风电-混合储能系统参与二次调频市场的实时自适应优化策略研究

针对风电-混合储能系统(Wind-HESS)参与二次调频市场时面临的能量分配与充放电循环优化难题，研究人员提出基于随机模型预测控制(SMPC)框架的实时自适应优化策略。通过多维特征建模、高斯Copula函数预测及储能约束解耦技术，实现目标函数偏差<1%、求解时间<5秒的高效调控，为高比例新能源电网频率安全提供创新解决方案。

　　

随着全球能源结构转型加速，风电并网规模持续扩大，但其出力波动性导致的电网频率稳定问题日益凸显。特别是在参与电网二次调频市场时，传统单一储能系统难以应对频繁充放电指令，既影响储能寿命又降低调节效率。中国和丹麦等风电大国虽已制定相关调频导则，但如何实现风电-混合储能系统(Wind-HESS)的协同优化仍存在三大挑战：多时间尺度信号预测精度不足、复杂约束下模型求解效率低下、储能系统容量管理缺乏动态协调机制。

针对这些痛点，浙江大学等机构的研究人员Chen Xue、Zao Tang等在《Journal of Energy Storage》发表研究，创新性地提出融合多维特征量化与时间解耦技术的实时优化策略。该研究首先构建包含正/负功率、正/负能量四维特征的调频信号模型，采用分位数回归与多元高斯Copula函数进行时序相关性预测；进而基于随机模型预测控制框架，通过能量信号引入实现储能状态约束解耦，将求解时间压缩至5秒内；同时整合电池充放电循环管理与超级电容过充/放机会约束，最终形成兼顾优化精度与实时性的完整解决方案。

关键技术方法包括：1) 基于中国某400MW风电场1分钟间隔数据的量化预测；2) 采用多元高斯Copula函数挖掘调频信号时空相关性；3) 通过能量特征信号实现HESS时间维度解耦优化；4) 构建含电池循环寿命与SC机会约束的混合整数规划模型。

频率调节信号预测
研究将调频需求分解为ΔP⁺
、ΔP^-
、ΔE⁺
、ΔE^-
四个维度，通过分位数预处理后，利用高斯Copula函数捕捉各维度间的非线性相关性，建立概率分布预测模型。该方法相比传统单步预测能更准确反映调频需求的时序特征。

风电-HESS系统优化模型
创新性地将调频能量信号ΔE纳入约束条件，使储能状态方程转化为仅与当前时刻相关的形式，实现多步优化问题的单步近似求解。同时引入电池循环次数N_cycle
约束和超级电容能量边界管理，在目标函数中设置650元/MWh的偏差惩罚系数，兼顾经济性与设备保护。

求解实现
通过松弛电池充放电次数约束与SC能量边界约束构建两种备选策略，结合模型预测控制滚动优化机制，在风电机组最大功率跟踪(MPPT)模式与调频模式间智能切换。测试表明该方法可将目标函数偏差稳定控制在1%以内，满足实时调控需求。

案例研究
以中国某400MW风电场实测数据验证显示，所提策略较传统方法降低电池循环损耗23%，超级电容利用率提升18%。关键突破在于通过能量信号解耦将30步预测问题的求解时间从分钟级缩短至5秒级。

该研究通过三大创新点推动领域发展：1) 首创四维特征量化模型，为Wind-HESS调频提供精准信号输入；2) 能量信号驱动的约束解耦技术突破实时优化瓶颈；3) 全生命周期管理框架延长HESS使用寿命。这些成果为高比例可再生能源电网的频率安全管控树立新范式，尤其对中国等风电快速发展国家的调频市场规则设计具有重要参考价值。未来研究可进一步探索风光储联合调频场景下的多目标优化方法。