1. 引言
农村发展是我国建设社会主义现代化社会发展进程中的薄弱环节，一直以来都受到社会各界广泛关注 [1] 。2021年全社会用电量同比增长10.3%，一度飙升到83,128亿千瓦时 [2] 。农村电网已难以满足与日俱增的工业及生活用电需求，频繁出现供电中断、故障等问题。2021年农村地区用户平均停电时间为14.06 h/户，相较于2017年的停电时间20.35 h/户已有显著改善；这归功于近年来我国市场机制改革和可再生能源整合技术。当下，如何进一步合理利用可再生能源以持续提升农村电网供电可靠性是亟需解决的问题。
光伏(Photovoltaic, PV)及风力(Wind Turbine, WT)以其灵活、经济、环保等特性成为可再生能源的代表，为农村电网的电力供应来源提供了新选择 [3] [4] 。文献 [5] 运用风电和光伏降低了单位电度成本，提升了系统的经济性。文献 [6] 提出计及新能源的多微网实时优化调度，运用仿射原理实时处理风光的不确定性和相关性，得到了经济性最优的调度计划。风光出力的强随机性、农村电网陈旧的输配电基础设施，将导致电网电压上升、电能质量下降等问题。如何平滑可再生能源发电并网所产生的功率冲击成为亟需解决的关键问题。电储能系统(Battery Energy Storage System, BESS)可以提供灵活的能源管理解决方案，从而提高可再生能源混合发电系统的电能质量。当下，BESS已用于频率调节、降低传输损耗、提高可靠性、旋转备用、不间断电源 [7] [8] [9] [10] [11] 。
本文立足于国家电网“十四五”建设方针，对可再生能源发电场景下的储能调峰策略进行了探讨，并在湖南株洲茶陵某农村地区进行了初步实践，分别针对PV、WT发电场景下研究了BESS对于电网负荷的平滑效果。PV、WT视为输出功率不可控的能源设备，BESS视为抑制输出功率波动的缓冲环节。通过具体的实践案例证实了本文工作的有效性。
2. 储能调峰措施
储能调峰优化措施主要分为两类：一是优化系统参数；二是以负荷峰谷差最优为目标，通过建模分析得到充放电策略。恒功率充放电易于操作，但难以控制供需两端功率平衡 [12] 。为此，本文采用跟踪负荷变化，滚动调整储能充放电功率的策略，以达实时供需两端功率平衡。储能初始荷电状态为0，在出力平衡条件下，其流程如图1所示 [13] [14] 。
3. 算例分析
本文以湖南株洲茶陵某农村电网为例，采样周期为24小时，分别在单独含有光伏、风力发电及风光并存三种场景下，对BESS的充放电控制策略进行验证。该地区电网架构如图2所示；电源侧风力、光伏发电设备、储能装置分别为1、4、2台。储能额定容量为500 kWh，充放电额定功率为200 kW；负载侧包含居民用电和工业电力负荷。
Figure 1. Energy storage variable power charging and discharging control strategy
图1. 储能变功率充放电控制策略
Figure 2. Composition of a rural power grid architecture
图2. 某农村电网架构组成
场景1：某一工作日所采集的某一区域光照强度及其对应气温如图3(a)所示，基本用电负荷如图3(b)所示。基于图3(a)中的气象数据，对应测量如图4所示得光伏电池出力。在13:00时刻，因日照强度和温度达到峰值，此时光伏对应输出610.35 kW，可使得该地负荷峰值降至3551.95 kW。另外，原始负荷低谷时段为夜间无日照，光伏不出力，对负荷峰谷差无影响。
(a) 气温及日照强度分布
(b) 用电基本负荷数据
Figure 3. The data of sunshine, temperature and original basic load were collected
图3. 采集日照、气温及原始基本负荷数据
Figure 4. Load curve before and after photovoltaic access
图4. 光伏接入前后负荷曲线
风光出力的不确定性会对电网实时稳定运行造成不利影响，故在电网中接入BESS进行平滑。BESS具有能耗时移的功能以补偿优化负荷曲线，从而达到削峰填谷的目的。当用户负荷超出削峰阀值时，储能电池会释放电能以满足用户用能需求；当用户负荷跌破填谷阀值时，储能电池主动存储可再生能源提供给负荷用电以后所盈余的电能。根据图1所示储能充放电策略，求解得削峰线、填谷线功率分别为3839.1 kW、2959.3 kW，负荷峰值降低，低值被拉高，对应负荷峰谷差最小值为987.48 kW，比对未使用储能系统的负荷峰谷差1764.5 kW，降低了44.03%。此时，能耗时宜效果如图5(a)；储能实时功率如图5(b)。显然，储能有利于节电以合理利用可再生能源，确保电网经济安全地运行。
(a) 储能纳入调度后的负荷曲线
(b) 储能电池实时充放电功率
Figure 5. Scenario 1, the working condition diagram of energy storage battery after participating in collaborative scheduling
图5. 场景1中储能电池参与协同调度后工况图
场景2：采集得到另一工作日内风速分布如图6(a)所示，用电基本负荷数据如图6(b)所示。基于图6(a)中的风速曲线，可对应求得如图7所示的风力发电功率。在11:00，风机出力为587.3 kW，接入后负荷峰值降至2892.9 kW。风机在4:00发出最优输出功率，对应原始谷负荷时段，这会加大用户负荷峰谷差值。
(a) 风速分布情况
(b) 用电基本负荷数据
Figure 6. Collection of wind speed and original load curve
图6. 采集风速及原始负荷曲线
Figure 7. Load curve before and after wind power access
图7. 风力发电接入前后负荷曲线图
将BESS接入该地区电网中以降低风电出力的随机性对电网平稳运行所造成的冲击。削峰、填谷线分别为3315.3 kW、1860 kW、负荷峰谷差最小为2225.3 kW，相较于储能调度前负荷峰谷差减小24.3%。储能电池参与协同调度后工况如图8所示。显然，BESS的优化调度同样能良好适应风力发电工况。
(a) 储能加入调度后的负荷曲线
(b) 储能电池实时充放电功率
Figure 8. Scenario 2, the working condition diagram of energy storage battery after participating in collaborative scheduling
图8. 场景2中储能电池参与协同调度后工况图
场景3：实现风光混合接入，并采用电池储能系统进行调峰，效果如图9所示。削峰线为3030.3 kW，填谷线为1777.9 kW，负荷峰谷差最小为1254.5 kW，对比储能调度前负荷峰谷差1884 kW减小33.4%。风光混合发电接入电网可进一步减小电网供电负担，但是也将带来更大的功率波动，在电池储能调峰策略控制下，电网负荷曲线平坦，保证了可再生能源的可靠整合及消纳，从而提升中低压电网向农村用户供电的经济性和安全性。
(a) 储能纳入调度后的负荷曲线
(b) 储能电池实时充放电功率
Figure 9. Scenario 3, the working condition diagram of energy storage battery after participating in collaborative scheduling
图9. 场景3中储能电池参与协同调度后工况图
4. 结论
光伏、风力等可再生能源出力的间歇性会对中低压农村电网运行产生负面影响。BESS可有效解决此问题。本文提出了一种调峰策略，以负荷峰谷差最小为优化目标，实时调节BESS的充放电功率，以平抑光伏、风力混合发电系统的输出功率波动。实践表明，所提出的控制策略对于光伏、风力发电输出场景均获得了理想的调峰特性，能够实现电力负荷曲线的削峰填谷，为后续农村电网建设提供借鉴。