王德顺：大规模储能电站监控技术与应用

8月9—10日，由中国化学与物理电源行业协会储能应用分会中国电力工程顾问集团西北电力设计院有限公司、西安北大科技园、中国科学院电工研究所储能技术组、深圳市科陆电子科技股份有限公司等单位联合主办“第二届全国发电侧储能技术与应用高层研讨会”在陕西西安金磐酒店举行。来自政府主管部门、能源监管部门、行业专家、设计院、新能源发电业主单位、电力公司、系统集成商、项目承包商、投融资机构等单位的260余位嘉宾出席了本次研讨会。

组委会邀请到中国电力科学研究院新能源中心储能室主任助理王德顺就“大规模储能电站监控技术与应用”作主题报告，以下为其报告主要内容。

王德顺

首先感谢有这个机会在这跟大家分享交流关于储能电站监控应用，上午很多专家介绍了新型电池，也有介绍光热储能，都是很大的专业。我要介绍的是相对小众的专业，它在储能系统里面，投资角度和成本角度并不大。但从去年开始江苏电网侧储能，包括今年规划了很多储能电站规模上量之后，我从中国电科院参与的大型储能电站过程中掌握的信息和经验，从电站监控角度以及大规模储能对监控新需求分析上跟大家做交流。

首先是储能的发展，大家都是同行，我就不细说了。这里面图大家很熟悉，抽水蓄能是最重要的方式，2012年会议关于抽蓄的报告，那几年一直是99%，今年跟抽水蓄能的专家交流的时候，他们也在说大规模储能上来之后是不是要替代抽蓄，江苏镇江去年投了10万电化学，今年将近30多万要投，就在江苏镇江的句容抽蓄开工了好几年，10年才能投运，等它投运的时候，江苏地区的电化学储能超过至少五六十万了，跟抽水蓄能电站的装机达到相匹配、相比拟的程度，有好多人也在问，抽蓄和电化学谁将被谁取代。我个人的观点 ：虽然电化学发展很快，相比抽蓄来讲各有特点，我国抽蓄在5年前排在全世界第三，现在从装机到在建、规划都是世界第一。个人认为抽蓄和电化学是相互补充配合的关系。这是(图)国内抽蓄占比比较大，占96%。

不同应用场景好多专家提到了，电源侧、电网侧和用户侧，有很多应用模式，包括国外研究单位提到好多种，包括平滑出力波动、跟踪调度计划、联合调频辅助服务等。我们也计划申报一个课题，电化学跟抽蓄怎么配合发挥更大的优势。

从规模化的角度，从去年江苏、河南都上了百兆瓦的电网侧储能，今年江苏电网侧储能二期，淮安已经吊装了，二期苏州昆山站和南京江北站都是百万瓦级的项目，规模增加对常规电化学储能监控系统提出了新问题，不管它的监控量以及承担的功能，还是调度过程中能量管理的优化策略都会给大规模储能电量监控提出挑战。

监控系统是储能电站的大脑，是它的核心，从江苏应用的例子来看，为了减少电网对电站的管理，它要求储能电站的监控是综合监控，既要实现储能电站的设备监控、能量管理，还要实现变电站自动化的监测。同时要承担AGC、AVC、应急响应等功能。随着规模化的发展储能电站的应用场景使用越来越多，今天上午有一位专家提到了，在不同场景下，其中提高新能源消纳，有的是就地消纳，有的需要通过输送通道送到远方消纳，怎么样进行能量调配，怎么结合源荷的特性关系，使储能发挥最大利用效率的作用，都是能源管理的功能和关注的问题。另外是储能电站的单站容量越来越大，数据量越来越多，一旦出现特别事件，同时海量数据上传对监控系统性能和参数影响也是我们要关心的问题。

第二部分主要说不同应用场景下的储能电站监控能量管理。储能电站的基本功能主要是分两大块：一个是变电站监控，实现35千伏间隔层的保护测控辅助。另外实现储能电站PCS电池设备监控，以及要承担跟电网调度接口AGC子站功能，以及全站运维，涉及到全站的功能运用控制。

这个图是典型的大型储能电站监控架构，从安全度角度考虑采用双机双网冗余结构，实现了任何设备N-1退出，不会对系统造成安全性的影响。另外从设备的要求上，因为这一次从电网侧储能要求来看，要求服务器和操作系统、数据库都有一定要求，监控系统都是国产的数据库和服务器、操作系统。今年可以看到它的重要性，相当于好多东西还是要自主品牌才可以，所以监控系统是这样要求，也是这样干的，都是用国产的东西，其他PCS控制芯片，还有电力电子器件还要受一些国外的制约。

接下来说一下能量管理，我简单梳理了三到四个场景：一个是西北电网可再生能源基地消纳场景，上午一个专家提到受本地负荷特性影响，必须通过输送通道把可再生能源电量送到异地消纳，有很多的约束条件，包括输送通道限制，包括运行，包括电压的要求，最后会导致弃风。应该分析源荷的匹配程度，根据匹配程度不同，确定储能什么时候充，什么时候放。这个是年初给青海电网做的消纳分析，确定了源荷匹配之后提供一些优化算法，实现储能优化运行，实现通道有效利用，这是一个案例。

另外一个，跟江苏电网储能有点像，为满足局部电网的供电能力提升的要求，解决供电能力不足。有两个办法解决这个问题：一个通过建线路，一次性解决。另外是通过储能，这条红线是供电能力，超过红线部分是不足的地方，需要储能来提供变量。白色空缺部分相当于这一块是储能可充部分，为什么这块要做这样的分析?红色部分必须放电才能解决供电缺口问题，在绿色部分都可以充，但是对于一个储能电站来讲怎么充最经济，有4部分绿色可充部分，储能电站在什么时候充?怎么充?这样会得出储能配置和运行优化结果。比如第一个绿色部分，把储能设计这么大，红色部分一次性充满，分别放回去是一个方案。每一部分充一些来实现同样的能量不足，优化出来的储能容量小的，所配的储能功率也需要最低的，相当于储能经济性的投资或者设计时候重要的部分。

在江苏淮安关于分布式电源消纳优化问题，这个是就地消纳的问题，本地负荷是大于新能源出力，消纳的时候有负荷，有负荷的时候没有发电量，通过一周7天的光伏输入和分析，可以得出一些结论。图中220kV变电站出现了倒送，这样配合一些储能，这个可以解决一部分的消纳问题。为什么强调优化的算法?上午吕处提了报告，对风电场的考核，都是关系到能量管理和调度策略，因为你有了负荷预测和新能源处理预测才能优化出来最适合这部分储能容量，才会优化出来不同典型日下储能如何充放的策略，才能减少投资，把小储能发挥到最大的作用。

为什么讲到优化?能量管理就是为了提高控制策略的精度，需要能量管理系统为优化算法进行求解，为什么用优化算法?如果把所有可能性都算一遍一般计算机能力达不到，所以需要优化算法的求解，这也对储能电站能量管理硬件考核。对算法的适应性和硬件能力都有要求。 上面说的是储能电站不同应用场景下的不同策略和优化分析。

第三部分说一下大规模储能电站监控系统数据处理能力问题，是不是大规模就等于大数据?去年承担了江苏省储能站的项目，其中全站遥测是16400，全站遥信4400，今年江苏要在南京江北筹划进行电站，百兆瓦储能数据，按照这个推理，遥测数据达到30万，遥信达到10万，这是百兆瓦级的规模。我们也在研究电化学储能和抽蓄的联合，300MW电化学储能电站的数据，它的遥测量可以达到百万级。这么大数据量，最开始说小监控系统，原来1兆瓦随便用一个服务器就可以运行，达到这个量级之后能量管理系统是不是能够正常运行了，这个需要专门分析和测试。

我们跟测试单位联合搭了测试环境，主要测试6个项目：一个是雪崩，在接入100个储能单元，有120万数据节点，每分钟有一定百分比例的数据变位，持续30分钟，会产生大量的变位数据，监控系统能不能保存下来，及时响应。另外一个是监控主机的切换实验，包括监控主机N-1试验，通信服务器N-1试验等等，确实有许多问题需要提高，不是什么多难的事，真正出现数据变位系统无法正常运行，甚至引起安全事故。

这个是上面几个实验里面的几个结果，包括N-1主机切换的结果，最终都通过了这样的要求。在这里面讲主要跟大家提一个概念，数据量上来之后，原本没有问题的，很可靠，很成熟的产品有可能因为大量的数据，导致系统的崩溃。

最后简单说一下电站监控系统应用情况，主要介绍自主研发的RES6000，在去年7月21日在镇江建山储能电站监控系统建成，我们承担着监控系统的调试，完成了首个AGC涉网试验，源网荷应急互动响应实验。这个并不大，遥测才有16000，做到百兆瓦级要达到30万+。

这个是现场做的结果，这副图是全站控制，第二个从调度看，为了解决供电能力不足，一天两充两放的模式，绿色应该是不足，通过储能叠加提高了供电能力，解决了供电缺额的问题。江苏也是新能源受端电网，直流事故发生之后会导致大面积停电，装了一个源网荷系统，故障发生损失上百万的电源，保证不脱网，使用这个系统切负荷，能够在500毫秒内把不太重要的开关直接切掉，保证电网不崩溃。储能电站上来之后把这个储能电站放到里面去，也是在500毫秒之内，直接给PCS发信号，PCS在任何工作模式上转成发电，解决大面积的供电能力不足的问题，这个实验已经做过了。

下面这个是测试曲线，相当于从调度侧控制下发所有储能电站，快的6秒钟进行响应，相比常规的抽蓄和其他火电的应该是非常快的。这边是调峰的曲线，储能电站参与电压调节，有一些电站有SVG，有的是没有，能发生一定的无功能力，可以减少一些投资。

最后有一点思考：监控系统能量管理的优化算法可以放在本地，也可以放在调度侧进行优化，目前还没有应用。能量精细化管理要结合着新能源出力以及负荷情况，输出通道能力约束，进行优化求解，这样才能实现小储能的作用，而不是几点到几点充，几点到几点放。第二点单站规模增加会导致储能电站数据监测量上升，海量数据处理能力是必须要做的。处理完之后就地对数据进行挖掘分析，分析好多专家提到的安全问题，电站监控里面能拿到很多电池信息，包括电气信息、电压、电流，也有温度的信息，甚至装了好多安防，里面有气体浓度的信息，都可以在里面进行加工处理，甚至可以分析安全隐患。场站级的系统进行分析、处理，加工成有用的关键信息，是监控系统发展的必然趋势。

以上是我个人的分享，谢谢各位专家。