差微分量，Kp和Kd为比倒系数和微分系数；u（t）为PD控制律输出控制量。 2、三段式 PD 先行的储能动态调度策略
（1）PD控制先行阶段，即储能控制器从to时刻开始根据Δf和dΔf/dt实施PD控制，直至频率超过峰值后略微有所回落结束这一阶段，其目的是让频率快速达到峰值，同时减小频率波动幅度。
其中参数Tpd为PD控制时间，它决定了这一阶段系统控制效果，当储能单元的输入指令Pref到达峰值Ppeak，并不意味此时Δf也到达峰值，因此需等到Pref略有回落时方能达到峰值。 （2）控制指令保持阶段，是一个缓冲过渡过程阶段。
其中储能的输入始终保持PD控制的结束时的参考值Phd，依靠柴油发电机调速系统的调节能力让频率快速回落至零；参数Thd为控制指令保持时间，它决定了这一阶段的性能，而Thd的取值需根据柴油机调速系统特性其确定。
（3）控制指令指数衰减阶段，控制指令按照指数形式衰减至零附近，由于要求衰减速度缓慢，因此柴油机的输出波动相对较小，从而使得频率波动得以抑制。
其中参数Kfb和Tfb分别为衰减系数和衰减时间，它们共同决定这一阶段的系统性能，Kfb为一个小于1的无量纲正实数，其取值决定了参考指令回落的速度，但同时要兼顾在衰减过程中不能给系统造成较大的频率波动，而参数Tfb的取值则由储能控制指令由
Phd和Kfb共同决定的，在衰减结束期后，储能控制指令应接近零值。
其控制图如下：
若t为时间，n为指数变量，即对（t -Tpd -Thd– to）/Ts取整数后的值，则改进的
能量调度策略用表达式可表示为：
文献四：微电网储能系统控制及其经济调度方法
储能系统的经济调度方面，为实现电力储备设备的经济效益最大化，提出采取依据分时电价调度储能设备的方法，并考虑了储能系统的备用经济效益。具体操作如下：
1、以储能系统的剩余电量为状态变量，时间尺度为1h，储能系统的状态分以下三种：
其中Wn，t+1为储能系统n在时间段t内的剩余电量；Pn，t为储能系统的充电效率；An为第n个储能系统的充放电效率系数；△T为时长。
2、从运行经济效益最大化的角度，建立考虑电价的储能系统的经济调度数学模型为：
式中：Ct为当前t时段内电价。约束条件为：电池荷电状态、最大充放电功率及电池电压。
文献五: 考虑调度计划和运行经济性的风电场储能容量优化计算
此文献提出考虑风电场储能系统适应电网调度决策的储能容量 优化计算模型 。本文的储能量优化模型可在适应现有电网调度运行 方式前提下，达到最佳经济效益 ，实现单一时段内风电功率的平 稳输出。
1、风电场储能系统储能容量优化的目标函数是风电场储能系统成本(包含运行成本和投资成本)最小，如下式所示 ：
式中: 对应单价；
分别为风电场弃风能量和储能系统损失能量的为风电场弃风能量成本；
为储能系统损
失能量成本；蓄电池容量额定值定值 ；
即为风电场优化储能容量额
为储能容量单位容量价格；ms为储能装置安装成本；Kw，
Kp，KI为运行成本和投资成本的折中系数。其中其风电场弃风能量
和储能系统损失能量
分别如式：
式中：
电场弃风能量及储能系统损失能量情况的布尔量 ；行限T 为考察时段，本文为一年。 2、计算方法
为用于描述风
为机组运
步骤1：输人风电机组输出功率及风电场输出功率时段参考值。 步骤 2：置粒子群维数为
。
步骤 3：初始化粒子群的位置和速度，即给定当次计算下的c 值。
步骤 4 ：按式，按式
、
计算当前
下的
和
，最大迭代次数
，计算精度
计算所求粒子适应度值。
步骤 5 ：将每个粒子适应度值与其个体极值进
行比较 ，如较优，则更新当前的个体极值P，其中n为当前循环次数 。
步骤 6 ：将每个粒子适应度值与全局值进行比较，如较优 ，则更新当前全局极值
步骤 7 ：计算
式中：C1和 C2为粒子权重系数 ；W叫为惯性权重和，r1和r2 为(0 ，1)内均匀分布的随机数 ；Xi和Vi为第i维粒子的位置 和速度；g为约束因子。
步骤 8：判断当前迭代次数与误差值是否满足要求，不满足更新
值，返回步骤7，否则终止。
。
结论：关于储能系统的能量调度有多种不同的方法，但其归根到底都利用了储能系统的双向充放电的性能，即在用电高峰期释放电能以补充电能的不足，用电低谷期吸收电能将电能储存起来，从而保证了供电系统的可靠性和电能质量，并且有利于电力系统的经济运行。