【摘 要】随着新能源产业的快速发展，风能和太阳能凭借其清洁、可再生的优势在电力系统中的占比逐年提升。然而，风光资源的间歇性和随机性导致电站出力存在显著波动，对电网安全稳定运行构成挑战。风光储一体化技术通过将风能、太阳能与储能系统相结合，成为平抑出力波动、提升新能源消纳能力的有效途径。文章首先分析了风光储一体化电站出力波动的影响因素和平抑需求，随后提出了基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的出力波动平抑策略，该策略通过预测风光出力变化，动态调整储能系统的充放电功率，实现出力波动的精准平抑。

【关键词】风光储一体化电站；出力波动平抑策略；储能容量配置优化；混合储能系统；多目标优化模型

引言

在“双碳”目标引领下，我国能源结构转型加速推进，风电、光伏等新能源发电产业迎来爆发式增长。截至2024年底，全国风电、光伏总装机容量突破12亿千瓦，占电力总装机容量的比重超过45%。然而，风能和太阳能受自然条件影响显著，具有强烈的间歇性、随机性和波动性特征。例如，风电出力会因风速变化在短时间内出现较大波动，光伏出力则受云层遮挡、光照强度变化等因素影响产生剧烈波动。这种出力波动若直接接入电网，将导致电网频率偏移、电压波动等问题，严重时甚至威胁电网的安全稳定运行。

一、风光储一体化电站出力波动特性分析

（一）风光储一体化电站构成

风光储一体化电站主要由风电发电机组、光伏阵列、储能系统和能量管理系统四部分组成。风电发电机组将风能转化为电能；光伏阵列将太阳能转化为电能，两者输出的电能经汇流、逆变后接入公共母线；储能系统通常采用锂电池、飞轮储能等技术，通过充放电控制器与公共母线连接，实现能量的存储与释放；能量管理系统作为核心控制单元，负责采集风光出力、电网负荷、储能状态等信息，制订平抑策略并控制储能系统的充放电运行。

（二）出力波动影响因素

风光储一体化电站的出力波动主要源于风电和光伏出力的不确定性，具体影响因素包括以下几方面。

自然条件因素：风速、风向的随机变化导致风电出力波动，光照强度、温度、云层覆盖等因素影响光伏出力。例如，阵风可能使风电出力在10分钟内变化超过20%；云层快速遮挡会导致光伏出力在数秒内下降50%以上。

设备特性因素：风力发电机组的启动风速、额定风速、切出风速等参数决定了其出力范围，光伏组件的转换效率、温度系数等会影响光伏出力的稳定性。此外，设备故障、维护检修等也会导致出力突然下降。

电网需求因素：电网对新能源电站的出力爬坡率、波动幅度等有明确要求，当风光出力变化超过电网接纳能力时，需通过储能系统进行平抑。

（三）出力波动平抑指标

为量化评估出力波动平抑效果，本文采用以下指标。

（1）波动幅度：指单位时间内（如1分钟、5分钟）电站出力的最大变化量与额定出力的比值，通常要求平抑后的波动幅度控制在±5%以内[1]。

（2）爬坡率：指单位时间内出力的变化速率，电网一般要求新能源电站的最大爬坡率不超过2%/min。

（3）均方根误差：均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）用于衡量平抑后出力与目标出力的偏差程度，RMSE越小，平抑效果越好。

二、基于MPC的出力波动平抑策略

（一）MPC原理

MPC是一种基于滚动时域优化的先进控制策略，其核心思想是：在每个控制时刻，根据系统当前状态和未来一段时间的预测信息，求解一个有限时域内的优化问题，得到当前时刻的控制量；当下一控制时刻到来时，更新系统状态和预测信息，重复上述优化过程，实现动态控制。MPC具有预测性、滚动优化和反馈校正的特点，能够有效处理多变量、有约束的复杂系统控制问题，适用于风光储一体化电站的出力波动平抑。

（二）平抑策略设计

风光出力预测是MPC平抑策略的基础。结合历史数据驱动模型与物理模型的优势，本文采用组合预测模型对风光出力进行短期预测（预测时域为15分钟，采样时间为1分钟）。