电网侧无人值守储能电站智能控制策略研究综述

　　摘要：随着电网侧储能的需求逐渐提升，储能电站的灵活调控能力变得愈发重要。无人值守下储能电站的管控技术有着效率高、处理速度快、人工成本低等优点，正在争取得到大力推广应用。文中阐述了电网侧储能电站并网与控制有关政策和现状，梳理了无人值守的储能电站数据处理技术和其智能优化控制策略，并对无人值守的电网侧储能电站智能控制策略的未来方向进行了展望。

　　关键词: 电网侧储能;调度系统;无人值守;数据处理技术;智能控制策略

　　0 引 言

　　国家发改委发布的《关于加快推动新型储能发展的指导意见》加快了储能参与电力市场的进度[1-3]，且随着新能源的渗透率越来越高，电力系统中储能资源的应用日渐受到重视。近年来，电网侧的1储能电站发展迅猛，在江苏、湖南、河南等新建了百兆瓦级以上的大型储能电站。作为新型电力市场主体，电网侧储能电站可提供削峰填谷、调压调频和平滑波动等服务以满足电力系统不同时间尺度的调节需求[4-5]。当前储能电站在工作时需安排运维团队，以保证电站的正常运行。但如此工作尚有运维成本高、工作效率低等问题需改进。

　　借助技术设备，无人值守储能电站结合当前互联网、物联网、云平台、大数据以及智能电网等先进技术，通过建立储能电站综合监控平台，将电站电力信息，环境信息等数据通过通信管理机传至上层控制系统，由上层控制系统对储能电站内部运行实行远程、集中控制与监控。此方式在保证电站安全稳定运行的同时，可大大降低电站后期的运维费用, 能够提升对大容量储能电站的综合管控能力，进而实现大型储能电站无人值守和智能安全自治。因此开展储能系统无人值守控制技术研究是实现储能电站安全稳定高效运行的手段之一，也是保障储能行业健康快速发展的关键。文章对电网侧储能电站与调度系统展开研究。首先归纳了近来年储能电站并网与控制相关政策，深入分析了政策要点，其次梳理了电网侧储能电站智能控制现状，探讨储能电站运行模式、调度管理系统架构和能量管理控制方法，再次，详细阐述了无人值守下的储能系统数据处理和智能优化控制技术，最后，针对以上研究内容进行了总结与展望，为无人值守下储能电站智能控制策略的发展方向提供参考。

　　1 电网侧储能电站参与并网智能控制现状

　　1.1 储能电站并网与控制政策

　　储能电站并网能够起到平抑电网波动、改善电能质量和提升分布式电源汇聚能力等多重作用，如果将其应用至实际中定能创造出大量的社会效益。但在技术方面，并网会给电网的安全稳定运行带来巨大的影响，具体体现在网络潮流保护、支路潮流越限和节点电压越限等情况;在经济方面，储能电站自身建设成本、运维成本、购电成本等因素会延长储能收益率。为加强电网侧储能电站与调度系统协同控制能力，保证储能电站的安全、高效运行，国家相关部门提供了一些措施以鼓励储能参与并网。

　　我国储能参与并网相关政策自2003年就已开始实施，GF-2003-0512《并网调度协议(示范文本)》和GF-2003-0511《购售电合同(示范文本)》示范性文本的印发对规范电网侧储能电站参与并网调度关系和购售电行为起到了重要的引领作用，促进了储能行业和电力系统安全、优质、经济运行快速发展。2016年，国务院印发了《国家创新驱动发展战略纲要》，明确攻克大规模供需互动、储能和并网关键技术、智能电网等技术的研发应用。2022年1月，国家能源局等将2003年示范文本进行融合和改进，颁布了《并网调度协议示范文本》、《电化学储能电站并网调度协议示范文本(试行)》,专门针对电化学储能电站特性，形成《储能并网协议》。随着我国碳达峰、碳中和目标提出和电力市场建设有序推进，电化学储能将大量接入电网。结合新目标、新形势、新要求，上述政策加快新型电力系统的构建进度，进一步规范了电化学储能并网运行和购售电行为，同时为我国电网侧储能电站智能控制技术提供了指引方向。

　　1.2 储能电站智能控制现状分析

　　1.2.1 当前电网侧储能电站的运行模式

　　储能电站的无人值守控制技术主要通过数据采集与监视控制系统(Supervisory Control And DataAcquisition，SCADA)和能量管理系统(EnergyManagement System，EMS)实现。当前储能电站EMS主要包含本地和远程两种调控模式。在远程模式下，电网调度(包含省调和地调)通过调度数据网的双平面网络将有功、无功指令下达至储能电站的站内数据网关机，数据网关机将指令通过站控层网络将指令转至储能电站理及监控系统，能量管理系统再根据储能电池和PCS的实时状态，给各个储能单位分配指令[10-11]。在本地模式下，储能电站一般有三种方式：

　　(1)本地设值，通过界面的实时设值对储能系统进行控制;(2)计划曲线，根据电站所在电网负荷潮流情况，人为设定功率计划，储能电站根据计划曲线自动实现充放电运行;(3)SOC维护, 根据储能电站的SOC不均衡情况，定期将储能电站充满和放空操作，已实现SOC的校准，保证电站正常运行。此外，当前最新的电网侧储能电站均配备源网荷负控终端，纳入至稳控系统。在电网发生安全稳定事故时，如因直流闭锁导致的区域电网频率下降，稳控主站通过2M专用网络，经过各级子站，将精切指令下达到储能站内的源网荷负控终端，负控终端通过硬接点直接控制PCS快速最大功率放电，对电网进行支撑。

　　1.2.2 储能电站调度管理系统架构

　　借鉴无人值守变电站的发展经验，无人值守储能电站要实现调度管理须建立适用于无人值守的区域系统架构。将储能电站基础本地运维功能配置到远方，由调度或者储能集控站配置调度协同高级应用软件，实现对储能电站的多维度管控。如图2所示。在调度侧，即区域电网储能EMS主站，除了传统的纳入二次调频、调压的新能源AGC和AVC模块，增加针对多储能站的SOC均衡管控的维护模块，增加对电池和PCS的危险告警、对储能站的严重故障信号进行管控的安全保护模块。同时引入综合协调模块，实现对实时功率管理模块、SOC维护模块和安全保护模块的模式切换，以实现各储能电站的安全稳定运行[12]。

　　在场站侧，不在关注长期运行策略，配合调度侧综合协调模块实现模式切换, 在确定模式下重点关注对各个储能单元的功率分配，约束条件合理性设计，在实现总体目标的同时，保证各个储能单元的SOC均衡、电池和PCS处于健康状态。此外，本地EMS子站，要充分利用大量的储能运维数据和优化安全预警控制略算法，为储能电站的安全运行提供参考数据[13]。

　　2 储能电站监控技术及应用分析

　　作为储能电站的核心部分，储能监控系统可实现PCS、BMS、保测装置等设备的信息采集、处理、监视、运行管理等功能[14,15]。监控系统信息的数据量十分庞大，其中大部分来自于BMS。

　　2.1 传统储能电站监控系统传统

　　储能电站监控系统主要监督远程调度控制和电站值守运维现场人员控制。(1)远程调度监控。调度中心可将现场实时数据通过远程调度监控系统的调度数据网传输到调度端，并对这些数据进行分析、监测，实现对储能电站现场整体监视[16]。调度中心还可通过AGC/AVC功能，将控制所需的有功/无功功率值下发给现场电站，功率下发步骤需要现场人员协作配合，现场人员需要将现场的运行模式与远方的调度中心设置一致。(2)就地监控。在电站不通过调度中心AGC或者AVC控制时，现场人员可通过设置有功/无功功率控制值，实现有功/无功功率调节指令向各个储能单元的下发[17]。现场界面还可保存功率控制曲线，让控制系统根据曲线数据来控制电站各个储能单元有功、无功或者电压出力。

　　2.2 无人值守储能电站的监控系统

　　从我国电站设备运行实际情况出发，紧密结合运维的需求，无人值守储能电站将对储能电站的有关数据、设备控制参数等数据实时的传输到远端进行监控，同时远端根据电站的运行控制需要，下发对应的控制调节指令，从而实现对电站的控制运行，包括电力控制中心远程控制和远程WEB监控[18]。远程控制中运行模式包括有功控制模式、无功控制模式、SOC维护模式[19]。为满足电力需求，无人值守储能电站主要以有功控制模式为主，考虑到储能电站接入电网后需保证在满足安全约束条件和电压质量条件下的网损较小，在网损超过阈值时将会由有功控制模式转换成无功控制模式，待调节好网损后再转为有功控制模式。

　　在这一过程中一旦发现某储能电池簇SOC一致性较差，在切断这一簇电池的运行后并将其进行维护，其余电池簇继续按照原工作模式运行。电力控制中心根据储能电站运行需要，远程设置运行模式，无人值守电站在选择运行模式时，要实时考虑电站的需求，根据电站的实际运行情况，设置模式后可进行相关的控制动作。当电站运行模式设定为AGC或AVC控制后，将根据控制需求分别对电站的有功和无功功率控制进行设置，远程AGC/AVC通过下发对应的有功/无功控制指令给无人值守储能电站，储能电站根据这个指令来进行电站的有功/无功控制。

　　与传统储能电站监控系统相比，远程控制中心、监控系统、储能PCS和BMS等设备中存储的信息可实时交互与反馈，且无人值守储能电站监控系统无需运维人员校对，可通过监控设备传输的数据自行设置或改变何种运行模式。WEB远程监控可实现对储能电站实时运行状况的检测，同时对储能电站实时数据进行加工处理，实时展示储能电站汇总数据情况。在现有大部分方案中，监控系统釆取数据集中式上传方式。这种对数据的无差别上传，一旦储能电站的容量较大，监控主机将需要处理海量的数据，承担巨大负荷，对主机的性能要求极高，整个系统可靠性相对较差。同时由于大量的非关键数据充斥了数据传输通道，造成了监控系统网络的拥堵，上、下行的关键数据堵塞，电站的控制响应速度缓慢。此外，关键数据需要和大量的非关键数据一起配置，使得运行维护的复杂度提升。集中式控制方式监控网络架构简单，成本较低，在数据量小的储能电站具有一定经济性上的优势，但数据堵塞的隐患始终存在。

　　2.3 当前储能电站主流监控系统控制技术

　　(1)基于SOA总线技术的储能电站监控系统。针对目前储能电站采用的部分二次架构方案所暴露出来的不足之处，对储能电站中的关键数据进行基于IEC 61850的数据集建模，并采用SOA(Service Oriented Architecture，面向服务的架构)总线技术，有效提高监控系统的运行效率[20]。

　　(2)SOA 总线技术下的储能电站就地监控。与传统和当前储能电站监控系统相比，基于SOA总线的分散存储和集中控制理念契合储能电站数据特点，可解决储能电站大数据存储和核心数据精确快速控制的矛盾。在该架构下，就地监控在数据存储、数据处理、就地设备安全保护等方面体现出显著优势[21]。

　　通过IEC 61850下的分数据集建模技术，将所有数据分成完整数据集和关键数据集，就地监控需对其监控范围内的完整数据集进行存储，监控主机将各就地监控范围内的关键数据集进行存储，有效缓解监控主机的存储压力，达到分散存储效果。通过SOA服务总线可随时在监控主机端调阅就地监控端的数据与监控状态，保证了主机端对全站数据的掌握与控制。在该架构下，控制指令由监控主机集中下发至PCS、BMS等，无需再经过就地监控中转，命令下发速度快，控制效率高;并且上行数据与下行数据分流，加快了数据处理的速度。这种架构在容量小数据量小的储能电站应用优势不明显，但在总数据量在10万以上的中大型储能电站相对于主流的集中式架构有较为明显的优势。在SOA总线下，作为分散存储的中心，就地监控存储了监视区域内的详细数据，具有进一步优化电站运行的潜力。根据目前状况，BCMS的主被动均衡协调技术和充放电数据日前预测是进一步探究的优化方向。

　　3 基于无人值守的储能电站智能优化控制技术研究

　　储能电站的控制技术是储能关键技术，其和调度协同配合，共同实现储能电站的功率输出，实现对电网的支撑[23-24]。目前，220 kV及以下电压等级的变电已经在我国逐步实现了无人值守。实现储能电站的无人值守，涉及的因素包括储能电站的设计模式、运行规则制度、设备可靠性等。

　　3.1 无人值守下储能电站能量管理策略

　　3.1.1 储能电站智能控制多维度因素分析

　　处于“无人值守”模式下，储能电站运行时不再区分“远程”和“本地”模式，储能电站实时处于和远端的沟通状态。适用于储能电站无人值守的调度控制策略主要体现在4个维度：

　　(1)实时功率控制方面。该维度主站EMS根据区域电网的频率、电压的情况，形成区域有功、无功缺额，依据储能电站的实际容量能力(可用有功、无功总量)，对各储能电站的功率进行调度，即自动有功(AGC)和无功(AVC)控制系统。

　　(2)电站设备维护方面。储能电站和变电站最大的不同在于，储能电池在长时间的运行之后，各个储能单元会出现SOC不均衡情况。此情况会影响储能电站的正常运行，需进行SOC均衡维护。均衡维护一般对站内各个储能单元进行多次的充满、放空循环操作。在调度EMS主站发现某个储能电站的SOC不均衡度超限时，综合协调模块将该储能电站的退出AGC、AVC管控模式，切换为SOC维护模式，等待SOC维护完成，综合协调模块再将该储能电站转为实时功率控制模式。该维度的控制保证了储能电站的正常运行。当调度发现某储能站发生严重告警和故障时，比如电池烟感、电站整体脱网(入网开关非计划断开)等，综合协调模块将该储能站退出AGC、AVC控制，将其切换为储能电站安全保护模块，该模块视故障进行相应的处理，如全紧急停功率、紧急停机等。

　　(3)远程调阅和监视方面。该维度与储能电站的控制无关，因而没有在主站EMS的控制模块内，但是调度日常频率使用的功能之一。借助SOA总线技术，调度可以远程对各储能电站的监控画面和数据库实现远程调阅和浏览。此外,随着高清3D视频技术的发展，可以实时通过动态视频检测远程的储能电站是实地设备。该维度进一步提升了无人值守储能电站的可观测性。

　　3.2 无人值守储能电站安全预测及预警控制技术研究

　　一旦发生安全问题，在储能系统中往往会引起电池燃烧的链式反应，导致局面失控，损失重大。电池组(堆)的电压一般在700 V以上，高压直流系统对系统绝缘和保护提出了极高的要求。系统布线、结构复杂，一旦发生线缆老化、空气潮湿、尘埃等都可能造成绝缘下降，以致漏电、打火，以及线缆接触电阻变大发热等，引起安全事故。在无人值守下的电网侧电池储能系统中，恶劣环境往往会导致系统误报警、误动作，产生不可预期的安全事故。电池过充、过放、过流、过温，以及短路、热失控等是储能系统的最大安全隐患。安全状态分为早期安全预测和事故前的提前预警两个阶段，由此研究基于单元储能详细数据的安全预测及预警预测技术。如图11所示，在电池储能系统在正常运行中都会有管理系统进行监测和定期维护。随着使用时间的增长，系统的安全状态也会随之产生变化，可分为正常运行、渐变故障演化、滥用故障触发和热失控触发这四个情况。其中，通过对安全状态进行早期预测，可在渐变故障演化过程中追踪电池储能系统状态变化，提前发现其异常;滥用故障触发和热失控触发可通过外部激励、火灾早期识别等方式对电池储能系统进行热失控提前预警，以达到安全防护系统的作用。

　　(1)基于单元储能详细数据的储能电站安全状态早期预测研究。储能电池热失控的成因与单元储能的诸多详细数据相关，但各项数据与热失控的关系难以定量描述，无法建立确定的数学模型，拟釆用人工智能技术，建立储能电站安全预测模型，以达到有效的预测效果。锂电池储能系统安全事故诱发因素及其交互关系，主要的诱发因素有三类：电池本体因素、外部激源、运行环境。

　　(1)电池本体因素：主要包括电池制造过程中实体与理想状态间的误差及电池老化两种因素[26]。例如，在生产制造的涂布过程种会有金属污染物颗粒混入、正负极流体边缘存在毛刺;电池电极被电解质逐渐侵蚀，电解质成分发生变化等;

　　(2)外部激励因素：外部激励源主要为过充过放、外部短路、电流冲击，电池外部件高温产热造成的热冲击等问题[27]。在自然对流、室温发生故障等换热条件下，外部短路会造成电池迅速升温并触发材料相关副反应;由于内阻增大，老化电池在更易过热。为解决电池短路造成的安全事故问题，文献[28]提出了一种电池短路诊断方法，该方法通过观察待测电池的相对充电时间判断电池是否存在短路现象;文献[29]对过充热失控蔓延特性进行仿真分析，对不同规格磷酸铁锂电池进行多种充电倍率的充电实验，电池模组0.5C及以上倍率过充时电池表面温度将急剧上升,进而导致电池模组热失控。

　　(3)运行环境因素：环境温度会对锂离子电池安全运行产生重要影响[30]。在低温环境下，电池内化学反应速率会减小、电解液内离子扩散率降低等，进而导致电池工作效率降低。高温环境中，电池在工作中会出现过热情况，触发各种材料滥用反应，加剧电池内部放热反应，最终产生热失控现象。电池间温差过大会导致各电池不一致性增大，进而降低储能系统整体性能。在系统不一致性长期演化下，BMS会产生电池SOC/SOH估计误差、引起电池过充过放等问题，严重时也可能导致安全事故。文献[31]建立BP人工神经网络模型, 采用大量实验数据对该模型进行训练, 利用训练好的神经网络对预测锂电池温度，并通过试验结果证明了该方法的准确性;文献[32]深入研究了锂离子电池交流阻抗参数与内部温度之间映射关系，建立了基于阻抗模值的电池内部温度估算模型并以此来估算电池温度，通过不同环境下的实验表明，该方法的误差可控制在10%以内。

　　4 结束语作为当前储能快速发展阶段急迫需要研究的方向，需重点关注储能电站无人值守自治技术。现将上述讨论内容总结如下：(1)储能电站无人值守自治技术可借鉴变电站和调度系统的主子站一体化技术，通过SOA总线配置，实现调度系统对远方储能电站的信息处理、转换，提升调度系统对无人值守电站监控能力;(2)为了提升传统储能电站监控和调度的协同化水平，可在能量管理控制机制中开发多维度协同控制算法，将人工值守的站内控制指令匹配到远方控制，提升远程控制的灵活性，实现储能电站的无人值守;(3)未来应继续遵循“安全第一，兼顾效率”的原则，在原有安全边界条件下，考虑更多潜在安全风险因素，保证储能电站在无人值守情况下有功和无功功率的安全可靠输出;(4)可充分挖掘就地监控的数据监控和计算功能，研究就地监控和BMS的数据融合技术和安全预测及预警控制技术，优化储能系统就地层独立控制网络，进而实现储能电站智能化控制。

　　参 考 文 献

　　[1] 发展改革委能源局关于加快推动新型储能发展的指导意见[J]. 中华人民共和国国务院公报, 2021, (25): 43-46.Guiding Opinions of the National Development and ReformCommission and the Energy Administration on Accelerating theDevelopment of New Energy Storage[J]. Gazette of the State Council ofthe People's Republic of China, 2021, (25): 43-46.

　　[2] 黄碧斌, 胡静, 蒋莉萍, 等. 中国电网侧储能在典型场景下的应用价值评估[J]. 中国电力, 2021, 54(7): 158-165.Huang Bibin, Hu Jing, Jiang Liping, et al. Application ValueAssessment of Grid Side Energy Storage Under Typical Scenarios inChina[J]. Electric Power, 2021, 54(7): 158-165.

　　[3] 李建林, 王哲, 许德智, 等. 退役动力电池梯次利用相关政策对比分析[J]. 现代电力, 2021, 38(3): 316-324.Li Jianlin, Wang Zhe, Xu Dezhi, et al. A comparative analysis ofrelevant policies is made on retired power batteries[J]. Modern ElectricPower, 2021, 38(3): 316-324.

　　[4] 李相俊, 马会萌, 姜倩. 新能源侧储能配置技术研究综述[J]. 中国电力, 2022, 55(1): 13-25.Li Xiangjun, Ma Huimeng, Jiang Qian. Review of Energy StorageConfiguration Technology on Renewable Energy Side[J]. ElectricPower, 2022, 55(1): 13-25.

　　[5] 童家麟, 洪庆, 吕洪坤, 等. 电源侧储能技术发展现状及应用前景综述[J]. 华电技术, 2021, 43(7): 17-23.

　　作者：徐亮