摘要：新能源运行中出现的波动性与间歇性问题，为电网整体安全稳定运行带来了诸多挑战。本文简要分析了风电功率误差、备用容量储能等情况，继而探究面向风电光伏并网模式的储能容量配置频谱分析方法。
关键词：风电光伏并网；储能容量配置；频谱分析
引言：以风电和光伏为代表的新能源均有一定的随机性特征，在实际的应用中，会体现出波动性，电能储备系统以其灵活的充放电特性，能够实现快速响应，并且降低对工程项目选址的要求。电池储能度容量系统配置会在一定程度上影响到系统的补偿能力，优化配置扩大储能有利于电网更好更稳定发展。
一、风电功率预测误差与备用容量储能分析
（一）风电功率预测误差
风电功率预测的误差主要是受到天气条件、测量数据损坏、数值天气预报数据、风电机组的运行以及预测模型不精准等方面因素的影响。虽然业界始终尝试采用各种方法进行数据分析和优化，以此提高风电功率预测的精准度，但是实际测量中的误差仍旧存在，可信度提升的难度较大。而且，在发展的过程中，风电功率预测还受到风电间歇式新能源运行特征的影响，将间歇式能源并网系统的调试作为重要原则[1]。随着风电光伏并网设备容量增大，实际的输出功率也逐渐变大。输出功率对实际值与预测值之间的偏差将会直接影响到发电的稳定性。根据我国颁布的电力行业标准风电功率预测功能规范中的有关规定，单个风电场短期预测误差应该在20%之内，超短期的预测误差要在15%之内。
（二）备用容量储能分析
系统备用的根本特性主要是受到响应速度与响应容量的影响。在备用容量储能分析发现，如果系统设备出现了额定差功率，需要根据时效性，采用相应的响应时间控制容量，这种方式可以有效地维持电网整体供需平衡。而且，各种不同类型的控制容量本身十分显著的特定功率值，在上升时间、最高能量、出力限制等方面也有不同的特征，根据系统频域内的描述，了解到系统运行中要突出重要特征，确保备用容量储能需求能得到满足。系统备用容量储能响应时间不同，可以细化分为不同的类别。在电力系统中，备用容量储能可以被视为是不同时间灵活尺度下响应特征灵活的备用电源。这种类型的电源能缓解可再生能源在使用中产生的波动性问题。而且，备用容量储能系统还可以根据充放电的时间和响应特性，可以细化分为功率型和能量型两种不同的类型。其中，功率型的储能具有响应快和寿命长的优势，适合补偿分钟级功率的波动。后者则有容量大的特点，可以补偿小时级功率波动。
二、面向风电光伏并网的储能容量配置分析
（一）样本数据分析
为了平衡新能源开发过程中出现的功率输出波动情况，需要收集新能源发电功率输出的样本典型数据。这些数据主要是根据以往新能源设备发电运行过程中产生的实际数据进行分析，主要包括了采样周期、样本数据等相关参考数据，各类数据都和储能容量配置有着密切关系。比如，样本的采样周期是储能设备用于平抑新能源短期功率波动时产生，样本尺度工厂会达到秒级至数十分钟级[2]。在1秒之100秒时间尺度范围内，功率波动对于配单网会产生显著影响。所以，一般采用抑制0.01Hz至1.00Hz频段范围内的输出功率进行操作，储能设备主要应用在平抑新能源长时间功率波动，平抑时间尺度主要是在数十分钟级到小时级。对于储能设备在平抑功率波动情况下的容量配置。
在样本数据片段长度的选择中，短时平滑输出模式的数据片段长度主要为1小时，长时平滑模式数据判断长度为1天。因为太阳能、风电、光伏等新能源发电具有明显的季节性特征，所以数据片段的选择要根据不同季节典型日的样本数据作为参考。在实际的操作中，酌情考虑延长数据片段长度。例如，将1小时、1天的时间延长到1周，这种方式更有利于应对辐照强度变化波动以及随机性较强的问题。
（二）储能设备功率
为实现新能源输出功率效果的平抑，保持储能设备连续且稳定运行，需要先确定储能设备功率输出以及最大充放电功率。根据给定的新能源功率输出历史样本数据，并对其进行频谱分析。根据频谱分析得到的数据结果，确定补偿最小频率范围以及对应的目标功率输出模式。这种方法能满足目标输出功率波动度约束条件储能设备最大充放电功率。具体的操作步骤如下：
首先，将光伏系统的功率输出样本设定为P=P（1），...P（n），P（n）表示的是第n个光伏功率值，N表示的是功率样本的个数。
其次，对功率样输出样本P进行快速离散傅里叶变换，得到幅频结果F与f，
最后，使用公式表示：
其中F表示的是功率值列向量，f表示的是频率列向量。
根据奈奎斯特采样定理可以得出，样本数据变化的最高频率有对称性，所以F以频率f的二分之一位置对称，两侧的对称数据共轭，模值相等。在进行分析时，只需要考虑对称轴一侧幅频数据特性即可。
（三）储能设备容量
在确定设备容量时，计算方法如下：先确定Pb，累计计算每一个采样点的储能设备充放电电量，得到相对于初始状态不同采样时刻的储能设备能量波动：
E表示的是储能设备m个点的采样时刻，相对于初始时刻的电量变化值。在计算的过程中可以将其视为是前m个采样周期内储能设备累计充放电和。
根据储能设备在整个样本数据周期内的能量波动，可以计算出储能设备的最大值与最小值能量差，同时，结合能量剩余水平约束模式，可以计算出储能设备的最佳容量，同时也是储能设备的稳定容量值。
其中，公式中的max表示的是整个分析样本数据中，储能设别相对于初始状态下能量变化的最大值，min表示的是整个分析样本数据中，储能设别相对于初始状态下能量变化的最小值。Cup和Clow分别表示的是设备在运行中能量剩余水平的上限和下限约束，在理想状态下，前者为1，后者为0，考虑到实际运行中出现的损耗，二者取值范围为[0，1]。
（四）仿真分析
为了验证储能设备在实际应用中出现的平抑，本文选择了光伏发电作为代表，进行新能源系统输出功率容量确定模式，以2015年4月某日的上午7时至下午15时的光伏发电功率数据作为依据。地点为上海，天气为阴天。每分钟产生的数据作为1个数据，共获取500个功率值。光伏发电系统额定功率为130kW。储能设备的综合充放电效率为88%，假定充电与放电的功率相同，则设备的充放电功率均93.81%。
在进行分析中，先以快速离散傅里叶变换理论方法，对光伏发电的输出国女率样本进行频谱分析。从分析结果中确定满足设备运行功率波动的约束条件储能设备以及最小补偿频段范围与对应的理想目标输出模式。为了方便描述，可以将对应的频段范围周期进行说明，假定补偿周期范围为[T1，Tu]，根据推导储能设备功率与设备容量的方式，从高频率波动分量开始进行补偿，得到补偿周期下限为2民众，使用试差法查找满足目标功率输出的储能设备补偿周期上限，得到上限为40分钟，此时，最大波动率为10.58%。
总结：综上所述，将降低新能源并网波动作为发展目标，本文提出了一种适应风电光伏并网模式下的新能源电站储能容量的配置模式，这种方法将以往的能源历史数据作为依据，以频谱分析的方式和过滤手段，获得储能补偿频段，扩大了存储容量。与实际运行状况相互结合，得到的数据更加精准可靠。
参考文献：
[1]张楷,邱晓燕,刘梦依.基于频谱分析和滑动平均滤波的混合储能容量配置方案[J/OL].电测与仪表:1-7.
[2]潘杰,李久广.基于频谱分析的储能容量配置方法[J].电力与能源,2017,38(02):140-144.