考虑特性分布的储能电站接入的电网多时间尺度源储荷协调调度策略附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在新能源大规模并网与新型电力系统建设的背景下，电网面临着新能源出力波动性大、负荷峰谷差加剧、供电可靠性要求提高等多重挑战。储能电站作为实现源荷互动、平抑功率波动、提升电网灵活性的关键装备，其接入规模与类型日益丰富。然而，不同储能电站在容量、充放电效率、响应速度、寿命特性等方面存在显著的特性分布差异（如锂电池储能响应快但容量有限，抽水蓄能容量大但响应较慢，飞轮储能适合短时功率调节等），若采用统一调度策略，将无法充分发挥各类储能的优势，甚至可能引发电网运行风险。

因此，研究考虑特性分布的储能电站接入的电网多时间尺度源储荷协调调度策略，通过划分不同时间尺度，匹配储能特性与电网调度需求，实现电源、储能、负荷的协同优化运行，对保障电网安全稳定经济运行、促进新能源消纳具有重要的理论与工程意义。

二、储能电站特性分布与电网调度需求分析

（一）储能电站特性分布分类

根据储能电站的核心技术参数与运行特性，可将其划分为以下三类，为多时间尺度调度提供依据：

1. 功率型储能：响应速度快（毫秒至分钟级）、充放电功率密度高，但储能容量较小、持续放电时间短（通常小于 1 小时），典型代表为飞轮储能、超级电容器储能。主要适用于平抑新能源短时功率波动（如风电 10 分钟内的功率骤升骤降）、抑制电压 / 频率波动等场景。

1. 容量型储能：储能容量大、持续放电时间长（数小时至数十小时），但响应速度较慢（分钟至小时级），充放电效率受充放电深度影响较大，典型代表为抽水蓄能、压缩空气储能、锂电池储能（大容量长时配置）。主要适用于电网调峰填谷、新能源消纳（如消纳夜间弃风弃光）、备用电源等场景。

1. 综合型储能：兼顾功率调节与容量储备能力，通过不同类型储能的混合配置（如锂电池 + 飞轮混合储能），实现 “短时响应 + 长时供电” 的协同，适用于新能源基地、微电网等对功率与容量均有较高需求的场景。

三、多时间尺度源储荷协调调度框架设计

基于储能特性分布与电网多时间尺度需求，构建 “日前计划 - 日内滚动 - 实时控制” 三级协调调度框架，实现源储荷的分层协同与特性匹配。

（一）第一级：日前调度（计划层）—— 容量型储能主导

1. 调度周期与输入数据：以 24 小时为调度周期，时间间隔 15-60 分钟；输入数据包括次日新能源（风电、光伏）出力预测、负荷预测、电网拓扑约束、储能电站特性参数（容量型储能的最大充放电功率、储能容量、充放电效率等）。

1. 优化目标：在满足电网安全约束（如线路传输功率限额、节点电压范围）的前提下，最小化系统总运行成本，包括新能源弃电成本、常规电源发电成本、储能充放电成本（考虑储能寿命损耗）。

1. 核心策略：通过优化模型（如混合整数线性规划模型），确定常规电源（火电机组、燃气机组）的出力曲线、容量型储能的充放电计划（如谷时段充电、峰时段放电，平抑负荷峰谷差）、可调节负荷（如工业负荷、商业空调）的错峰计划（峰时段削减负荷、谷时段增加负荷）。

1. 特性匹配逻辑：优先调用容量型储能的大容量特性，实现长时尺度的功率平衡与调峰，为日内与实时调度预留功率型储能的调节空间。

（二）第二级：日内调度（滚动层）—— 综合型储能主导

1. 调度周期与输入数据：以 4-6 小时为滚动周期，时间间隔 5-15 分钟；输入数据包括最新的新能源出力滚动预测（更新频率高于日前预测）、负荷滚动预测、日前调度计划执行情况、储能电站实时状态（如剩余电量 SOC）、综合型储能特性参数。

1. 优化目标：修正日前计划偏差，平抑中短期（如 1 小时内）新能源与负荷预测误差，确保系统功率平衡，同时最小化滚动周期内的调节成本。

1. 核心策略：采用模型预测控制（MPC）方法，以 “预测 - 优化 - 控制” 的滚动机制，调整常规电源的出力偏差、综合型储能的充放电功率（如当新能源实际出力低于预测值时，综合型储能放电补充功率；当出力高于预测值时，综合型储能充电消纳多余功率）、可调节负荷的实时响应量。

1. 特性匹配逻辑：利用综合型储能 “功率 + 容量” 双重特性，既补充容量型储能的调节盲区（如中短期功率缺口），又为实时调度的功率型储能提供缓冲，实现 “日前 - 实时” 的过渡衔接。

（三）第三级：实时调度（控制层）—— 功率型储能主导

1. 调度周期与输入数据：以 1-5 分钟为控制周期，时间间隔 100 毫秒 - 1 分钟；输入数据包括电网实时运行数据（如母线电压、频率、线路功率）、新能源出力实时值、负荷实时值、功率型储能特性参数（响应速度、最大调节功率）。

1. 优化目标：快速抑制短时功率扰动（如风电 10 秒内的功率骤降、负荷冲击），维持电网频率稳定（如频率偏差控制在 ±0.2Hz 内）、电压稳定（如节点电压偏差控制在 ±5% 内）。

1. 核心策略：采用快速控制算法（如 PID 控制、模型预测控制），实时下发控制指令至功率型储能（如飞轮储能、超级电容器），实现毫秒级的功率补偿（如当电网频率低于额定值时，功率型储能快速放电提升频率；当频率高于额定值时，快速充电吸收多余功率）。同时，联动分布式储能（如用户侧锂电池储能）参与电压调节，通过无功功率补偿维持节点电压稳定。

1. 特性匹配逻辑：充分发挥功率型储能的快速响应特性，解决实时尺度的功率扰动问题，避免常规电源频繁调节（减少火电机组启停次数，降低能耗）。

四、源储荷协调机制与优化模型

（一）跨时间尺度协调机制

为避免各时间尺度调度脱节，设计 “计划 - 修正 - 反馈” 闭环协调机制：

1. 日前对日内的指导：日前调度计划为日内滚动调度设定边界约束（如储能最大充放电功率限额、常规电源最小出力下限），确保日内调节不突破系统安全边界。

1. 日内对实时的支撑：日内滚动调度为实时控制提供 “预调节”，如提前调整综合型储能的 SOC 至合理区间，确保功率型储能在实时扰动发生时具备足够的调节余量。

1. 实时对日前 / 日内的反馈：实时调度将电网运行偏差（如新能源预测误差统计、储能调节效果）反馈至日前与日内调度，优化下一轮次的预测模型与调度参数（如修正日前新能源预测曲线），提升调度精度。

五、结论与展望

（一）结论

本文提出的考虑特性分布的多时间尺度源储荷协调调度策略，通过 “日前 - 日内 - 实时” 三级框架与储能特性的精准匹配，实现了以下目标：

1. 充分发挥不同类型储能的优势，功率型储能保障实时安全，容量型储能优化长时经济性，综合型储能衔接分层调度；

1. 提升新能源消纳率与电网运行稳定性，降低系统总运行成本；

1. 形成源储荷协同的闭环调度机制，为新型电力系统的调度优化提供可行方案。

（二）展望

未来可进一步拓展的方向包括：

1. 考虑储能电站的时空分布特性（如分布式储能与集中式储能的协同），优化调度的空间维度；

1. 引入不确定性量化方法（如鲁棒优化、随机优化），提升调度策略对极端场景的适应性；

1. 结合数字孪生技术，构建电网 - 储能 - 负荷的实时仿真平台，实现调度策略的在线迭代优化。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 金力,房鑫炎,蔡振华,等.考虑特性分布的储能电站接入的电网多时间尺度源储荷协调调度策略[J].电网技术, 2020, 44(10):8.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2020.0330.

[2] 程维杰,颜云松,康明才,等.考虑分布式电源影响的配电网源荷储分层协调控制[J].江苏电机工程, 2020, 039(005):113-119.

[3] 王枫,张辉,周斌.含分布式储能的区域电网多时间尺度优化调度策略[J].电气应用, 2022(10):89-96.

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