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    計及配電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性與可靠性的電池儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置

    2015-04-03 10:14:46劉芳李冰張帆
    電力建設(shè) 2015年12期
    關(guān)鍵詞:儲能配電網(wǎng)可靠性

    劉芳,李冰,張帆

    (國網(wǎng)冀北電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,北京市100045)

    0 引言

    隨著新能源技術(shù)的發(fā)展,低碳經(jīng)濟(jì)的要求以及國家政策的大力支持,分布式電源(distribution generation,DG)正被越來越多的電力用戶所重視和采用,未來將會有大量DG接入配電網(wǎng),給配電網(wǎng)的安全可靠運行帶來巨大挑戰(zhàn)。在配電網(wǎng)中合理配置儲能系統(tǒng)是解決該問題的有效措施之一[1]。

    目前,國內(nèi)外學(xué)者已對配電網(wǎng)中儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置問題進(jìn)行了深入研究。研究主要從2個角度出發(fā),一是從儲能系統(tǒng)的配置提高配電網(wǎng)性能指標(biāo)的角度,探討儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置的可行性,如提高電壓質(zhì)量、削峰填谷、平抑分布式電源出力波動或降損等方面[2-5]。文獻(xiàn)[2]以提高電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性和降損效益為目標(biāo),建立了配電網(wǎng)中電池儲能系統(tǒng)(battery energystoragesystem,BESS)與分布式光伏(photovoltaic,PV)發(fā)電的協(xié)同優(yōu)化配置模型,并提出了一種新的自適應(yīng)算法解決該多目標(biāo)優(yōu)化配置問題。文獻(xiàn)[3]針對DG接入?yún)^(qū)域配電網(wǎng)對負(fù)荷特性的負(fù)面影響,以“削峰填谷”和“平滑負(fù)荷”分別作為負(fù)荷控制目標(biāo),并結(jié)合儲能系統(tǒng)的成本進(jìn)行優(yōu)化,探討了不同策略下“削峰填谷”的效果。文獻(xiàn)[4]從混合儲能系統(tǒng)可有效降低風(fēng)電功率波動對電網(wǎng)影響的角度出發(fā),在有效分解風(fēng)電有功功率的基礎(chǔ)上,確定了滿足電池及超級電容器混合儲能系統(tǒng)技術(shù)要求及工程指標(biāo)的配置方案。文獻(xiàn)[5]以鈉硫電池為例,對BESS進(jìn)行了建模及計算仿真,使用潮流法進(jìn)行了配電網(wǎng)的線損計算。算例結(jié)果表明在配電網(wǎng)絡(luò)的合理位置接入合理容量的儲能電池,并考慮電池本身的加熱損耗,可有效降低線損率。二是從經(jīng)濟(jì)性角度出發(fā),考慮配置儲能系統(tǒng)全壽命周期成本,詳細(xì)探討儲能系統(tǒng)接入后給配電網(wǎng)帶來的實際收益與潛在收益,包括低儲高發(fā)套利、政府電價補貼、延緩電網(wǎng)升級、網(wǎng)絡(luò)降損效益、環(huán)境效益等[6-7]。

    由上述研究可知,目前儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置并未過多考慮對電網(wǎng)可靠性的影響,僅在約束條件中考慮電網(wǎng)的“N-1”要求。基于此,本文首先提出一種含BESS及DG的配電網(wǎng)可靠性簡化計算方法,該方法旨在量化BESS加入后對配電系統(tǒng)可靠性提高的貢獻(xiàn),并不直接求解出配電網(wǎng)可靠性指標(biāo)的精確值。然后,建立計及配電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性與可靠性的電池儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置模型。以BESS配置后配電網(wǎng)的年凈收益,系統(tǒng)故障狀態(tài)下BESS持續(xù)供電電量及持續(xù)供電時間最大為目標(biāo),并采用改進(jìn)的傳統(tǒng)強度帕累托優(yōu)化算法(improved strength Pareto evolutionary algorithm,ISPEA)求解該多目標(biāo)優(yōu)化配置問題的帕累托前沿。最后對IEEE-33節(jié)點配電系統(tǒng)進(jìn)行仿真計算,驗證所建模型的可行性及有效性。

    1 含BESS及DG的配電網(wǎng)可靠性簡化計算方法

    儲能裝置作為能量有限元件,其任意時刻的荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)高度依賴于自身所經(jīng)歷的歷史狀態(tài),因此,對含儲能元件的系統(tǒng)進(jìn)行準(zhǔn)確的可靠性評估必須依托能夠反映系統(tǒng)時序特點的算法。文獻(xiàn)[8]在分析并網(wǎng)儲能系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,運用狀態(tài)空間法建立了BESS的可靠性模型,并利用蒙特卡洛模擬法進(jìn)行了含BESS配電系統(tǒng)的可靠性評估。為了改進(jìn)傳統(tǒng)序貫蒙特卡洛模擬法計算效率低的缺點,文獻(xiàn)[9]采用了改進(jìn)的偽時序狀態(tài)轉(zhuǎn)移抽樣方法對含儲能電力系統(tǒng)的可靠性指標(biāo)進(jìn)行了定量計算。

    對含儲能元件的電力系統(tǒng)進(jìn)行可靠性評估,研究難點在于簡化計算過程,提高計算效率。在含DG的配電網(wǎng)中進(jìn)行儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置的過程中考慮可靠性,僅需比較不同儲能配置方案下系統(tǒng)可靠性的優(yōu)劣,無須計算出精確的系統(tǒng)可靠性指標(biāo)?;诖?,為了簡化計算過程,進(jìn)一步縮短計算時間,本文提出了一種含儲能系統(tǒng)配電網(wǎng)可靠性的簡化計算方法。

    1.1 饋線區(qū)域劃分

    本文參考文獻(xiàn)[10]中含分布式“風(fēng)光蓄”的配電網(wǎng)饋線分區(qū)方法,從系統(tǒng)非電源元件發(fā)生故障前后,儲能系統(tǒng)是否對系統(tǒng)的可靠性作出貢獻(xiàn)的角度出發(fā),以斷路器開關(guān)為界劃分饋線區(qū)域,如圖1所示。位于同一饋線區(qū)域的元件發(fā)生故障后,儲能系統(tǒng)供電狀況相同,包括是否繼續(xù)為斷電負(fù)荷供電以及儲能系統(tǒng)的最大持續(xù)供電時間。

    圖1 饋線區(qū)域劃分示意圖Fig.1 Feeder region partition

    該配電網(wǎng)饋線分為3個區(qū)域(區(qū)域Ⅰ/Ⅱ/Ⅲ),其中儲能系統(tǒng)所在區(qū)域又進(jìn)一步劃分為2個區(qū)域,即以斷路器和隔離開關(guān)為界,儲能系統(tǒng)所在線路為一區(qū)域(區(qū)域Ⅱ2),區(qū)域Ⅱ中其余線路為另一區(qū)域(區(qū)域Ⅱ1)。

    區(qū)域Ⅰ:該區(qū)域非電源元件發(fā)生故障后,斷路器B1、B2、B5、B6斷開,B2下游線路以孤島模式運行,孤島運行時間為故障修復(fù)時間。此時,在儲能系統(tǒng)SOC滿足約束的前提下,可以繼續(xù)為部分負(fù)荷供電,

    77對系統(tǒng)的可靠性提高有貢獻(xiàn)。

    區(qū)域Ⅱ1:該區(qū)域非電源元件發(fā)生故障后,斷路器B2、B3、B7、B8、B9 先行斷開,故障隔離后,在儲能系統(tǒng)SOC滿足約束的前提下,可以繼續(xù)為部分負(fù)荷供電。例如,圖中f點處發(fā)生故障后,上述斷路器首先斷開,此時儲能系統(tǒng)不能對負(fù)荷繼續(xù)供電,故障隔離后,即分段開關(guān)D1、D2、D3斷開后,斷路器閉合,此時分段開關(guān)D2下游的線路以孤島模式運行,儲能系統(tǒng)繼續(xù)為部分負(fù)荷供電,對系統(tǒng)可靠性提高有貢獻(xiàn),最大持續(xù)供電時間為故障修復(fù)時間減去故障隔離時間。

    區(qū)域Ⅱ2:該區(qū)域非電源元件發(fā)生故障后,斷路器斷開情況與區(qū)域Ⅱ1相同。故障隔離后,分段開關(guān)D2上游區(qū)域正常并網(wǎng)運行,斷路器B3下游區(qū)域運行于孤島狀態(tài)。但由于儲能系統(tǒng)與故障點位于同一區(qū)域,不能繼續(xù)為負(fù)荷供電,對系統(tǒng)的可靠性提高無貢獻(xiàn)。

    區(qū)域Ⅲ:該區(qū)域非電源元件發(fā)生故障后,斷路器B3、B4斷開,儲能系統(tǒng)所在區(qū)域不受影響,正常并網(wǎng)運行,因此儲能系統(tǒng)對提高系統(tǒng)可靠性無貢獻(xiàn)。

    1.2 系統(tǒng)元件建模

    1.2.1 非電源元件模型

    系統(tǒng)中所有的非電源元件,包括配電變壓器、斷路器、隔離開關(guān)、線路等看作可修復(fù)元件,沿用經(jīng)典的兩狀態(tài)馬爾科夫模型,其參數(shù)為故障率λ和修復(fù)率μ。

    1.2.2 DG系統(tǒng)

    在不考慮上級系統(tǒng)容量限制的情況下,只有系統(tǒng)內(nèi)非電源元件停運時,用戶才會出現(xiàn)停電風(fēng)險,儲能系統(tǒng)才有可能對系統(tǒng)的可靠性提高作出貢獻(xiàn)。因此,在計算加入BESS后配電系統(tǒng)可靠性改善情況時,不考慮DG及BESS的停運情況。

    本文DG考慮分布式光伏發(fā)電,其出力主要與電池板上接收的太陽光輻射強度有關(guān),建模如下[11]。

    式中:S為光伏電池板的有效面積;I(t)為t時刻電池板接收到的光強;ηPV為太陽能電源板的轉(zhuǎn)換效率;Kc為閾值常數(shù)。

    I(t)等于一個由太陽輻射角確定的基礎(chǔ)強度Id(t)疊加上一個隨機分量ΔI(t)。Id(t)是與時刻t有關(guān)的二次函數(shù),ΔI(t)服從正態(tài)分布,具體公式見文獻(xiàn)[11]。

    1.2.3 儲能系統(tǒng)

    儲能系統(tǒng)無故障并網(wǎng)運行狀態(tài)下的充放電功率為本文的決策變量之一。充放電功率及荷電狀態(tài)滿足式(2)中所列各等式和不等式約束:

    孤島運行狀態(tài)下,儲能電池的充放電功率主要由孤島內(nèi)的凈交換功率pex決定,滿足式(3);當(dāng)pex為正時,儲能充電且充電功率滿足式(4);當(dāng)pex為負(fù)時,儲能放電且放電功率滿足式(5)。

    式中:pload.t,ploss.t,pPV.i.t分別為 t時刻孤島內(nèi)的負(fù)荷功率,孤島網(wǎng)損功率以及PV上網(wǎng)功率;w為與BESS處于同一孤島的PV的總數(shù)量。

    1.3 評估流程

    步驟一:輸入系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及DG和BESS的位置和容量,根據(jù)1.1節(jié)饋線分區(qū)方法,由計算機自動遍歷所有非電源元件的饋線區(qū)域并進(jìn)行劃分。設(shè)定系統(tǒng)總模擬時間為T,故障隔離時間為0.5 h。

    步驟二:搜索變電站到BESS接入點的最小路徑,分別記錄區(qū)域Ⅰ和區(qū)域Ⅱ中位于最小路徑上的非電源元件集合NuⅠ和NuⅡ。

    步驟三:按式(6)分別對區(qū)域Ⅰ及區(qū)域Ⅱ1的故障修復(fù)時間進(jìn)行蒙特卡洛抽樣,并抽樣故障的起始時刻,根據(jù)式(1)計算獲得該時刻各PV的出力情況,根據(jù)優(yōu)化所得儲能系統(tǒng)正常運行狀態(tài)時的運行策略抽樣該時刻的SOC值。

    式中:μⅠ(Ⅱ)為區(qū)域Ⅰ或區(qū)域Ⅱ1的總修復(fù)率,計算公式如式(7)所示;R為在(0,1)區(qū)間服從均勻分布的隨機數(shù)。

    式中λiμi分別指元件i的故障率和修復(fù)率。

    步驟四:采用文獻(xiàn)[10]中的啟發(fā)式算法,計算故障修復(fù)期間可以由BESS繼續(xù)供電的負(fù)荷電量EBES及供電時間TBES。

    步驟五:計算總模擬時間。分別累加抽樣得到的2個區(qū)域的故障時間,按式(8)、(9)計算抽樣總時間。判斷TⅠ+TⅡ<T是否成立,若是,則返回步驟二,繼續(xù)進(jìn)行故障抽樣;若否,則執(zhí)行下一步。

    式中:TtolTTR.Ⅰ(Ⅱ)為區(qū)域Ⅰ或區(qū)域Ⅱ1的總故障時間;TⅠ(Ⅱ)為區(qū)域Ⅰ或區(qū)域Ⅱ1 的總模擬時間;λⅠ(Ⅱ)為區(qū)域Ⅰ或區(qū)域Ⅱ1的總故障率,計算公式如式(10)所示。

    步驟六:根據(jù)BESS處于孤島期間的持續(xù)供電電量EBES及供電時間TBES,計算該儲能配置方案在總模擬時間里的平均持續(xù)供電量及平均持續(xù)供電時間。

    式中M為故障總抽樣次數(shù)。

    2 經(jīng)濟(jì)效益分析

    由于目前國內(nèi)對儲能并沒有明確的補償政策,并且儲能系統(tǒng)接入電力系統(tǒng)的潛在效益,如延緩電網(wǎng)投資、提供輔助服務(wù)、環(huán)境效益等,在目前國內(nèi)電力市場環(huán)境下暫時無法直接量化為經(jīng)濟(jì)效益。因此,本文僅考慮目前電力市場環(huán)境下可以直接量化的收益和成本,如圖2所示。

    圖2 配電網(wǎng)運營商成本—效益分析Fig.2 Cost-benefit analysis of DSO

    在現(xiàn)行市場體制下,從運行成本的角度來看,對于配電網(wǎng)運營商(distribution system operator,DSO),收益主要為向用戶供電的售電收入;成本費用包括向上級電網(wǎng)的購電成本、向用戶自建PV的購電成本以及投資建設(shè)儲能系統(tǒng)的各項成本。

    含DG的配電網(wǎng)中配置BESS的年凈收益表示如下:

    式中:T為BESS年利用小時數(shù),本文取8 760;N為系統(tǒng)中總用戶數(shù);D為配電網(wǎng)系統(tǒng)中用戶自建DG的數(shù)目;ps.n.t,pg.t,pdg.d.t,分別為 t時刻配電網(wǎng)為用戶提供的售電功率,向上級電網(wǎng)的購電功率,DG上網(wǎng)功率,各項所乘系數(shù)分別為其對應(yīng)的單位價格;CBESS為BESS的全壽命周期成本。

    目前,BESS全壽命周期成本由一次性建設(shè)成本及運行維護(hù)成本組成,其中一次性建設(shè)成本通常分為能量成本與功率成本[7-8]??紤]資金的時間價值,為統(tǒng)一式(13)中各項時間尺度,將BESS一次性建設(shè)投資的現(xiàn)值轉(zhuǎn)化成等年值,即

    式中:cs指儲能電池的單位容量成本;cp為儲能電池的單位功率成本;β是投運至目標(biāo)年的運行維護(hù)費用折算為初期投資費用的折算系數(shù);τbat為儲能電池的使用年限;r0為貼現(xiàn)率;Pnom為儲能系統(tǒng)額定配置功率。

    τbat的確定應(yīng)考慮到電池的老化過程,老化過程和電池的放電深度有關(guān)。電池的健康狀態(tài)(state of health,SOH)表示為式(15)[12],即SOH(t)=Snom(t)/Sref.nom(15)式中Sref.nom代表儲能電池的額定參考容量,由電池生產(chǎn)商的生產(chǎn)數(shù)據(jù)手冊提供。

    由INES協(xié)會的試驗數(shù)據(jù)可知,電池的老化程度與放電深度基本呈線性關(guān)系,并且在文獻(xiàn)[13]中給出了不同類型電池的線性老化系數(shù)?。當(dāng)電池處于放電狀態(tài)時,考慮老化因素的電池容量由式(16)、(17)計算可得:

    聯(lián)立式(16)和(17)可得:

    當(dāng)SOH(t)小于某一數(shù)值時,電池將不能正常工作,此時對應(yīng)的運行時間設(shè)為Top。則

    式中τbat.sl表示儲能電池的質(zhì)保期(a),可由電池生產(chǎn)商的生產(chǎn)數(shù)據(jù)手冊提供。

    3 考慮經(jīng)濟(jì)性與可靠性的BESS優(yōu)化配置模型

    本文考慮經(jīng)濟(jì)性與可靠性的BESS多目標(biāo)優(yōu)化配置模型表示如下:

    maxF= [maxf,maxEBES,maxTBES] (20)式中:f表示配置BESS后配電網(wǎng)年凈收益;EBES表示系統(tǒng)故障狀態(tài)下BESS的持續(xù)供電電量;TBES表示系統(tǒng)故障狀態(tài)下BESS的持續(xù)供電時間。模型決策變量為BESS的額定容量和額定功率及每時刻充放電功率。

    除滿足儲能的技術(shù)條件約束式(2)外,還應(yīng)滿足系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行約束。

    (1)系統(tǒng)有功功率平衡約束。

    式中:pBES.t為t時刻儲能系統(tǒng)的總出力(充電時為負(fù)值,放電時為正值);ploss.t表示系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)損耗。

    (2)節(jié)點電壓約束。

    式中:Ui為節(jié)點i處的電壓值;Umin及Umax分別為節(jié)點電壓下限與電壓上限。

    (3)線路過負(fù)荷約束。

    式中:Iij為節(jié)點i與節(jié)點j之間線路上的電流;Iij.max為線路最大允許載流量。

    (4)上級電網(wǎng)輸入功率約束。

    式中pgrid.max為配電網(wǎng)與上級電網(wǎng)交換功率的約束上限。

    4 基于Pareto前沿的ISPEA算法

    由經(jīng)驗可知,配置BESS的經(jīng)濟(jì)性與可靠性始終相互矛盾,無法同時達(dá)到最優(yōu)。要實現(xiàn)求解本文所建的多目標(biāo)優(yōu)化模型,有效方法是尋找模型的Pareto前沿解。強度帕累托算法(strength pareto evolutionary algorithm,SPEA)可對具有多個沖突目標(biāo)的問題進(jìn)行尋優(yōu),且不需轉(zhuǎn)化子目標(biāo)函數(shù),是處理多目標(biāo)問題的有效方法[14]。本文采用文獻(xiàn)[14]中提出的改進(jìn)的SPEA算法對該多目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行求解,具體步驟如圖3所示。

    圖3 ISPEA流程Fig.3 Flow chart of ISPEA

    5 算例分析

    本文以IEEE-33節(jié)點的配電網(wǎng)測試系統(tǒng)為例進(jìn)行仿真,驗證本文模型與算法的有效性。網(wǎng)絡(luò)總負(fù)荷為3 715 kW+j230 0 kvar[15]。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及用戶自建PV的情況如圖4所示,其中灰色放大節(jié)點為自建PV的用戶,標(biāo)注數(shù)字為PV的額定功率。PV上網(wǎng)電價取值為0.42元/(kW·h)。

    圖4 改進(jìn)的IEEE-33節(jié)點配電網(wǎng)系統(tǒng)Fig.4 Modified IEEE-33 nodes distribution system

    系統(tǒng)典型負(fù)荷曲線如圖5中實線所示[16],由基礎(chǔ)光照強度決定的PV出力如圖5中虛線所示。

    圖5 典型日負(fù)荷及光伏出力曲線Fig.5 Typical daily load and PV output curve

    配電網(wǎng)向上級電網(wǎng)購電電價、配電網(wǎng)售電電價及系統(tǒng)各元件的故障率和修復(fù)率等參數(shù)設(shè)置參見附錄。其余系統(tǒng)所需參數(shù)如表1所示。

    表1 仿真參數(shù)設(shè)置Table 1 Simulation parameters setting

    以BESS配置在節(jié)點11處為例,采用本文所建模型及優(yōu)化方法進(jìn)行求解,選取TOPSIS排名前10的Pareto前沿解,結(jié)果分布如圖6所示。在實際應(yīng)用中,運行人員可以根據(jù)對經(jīng)濟(jì)性和可靠性側(cè)重點的不同,在前沿解中靈活選取儲能系統(tǒng)的配置方案。

    圖6 Pareto前沿解空間分布情況Fig.6 Distribution of Pareto front

    由圖6可知,隨著年凈收益f的提高,持續(xù)供電電量EBES和持續(xù)供電時間TBES優(yōu)化值都呈下降趨勢,這是由于目前BESS單位配置成本較高,若不考慮其給配電網(wǎng)帶來的潛在效益,DSO投資建設(shè)BESS將處于負(fù)盈利狀態(tài),因此隨著年凈收益的提高,配置BESS的額定容量及額定功率減小,導(dǎo)致電網(wǎng)發(fā)生故障時BESS可用電量減小,從而使EBES及TBES下降。

    為進(jìn)一步對比分析,選取TOPSIS排名第1的Pareto前沿解方案,對比分別以經(jīng)濟(jì)性和可靠性為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)化的結(jié)果,并列出無儲能系統(tǒng)時(初始方案)的計算結(jié)果,如表2所示。

    表2 不同優(yōu)化目標(biāo)下優(yōu)化結(jié)果對比Table 2 Optimization results comparison in different objectives

    由表2優(yōu)化結(jié)果可知,當(dāng)僅考慮經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)時,BESS的配置容量與額定功率都較小,相比于初始方案凈收益雖有所提高,但提高幅度較小,這說明目前儲能電池的單位配置成本較高,若不考慮BESS給配電網(wǎng)帶來的潛在效益,則導(dǎo)致其在電力系統(tǒng)中大規(guī)模應(yīng)用的經(jīng)濟(jì)性較差;當(dāng)僅考慮可靠性目標(biāo)時,雖然EBES及TBES有較大改善,但經(jīng)濟(jì)性很差;采用本文建立的多目標(biāo)優(yōu)化模型所得結(jié)果是各單目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果的折衷,證明本文所建模型具有一定的可行性。但同時發(fā)現(xiàn),采用本文模型配置BESS相比于系統(tǒng)BESS配置時配電網(wǎng)凈收益下降,這說明現(xiàn)階段通過配置BESS提高系統(tǒng)的可靠性是建立在犧牲經(jīng)濟(jì)性的基礎(chǔ)之上的。

    對于不同方案,1天內(nèi)BESS荷電狀態(tài)變化情況如圖7所示(起始SOC均設(shè)為0.5)。

    由圖7可知,僅考慮可靠性指標(biāo)時,BESS的SOC盡可能保持在最大值,為系統(tǒng)故障做后備。僅考慮經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)時,充放電狀態(tài)與配電網(wǎng)躉購電價及系統(tǒng)負(fù)荷大小有關(guān),以盡可能高儲低發(fā)。而采用本文模型時,處于折衷狀態(tài),與預(yù)期結(jié)果相同。

    為探究配電網(wǎng)中DG滲透率的不同對BESS配置結(jié)果的影響,在其他參數(shù)不變的基礎(chǔ)上,逐漸改變配電網(wǎng)中PV的容量,在節(jié)點11處配置BESS的結(jié)果如表3所示(僅將每種情況下TOPSIS排名第1的Pareto前沿解列于表3)。

    圖7 不同優(yōu)化目標(biāo)時BESS的荷電狀態(tài)Fig.7 SOC of BESS with different objectives

    表3 不同PV滲透率下儲能優(yōu)化結(jié)果Table 3 Optimization results of BESS with different PV penetration

    由表3可知,隨著PV滲透率的提高,配電網(wǎng)的凈收入逐漸增大,但增長幅度逐漸減小。這是由于隨著PV滲透率的提高,儲能容量和功率逐漸減小,因此配置成本逐漸減小,導(dǎo)致配電網(wǎng)凈收益逐漸增大。但BESS容量過小時,不能充分發(fā)揮其減損效益及高儲低發(fā)效益,本應(yīng)導(dǎo)致配電網(wǎng)凈收益降低,但本文所設(shè)光伏上網(wǎng)電價低于配電網(wǎng)向上級電網(wǎng)購電峰時電價(0.42元/(kW·h)<0.440元/(kW·h)),而光伏出力又具有正負(fù)荷特性,因此光伏容量的增大可以減小配電網(wǎng)的購電電價。綜上,兩者相制衡,反映到配電網(wǎng)凈收益上即為凈收益增長速度變緩。BESS在系統(tǒng)故障期間的EBES及TBES逐漸減小,這是由于在BESS與光伏相對位置不變的情況下,系統(tǒng)故障時導(dǎo)致BESS與PV處于同一孤島的概率不變,但隨著配電網(wǎng)中PV容量的逐漸增大,光伏發(fā)電為停電用戶持續(xù)供電的電量及供電時間逐漸提高,削弱了BESS在提高系統(tǒng)可靠性方面的作用。

    6 結(jié)語

    本文提出了一種含DG及儲能系統(tǒng)的配電網(wǎng)可靠性評估的簡便計算方法,量化儲能配置后對配電網(wǎng)可靠性提高所做的貢獻(xiàn)。在此基礎(chǔ)上,建立了同時考慮經(jīng)濟(jì)性和可靠性的BESS優(yōu)化配置方法,采用改進(jìn)的強度帕累托算法求取其帕累托前沿。算例結(jié)果表明,目前儲能電池單位造價較高,若要求儲能配置后在一定程度上改善系統(tǒng)可靠性,則系統(tǒng)運行經(jīng)濟(jì)性會受損;提高配電網(wǎng)中DG的接入容量,一定程度上可以減小以經(jīng)濟(jì)性和可靠性為配置目標(biāo)的BESS的需求容量和功率。

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