风电场与储能系统协同运营技术研究常继辉

风电场与储能系统协同运营技术研究常继辉
发布时间：2023-05-31T08:23:36.572Z 来源：《中国电业与能源》2023年6期作者：常继辉[导读] 随着可再生能源的快速发展，风能发电成为了重要的电力资源之一。

然而，风能发电具有不稳定性、随机性和波动性等特点，这使得风电场的运营和管理面临着很大的挑战。

为了解决这一问题，储能技术被广泛应用于风电场中，以提高风电场的可靠性和经济性。

本文介绍了风电场和储能系统的概念和原理，并详细分析了风电场和储能系统协同运营的技术方案。

甘肃中电瓜州风力发电有限公司瓜州 736100摘要：随着可再生能源的快速发展，风能发电成为了重要的电力资源之一。

然而，风能发电具有不稳定性、随机性和波动性等特点，这使得风电场的运营和管理面临着很大的挑战。

为了解决这一问题，储能技术被广泛应用于风电场中，以提高风电场的可靠性和经济性。

本文介绍了风电场和储能系统的概念和原理，并详细分析了风电场和储能系统协同运营的技术方案。

具体而言，本文探讨了风电场和储能系统的运营策略、能量管理策略、功率控制策略以及优化调度策略等方面的问题，并提出了相应的解决方案。

结果显示，风电场和储能系统的协同运营可以提高风电场的发电效率和电网的可靠性，是可持续发展的重要技术之一。

最后，本文对风电场和储能系统协同运营技术的应用前景进行了展望。

关键词：风电场；储能系统；协同运营；技术研究
一、引言
随着全球经济和人口的快速增长，对能源的需求也越来越大。

同时，环保和气候变化问题也日益凸显，使得可再生能源成为了推广的方向。

在可再生能源中，风能发电作为一种成熟的技术，已经成为了重要的电力资源之一。

然而，风能发电具有不稳定性、随机性和波动性等特点，这给风电场的运营和管理带来了很大的挑战。

由于风能发电的不确定性，风电场的出力可能会受到风速和风向等自然因素的影响。

这导致风电场的输出功率难以精确预测，给电网的安全和稳定运行带来了一定的影响。

为了解决这一问题，储能技术被广泛应用于风电场中，以提高风电场的可靠性和经济性。

储能技术是一种将电能转化为其他形式的能量并进行储存的技术。

在风电场中，储能系统可以将风能发电的多余能量进行储存，以便在低风速或无风的情况下释放储存的能量，提高风电场的发电效率和可靠性。

此外，储能系统还可以用于调峰削峰，以降低电网的峰值负荷和峰谷差，提高电网的稳定性和安全性。

本文旨在介绍风电场和储能系统协同运营的技术方案。

首先，本文将介绍风电场和储能系统的概念和原理。

然后，本文将详细分析风电场和储能系统协同运营的技术方案，包括运营策略、能量管理策略、功率控制策略以及优化调度策略等方面的问题。

最后，本文将展望风电场和储能系统协同运营技术的应用前景。

二、风电场和储能系统的概念和原理
2.1 风电场的概念和原理
风电场是指由多台风力发电机组成的发电设施。

风力发电机是一种利用风能产生电能的装置。

风力发电机一般由叶片、轴、发电机和塔架等部分组成。

当风力发电机叶片受到风的作用时，叶片会带动轴转动，从而驱动发电机产生电能。

风电场的发电功率与风速的关系如下：当风速较低时，风力发电机的功率较小；当风速达到额定风速时，风力发电机的功率达到最大值；当风速超过额定风速时，发电机叶片的旋转速度可能会超过额定转速，导致发电机过载，为了避免这种情况的发生，风力发电机通常会采用机械或电子限制措施，以避免设备损坏。

2.2 储能系统的概念和原理
储能系统是指将能量转化为同一种或另一种形式的能量并进行储存的设备。

常见的储能技术包括电池储能、超级电容储能、储热储能等。

在风电场中，电池储能技术是较为常见的一种。

电池储能系统一般由电池组、充电控制系统、放电控制系统等部分组成。

电池储能系统可以将风力发电机发电的多余电能进行储存，以便在低风速或无风的情况下释放储存的能量。

储能系统的工作原理：当风力发电机产生的电能超过当前负载需求时，多余的电能会被输送至储能系统进行储存。

储能系统可以帮助平衡供需，但是，在释放储存的电能以满足负载需求之前，还应该考虑实时电价。

在某些情况下，如果实时电价很低，储能系统可以选择等待电价上升再释放储存的电能，以节约成本。

相反，如果实时电价很高，储能系统可以选择立即释放储存的电能，以获得更高的收益。

因此，储能系统需要一个智能系统来实时监测电力市场和电力需求，并根据当前的实时电价和负载需求来控制电能的释放和储存。

这种智能控制系统可以通过利用人工智能和机器学习技术来实现。

三、风电场和储能系统的运营控制实现策略
3.1运营策略
风电场和储能系统的运营策略是指针对风电场和储能系统的运营管理、调度等方面的策略。

目的是通过对风电场和储能系统的合理运营，增发电量，提升效益，同时减少对电网的影响。

风电场和储能系统的运营策略主要包括以下方面：
风电场和储能系统的整体规划和设计：包括风电场和储能系统的布局设计、设备选型、系统容量等方面的问题。

整体规划和设计的目的是确保风电场和储能系统能够协同运营。

风电场和储能系统的运营管理：包括运营人员的培训、运营管理流程的设计、运营数据的收集和分析等方面的问题。

运营管理的目的是确保风电场和储能系统能够按照规划和设计的要求运营。

风电场和储能系统的调度：包括根据风力发电机和储能系统的实际情况，确定发电和储能的比例、优化风电场的发电效率和可靠性等方面的问题。

风电场和储能系统的故障管理：包括故障预警故障诊断和故障处理等方面的问题。

故障管理的目的是确保风电场和储能系统的正常运行，减少故障对系统的影响。

3.2 控制策略
风电场和储能系统的控制策略是指在风电场和储能系统的运行过程中，通过控制风力发电机和储能系统的输出，以达到协同运营的目的。

主要包括以下控制策略：
风力发电机的控制策略：风力发电机的控制策略包括风机叶片的调整、变桨角度的调整、变频器的控制等方面。

通过调整这些参数，可以实现对风力发电机的输出有功功率进行控制。

储能系统的控制策略：储能系统的控制策略包括充电控制和放电控制两个方面。

通过控制储能系统的充电和放电，可以实现对储能系统的输出功率进行控制。

风电场和储能系统的协同控制策略：风电场和储能系统的协同控制策略主要包括风力发电机的输出和储能系统的充放电控制两个方面。

通过协同控制这两个方面，实现风电场和储能系统的协同运营。

风电场和储能系统的故障控制策略：风电场和储能系统的故障控制策略主要是通过监测风力发电机和储能系统的运行状态，及时发现和处理故障，避免故障对系统的影响。

四、风电场和储能系统协同运营技术的实现路径
风电场和储能系统的协同运营技术的实现需要结合控制策略和运营策略进行。

具体实现方法包括以下方面：
4.1风电场和储能系统的联网
通过物联网技术，将风电场和储能系统的各个部分连接起来，实现数据共享和实时监测。

这样可以实现风电场和储能系统的协同运营。

风电场和储能系统的联网需要实现实时数据的采集和传输，以实现风电场和储能系统的实时监测和控制。

具体来说，需要实现以下方面的内容：
数据采集：风电场需要采集各个风力发电机的发电量、电网电压和电流等参数，以及各个风力发电机的状态信息。

同时，还需要采集风场内的气象参数，如风速、风向、温度、湿度等。

储能系统需要采集储能装置的实时电池电压、电流、温度等参数，以及储能装置的状态信息。

同时，还需要采集储能装置的充电和放电状态、电量和功率等信息。

数据传输：采集到的数据需要通过网络传输到能量管理系统中进行处理和分析。

在传输数据时，需要保证数据传输的实时性和稳定性，以保证能量管理系统能够及时获得最新的数据。

为了实现数据的实时传输，可以采用物联网技术，通过无线传感器网络或者有线传输网络将采集到的数据传输到能量管理系统中。

4.2能量管理系统的建设
能量管理系统是实现风电场和储能系统协同运营的必须产物，它可以对风电场和储能系统进行状态监测和功率控制，根据实时数据进行分析和预测，制定控制策略。

具体来说，需要实现以下方面的内容：
实时监测和数据处理：能量管理系统需要对采集到的数据进行实时监测和处理。

通过实时监测，能够及时发现系统中的问题，为后续的协同控制提供基础数据。

数据处理方面，需要对采集到的数据进行处理和分析得到系统的状态信息。

通过对系统状态信息的分析，得以实现对系统的预测和调度，为风电场和储能系统的协同运营提供依据。

协同控制：能量管理系统需要实现风电场和储能系统的协同控制，包括风电场和储能系统的联合调度和协同优化。

通过协同控制，能够最大程度地利用风电场和储能系统的能量，降低能源成本，提高系统的运行效率。

4.3控制算法的开发
风电场和储能系统的控制算法是实现协同运营的关键。

控制算法需要结合实时数据和预测模型，通过控制风力发电机和储能系统的输出电量，实现风电场和储能系统的协同运营。

控制算法的开发涉及到多种技术，包括建模、预测、优化等方面。

其中，建模是控制算法开发的基础。

对于风电场和储能系统，建模可以通过采集实时数据，利用数学模型对系统进行建模，以实现对系统的状态监测和预测。

在风电场方面，可以通过对风力发电机的输出功率、风速、温度、振动等参数进行实时采集，建立数学模型。

通过对风电场进行数学建模，可以对风电场的运行状态进行实时监测，进而实现对风电场的控制。

在储能系统方面，可通过对储能系统的电池电压、电流、电量等参数进行实时采集，建立模型。

通过对储能系统
进行数学建模，可以对储能系统的运行状态进行实时监测，进而实现对储能系统的控制。

预测技术是控制算法的重要组成部分。

在风电场和储能系统协同运营中，预测技术可以用于预测风电场和储能系统的输出功率、充放电状态等。

通过对风电场和储能系统输出功率的预测，可以实现对系统的协同调度，从而优化系统的运行效率。

4.4优化算法的应用
优化算法可以对风电场和储能系统进行优化设计，从而提高系统的运行效率和可靠性。

优化算法可以根据风电场和储能系统的实时数据进行分析和预测，提出优化方案，优化风电场和储能系统的运行效率和可靠性。

优化算法是控制算法的核心部分。

在风电场和储能系统协同运营中，优化算法可以用于制定最优的控制策略。

优化算法的主要目标是在满足系统运行要求的前提下，最大化系统的收益。

对于风电场和储能系统的协同运营，优化算法可以用于确定风电场和储能系统的充放电策略，以实现最优的运行效率。

在优化算法方面，常见的算法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法、神经网络等。

这些算法均可以应用于风电场和储能系统协同运营中，以实现最优的控制策略。

4.5智能控制技术的应用
智能控制技术可以通过学习和优化算法，实现对风电场和储能系统的自适应控制，从而提高控制系统的效率和可靠性。

智能控制技术还可以结合物联网技术，实时监测和分析数据，实现风电场和储能系统的智能控制。

智能控制技术是协同运营技术中的一种重要手段，可以有效提升风电场和储能系统的协同运营效率和可靠性。

智能控制技术主要包括人工智能、模糊控制、神经网络控制等。

人工智能技术可以通过对历史数据的分析，建立预测模型，预测未来的风能和负荷需求，从而对风电场和储能系统的运行进行优化调度。

例如，可以利用机器学习算法对风电场的风速、功率等进行预测，以实现更精确的风电场控制和优化调度。

另外，还可以通过人工智能技术对储能系统的状态进行监测和分析，优化储能系统的充放电策略，提高储能系统的能量利用率和寿命。

模糊控制技术是一种基于模糊逻辑推理的控制方法，可以实现对复杂系统的自适应控制。

在风电场和储能系统的协同运营中，可以利用模糊控制技术对复杂的非线性系统进行控制，通过建立模糊控制规则，将输入量和输出量之间的关系建模，实现系统的自适应调节和优化控制。

例如，可以利用模糊控制技术对风电场和储能系统的功率输出进行协同控制，实现风电场和储能系统的能量互补，提高系统的运行效率。

神经网络控制技术是一种基于神经网络理论的控制方法，可以通过学习和训练神经网络模型来实现系统的自适应控制。

在风电场和储能系统的协同运营中，可以利用神经网络控制技术对风力、功率、负荷等进行建模和预测，实现风电场和储能系统的协同优化控制。

例如，可以利用神经网络控制技术对风力的波动进行预测，根据预测结果调整风电场的功率输出，实现风电场和储能系统的协同控制和优化调度。

五、协同运营技术的应用案例目前，风电场和储能系统的协同运营技术已经在多个项目中得到了广泛应用。

下面介绍两个典型的案例。

5.1甘肃马鬃山储能电站
2022年8月，肃北马鬃山50MW风电项目储能电站成功并网运行。

该项目是风储一体化的首个投产运行项目，标志着风电公司在探索风电储能系统应用和提高设备利用率方面取得了重要进展。

储能电站容量为10MW/20MWh，储能配比为20%，选用了磷酸铁锂电池。

储能系统由多个基本单元组成，可以实现一次调频、自动发电控制和无功功率控制等功能。

储能电站能够平滑地输出风电，并且可以有效解决弃风限电问题，实现发电效益最大化。

5.2华能山东半岛南4号海上风电项目
2021年，山东省首个海上风电项目华能山东半岛南4号海上风电项目投产，该项目总装机容量30万千瓦，并且配套建设了30MW/60MWh的储能电站，年发电量8.21亿千瓦时。

同时，该项目运用了风电智慧运维平台，利用现代信息技术大数据、移动互联和人工智能等，实现了海上风电“现场监管可视化、远程通信一体化、平台运行智能化”。

运维平台通过人工智能和大数据分析业务融通，可以进行远程叶片、齿轮箱等关键部件的智能诊断，分析机组运行状态以及机组降容预警等信息。

结论
风电场和储能系统的协同运营可以提高风电场的发电效率和电网的可靠性，是可持续发展的重要技术之一。

实现风电场和储能系统的协同运营需要建立能量管理系统和控制算法，结合优化算法和智能控制技术，从而实现对风电场和储能系统的自适应控制。

目前，风电场和储能系统的协同运营技术已经在多个项目中得到了应用，取得了较好的效果。

未来，需要进一步加强风电场和储能系统的协同运营技术研究，提高系统的运行效率和可靠性，为可持续发展做出更大的贡献。

同时，需要加强政策和经济的支持，促进风电场和储能系统的建设和运营，推动清洁能源的发展和应用。

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