減少棄風(fēng)損失的儲(chǔ)能容量和布局優(yōu)化研究

吳俊玲，張彥濤，秦曉輝，梁才浩

(中國(guó)電力科學(xué)研究院，北京市 100192)

減少棄風(fēng)損失的儲(chǔ)能容量和布局優(yōu)化研究

吳俊玲，張彥濤，秦曉輝，梁才浩

(中國(guó)電力科學(xué)研究院，北京市 100192)

針對(duì)我國(guó)大規(guī)模風(fēng)電接入地區(qū)因系統(tǒng)調(diào)峰能力不足引起的大量棄風(fēng)問題，提出采用大容量?jī)?chǔ)能電池提高系統(tǒng)調(diào)峰能力、減少棄風(fēng)損失的儲(chǔ)能充放電策略?；谒岢龅膬?chǔ)能恒功率充放電策略，建立儲(chǔ)能電站容量和布點(diǎn)優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，并采用遺傳算法進(jìn)行求解。該模型以儲(chǔ)能電站的投資和運(yùn)行成本、網(wǎng)絡(luò)損耗、調(diào)峰不足棄風(fēng)及風(fēng)電送出通道阻塞棄風(fēng)損失之和最小為優(yōu)化目標(biāo)，考慮了儲(chǔ)能電站的峰谷電價(jià)收益、計(jì)及了風(fēng)力發(fā)電的碳減排效益，并滿足電網(wǎng)的安全運(yùn)行約束。最后，利用IEEE RTS79系統(tǒng)進(jìn)行儲(chǔ)能布局優(yōu)化分析，驗(yàn)證了方法的有效性。應(yīng)用該方法能夠?yàn)榻鉀Q大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)地區(qū)的棄風(fēng)問題提供技術(shù)解決方案。

棄風(fēng)；電池儲(chǔ)能；優(yōu)化；遺傳算法

0 引 言

風(fēng)電出力具有波動(dòng)性和不確定性，往往與負(fù)荷曲線不一致。我國(guó)風(fēng)電集中的地區(qū)風(fēng)電出現(xiàn)反調(diào)峰的概率較大[1]。

我國(guó)以煤為主的能源資源特點(diǎn)決定了以煤電為主的電源結(jié)構(gòu)，而在煤電裝機(jī)中供熱機(jī)組又占有較大比重，冬季供熱機(jī)組基本沒有調(diào)峰能力，因此，在夜間低谷負(fù)荷時(shí)段系統(tǒng)接納風(fēng)電的能力往往受到常規(guī)發(fā)電機(jī)組最低技術(shù)出力的限制。尤其在燃煤火電和供熱機(jī)組裝機(jī)比例較高的地區(qū)，調(diào)峰不足成為制約風(fēng)電消納能力的主要因素。在我國(guó)東北、西北等大型風(fēng)電基地，已經(jīng)暴露出了由于系統(tǒng)調(diào)峰能力不足而引起大量棄風(fēng)的問題[2]。另外，在風(fēng)電基地開發(fā)初期，風(fēng)電場(chǎng)匯集站的變電容量和風(fēng)電基地送出通道的輸電能力不足，也是造成風(fēng)電大發(fā)時(shí)段棄風(fēng)的重要因素[3]。

電池儲(chǔ)能的能量密度高，響應(yīng)迅速，具有雙向的功率吞吐能力，因此大容量電池儲(chǔ)能裝置的應(yīng)用是提高系統(tǒng)調(diào)峰能力的有效手段。隨著儲(chǔ)能技術(shù)的飛速發(fā)展，除傳統(tǒng)的抽水蓄能電站外，國(guó)內(nèi)外已有多個(gè)大容量電池儲(chǔ)能電站參與系統(tǒng)調(diào)峰的示范應(yīng)用工程[4-5]。與抽水蓄能電站相比，電池儲(chǔ)能電站的建設(shè)地點(diǎn)和運(yùn)行方式更為靈活，通過(guò)在負(fù)荷低谷時(shí)段和風(fēng)電送出通道輸電能力不足時(shí)段吸收多余風(fēng)電，在高峰負(fù)荷時(shí)段和風(fēng)電出力較小時(shí)段放電，能夠有效地減少棄風(fēng)損失。

現(xiàn)階段儲(chǔ)能系統(tǒng)的高成本仍然是限制其大規(guī)模應(yīng)用的關(guān)鍵因素，為了衡量?jī)?chǔ)能減少棄風(fēng)損失的經(jīng)濟(jì)性，有必要研究?jī)?chǔ)能的容量配置問題，進(jìn)而評(píng)估儲(chǔ)能運(yùn)營(yíng)的經(jīng)濟(jì)性。在儲(chǔ)能優(yōu)化配置方面，國(guó)內(nèi)外已有大量學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)的研究工作[6-12]。文[6]針對(duì)儲(chǔ)能技術(shù)在電網(wǎng)側(cè)、用戶側(cè)和新能源發(fā)電3個(gè)不同的主要應(yīng)用場(chǎng)合，對(duì)其應(yīng)用規(guī)劃和效益評(píng)估方法進(jìn)行研究和歸納。文[7]從儲(chǔ)能應(yīng)對(duì)風(fēng)電短時(shí)間尺度功率波動(dòng)的角度分析了儲(chǔ)能的作用并研究了儲(chǔ)能容量?jī)?yōu)化的方法。文[8-11]從跟蹤負(fù)荷和風(fēng)電長(zhǎng)時(shí)間尺度調(diào)功率變化的角度分析了儲(chǔ)能在“削峰填谷”方面的作用并進(jìn)行容量的優(yōu)化，但未對(duì)儲(chǔ)能電站的優(yōu)化布局進(jìn)行研究。文[12]從配電網(wǎng)參與功率調(diào)節(jié)的角度對(duì)含風(fēng)電、光伏的配電系統(tǒng)的分布式儲(chǔ)能進(jìn)行了優(yōu)化配置。

本文針對(duì)我國(guó)大規(guī)模風(fēng)電接入地區(qū)因系統(tǒng)調(diào)峰能力不足引起的大量棄風(fēng)問題，研究電池儲(chǔ)能容量和布點(diǎn)的優(yōu)化。首先提出3種實(shí)用的提高系統(tǒng)調(diào)峰能力減少棄風(fēng)損失的儲(chǔ)能充放電策略，定性比較不同充放電策略對(duì)于減少棄風(fēng)的效果。然后，基于儲(chǔ)能的恒功率充放電策略提出儲(chǔ)能電站容量和布點(diǎn)的優(yōu)化方法，并采用遺傳算法對(duì)該優(yōu)化問題進(jìn)行求解。最后，利用IEEE RTS79系統(tǒng)對(duì)所提優(yōu)化模型和求解方法進(jìn)行驗(yàn)證。

1 減少棄風(fēng)損失的儲(chǔ)能充放電策略

電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的雙向電力電子變流器可以在容量和功率限值內(nèi)按照指令控制儲(chǔ)能的充放電[13]。為充分發(fā)揮儲(chǔ)能的容量效益并方便對(duì)儲(chǔ)能進(jìn)行控制，需要確定合理的儲(chǔ)能充放電策略，即每個(gè)時(shí)刻電池是否充放電，以及充放電功率的大小[14]。

為緩解系統(tǒng)調(diào)峰不足而引起的棄風(fēng)問題，提出了3種實(shí)用的儲(chǔ)能充電策略，示意圖如圖1所示。圖中橫坐標(biāo)為時(shí)間，縱坐標(biāo)Pps為系統(tǒng)的調(diào)峰需求，Pps可由下式求取

Pps=Ps,min-(PLoad-PWind)

(1)

式中PLoad為系統(tǒng)負(fù)荷；PWind為風(fēng)電出力；Ps,min為系統(tǒng)常規(guī)發(fā)電機(jī)組的最低技術(shù)出力。Pps>0表示調(diào)峰能

力不足，需要儲(chǔ)能充電來(lái)減少棄風(fēng)電量。

圖1中粗實(shí)線表示儲(chǔ)能各時(shí)刻的充電功率，Ps為額定充電功率，充電功率曲線與橫坐標(biāo)所圍面積即為儲(chǔ)能的額定存儲(chǔ)電量Ws，陰影部分的面積即為儲(chǔ)能充電后減少的棄風(fēng)電量。

1.1 跟蹤調(diào)峰需求的充電策略

根據(jù)預(yù)測(cè)得到的次日系統(tǒng)調(diào)峰需求曲線Pps確定每一時(shí)刻儲(chǔ)能的充電功率。如圖1(a)所示，從t1時(shí)刻開始，Pps>0，儲(chǔ)能開始充電。當(dāng)調(diào)峰需求Pps小于儲(chǔ)能的最大充電功率Ps時(shí)，儲(chǔ)能充電功率變化曲線與調(diào)峰需求曲線一致；當(dāng)調(diào)峰需求大于儲(chǔ)能最大充電功率時(shí)，儲(chǔ)能以額定充電功率Ps充電，直到t2時(shí)刻儲(chǔ)能電量充滿至Ws。

圖1 電池儲(chǔ)能充電策略示意圖Fig.1 Battery energy storage and charging strategy

1.2 恒功率充電策略1

該策略從Pps>0的起始點(diǎn)t1開始，儲(chǔ)能以額定充電功率Ps進(jìn)行充電，直到t2時(shí)刻儲(chǔ)能電量充滿。圖1(b)所示，儲(chǔ)能的充電時(shí)長(zhǎng)為額定功率充電時(shí)間Ts=t2-t1=Ws/Ps。

1.3 恒功率充電策略2

該策略儲(chǔ)能仍以額定充電功率Ps進(jìn)行充電，充電時(shí)長(zhǎng)亦為額定功率充電時(shí)間。但充電的起止時(shí)刻不同，其確定方法為：用一條水平線從Pps的最大值開始向下移動(dòng)，直到水平線與Pps相交得到的時(shí)間(t2-t1)恰好等于儲(chǔ)能的額定功率充電時(shí)間Ts。

同理，可以利用預(yù)測(cè)得到的次日發(fā)電功率不足曲線確定儲(chǔ)能的放電策略。如果存在發(fā)電功率不足，則可以依照上述方法確定3種不同的儲(chǔ)能充電策略。若不存在發(fā)電功率不足，則可以利用上述策略1.3的方法在凈負(fù)荷曲線的高峰時(shí)段確定儲(chǔ)能放電的起始和結(jié)束時(shí)間。

1.4 3種充電策略的定性比較

采用跟蹤調(diào)峰需求的充電策略，儲(chǔ)能的功率和容量能夠得到最充分的發(fā)揮，儲(chǔ)能設(shè)備在額定充放電功率和存儲(chǔ)容量相同的情況下，減小棄風(fēng)的效果最好。但采用該策略，需要在每一時(shí)刻重新確定儲(chǔ)能的充電功率，給儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行控制增加了難度。

采用恒功率充電策略1，能夠較容易地確定充電的起始和終止時(shí)刻，便于儲(chǔ)能的運(yùn)行控制，但儲(chǔ)能的容量不能得到充分發(fā)揮，減少棄風(fēng)的效果不佳。

采用恒功率充電策略2，儲(chǔ)能的運(yùn)行控制也較為簡(jiǎn)單。從圖1的示意圖可以看出，其減少棄風(fēng)電量的效果較恒功率充電策略1更好。

2 儲(chǔ)能容量和布點(diǎn)優(yōu)化模型

從系統(tǒng)層面利用儲(chǔ)能裝置提高調(diào)峰能力，減少棄風(fēng)損失，關(guān)注的是儲(chǔ)能在整個(gè)電力平衡中發(fā)揮的作用。定性來(lái)說(shuō)，在儲(chǔ)能類型和容量相同的條件下，集中布放要比分散布放更節(jié)省投資。但儲(chǔ)能布放位置和容量不同，會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)損耗產(chǎn)生一定的影響。另外，當(dāng)系統(tǒng)存在網(wǎng)絡(luò)阻塞引起的棄風(fēng)問題時(shí)，儲(chǔ)能的布放位置對(duì)棄風(fēng)的影響就更為顯著。

2.1 目標(biāo)函數(shù)

優(yōu)化的目標(biāo)為儲(chǔ)能的投資和運(yùn)行成本、網(wǎng)絡(luò)損耗以及棄風(fēng)損失之和：

minC=fcrCinv.s+Cope.s+Closs.net+ Closs.w-Cprice,s

(2)

式中：Cinv,s為儲(chǔ)能的投資成本；fcrCinv,s表示儲(chǔ)能的投資年值；Cope,s為儲(chǔ)能的運(yùn)行成本，主要包括儲(chǔ)能的運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用和充放電損耗；Closs,net為網(wǎng)絡(luò)損耗；Closs,w為棄風(fēng)損失，包括因系統(tǒng)調(diào)峰能力不足和風(fēng)電送出通道阻塞引起的棄風(fēng)損失；Cprice,s是儲(chǔ)能充電和放電時(shí)段的電價(jià)之差帶來(lái)的收益，因此儲(chǔ)能放電時(shí)電價(jià)為正，充電時(shí)電價(jià)為負(fù)。

2.1.1 儲(chǔ)能電站投資和運(yùn)行成本

包括固定成本Cfix,s和可變成本Cvar,s兩部分

Cinv,s=Cfix,s+Cvar,s

(3)

式中固定成本是指與儲(chǔ)能規(guī)?；緹o(wú)關(guān)部分的投資費(fèi)用，主要包括儲(chǔ)能電站的通信和控制等輔助設(shè)施的投資費(fèi)用?？勺兂杀臼侵概c儲(chǔ)能功率或容量直接相關(guān)的部分成本，由功率成本和容量成本構(gòu)成，主要包括變流器和電池本體的投資費(fèi)用。

為了簡(jiǎn)化起見，研究中可變成本只考慮與儲(chǔ)能功率或容量呈線性關(guān)系的部分，表示為

Cvar.s=Cp.sPs+Cw.sWs

(4)

式中Cp,s為儲(chǔ)能系統(tǒng)的單位功率成本，包括變流器和液流電池電極的單位功率成本；Cw,s為儲(chǔ)能系統(tǒng)單位容量成本，主要包括液流電池電解液或鋰電池的單位容量成本。

儲(chǔ)能系統(tǒng)使用壽命為

(5)

式中：Tlife為對(duì)應(yīng)充放電深度下儲(chǔ)能系統(tǒng)的循環(huán)壽命；Lcyc_year為年充放電循環(huán)次數(shù)，在恒功率充放電策略下，也就是儲(chǔ)能1年中投入運(yùn)行的次數(shù)。

不考慮儲(chǔ)能系統(tǒng)正常使用期內(nèi)的設(shè)備更換成本，根據(jù)儲(chǔ)能系統(tǒng)的使用壽命和基準(zhǔn)收益率，將儲(chǔ)能系統(tǒng)的總投資成本在壽命期內(nèi)進(jìn)行成本分?jǐn)偅玫絻?chǔ)能系統(tǒng)的投資年值：

(6)

儲(chǔ)能運(yùn)行費(fèi)用主要包括年運(yùn)行維護(hù)成本COM,s和充放電量損耗CLoss,s，即

Cope.s=COM.s+CLoss.s

(7)

正常的儲(chǔ)能年運(yùn)行維護(hù)成本是指為了維持儲(chǔ)能電站處于良好的待機(jī)狀態(tài)所需要的費(fèi)用，一般用固定資產(chǎn)原值和運(yùn)行維護(hù)費(fèi)率的乘積計(jì)算，這里用儲(chǔ)能電站的投資費(fèi)用近似代替固定資產(chǎn)原值，表示為

COM.s=Cinv.sfOM.s

(8)

式中fOM,s為儲(chǔ)能的年運(yùn)行維護(hù)費(fèi)率，通?？扇?%。

儲(chǔ)能的充放電量損耗表示為

CLoss.s=e(1-ηs)Lcyc_yearWs

(9)

式中：e為電價(jià)；ηs表示儲(chǔ)能電站充放電循環(huán)1次的效率。通常充放電1次，變流器的效率大約為95%，電池的效率大約為90%，整體的充放電效率一般不超過(guò)82%～85%。

2.1.2 網(wǎng)絡(luò)損耗成本

儲(chǔ)能在充電和放電時(shí)功率流向不同，由此而產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)損耗也不同，網(wǎng)絡(luò)損耗成本的計(jì)算如式(10)所示。

(10)

式中Ploss,net,t為典型日各時(shí)刻電網(wǎng)的功率損耗，可由潮流計(jì)算得到；et為各時(shí)刻電價(jià)；floss為網(wǎng)損修正系數(shù)。

通常，用于輸電網(wǎng)分析的潮流計(jì)算模型中會(huì)將負(fù)荷等值到變電站的110 kV側(cè)，因此潮流計(jì)算所得的網(wǎng)損不能完全反映電網(wǎng)全部的技術(shù)線損情況。為了更準(zhǔn)確地反映儲(chǔ)能布放位置不同對(duì)充電和放電時(shí)網(wǎng)絡(luò)損耗的影響，需要修正這種因網(wǎng)絡(luò)等值而產(chǎn)生的網(wǎng)損計(jì)算結(jié)果的偏差。對(duì)于沒有詳細(xì)模擬110 kV及以下電壓等級(jí)的輸電網(wǎng)模型來(lái)說(shuō)，修正系數(shù)floss表示為

(11)

式中Ploss.110 kV_表示110 kV及以下電壓等級(jí)技術(shù)線損在總技術(shù)線損中所占的比例。

2.1.3 棄風(fēng)成本

棄風(fēng)成本Closs,w包括兩部分，一部分是由于系統(tǒng)調(diào)峰能力不足引起的棄風(fēng)，另一部分是因風(fēng)電送出通道的阻塞引起的棄風(fēng)：

(12)

式中：CQF為單位棄風(fēng)電量成本；PTQF,t為t時(shí)刻受調(diào)峰約束的棄風(fēng)功率；PNQF,t為t時(shí)刻受網(wǎng)絡(luò)阻塞約束的棄風(fēng)功率。

2.2 約束條件

2.2.1 運(yùn)行約束

主要包括功率平衡約束、節(jié)點(diǎn)電壓約束、線路功率約束和機(jī)組出力約束。

(1)功率平衡約束。

儲(chǔ)能放電時(shí)的功率平衡約束

(13)

儲(chǔ)能充電時(shí)的功率平衡約束

(14)

式中：PGi和QGi分別為節(jié)點(diǎn)i處電源(含風(fēng)電機(jī)組)的有功和無(wú)功出力；Psi為節(jié)點(diǎn)i處儲(chǔ)能充放電功率；PLi和QLi分別為節(jié)點(diǎn)i的有功負(fù)荷和無(wú)功負(fù)荷；Ui為節(jié)點(diǎn)i的電壓；Gij、Bij和θij分別為節(jié)點(diǎn)i和j之間的電導(dǎo)、電納和相角差。

(2)節(jié)點(diǎn)電壓約束

Ui,min≤Ui≤Ui,max

(15)

式中Ui,min、Ui,max分別為節(jié)點(diǎn)i的電壓上下限。

(3)線路輸送容量約束

Pi-j≤Pi-j,max

(16)

式中Pi-j、Pi-j,max分別表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間線路的功率及其上限。

(4)機(jī)組出力約束

PGi,min≤PGi≤PGi,max

(17)

式中PGi,min和PGi,max表示第i臺(tái)發(fā)電機(jī)組的最小和最大技術(shù)出力。

2.2.2 儲(chǔ)能裝置約束

(1)充放電量平衡。研究中采用上一節(jié)提出的恒功率充放電策略2，即認(rèn)為儲(chǔ)能按照調(diào)度指令以日為周期進(jìn)行充放電，并以相同的功率在低谷時(shí)段充電和在高峰時(shí)段放電，充放電的時(shí)間是相同的。在這種假設(shè)條件下，儲(chǔ)能的充放電電量平衡約束是自然滿足的。

(2)布點(diǎn)數(shù)量和單點(diǎn)容量上下限約束?？紤]系統(tǒng)中適合安裝儲(chǔ)能裝置的地點(diǎn)有限，且儲(chǔ)能電站容量不宜過(guò)小和過(guò)大。因此儲(chǔ)能的布點(diǎn)數(shù)量和單個(gè)儲(chǔ)能裝置的容量應(yīng)滿足一定的約束：

Ns·min≤Ns≤Ns·max

(18)

Ps·min≤Ps·n≤Ps·minn=1，2，3，…Ns

(19)

式中：Ns表示儲(chǔ)能布點(diǎn)的數(shù)量；Ps.n為第n個(gè)節(jié)點(diǎn)布置的儲(chǔ)能電站容量。

3 模型的求解

采用遺傳算法對(duì)儲(chǔ)能容量和布點(diǎn)優(yōu)化問題進(jìn)行求解。流程如圖2所示，主要步驟如下。

3.1 設(shè)定儲(chǔ)能電站備選站點(diǎn)

在電網(wǎng)中選擇m個(gè)儲(chǔ)能電站備選點(diǎn)，儲(chǔ)能電站的單組容量為Ps0，最大組數(shù)為k。則儲(chǔ)能電站的容量和布點(diǎn)方案可用變量X表示，X={x1,x2,……,xm}，xi=0表示該點(diǎn)沒有儲(chǔ)能設(shè)備，xi=1表示該點(diǎn)裝設(shè)1組儲(chǔ)能設(shè)備，以此類推。

3.2 數(shù)據(jù)輸入

(1)輸入儲(chǔ)能站的建設(shè)成本、運(yùn)行成本等參數(shù)；(2)輸入典型日/周/年風(fēng)電出力曲線、外送功率曲線、負(fù)荷曲線以及常規(guī)機(jī)組出力安排基本計(jì)劃；(3)輸入網(wǎng)架數(shù)據(jù)，包括線路、變壓器等；(4)輸入網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵斷面的定義及其功率限額；(5)設(shè)定遺傳算法最大進(jìn)化代數(shù)。

3.3 構(gòu)建方案評(píng)價(jià)子函數(shù)

構(gòu)建儲(chǔ)能方案的評(píng)價(jià)子函數(shù)C=F(X)，該評(píng)價(jià)函數(shù)即為優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)，X表示儲(chǔ)能的容量和布點(diǎn)方案。步驟如下：

(1)由輸入儲(chǔ)能方案及其他負(fù)荷、發(fā)電數(shù)據(jù)，構(gòu)建各個(gè)時(shí)刻的直流潮流計(jì)算數(shù)據(jù)；

(2)執(zhí)行近似考慮網(wǎng)絡(luò)損耗的直流潮流計(jì)算(將損耗分?jǐn)傇谥穬啥斯?jié)點(diǎn)上)；

(3)如果平衡機(jī)出力越限，則將其越限功率差額在指定機(jī)群內(nèi)進(jìn)行分擔(dān)，若其機(jī)組已無(wú)調(diào)整空間，則將越限功率偏差認(rèn)定為調(diào)峰不足功率；

(4)如果風(fēng)電外送斷面功率超過(guò)限值，則在指定風(fēng)電場(chǎng)采取棄風(fēng)措施；

(5)重復(fù)進(jìn)行(2)、(3)、(4)，直至直流潮流收斂；

(6)記錄該儲(chǔ)能方案下各個(gè)時(shí)刻的調(diào)峰不足棄風(fēng)功率以及由于網(wǎng)絡(luò)阻塞產(chǎn)生的棄風(fēng)功率；

(7)由式(2)計(jì)算評(píng)價(jià)函數(shù)C=F(X)。

3.4 采用遺傳算法求解該優(yōu)化問題

主要步驟為：

(1)隨機(jī)生成第1代個(gè)體，對(duì)每個(gè)個(gè)體計(jì)算其評(píng)價(jià)函數(shù)C=F(X)；

(2)對(duì)個(gè)體進(jìn)行隨機(jī)排序；

(3)相鄰個(gè)體兩兩進(jìn)行交叉，形成新個(gè)體，并對(duì)新個(gè)體計(jì)算評(píng)價(jià)函數(shù)值；

(4)對(duì)隨機(jī)選擇個(gè)體進(jìn)行隨機(jī)染色體位置隨機(jī)變異，新個(gè)體計(jì)算評(píng)價(jià)函數(shù)值；

(5)在新的個(gè)體與原父輩個(gè)體組成的集合中進(jìn)行篩選，刪除劣質(zhì)個(gè)體，保持每一代個(gè)體總數(shù)不變；

(6)重復(fù)執(zhí)行(2)、(3)、(4)、(5)，直至達(dá)到最大進(jìn)化代數(shù)。

圖2 儲(chǔ)能容量和布點(diǎn)優(yōu)化模型求解流程圖Fig.2 Solution process of energy storage and location optimization model

4 算例分析

以IEEE RTS79系統(tǒng)為例對(duì)上述模型和求解方法進(jìn)行驗(yàn)證。為使算例系統(tǒng)更符合研究場(chǎng)景，在算例系統(tǒng)中接入了400 MW的風(fēng)電場(chǎng)，其中節(jié)點(diǎn)17和節(jié)點(diǎn)18各接入200 MW風(fēng)電。為驗(yàn)證所提方法對(duì)解決風(fēng)電送出通道網(wǎng)絡(luò)阻塞問題的有效性，假設(shè)節(jié)點(diǎn)17處風(fēng)電場(chǎng)匯集站容量為135 MVA。網(wǎng)絡(luò)接線圖及風(fēng)電場(chǎng)接入位置見圖3，機(jī)組類型及其出力限值如表1所示。

IEEE RTS79算例系統(tǒng)提供了年負(fù)荷特性，風(fēng)電出力特性參考我國(guó)甘肅某風(fēng)電場(chǎng)2013年實(shí)測(cè)出力數(shù)據(jù)。系統(tǒng)調(diào)峰壓力最大日的等效負(fù)荷曲線如圖4所示。

圖3 IEEE-RTS79系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Structure of IEEE RTS79 system表1 常規(guī)發(fā)電機(jī)組出力限值Table 1 Output limit of conventional generators

MW

選擇風(fēng)電場(chǎng)送出端(節(jié)點(diǎn)17、18)以及負(fù)荷集中的樞紐變電站(節(jié)點(diǎn)9、10、19)為儲(chǔ)能電站備選點(diǎn)，設(shè)定儲(chǔ)能裝置單組容量為10 MW，最大組數(shù)為4組，采用本文所提出的恒功率充電策略2，恒功率持續(xù)運(yùn)行時(shí)間為3 h。充電策略如圖5所示。

圖4 調(diào)峰壓力最大日負(fù)荷曲線Fig.4 Daily load curve with the maximum peak regulation pressure

圖5 儲(chǔ)能充放電策略Fig.5 Charging and discharging strategy of energy storage

利用所提優(yōu)化模型對(duì)儲(chǔ)能的容量和布局進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。對(duì)算例系統(tǒng)而言，若按風(fēng)電平均上網(wǎng)電價(jià)0.56元/( kW·h)計(jì)算棄風(fēng)電量損失，則安裝儲(chǔ)能以減少棄風(fēng)是不經(jīng)濟(jì)的?？紤]到風(fēng)力發(fā)電過(guò)程可近似認(rèn)為沒有碳排放，因此考慮風(fēng)電的碳減排效益后棄風(fēng)損失約為0.65元/( kW·h)[15]，對(duì)儲(chǔ)能容量和布點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。篩選最優(yōu)的3個(gè)方案如表2所示。

由計(jì)算結(jié)果可以看出，典型日下，無(wú)儲(chǔ)能時(shí)系統(tǒng)總棄風(fēng)率為4.72%，其中由于風(fēng)電送出通道受阻引起的棄風(fēng)率為2.5%，由于調(diào)峰能力不足引起的棄風(fēng)率為2.21%。根據(jù)優(yōu)化計(jì)算結(jié)果，需要裝設(shè)40 MW儲(chǔ)能設(shè)備，其中風(fēng)電送出端的節(jié)點(diǎn)17和負(fù)荷中心的節(jié)點(diǎn)10各裝20 MW。在選定的儲(chǔ)能充放電策略下，算例系統(tǒng)的棄風(fēng)率降至1.78%，減少了62.3%的棄風(fēng)電量，其中網(wǎng)絡(luò)受阻引起的棄風(fēng)率降至1.07%，調(diào)峰限制引起的棄風(fēng)率降至0.71%。

表2 儲(chǔ)能優(yōu)化配置方案

Table 2 Optimization configuration scheme of energy storage

由于考慮了通道輸電能力對(duì)風(fēng)電送出的限制，在風(fēng)電送出通道的送端加裝儲(chǔ)能設(shè)備，在風(fēng)電出力高峰時(shí)充電，在風(fēng)電出力較低時(shí)放電，通過(guò)對(duì)儲(chǔ)能位置的優(yōu)化既能緩解系統(tǒng)調(diào)峰能力不足引起的棄風(fēng)問題，又能兼顧風(fēng)電送出通道的阻塞問題。

5 結(jié) 論

針對(duì)大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)地區(qū)調(diào)峰能力不足引起大量棄風(fēng)問題，本文提出采用大容量電池儲(chǔ)能技術(shù)的“削峰填谷”功能提高系統(tǒng)調(diào)峰能力減少棄風(fēng)損失的3種實(shí)用的充放電策略?；谒岢龅膬?chǔ)能的恒功率充放電策略研究了儲(chǔ)能電站容量和布點(diǎn)的優(yōu)化方法。該方法既考慮了系統(tǒng)調(diào)峰能力不足引起的棄風(fēng)，又能兼顧風(fēng)電送出通道阻塞引起的棄風(fēng)損失。結(jié)合我國(guó)甘肅實(shí)際風(fēng)電出力特性對(duì)IEEE RTS79系統(tǒng)進(jìn)行儲(chǔ)能布局優(yōu)化分析，驗(yàn)證了方法的有效性。隨著大容量?jī)?chǔ)能技術(shù)的進(jìn)一步完善，儲(chǔ)能電站投資費(fèi)用將進(jìn)一步降低，應(yīng)用該方法能夠?yàn)榻鉀Q大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)地區(qū)的棄風(fēng)問題提供技術(shù)解決方案。

[1]李軍徽.抑制風(fēng)電對(duì)電網(wǎng)影響的儲(chǔ)能系統(tǒng)優(yōu)化配置及控制研究[D].北京：華北電力大學(xué), 2012. LI Junhui. Research on the optimaland control of energy storage system to reduced the effect of wind power on the grid[D]. Beijing: North China Electric Power University, 2012.

[2]張寧，周天睿，段長(zhǎng)剛，等.大規(guī)模風(fēng)電接入對(duì)電力系統(tǒng)調(diào)峰的影響[J].電網(wǎng)技術(shù)，2010，34(1)：152-158. ZHANG Ning，ZHOU Tianrui，DUAN Changgang，et al.Impact of large-scale wind farm connecting with power grid on peak load regulation demand[J].Power System Technology，2010，34(1)：152-158.

[3]朱凌志，陳寧，韓華玲.風(fēng)電消納關(guān)鍵問題及應(yīng)對(duì)措施分析[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2011，35(22)：29-34. ZHU Lingzhi，CHEN Ning，HAN Hualing.Key problems and solutions of wind power accommodation[J].Automation of Electric Power，2011，35(22)：29-34.

[4]胡娟，楊水麗，侯朝勇，等.規(guī)?；瘍?chǔ)能技術(shù)典型示范應(yīng)用的現(xiàn)狀分析與啟示.電網(wǎng)技術(shù)，2015，39(4)：879-885. HU Juan，YANG Shuili，HOU Chaoyong，et al.Present condition analysis on typical demonstration application of large-scale energy storage technology and its enlightenment[J].Power System Technology，2015，39(4)：879-885.

[5]許守平，李相俊，惠東.大規(guī)模電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀及示范應(yīng)用綜述[J].電力建設(shè)，2013，34(7)：73-80. XU Shouping，LI Xiangjun，HUI Dong.A review of developent and demonstration application of large-scale electrochemical energy storage[J].Electric Power Construction，2013，34(7)：73-80.

[6]王承民，孫偉卿，衣濤，等.智能電網(wǎng)中儲(chǔ)能技術(shù)應(yīng)用規(guī)劃及其效益評(píng)估方法綜述[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2013，33(7)：33-41. WANG Chengmin，SUN Weiqing，YI Tao，et al.Review on energy wtorage application planning and benefit evaluation methods in smart grid[J].Proceedings of the CSEE，2013，33(7)：33-41.

[7]王成山，于波，肖峻，等.平滑可再生能源發(fā)電系統(tǒng)輸出波動(dòng)的儲(chǔ)能系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化方法[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2012，32(16)：1-8. WANG Chengshan，YU Bo，XIAO Jun，et al.Sizing of Energy Storage Systems for Output Smoothing of Renewable Energy Systems[J].Proceedings of the CSEE，2012，32(16)：1-8.

[8]廖強(qiáng)強(qiáng)，陸宇東，周國(guó)定，等.基于削峰填谷的鈉硫電池儲(chǔ)能系統(tǒng)技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析[J].電力建設(shè)，2014，35(4)：111-115. LIAO Qiangqiang，LU Yudong，ZHOU Guoding，et al.Technical and economic analysis on NaS battery energy storage system based on peak shaving[J].Electric Power Construction，2014，35(4)：111-115.

[9]鄭樂，胡偉，陸秋瑜，等.儲(chǔ)能系統(tǒng)用于提高風(fēng)電接入的規(guī)劃和運(yùn)行綜合優(yōu)化模型[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2014，34(16)：2533-2543. ZHENG Le，HU Wei，LU Qiuyu，et al.Research on planning and operation model for energy storage system to optimize wind power integration[J].Proceedings of the CSEE，2014，34(16)：2533-2543.

[10]修曉青，李建林，惠東.用于電網(wǎng)削峰填谷的儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置及經(jīng)濟(jì)性評(píng)估[J].電力建設(shè)，2013，34(2)：1-5. XIU Xiaoqing，LI Jianlin，HUI Dong.Capacity configuration and economic evaluation of energy storage system for grid peak load shifting[J].Electric Power Construction，2013，34(2)：1-5.

[11]嚴(yán)干貴，馮曉東，李軍徽，等.用于松弛調(diào)峰瓶頸的儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置方法[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2012，32(28)：27-35. YAN Gangui，F(xiàn)ENG Xiaodong，LI Junhui，et al.Optimization of energy storage system capacity for relaxing peak load regulation bottlenecks[J].Proceedings of the CSEE，2012，32(28)：27-35.

[12]唐文左，梁文舉，崔榮，等.配電網(wǎng)中分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)的優(yōu)化配置方法[J].電力建設(shè)，2015，36(4)：38-45. TANG Wenzuo，LIANG Wenju，CUI Rong，et al.Optimal allocation method of distributed energy storage system in distribution network[J].Electric Power Construction，2015，36(4)：38-45.

[13]靳文濤，馬會(huì)萌，謝志佳.電池儲(chǔ)能系統(tǒng)平滑風(fēng)電功率控制策略[J].電力建設(shè)，2012，33(7)：7-11. JIN Wentao，MA Huimeng，XIE Zhijia.Wind power smoothing control strategy of battery energy storage system[J].Electric Power Construction，2012，33(7)：7-11.

[14]陳滿，陸志剛，劉怡，等.電池儲(chǔ)能系統(tǒng)恒功率削峰填谷優(yōu)化策略研究[J].電網(wǎng)技術(shù)，2012，36(9)：232-237. CHEN Man，LU Zhigang，LIU Yi，et al.Research on optimal peak load shifting strategy of battery energy storage system operated in constant power mode[J].Power System Technology，2012，36(9)：232-237.

[15]段建民，王志新，王承民，等.考慮碳減排效益的可再生電源規(guī)劃[J].電網(wǎng)技術(shù)，2015，39(1)：11-15. DUAN Jianmin, WANG Zhixin, WANG Chengmin，et al. Renewable power planning considering carbon emission reduction benefits[J].Power System Technology，2015，39(1)：11-15.

(編輯 劉文瑩 )

Study on Energy Storage Capacity and Layout Optimization by Reducing Wind Power Curtailment Loss

WU Junling, ZHANG Yantao, QIN Xiaohui, LIANG Caihao

(China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China)

According to the wind power curtailment problem caused by the shortage of peak regulation capacity of power system with large-scale wind power integration in China, this paper proposes the charging and discharging strategy of energy storage battery with large capacity to improve the peak regulation capacity and reduce the wind power curtailment loss. Based on the proposed energy storage constant power charging and discharging strategy, we establish a mathematical model for capacity and layout optimization of energy storage power plants, and adopt genetic algorithm to solve the model. This model takes the minimum total costs as optimization objectives including the investment and operation costs of energy storage power plant, network loss, and the sum of wind power curtailment caused by the shortage of peak regulation capacity and wind power channel blocking.It also considers the benefits resuled from the electricity price gap between peak and valley periods and the benefits of carbon emission reduction of wind power, and meets the security operation constraints of power grid as well. Finally, we use IEEE RTS79 system to analyze the layout optimization of energy storage and verify the effectiveness of the method. The application of this method can provide technical solution scheme for the wind power curtailment problem in the area of large-scale wind power integration.

wind power curtailment; battery energy storage; optimization; genetic algorithm

國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目 (XT71-13-032)

TM 721

A

1000-7229(2016)06-0024-07

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.06.004

2016-04-01

吳俊玲(1978)，女，碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)殡娋W(wǎng)規(guī)劃、電力系統(tǒng)分析及新能源發(fā)展；

張彥濤(1980)，男，碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)殡娋W(wǎng)規(guī)劃、電力系統(tǒng)分析及全球能源互聯(lián)網(wǎng)；

秦曉輝(1979)，男，博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)殡娋W(wǎng)規(guī)劃、電力系統(tǒng)分析、半波長(zhǎng)輸電技術(shù)；

梁才浩(1978)，男，博士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)殡娋W(wǎng)規(guī)劃、新能源發(fā)展及全球能源互聯(lián)網(wǎng)。