摘要：近年来,随着电池储能产业的高速发展,中国电池储能技术逐渐呈现出了大规模集成与分布式应用并存,多目标协同应用的特征和趋势。在分析国内外电池储能电站发展现状的基础上,针对新能源功率输出平抑、计划出力跟踪等新能源发电侧应用场景,电网频率调整、网络潮流优化等输电侧应用场景,以及分布式、移动式储能等在配电侧的应用场景,对国内外近些年来电池储能应用的研究成果及现状进行了综述,并对未来大规模电池储能电站的运行控制方法和应用前景做出了展望。

0引言

为促进能源产业优化升级,实现清洁低碳发展,近年来,我国大力发展清洁能源,风电、光伏实现跨越式大发展,新能源装机容量占比日益提高[1]。然而,在清洁能源高速发展的同时,波动性、间歇式新能源的并网给电网从调控运行,安全控制等诸多方面带来了不利影响,极大地限制了清洁能源的有效利用[2-4]。电池储能电站可与分布/集中式新能源发电联合应用,是解决新能源发电并网问题的有效途径之一[5-6],将随着新能源发电规模的日益增大以及电池储能技术的不断发展,成为支撑我国清洁能源发展战略的重大关键技术。

电池储能作为电能存储的重要方式,具有功率和能量可根据不同应用需求灵活配置,响应速度快,不受地理资源等外部条件的限制,适合大规模应用和批量化生产等优势,使得电池储能在配合集中/分布式新能源并网,电网运行辅助等方面具有不可替代的地位[7-8]。而与此同时,随着近些年来电动汽车产业的高速发展,电池制造及应用相关技术得到了长足的进步,电池的使用寿命和成本问题也得到了进一步改善,这些都使得电池储能成为目前最受关注,发展最为迅速的储能技术类型。

传统小规模电池储能系统(battery energy storage system,BESS)因其容量有限往往只能应用于分布式新能源发电并网的功率输出平抑[9],然而随着电池储能规模的不断增大,十兆瓦级甚至百兆瓦级电池储能系统的出现能够对电网安全稳定运行起到更多的积极作用。而随着电动汽车以及智能交通产业的高速发展,移动式储能在配电网能量优化管理等方面也将扮演更加重要的角色[10-11]。在上述背景下,大规模集成与分布式应用并存的储能系统将存在着多种应用模式和多样化应用目标,如何保证集中/分布式新能源高效平稳电力送出的同时,兼顾储能电站在新能源并网支持、电网安全控制辅助方面的积极作用,实现多目标、多层次的协同优化控制与高效运行维护是未来电池储能系统发展的重要目标。为此,本文将在分析国内外电池储能电站发展现状的基础上,对国内外电池储能系统在新能源发电侧、输电侧、配用电侧的多方面应用研究成果及发展现状进行综述,并对未来大规模电池储能电站的关键技术、应用前景和运行模式等做出展望。

1 电池储能电站发展概况

储能技术具有极高的战略地位,世界各国一直都在不断支持储能技术的研究和应用。日本、美国等发达国家电池储能电站技术发展较早,如今已得到了一些应用[12],中国近些年来在国家政策的支持下也取得了较快的发展。国内外在大规模电池储能电站的运行控制与应用方面均存在着不少成功的实际工程案例。如应用于日本青森县风电场的NGK公司的34 MW/245 MW h钠硫电池储能电站,美国SDG&E Escondido 30 MW/ 120 MW h锂离子电池储能项目,以及中国张北风光储输示范工程(一期)20 MW/84 MW h多类型电池储能电站等。这些工程应用中,电池储能电站的电池类型和应用场景都不尽相同,表1中给出了近年来国内外10 MW级规模的典型电池储能示范工程概况。

表1 大规模电池储能项目

表2 不同电池比较

从表1中可以看出,在实际工程应用当中,锂离子电池、钠硫电池、液流电池等均可作为电池储能系统的组成单元[13-14]。它们因其不同的安全性、能量密度、循环寿命和成本等(如表2所示)具有不同的应用场景。

从电池储能系统的发展现状可以看出,国内外电力行业均十分重视电池储能系统在新能源发电并网以及电网运行控制当中的积极作用。据报道,国内外多个百兆瓦级或百兆瓦时级电池储能电站也在规划当中,将在不久的将来建成投产。而电动汽车及智能交通技术的不断发展也使得移动式储能载体在电网中的应用可期。届时,电池储能系统将存在着大规模集中式、分布式以及移动式等不同集成与应用模式,如何对其开展多目标、多层次的运行控制与智能化管理,国内外研究人员将对其开展深入研究。

2 电池储能系统在发电侧的应用

2.1 平滑出力波动

由于风力发电和光伏发电等新能源具有随机性、间歇性、出力变化快等特点,大容量的新能源发电装置直接并网会对电网调度运行与控制带来较大影响,甚至直接引发一些安全稳定事故。利用电池储能装置与可再生能源发电装置联合运行,可使随机变化的输出功率转换为相对稳定的输出,有利于满足并网的各项技术要求。

关于电池储能系统平滑新能源发电应用,国内外开展了许多理论方法研究与分析验证。文献[15]对储能平抑新能源发电做了详细的综述,认为储能类型的选取、储能系统的功率和容量配置、波动平抑控制算法以及储能系统能量管理是储能系统应用于新能源发电平抑时需要重点考虑的4个方面。该文献较为全面的综述了储能平滑新能源发电的研究现状。而文献[16-17]则从实际工程出发,对风光储系统中储能装置对风电和光伏出力的平抑过程从储能集成架构、算法原理和能量管理系统等角度做出了详细的分析,验证了所提出就地控制与协同控制相结合的能量管理系统在平抑新能源发电方面的有效性。如何在平滑新能源出力波动的同时考虑储能单元充放电特性,保障电池的健康稳定运行则是大规模电池储能系统经济运行的必要条件。文献[18-19]针对风电、光伏大规模集中接入电网引起的功率波动问题,分别基于模型预测控制(model predictive control,MPC)和波动率智能化分段控制平滑时间常数提出了相应的储能系统控制策略,且在控制过程中均引入电池充电状态(state of ge,SOC)等参数,以确保储能单元的健康和稳定。

从现有研究成果可知,电池储能系统对于平抑新能源发电出力波动具有显著效果,而新能源发电并网运行时,电网对其出力波动率的考核指标是合理制定控制策略的核心问题。因此将出力波动率作为输入变量,进行闭环控制是解决其优化控制问题的关键。如文献[20]对新能源发电出力波动效果进行了反馈控制,基于自适应动态规划理论进一步优化了平滑发电的控制效果,达到了预期控制目标。目前电网对风电、光伏发电等新能源发电并网时的出力波动率考核指标相对宽松(具体参见国家标准[21-22]),将出力波动率作为约束条件之一,与跟踪发电计划出力偏差等新能源发电的其他并网约束条件复合考虑,开展储能系统优化控制方法研究,并提出经济可靠的运行控制与能量管理方法是该领域未来需要重点研究的问题。

2.2 跟踪出力和经济调度

新能源发电系统的出力普遍呈现出极强的间歇性,且极难准确预测[23-24],如何制定科学合理的日前、日内及超短期(实时)出力计划,在满足调度及储能约束的前提下保证新能源的高效输出是该问题的关键所在。

在出力计划跟踪方面,当前研究主要可分为日前、日内以及实时出力计划跟踪3个方面。针对日前出力计划,大量文献分别针对有功功率计划和无功功率计划提出了储能装置对新能源发电出力的补偿控制方法,取得了削峰填谷,改善潮流的良好效果[25-26]。针对日内出力计划,主要工作集中在如何引入基于实时电价、负载需求和新能源出力等因素构建出最优性能指标函数,在最大程度跟踪出力计划的同时实现延长电池使用寿命等附加目标[27]。而针对实时出力计划的跟踪方案,则更多地将减少日前短期新能源出力预测误差作为其控制目标[28-29]。

电池储能系统对于提高新能源发电的调度计划跟踪能力、提高新能源利用率具有重要的作用,如何将不同时间尺度的出力计划跟踪控制策略进行有效协调融合,提高电池储能系统计划跟踪性能是该领域需要进一步探索的研究方向。

2.3 参与电源的调频与调压

电池储能系统安装在发电侧时具有四象限调节能力,能够灵活地对有功、无功的输入和输出进行调整[30-31],因而对于增强发电侧频率和电压调节能力,改善并网电能质量具有重要意义。

通过储能系统改善发电侧频率、电压调节能力在新能源电源和传统电源中均有应用。在新能源发电侧,文献[32]通过提出基于限转矩控制的惯量控制方法实现了电池储能系统与永磁同步风力发电机之间的协调控制,较好地提升了风机并网过程的暂态频率响应特性。文献[33-34]等则针对波动性较大的新能源发电带来的电压波动与闪变等问题,提出了储能装置无功及电压调节方法,实现了在并网点无功就地补偿的目的。而在传统电源发电侧,文献[35-36]等针对传统火力发电机组提出了通过电池储能系统进行辅助调频的方法,以提高传统火力发电机组的AGC性能,其技术性能和经济效益已通过现场测试结果进行了检验,证明了储能系统对于改善发电机组调频能力的作用。

从上述文献可以看出,储能系统通过配合适当的出力调度控制,在提高新能源接纳能力,改善新能源与传统电源的发电性能与并网经济性,增强发电侧频率和电压调节能力等多方面具有重要作用。

3 电池储能系统在输电侧的应用

3.1 参与系统调频

除了在电源侧通过并入电池储能系统辅助改善发电机组AGC性能,提高机组频率调节能力之外,随着大规模集中式以及分布式电池储能系统的快速发展以及容量的不断扩大,电池储能系统通过直接并入电网侧对频率异常状态的主网进行干预控制,也逐渐成为部分发达地区电网频率稳定控制的有效手段[37-38]。

目前,电池储能系统通过集中式并入电网参与电网调频已经具备了一定的研究基础和应用示范。文献[39]对大规模储能电源参与电网调频研究进行了综述,从必要性与可行性分析、储能控制策略、容量配置及经济性评估、储能与传统调频电源的联合运行等几方面进行了详细介绍,说明了储能参与电网调频的可行性与必要性。文献[40]则针对电池储能参与调频的动作时机与容量配置问题,提出一种包含虚拟惯性控制和虚拟下垂控制模式的储能综合控制方法,并给出了相关动作时机及其应当采取的控制模式,对系统频率稳定起到了较好的支撑作用。相对于集中式接入方式,分布式电池储能系统通过聚合作用参与电网调频的研究则相对滞后。文献[41]介绍了一种分布式储能系统参与电网一次调频的方法,并利用快速傅里叶变换提取了意大利电网典型频率波动工况,测试所提出分布式储能系统在一次调频当中的作用,并取得了一定的效果。文献[42]提出了一种含区域主机的分布式电池储能装置协调控制方案,在区域主机的协调下,各分布式储能装置通过聚合效应对系统频率和电压实现了有效的支撑。因目前尚缺乏普遍认可的分布式储能装置协调统一控制架构和策略,基于分布式储能装置的系统频率支撑方案仍处于理论研究阶段。

随着储能系统接入规模的不断扩大,未来储能系统在系统频率支撑领域的作用也将越来越大,在进一步研究适应大规模电池储能电站的频率控制策略的同时,充分利用未来广泛存在的分布式储能装置,提出相应的聚合控制方法,是该领域的重要未来发展方向之一。

3.2 优化网络潮流分布

随着具有波动性和间歇性的可再生能源大规模并入电网,针对全网的有功和无功潮流调度及优化变得愈加困难,新能源外送线路的输送能力也因此受到了较大的影响[43-44]。如何协调传统电源、新能源以及储能系统的出力分配,实现有功和无功潮流的全网优化分配,对于提高网络安全水平,提升线路输送容量具有重要意义。

如何构建含电池储能系统的网络潮流优化模型是该领域的研究重点。为此,众多文献以网络传输经济性等为目标,对不同的储能并网系统进行了建模和求解。文献[45]针对含高压直流输电线路(high voltage direct current transmission,HVDC)的火风光储混合能源系统,以全网经济性最优为目标,提出了一种基于GAME理论的新型功率分配调整调度策略,通过建立惩罚函数,构建了储能系统与其他发电系统的潮流分配策略,实现了潮流在全网范围内的最优经济分配。文献[46]提出一种包含电池储能和统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)的网络潮流优化模型,所求解控制器可在实现有功电源的最优容量的同时获取线路最小化功率传输角,实现了最经济的有功电源功率调度。文献[47]针对含风电的储能并网系统,在建立储能系统细化模型的基础上,提出了一种含储能系统经济调度的滚动优化思路,构造了考虑规模化储能系统的多时段最优潮流模型,并对剩余能量约束进行了松弛与自适应调整。上述文献对具有某一典型特征的含储能并网系统进行了较好的建模分析,如何结合实际复杂大规模电力系统考虑不同接入方式的储能装置进行建模分析却有待进一步深入。

大规模储能系统的应用可显著提高电网运行的经济性,而如何结合安稳及调度信息,实现以提高输电通道稳定极限、提高系统安全水平等的多目标网络潮流优化,仍然值得研究人员进一步思考。

3.3 提升系统功角稳定水平

储能系统并入电网将对电网的功角稳定性产生一系列影响[48-49],该影响一方面是通过其充放电过程改变系统潮流分布,另一方面,是通过虚拟同步机技术使储能系统产生的虚拟惯量与系统中其他发电机产生机电耦合作用。研究人员针对这两方面对含储能系统的系统稳定性开展了相关研究。

电池储能系统具有能快速地根据系统目前的状况从系统吸收或向系统发出有功和无功功率的特点,并且有功、无功是相互独立的,可以同时互不干扰地进行,因此电池储能系统能够在一定程度上影响电网的潮流分布。文献[50]对应用电池储能系统来抑制电力系统低频振荡的机理开展了深入研究,指出电池储能装置的容量、接入的地点和控制方式、控制策略对其抑制系统低频振荡的效果有重要影响。然而系统潮流与系统稳定性的关系与系统不同运行工况密切相关,如何自适应地调整储能系统控制策略仍需开展更多研究工作。储能系统在引入虚拟同步机技术后同样也能对系统稳定性产生影响。虚拟同步机技术是指通过模拟同步机组的机电暂态特性,使采用变流器的电源具有同步机组的惯量、阻尼、频率和电压调整等运行外特性的技术。为分析虚拟惯量对系统稳定性的影响,文献[51]建立了虚拟同步机的小信号模型,基于此模型提出了储能物理约束的计算方法,探寻了虚拟同步机的运行边界。通过对不同惯量和阻尼下虚拟同步机的动态响应特性的分析,阐释了惯量和阻尼影响储能物理约束的机理。该文献对储能装置虚拟同步机性能及其影响因素进行了详细分析,然而储能装置与系统内同步发电机和新能源发电设备的暂态互耦合过程以及其与系统稳定性之间的关系仍然值得进一步探索。

新能源并网过程对系统功角稳定性的影响随着新能源装机比例的提高不断增大,通过大规模电池储能装置减弱其影响对于提高电网新能源接纳能力具有重要意义。

4 电池储能系统在配电侧中的应用

4.1 分布式储能应用

随着分布式新能源发电和电动汽车的快速发展,配电网的构成元件和拓扑结构日趋复杂,如何在配电网中通过合理配置分布式电池储能装置[52-53],考虑分布式储能的聚合效应[54],在保证配电网安全运行的同时实现配电网能量优化管理,是一项富有挑战的重要课题。

储能装置作为一种补偿配网系统功率波动的有效手段,其容量配置关系到补偿功率波动精度和相关经济性指标,文献[55]就电池储能系统在配电网的科学合理配置问题展开了研究,得出了分布式储能配置可以得到更精确的容量配置和更优的功率补偿效果的结论。考虑配电网的多方面需求,提出适合分布式储能的控制架构是实现其配电网多功能应用的基础和前提,为此,文献[56]针对分布式储能系统提出了基于电池网络的分布式电池储能系统架构与互联网化管控关键技术,为含分布式储能系统的配电网运行管理提供了一种控制架构。实现经济、安全的配电网能量管理是分布式电池储能装置的配置目标,如何优化配电网中的有功、无功潮流,是实现该目标的关键所在。为此,研究人员对其开展了一系列研究。文献[57]针对分布式储能系统提出了一种多区域主动实时分散控制算法。该算法基于能够考虑其直流有功功率限制的BESS的精确动态模型构建而成,具备电压支撑和线路堵塞管理等功能,而不同储能装置之间的沟通则通过多代理技术来实现,该成果对分布式储能能量管理具有较好的借鉴意义。

电池储能系统对于配电网能量优化管理具有重要意义,如何合理地对其进行配置,并提出与之相适应的控制架构对其进行优化控制,是实现该目标的重要前提和途径。

4.2 储能系统在直流微/配电网中的应用

直流微/配电网中由于分布式发电单元输出功率的不稳定以及负载的突变特性,使得直流微/配电网的能量管理极其困难,如何在其中合理配置储能单元,并建立安全可靠的储能并网控制策略是保障直流微/配电网安全平稳运行的重要关键技术[58-59]。

直流微/配电网中,直流母线电压是反映整个系统功率平衡的关键性指标,控制好直流母线电压稳定对于直流微电网稳定运行具有重要意义。文献[60]针对多节点直流配电网电压稳定性差且控制困难的问题,提出一种考虑分布式储能参与的直流配电网电压柔性控制策略,对配电网中的电压无功管理取得了较好的成效。文献[61]基于锂离子电池和超级电容构建了光伏型直流微网的混合储能系统,提出了改进型混合储能控制策略以及针对光伏型直流微网的电压分层协调控制策略,起到了调节直流母线电压,保证直流微网的功率平衡的作用。文献[62]提出一种适用于直流分布式储能系统的基于储能单元剩余容量SOC的改进下垂控制方法,以实现负荷功率在不同储能单元之间的动态分配,且在该过程中考虑了直流母线电压跌落的影响。在考虑直流微/配电网直流母线电压稳定的前提下提出合理的控制架构和控制策略,实现直流微/配电网中的多层次能量管理需求,是该领域研究文献的重要研究目标。

不论是电池储能系统单独运用还是与超级电容装置等组成混合储能系统,电池储能技术在直流微/配电网中具有不可替代的地位,随着直流微/配电网理论及工程应用的不断成熟,电池储能装置未来在直流微/配电网中也将发挥越来越大的作用。

4.3 储能系统在主动配电网中的应用

主动配电网是实现大规模间歇式新能源并网运行控制、电网与充放电设施互动、智能配用电等电网分析与运行关键技术的有效解决方案,电池储能系统因其能量传输效率高,配置灵活等优点是实现主动配电网的重要技术基础,对提高分布式能源的利用效率和配电网运行经济性意义重大[63-64]。

如何将各种经济性因素考虑进主动配电网运行的优化过程中是目前该领域的研究热点。文献[65]以可再生能源利用率最大、网络损耗最小和用户满意度最高为目标构建了主动配电网优化调度模型,提出了储能和柔性负荷的协调优化方案。文献[66]考虑分时电价和售购电价差异,以实现分布式电源波动功率的消纳,最小化配电网向主网的购电成本为目标,提出了一种主动配电网中电池储能系统(BESS)的运行优化模型,在此过程中通过计算BESS中电池循环寿命,计及BESS的等效运行成本,实现了BESS的经济运行。文献[67]则考虑了线路改造和新建、储能及分布式电源的选址定容、典型日下分布式发电和储能的经济调度、承担分布式发电/储能建设投资的区域能源供应商的营收状况等因素,提出了一种主动配电网规划-运行联合优化模型,实现了主动配电网的经济运行。上述文献均考虑了与经济性相关的线损、用电成本等若干指标,在现场应用中需结合主动配电网实际需求遴选相应指标构建优化模型。

储能系统在主动配电网构建中作用巨大,如何将网络重构、可控分布式电源、需求侧响应等更多主动配电网中可调度资源考虑在储能优化控制与调度模型之中,是未来该方向的研究重点之一。

4.4 V2G(Vehicle-to-Grid)技术的应用

随着电动汽车产业的快速发展,电动汽车在配电网中的充放电容量以及充放电过程对配电网安全运行的影响已不容小觑[68-70],如何通过智能配电网及智能交通技术对电动汽车充放电过程进行科学有序管理,发挥电动汽车储能载体的作用对配电网能量进行优化管理,是未来配电网的重要研究方向之一。

文献[71-72]指出,未来电动汽车(electric vehicle,EV)的大规模接入,将给电力系统规划和运行带来不可忽视的影响,电动汽车与电网互动可以实现削峰填谷、参与调频、提供备用等作用,对于电网的安全经济运行和提高新能源发电消纳能力具有重要意义。文献[73-74]综合考虑电网约束、电池约束、车主使用需求,提出了电动汽车分布式储能的控制策略,使得电动汽车实现了与电网的信息双向交换和与能量双相交换。

随着电动汽车产业的发展,V2G技术将具有广阔的应用前景,然而该领域研究工作尚停留在理论框架构建和应用模式探索阶段,缺乏较为成熟的技术路线和实现方法,急需对其展开持续深入的研究。

4.5 移动式储能装置的并网应用

依据不同并离网接入需求,移动式电池储能装置可在配电网中灵活配置和应用,而研究适用于不同电压等级和应用模式的系统集成与接口配置技术是关键问题之一,以确保其高效、灵活、可靠运行。文献[75]考虑季节性用电负荷对配电网末端电能质量影响,提出了一种移动式电池储能车的系统集成与接入、控制应用方法,分析论证了其在福建某茶区的实际应用效果,相关技术成果为移动式电池储能装置在配电网灵活应用提供了一种有益借鉴。文献[76]考虑配电网中低压三相线路覆冰灾害时的融冰需求,以移动式电池储能系统主要设备的总成本最小为目标,提出了一种移动式电池储能直流融冰装置的系统结构以及功率/容量优化设计方法。以福建省部分山区冰区分布以及相关配电网覆冰线路融冰处理效果的计算分析可知,该方法具有可行性,通过精确计算直流热力融冰电流值可进一步优化移动式电池储能装置设计应用的经济性。目前移动式电池储能装置的优化设计与系统集成、灵活接入以及应用模式等相关研究尚处于发展阶段,缺乏系列化技术标准体系与应用规范,亟待深入研究。

5 未来电池储能电站的应用前景和集成应用模式展望

十二五期间,国内研发了兆瓦~十兆瓦级电池储能电站,主要用于解决发电侧的风电场、光伏发电站接入点的场站级出力品质控制问题,以提高接入点的并网友好性。然而,针对新能源发电基地级别的送出与消纳以及针对区域电网的调峰容量不足、暂态电压支撑等问题,十兆瓦级规模的电池储能电站已难以满足实际应用需求。因此,配置百兆瓦级的大型电池储能电站已成为当下新能源发展过程中的当务之急。

但是百兆瓦级电池储能电站有别于传统十兆瓦级储能电站,下述问题需重点关注并解决：1)储能子系统(单机)设计容量将提高,且储能子系统接入的电压等级也将提高,导致电站集成方式发生改变,现有十兆瓦级储能电站的集成方案与控制方法,不适用于百兆瓦级电池储能电站。2)百兆瓦级电池储能单元设备与控制单元增多,由于复杂多变的热、电、磁场等影响因素实时分布式到每个储能子系统,导致多机并联运行的储能子系统个体离散化问题突出,系统稳定与暂态转换过程中各储能子系统的性能差异及交叉耦合程度更高,相互影响与干扰更加复杂。3)十兆瓦级储能电站电池单体数达到十万级,与此相比,百兆瓦级电池储能电站电池单体个数将达到百万级,其通信结构更加复杂,对多个控制单元监测与协调控制难度加大。此外,百兆瓦级电池储能电站,对多个储能子系统控制单元间互知、储能子系统控制单元与上层控制层之间互知等提出了新的需求。而现有基于生产自动化系统的信息交互处理能力以及通信架构,将难以满足百兆瓦级储能电站全功率响应时间以及出力精度要求。因此,需提出适用于百兆瓦级储能电站的新型控制架构与整体控制方法。4)百兆瓦级电池储能电站的运行可靠性问题将更加突出,需研究储能子系统集群并联运行暂态过程以及一致性机理,以提升储能电站一致性控制与运行性能。

此外,传统电池储能系统因容量有限往往只能适应单一的控制目标,实现新能源并网或者电网辅助控制中独立的某项功能。而随着大规模、超/特大规模电池储能系统的规划和建设,以及分布式、移动即插即用式电池储能系统的不断发展,电池储能系统具备了多目标协同实现的能力,除了应具备新能源发电侧、配用电侧的应用功能外,还应在相应约束条件下尽可能地为电网的安全、稳定、经济运行提供积极作用。为此,笔者认为未来大规模电池储能系统的发展与应用需要从以下几个方面重点开展一些工作：

1)从大规模储能电池的设计、集成、安装、运行、监控等生产运行全过程,充分重视电池的安全问题,提出不同类型储能系统的安全边界,对可能出现的电池过热、变形、燃烧、电解液泄露等安全隐患设计具有充分可靠性的安全措施,避免安全生产事故的发生。

2)充分考虑大规模/超大规模电池储能系统数量庞大的储能单元及其网络拓扑结构的复杂性,提出站域集中管理与子系统分区自治相结合的大规模/超大规模电池储能电站优化控制架构,从根本上解决各储能单元差异性与应用目标统一性之间的矛盾,全面提升电池储能系统的综合管控能力。

3)有效利用大数据、云计算、物联网、人工智能等方法,兼顾历史和实时运行数据,实现电池储能系统实时运行状态诊断与分析,性能衰减与安全预警等,确保大规模集中/分布式电池储能电站安全、稳定、可靠运行。

4)针对大规模集中/分布式电池储能电站与集中/分布式新能源发电联合应用场景,考虑智能化运行调度、安全稳定控制、全寿命周期管理、多目标控制管理、运行效益最优等多方面需求,提出不同集成架构下的电池储能电站多目标协同优化控制方法,破解不同形式电池储能系统能量管理与科学控制的难题。

5)考虑大规模集中/分布式电池储能系统可能由不同种类、不同寿命阶段的电池储能单元/梯次利用动力电池储能单元等混合集成,研究并揭示上述多类型电池储能电站中不同类型储能单元健康状态、性能衰减、充放电倍率的差异特性,分析各电池单元动态连接后的充放电特性,提出针对不同类型电池储能系统的动态、智能、差异化的充放电控制方法,解决电池优化管理难题。

6)从电池储能模块级、装置级和系统级等不同层面,研究不同类型大容量电池储能技术的充放电特性、工况适用性、安全性及经济性评估方法,掌握先进大容量储能技术经济性的量化分析与综合评估方法,支撑电池储能技术的深入研究和工程化应用。

7)对集中式、分布式、可移动集装箱式等不同接入方式以及超/特大规模电池储能系统,构建信息物理充分融合的半实物仿真平台,结合大数据、云计算技术,形成电池储能系统的超级建模方法,验证储能在电网不同环节不同场景下的应用模式和控制方法。

8)大规模电池储能系统集中式接入以及分布式电池储能系统规模化聚合后,均将成为电网中一种不容忽视的可调控手段,通过研究电池储能系统与传统安稳控制系统的协调配合方案,将有效增强和改善电网安全三道防线在抵御电网风险,增强系统稳定性方面的能力。

9)结合分布式、集中式、可移动式等不同集成方式,发、输、配用电等不同应用场景,考虑以绿证、绿色标签等为体现形式的可再生能源配额制对上网电价、竞价机制、交易模式等的不同影响,开展基于电力市场环境的储能设备选址选点、规划布局、功率/容量优化配置以及商业化运行方法/模式研究,探索在电力市场辅助服务中如何提高储能系统规划布局与并网运行的技术经济性,并量化、规范相关指标。

6 结语

本文对电池储能系统的运行控制与应用方法开展了系统的研究和综述,主要结论如下：

1)分析了电池储能电站的发展概况,从国内外的工程实际应用情况出发,介绍了电池储能电站在新能源并网和电网安全控制等领域所发挥的重要作用。

2)从发电侧、输电侧、配电侧三个方面对电池储能电站在不同场景下的应用进行了详细的文献综述和分析,一定程度上阐明了电池储能电站在各研究领域内的研究现状、问题、及未来研究方向。依托大规模电池储能电站工程应用验证可知,目前国内十兆瓦级集中式电池储能电站响应时间小于1 s,出力控制偏差小于1.5%,满足平滑新能源发电出力、跟踪调度发电计划出力等并网应用需求。但是针对百兆瓦级电池储能电站需开展深入研究,以提高电站响应时间、爬坡率、出力控制偏差、能量可利用率等性能指标。

3)对未来电池储能电站的发展方向和潜在研究课题作出了展望,为电池储能电站在集成、控制和应用等方面的相关理论和技术发展提出了一些建议。

参考文献

[1] 舒印彪,张智刚,郭剑波,等.新能源消纳关键因素分析及解决措施研究[J].中国电机工程学报,2017,37(1):1-9. Shu Yinbiao,Zhang Zhigang,Guo Jianbo,et al.Study on key factors and solution of renewable energy accommodation[J].Proceedings of the CSEE,2017,37(1):1-9(in Chinese).

[2] 李明节,于钊,许涛,等.新能源并网系统引发的复杂振荡问题及其对策研究[J].电网技术,2017,41(4):1035-1042. Li Mingjie,Yu Zhao,Xu Tao,et al.Study of complex oscillation caused by renewable energy integration and its solution[J].Power System Technology,2017,41(4):1035-1042(in Chinese).

[3] 薛禹胜,雷兴,薛峰,等.关于风电不确定性对电力系统影响的评述[J].中国电机工程学报,2014,34(29):5029-5040. Xue Yusheng,Lei Xing,Xue Feng,et al.A review on impacts of wind power uncertainties on power systems[J].Proceedings of the CSEE,2014,34(29):5029-5040(in Chinese).

[4] 张丽英,叶廷路,辛耀中,等.大规模风电接入电网的相关问题及措施[J].中国电机工程学报,2010,30(25):1-9. Zhang Liying,Ye Tinglu,Xin Yaozhong,et al.Problem and measure of power grid accommodating large scale wind power[J].Proceedings of the CSEE,2010,30(25):1-9(in Chinese).

[5] 袁小明,程时杰,文劲宇.储能技术在解决大规模风电并网问题中的应用前景分析[J].电力系统自动化,2013,37(1):14-18. Yuan Xiaoming,Cheng Shijie,Wen Jinyu.Prospects analysis of energy storage application in grid integration of large-scale wind power[J].Automation of Electric Power Systems,2013,37(1):14-18(in Chinese).

[6] Telaretti E,Dusonchet L.Stationary battery technologies in the US: development trends and prospects[J].Renewable & Sustainable Energy Reviews,2017(75):380-392.

[7] Efstratios C,Rogers,Daniel J.A comparison of grid-connected battery energy storage system designs[J].IEEE Transactions on Power Electronics,2017,32(9):6913-6923.

[8] 张新松,顾菊平,袁越,等.基于电池储能系统的风功率波动平抑策略[J].中国电机工程学报,2014,34(28):4752-4760. Zhang Xinsong,Gu Juping,Yuan Yue,et al.Strategy of smoothing wind power fluctuation based on battery energy storage system[J].Proceedings of the CSEE,2014,34(28):4752-4760(in Chinese).

[9] 程时杰,李刚,孙海顺,等.储能技术在电气工程领域中的应用与展望[J].电网与清洁能源,2009,25(2):1-8. Cheng Shijie,Li Gang,Sun Haishun,et al.Application and prospect of energy storage in electrical engineering[J].Power System and Clean Energy,2009,25(2):1-8(in Chinese).

[10] 项顶,胡泽春,宋永华,等.通过电动汽车与电网互动减少弃风的商业模式与日前优化调度策略[J].中国电机工程学报,2015,35(24):6293-6303. Xiang Ding,Hu Zechun,Song Yonghua,et al.Business model and day-ahead dispatch strategy to reduce wind power curtailment through vehicle-to-grid[J].Proceedings of the CSEE,2015,35(24):6293-6303(in Chinese).

[11] 李志伟,赵书强,刘应梅.电动汽车分布式储能控制策略及应用[J].电网技术,2016,40(2):442-450. LiZhiwei,Zhao Shuqiang,Liu Yingmei.Control strategy and application of distributed electric vehicle energy storage[J].Power System Technology,2016,40(2):442-450(in Chinese).

[12] Hina1 F A,Palanisamy K.Battery energy storage applications in wind integrated systems-a review[C]//2014 International Conference on Smart Electric Grid,ISEG 2014.Guntur:ISEG 2014,2015:1-8.

[13] 蒋凯,李浩秒,李威,等.几类面向电网的储能电池介绍[J].电力系统自动化,2013,37(1):47-53. JiangKai,Li Haomiao,Li Wei,et al.On several battery technologies for power grids[J].Automation of Electric Power Systems,2013,37(1):47-53(in Chinese).

[14] 王松岑. 大规模储能技术及其在电力系统中的应用[M].北京:中国电力出版社,2016:30-46.

[15] 汪海蛟,江全元.应用于平抑风电功率波动的储能系统控制与配置综述[J].电力系统自动化,2014,38(19):126-135. Wang Haijiao,Jiang Quanyuan.An overview of control and configuration of energy storage system used for wind power fluctuation mitigation[J].Power System Technology,2014,38(19):126-135(in Chinese).

[16] Li X J,Yao L Z,Hui D.Optimal control and management of large-scale battery energy storage system to mitigate the fluctuation and intermittence of renewable generations[J].Journal of Modern Power Systems and Clean Energy,2016,4(4):593-603.

[17] Li X J,Hui D,Lai X K.Battery energy storage station (BESS)-based smoothing control of photovoltaic (PV) and wind power generation fluctuations[J].IEEE Transactions on Sustainable Energy,2013,4(2):464-473.

[18] Lei M Y,Yang Z L,Wang Y B,et al.Design of energy storage control strategy to improve the PV system power quality[C]//IECON 2016 - 42nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society.Florence:IEEE,2016:2022-2027.

[19] 单茂华,李陈龙,梁廷婷,等.用于平滑可再生能源出力波动的电池储能系统优化控制策略(英文)[J].电网技术,2014,38(2):469-477. Shan Maohua,Li Chenlong,Liang Tingting,et al.A real-time optimal control strategy for battery energy storage system to smooth active output fluctuation of renewable energy sources[J].Power System Technology,2014,38(2):469-477(in English).

[20] 李相俊,张晶琼,何宇婷,等.基于自适应动态规划的储能系统优化控制方法[J].电网技术,2016,40(5):1355-1362. Li Xiangjun,Zhang Jingqiong,He Yuting,et al.Optimal control method of energy storage system based on adaptive dynamic programming[J].Power System Technology,2016,40(5):1355-1362(in Chinese).

[21] GB/Z 19963—2005 风电场接入电力系统技术规定[S].北京:中国国家标准化管理委员会,2005.

[22] GB-Z19964—2005 光伏发电站接入电力系统技术规定[S].北京:中国国家标准化管理委员会,2005.

[23] 沈欣炜,朱守真,郑竞宏,等.考虑分布式电源及储能配合的主动配电网规划运行联合优化[J].电网技术,2015,39(7):1913-1920. Shen Xinwei,Zhu Shouzhen,Zheng Jinghong,et al.Active distribution network planning-operation co-optimization considering the coordination of ESS and DG[J].Power System Technology,2015,39(7):1913-1920(in Chinese).

[24] 任洛卿,白泽洋,于昌海,等.风光储联合发电系统有功控制策略研究及工程应用[J].电力系统自动化,2014,38(7):105-111. Ren Luoqing,Bai Zeyang,Yu Changhai,et al.Research on active power control strategy for wind/photovoltaic/energy storage hybrid power system and its engineering application[J].Automation of Electric Power Systems,2014,38(7):105-111(in Chinese).

[25] 李碧辉,申洪,汤涌,等.风光储联合发电系统储能容量对有功功率的影响及评价指标[J].电网技术,2011,35(4):123-128. Li Bihui,Shen Hong,Tang Yong,et al.Impacts of energy storage capacity configuration of HPWS to active power acteristics and its relevant indices[J].Power System Technology,2011,35(4):123-128(in Chinese).

[26] 刘泽槐,翟世涛,张勇军,等.基于扩展QV 节点潮流的光储联合日前计划[J].电网技术,2015,39(12):3435-3441. Liu Zehuai,Zhai Shitao,Zhang Yongjun,et al.A joint day-ahead scheduling for photovoltaic-storage systems based on extended QV bus-type power flow[J].Power System Technology,2015,39(12):3435-3441(in Chinese).

[27] Wei Q L,Shi G,Song R Z,et al.Adaptive dynamic programming-based optimal control scheme for energy storage systems with solar renewable energy[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2017,64(7):5468-5478.

[28] 闫鹤鸣,李相俊,麻秀范,等.基于超短期风电预测功率的储能系统跟踪风电计划出力控制方法[J].电网技术,2015,39(2):432-439. Yan Heming,Li Xiangjun,Ma Xiufan,et al.Wind power output schedule tracking control method of energy storage system based on ultra-short term wind power prediction[J].Power System Technology,2015,39(2):432-439(in Chinese).

[29] 杨锡运,任杰,李相俊,等.储能系统平滑光伏电站功率波动的变参数斜率控制方法[J].电力系统自动化,2016,40(24):56-63. Yang Xiyun,Ren Jie,Li Xiangjun,et al.Slope control method with variable coefficients of battery energy storage system for smoothing photovoltaic power fluctuation[J].Automation of Electric Power Systems,2016,40(24):56-63(in Chinese).

[30] 高明杰,惠东,高宗和,等.国家风光储输示范工程介绍及其典型运行模式分析[J].电力系统自动化,2013,37(1):59-64. Gao Mingjie,Hui Dong,Gao Zonghe,et al.Presentation of national wind/photovoltaic/energy storage and transmission demonstration project and analysis of typical operation modes[J].Automation of Electric Power Systems,2013,37(1):59-64(in Chinese).

[31] 胡娟,杨水丽,侯朝勇,等.规模化储能技术典型示范应用的现状分析与启示[J].电网技术,2015,39(4):879-885. Hu Juan,Yang Shuili,Hou Zhaoyong,et al.Present condition analysis on typical demonstration application of large-scale energy storage technology and its enlightenment[J].Power System Technology,2015,39(4):879-885(in Chinese).

[32] Wu Z P,Gao D W,Zhang H G,et al.Coordinated control strategy of battery energy storage system and PMSG-WTG to enhance system frequency regulation capability[J].IEEE Transaction on Sustainable Energy,2017,8(3):1330-1343.

[33] 魏承志,陈晶,涂春鸣,等.基于储能装置与静止无功发生器协同控制策略的微网电压波动抑制方法[J].电网技术,2012,36(11):18-24. Wei Chengzhi,Chen Jing,Tu Chunming,et al.An approach to suppress voltage fluctuation in microgrid by cooperative control by energy storage device and static var generator[J].Power System Technology,2012,36(11):18-24(in Chinese).

[34] 徐明,李相俊,贾学翠,等.规模化电池储能系统的无功功率控制策略研究[J].可再生能源,2013(7):81-84. Xu Ming,Li Xiangjun,Jia Xuecui,et al.Research on reactive power control strategy for large-scale battery energy storage systems[J].Renewable Energy Resources,2013(7):81-84(in Chinese).

[35] Xie X,Guo Y,Wang B,et al.Improving AGC performance of coal-fueled thermal generators using multi-MW scale BESS: a practical application[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2016,PP(99):1-1.

[36] 李建林,杨水丽,高凯.大规模储能系统辅助常规机组调频技术分析[J].电力建设,2015,36(5):105-110.Li Jianlin,Yang Shuili,Gao Kai.Frequency modulation technology for conventional units assisted by large scale energy storage system[J].Electric Power Construction,2015,36(5):105-110(in Chinese).

[37] 孙冰莹,杨水丽,刘宗歧,等.国内外兆瓦级储能调频示范应用现状分析与启示[J].电力系统自动化,2017,41(11):8-16,38. Sun Bingying,Yang Shuili,Liu Zongqi,et al.Analysis on present application of megawatt-scale energy storage in frequency regulation and its enlightenment[J].Automation of Electric Power Systems,2017,41(11):8-16,38(in Chinese).

[38] 陈大宇,张粒子,王澍,等.储能在美国调频市场中的发展及启示[J].电力系统自动化,2013,37(1):9-13.Chen Dayu,Zhang Lizi,Wang Shu,et al.Development of energy storage in frequency regulation market of United States and its enlightenment[J].Automation of Electric Power Systems,2013,37(1):9-13(in Chinese).

[39] 李欣然,黄际元,陈远扬,等.大规模储能电源参与电网调频研究综述[J].电力系统保护与控制,2016,44(7):145-153. Li Xinran,Huang Jiyuan,Chen Yuanyang,et al.Review on large-scale involvement of energy storage in power grid fast frequency regulation[J].Power System Protection and Control,2016,44(7):145-153(in Chinese).

[40] 黄际元,李欣然,曹一家,等.考虑储能参与快速调频动作时机与深度的容量配置方法[J].电工技术学报,2015,30(12):454-464. Huang Jiyuan,Li Xinran,Cao Yijia,et al.Capacity allocation of energy storage system considering its action moment and output depth in rapid frequency regulation[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2015,30(12):454-464(in Chinese).

[41] Falabretti D,Moncecchi,Brivio,et al.IoT-oriented management of distributed energy storage for the primary frequency control[C]// 2017 IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2017 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe).Milan:IEEE,2017:1-6.

[42] Lee S J,Kim J H,Kim C H,et al.Coordinated control algorithm for distributed battery energy storage systems for mitigating voltage and frequency deviations[J].IEEE Transactions on Smart Grid,7(3):1713-1722.

[43] 黄碧斌,李琼慧.储能支撑大规模分布式光伏接入的价值评估[J].电力自动化设备,2016,36(6):88-93.Huang Bibin,Li Qionghui.Evaluation of energy storage support for large scale distributed photovoltaic access[J].Electric Power Automation Equipment,2016,36(6):88-93(in Chinese).

[44] 梁亮,李建林,惠东.光伏-储能联合发电系统运行机理及控制策略[J].电力自动化设备,2011,31(8):20-23. Liang Liang,Li Jianlin,Hui Dong.Operating modes of photovoltaic/energy-storage hybrid system and its control strategy[J].Electric Power Automation Equipment,2011,31(8):20-23(in Chinese).

[45] Zuo Y H,Li X J.Game theory applied in system of renewable power generation with HVDC out-sending facilitated by hundred megawatts Battery Energy Storage Station[J].Computational Intelligence,2017(99):1-1.

[46] 王琦,易俊,刘丽平,等.基于直流侧储能的新型统一潮流控制器优化设计[J].中国电机工程学报,2015,35(17):4371-4378. Wang Qi,Yi Jun,Liu Liping,et al.Optimal design of a novel unified power flow controller incorporated with a battery energy storage system at DC side[J].Proceedings of the CSEE,2015,35(17):4371-4378(in Chinese)

[47] 赵艳雷,李海东,张磊,等.基于快速储能的风电潮流优化控制系统[J].中国电机工程学报,2012,32(13):21-28. Zhao Yanlei,Li Haidong,Zhang Lei,et al.Wind power flow optimization and control system based on rapid energy storage[J].Proceedings of the CSEE,2012,32(13):21-28(in Chinese).

[48] 张步涵,曾杰,毛承雄,等.电池储能系统在改善并网风电场电能质量和稳定性中的应用[J].电网技术,2006,30(15):54-58. Zhang Buhan,Zeng Jie,Mao Chengxiong,et al.Improvement of power quality and stability of wind farms connected to power grid by battery energy storage system[J].Power System Technology,2006,30(15):54-58(in Chinese).

[49] 程时杰,文劲宇,孙海顺.储能技术及其在现代电力系统中的应用[J].电气应用,2005,24(4):1-8,19.Cheng Shijie,Wen Jinyu,Sun Haishun.Application of power energy storage techniques in the modern power system[J].Electrotechnical Application,2005,24(4):1-8,19(in Chinese).

[50] 赵静波,雷金勇,甘德强.电池储能装置在抑制电力系统低频振荡中的应用[J].电网技术,2008,32(6):93-99,108. Zhao Jingbo,Lei Jinyong,Gan Deqiang.Application of battery energy storage devices in suppressing low-frequency oscillation of power system[J].Power System Technology,2008,32(6):93-99,108(in Chinese).

[51] 袁敞,刘昌,赵天扬,等.基于储能物理约束的虚拟同步机运行边界研究[J].中国电机工程学报,2017,37(2):506-516. Yuan Chang,Liu Chang,Zhao Tianyang,et al.Research on operating boundary of virtual synonous machine based on physical constraint of energy storage system[J].Proceedings of the CSEE,2017,37(2):506-516(in Chinese).

[52] 陶琼,桑丙玉,叶季蕾,等.高光伏渗透率配电网中分布式储能系统的优化配置方法[J].高电压技术,2016,42(7):2158-2165. Tao Qiong,Sang Bingyu,Ye Jilei,et al.Optimal configuration method of distributed energy storage systems in distribution network with high penetration of photovoltaic[J].High Voltage Engineering,2016,42(7):2158-2165(in Chinese).

[53] 杨玉青,牛利勇,田立亭,等.考虑负荷优化控制的区域配电网储能配置[J].电网技术,2015,39(4):1019-1025. Yang Yuqing,Niu Liyong,Tian Liting,et al.Configuration of energy storage devices in regional distribution network considering optimal load control[J].Power System Technology,2015,39(4):1019-1025(in Chinese).

[54] 吴鸣,崔光鲁,季宇,等.配电网中分布式储能系统一致性主动控制[J].电力建设,2015,36(6):20-26. WuMing,Cui Guanglu,Ji Yu,et al.Consistent and active control for distributed energy storage system in distribution network[J].Electric Power Construction,2015,36(6):20-26(in Chinese).

[55] 林少伯,韩民晓,赵国鹏,等.基于随机预测误差的分布式光伏配网储能系统容量配置方法[J].中国电机工程学报,2013,33(4):25-33,5. Lin Shaobo,Han Minxiao,Zhao Guopeng,et al.Capacity allocation of energy storage in distributed photovoltaic power system based on stochastic prediction error[J].Proceedings of the CSEE,2013,33(4):25-33,5(in Chinese).

[56] 慈松. 能量信息化和互联网化管控技术及其在分布式电池储能系统中的应用[J].中国电机工程学报,2015,35(14):3643-3648. Ci Song.Energy informatization and internet-based management and its applications in distributed energy storage system[J].Proceedings of the CSEE,2015,35(14):3643-3648(in Chinese).

[57] Bahramipanah M,Torregrossa D,Cherkaoui R,et al.A decentralized adaptive model-based real-time control for active distribution networks using battery energy storage systems[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2016,PP(99):1-1.

[58] 李霞林,郭力,王成山,等.直流微电网关键技术研究综述[J].中国电机工程学报,2016,36(1):2-16. LiXialin,Guo Li,Wang Chengshan,et al.Key technologies of DC microgrids: an overview[J].Proceedings of the CSEE,2016,36(1):2-16(in Chinese).

[59] 马骏超,江全元,余鹏,等.直流配电网能量优化控制技术综述[J].电力系统自动化,2013,37(24):89-96.Ma Junchao,Jiang Quanyuan,Yu Peng,et al.Survey on energy optimized control technology in DC distribution network[J].Automation of Electric Power Systems,2013,37(24):89-96(in Chinese).

[60] 贺悝,李勇,曹一家,等.考虑分布式储能参与的直流配电网电压柔性控制策略[J].电工技术学报,2017,32(10):101-110. He Li,Li Yong,Cao Yijia,et al.Flexible voltage control strategy of dc distribution network considering distributed energy storage[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2017,32(10):101-110(in Chinese).

[61] 孟润泉,刘家赢,文波,等.直流微网混合储能控制及系统分层协调控制策略[J].高电压技术,2015,41(7):2186-2193. Meng Runquan,Liu Jiaying,Wen Bo,et al.Hybrid energy storage control and system hierarchical coordinated control strategy for DC microgrids[J].High Voltage Engineering,2015,41(7):2186-2193(in Chinese).

[62] 陆晓楠,孙凯,黄立培,等.直流微电网储能系统中带有母线电压跌落补偿功能的负荷功率动态分配方法[J].中国电机工程学报,2013,33(16):37-46. Lu Xiaonan,Sun Kai,Huang Lipei,et al.Dynamic load power sharing method with elimination of bus voltage deviation for energy storage systems in DC micro-grids[J].Proceedings of the CSEE,2013,33(16):37-46(in Chinese).

[63] 尤毅,刘东,于文鹏,等.主动配电网技术及其进展[J].电力系统自动化,2012,36(18):10-16. You Yi,LiuDong,Yu Wenpeng,et al.Technology and its trends of active distribution network[J].Automation of Electric Power Systems,2012,36(18):10-16(in Chinese).

[64] 蒲天骄,陈乃仕,王晓辉,等.主动配电网多源协同优化调度架构分析及应用设计[J].电力系统自动化,2016,40(1):17-23. Pu Tianjiao,Chen Naishi,Wang Xiaohui,et al.Application and architecture of multi-source coordinated optimal dispatch for active distribution network[J].Automation of Electric Power Systems,2016,40(1):17-23(in Chinese).

[65] 沙熠,邱晓燕,宁雪姣,等.协调储能与柔性负荷的主动配电网多目标优化调度[J].电网技术,2016,40(5):1394-1399. Sha Yi,Qiu Xiaoyan,Ning Xuejiao,et al.Multi-objective optimization of active distribution network by coordinating energy storage system and flexible load[J].Power System Technology,2016,40(5):1394-1399(in Chinese).

[66] 朱泽锋,赵晋泉,魏文辉,等.主动配电网中电池储能系统最优充放电策略[J].电力系统自动化,2016,40(20):47-53. Zhu Zefeng,Zhao Jinquan,Wei Wenhui,et al.Optimal ging and disging scheme of battery energy storage system in active distribution network[J].Automation of Electric Power Systems,2016,40(20):47-53(in Chinese).

[67] 沈欣炜,朱守真,郑竞宏,等.考虑分布式电源及储能配合的主动配电网规划-运行联合优化[J].电网技术,2015,39(7):1913-1920. Shen Xinwei,Zhu Shouzhen,Zheng Jinghong,et al.Active distribution network planning-operation co-optimization considering the coordination of ESS and DG[J].Power System Technology,2015,39(7):1913-1920(in Chinese).

[68] 刘坚,胡泽春.电动汽车作为电力系统储能应用潜力研究[J].中国能源,2013(7):32-37. Liu Jian,HuZechun.The research of electric car as a potential application of power system with energy storage[J].Energy of China,2013(7):32-37(in Chinese).

[69] 杨永标,丁孝华,朱金大,等.物联网应用于电动汽车充电设施的设想[J].电力系统自动化,2010,34(2):95-98. Yang Yongbiao,Ding Xiaohua,Zhu Jinda,et al.Assumption of internet of things applied in electric vehicle ging facilities[J].Automation of Electric Power Systems,2010,34(2):95-98(in Chinese).

[70] 苗轶群,江全元,曹一家.基于微电网的电动汽车换电站运营策略[J].电力系统自动化,2012,36(15):33-38. Miao Yiqun,Jiang Quanyuan,Cao Yijia.Operation strategy for battery swap station of electric vehicles based on micro grid[J].Automation of Electric Power Systems,2012,36(15):33-38(in Chinese).

[71] 胡泽春,宋永华,徐智威,等.电动汽车接入电网的影响与利用[J].中国电机工程学报,2012,32(4):1-10,25. Hu Zechun,Song Yonghua,Xu Zhiwei,et al.Impacts and utilization of electric vehicles integration into power systems[J].Proceedings of the CSEE,2012,32(4):1-10,25(in Chinese).

[72] 贾龙,胡泽春,宋永华,等.储能和电动汽车充电站与配电网的联合规划研究[J].中国电机工程学报,2017,37(1):73-84. Jia Long,Hu Zechun,Song Yonghua,et al.Joint planning of distribution networks with distributed energy storage systems and electric vehicle ging stations[J].Proceedings of the CSEE,2017,37(1):73-84(in Chinese).

[73] 鲍谚,姜久春,张维戈,等.电动汽车移动储能系统模型及控制策略研究[J].电力系统自动化,2012,36(22):36-43. Bao Yan,Jiang Jiuchun,Zhang Weige,et al.Model and control strategy of electric vehicle mobile energy storage system[J].Automation of Electric Power Systems,2012,36(22):36-43(in Chinese).

[74] 李志伟,赵书强,刘应梅.电动汽车分布式储能控制策略及应用[J].电网技术,2016,40(2):442-450. LiZhiwei,Zhao Shuqiang,Liu Yingmei.Control strategy and application of distributed electric vehicle energy storage[J].Power System Technology,2016,40(2):442-450(in Chinese).

[75] 林飞武,吴文宣,蔡金锭,等.移动式储能装置在季节性负荷侧的应用研究[J].电力与电工,2013,33(1):1-4. Lin Feiwu,Wu Wenxuan,Cai Jinding,et al.Study for application of movable energy storage device for seasonal load[J].Electric Power & Electrical Engineering,2013,33(1):1-4( in Chinese).

[76] 范元亮,黄桂兰,陈彬,等.移动式电池储能直流融冰装置的功率与容量的优化选取[J].电气应用,2017(1):42-48. Fan Yuanliang,Huang Guilan,Chen Bin,et al.Optimization of power and capacity of mobile battery energy saving DC ice melting device[J].Electrotechnical Application,2017(1):42-48(in Chinese).