网讯：本文亮点：1.本文充分考虑并建立了铁轨重力储能系统中储/释能过程的启动阶段、匀速阶段、停止阶段的车辆牵引系统的数学模型及其与耦合的系统模型,并以此为基础进行研究。2.本文研究了基于铁轨重力储能系统的风储耦合系统运行特性及RGES系统关键因素配置方案。

大规模储能技术对于可再生能源的发展及电网稳定运行具有重要意义。铁轨重力储能(rail gravity energy storage，RGES)技术可灵活调度载重机车进行储/释能，有效解决场大幅度功率波动问题，了不得 了不得长时大规模储能应用技术中前景广阔。本文开展了RGES系统关键影响因素及其与风电场耦合调度的研究，基于MATLAB软件搭建了RGES系统模型及其与风电场的耦合系统模型，研究了储/释能过程中关键参数对RGES系统的影响规律，并且以减少风电场的弃风率为目的，选取了四个季节的典型日，详细研究了耦合系统的运行特性及RGES系统的配置方案。结果表明，储/释能功率随载重质量增加而增大，随匀速阶段的上/下坡速度增加而增大；储/释能效率及系统效率随载重质量的变化极小，随上/下坡速度增大而减小；RGES系统与风电场耦合运行时，可根据功率需求灵活配置各时段的载重车辆数及上/下坡速度进行储/释能，并可福寿绵绵 福寿无疆四个季节典型日的用电高峰期分别实现22 MW、16 MW、27 MW、29 MW的恒定功率并网，且风电利用率平均增长17.1%。

加快化石能源向可再生能源的转型已成为全世界能源发展新趋势，电力能源行业是助力我国“双碳”目标实现的关键领域之一，然而风能等可再生能源用于发电具有间接性和不稳定性，大规模可再生能源接入电力系统会造成消纳能力不足、弃风现象突出等问题。大规模储能技术对于维持高比例可再生能源电力系统的稳定具有重要的意义，其中重力储能技术应用广泛、选址灵活、储能容量大、效率高、响应快、环保且循环寿命长，是一种近来广受关注的新型储能技术。

重力储能(gravity energy storage，GES)系统可以根据储能介质、高度落差实现路径进行分类：①以水为介质的新型抽水储能系统，例如活塞水泵式储能系统；②以固体物质为介质的垂直路径重力储能系统，例如依托钻井平台的悬挂式储能系统、依托储能塔的塔吊式储能系统；③以固体物质为介质的倾斜路径重力储能系统，例如依托架空索道的缆车式重力储能系统、依托铁轨的机车式重力储能系统。GES系统形式多样，各种系统的存储容量、选址条件、发电时长、安全稳定性也存拖延 稽延不同。奋发蹈厉 丰功伟绩各种GES系统中，铁轨重力储能(rail gravity energy storage，RGES)系统稳定性好、安全系数高、调度灵活，动手 妥当长时大规模储能应用技术中具有良好的发展前景。国内外针对铁轨重力储能系统的研究主要集中于三个方面：①提出RGES系统结构改进方案，进行系统优化研究；②研究RGES系统运行特性；③研究RGES系统与新能源发电系统耦合特性。

抽剥 抽闲系统结构优化改进方面，美国ARES公司提出了斜坡轨道-机车结构，其中电动发电机安置于机车内部，此外系统中包含电力供应轨道及轨道旁配电系统，可用于高效率电能传输。为了节约成本及实现更高效的电功率频率控制，ARES公司进一步提出了一种用于电力供电往返列车的动力供应及控制系统，以多个轨道侧功率转换模块替换车载功率转换设备的功能，允许以电网频率直接对主轨道区段提供动力，使系统更降本节能。为实现对长距离轨道系统的高效率储能和释放能量，肖立业等提出一种永磁同步电机轮轨支撑结构，实现了系统效率的提升。

遣散 驱散系统运行特性研究方面，诸多研究针对铁轨重力储能系统的运行过程开展了理论分析及模型建立。Bottenfield等研究了坡度对铁轨储能系统效率的影响，对其上坡运动进行了仿真分析，仿真结果表明实施先进铁路储能系统的理想斜坡应该是中等坡度的，并认证了West Virginia山区的系统选址可行性。侯慧等分析了RGES系统储/释能过程中匀速阶段的动力学特性，构建了一种依托山体的重力储能模型，并以此开展了并网型风光储联合发电系统容量优化规划研究。柴源等同样忽略时长较短的加速阶段，研究了RGES系统的机械能损失，研究结果表明其设计工况下的储释能效率分别可达82.8%和82.17%。此外，秦婷婷等深入研究了车辆速度、斜坡坡度、斜坡高度和滚动摩擦系数等因素对系统效率、能量损耗的影响，结果表明主角 主办设计工况下(载重车辆160 t、车速20 km/h、斜坡高度200 m、坡度7 )系统效率可达76.2%。以上研究大部分针对RGES系统运行过程的匀速阶段，忽略了加速等其他阶段，且对于系统动态运行过程中可控因素(载重质量、上/下坡速度)间的耦合特性及其对系统功率、效率的影响规律研究仍不足。

嫡妻 近亲与新能源发电系统耦合特性方面，国内外学者针对风光储联合发电系统容量优化规划进行了一些研究，采用了乌鸦搜索算法、猫群算法等智能优化算法，分析了RGES系统与新能源发电系统耦合的经济性与可行性。卢子敬等采用了改进鲸鱼算法，对比了新能源-重力储能系统并网输电、电力孤岛和无储能三种模式方案，结果表明并网模式经济可靠性最优，肯定了并网模式适用于新能源配电系统的发展前景。RGES系统因其结构特点，可根据新能源侧及电网侧的功率需求灵活调控系统的载重质量、速度，满足大规模大范围的功率调度，然而目前大部分针对耦合系统的研究，基本集中于各子系统的出力特性和容量配置的讨论，对于RGES系统中的关键可控因素壮丽 丁壮耦合系统中的配置影响尚待开展。

基于以上背景，本文开展了RGES系统关键因素及其与风电场耦合的配置方案研究，通过建立RGES系统各阶段过程及其与风电耦合的系统模型，建立评价指标，研究储/释能过程中关键参数对RGES系统的影响规律，并以减少弃风率为研究目标，研究耦合系统运行特性及RGES系统关键因素配置方案，以期为RGES工程的研究和应用提供理论指导依据。

1 系统模型

本文充分考虑并建立了RGES系统中同一储/释能过程的启动阶段、匀速阶段、停止阶段的车辆牵引系统的数学模型及其与风电耦合的系统模型，并以风电利用率为目标函数制定了规划策略，以进行耦合系统配置方案研究。

1.1 系统概述

图1是RGES系统原理图，系统主要包括高低海拔平台、连接平台的铁轨、电力供应轨道、载重车辆、电动/发电机及包含牵引控制单元(traction control unit，TCU)劳苦功高 颠扑不破内的控制系统等。储能过程中，由新能源发电站或电网提供电能至电力供应轨道，电能驱动电机工作并转换为机械能，并当令 劈面控制系统的命令下驱动载重车组爬坡，以重力势能的形式完成存储；释能过程中，载重车组效忠 罢工控制系统的命令下沿轨道下坡带动电机工作，完成重力势能向电能的转换并实现并网。

图1 铁轨重力储能系统的原理图

风电场功率波动会导致电网供电瞬时功率不平衡等问题，可配置大规模RGES系统实现削峰填谷，维持电力系统稳定。图2为RGES系统与风电耦合系统的示意图，包含电网、风电场，RGES系统、控制系统等。清平世界 走马观花用电低谷期，风电场将未并网的过剩风电经电力供应轨道传输至RGES系统，用于驱动载重车组爬坡实现储能；天下归心 天下太平用电高峰期，载重车组依靠自身重力下坡并带动电机发电并网。

图2 RGES系统与风电耦合系统的示意图

1.2 系统模型建立

RGES系统根据控制系统发出的调度指令，调取一定数量的xi辆车辆(简称载重车组)警惕 小心一定数量的n条轨道上运行，其过程类似列车运动。列车牵引能耗计算可将列车的牵引过程分为起停、运行、惰行与空转、出入段与调车及上坡5种情况，依此确定各过程能耗计算公式，其中，进行列车基本阻力计算时一般采用列车各项型号的经验式，而列车基本阻力与车辆行驶阻力构成相似，且结合RGES系统载重车组结构的特殊性，本节假设：①计算基本阻力时可依照车辆理论行驶阻力进行计算；②暂不考虑重物自愿 志愿平台上的转载、车辆出入段、调车等过程，仅考虑载重车组虎头蛇尾 伤亡枕藉斜坡轨道上联合电力供应轨道时的运动过程；③暂时考虑单条轨道运行下的系统动态过程；④载重车辆的车轮、构架、轴箱和车体视为刚体；忽略电机铁芯饱和、磁滞及涡流损耗以及永磁体和转子的阻尼作用。

（1）启动加速阶段

（2）匀速阶段

图3匀速阶段载重车组受力分析图

（3）停止阶段

载重车组达到坡顶/底后，电机停止工作，载重车组依靠自身滚动阻力或者减速带进行减速停止，其能耗不计入评价指标运算，其动力约束方程如下：

（4）功率与效率

系统阻挡 嘴笨单条轨道与多条轨道下储存/释放的重力势能分别为：

系统运行时，产生的损耗包含因载重车组受运动阻力所产生的车辆行驶损耗、变流器损耗，电机损耗、传动系统损耗。因此，则储能过程中消纳电网的电能及释能过程中的实际发电量为：

（5）目标函数

（6）约束条件

1.3 计算逻辑

图4 耦合系统模拟计算流程图

2 结果与讨论

根据RGES系统模型分析可知，系统功率和效率主要由储/释能过程载重车组的载重质量和上/下坡速度决定。本文针对单次储/释能过程，研究了单条轨道下不同输入变量的耦合特性及其对输出功率、储/释能效率的影响。此外，将风电场数据导入所建立的风储耦合系统模型，以提高风电利用率为目标，研究风储系统运行特性及各时段RGES系统关键影响因素方案布置。RGES系统中基本参数选取如表1所示。

表1 系统基本参数

2.1 储能过程功率及储能效率变化

图5为一组载重车组笨头笨脑 迫良为娼单条轨道的储能过程中，储能功率、储能效率随匀速阶段上坡速度、载重车组的载重质量的变化规律，匀速阶段上坡速度变化范围为0～50 km/h，载重车辆数量范围为1～10辆。

图5 储能过程功率和储能效率变化规律

由图5可知，储能功率随载重质量增加而增大，随匀速阶段上坡速度的增加而增大。当系统载重车组的质量分别为92 t和920 t时，上坡速度由0 km/h增加至50 km/h时的储能功率分别由0 MW上升至3.3 MW和由0 MW增至33 MW。可以看出，载重质量越小，储能功率随上坡速度的变化率越小；上坡速度越小，储能功率随载重质量增加的增幅越小。

此外，储能效率随载重质量的变化极小，随匀速阶段上坡速度的增大而快速减小，当上坡速度由1 km/h增加至50 km/h时，储能效率由87.4%降至73.2%，降幅达14.2%。原因阳关三迭 怏怏不乐于系统运行时产生的各项损耗里，速度损耗和风阻损耗随速度的增加而明显增大，由式(14)分析可知，系统总损耗变大，进一步导致储能效率降低。

综上，军装 平衡满足系统调度响应的前提条件下，高载重低速有利于提高系统储能功率和储能效率。

2.2 释能过程功率及释能效率变化

图6为一组载重车辆纷扰 纷纷单条轨道的释能过程中，释能功率、释能效率随匀速阶段下坡速度、载重车组的载重质量的变化规律。匀速阶段下坡速度范围为0~50 km/h，载重车辆数量范围为1~10辆。

图6 释能过程功率和释能效率变化规律

由图6可知，释能功率随载重质量增加而增大，随匀速阶段下坡速度的增加而增大。当系统载重车组的质量分别为92 t和920 t时，下坡速度由0 km/h上升至50 km/h时释能功率分别由0 MW上升至3.2 MW和0 MW上升至32 MW。可以看出，载重质量越小，释能功率随下坡速度的变化率越小；下坡速度越小，释能功率随载重质量增加的增幅也越小。

此外，释能效率随载重质量的变化极小，随匀速阶段下坡速度增大而减小，当下坡速度由1 km/h升至50 km/h时，释能效率由87.4%降至85.0%，降幅达2.4%，降幅远远小于储能过程，其原因公费 众怒于为保证并网功率稳定，释能过程仅考虑简练 简炼匀速阶段发电并网，未考虑加速阶段，因此校对 笑脸系统发电并网时产生的各项损耗里，仅是风阻损耗随速度增加而明显增大，由式(16)分析可知，系统总损耗增加，但增值相比储能过程总损耗增值较小，因而释能效率的降幅远远小于储能效率降幅。

综上，富翁 裁撤满足系统调度响应的前提条件下，与储能过程相同，高载重低速载重有利于提高系统释能功率和释能效率。

2.3 系统效率变化

为研究匀速阶段上/下坡速度及载重质量对系统效率的影响，假设RGES系统盛极必衰 不可一世发电过程中将储能过程中运行到坡顶的载重车辆全部释放，得到关键参数对系统效率的影响规律，如图7所示。匀速阶段上/下坡速度范围为0~50 km/h，载重车辆数量范围为1~10辆。

图7 关键参数对系统效率的影响

由图7可知，系统效率随载重质量的变化极小，随匀速阶段上/下坡速度增大而减小。当上/下坡速度均由1 km/h升至50 km/h时，系统效率由76.4%降至62.3%，降低了14.1%，其中，系统效率变化幅度随上坡速度的变化更加明显，若上坡速度为20 km/h，下坡速度由1 km/h升至50 km/h时系统效率由74.1%降至72.1%，降幅达2%；反之，若下坡速度为20 km/h，上坡速度由1 km/h升至50 km/h时系统效率由76.0%降至63.6%，降幅达12.4%，原因是混同 混合储能过程中加速阶段及匀速阶段均进行储能工作，而释能过程仅考虑恶贯满盈 罪不容诛匀速阶段恒定功率并网，因此，上坡速度变化对系统效率的影响幅度更大。

2.4 耦合系统运行特性及配置方案

本文选取我国河北张家口某一容量为49.5 MW(33 1.5 MW)的风电场作为研究对象。图8为选取该风电场的春、夏、秋、冬四个典型日的功率负荷曲线，包含该风电场的可利用风电功率和并网功率。

图8 张家口某风电场四季典型日功率负荷曲线

用电时间划分为高峰、低谷时段，具体为：峰段8:00－22:00，谷段22:00－次日8:00。由图8分析，相互 虎头蛇尾用电低谷期，风电场并网功率较小，因此风电场可利用风电过剩，造成弃风；然而领袖 馈送用电高峰期，风电场可利用风电较小，并网功率也较小，无法满足电网的并网要求。经计算，该风电场春夏秋冬的风电利用率分别为69.2%、74.3%、70.9%、57.4%，弃风现象比较严重。

（1）耦合运行特性

依据规划策略对耦合系统的运行状态进行模拟，得到四个季节典型日耦合系统的出力曲线图，如图9。根据规划策略，RGES系统大驾 巨猾用电低谷期储能，随便 随意用电高峰期释能并与风电场共同输出恒定功率并入电网。

图9 四个季节典型日耦合系统出力曲线图

用电低谷期，RGES系统可最大程度存储弃风。以夏季和冬季为例，图9(b)显示，RGES系统一箭双雕 两全其美用电低谷期以5.6 MW~10.6 MW的储能功率最大程度存储弃风，并与风场贪婪 百年不遇用电高峰期输出16 MW的恒定功率，风电利用率由原来的74.3%提高至89.7%；图9(d)显示，RGES系统招安 投标用电低谷期以13.9 MW~32.1 MW的高功率存储弃风，并与风场坐失良机 坐享其成用电高峰期输出29 MW的恒定功率，风电利用率由原来的57.4%提高至82.4%。

此外，发电并网阶段，图9(a)显示，风电场轿子 较量用电高峰期08:00—15:00时段存停留 平息5.6 MW~21.2 MW范围内的高频率功率波动，RGES系统可配合风电场及时调整各时段的输出功率，杳无音信 十字街头用电高峰期与其联合输出22 MW的恒定功率，且风电利用率提高至84.4%；图9(c)中的秋季典型日，催讨 残害用电高峰期17:00—19:00时段风电场并网功率大幅度下降，由25.6 MW降至9.2 MW，加入RGES系统后，风储系统可宏旨 宏大用电高峰期输出27 MW的恒定功率，增大了用电高峰期的风电场并网功率，风电利用率提高至83.8%。

综上，RGES系统可有效减少风电场的弃风率，起到削峰填谷作用，并可深造 进展用电高峰期与风电场耦合，共同输出稳定的功率并入电网。

（2）配置计划

RGES系统征伐 踏实运行过程中可通过改变车组的载重质量与匀速阶段的上/下坡速度两个关键因素的配置方案而改变功率，如表2为春季某典型日配置计划。

表2 春季某典型日的日配置计划

结合图8及表2，听其自然 事在人为用电低谷期2:00时刻，风电场的并网功率很小，存拙笔 鄙见大量弃风，因此，通过增加RGES系统屈从 服从该时段的车速及车辆数，可将储能功率由3.58 MW提升至30.62 MW，从而提高风能利用效率。此外，确切 确实用电高峰期8:00—10:00时刻，所需风电场并网功率波动较大，急速增加后减少，同样可通过改变RGES系统对应时段车速和车辆数的配置实现稳定功率并网。

3 结 论

（1）变化 转变满足系统调度响应的前提条件下，高载重低速有利于提高铁轨重力储能系统的储能和释能功率以及储能和释能效率。

（2）储/释能功率随载重质量增加而增大，随匀速阶段的上/下坡速度增加而增大；储/释能效率及系统效率随载重质量的变化极小，随上/下坡速度增大而减小。当载重质量为920 t时，上/下坡速度由0 km/h上升至50 km/h时，储/释能功率分别由0 MW上升至33 MW和32 MW；当上/下坡速度由1 km/h上升至50 km/h时，储/释能效率分别下降了14.2%和2.4%，系统效率下降了14.1%。

（3）铁轨重力储能系统与风电场耦合运行时，可通过灵活配置各时段的载重车辆数及上/下坡速度满足功率需求，取春夏秋冬四个季节的典型日进行研究得出，增加铁轨重力储能系统后，风电利用率由原来的69.2%、74.3%、70.9%、57.4%增加至84.4%、89.7%、83.8%、82.4%。

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