TW202425474A

TW202425474A - 結合風力發電的電力調節系統與其控制方法與控制裝置

Info

Publication number: TW202425474A
Application number: TW111146323A
Authority: TW
Inventors: 林錫炫; 談偉華; 吳國宏
Original assignee: 智頻科技股份有限公司
Priority date: 2022-12-02
Filing date: 2022-12-02
Publication date: 2024-06-16
Also published as: TWI857407B

Abstract

本發明提供一種結合風力發電的電力調節系統與其控制方法與控制裝置。電力調節系統包括混合儲能系統、風力發電機組以及控制裝置。混合儲能系統耦接至電網，並包括飛輪儲能裝置以及電化學儲能裝置。風力發電機組並聯連接於混合儲能系統。控制裝置耦接混合儲能系統、風力發電機組與電網。控制裝置利用發電預測模型預測風力發電機組的預測發電資訊。控制裝置根據風力發電機組的預測發電資訊或根據控制混合儲能系統進行充放電操作，以使風力發電機組的系統輸出結果維持於預設狀態，並維持電網正常運作。

Description

結合風力發電的電力調節系統與其控制方法與控制裝置

本發明是有關於一種儲能方法，且特別是有關於一種電力調節系統與其控制方法與控制裝置。

隨著現代人生活對於電力的依賴越來越重，世界各國的電力需求與尖峰負載逐年攀升。因此，停電與缺電問題也成為目前世界各國都力求解決的重要議題。當發電廠供電不足時，為了讓電網仍可持續穩定的供電，儲能設備的可行性與重要性在近年已經受到各方關注。儲能設備可在發電廠的供電功率不足以應付用電負荷時介入輸出電力至電網，以使發電廠有緩衝時間去處理電力事故或提高供電功率（例如啟用備轉容量），從而穩定電網的供電。

目前來說，電網常見的儲能設備仍是以鋰電池儲能系統為主流。鋰電池儲能系統的優點在於具有較高的能量存儲密度而適於儲存相對高容量的電能。但是，鋰電池儲能系統的缺點在於功率密度較低，其無法以大電流持續快速放電。換言之，鋰電池儲能系統無法滿足瞬時放電的需求以及長時間高功率放電的需求等等。也就是說，單一類型的儲能設備逐漸難以滿足現行電網於不同狀況下的需求。

此外，由於能源耗竭與溫室效應等共同問題，為了追求永續發展與降低碳排，世界各國因而紛紛投入風力、太陽光電等再生能源開發與推廣。然而，再生能源的發電並不穩定，大量再生能源併入電網會造成電力不穩與電力調度不易，也容易導致電力系統設備或負載設備損壞，因此再生能源併入電網有其限制。

以風力發電說，由於風力發電的發電量具備隨機性和間歇性的特點，會造成風力發電系統的輸出電力頻繁波動，亦即風力發電的可靠性與穩定度並不佳。因此，當風電比重過大，會使得電網的調頻與調壓的壓力加大。也就是說，獨立的風力發電系統難以提供穩定且連續的功率輸出，風力發電直接併入電網必然會影響到整體電力系統的安全度與穩定度。由此可見，基於風力發電的隨機性及不可控性，風力發電大規模的併入電網對電力系統規劃帶來許多新挑戰。此外，由於風力發電的供電功率的波動特性與電網負荷的波動特性難以一致，此現象使得電網的調峰問題更加被凸顯，且對調峰容量和回應速度都提出了更高的要求。因此，從電網安全角度考慮，為風力發電系統引入儲能裝置來平抑其功率波動，是未來風力發電的必然趨勢。

此外，目前台電公司已承認有缺電的缺口，明年核二廠退役後，電力供應不足的可能性更高。由於電網與能源系統有複雜的因果關係，因此一開始不建議馬上建置大範圍（Large Scale）的智慧（AI）電網，建議切割為大型智慧（AI）電網、中型智慧（AI）電網、智慧（AI）微電網（Micro Grid）來依序進行佈建。亦即，先從小型的智慧（AI）微電網先做起，再往複雜度高的中、大型智慧（AI）電網逐步前進發展。目前來說，初步分類如下，大型智慧（AI）電網可提供1GWh等級以上的電力供應；中型智慧（AI）電網可提供100MWh~ 1GMWh等級的電力供應；智慧（AI）微電網可提供10MWh~ 100MWh等級（工廠等級）的電力供應。

本發明實施例提供一種結合風力發電的電力調節系統，其包括混合儲能系統、風力發電機組以及控制裝置。混合儲能系統耦接至電網，並包括飛輪儲能裝置以及電化學儲能裝置。風力發電機組並聯連接於混合儲能系統。控制裝置耦接混合儲能系統、風力發電機組與電網。控制裝置利用發電預測模型預測風力發電機組的預測發電資訊或利用電網意外事件預測模型預測意外事件是否會發生以及意外事件的事件類別。控制裝置根據風力發電機組的預測發電資訊或根據電網意外事件的事件類別控制混合儲能系統進行充放電操作，以使風力發電機組的系統輸出結果維持於預設狀態，並維持電網正常運作。

本發明實施例提供一種電力調節系統的控制方法。電力調節系統包括混合儲能系統與風力發電機組，而混合儲能系統包括飛輪儲能裝置以及電化學儲能裝置。所述方法包括下列步驟。利用發電預測模型預測風力發電機組的預測發電資訊或利用電網意外事件預測模型預測意外事件是否會發生以及意外事件的事件類別。根據風力發電機組的預測發電資訊或根據電網意外事件的事件類別控制混合儲能系統進行充放電操作，以使風力發電機組的系統輸出結果維持於預設狀態，並維持電網正常運作。

本發明實施例提供一種控制裝置，其適於控制一混合儲能系統。混合儲能系統包括一飛輪儲能裝置以及一電化學儲能裝置。此控制裝置包括收發器、儲存裝置與處理器。儲存裝置儲存有多個指令。處理器耦接儲存裝置，並執行上述指令以執行下列步驟。收發器可傳送及接收外部裝置的指令與資訊。利用發電預測模型預測風力發電機組的預測發電資訊或利用電網意外事件預測模型預測意外事件是否會發生以及意外事件的事件類別。根據風力發電機組的預測發電資訊或根據電網意外事件的事件類別控制混合儲能系統進行充放電操作，以使風力發電機組的系統輸出結果維持於預設狀態，並維持電網正常運作。

基於上述，本發明實施例可將包括飛輪儲能裝置與電化學儲能裝置的混合儲能系統整合至具備風力發電的微電網之中，並可與其他現行電網相連。風力發電機組的預測發電資訊可透過人工智慧的發電預測模型進行預測或利用電網意外事件預測模型預測意外事件是否會發生以及意外事件的事件類別。於是，混合儲能系統可根據風力發電機組的預測發電資訊或根據電網意外事件的事件類別來提前執行充放電操作，以使風力發電機組的系統輸出結果維持於預設狀態，並維持電網正常運作。基此，即便風力發電具備隨機性和間歇性，本發明實施例的混合儲能系統可基於預測發電資訊來有效平抑風力發電的功率波動，以使風力發電的系統輸出結果可以是穩定且可靠的。同時本發明實施例的混合儲能系統中的飛輪儲能裝置具有響應速度快且可大功率輸出的特徵，相當於具有濾波器的功能，以平滑調節高頻的電力波動，可基於預測電網意外事件來阻止電網頻率快速驟降而降低跳電現象的發生機率。

本發明的部份實施例接下來將會配合附圖來詳細描述，以下的描述所引用的元件符號，當不同附圖出現相同的元件符號將視為相同或相似的元件。這些實施例只是本發明的一部份，並未揭示所有本發明的可實施方式。更確切的說，這些實施例只是本發明的專利申請範圍中的方法、系統與裝置的範例。

請參照圖1，其是依據本發明之實施例繪示的結合風力發電的電力調節系統的示意圖。電力調節系統10包括混合儲能系統110、風力發電機組120，以及控制裝置130。於一些實施例中，風力發電機組120可為其他的種類的發電機組，例如太陽能發電機組與火力發電機組等等。

混合儲能系統110耦接至電網140，並包括飛輪（Flywheel）儲能裝置111以及電化學（Electrochemistry）儲能裝置112。風力發電機組120並聯連接於混合儲能系統110。於一些實施例中，風力發電機組120與混合儲能系統110可組成微電網（Micro Grid）電力系統，此微電網電力系統還可包括其他儲能設備與再生能源發電裝置或其他發電裝置（例如太陽能發電裝置或柴油發電裝置等等），共同形成閉迴路控制系統，由控制裝置130以人工智慧控制。

值得一提的是，風力發電機組120與混合儲能系統110所組成的微電網電力系統可並聯電網140運轉，且可解聯於電網140而獨立運轉。也就是說，風力發電機組120所產生的電力可供自身所處的微電網電力系統使用，亦可供外部電網140來使用。並且，混合儲能系統110可接收風力發電機組120或外部電網140所提供的電力進行充電操作，且混合儲能系統110也可透過放電操作來供應電力給自身所處的微電網電力系統或外部電網140使用。由此可見，風力發電機組120與混合儲能系統110組成的微電網不僅可實現區域發電自產自用減少調度傳輸損耗，也可在外部電網140出現意外事件或電力供應不足的時候提供電力支援。

混合儲能系統110包括飛輪儲能裝置111以及電化學儲能裝置112。電化學儲能裝置112例如是鋰電池儲能裝置，但可不限於此。飛輪儲能裝置111可將電能以機械能形式儲存在高速旋轉的飛輪轉子中。飛輪儲能裝置111由飛輪轉子、磁浮軸承、電動機、發電機、真空艙體、保護外殼以及電力變換電路構成。也就是說，飛輪儲能裝置111是利用飛輪實現電能存儲以及機械能與電能之間轉化的儲能系統。飛輪儲能裝置111透過電動機將電能轉換成機械能並存儲在高速旋轉的飛輪中。當飛輪儲能裝置111進行放電操作時，再由飛輪帶動發電機發電。如此一來，可通過飛輪之加速與減速來實現能量的存儲及釋放。

須說明的是，飛輪儲能裝置111中的飛輪可由多種不同材料來製作而成，但不同飛輪材料具有不同性能。飛輪儲能裝置111最早是用鋼製碟盤型轉子，但其能量密度不高。之後，使用複合材料轉子的碟盤型結構飛輪被提出。雖然使用複合材料轉子的碟盤型結構飛輪雖有較高的能量密度，但其質量仍受限於結構和穩定性。更詳細來說，飛輪儲能裝置111的儲能量取決於轉子的慣量和最高轉速的平方，其單位重量的能量密度（單位：Wh/Kg）可由公式E/m = Ksσ/ρ來表示，其中Ks為轉子的幾何形狀係數；σ為轉子的抗拉強度；ρ為材料密度。也就是說，當想要獲取較高的能量密度時，設計目標是增加σ和降低ρ。於一些實施例中，飛輪儲能裝置111的轉子可是使用碳纖維複合材料來製作，以達到更高的抗拉強度及較輕的重量。舉例而言，飛輪儲能裝置111的轉子可是使用T700碳纖維材料或T800碳纖維材料來製作。

飛輪儲能裝置111的儲存容量以及電化學儲能裝置112的儲存容量之間的比例可視實際需求來設計。於一些實施例中，基於電化學儲能裝置112的能量儲存密度較高，亦即在相同空間下電化學儲能裝置112可儲存較多電能，因此電化學儲能裝置112的儲存容量一般大於飛輪儲能裝置111的儲存容量。舉例而言，飛輪儲能裝置111的儲存容量可設計為3MW，而電化學儲能裝置112可設計為3MW的兩倍以上，像是8.8MW，但可不限制於此。

控制裝置130耦接混合儲能系統110、風力發電機組120與電網140。控制裝置130用以控制混合儲能系統110進行充放電操作。控制裝置130還可透過各式通訊介面或資料傳輸介面來接收外部裝置傳送來指令與資訊。於一些實施例中，控制裝置130可以設置於混合儲能系統110的功率調節系統（Power Conditioning System）中。或者，於一些實施例中，控制裝置130可以設置於能源管理系統（Energy Management System，EMS）中。

請參照圖2，其是依據本發明之實施例繪示的控制裝置的示意圖。控制裝置130包括儲存裝置131、處理器132，以及收發器133。處理器132耦接儲存裝置131與收發器133。

儲存裝置131例如是任意型式的固定式或可移動式隨機存取記憶體（Random Access Memory，RAM）、唯讀記憶體（Read-Only Memory，ROM）、快閃記憶體（Flash memory）、硬碟或其他類似裝置或這些裝置的組合，而可用以記錄多個指令、程式碼或軟體模組。

處理器132例如是中央處理單元（central processing unit，CPU），或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微控制單元（micro control unit，MCU）、微處理器（microprocessor）、數位信號處理器（digital signal processor，DSP）、可程式化控制器、特殊應用積體電路（application specific integrated circuit，ASIC）、圖形處理器（graphics processing unit，GPU）、複雜可程式邏輯裝置（complex programmable logic device，CPLD）、現場可程式化邏輯閘陣列（field programmable gate array，FPGA）或其他類似元件或上述元件的組合。在本發明的實施例中，處理器132可存取儲存裝置131中記錄的指令、軟體模組、程式碼來實現本發明提出的控制方法，其細節詳述於後續實施例。

收發器133以無線或有線的方式傳送及接收訊號。收發器133還可以執行例如低雜訊放大器(LNA : Low Noise Amplifier)、阻抗匹配、混頻、向上或向下頻率轉換、濾波、放大或類似的操作。收發器133可用以傳送及接收外部裝置的指令與資訊。舉例而言，收發器133可以是支援4G或5G通訊協定的通訊元件，以達到低延遲通訊的目的，但可不限制於此。

請參照圖3，其是依據本發明之實施例繪示的混合儲能系統並聯連接風力發電機組的示意圖。風力發電機組120包括風力驅動機構121、發電機122以及交流-直流轉換器123。風力驅動機構121耦接發電機122，發電機122耦接交流-直流轉換器123。於本實施例中，交流-直流轉換器123包括橋式整流器123a與直流-直流轉換器123b。風力帶動風力驅動機構121可驅動發電機122產生電力。風力驅動機構121例如是葉片或其他可由風力驅動而產生動能的裝置。交流-直流轉換器123可輸出直流電。詳細而言，橋式整流器123a可進行交流-直流變換。直流-直流轉換器123b例如是降壓-升壓變換器（buck–boost converter），可執行Buck降壓或者Boost升壓。

於本實施例中，混合儲能系統110並聯連接於風力發電機組120的輸出端。也就是說，混合儲能系統110的直流正端可連接於風力發電機組120的輸出正端，混合儲能系統110的直流負端可連接於風力發電機組120的輸出負端。在此情況下，風力發電機組120所產生的電力可以直流方式輸入至混合儲能系統110，因此可避免直流轉交流的轉換上所造成的功率損耗，然本發明不限於此。此外，當風力發電機組120實際輸出的電力產生波動時，混合儲能系統110可供應電力來穩定風力發電機組120的系統輸出結果，其中飛輪儲能裝置111具有響應速度快且可大功率輸出的特徵，相當於具有濾波器的功能，可以平滑調節高頻的電力波動。然而，於其他些實施例中，混合儲能系統110也可以交流方式與風力發電機組120並聯。

值得一提的是，於一些實施例中，控制裝置130可為應用一人工智慧模型的一智慧控制裝置，適於根據各類機器學習模型、統計模型或邏輯演算法來進行電網狀態的判斷與混合儲能系統110的調度決策。亦即，控制裝置130可為智慧控制裝置。下文中，為了更體現本發明精神，將以智慧控制裝置130繼續進行說明其各操作。

智慧控制裝置130可即時偵測所處微電網或外部電網140的暫態，並依據混合儲能系統110中各儲能裝置的荷電狀態（state of charge，SOC）與其他現況能力，經由人工智慧模型或邏輯演算法來決定混合儲能系統110的調度模式與設定混合儲能系統110中各儲能裝置的輸出功率設定值（set points）。此外，智慧控制裝置130可利用人工智慧技術針對所處微電網或外部電網建置進行意外事件（Contingent Events）的偵測或預測，以提供應變操作。基此，可針對類似事件即早提供穩定電網方案，以防止不穩定電網事件重複發生。

請參照圖4，其是依據本發明之實施例繪示的電力調節系統的控制方法的流程圖。本實施例的方法適用於圖1中結合風力發電的電力調節系統10，以下即搭配圖1所示的元件說明圖4各步驟的細節。

於步驟S402，智慧控制裝置130蒐集風力發電機組120的運行資訊與環境資訊。風力發電機組120的運行資訊可包括風力發電機組120於當前時段的風力發電帶動發電機轉速、實際輸出電壓、實際輸出電流、或實際輸出功率等等，上述當前時段的單位時間長度例如是5分鐘、15分鐘、30分鐘、1小時、90分鐘等等，本發明對此不限制。此外，環境資訊可包括天氣資訊或風速資訊等等。

於步驟S404，智慧控制裝置130利用發電預測模型預測風力發電機組120的預測發電資訊。智慧控制裝置130將步驟S402蒐集到資訊輸入至一發電預測模型來獲取風力發電機組120於一未來時段的預測發電資訊。發電預測模型為應用人工智慧的一機器學習模型，其可依據訓練資料集與機器學習演算法來進行訓練而建立。上述訓練資料集可包括歷史氣象資訊、歷史風速資訊、風力發電機組120的歷史發電資訊與其他鄰近風力發電機組的歷史發電資訊等等。發電預測模型可例如為神經網路模型、回歸模型或隨機森林模型等等。

風力發電機組120的預測發電資訊可包括風力發電機組120於未來時段（例如接下來5分鐘）的預測輸出電壓、預測輸出電流、預測輸出功率或預測發電量等等。此外，於一些實施例中，風力發電機組120的預測發電資訊還可包括風力發電機組120的發電時間資訊，像是發電延續時間長度或發電起始時間點等等。舉例而言，發電預測模型可根據天氣資訊與風速資訊來預測出風力發電機組120將於上午8點至11點產生電力。

於步驟S410，智慧控制裝置130根據風力發電機組的預測發電資訊或根據電網意外事件的事件類別控制混合儲能系統進行充放電操作，以使風力發電機組的系統輸出結果維持於預設狀態，並維持電網正常運作。於一些實施例中，智慧控制裝置130可根據風力發電機組120的預測發電資訊控制混合儲能系統110進行充放電操作，以使風力發電機組120的系統輸出結果維持於預設狀態。於一些實施例中，當風力發電機組120的預測發電資訊符合補償條件時，智慧控制裝置130控制混合儲能系統110進行充放電操作。透過混合儲能系統110的功率調節系統（PCS），混合儲能系統110的輸出電流、輸出電壓與輸出功率是可以被控制的。藉此，透過混合儲能系統110供應電力進行功率補償，可讓風力發電機組120的系統輸出結果符合預期。

舉例而言，假設風力發電機組120的預測發電資訊指出風力發電機組120在未來5分鐘的預測輸出功率將與目標輸出功率相差一功率差距。於是，智慧控制裝置130可根據此功率差距控制混合儲能系統110進行放電操作，以使風力發電機組120的系統輸出結果維持於預設狀態。由此可見，混合儲能系統110的設置可平滑調節風力發電機組120的輸出功率波動。

請參照圖5，其是依據本發明之實施例繪示的根據預測發電資訊控制混合儲能系統的流程圖。於步驟S502，智慧控制裝置130判斷風力發電機組120的預測發電資訊是否符合重度補償條件。舉例而言，智慧控制裝置130可判斷預測發電資訊中的預測輸出功率與目標輸出功率之間的功率差值是否大於重度門檻值。若預測輸出功率與目標輸出功率之間的功率差值大於重度門檻值，智慧控制裝置130可判定風力發電機組120的預測發電資訊符合重度補償條件。

若步驟S502判斷為是，接續步驟S504，智慧控制裝置130控制飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112同時進行放電操作，以提供較高的功率輸出來補償風力發電機組120的實際發電結果。若步驟S502判斷為否，接續步驟S506，智慧控制裝置130判斷風力發電機組120的預測發電資訊是否符合輕度補償條件。舉例而言，智慧控制裝置130可判斷預測發電資訊中的預測輸出功率與目標輸出功率之間的功率差值是否大於輕度門檻值。若預測輸出功率與目標輸出功率之間的功率差值大於輕度門檻值（亦即預測輸出功率與目標輸出功率之間的功率差值介於輕度門檻值與重度門檻值之間），智慧控制裝置130可判定風力發電機組120的預測發電資訊符合輕度補償條件。

若步驟S506判斷為是，接續步驟S508，智慧控制裝置130控制飛輪儲能裝置111進行放電操作，並控制電化學儲能裝置112不動作。具體而言，由於預測發電資訊符合輕度補償條件，因此風力發電機組120的實際發電結果僅透過飛輪儲能裝置111來進行補償。如此一來，不僅可透過飛輪儲能裝置111快速地使用高功率密度來對風力發電機組120進行功率補償，也可盡量避免電化學儲能裝置112頻繁充放電而降低使用壽命。

若步驟S506判斷為否，接續步驟S510，智慧控制裝置130可控制混合儲能系統110進行充電操作或不動作。具體而言，當無需要對風力發電機組120進行功率補償時，智慧控制裝置130可根據飛輪儲能裝置111的荷電狀態與電化學儲能裝置112的荷電狀態來判斷混合儲能系統110是否需要進行充電，以控制混合儲能系統110進行充電操作或不動作。

此外，於一些實施例中，智慧控制裝置130可根據風力發電機組120的預測發電資訊、飛輪儲能裝置111的荷電狀態以及電化學儲能裝置112的荷電狀態控制飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112進行一平衡蓄電量操作。於一些實施例中，當無需要對風力發電機組120進行功率補償時，亦即於風力發電機組120發電穩定以及電網穩定的時機點，智慧控制裝置130可控制飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112進行平衡蓄電量操作。

具體而言，對於混合儲能系統110的充電操作來說，為了盡量應用飛輪儲能裝置111的大電流持續快速放電的能力以及避免電化學儲能裝置112多次充放電而縮短電池壽命，飛輪儲能裝置111的充電順序優先於電化學儲能裝置112的充電順序。這樣的條件下，可能發生電化學儲能裝置112一直沒有進行充電操作而導致其荷電狀態過低。於是，智慧控制裝置130可判斷電化學儲能裝置112的荷電狀態是否低於最低電荷門檻值。當電化學儲能裝置112的荷電狀態低於最低電荷門檻值，智慧控制裝置130可控制飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112進行平衡蓄電量操作，以控制飛輪儲能裝置111將儲存電能轉移至電化學儲能裝置112。藉此，當風力發電機組120的預測發電資訊符合重度補償條件，智慧控制裝置130才可同時使用飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112對風力發電機組120進行功率補償。或者，當面臨尖峰用電時刻的電網頻率不穩定時，智慧控制裝置130才可同使用飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112來進行電網調頻操作。

請回到圖4，於步驟S406，智慧控制裝置130蒐集電網資訊、其他儲能系統資訊與環境資訊。電網資訊可包括電網140中多個電網節點的電壓資訊、電流資訊與電網頻率資訊等等。其他儲能系統資訊包括其他儲能裝置的蓄電量資訊與充放電資訊等等。環境資訊可包括天氣資訊等等。

於步驟S408，智慧控制裝置130利用意外事件預測模型預測意外事件是否會發生以及意外事件的事件類別。智慧控制裝置130將步驟S406蒐集到資訊輸入至一意外事件預測模型來預測電網140是否有意外事件即將發生，並可預測意外事件的事件類別。意外事件預測模型為應用人工智慧的一機器學習模型，其可依據訓練資料集與機器學習演算法來進行訓練而建立。上述訓練資料集可包括歷史氣象資訊、電網140的歷史意外事件資訊、電網140中多個電網節點的歷史電壓資訊、歷史電流資訊與歷史電網頻率資訊等等。意外事件預測模型可例如為神經網路模型、支援向量機器（SVM）模型或隨機森林模型等等。此外，於一些實施例中，智慧控制裝置130可利用模糊控制法（fuzzy control，FC）而依據步驟S406蒐集到資訊決定預測意外事件的事件類別與應變操作。

此外，於一些實施例中，於模型訓練過程與模型實際應用過程，智慧控制裝置130都可在蒐集到電網資訊、其他儲能系統資訊與環境資訊之後，先對上述蒐集資料進行機器學習領域中的資料前處理操作，例如資料清理與資料整合等。

接著，於步驟S410，智慧控制裝置130根據風力發電機組的預測發電資訊或根據電網意外事件的事件類別控制混合儲能系統進行充放電操作，以使風力發電機組的系統輸出結果維持於預設狀態，並維持電網正常運作。於一些實施例中，智慧控制裝置130根據意外事件的事件類別控制混合儲能系統執行應變操作，並維持電網正常運作。具體而言，智慧控制裝置130可採用電網意外分析（contingency analysis），以分析台電公司所佈建的電網140或微電網中可能發生的事故。此外，智慧控制裝置130可針對各種意外事件（Contingency Event）類別擬定對應的應變操作，從而透過AI智能化來協助提供解決電網140或微電網失效時的人為決策。須說明的是，在建立AI智能化的微電網電力系統中所使用的意外事件預測模型與應變操作時，智慧控制裝置130需要仰賴大量時間序列資料、特定領域知識（domain knowledge）以及經驗法則。

於一些實施例中，當意外事件預測為第一事件類別，智慧控制裝置130控制混合儲能系統110執行第一應變操作。當意外事件預測為第二事件類別，智慧控制裝置130控制混合儲能系統110執行第二應變操作。舉例而言，第一應變操作包括控制飛輪儲能裝置111以特定輸出功率進行充放電操作。第二應變操作包括控制飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112以相同或不相同的輸出功率同時進行充放電操作。

值得一提的是，在飛輪儲能裝置111未參與電網頻率控制以及對風力發電進行補償的情況下，電化學儲能裝置112的輸出功率將呈現劇烈的幅度變化，亦即大幅度的充放電。相對的，在飛輪儲能裝置111參與電網頻率控制以及對風力發電進行補償的情況下，相當於具有濾波器的功能，電化學儲能裝置112的輸出功率的波動相對穩定，亦即可降低電化學儲能裝置112的充放電次數，並可避免電化學儲能裝置112發生過充現象或過放電現象以及延長使用壽命。

於一些實施例中，根據飛輪儲能裝置111的荷電狀態、電化學儲能裝置112的荷電狀態以及當前時間，智慧控制裝置130控制飛輪儲能裝置111或電化學儲能裝置112進行充電操作。並且，反應於電網140的電網頻率發生異常，智慧控制裝置130根據電網頻率控制飛輪儲能裝置111或電化學儲能裝置112進行放電操作，以將電網頻率恢復回正常狀態。以下將分別列舉詳細實施例以清楚說明。

請參照圖6，其是依據本發明之實施例繪示的混合儲能系統進行充電操作的流程圖。本實施例的方法適用於圖1中結合風力發電的電力調節系統10，以下即搭配圖1所示的元件說明圖6各步驟的細節。

於步驟S602，智慧控制裝置130監測飛輪儲能裝置111的荷電狀態（state of charge，SOC）與電化學儲能裝置112的荷電狀態。亦即，智慧控制裝置130監測飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112的剩餘電量。

於步驟S604，智慧控制裝置130判斷當前時間是否處於尖峰用電時段。於一些實施例中，智慧控制裝置130可根據外部裝置（例如能源管理系統）的指令得知當前時間是否處於尖峰用電時段。於一些實施例中，尖峰用電時段可是電力供應公司提供的資訊。舉例而言，尖峰用電時段可例如為禮拜一至禮拜五的下午兩點到下午八點，但可不限於此。

若步驟604判斷為是，於步驟S606，當此當前時間處於尖峰用電時段，智慧控制裝置130禁能飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112進行充電操作。藉此，可避免飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112的充電操作加重電力供應端（例如風力發電機組120與其他發電機組）的負擔，以保障混合儲能系統110不會變成壓垮電網140或自身所處微電網的電力裝置。

另一方面，當此當前時間處於非尖峰用電時段，智慧控制裝置130根據飛輪儲能裝置111的荷電狀態、與電化學儲能裝置112的荷電狀態控制飛輪儲能裝置111或電化學儲能裝置112進行充電操作。於本實施例中，若步驟604判斷為否，於步驟S608，智慧控制裝置130判斷飛輪儲能裝置111的荷電狀態是否小於第一充電門檻值。若步驟S608判斷為是，代表飛輪儲能裝置111需要充電。接著，於步驟S610，智慧控制裝置130判斷電化學儲能裝置112的荷電狀態是否小於第二充電門檻值。若步驟S610判斷為否，代表電化學儲能裝置112不需要充電。因此，於步驟S612，智慧控制裝置130控制飛輪儲能裝置111根據第一充電功率進行充電操作。亦即，當飛輪儲能裝置111的荷電狀態小於第一充電門檻值且電化學儲能裝置112的荷電狀態未小於第二充電門檻值時，智慧控制裝置130控制飛輪儲能裝置111根據第一充電功率進行充電操作。

若步驟S610判斷為是，代表電化學儲能裝置112也需要充電。於步驟S614，智慧控制裝置130控制控制飛輪儲能裝置111根據第一充電功率進行充電操作。亦即，當飛輪儲能裝置111的荷電狀態小於第一門檻值且電化學儲能裝置112的荷電狀態小於第二門檻值時，智慧控制裝置130控制飛輪儲能裝置111根據第一充電功率進行充電操作。之後，當飛輪儲能裝置111的荷電狀態因為充電操作而回復至一定程度時（例如高於百分之90的剩餘電量），於步驟S618，智慧控制裝置130才會控制電化學儲能裝置112根據第二充電功率進行充電操作。由此可知，飛輪儲能裝置111的充電順序優先於電化學儲能裝置112的充電順序。

另一方面，若步驟S608判斷為否，代表飛輪儲能裝置111不需要充電。接著，於步驟S616，智慧控制裝置130判斷電化學儲能裝置112的荷電狀態是否小於第二充電門檻值。若步驟S616判斷為是，代表電化學儲能裝置112需要充電。因此，於步驟S618，智慧控制裝置130控制電化學儲能裝置112根據第二充電功率進行充電操作。亦即，當飛輪儲能裝置111的荷電狀態未小於第一門檻值且電化學儲能裝置112的荷電狀態小於第二門檻值時，智慧控制裝置130控制電化學儲能裝置112根據第二充電功率進行充電操作。若步驟S616判斷為否，代表電化學儲能裝置112也不需要充電。於步驟S620，智慧控制裝置130禁能飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112的充電操作。

於一些實施例中，智慧控制裝置130可根據風力發電機組120的發電情況來決定用以對飛輪儲能裝置111進行充電的第一充電功率。當風力發電機組120的發電情況穩定且即時輸出功率大於門檻值時，智慧控制裝置130決定第一充電功率為第一值。當風力發電機組120的發電情況不穩定或即時輸出功率小於門檻值時，智慧控制裝置130決定第一充電功率為第二值。第二值小於第一值。也就是說，當風力發電機組120的發電情況穩定且即時輸出功率大於門檻值時，智慧控制裝置130可決定以較高的充電功率控制飛輪儲能裝置111進行充電操作。

此外，於一些實施例中，智慧控制裝置130亦可根據外部裝置的指令來控制飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112的充電操作。也就是說，於尖峰用電時段，混合儲能系統110原則不進行充電操作，除非發電廠的控制系統依據其電廠運作狀態、飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112各自的儲能狀況，指示飛輪儲能裝置111或電化學儲能裝置112進行充電，方可控制飛輪儲能裝置111或電化學儲能裝置112進行充電。

請參照圖7，其是依據本發明之實施例繪示的混合儲能系統進行調頻操作的流程圖。本實施例的方法適用於圖1中結合風力發電的電力調節系統10，以下即搭配圖1所示的元件說明圖7各步驟的細節。此外，以下實施例係以對電網140進行調頻操作為實施範例進行說明。

於步驟S702，智慧控制裝置130監測電網140的電網頻率。在整個電網140中，電網頻率是保證各個發電機組和用戶用電安全的重要約束條件。電網頻率為電量供需平衡的衡量指標。若電網頻率的波動範圍過大則會造成發電機組停機或用戶電器跳閘等意外發生，因而造成各方損失。電網頻率與發電量及負載量相關。當發電量及負載量相平衡時，頻率穩定在60HZ。當發電量不足夠負載量時（例如發電機組故障、線路故障或負載量突然驟升），亦即電網140中發生電力供需不平衡的情況，電網頻率會下降。

於步驟S704，智慧控制裝置130判斷電網頻率是否發生異常。具體來說，智慧控制裝置130可根據電網頻率是否低於頻率門檻值來判斷電網頻率是否發生異常。或者，智慧控制裝置130可根據電網頻率的下降變化率是否大於變化率門檻值來判斷電網頻率是否發生異常。電網頻率的下降變化率為單位時間內電網頻率的下降量。

若步驟S704判斷為是，代表電網頻率發生異常。於是，於步驟S706，智慧控制裝置130控制飛輪儲能裝置111於第一調頻時段進行放電操作，並控制電化學儲能裝置112於第一調頻時段不動作。於一些實施例中，當電網頻率小於頻率門檻值且電網頻率的下降變化率大於變化率門檻值，智慧控制裝置130控制飛輪儲能裝置111於第一調頻時段進行放電操作，並控制電化學儲能裝置112於第一調頻時段不動作。

也就是說，當電網140中發生電力供需不平衡的情況，智慧控制裝置130可控制飛輪儲能裝置111於第一調頻時段進行放電操作，以趨緩電網頻率的下降速度並試圖將電網頻率拉回為正常狀態。更詳細來說，當電網頻率低到一定程度時（例如58 Hz），為了維持整體電力系統的運作，部份負載可能被切斷供應（一般說的跳電）。然而，於本發明實施中，由於飛輪儲能裝置111具有響應速度快且可大功率輸出的特徵，可有效阻止電網頻率快速驟降而降低跳電現象的發生機率。

於是，在控制飛輪儲能裝置111提供調頻服務之後，於步驟S708，智慧控制裝置130判斷電網頻率持續是否小於頻率門檻值。若步驟S708判斷為否，代表電網頻率可能在恢復正常狀態的過程中。於是，於步驟S710，智慧控制裝置130判斷電網頻率是否恢復回正常狀態。若步驟S710判斷為否，回到步驟S706，持續由飛輪儲能裝置111供應電力至電網140。詳細來說，由於飛輪儲能裝置111的響應速度快速且頻繁充放電對於使用壽命的影響不大，因此智慧控制裝置130可優先設置飛輪儲能裝置111對電網140進行調頻動作。

若步驟S708判斷為是，代表飛輪儲能裝置111的電量或輸出功率不足以將電網頻率拉回正常狀態，因此需要電化學儲能裝置112進行放電操作來彌補飛輪儲能裝置111的不足。因此，於步驟S712，在第一調頻時段之後，當電網頻率持續小於頻率門檻值，智慧控制裝置130控制飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112於第二調頻時段同時進行放電操作。

於步驟S714，智慧控制裝置130判斷是否結束初級（Primary）調頻控制。詳細而言，初級調頻（又稱為一次調頻）是指當電網頻率偏離目標頻率時，發電機組（例如火電發電機組或水力發電機組等等）通過自身的調速系統的自動反應，以維持電網頻率穩定。初級調頻的持續時間長度例如是10秒或30秒。於初級調頻的過程中，智慧控制裝置130可控制飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112同時進行放電操作。

若步驟S714判斷為否，代表初級調頻控制尚未結束，回到步驟S712。若步驟S714判斷為是，代表初級調頻控制結束，於步驟S716，智慧控制裝置130執行次級（Secondary）調頻控制。次級調頻（又稱為二次調頻）為透過各個發電機組的自動發電控制（AGC）來提高供電量，以將電網頻率拉回正常狀態。次級調頻的持續時間長度例如是30分鐘。於次級調頻的過程中，智慧控制裝置130亦維持控制飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112同時進行放電操作。

於步驟S718，智慧控制裝置130判斷電網頻率是否恢復回正常狀態。若步驟S718判斷為否，回到步驟S716，以持續透過次級調頻控制與飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112的參與來穩定電網頻率。

混合儲能系統110包括飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112，因此不僅可同時具備兩種儲存裝置的優點，兩者的搭配更帶來巨大效益且適用於各類電網型態。具體而言，飛輪儲能裝置111可負責抑制短期功率波動並因應大功率輸出，以維持電網穩定。此外，飛輪儲能裝置111的快速充放電特性，可有效且盡速維持電網品質。並且，飛輪儲能裝置111可分擔電力供應任務，並可充當濾波器和提高系統響應，降低電化學儲能裝置112發生過充或過放的機率。對應的，電化學儲能裝置112可負責抑制長期功率波動。透過飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112的搭配應用，可延長電化學儲能裝置112的使用壽命與降低其維修成本。電化學儲能裝置112還具有維持電池容量與高充放電率的特點，可降低電池配用數量的建置成本，也可降低工安事件發生機率。

請參照圖8，其是依據本發明之實施例繪示的電網頻率的示意圖。當電網140中的電力突然供需不平衡時，前幾秒為慣性響應時期。於慣性響應時期，電網頻率會快速下降。此時，於慣性響應時期，智慧控制裝置130可反應於電網頻率低於頻率門檻值且下降變化率大於變化率門檻值來控制飛輪儲能裝置111優先進行放電操作，以盡快阻止電網頻率繼續下降。之後，初級調頻開始進行。智慧控制裝置130可反應於電網頻率持續小於頻率門檻值控制飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112同時進行放電操作。接著，初級調頻結束且次級調頻開始，智慧控制裝置130可持續控制飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112同時進行放電操作，直至電網頻率恢復正常狀態，亦即恢復為60Hz。

也就是說，於一些實施例中，智慧控制裝置130可偵測電網的電網頻率或其他電網資訊。此外，智慧控制裝置130可同時獲取風力發電機組120或其他再生能源發電機組的預測發電資訊（例如發電量等等）。於是，智慧控制裝置130可根據電網頻率與風力發電機組120的預測發電資訊來控制飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112的充放電操作，共同形成閉迴路控制系統。更具體而言，智慧控制裝置130可根據混合儲能系統110的整體即時輸出功率、電網頻率與風力發電機組120的預測發電資訊，來控制飛輪儲能裝置111與電化學儲能裝置112各別的電力輸出狀態（例如輸出功率等等）。

此外，於一些實施例中，智慧控制裝置130還可根據飛輪儲能裝置111的荷電狀態與其他發電機組的發電狀態來控制電化學儲能裝置112的電力輸出狀態（例如輸出功率等等）。具體而言，隨著飛輪儲能裝置111的荷電狀態逐漸變小，智慧控制裝置130可控制電化學儲能裝置112逐漸提高輸出功率，以使混合儲能系統110可更穩定地穩定整個電網的頻率或更穩定地補償風力發電機組120的功率輸出波動。像是，智慧控制裝置130可先根據飛輪儲能裝置111的荷電狀態與其他發電機組的發電狀態獲取一目標設定參數。接著，智慧控制裝置130可根據此目標設定參數而根據比例積分微分（PID）控制演算法來控制電化學儲能裝置112的輸出功率，可以使系統降低穩態誤差與改善動態特性，避免電力輸出落後或超量，以使混合儲能系統110的整體輸出功率可以相對穩定。

綜上所述，從國際儲能的發展現況也不難發現，先進國家近年來相當積極推動儲能產業，並透過鼓勵性質的補貼政策以及電力政策，加速儲能技術與產業的發展。儲能技術的發展儼然是推動綠能產業不可或缺的一環。於本發明實施中，混合儲能系統的應用，可以彌補風力發電機組實際輸出結果與預測目標狀態之間的差異，減小電網功率調節的壓力。藉此，風力發電可更擴大使用範圍，並使電網中的風電比重可以提高。

此外，相較於電化學儲能裝置，飛輪儲能裝置具有壽命長、充放電次數不受限制、對環境無污染等優勢。本發明實施將飛輪儲能裝置並入電網運行，可以快速的參與電網功率與頻率調節，減小風力發電的波動性及不確定性給電網穩定性帶來的影響。具體而言，本發明實施例可根據電網頻率來控制飛輪儲能裝置或/與電化學儲能裝置進行放電操作，以穩定電網頻率，從而避免斷電與提升用電安全。尤其是，本發明實施例可根據混合儲能系統中不同儲能裝置的特性來進行充放電控制。如此一來，不僅可延長混合儲能系統的使用壽命，還可針對電網的實際狀態來使用適合的儲能放電方式，因而更有效率地解決電網的各種電力事故問題。

另外，考量到使用混合儲能系統來平抑風力發電的功率波動的時候，容易出現過充過放現象，這不僅會影響混合儲能系統的使用壽命而增加投入成本，且可能造成混合儲能系統在功率波動劇烈時的充放電能力不足，進而影響風電並入電網運行的安全性。然而，本發明實施例可根據飛輪儲能裝置與電化學儲能裝置的荷電狀態來進行混合儲能系統的充放電控制，因而可避免混合儲能系統的過充過放，使其能夠長期平滑風力發電機組的輸出功率。

值得一提的是，本發明實施例可根據發電預測模型與意外事件預測模型來預測電網或風力發電機組未來會出現的意外事件或發電狀態，使混合儲能系統可提早進行反應，因而可大幅降低電網意外事件的發生與穩定且有效地抑制風力發電機組的輸出波動。

雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。

10:電力調節系統 110:混合儲能系統 111:飛輪儲能裝置 112:電化學儲能裝置 120:風力發電機組 130:智慧控制裝置 131:儲存裝置 132:處理器 133:收發器 140:電網 121:風力驅動機構 122:發電機 123:交流-直流轉換器 123a:橋式整流器 123b:直流-直流轉換器 S402~S410, S502~S510, S602~S620, S702~S718:步驟

圖1是依據本發明之實施例繪示的結合風力發電的電力調節系統的示意圖。圖2是依據本發明之實施例繪示的控制裝置的示意圖。圖3是依據本發明之實施例繪示的混合儲能系統並聯連接風力發電機組的示意圖。圖4是依據本發明之實施例繪示的電力調節系統的控制方法的流程圖。圖5是依據本發明之實施例繪示的根據預測發電資訊控制混合儲能系統的流程圖。圖6是依據本發明之實施例繪示的混合儲能系統進行充電操作的流程圖。圖7是依據本發明之實施例繪示的混合儲能系統進行調頻操作的流程圖。圖8是依據本發明之實施例繪示的電網頻率的示意圖。

10:電力調節系統

110:混合儲能系統

111:飛輪儲能裝置

112:電化學儲能裝置

120:風力發電機組

130:控制裝置

140:電網

Claims

一種結合風力發電的電力調節系統，包括：一混合儲能系統，耦接至電網，包括一飛輪儲能裝置以及一電化學儲能裝置；一發電機組，並聯連接於所述混合儲能系統；以及一控制裝置，耦接所述混合儲能系統、所述風力發電機組與所述電網，其中所述控制裝置利用一發電預測模型預測所述發電機組的一預測發電資訊，所述控制裝置根據所述發電機組的所述預測發電資訊控制所述混合儲能系統進行放電操作，以使所述風力發電機組的一系統輸出結果維持於預設狀態。
如請求項1所述的電力調節系統，其中所述發電機組為一風力發電機組。
如請求項1所述的電力調節系統，其中所述控制裝置包括應用一人工智慧模型的一智慧控制裝置。
如請求項1所述的電力調節系統，其中所述控制裝置利用一意外事件預測模型預測所述電網的一意外事件是否會發生以及所述意外事件的事件類別，所述控制裝置根據所述意外事件的事件類別控制所述混合儲能系統執行一應變操作。
如請求項4所述的電力調節系統，其中當所述意外事件預測為第一事件類別，所述控制裝置控制所述混合儲能系統執行一第一應變操作；當所述意外事件預測為第二事件類別，所述控制裝置控制所述混合儲能系統執行一第二應變操作。
如請求項1所述的電力調節系統，其中所述控制裝置根據所述風力發電機組的所述預測發電資訊、所述飛輪儲能裝置的荷電狀態以及所述電化學儲能裝置的荷電狀態控制所述飛輪儲能裝置與所述電化學儲能裝置進行一平衡蓄電量操作。
如請求項1所述的電力調節系統，其中根據所述飛輪儲能裝置的荷電狀態、所述電化學儲能裝置的荷電狀態以及當前時間，所述控制裝置控制所述飛輪儲能裝置或所述電化學儲能裝置進行充電操作，反應於所述電網的電網頻率發生異常，所述控制裝置根據所述電網頻率控制所述飛輪儲能裝置或所述電化學儲能裝置進行放電操作，以將所述電網頻率恢復回正常狀態。
如請求項7所述的電力調節系統，其中當所述當前時間處於一尖峰用電時段，所述控制裝置禁能所述飛輪儲能裝置與所述電化學儲能裝置進行所述充電操作；以及當所述當前時間處於一非尖峰用電時段，所述控制裝置根據所述飛輪儲能裝置的荷電狀態、與所述電化學儲能裝置的荷電狀態控制所述飛輪儲能裝置或所述電化學儲能裝置進行所述充電操作。
如請求項8所述的電力調節系統，其中當所述飛輪儲能裝置的荷電狀態小於第一充電門檻值且所述電化學儲能裝置的荷電狀態未小於第二充電門檻值時，所述控制裝置控制所述飛輪儲能裝置根據第一充電功率進行所述充電操作；以及當所述飛輪儲能裝置的荷電狀態小於第一門檻值且所述電化學儲能裝置的荷電狀態小於第二門檻值時，所述控制裝置控制所述飛輪儲能裝置根據所述第一充電功率進行所述充電操作，並控制所述電化學儲能裝置根據第二充電功率進行所述充電操作。
如請求項9所述的電力調節系統，其中當所述飛輪儲能裝置的荷電狀態未小於第一門檻值且所述電化學儲能裝置的荷電狀態小於第二門檻值時，所述控制裝置控制所述電化學儲能裝置根據第二充電功率進行所述充電操作。
如請求項7所述的電力調節系統，其中當所述電網頻率小於一頻率門檻值且所述電網頻率的一下降變化率大於一變化率門檻值，所述控制裝置控制所述飛輪儲能裝置於一第一調頻時段進行所述放電操作，並控制所述電化學儲能裝置於所述第一調頻時段不動作。
如請求項11所述的電力調節系統，其中在所述第一調頻時段之後，當所述電網頻率持續小於所述頻率門檻值，所述控制裝置控制所述飛輪儲能裝置與所述電化學儲能裝置於一第二調頻時段同時進行放電操作。
一種電力調節系統的控制方法，其中所述電力調節系統包括一混合儲能系統與一發電機組，而所述混合儲能系統包括一飛輪儲能裝置以及一電化學儲能裝置，所述方法包括：利用一發電預測模型預測所述風力發電機組的一預測發電資訊；根據所述發電機組的所述預測發電資訊控制所述混合儲能系統進行放電操作，以使所述發電機組的一系統輸出結果維持於預設狀態。
如請求項13所述的控制方法，其中所述發電機組為一風力發電機組。
如請求項13所述的控制方法，更包括：利用一意外事件預測模型預測所述電網的一意外事件是否會發生以及所述意外事件的事件類別；以及根據所述意外事件的事件類別控制所述混合儲能系統執行一應變操作。
如請求項15所述的控制方法，其中根據所述意外事件的事件類別控制所述混合儲能系統執行所述應變操作的步驟包括：當所述意外事件預測為第一事件類別，控制所述混合儲能系統執行一第一應變操作；以及當所述意外事件預測為第二事件類別，控制所述混合儲能系統執行一第二應變操作。
如請求項13所述的控制方法，更包括：根據所述風力發電機組的所述預測發電資訊、所述飛輪儲能裝置的荷電狀態以及所述電化學儲能裝置的荷電狀態控制所述飛輪儲能裝置與所述電化學儲能裝置進行一平衡蓄電量操作。
如請求項13所述的控制方法，更包括：根據所述飛輪儲能裝置的荷電狀態、所述電化學儲能裝置的荷電狀態以及當前時間，控制所述飛輪儲能裝置或所述電化學儲能裝置進行充電操作；以及反應於電網的電網頻率發生異常，根據所述電網頻率控制所述飛輪儲能裝置或所述電化學儲能裝置進行放電操作，以將所述電網頻率恢復回正常狀態。
如請求項18所述的控制方法，其中根據所述飛輪儲能裝置的荷電狀態、所述電化學儲能裝置的荷電狀態以及當前時間，控制所述飛輪儲能裝置或所述電化學儲能裝置進行所述充電操作的步驟包括：當所述當前時間處於一尖峰用電時段，禁能所述飛輪儲能裝置與所述電化學儲能裝置進行所述充電操作；以及當所述當前時間處於一非尖峰用電時段，根據所述飛輪儲能裝置的荷電狀態、與所述電化學儲能裝置的荷電狀態控制所述飛輪儲能裝置或所述電化學儲能裝置進行所述充電操作。
如請求項19所述的控制方法，其中當所述當前時間處於所述非尖峰用電時段，根據所述飛輪儲能裝置的荷電狀態、與所述電化學儲能裝置的荷電狀態控制所述飛輪儲能裝置或所述電化學儲能裝置進行所述充電操作的步驟包括：當所述飛輪儲能裝置的荷電狀態小於第一充電門檻值且所述電化學儲能裝置的荷電狀態未小於第二充電門檻值時，控制所述飛輪儲能裝置根據第一充電功率進行所述充電操作；以及當所述飛輪儲能裝置的荷電狀態小於第一門檻值且所述電化學儲能裝置的荷電狀態小於第二門檻值時，控制所述飛輪儲能裝置根據所述第一充電功率進行所述充電操作，並控制所述電化學儲能裝置根據第二充電功率進行所述充電操作。
如請求項20所述的控制方法，其中當所述當前時間處於所述非尖峰用電時段，根據所述飛輪儲能裝置的荷電狀態、與所述電化學儲能裝置的荷電狀態控制所述飛輪儲能裝置或所述電化學儲能裝置進行所述充電操作的步驟還包括：當所述飛輪儲能裝置的荷電狀態未小於第一門檻值且所述電化學儲能裝置的荷電狀態小於第二門檻值時，控制所述電化學儲能裝置根據第二充電功率進行所述充電操作。
如請求項18所述的控制方法，其中反應於所述電網的所述電網頻率發生異常，根據所述電網頻率控制所述飛輪儲能裝置或所述電化學儲能裝置進行放電操作，以將所述電網頻率調整回正常狀態的步驟包括：當所述電網頻率小於一頻率門檻值且所述電網頻率的一下降變化率大於一變化率門檻值，控制所述飛輪儲能裝置於一第一調頻時段進行所述放電操作，並控制所述電化學儲能裝置於所述第一調頻時段不動作。
如請求項22所述的控制方法，其中反應於所述電網的所述電網頻率發生異常，根據所述電網頻率控制所述飛輪儲能裝置或所述電化學儲能裝置進行放電操作，以將所述電網頻率調整回正常狀態的步驟還包括：在所述第一調頻時段之後，當所述電網頻率持續小於所述頻率門檻值，控制所述飛輪儲能裝置與所述電化學儲能裝置於一第二調頻時段同時進行放電操作。
一種控制裝置，適於控制一混合儲能系統，所述混合儲能系統包括一飛輪儲能裝置以及一電化學儲能裝置，所述控制裝置包括：一收發器，可傳送及接收外部裝置的指令與資訊；一儲存裝置，儲存有多個指令；一處理器，耦接所述儲存裝置，執行所述多個指令以：利用一發電預測模型預測一發電機組的一預測發電資訊；根據所述發電機組的所述預測發電資訊控制所述混合儲能系統進行放電操作，以使所述發電機組的一系統輸出結果維持於預設狀態。
如請求項24所述的控制裝置，其中所述處理器更經配置以：利用一電網意外事件預測模型預測一意外事件是否會發生以及一意外事件的事件類別；以及根據電網意外事件的事件類別控制混合儲能系統執行應變操作，並維持一電網正常運作。
如請求項24所述的控制裝置，其中所述發電機組為一風力發電機組。
如請求項24所述的控制裝置，其中所述控制裝置包括應用一人工智慧模型的一智慧控制裝置。