北京智中能源互联网研究院技术委员会副主任 陆超
4月2-4日, '储能国际峰会暨展览会2018(ESIE 2018)' 在北京国家会议中心举行. 北京智中能源互联网研究院技术委员会副主任陆超在主题论坛上做演讲. 以下是演讲详情:
北京智中能源互联网研究院技术委员会副主任陆超:
大家下午好, 非常高兴有这个机会给大家汇报一下我们在这个方面的工作, 我本人也在清华工作, 所以我的报告可能更多是讲的一些技术方面的内容. 其它关于应用模式, 一些商业政策这方面可能其它的专家介绍到.
第一部分鼓励分布式储能的建设与发展, 国内外有相关的配套, 这是储能发展非常重要的支点. 当然最近这几年储能整体上来讲各方面增多, 这里面的文件大家很熟悉了, 这里面涉及到分布式储能, 这里面包括分布式储能的设施, 网络化的运营管理, 它的设备的建设, 后边开放共享分布式的平台, 一直到它的示范项目等等, 这些工作在推进过程当中.
国外当然也有相关很多政策, 美国这方面还是比较多的, 加州有一系列的政策在支持, 从2011年开始一直到2017年, 一系列做鼓励. 其它地方也有一些内容, 这里面我们列举的不太全, 这是供大家参考.
在这个基础之上也有很多比较专业的机构, 我下边写了一下报告的来源, 他们做了一些预测, 这个是分布式储能, 2017年到2026年大概十年涨30倍, 从600兆瓦到1.9万兆瓦这样一个容量, 当然有很大的发展, 紫色是中国, 也有一些较快的变化. 还有储能的预测, 从一千多兆瓦相当于三万多兆瓦, 相当于30倍左右, 是分布式储能差不多, 分布式储能相对于集中式储能也是一个快速发展的状态.
国内外也有分布式储能产品和装置, 这里面也不全, 我们了解范围内列了很少一部分在做. 当然在这个基础上越来越做分布式储能示范的项目, 这里面有两个, 第一个, 2014年完成了DTE Energy, 装了25-50千瓦的储能, 也建立了分布式储能, 也建立容量管控中心. 还有8个社区储能, 右边9个社区储能, 配上分布式光伏, 整个小系统局部电网规模和用户数.
第二个德州配合光伏的储能项目, 这个在今年完工, 预计明年做示范幸运星. 有集中式的储能, 商业的分布式储能, 也实现分布式能量管控的中心, 这是它的能量管控系统主要架构, 包括了从系统级的应用, 包括配网级的控制, 一直到装置级控制的部分. 左边蓝色是集中的, 右边是分布式的功能, 这是主要控制的功能. 下边列了主要的资料来源, 大家感兴趣可以从资料来源具体去查.
前面是大概的情况, 分布式储能快速发展, 要起步一个非常重要的阶段, 各方面的政策和示范项目都在快速进展过程当中. 在这个方面, 我们课题组就是院士领导下做了很多的工作, 相关的领域做了一些基础. 这个是我们做储能大的矩阵, 这里面列的储能各种的功能, 两两组合, 如果那这两个功能组合的很少, 哪些是好, 哪些是不行的. 正因为储能涉及到控制功能, 功能非常多, 时间尺度完全不一样的, 非常快速的, 有调频的控制, 调压的. 还有很长时间, 几个小时的削峰填谷的模式. 有功能型的应用, 也有适用性的, 这个涉及到储能本身的, 也涉及到电网的需求, 是两部分综合考虑的内容.
我自己的课题组最近这20年在电力电子以及电网分析控制这方面取得一定的成果, 在电网分析控制这十年得了三个国家进步奖, 还有国家发明奖, 涉及到大量电力电子装置, 接入了电力系统产生了新的系统控制问题, 如何去解决.
在电力电子储能涉及到变流器, 电力电子应用非常多的这样一个场景. 我们课题组应该是从20多年前做20兆, 一直到50兆, 一直到200兆的, 应该包括国内和国外标志性的成果, 也得了国家的科技进步奖. 以我们为基础, 发展出来了电力电子业务部门.
我们储能跟上面有关系, 这是南网宝清五电池储能占很熟悉, 前后几期参与不同的工作, 包括第一期的PCS, 包括后边863项目, 负责了BMS, 整个系统级的监控系统. 在这里面重点介绍一下里面的监控, 这是我们当时做得一些, 这大概可能有五六年前的时候, 做得一个综合的关于它的应用功能的设计. 还有在现场的应用, 左边这几个相当于示范工程做了测试, 右边这四个做了实验, 由于没有风电没有做真正现场的测试, 当然在系统里面做了实现. 这个是跟北京四方做得监控系统, 它的模块接入到削峰填谷平台上.
我们从数据库开始到后面界面做了完整的系统, 也在BMS做了工作, 是均衡的部分, 对这里面上万节电池, 一直到电堆的控制, 还有做得均衡装置, 各方面效果都不错.
具体到以上面的工作为基础, 我们针对分布式储能, 我们做得重点还是在监测和控制技术这方面的内容, 不是针对它的电池本身, 或者电池管理的这一部分. 这一部分相对于分布式储能有灵活优势, 接近配网, 更接近用户等等, 有很多的好处. 但是它也会带来难点, 首先就是说, 比如集中式储能我们做配置算它一个地方优化就可以了. 但是分布式布很多点, 每个点算什么位置, 多少容量. 它这里面的角色变量就比较多了, 除了考虑跟电网的影响, 还要考虑储能不同之间的影响, 这是一个很麻烦的事情.
这里面以简单的削峰填谷为例, 给大家汇报一下关于容量的优化和实时控制一些思路. 在这里面分布式储能考虑这样一个局部网络, 它的一个潮流分布的问题, 这是集中控制里面不需要考虑的问题. 这里面涉及了专门约束条件, 包括优化方法, 也针对一些标准的试系统, 结合配电网做了算力, 配置结果比较偏向于线路的末端去做. 相对于保持同样的成本上, 削峰填谷的效果提高7%左右的样子, 跟它的负荷分布有一定的关系.
第二点, 分布式控制, 实时控制跟分布式控制也有差距, 考虑通信延时的考虑, 还有分布式的影响. 这里面涉及了集中式和分布式的结合的结构, 一个主站对无数个子站显然不现实, 如果用大量的通信负担又受不了, 涉及了集中的办法, 上层做集中的布置, 上层保持很好的通信情况下, 做一个分散不局部的优化. 我们做了一些研究性的工作, 包括下边自己协调的过程, 得到快速比较好的收敛的过程.
最后给大家做一个小广告, 安利我们的小产品. 北京智中研究院是清华入驻的高储能的资产, 利用刚才我们讲的分布式的储能装置间相互影响, 来做它的控制. 具体的一些界面不详细展开说了, 非常感谢大家.