儲能技術(shù)負(fù)荷跟蹤服務(wù)及其價(jià)值評估

俞　磊, 陳金鋒

(國網(wǎng)浙江省電力公司杭州供電公司 變電運(yùn)維室, 浙江 杭州　310000)

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儲能技術(shù)負(fù)荷跟蹤服務(wù)及其價(jià)值評估

俞磊, 陳金鋒

(國網(wǎng)浙江省電力公司杭州供電公司 變電運(yùn)維室, 浙江 杭州310000)

研究了智能電網(wǎng)中儲能技術(shù)提供的負(fù)荷跟蹤服務(wù),結(jié)合儲能設(shè)備提供服務(wù)時(shí)充放電電量服從Laplace分布的特征,給出了儲能充放電模型,并基于非序貫Monte Carlo方法給出了提供負(fù)荷跟蹤服務(wù)的價(jià)值評估方法.

儲能技術(shù); Monte Carlo方法; 價(jià)值評估

智能電網(wǎng)中的儲能技術(shù)被稱為電力產(chǎn)業(yè)的第6價(jià)值鏈和21世紀(jì)電力產(chǎn)業(yè)的新經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn),儲能技術(shù)迅猛發(fā)展并在智能電網(wǎng)中的大規(guī)模應(yīng)用成為必然趨勢.基于儲能技術(shù)可提供的負(fù)荷跟蹤服務(wù),如何有效評估儲能服務(wù)的價(jià)值,對儲能技術(shù)的開發(fā)和大規(guī)模應(yīng)用有著較強(qiáng)的推動(dòng)作用[1-2].

1　儲能提供負(fù)荷跟蹤服務(wù)的分析

提供負(fù)荷跟蹤服務(wù)的儲能充放電過程具有連續(xù)性,在電網(wǎng)正常時(shí)刻,提供負(fù)荷跟蹤服務(wù),通過儲能的充放電來彌補(bǔ)短期負(fù)荷預(yù)測的誤差,使電網(wǎng)的供需達(dá)到平衡.圖1為儲能提供負(fù)荷跟蹤和緊急備用服務(wù)充放電示意.圖1中,從t0開始,儲能不斷地充放電,以滿足負(fù)荷跟蹤的要求.

圖1　儲能提供負(fù)荷跟蹤服務(wù)充放電示意

2　儲能的充放電模型及其價(jià)值評估

為了簡化分析和突出本文的重點(diǎn),本文只關(guān)注儲能設(shè)備在每個(gè)階段的充放電電量、充放電功率和每個(gè)狀態(tài)下儲能的荷電狀態(tài)(state of charge,SOC),以及儲能的充放電能量和功率方面的約束條件.雖然提供不同服務(wù)的儲能設(shè)備的具體充放電過程存在一定的差異,但是均可以采用每個(gè)時(shí)間段的荷電狀態(tài)變化來描述儲能的充放電過程.本文重點(diǎn)分析提供負(fù)荷跟蹤服務(wù)的價(jià)值.

儲能設(shè)備某一時(shí)刻的荷電狀態(tài)為:

(1)

式中:Si——第i階段末儲能的SOC值;

Si+1——下一階段末儲能的SOC值;

Ci——儲能充電量;

Di——儲能放電量;

α,β——充放電效率;

2.1 腦血流量以及微血管的改變 糖尿病患者腦部血流量相比正常同齡人為低。長期高血糖狀態(tài)可造成大中動(dòng)脈粥樣硬化狹窄以及小血管變細(xì)，導(dǎo)致腦局部血流量減少，進(jìn)一步加重小血管病變，促進(jìn)了LA的形成［3-4］。

η——儲能的能量儲存效率.

儲能需要同時(shí)滿足功率和容量的約束.所謂儲能的容量是指電池在滿電的情況下對外放電,直到電池達(dá)到自身的臨界電壓下限為止所放出的所有電量.對于不同種類的電池,其電池容量會(huì)有不同,一般用C代表電池容量,單位為Ah或Wh.同時(shí),儲能系統(tǒng)的充放電深度與儲能系統(tǒng)的壽命有直接的關(guān)系,過大或過小都不利于儲能系統(tǒng)的使用,因此放電深度應(yīng)保持在一個(gè)合理的范圍內(nèi),一般為0.6～0.7.所謂儲能的功率約束是指儲能充放電功率存在極限.通常儲能的約束條件可描述為:

(2)

式中:Smax,Smin——儲能SOC的上下限;

Pmax,Pmin——儲能的最大和最小充放電功率.

儲能充放電過程存在著損耗,效率在70%～90%,為此需要將儲能充放電過程的損耗計(jì)算在內(nèi).儲能的損耗主要通過內(nèi)阻的形式表示.儲能系統(tǒng)內(nèi)阻可分為歐姆內(nèi)阻與極化內(nèi)阻兩部分,其中歐姆內(nèi)阻是儲能系統(tǒng)內(nèi)部硬件自身的電阻,一般認(rèn)為不變;極化內(nèi)阻與儲能系統(tǒng)內(nèi)離子的濃度有直接的關(guān)系,小電流經(jīng)過電池時(shí),極化電阻較小,大電流經(jīng)過時(shí),極化電阻較大.通常而言,儲能的充放電過程對儲能中離子的影響不同,為此儲能系統(tǒng)的充放電過程效率也會(huì)不同,但就本文而言,假設(shè)充放電效率相等是合理的,儲能的充放電效率α和β相等,且將儲能的充放電過程描述為荷電狀態(tài)變化過程,并采用ΔS表示,則式(1)可以簡化為:

(3)

電網(wǎng)故障發(fā)生的時(shí)間具有隨機(jī)性,儲能的充放電過程具有隨需而變的特點(diǎn),儲能設(shè)備的SOC值無法用數(shù)學(xué)公式準(zhǔn)確描述,因此確定儲能設(shè)備的SOC值對于評估儲能的價(jià)值具有重要意義.文獻(xiàn)[3]采用負(fù)荷預(yù)測、間歇性電源出力預(yù)測逐個(gè)時(shí)間序列確定儲能的充放電過程,最終確定儲能的SOC值.然而在目前研究條件下,電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測、間歇性能源出力預(yù)測算法得出的結(jié)果與實(shí)際值存在不可忽視的誤差,通過電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測、間歇性能源出力預(yù)測得出的充放電過程具有很大的不確定性,也無法判斷具體的準(zhǔn)確程度;同時(shí),在每5 min作為一個(gè)時(shí)間段的情況下,計(jì)算量大,計(jì)算較復(fù)雜.文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[4]通過分析BPA(Bonneville Power Administration)數(shù)據(jù)得出,短期時(shí)間尺度(10 min,5 min)內(nèi)的預(yù)測負(fù)荷與配電網(wǎng)實(shí)際負(fù)荷之間的不平衡量服從Laplace分布.提供負(fù)荷跟蹤服務(wù)的儲能設(shè)備可以平滑這種負(fù)荷的不平衡量,因此可假設(shè)提供負(fù)荷跟蹤服務(wù)的儲能設(shè)備的充放電量服從Laplace分布.Laplace分布的函數(shù)表達(dá)式為:

(4)

式中:μ——位置參數(shù);

b——尺度參數(shù).

Laplace分布的概率密度函數(shù)與正態(tài)分布概率密度函數(shù)相似,但正態(tài)分布是用相對于μ平均值的差的平方來表示,而Laplace概率密度用相對于平均值的差的絕對值來表示,因此Laplace分布的尾部比正態(tài)分布更平坦.有文獻(xiàn)表明,Laplace分布更適合描述預(yù)測負(fù)荷與實(shí)際負(fù)荷之間的不平衡量[5].儲能任意時(shí)刻的荷電狀態(tài)可以通過模擬充放電過程得到.任意時(shí)刻儲能的SOC值可以表示為:

(5)

式中:St——待求t時(shí)刻的儲能SOC值;

n——時(shí)長為t的時(shí)間間隔內(nèi)儲能設(shè)備的充放電過程次數(shù).

本文假設(shè)每個(gè)過程內(nèi)儲能充放電功率保持恒定不變,并假設(shè)在t時(shí)間段內(nèi)儲能的充放電狀態(tài)不變.St可通過采用非序貫Monte Carlo方法抽樣每個(gè)時(shí)間段內(nèi)儲能的荷電狀態(tài)變化量Si獲得.假設(shè)時(shí)間t可分為時(shí)間間隔為τ(τ取值為5 min)的n個(gè)過程,由于隨機(jī)變量取值均勻分布,所以概率統(tǒng)一取值1/n.在每個(gè)過程內(nèi)儲能的充放電量可由式(6)描述的(μ,b)為參數(shù)的Laplace分布的隨機(jī)數(shù)結(jié)合儲能設(shè)備的充放電功率約束得到.

(6)

式中:x——抽樣得到的滿足Laplace分布的隨機(jī)變量;

u——區(qū)間(-0.5,0.5)上服從均勻分布的隨機(jī)變量.

在每次Monte Carlo抽樣過程中,ΔSi的取值為:

(7)

由式(6)得到的隨機(jī)變量x不一定滿足儲能的容量和荷電狀態(tài)的約束,為此需采用式(7)進(jìn)行修正.采用非序貫Monte Carlo方法運(yùn)用式(6)連續(xù)抽樣n次,即可得到每個(gè)過程的充放電量x,再用式(7)將x值修正成需要的ΔSi,代入式(5)計(jì)算出狀態(tài)末儲能荷電狀態(tài)值Si,最終得到儲能t時(shí)刻的荷電狀態(tài)值St.

2.2儲能提供負(fù)荷跟蹤的價(jià)值評估

目前我國尚未頒布儲能參與電網(wǎng)輔助市場服務(wù)的定價(jià)機(jī)制.美國于2011年推出的755法案(Order 755:Frequency regulation compensation in the organized wholesale power markets)規(guī)定了儲能參與電網(wǎng)的輔助服務(wù)并獲得收益的問題.對于提供負(fù)荷跟蹤服務(wù)的儲能設(shè)備,按照儲能的服務(wù)形式,需考慮配電網(wǎng)正常供電狀態(tài)下,儲能提供負(fù)荷跟蹤服務(wù)的租賃價(jià)格.儲能提供負(fù)荷跟蹤服務(wù)的收益目前尚無官方文件規(guī)定.在實(shí)際應(yīng)用中,調(diào)節(jié)量、調(diào)節(jié)精度和調(diào)節(jié)速率是考核輔助服務(wù)收益的重要指標(biāo).本文假設(shè)儲能參與電網(wǎng)的輔助服務(wù)對應(yīng)一個(gè)固定的租賃價(jià)格[6].

假設(shè)配電網(wǎng)安裝的儲能提供負(fù)荷跟蹤服務(wù)采用的是租賃形式,則:

V1=PDT

(8)

式中:P——儲能的功率,MW;

D——每兆瓦儲能的租賃價(jià)格;

T——年均租賃時(shí)間.

對于提供分時(shí)段共享儲能服務(wù)的儲能設(shè)備,儲能的價(jià)值評估較復(fù)雜,涉及儲能的所有權(quán)和控制策略.對于提供此類服務(wù)的儲能設(shè)備,價(jià)值評估可通過評估儲能在各時(shí)段的價(jià)值得到儲能的總價(jià)值,即:

(9)

式中:Vi——i時(shí)段儲能的價(jià)值;

n——儲能的時(shí)段數(shù).

在不同的時(shí)段,依據(jù)儲能提供的服務(wù)的不同,Vi的計(jì)算方法也不同.Vi的計(jì)算公式需要依據(jù)儲能的服務(wù)價(jià)值和約定費(fèi)率計(jì)算.

3　結(jié)　語

本文應(yīng)用Laplace方法描述了儲能設(shè)備的充放電過程.基于非序貫Monte Carlo方法給出了提供負(fù)荷跟蹤服務(wù)的價(jià)值評估方法.通過價(jià)值評估結(jié)果表明,合理設(shè)計(jì)儲能的應(yīng)用方式,可以提高儲能的價(jià)值,促進(jìn)儲能技術(shù)的發(fā)展.

[1]STANLEY W.History,evolution,and future status of energy storage[J].Proceedings of the IEEE,2012(13):1 518-1 534.

[2]BRUCE D,HARESH K,JEAN M T.Electric energy storage for the grid:a battery of choices[J].Science,2011(8):928-935.

[3]楊裕生,程杰,曹高萍.規(guī)?；瘍δ苎b置經(jīng)濟(jì)效益的判據(jù)[J].電池,2011(1):19-21.

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(編輯胡小萍)

Energy Storage Technology Load TrackingService and Its Value Assessment

YU Lei, CHEN Jinfeng

(Transforming and Maintenance Section, Hangzhou Power Supply Corporation, Zhejiang Electric Power Corp., State Grid, Hangzhou310000, China)

The energy storage technology in the smart grid to provide load tracking service is studied in combination with energy storage devices which provide service charge and discharge power to obey the Laplace distribution characteristics,energy storage charge.A discharge model is given based on the basis of the sequential Monte Carlo method with load value assessment method of tracking service.

energy storage technology; monte carlo; value assessment

10.3969/j.issn.1006-4729.2016.03.018

2015-12-28

簡介：俞磊(1983-),男,碩士,工程師,浙江杭州人.主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)的運(yùn)行與維護(hù).E-mail:13958115453@139.com.

TM176;F426.61

A

1006-4729(2016)03-0293-03