★ 赵海东（安徽中碧达电力技术有限公司，安徽 合肥 230000）

关键词：光储微电网；分布式储能；能量协调；场景聚类；能量优化

随着新能源消纳需求的不断增加和分布式电源的广泛应用，光储直流微电网在区域供能系统中扮演着日益重要的角色[1]。然而，受制于光伏发电的间歇性与随机性，系统能量波动显著，传统单节点集中储能难以在复杂工况下实现快速响应与稳定调节。含光储单元的构网型微电网的引入为能量协调提供了新的解决思路，但其节点间能量流向复杂、控制耦合性强，对系统优化与协调控制提出了更高要求。本文从能量特性角度出发，建立了含光储单元的动态能量模型，提出了基于能量特性分解与协同配置的协调控制方法，实现了储能单元的分层管理与多时间尺度优化，为提升光储直流微电网的稳定性与能量利用效率提供了理论支撑。

1   含光储单元的构网型微电网结构

含光储单元的构网型微电网光伏直流微电网结构具有能量链短、变换环节少、控制灵活的特点。相较于交流微电网，直流系统减少了逆变损耗和同步环节，提高了能量传输效率。光储单元的引入增强了系统对负载突变和光照波动的适应性，使微电网具备更高的电能质量和供电可靠性。通过结构优化与储能协同，系统在孤岛运行、并网切换以及动态负载条件下均能保持母线电压稳定，从而更好地实现控制。

1.1   系统结构

含光储单元的构网型微电网由光伏发电单元、双储能单元、直流母线、能量变换模块以及多类型负载构成。系统采用集中式母线架构，各单元通过直流变换器实现能量耦合与电压协调[2]。含光储单元的构网型微电网系统结构如图1所示。

根据图1可知，光伏发电单元作为主要能源，通过升压型DC/DC变换器接入直流母线。该变换器工作于电流控制模式，并叠加最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）算法，使光伏阵列在辐照强度与温度变化条件下始终运行于最优工作点，从而在源侧实现最大能量捕获。其输出功率不直接参与母线电压调节，而是作为系统一次能源输入注入直流母线。

图1 含光储单元的构网型微电网系统拓扑结构

储能系统由蓄电池组与超级电容构成，二者均通过独立的双向DC/DC变换器与母线相连。其中，蓄电池支路主要承担系统的能量平衡调节与中长期功率支撑任务，其控制目标以SOC约束下的功率分配与母线电压慢时标稳定为主；超级电容支路则工作于高速功率补偿模式，其控制环节直接作用于母线电压偏差，对负载突变与源侧扰动引起的电压波动进行快速抑制。

直流母线作为系统的公共能量耦合节点，其电压稳定性由多储能单元协同维持。母线侧并联电容用于抑制高频电流纹波并提供瞬态功率缓冲，但不参与中低频功率平衡调节。负载侧通过降压型DC/DC变换器接入母线，各负载支路采用电压外环-电流内环控制结构，实现负载端电压稳定与功率可控分配。

在控制结构上，系统采用分层协调控制架构：底层控制器负责各功率变换器的电流与电压闭环控制；上层能量管理模块基于母线电压偏差、储能SOC及光伏出力状态，动态调整各储能单元的功率指令，实现多源多储能之间的功率解耦与协同调度。

1.2   系统能量流向

在离网运行模式下，含光储单元构网型微电网采用多端口直流能量耦合结构，各光储节点通过独立双向DC/ DC接口接入公共直流母线。系统以母线电压作为全局平衡变量，通过各功率接口的功率调节实现能量的动态分配与重构[3]。含光储单元微电网的能量流向示意图如图2所示。

图2 含光储单元微电网的能量流向示意图

图2中，在光伏出力充裕工况下，当光伏经DC/DC变换器注入母线的功率大于负载总需求时，系统进入充电调节模式。能量管理层根据各储能单元的SOC状态及功率动态特性，生成功率分配指令：蓄电池支路优先承担多余能量的吸收任务，用于恢复系统能量储备；超级电容支路主要参与母线电压的快速扰动抑制，仅在母线电压出现瞬态偏差时参与短时充放电调节。在该过程中，蓄电池支路工作于慢时标功率调节模式，超级电容支路工作于快时标电压支撑模式，两者通过频带分离的控制策略避免功率调节冲突。

在光伏出力不足或负载突增工况下，系统进入放电支撑模式。各储能单元通过双向DC/DC接口向母线释放能量，其中：蓄电池支路提供持续稳定的平均功率支撑，维持系统中低频能量平衡；超级电容支路优先响应母线电压的快速下跌趋势，瞬时释放大功率以抑制电压跌落。

多光储节点之间通过母线电压这一公共变量实现隐式功率耦合与自组织协调，无需复杂通信即可形成局部自治到全局稳定的能量调节模式，从而构建了具备构网能力的直流微电网运行机制。

2   基于微电网能量特性分析的协同配置

识别不同时间尺度的能量不平衡幅值与持续时间，分析能量特性分析，以确定储能能量PBES与能量EBES的匹配关系。各储能节点因地理分布和响应特性不同，其能量调节能力存在差异，因此需综合考虑节点间的能量交互与协调机制，使整体配置兼顾局部自治与全局优化。通过引入能量尺度分析与场景解耦思想，可将复杂的系统能量平衡问题转化为多层次、可分解的协调配置问题，从而提升了配置结果的工程可实施性。

2.1   净负荷能量波动分解

通过长时间序列仿真，可得到P(t)的能量波动曲线。该曲线综合反映了分布式光伏出力波动、负荷随机扰动及并网功率交换等多种因素的叠加效应，是储能系统能量配置分析的基础输入。定义其均值与方差为式（1）

其中，Hap表示系统日均能量平衡程度， OUP反映能量波动强度。方差指标不仅体现能量偏离零平衡点的离散程度，还可用于量化储能系统在典型运行周期内所需承担的能量调节压力。当P  < 0.05prated且P较小时，系统可通过储能小范围调节实现能量平衡；反之则需配置更大容量储能系统以维持频率稳定[4]。净负荷能量波动分解示意图如图3所示。

图3 净负荷能量波动分解示意图

图3中的高频波动、中高频波动和低频波动属于在多节点条件。在这样的条件下，各储能节点可根据本地负荷特性分担不同频段的能量波动，例如靠近光伏接入点的储能单元主要抑制出力快速起伏，而负荷中心附近的储能则更多参与日内能量平衡，从而实现微电网整体能量平衡的分层解耦。

2.2   不确定性场景分解与聚类

为在高维不确定条件下简化计算，本文将随机能量序列按能量-能量特性分解为若干典型场景集合[5]。该方法通过将时间序列映射至能量特征空间，有效避免了直接在时间域内处理长序列数据所带来的计算维度灾难。定义净能量为式（2）：

根据AW和AP(t)的符号组合，可将系统运行划分为四类典型场景：

场景A（盈余型）：W > 0，且AP(t) > 0，表示持续发电盈余；

场景B（交替型Ⅰ)： W > 0，但存在AP(t) < 0，表示局部缺电；

场景C（交替型Ⅱ)：AW< 0，且部分时段AP(t) > 0，表示间歇性盈余；

场景D（亏缺型）：AW < 0，且AP(t)  0，为典型负荷主导型场景。

每个场景对应不同的协调策略：场景A、B侧重削峰填谷与弃能消纳；场景C、D则需保证能量缺额下的连续供电能力。在含光触单元的储能系统中，不同节点可根据其位置、容量及响应速度参与不同场景的能量调节，如边缘节点优先响应局部波动，中心节点则承担全局能量平衡任务，从而形成分布式协同的储能响应模式。通过聚类分析，可从N条随机曲线中提取k条典型代表曲线，显著降低了计算复杂度[6]。

2.3   能量耦合特性

储能系统的能量容量PBES与能量容量EBES之间存在非线性耦合关系。在实际运行中，储能系统不仅受限于额定能量容量，还受到充放电功率、SOC约束及效率损耗等多重因素影响，使得简单线性配置模型难以准确反映真实调节能力。根据能量波动强度与持续时间，可近似表达为式（3）：

其中，t, t2 为能量偏差持续区间。通过对场景集合进行积分分析，可得到每种典型场景的等效能量需求。该等效需求可视为储能在该场景下需提供的最小有效能量支撑，为容量下限确定提供定量依据。进一步统计不同场景的能量调节占比入j  = EBES  j  EBE t t，用于判断储能在系统能量平衡中的贡献度。当某类场景占比显著提高时，应相应调整储能容量结构，以增强系统对该类运行状态的适应能力[7]。不同光储单元体系下中的各储能节点局部能量补偿通过母线汇集形成整体能量流的协同调节，提高了系统的动态适应性与鲁棒性。

在综合考虑式（1）至式（3）的计算结果后，储能容量协调模式采用“波动分层匹配”原则：高频波动（周期<30min）由高能量、低能量型储能（如超级电容）承担；中频波动（30min～4h）由锂电池类储能调节；低频波动（>4h）通过水电调度或外网支撑实现。该分层策略有效避免了单一储能类型在全频段运行下的性能瓶颈，有利于提升整体系统经济性[8]。

通过将能量波动方差。ap分解至不同频段，可计算各频段所需储能容量比例，如式（4）：

其中，sP(f)为能量谱密度， Lfk   fk+」为第k频段的储能范围。根据式（4）确定能量特性，结合含光储单元储能的容量分布与响应特性，可实现容量划分，以及优化协调配置方案。

3   实验研究

为验证本文方法的实际应用效果，我们基于典型含光储微电网结构开展了仿真实验研究。实验系统采用分布式节点式储能配置方式，光伏出力与负荷曲线均引入随机扰动， 以增强实验工况的真实性与代表性。实验重点考察在负荷发生阶跃变化时，不同控制策略下系统能量协调能力、动态响应特性及储能参与效果。仿真过程中， 系统在稳态运行后施加负荷阶跃扰动，通过对比能量偏差幅值、恢复时间及储能调节贡献度等指标，对所提方法的有效性进行定量评估。

设置实验参数如表1所示。

表1 仿真参数设置

根据上表参数进行仿真，分析负荷阶跃变化下的能量协调效果，得到的实验结果如图4所示。

图4 协调实验结果

从图4可以看出，在负荷发生突变的瞬间，系统能量平衡受到明显冲击，传统控制方法由于缺乏对能量时序特性的精细刻画，储能响应存在一定滞后， 导致能量偏差迅速放大。当负荷由5kW突增至8kW时，传统方法出现2.4kW能量偏差， 而本文方法通过储能快速调节实现能量平衡，偏差降至0.6kW。

在负荷阶跃变化工况下，本文方法同样表现出更强的能量协调能力。当负荷由5kW突增至8kW时，传统方法出现约2.4kW的瞬态能量偏差，而本文提出的控制策略可通过储能单元的快速双向调节实现能量平衡， 将偏差降低至0.6kW。与此同时，能量恢复时间由520ms缩短至180ms，系统响应速度提升约65%；储能单元的参与比例由42%提高至65%，提升幅度达23%。这表明，本文所构建的协调控制策略能有效增强储能与光伏之间的动态耦合能力，提高了系统的能量分配效率与动态鲁棒性。

为进一步直观对比不同方法的实验性能，整理实验关键指标对比结果如表2所示。

表2 不同控制策略下实验结果对比

综合实验结果可知，本文所提出的基于能量特性分析的协同配置与控制方法，在负荷快速变化工况下能够有效提升微电网的能量协调精度与动态响应能力，为高比例可再生能源接入条件下的微电网稳定运行提供了可靠的技术支撑。

4   结束语

本文针对含光储单元的构网型微电网能量协调问题，提出了基于能量波动分解与场景聚类分析的协同优化方法。研究结果表明，该方法能够实现储能节点间的动态互补与能量共享，在不同运行场景下均表现出良好的能量平衡能力和电压稳定性。通过仿真与实验分析可知，该方法在中小型光储直流微电网的规划与运行优化中具有较高的推广价值，为后续光储储能系统的智能调度与自适应控制提供了可行的技术路径。

作者简介：

赵海东（1988-），男，安徽合肥人，工程师， 学士，现就职于安徽中碧达电力技术有限公司，研究方向为光储充协同控制、柔性直流配网和构网型微电网。

参考文献：

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摘自《自动化博览》2026年4月刊