摘要：随着社会经济发展和科学技术的进步，全球范围内，能源结构及供给形式发生转变，以往化石能源逐渐被可再生能源取代，其大规模开发利用对配电网造成严重影响，通过实践调查了解到，全钒液流电池储能技术能够有效改善可再生能源消纳问题，减轻可再生能源并网带来的不良影响。操作过程中，需全面掌握全钒液流电池储能期间的充放电特点，基于此，科学构建电池模型，结合配电网中风电、负荷需求、光伏发电不确定性特征综合考虑，尝试提出最佳全钒液流电池储能配置方案，借助遗传算法进行计算，对提出的配置策略可行性和实效性进行验证，促使电网中传统染料能源输入电路的降低。

关键词：全钒液流电池;储能;配电网;优化配置

可再生能源接入配电网中，受到可再生能源发电过程中随机性、间歇性特征的影响，导致配电网正常作业时存在异常情况，同时实际供应电能与负荷需求不符，在电网中风电、光伏发电占据一定比例的情况下，将影响电网稳定性。可再生能源发电时存在的随机性、间歇性问题能够通过储能技术有效缓解和控制，且促进清洁能源消纳能力的提升。现阶段，电化学储能领域，全钒液流电池储能技术应用较为广泛，且其作用受到人们认可。在大规模接入电力系统期间，全钒液流电池具有效率高、容量大、寿命长、放电稳定、经济性等优势，未来研究发展前景宽广，应用价值不可估量。

1. 全钒液流电池储能技术研究现状

传统电池设计，将电池活性物质安置在内部，其容量的拓展受到限制，全钒液流电池活性物质在2各不同的储液罐中，容量也远远大于传统电池。近年来，国内外相关学者围绕全钒液流电池储能配置的优化进行了大量研究，主要目的是合理选址定容，解决以往可再生能源消纳问题。有的研究者认为配置优化过程中，要将可再生能源消纳限度设置为最大，经过独立运行微电网中储能电池选址定容问题的分析，制定了相应配置策略;有的研究者认为开展具体设计前，需要做好储能系统整体管理工作，理顺储能系统容量和电网削峰填谷间的关系，在储能系统恒功率输出的数学模型构建前提下，借助仿真技术对储能系统在电网中发挥的削峰填谷功能进行验证;此外，研究者进行蓄电池与超级电容器特征分析过程中，将储能成本控制作为基本目标，视蓄电池输出功率与系统负荷缺电率指标为约束条件，完成混合储能容量优化模型构建工作后，借助布谷鸟搜索算法对策略可行性进行验证。研究过程中，应用到了混合储能装置容量优化配置方法，结合风电输出功率波动性特征分析，将发电特许负荷特性匹配程度、风电功率输出平滑效果最佳视为最终目标，制定完整的混合储能容量多级优化配置策略后开展仿真工作[1]。

当前关于储能系统优化配置可参考的资料很多，但实际上，全钒液流电池储能技术相关研究较少，不如以全面了解其发展现状。根据资料研究发现，储能技术成本研究过程中，研究思路较为狭窄，经济性考虑过于片面。本文将基于全钒液流电池荷电状态与充放电特许前提下，进一步建设电池模型，站在光伏发电、风力发电、负荷需求角度上，结合电池储能特征全面分析，以期电池在配电网中配置的优化，并且通过仿真分析验证配置策略实效性。

2. 全钒液流电池储能模型

全钒液流电池组成部分包括相对独立的储液罐和管道、液泵，钒离子的氧化体是其正极活性物质，还原体是其负极活性物质，电解液中钒溶解，经过储液槽，电解液向电池正负极流动，电化学反应随之发生，实现充放电。对全钒液流电池进行充电时，受到内外部因素影响正极表面逐渐氧化，最开始蓝色的字样转变为黄色，通过外电路绿色V3+获得电子，且在负电极表面变为紫色的V2+。全钒液流电池放电过程中，V2+在阴极被氧化，成为V3+，电子与氢离子由此产生，最终电子到达正半级的期间VO2+逐渐向V2+转变[2]。

3. 全钒液流电池储能在配电网中的优化配置策略分析

3.1结合配电网中的不确定因素考虑

上文中提到，可再生能源发电具有间歇性和负荷需求不确定性，进而配电网中的配置也要考虑不确定性因素。众所周知，风速对风力发电功率具有决定性影响，光照强度对光伏发电功率具有决定性影响，而无论是风速，还是光照强度均有间歇性特征，一般情况下，预测功率及预测误差对风力发电和光伏发电输入功率有直接影响，同时风力发电与太阳能发电的预测误差得以表示零均值下的正态分布模型。负荷需求和时间变化息息相关，相关研究结果显示，负荷预测值及预测误差对负荷需求有决定性影响，预测误差和正态分布情况相符。

在风电和光伏发电总电力供应比负荷需求大，电池具有充电容量的情况下，电池可以进行充电;若风电及光伏发电总电力供应超过了负荷需求，但电池没有充电容量的情况下，证明电池充电达到了容量要求，不得充放电;在风电及光伏发电总电力供应比负荷需求小，同时电池没有充电容量，但有放电容量的情况下，可以对电池进行放电;风电及光伏发电总电力供应比负荷需求小，电池没有放电容量的时候，电池不得充放电[3]。

3.2目标函数与算法

全钒液流电池和传统电池先比，其容量、功率方面具有优势，且是独立设计形成的。诸多研究表明了，全钒液流电池成本由维修成本、投资成本、转换成本三部分组成，其中全方叶轮电池的额定功率、最大储能电量线性与投资成本有密切联系，转换成本是基本常数，维修成本根据实际情况而决定。全钒液流电池储能设计中，通过可再生能源发电量分析，能够向负载稳定供电，且获取相应收益。但是，储能系统功率增加，大电网供电量随着减少，这代表着储能电池收益和电池模型有着直接联系，因为相对于西方发达国家来说，我国开展全钒液流电池储能研究较晚，当前尚未实现上网电价实时变化，进而研究中没有结合上网侧峰谷电价动态变化因素考虑。现在可知条件为：VRB储能优化目标是求解目标函数最小值，进而借助遗传算法，对全钒液流电池储能优化配置目标函数进行求解，得到其额定功率与最大储能电流最佳值[4]。遗传算法在计算搜索中仅以适应度函数作为评判依据。适应度函数即是目标函数，遗传算子中选择采用轮盘赌法，交叉采用分段交叉法，变异采用均匀变异和边界变异。为了验证全钒液流电池储能系统优化配置策略可行性与实效性，应通过IEEE33节点电网模型进行仿真。最后要注意，由于可再生能源发电的随机性不能满足负荷需求，需要使用全钒液流电池储能系统使负荷和发电量实现平衡，否则在负荷需求较小时段需要限制可再生能源发电量，影响了可再生能源消纳。

总结语：

综上所述，通过大量资料分析，我们了解到全钒液流电池荷电状态与充放电特性后，得以构建电池模型，结合配电网中不确定性因素及电池储能成本因素综合考虑，明确了全钒液流电池储能优化配置策略。同时，也掌握了目标函数及约束条件，采取遗传算法获取电池储能最佳额定功率和最大储能电量，构建电网模型进行仿真验证策略可行性，最终确定全钒液流电池储能在配电网中的优化配置得以提高可再生能源消纳，解决以往大电网燃料能源输入电量大的问题。

参考文献

[1]方金涛， 龚庆武. 考虑需求响应并计及液流电池动态特性的主动配电网系统储能优化配置[J]. 智慧电力， 2019， 47（11）：8.

[2]刘建华， 黄泽文. 基于曲面拟合的LCSS电池模块成组技术研究[J]. 电源技术， 2019， 043（002）：305-308.

[3]霍婧， 崔志广. 加快全钒液流电池在大容量储能领域的商业化应用[J]. 工业技术创新， 2019， 6（3）：3.

[4]邵军康， 李鑫， 莫言青. 全钒液流电池建模与流量特性分析[J]. 储能科学与技术， 2020， 009（002）：645-655.