Page 16 - 电力与能源2024年第六期

652 徐 颖，等：考虑虚拟负荷研判的 V2G 储能充电桩设计研究

弹性的负荷，系统还能自动执行负荷控制，以确保
源网负荷的实时联动和电网需求的动态平衡，实
现无需外部通信的实时源网联动。人工智能虚拟
负荷研判负荷控制系统流程如图 1 所示。

图 2 既有储能站通信模式
3.2 基于虚拟负荷预判的能量管理响应
充电桩类分布式小微储能系统难以获取实时
电网调度信息，在离线条件下利用本地计算能力进
行虚拟负荷预判显得尤为重要。该任务通过采集
并分析历年同日的 96 点负荷数据、负荷极值时段

图 1 人工智能虚拟负荷研判负荷控制系统流程 数据，以及日照强度、环境温度、电网电压、电流、频
率等实时监测信息来实现。在此基础上，利用人工
3 考虑虚拟负荷研判的 V2G 储能充电桩 智能算法和负荷预测软件，可以自动分析本地电网
设计 供需平衡状况，并进行虚拟电网调度评估。

3.1 储能系统的电网响应方式 这种方法无须依赖电网通信即可制定局部储
储 能 系 统 与 电 网 的 通 信 一 般 采 用 基 于 IEC 能单元的控制策略。具体来说，在检测到电网负
61850 标准的系统方案。由于联合发电智能监控 荷高峰或需求增加时，可以发出中断负荷充电指
系统采用 IEC 61850 协议，因此在储能电站也采 令或调整蓄电池充放电状态，从而平滑电网负荷，
用基于 IEC 61850 的控制系统，有利于处理并传 并优化频率调节和有功工率控制。此外，一些用
送从储能电站控制系统到联合发电智能监控系统 户系统采用基于 HPLC 的负控邀约机制，鼓励用
的各种实时信息。 户响应电网需求，并通过电费激励实现负荷调节。
V2G 储能充电桩是储能系统的重要组成部 这一方案不仅提升了电网运行效率和经济性，也
分，用于实现对电池充放电的控制，满足储能系统 优化了储能设施的充放电策略。基于虚拟负荷预

的并网要求。变流器控制策略要求一方面精确控 判的充电站 V2G 储能充电桩示意如图 3 所示。
制充放电过程中的电压和电流，确保电池组高效 通过集成虚拟负荷预判和高级负控技术，能
充放电；另一方面根据调度指令，进行双向平滑切 实现对电网负荷的有效管理，推动源网荷一体化
换运行，实现有功、无功独立控制。另外，在电网 的智能电网运行，并提升需求侧响应。
故障情况下 ，需研究多储能变流器（Power Con⁃ 3.3 能量管理系统响应的特性分析
version System，PCS）单元的协调控制策略，以保 储能管理系统的快速响应能力对电网安全至

障局部电网的安全运行。人工智能组件负责将 关重要。该系统依赖于对本地电网模拟量参数的

PCS 需要上传的开关量、模拟量、非电量、运行信 实时监测，并在关键参数如频率或电压发生异常
息等转换为 IEC 61850 协议，通过以太网上传给 跳变时迅速调整储能设备的运行策略。例如，当
监控系统，同时将监控系统下发的模式切换命令 电网频率降至临界值以下时，系统需紧急提供有
及 定 值 设 定 转 发 给 V2G 储 能 充 电 桩 ，如 图 2 功功率支持，防止发电机组跳闸或换流站直流闭
所示。 锁等事故的发生。为此，储能管理系统可以中断