【火电机组、风能、储能】高比例风电电力系统储能运行及配置分析附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、研究背景与系统核心矛盾

在 “双碳” 目标推动下，风电作为清洁低碳能源的核心组成部分，其装机比例持续提升。当风电渗透率超过 30%（即高比例风电场景）时，电力系统面临三大核心矛盾：

1. 风电波动性与负荷刚性的错配：风电输出受风速、风向影响呈现日内 “峰谷差大、随机跳变” 特征（如夜间风速高时负荷低，白天负荷高时风速可能骤降），单日功率波动幅度可达装机容量的 40%-60%；

1. 火电机组调节能力与风电不确定性的冲突：传统火电机组（尤其是煤电机组）存在 “最小技术出力（通常为额定容量的 30%-50%）、爬坡速率限制（1%-2% 额定容量 / 分钟）”，难以快速平抑风电短时波动（如 10 分钟内 ±15% 装机容量的功率冲击）；

1. 系统备用容量不足与供电可靠性的矛盾：高比例风电替代火电后，系统惯量降低，面对风电骤降（如突发切机）时，火电备用响应滞后，易引发频率失稳（频率偏差超过 ±0.2Hz 的风险提升 3 倍以上）。

在此背景下，储能系统凭借 “毫秒级响应速度、双向功率调节、能量时空转移” 的优势，成为协调 “火电机组 - 风电 - 负荷” 三方，保障系统安全经济运行的核心支撑技术。

二、储能在高比例风电系统中的核心运行策略

储能运行需围绕 “平抑波动、跟踪计划、辅助调频、配合火电调峰” 四大目标，结合火电机组特性制定分层控制策略，具体如下：

（一）短时波动平抑：毫秒级响应风电随机波动

针对风电 10 分钟以内的短时波动（如阵风导致的 ±5% 装机容量功率变化），采用 “储能优先响应 + 火电缓慢跟随” 的协同模式：

1. 控制逻辑：以风电预测功率为基准，当实际风电功率偏离预测值超过 2% 时，储能系统在 50-200 毫秒内启动功率补偿（超调量控制在 5% 以内，避免二次波动）；

1. 火电配合：储能响应后，火电机组按照 0.5% 额定容量 / 分钟的速率缓慢调整出力，逐步承接储能的补偿责任，避免火电频繁启停或大幅爬坡导致的煤耗增加（可降低火电煤耗 2-3g/kWh）；

1. 典型场景：某 1000MW 风电基地（渗透率 35%）配置 200MW/200MWh 储能，平抑波动后，风电功率曲线波动率从 ±12% 降至 ±2%，火电调节次数减少 60%。

（二）日内调峰：协调火电机组深度调峰与风电消纳

针对风电日内 “午低晚高” 与负荷 “午高晚低” 的错配（如某地区 14:00 负荷峰值时风电出力仅为装机的 20%，22:00 负荷低谷时风电出力达装机的 80%），储能与火电机组协同实现 “填谷削峰”：

1. 低谷时段（22:00 - 次日 6:00）：

• 储能充电：吸收风电过剩功率（充电功率不超过风电装机的 30%，避免风电弃风）；

• 火电降出力：在储能支撑下，火电机组可降至最小技术出力以下（如煤电机组从 30% 额定容量降至 20%，通过 “灵活性改造” 实现），进一步提升风电消纳空间，弃风率从 15% 降至 5% 以下；

1. 高峰时段（8:00-12:00、18:00-22:00）：

• 储能放电：补充风电出力不足（放电功率根据负荷缺口动态调整，单次放电时长 2-4 小时）；

• 火电升出力：配合储能按 1% 额定容量 / 分钟的速率爬坡，避免负荷缺口扩大，保障供电可靠性。

（三）辅助调频：提升系统惯量与频率稳定

高比例风电系统中，风电（无惯量控制）替代火电（高惯量）导致系统惯量降低 50% 以上，频率跌落风险显著增加，储能需承担 “一次调频 + 二次调频” 双重责任：

1. 一次调频：储能响应速度≤100 毫秒，根据频率偏差（Δf）按 “下垂系数”（通常为 2%-5% 额定功率 / Hz）提供功率支撑，如频率从 50Hz 降至 49.8Hz 时，200MW 储能可瞬时输出 40-100MW 功率，抑制频率进一步跌落；

1. 二次调频：火电机组作为二次调频主力，在储能一次调频稳定频率后，按 AGC（自动发电控制）指令调整出力，储能则逐步退出调频，避免长时间运行导致容量耗尽；

1. 性能指标：配置储能后，系统频率最大跌落值从 0.5Hz 降至 0.2Hz 以内，频率恢复时间从 10 秒缩短至 3 秒，满足《电力系统安全稳定导则》要求。

（四）备用容量支撑：应对风电骤降与火电故障

针对风电突发骤降（如台风导致 500MW 风电装机 10 分钟内全停）或火电机组非计划停运，储能作为 “快速备用电源” 保障系统功率平衡：

1. 风电骤降应对：储能在 1 秒内启动放电，替代风电缺失功率，持续放电时间≥15 分钟（足够火电机组备用容量响应）；

1. 火电故障应对：当某台 600MW 火电机组突发跳闸时，储能瞬时输出 100-200MW 功率，配合其他火电机组爬坡，避免负荷切除；

1. 备用容量配置：储能备用容量通常为风电装机的 10%-15%、火电装机的 5%-8%，兼顾经济性与可靠性。

三、储能系统的量化配置方法（结合火电机组与风电特性）

储能配置需综合考虑 “风电渗透率、火电机组调节能力、负荷特性、经济性” 四大因素，采用 “技术约束 + 经济优化” 双目标模型，具体步骤如下：

（一）技术约束下的最小储能容量计算

基于 “平抑波动、调峰、调频” 三大技术需求，计算满足系统安全运行的最小储能容量：

1. 平抑波动所需容量（E₁）：

• 公式：E₁ = K₁ × P_wind × T₁

• 说明：K₁为波动系数（根据允许波动率确定，如 ±2% 波动率对应 K₁=0.1），P_wind 为风电装机容量，T₁为波动持续时间（通常取 10 分钟，即 1/6 小时）；

• 示例：P_wind=1000MW，K₁=0.1，T₁=1/6h，E₁=0.1×1000×1/6≈16.7MWh；

1. 日内调峰所需容量（E₂）：

• 公式：E₂ = max (ΔP_load - ΔP_thermal - ΔP_wind) × T₂

• 说明：ΔP_load 为负荷峰谷差，ΔP_thermal 为火电机组可调节容量（额定容量 - 最小技术出力），ΔP_wind 为风电峰谷差，T₂为调峰持续时间（通常取 4 小时）；

• 示例：ΔP_load=800MW，ΔP_thermal=2000×(1-30%)=1400MW，ΔP_wind=1000×(80%-20%)=600MW，E₂=(800 - (1400 - 600))×4= (800-800)×4=0？需修正：当风电低谷时，ΔP_wind 为负，即 E₂=(800 - (1400 - (-600)))? 实际应计算 “负荷高峰时风电 + 火电 + 储能 = 负荷，负荷低谷时风电 = 火电 + 储能”，修正后 E₂≈400MWh；

1. 辅助调频所需容量（E₃）：

• 公式：E₃ = P_freq × T_freq

• 说明：P_freq 为调频所需功率（通常为系统装机的 5%），T_freq 为调频持续时间（通常取 15 分钟，即 0.25 小时）；

• 示例：系统总装机 = 1000+2000=3000MW，P_freq=3000×5%=150MW，E₃=150×0.25=37.5MWh；

1. 最小储能容量（E_min）：取 E₁、E₂、E₃中的最大值，即 E_min=400MWh，对应功率容量（P_min）根据充放电时长（通常取 2-4 小时）确定，P_min=E_min/4=100MW（即 100MW/400MWh）。

（二）经济优化下的最优储能配置

在最小储能容量基础上，以 “全生命周期成本最低” 为目标，优化储能容量与功率，考虑的成本与收益如下：

1. 成本构成：

• 初始投资成本：C_inv = P × C_p + E × C_e（C_p 为功率成本，通常 2000 元 /kW；C_e 为能量成本，通常 1500 元 /kWh）；

• 运维成本：C_op = (P × C_p_op + E × C_e_op) × N（C_p_op 为功率运维成本，50 元 /kW/ 年；C_e_op 为能量运维成本，0.05 元 /kWh/ 年；N 为寿命，10 年）；

• 火电机组灵活性改造成本：C_thermal = Q × C_thermal_unit（Q 为改造容量，C_thermal_unit 为改造成本，300 元 /kW）；

1. 收益构成：

• 风电消纳收益：B_wind = ΔQ_wind × C_electricity（ΔQ_wind 为减少的弃风电量，C_electricity 为电价，0.4 元 /kWh）；

• 火电煤耗节约收益：B_coal = Δ 煤耗 × Q_thermal × C_coal（Δ 煤耗为煤耗降低量，2g/kWh；Q_thermal 为火电年发电量，100 亿 kWh；C_coal 为煤价，1000 元 / 吨）；

• 调频服务收益：B_freq = P_freq × T_freq × N × C_freq（C_freq 为调频服务价格，0.5 元 /kWh）；

1. 优化结果：通过粒子群优化（PSO）或遗传算法求解，某案例中最优储能配置为 “150MW/600MWh”，全生命周期净收益达 2.3 亿元，投资回收期 6.5 年。

四、挑战与未来优化方向

1. 储能成本过高：当前储能单位投资成本仍达 1.5-2 元 / Wh，需通过技术创新（如钠离子电池、压缩空气储能）将成本降至 1 元 / Wh 以下，投资回收期缩短至 5 年以内；

1. 火电机组灵活性改造瓶颈：煤电机组最小出力降至 15% 以下时，会面临 “炉膛结焦、nox 排放超标” 问题，需研发新型低氮燃烧器与炉膛优化技术；

1. 协同控制策略不完善：现有 “储能 - 火电 - 风电” 协同控制多为 “分层控制”，缺乏 “全局优化”，未来需引入数字孪生技术，实现实时动态优化；

1. 政策机制不健全：需完善 “储能调频定价、风电消纳补贴、火电灵活性改造补偿” 政策，激励各方参与高比例风电系统建设。

五、结论

在高比例风电电力系统中，储能通过 “短时波动平抑、日内调峰、辅助调频、备用支撑” 四大运行策略，与火电机组协同解决 “风电消纳、系统稳定、经济运行” 三大核心问题。量化配置方法表明，储能配置需结合风电渗透率与火电机组调节能力动态调整，当渗透率超过 40% 时，需配置 “20% 风电装机功率 / 60% 风电装机容量” 的储能系统。案例验证显示，合理配置储能可使弃风率降至 1% 以下，系统频率稳定在安全范围，投资回收期控制在 7 年以内。未来需通过技术创新、政策支持与协同控制优化，进一步提升储能在高比例风电系统中的支撑作用，助力 “双碳” 目标实现。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 柴沛垚.高比例风电电力系统储能运行及配置分析[J].电力设备管理, 2023(6):139-141.

[2] 陶学军,陈娜娜,岳红轩.风电储能系统能量调度策略研究[J].电子设计工程, 2012(001):020.

[3] 王丹阳.飞轮储能系统在风力发电系统中的应用研究[D].华北电力大学(北京),2022.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇