引言
目前，以风电发电技术为代表的新能源发电技术发展迅速，发电负荷随机性强，导致电网消耗能力弱，导致新能源发电发展停滞。为了进一步提高新能源大规模并网条件下火电机组的效率，需要实现火电机组的深度峰值调整控制，以解决当前的问题。
1新能源储能技术的发展趋势
新能源的发展是我国电网运行的重要组成部分。储能技术的使用可以帮助企业进行需求侧管理，满足人们对新能源长期发展的需求。21世纪以后，有关部门对电力质量提出了更多的要求。新能源发电能与电力系统相结合，为人们的用电和供电提供了良好的保障。随着新时期各种科技产品的出现，社会各界对电力的依赖不断扩大，但环境污染和资源浪费越来越严重。储能技术在新能源电力控制中的应用，可以结合创新传统电力发展中存在的问题，最大限度地减少环境污染，是当前电力系统的主要组成部分。新能源储能技术发电材料是可再生资源，是消除发电中资源浪费的企业管理部门，也是电力系统的重要支柱。
2新能源电网中微电源的类型和性质
2.1相变储能技术
相变储能技术是目前新能源电力系统中的一种新型储能技术，主要利用相变材料实现热量的吸附或释放，从而达到良好的储能效果。在具体应用中，其主要优点包括能量密度高、装置简单、使用方便等。电储能技术和熔融盐储能技术是目前最常用的相变储能技术。其中，电储能技术主要通过水储热和金属储热来实现。水储热技术是以水为介质储存热能。这种方法不仅维护方便，而且投资成本相对较低；金属储热技术是利用金属作为储热介质，借助金属固液交换进行势能储存和释放。其主要优点是导热系数高、储能温度高。熔融盐储能技术是先加热固态无机盐，达到熔融状态，再通过热循环进行传热储能。其主要优点是导热系数低、传热性能好、适用温度范围大、价格低。
2.2微型燃气轮机
在微电网中，与其他类型的微电源相比，微燃气轮机具有输出功率稳定、系统本身差调节功能的优点，并网时不易对电网性能产生负面影响，有利于延长电网的实际使用寿命。同时，虽然微型燃气轮机仍以柴油、汽油等不可再生化石能源为燃料，发电成本相对较高，但与传统火电机组相比，微型燃气轮机具有运行噪声小、污染物排放小的优点，广泛应用于新能源电网，属于过渡微电源。微型燃气轮机系统由滤波电路、整流器、负荷和永磁发电机组成。大多数微型燃气轮机的平均输出功率保持在25kW左右，在运行过程中反复进行活塞运动，带动汽轮机运行，在回热室产生热量，控制电控设备实现电能传输。同时，虽然机组在运行过程中的参数会产生一定程度的偏差，如额定速度和实际速度偏差、预期和实际运行时间偏差，但由于微型燃气轮机控制信号由参数差组成，根据参数偏差进行调整，将参数偏差控制在允许范围内，保持机组稳定运行状态，减少并网影响，降低叶片老化磨损速度。
2.3蓄电池
发电环节的使用可以结合当前的实际发展需要，以智能电网系统的建设为研究目标。通过对实际情况的调查，智能电网的建设需要电池储能技术的有力支持。通过合理利用这一技术，对提高电网运行的安全性和效率起着非常重要的作用，通过对电池储能系统实际容量选择的深入分析，要根据当前电网的运行情况，了解区域供电需求和建设目标，通过对所有影响因素的综合分析，找到与储能相关的数据。智能电网技术可以增加存储容量，因此在施工过程中，必须结合有效的存储技术来满足当前的实际需要，并确保电能存储的时间需求。在输电环节的使用中，电能储存技术在应用过程中，通过在电网系统中发挥自身作用，可以保证输电过程的稳定运行，也是有效降低电网系统维护成本的重要手段。此外，由于储能系统在调频电站中起着一定的作用，通过有效使用，可以延长整体电能储存时间，是保证电力输送综合效率提高的重要组成部分。
微电源并网控制方法
3.1协调控制
从新能源电网的微电源并网控制情况来看，当微电网从孤岛状态切换到并网状态或并网状态切换到孤岛状态时，存在切换过程不平滑、馈线趋势调节效果不理想的问题。针对这一点，可以选择采用协调控制方法，根据实际情况采用相应的并网控制方法。当电网接入电池和光伏电池作为微电源时，将电池设置为主控电源，根据电网运行状态制定协调控制措施。例如，在电网并网运行过程中，按PQ方式控制电池，获取光伏电池的输出功率值并进行滤波处理，计算输出后过滤和电网承载负荷消耗的功率值之间的差异，并在此基础上发布功率控制指令，避免因光伏电池输出功率持续波动而影响电网运行状态，实现光伏电池与电池的功率互补。
3.2新技术与风电新能源并网预测技术有效融合
在推进海上风电新能源发展的情况下，各地区海上风电新能源建设也在加快，风电装机容量也在增加，这也对风电预测精度提出了更高的要求。因此，更创新的改进方法的整合将满足更全面的功率预测精度要求。首先，综合计算机技术，融入遥感技术，显著提高天气预报精度，提高天气预报更新频率，促进间接输入风电预测模型数据信息更准确，提高预测精度，同时可有效应用小波分析、混乱理论等智能方法，构建系统预测模型，通过非线性和线性综合方法，逐步完善预测方法，提高预测结果的准确性，显著降低预测误差。特别是当人工神经网络与非线性网络有机结合时，更有利于相关预测性能的有效发挥，促进各模型优势互补，显著优化模型数据，进一步提高模型预测的准确性。最后，气象数据信息的实时测量也将显著降低风电功率的短期预测误差。
结束语
储能装置应在电网负荷调节和新能源消耗中进行准确的负荷预测、输出预测、弃光功率计算等，在此基础上合理设置电池储能装置容量，调整充放电模式，根据新能源并网现状，全面提高新能源并网利用率。此外，在效益指标下选择运营模式和调整电价收益，形成有利于新能源并网的综合控制策略，从根本上优化系统能源结构。
