明陽智慧能源：基於大數據與多能互補的智慧能源技術應用

北極星風力發電網訊:2017年10月16日-19日，2017北京國際風能大會（CWP2017）在北京隆重召開。在18日舉行的「分散式風電和微電網技術」分論壇上，明陽智慧能源集團股份公司演算法模型工程師劉兵就「基於大數據與多能互補的智慧能源技術應用」進行了相關分享。他在演講中表示，明陽智慧能源本著整體規劃和分布實施的原則，要逐步實現智慧能源的目標。具體的項目規劃路徑是：第一在風能發電場配置儲能系統，第二建立光儲系統，第三建立一個風儲的微電網平台，最後是打造智慧城市，現在處於規劃階段。

以下為演講實錄：

劉兵：大家好，今天很榮幸能夠有機會在這裡和大家分享明陽集團在微電網和分散式風電方面的技術探索，我的演講分為五個部分。

首先我們都知道可再生能源具有隨機性和波動性的特性，這就導致了它的初逆有了難以控制的點，而隨著近幾年的可再生能源佔比逐漸的提高，光伏在2016年發電佔到了5%，同時國家也出台了一系列的系列，去提高可再生能源的佔比，其中一個有效的解決方案就是通過多能互補的方式促進可再生能源。

接下來我所介紹的技術應用就是這個中關鍵的技術要點，首先我要介紹儲能集成技術，因為儲能在微電網中可以將不可控的變成可控。第一個是選型，第二個是集成，第三個進行有效的利用，選型進行不同的場景選擇不同的內芯，當我們確定了選型之後，對電池的單體，接下來的系統進行有效的集成，這樣確定了選型和集成之後，第三步就是如何去有效的應用。第一個需要對儲能的特性了解的特別清楚，第二個需要對儲能的場景分析的特別透徹，基於這兩點知道了以後再看策略。

這個是在供電場進行的應用，接下來我會詳細的介紹工廠的供水系統。其實這裡有個視頻播不出來，它會展示我們在場的供電系統，它裡面包含著儲能電池以及系統，實時的集裝箱有變壓器，然後整個儲存系統是在風電上，利用風場的集成系統進行統一的管理，通過不同的演算法實現不同的功能，比如平滑輸出，調頻。右邊這個圖像是一個簡單的實現初逆的曲線，紅色的曲線代表的是理論的功率，藍色的曲線代表的是目標功率，我們可以看到當你們工廠的發電功率超過的時候，這個電池開始充電，當它低於這個功率電池開始放電，但是電池的特性有一點，不同的功率下，它電池容量是不一樣的。可以把握充分的時機，去提升系統的經濟性，我們首先根據氣象評估以及氣象的測試去對整個工廠進行預測，同時需要通過調度的歷史數據，對調度的信息進行預測，有了信息之後我們就可以更好的去開發一個儲能。

這是我們的架構，它主要分為三層，第一個能量管理系統，這個能量管理系統會根據調度的信息還有電子信息，去對全場的指令下發給主控，以及本地控制器，把這個進行通訊，實現對它的保護以及控制。

剛才介紹了架構，如何去對它進行一個有效的設計，有兩點，第一個是對電池的特性進行詳細的分析，第二點需要對工廠的運行規律進行有效的判斷。我先介紹一下電池的特性有兩個要點，這個是從我們的合作廠家中獲得的電池數據，通過下面的第三個表格我們可以看到，當電池在滿充狀態下放電的時候，我們發現如果它的放電規律越大，它所放射的容量就越小，通過這樣的特性我們就得到在儲能利用的時候，我們需要儘可能以小的粗放電，這樣才能讓電池儘可能放出多的能量，這是第一個要點。

第二個要點它的圖展示的是電池在不同的深度下，在不同的溫度，它在全生命周期內所能夠循環的次數，我們如果說確定它的溫度的前提下，他所放出的能量乘以放電次數乘以總的次數，就是它的總能量，根據上面那個圖表，我們把這個單次放電的循環次數以及循環深度把它相乘，相乘之後就是總能量的變化趨勢，我們可以看到，當循環深度在0.6以內時，它的主放電能量基本上保持不變，在2640到2880之間，但是當它的循環深度在2.6以上的時候，它就會迅速的下降，根據這樣兩點分析我們就得到下面的結論，為了實現電池生命周期放儘可能多的能量，需要滿足兩個條件。第一個需要儘可能小規模的去分放電，第二個使電池的放電深度儘可能控制在60%以內。

分析了儲能系統自身的特性，下面介紹運行規律。這個是我們在大興的放電場從2015到11月到2016年的10月一整年進行統計，我們會發現限電的時間達到兩個月的小時，而限電的次數接近644次，我們規定限電比方說持續限電到下一次不限電為止，我們統計的數據發現，限電在一小時以內的是佔據了51%，也就是說很多時候我們限電的時候，它是短時間的限電而不是長時間的限電，我們進一步的將一整年的數據以及限電的規律進行了總結更新，也就是是第二個圖表，這個圖表看到一整年的在季節變化，我們進一步看錶格可以發現，一到五月份限電損失比較高，而五月份的時候達到最高峰，十月，十二月相對次之，我們拿出來分析進行比較，我們發現把調度的工具相減，紅色曲線以上代表不限電，以下代表限電，這個周期不明顯，但是會表現出周期，一般情況下會出現晚上限電白天不限電的規律，我們可以利用這個規律對儲能進行日的粗放電。根據這個特性和工廠的運行規律，我們制定出更加一般化的儲能策略，我們判斷的依據是這樣的，第一個是以下三點需要在限電時充電，不限電放電，否則我的儲能系統沒有給工廠增加積極效應，第二個需要它的SUC在最大最小之內，它的依據以及調度預測，同時基於兩個預測得到的限電時段的判斷。我們會得到這樣一個點，如果我們使用小規律存放電的話，它無法達到，如果使用大規律的放電，我們使用預定的限定時間。具體的判定依據就是下面的公式。

以上簡要介紹了我們的系統，將儲能運用於工廠中，進行限放電以及配合調度的控制事項。接下來簡單介紹一下在微網方面幾個技術研究。第一個是EMS系統，主要在風儲、光儲的方面研究，第二個是控制器，它能做到實時保護控制，同時也對儲能的系統，對電池的均衡保護進行研究。最後是負荷管理系統，這個主要是應用於大樓和園區，對它進行監測，去優化用戶的用的習慣，降低用的成本，接下來會在後面的案例介紹中展現這幾個方面的技術。

下面我簡要介紹一下多能互補的技術應用，主要包括儲能應用於電網中進行填補，以提供服務，同時配合風電和光伏進行平衡輸出，同時儲能去協同進行出力，還有信息調度以及配合多種能源進行虛擬建場的技術。

這個是我們在青海市的一個多能互補的方案，在青海市我們研究了它近三十年的氣象局的統計數據，發現當地的風資源和光資源進行互補，在冬季的時候光伏充電相對少一些，在夏天的時候光伏充電相對多一些，這樣全年的時候它的多能互補的處理會達到相對平穩的狀態，這樣就更加有利於我們電網接納發電。同時我們知道在風場中存在較大的空餘面積，我們較大利用空餘面積去配置更大的光伏的佔比，更加優化整個的空間。

最後我們如果去改造現有的供電場去配置光伏發電，也可以降低整個的成本，去優化收益。

關於多能互補的監控技術，主要是調度演算法去結合我們的信息和調度信息，去對多種能源，發電單元以及儲能系統進行優化的分配，去實現我們的調度目標，比如經濟運行，平滑功率輸出，還有實現短期的功能。

下面我簡單介紹幾個明陽智慧的幾個技術案例，我們通過對當地的資源需求分析，一些能源的需求狀況進行考量，去設計最優的一個技術方案，將能效技術與管理技術相結合，去提高佔比，降低用戶的運營成本。提到的關鍵技術主要包括需求更新，以及方案架構的設計，還有運行模式以及控制的設計。明陽集團本著是整體規劃和分布實施的方案，去逐步實現我們智慧的目標。我主要介紹相關的案例，第一個就是大氣的風能發電場，去配置儲能系統，去配合電的輸出，這是第一個項目。第二個是建立光儲的系統，第三個是建立一個風儲的微電網平台，最後一個是打造智慧城市，現在處於規劃階段。

光宇這個項目是明陽進行微網的系統以及儲能技術利用，還有園區技術管理的開發和技術品牌，裡面包含光伏、儲能的系統，是給廠區的每棟大樓進行管理，降低整體人的成本。光特包含了七兆的供給，還有一兆的光伏薄膜，還有儲能用了冷電，同時這個項目中也用了不同的管理技術對園區的電負荷和熱負荷都進行管理，這個項目建成之後將會是廣東省最大的一個風光儲的一個微網實驗平台，對我們的商業驗證都有很大的戰略意義。

以上是我的介紹，謝謝大家！

（發言為現場速記整理，未經本人審核）

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