电池储能技术介绍图「储能原理与技术」

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1.电池储能技术的原理

储能技术是指通过物理或化学等方法实现对电能的储存，并在需要时进行释放的一系列相关技术。一般而言，根据储存能量的方式不同可将其分类为机械储能、电磁储能及电化学储能。机械储能又可划分为抽水储能、压缩空气储能、飞轮储能。电磁储能主要包括超导磁储能和超级电容器储能。电化学储能的方式是将电能以化学能形式进行储存和释放。目前的电化学储能主要包括电池和电化学电容器的装置实现储能，常用的电池有铅酸电池、铅炭电池、钠硫电池、液流电池、锂离子电池等。电化学储能技术具有高效率、应用灵活性、响应速度快等优点逐渐在电力储能市场占有越来越重要的地位。

表1 不同电池性能比较

2.电池储能技术的特点及主要用途

为促进能源产业优化升级，实现清洁低碳发展，近年来，我国大力发展清洁能源，风电、光伏实现跨越式大发展，新能源装机容量占比日益提高。然而，在清洁能源高速发展的同时，波动性、间歇式新能源的并网给电网从调控运行，安全控制等诸多方面带来了不利影响，极大地限制了清洁能源的有效利用。电池储能电站可与分布/集中式新能源发电联合应用，是解决新能源发电并网问题的有效途径之一，将随着新能源发电规模的日益增大以及电池储能技术的不断发展，成为支撑我国清洁能源发展战略的重大关键技术。

电池储能作为电能存储的重要方式，具有功率和能量可根据不同应用需求灵活配置，响应速度快，不受地理资源等外部条件的限制，适合大规模应用和批量化生产等优势，使得电池储能在配合集中/分布式新能源并网，电网运行辅助等方面具有不可替代的地位。

图1 储能电池在分布式电源及微电网领域的应用

大规模电池储能电站在发电侧，可作为独立电站参与电网调频/调压、提供备用、削峰填谷，同时也可与可再生能源发电配合提高可再生能源上网电量; 在输电侧可作为输电网投资升级替代方案，延缓电网升级，并为电网提供二次调频服务; 在配电侧可延缓配电网的升级改造，提高配电网运行的安全性与经济性并提升接纳分布式电源的能力; 在用户侧可通过峰谷价差进行价格套利、参与需求侧响应获取收益。

3.国内外电池储能技术的应用现状

目前，世界各国都投入了大量的人力、物力进行大规模电池储能技术的研究。近年来， 国内外连续建成大量规模化的电池储能电站。以美国为代表的西方国家近年来对于大规模电池储能电站建设的投入巨大，美国在加利福尼亚、宾夕法尼亚等州建立了大量不同储能形式的储能电站， 其应用涵盖发电、辅助服务、输配电、用户端、分布式发电与微电子工业网、大规模可再生能源并网等领域，且对不同储能电站的功能和作用进行了分类和界定，为全世界大规模储能电站的发展指明了方向。

表2 国外大规模电池储能项目

国内基于大规模电池储能技术也开展了大量研究工作，在大规模可再生能源发电基地、输配电及用户侧以及分布式发电与微电网等领域，已建成了多项示范工程，并开展了储能系统容量配置、控制策略等多项研究工作，取得了许多研究成果。

国家风光储输示范工程是以“电网友好型”新能源发电为目标，是目前世界上规模最大，且集风电、光伏发电、储能及输电工程四位一体的可再生能源综合示范工程。其中， 一期工程建设风电98.5MW、光伏发电40MW和储能装置20MW(包括14MW/63MWh 锂离子电池和2MW/8MWh全钒液流电池)，并配套建设220kV智能变电站一座。通过大规模储能电站监控系统实现了对多种储能设备的协调控制和能量管理，具备平抑可再生电源出力波动、辅助可再生电源按计划曲线出力及调峰填谷等各项功能。

图2 国家风光储输示范工程全景

示范工程储能电站(一期)设计总装机容量为20MW，总储存电量95MWh，目前已经安装磷酸铁锂储能装置14MW(共63MWh)和液流储能装置2MW(8MWh)。通过大规模电池储能电站监控系统实现了数十兆瓦级多类型电池储能电站的系统集成、统一调度及工程应用，解决了电池储能电站协调控制及能量管理关键问题，实现了平滑风光功率输出、跟踪计划发电、参与系统调频、削峰填谷等高级应用功能，提高了风/光伏电站发电的可预测性、可控性及可调度性。

图3 国家风光储输示范工程电池储能系统

基于储能电站的上层能量管理策略可实现风光储出力互补，从而达到风光储联合出力波动率满足小于7%的系统设计目标，跟踪发电计划满足误差小于3%的系统设计目标。

图4 国家风光储输示范工程监控界面

4.未来电池储能电站的应用前景

未来大规模电池储能系统的发展与应用需要从以下几个方面重点开展一些工作：

(1)从大规模储能电池的设计、集成、安装、运行、监控等生产运行全过程，充分重视电池的安全问题，提出不同类型储能系统的安全边界，对可能出现的电池过热、变形、燃烧、电解液泄露等安全隐患设计具有充分可靠性的安全措施，避免安全生产事故的发生。

(2)充分考虑大规模/超大规模电池储能系统数量庞大的储能单元及其网络拓扑结构的复杂性，提出站域集中管理与子系统分区自治相结合的大规模/超大规模电池储能电站优化控制架构，从根本上解决各储能单元差异性与应用目标统一性之间的矛盾，全面提升电池储能系统的综合管控能力。

(3)有效利用大数据、云计算、物联网、人工智能等方法，兼顾历史和实时运行数据，实现电池储能系统实时运行状态诊断与分析，性能衰减与安全预警等，确保大规模集中/分布式电池储能电站安全、稳定、可靠运行。

(4)针对大规模集中/分布式电池储能电站与集中/分布式新能源发电联合应用场景，考虑智能化运行调度、安全稳定控制、全寿命周期管理、多目标控制管理、运行效益最优等多方面需求，提出不同集成架构下的电池储能电站多目标协同优化控制方法，破解不同形式电池储能系统能量管理与科学控制的难题。

(5)考虑大规模集中/分布式电池储能系统可能由不同种类、不同寿命阶段的电池储能单元/梯次利用动力电池储能单元等混合集成，研究并揭示上述多类型电池储能电站中不同类型储能单元健康状态、性能衰减、充放电倍率的差异特性，分析各电池单元动态连接后的充放电特性，提出针对不同类型电池储能系统的动态、智能、差异化的充放电控制方法，解决电池优化管理难题。

(6)从电池储能模块级、装置级和系统级等不同层面，研究不同类型大容量电池储能技术的充放电特性、工况适用性、安全性及经济性评估方法，掌握先进大容量储能技术经济性的量化分析与综合评估方法，支撑电池储能技术的深入研究和工程化应用。

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