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光伏NEC锂电池储能系统的功率斜坡容忍控制,用于电池老化缓解

发布时间:2026-07-30 08:07:21 点击:

电池储能系统(BESS)可以实现功率斜坡速率控制(PRRC),平滑光(PV)功率的波动,进一步提升电网稳定性。然而,传统的PRRC方法在与光伏功率波动方向相同的方向上,降低了功率斜坡率(PRR)的幅度。这种同向调节方式限制了电池健康管理功率调节的灵活性,挑战了PRRC的长期运行。为提高PRRC效率并缓解电池老化,本文提出了PV-BESS的PRR容忍控制(PRRTC)。一旦PV功率的PRR超过阈值,BESS可以灵活地将PRR方向从正变为负,或反之,低于阈值。随后,功率调节空间对BESS来说更加灵活,以协调电池老化和PRRC性能。开发了单级电池老化(FSBA)反馈因子,用于评估电池容量损失,全面考虑电池能量状态、温度及放电-充电深度的影响。FSBA可以优化BESS在PRRTC下电池老化缓解的输出策略。此外,引入了长期电池寿命评估模型和储能平级成本指数(LCOS),以定量分析该方法的有效性和经济效益。案例研究验证,通过FSBA优化的PRRTC不仅有效缓解PRR阈值内的电池老化,还比传统PRRC方法带来更好的经济效益。

简介

近年来,太阳能光伏(PV)系统在电力系统中的渗透展现了显著的增长速度[1]。然而,由于其依赖于变化的太阳辐照度和天气条件,光伏系统可能经历显著的功率波动,规模较小或地理分布较小的系统更容易受到此类变化的影响[2], [3]。光伏功率的波动为确保电网稳定可靠运行带来了新的挑战[4], [5]。为了减轻光伏电力波动对电网的影响,电网规范已实施限制电力爬升速率(PRR)。例如,中国[6]、德国和波多黎各[7]的最大PRR定义为约占光伏容量每分钟容量的10%,而夏威夷设定了2兆瓦/分钟的上限,爱尔兰则要求其输电系统的提升限制为30兆瓦/分钟[8]。为了满足PRR的限制,电池储能系统(BESS)是平滑PRR最有效的方法之一[9]、[10]。采用移动平均(MA)算法[11]、指数平滑(ES)算法[12]以及基于低通滤波器(LPF)的方法[13]在使用BESS实现的PRR控制(PRRC)中非常普遍。然而,这些方法提高了BESS在动力学上的更高要求,可能导致PRRC期间出现过多的循环。这大大缩短了电池寿命,导致BESS的运营成本上升,并限制了其更广泛的应用。
关于电池寿命,主要归因于日历老化和周期老化[14]。日历老化是指电池容量随时间逐渐下降,原因是内部化学反应和自放电,而循环老化则源于电化学反应和材料消耗[15]。影响电池寿命的关键因素包括温度、放电深度(DOD/C)以及能量状态(SOE)或充电状态(SOC)水平。温度波动会加速内部化学反应,导致电池老化加速。同样,DOD/C可能导致电化学反应和材料劣化。SOE/SOC水平对电池健康同样至关重要[16]:高SOE/SOC水平会增加化学活性,进一步加速电池老化[17]、[18]。相反,低SOE/SOC会降低电池可用能量,导致电解质浓度不均和内阻升高[19]。尽管研究表明,保持适度的SOE/SOC水平可以显著减少电池老化[20]、[21],但仅仅控制SOE/SOC不足以应对复杂的电池劣化过程。因此,全面考虑上述因素对于有效缓解电池老化至关重要。
在PRRC情景中,已有多种尝试缓解电池老化,目前确定了两种主要方法。一种方法是调整光伏输出功率以减少BESS循环,从而缓解电池劣化。例如,常用方法通过灵活的功率点跟踪[22]、[23]或主动功率截止[24]、[25]来保留一定量的光伏功率,这些方法可以释放以平滑光伏功率,从而在PRRC期间尽可能减少BESS的输出。上述方法依赖于光伏系统的主动功率控制,以平滑PRR并减少电池循环。然而,在PV功率大幅波动时,这些方法可能无法满足PRR要求,仍需BESS支持,且不可避免地加速电池老化。另一种基于优化PRRC期间BESS输出的策略被提出。如前所述,电池在极端SOE/SOC水平下长期运行对电池健康有害。因此,某些研究重点关注PRRC期间SOE/SOC维护的实施[26]、[27]。例如,自适应移动平均控制(AMAC)与自适应SOC控制(ASC)的结合,有效管理光伏功率波动并维持电池SOC[28]。AMAC根据光伏功率的变异性调整平滑,而ASC则围绕设定点优化SOC,以延长电池寿命。然而,该策略需要适当的机会和额外的电池能量用于SOC控制,因为PRRC指令可能与SOC控制目标发生冲突[29]。具体来说,BESS的功率输出策略是降低PRR在PV功率波动方向上的幅度。因此,BESS无需额外的功率调节空间来同时充放电,以控制电池SOC同时提供PRRC功能。如果在PRRC暂停时对BESS进行充电或放电以调整SOC,可能会加剧PV-BESS输出的波动,这与PRR限制目标相冲突。因此,由于PRRC的机制,直接整合SOE/SOC控制使得最大化电池老化缓解效果变得困难。
为解决这一问题,基于光伏功率预测提出了更多方法,旨在利用光伏功率回收电池SOE/SOC。例如,在[30]中开发了一个PRR惩罚模型,以重新塑造BES功率,考虑潜在的PV功率波动,从而协调PRR和SOE/SOC控制的平滑。另一种灵活方法采用基于真实公开数值天气预报的光伏功率预测,根据电池SOE/SOC动态调整BESS输出[31]。这种方法有助于在不消耗额外电池能量的情况下维持电池的 SOE/SOC。然而,这些方法高度依赖大量数据收集和预测算法的准确性,这可能阻碍其在现实场景中的应用。此外,上述策略中的电池老化缓解原理均是将电池的SOE/SOC保持在中位数水平,但这并不总是最优方案,因为在大DOD/C的巨大程度上,电池老化的过程可能加速电池老化[32]。因此,在PRRC期间的BESS运行中,还需要考虑更多影响电池老化的因素。
为了更好地协调电池老化缓解与PRRC的合作,本文提出了PV-BESS混合系统中PRR耐受控制(PRRTC)的方案。该方法允许PRR(光伏)在PRRC前后输出方向不一致,从而为BESS提供更广泛的功率输出选项,以协调PRRC和电池老化缓解。此外,为防止SOE/SOC恢复过程中可能出现较大的DOD/C,避免电池老化缓解,本文进一步设计了单级电池老化(FSBA)反馈因子,以指导BESS的输出调整。FSBA不仅考虑国有企业/系统生产成本、温度和国防部/控制对电池容量劣化的影响,还量化了PRRC单步操作下的电池老化速率。

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