含鈉硫電池儲能系統(tǒng)的微網(wǎng)多時間尺度能量管理策略

謝偉，李官軍，方陳，張宇，劉宇，楊蘋

（1.國網(wǎng)上海市電力公司電力科學研究院，上海 200437；2.中國電力科學研究院，江蘇南京 210003；3.上海電氣鈉硫儲能技術有限公司，上海 201815；4.廣東省綠色能源技術重點實驗室，廣東廣州 510640）

含鈉硫電池儲能系統(tǒng)的微網(wǎng)多時間尺度能量管理策略

謝偉1，李官軍2，方陳1，張宇1，劉宇3，楊蘋4

（1.國網(wǎng)上海市電力公司電力科學研究院，上海 200437；2.中國電力科學研究院，江蘇南京 210003；3.上海電氣鈉硫儲能技術有限公司，上海 201815；4.廣東省綠色能源技術重點實驗室，廣東廣州 510640）

針對包含鈉硫電池儲能系統(tǒng)的微電網(wǎng)，文中以微網(wǎng)運行成本最小化為目標，同時考慮鈉硫電池的荷電狀態(tài)和使用壽命，提出一種針對含鈉硫電池儲能系統(tǒng)微網(wǎng)的多時間尺度能量管理策略，分別對微網(wǎng)能量管理策略的日前調(diào)度和實時調(diào)度進行建模。最后以一個微網(wǎng)系統(tǒng)作為算例，通過日前調(diào)度結(jié)果和實時調(diào)度結(jié)果的比較分析可知，多時間尺度的能量管理策略可提高微電網(wǎng)運行效益，而實時調(diào)度計劃基于超短期功率預測，可對日前調(diào)度計劃進行較大程度的修正，保證微電網(wǎng)的經(jīng)濟優(yōu)化運行。

鈉硫電池儲能；微電網(wǎng)；多時間尺度能量管理

近年來，隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，人們對電能需求與日劇增，而分布式發(fā)電技術以其高能源利用率、清潔性和經(jīng)濟性得到廣泛的關注，成為新能源利用的主要形式，但是由于其具有隨機性、波動性和間歇性等特點，分布式電源的大規(guī)模并網(wǎng)運行會給電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行帶來不利影響，給電網(wǎng)規(guī)劃和能量的調(diào)度管理帶來巨大的挑戰(zhàn)[1-2]。

作為分布式發(fā)電的技術支持，微電網(wǎng)受到同樣的關注。微電網(wǎng)系統(tǒng)將分布式電源，負荷，儲能系統(tǒng)及其控制系統(tǒng)結(jié)合在一起，形成一個小型的電力系統(tǒng)。微電網(wǎng)和大電網(wǎng)可以互為支撐，同時微電網(wǎng)的靈活性使其既能夠聯(lián)網(wǎng)運行又可孤島運行，保障供電可靠性[3-5]。

可再生能源具有隨機性、間歇性和不確定性，必須借助儲能技術實現(xiàn)其在電網(wǎng)中的安全平穩(wěn)地有效使用[6-9]。各類電池儲能中，從功率提供能力、能量效率、安裝成本、額定功率放電能力、安裝場地要求、維護要求等多因素綜合考慮，鈉硫電池的總體特性最適合大規(guī)模儲能系統(tǒng)應用。鈉硫電池具有能量密度高、運行壽命長、維護成本低以及突出的超載脈沖功率輸出特性和快速的動態(tài)特性等特點[10-12]。

微電網(wǎng)能量管理技術是基于微電網(wǎng)的電源、負荷組成和環(huán)境資源數(shù)據(jù)，在微電網(wǎng)穩(wěn)定可靠運行的基礎上，以微電網(wǎng)運行效益最大化為目標，制定合理的能量管理控制策略的關鍵技術[13-14]。考慮到分布式電源和負荷在不同精度下的預測結(jié)果，多時間尺度的微網(wǎng)能源管理策略分為日前調(diào)度和實時調(diào)度[11，15]?，F(xiàn)有研究對儲能的折損費用處理比較粗略，文獻[16-17]忽略了儲能電池的折損費用，而文獻[18-19]則考慮了通用化的儲能經(jīng)濟模型，未能考慮鈉硫電池的具體特性。

本文以微網(wǎng)運行成本最小化為目標，同時考慮鈉硫電池的荷電狀態(tài)和使用壽命，提出一種針對含鈉硫電池儲能系統(tǒng)微網(wǎng)的多時間尺度能量管理策略，分別對微網(wǎng)能量管理策略的日前調(diào)度和實時調(diào)度進行建模，最后以一個微網(wǎng)系統(tǒng)作為算例，通過日前調(diào)度結(jié)果和實時調(diào)度結(jié)果的比較分析可知，多時間尺度的能量管理策略可提高微電網(wǎng)運行效益，而實時調(diào)度計劃基于超短期功率預測，可對日前調(diào)度計劃進行較大程度的修正，保證微電網(wǎng)的經(jīng)濟優(yōu)化運行。

1 微網(wǎng)多時間尺度能量管理策略

微電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度是一個非線性、多約束、多時間尺度的優(yōu)化問題，微網(wǎng)能量管理可以劃分為日前調(diào)度和實時調(diào)度兩個階段，如圖1所示為多時間尺度的微網(wǎng)能量管理策略框架圖。

圖1 多時間尺度的微網(wǎng)能量管理策略框架Fig.1 Micro-grid energy management strategy framework for multi-time scale

微網(wǎng)能量管理系統(tǒng)首先對微網(wǎng)中可控微源或機組和儲能裝置制定基于短期預測數(shù)據(jù)的日前出力及啟停計劃，日前計劃包含一個完整調(diào)度周期的最優(yōu)化運行狀態(tài)，保障微網(wǎng)長時間尺度下的經(jīng)濟性；微網(wǎng)實際運行中，實時調(diào)度則根據(jù)精度較高的超短期預測數(shù)據(jù)，遵循日前調(diào)度計劃中的運行狀態(tài)，以微網(wǎng)運行成本最低作為優(yōu)化目標進行實時的功率調(diào)整。實時調(diào)度與日前調(diào)度共同形成微網(wǎng)調(diào)度方案，它保障微網(wǎng)實際運行時的可靠性和經(jīng)濟性；最后由MGCC發(fā)布調(diào)度指令，作用于下層設備。

2 微網(wǎng)能量管理策略建模

2.1 微電網(wǎng)日前調(diào)度模型

2.1.1 日前調(diào)度元件建模

1）鈉硫電池儲能系統(tǒng)建模

儲能系統(tǒng)對微網(wǎng)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行和電能質(zhì)量控制具有重要作用。鈉硫電池的研究理論、試驗研究及應用分析顯示[10-11]，鈉硫電池具有以下優(yōu)勢：

①高比能量。比能量是指電池單位質(zhì)量或單位體積所具有的有效電能量。大功率鈉硫電池先進的結(jié)構(gòu)設計使其理論比能量為760 Wh/kg，實際已達到300 Wh/kg，是鋰電池的4倍、鎳電池的5倍、鋁酸電池的10倍。

②大電流、高功率放電。大功率鈉硫電池放電時電流密度一般可達2～3 kA/m2，并瞬時可放出其300%的固有能量。

③無自放電現(xiàn)象，具有高充放電效率。NaS電池采用固體電解質(zhì)，不會產(chǎn)生如采用液體電解質(zhì)的二次電池所產(chǎn)生的自放電及副反應，故充放電效率幾乎為100%。

④充電時間短，使用長壽命。大功率NaS電池連續(xù)充放電近2萬次，使用壽命可達10 a之久。

⑤無污染、可回收、安全可靠。

在t時刻，鈉硫電池儲能系統(tǒng)的荷電狀態(tài)（State of Charge，SOC）表達式如下所示：

式中：Qleft為鈉硫電池儲能系統(tǒng)的剩余容量；Qall為鈉硫電池儲能系統(tǒng)的總?cè)萘俊?/p>

t時刻和t+1時刻的荷電狀態(tài)之間有如下關系：

式中：Δt為電池管理系統(tǒng)的調(diào)整步長；IESS為鈉硫電池儲能系統(tǒng)的充放電電流大小，正值表示充電；IESS（t）=PESS（t）/（NUESS），其中PESS為充放電功率；N為串聯(lián)電池數(shù)目；UESS為鈉硫電池儲能系統(tǒng)的額定端電壓。

而充放電效率η由下式計算得出：

最大充放電電流為：

最大充放電功率為：

故存在不等式約束：

儲能設備的損耗和其充放電周期有關，用rESS表示某個儲能設備一個周期充放電損耗，可由如下公式計算得出：

式中：cESS為該臺儲能裝置的購置費用；TESS為該臺儲能裝置的可使用壽命。

由于在一個電池功率調(diào)整時段，一次完全的充放電過程不可能發(fā)生，所以假設該時段的充放電損耗等于一個調(diào)整周期充放電損耗乘以該時段的充放電百分比，因此在調(diào)度周期內(nèi)鈉硫電池儲能系統(tǒng)的損耗為：

式中：T為日前調(diào)度周期；rb，ESS為第b臺儲能設備的周期充放電損耗；Tb，ESS為第b臺儲能設備的可使用壽命；nb，ESS為第b臺儲能設備在第t時段的充放電百分比。其中nb，ESS可由式（9）得出：

2）光伏系統(tǒng)建模

光伏電池由半導體等固態(tài)電子元件組成，具有簡單易用，安全可靠，無污染無噪聲，維護方便等優(yōu)點，但光伏出力具有隨機性、間歇性和不確定性，必須借助儲能技術實現(xiàn)其在電網(wǎng)中的安全平穩(wěn)地有效使用。隨著技術的進步，在電池成本逐漸減低的情況下，光伏發(fā)電得到了迅速的發(fā)展。同時，由于光伏電池在發(fā)電過程中受日照強度、大氣現(xiàn)象、環(huán)境溫度等自然條件的影響較大，其電池元件的功率輸出具有明顯的非線性特點：

式中：GT為光照強度；PPV為該光照強度下的原件輸出功率；PSTC為標準測試條件STC（光強1 000 W/m2、環(huán)境溫度25℃）下的輸出功率；GSTC為標準測試條件STC下的光照強度；k為功率溫度系數(shù)，文獻[17-18]取-0.004 7/℃；Tr為參考溫度25℃；Tc為電池板的工作溫度，可由下式表示：

式中：Vwind為風速；Tran為當天所取得隨機溫度值，可有下面公式求出：

式中：Tmax及Tmin分別為該日溫度的最高值以及溫度的最低值；tavg為該計算時段的日平均溫度。

3）柴油發(fā)電機建模

柴油發(fā)電機具有響應速度快、熱效率高、故障少和維護方便等優(yōu)點，通常作為后備電源，在偏遠地區(qū)的微電網(wǎng)系統(tǒng)中仍是重要的分布式電源。文獻[18]表明其耗油量是與其輸出功率相關的線性函數(shù)，可表示為：

式中：PDEr和PDE分別為柴油發(fā)電機的額定功率和輸出功率；F0和F1為柴油消耗曲線截距系數(shù)，文獻[18]和文獻[22]推薦將F0取值為0.084 15，F(xiàn)1則取值為0.246。

式中：d為第d臺柴發(fā)；D為柴油發(fā)電機的集合；sd，t為第d臺柴發(fā)的t時刻的運行/停運狀態(tài)；0為停運狀態(tài)；1為運行狀態(tài)；cdstart為第d臺柴發(fā)的開機啟動成本；coil為柴油價格。

柴發(fā)功率應滿足爬坡率約束和輸出功率約束。

爬坡率約束為：

式中：rup，rdown分別為柴發(fā)出力的最大上升率和最大下降率。

輸出功率約束：

式中：PDE，max為最大可允許的最大輸出功率；PDE，min為最小允許輸出功率。

2.1.2 日前調(diào)度模型

日前調(diào)度的優(yōu)化模型是使微電網(wǎng)運行成本最小的經(jīng)濟性模型。運行成本包括運行支出和運行收益，運行支出包括機組的運行維護成本和燃料成本，運行收益則是由微網(wǎng)與外電網(wǎng)的聯(lián)絡線功率交換產(chǎn)生的。

其數(shù)學模型為：

式中：h（P，s）為等式約束；g（P，s）為不等式約束。鈉硫儲能和柴油發(fā)電機的具體不等式約束條件見式（6）、式（15）—式（17）。

功率平衡的等式約束是：

式中：Pnet（t）為實時聯(lián)絡線交換功率，正值為流出，負值為流出。

目標函數(shù)為：

上式表示能量管理策略日前計劃的目標是使得微電網(wǎng)在調(diào)度周期內(nèi)的總運行成本最小化。其中，F(xiàn)ESS是鈉硫電池的運行費用，F(xiàn)DE是柴油發(fā)電機的運行費用，F(xiàn)net是由聯(lián)絡線功率交換產(chǎn)生的收益，微電網(wǎng)處于離網(wǎng)運行狀態(tài)時該項為0，當Fnet為負值時，表示聯(lián)絡線功率交換產(chǎn)生虧損。

式中：積分式前項表示微網(wǎng)向主網(wǎng)售電的收益，積分式后項表示微網(wǎng)向主網(wǎng)售電的收益；cout（t）為微網(wǎng)向主網(wǎng)售電價格；cin（t）為微網(wǎng)從主網(wǎng)購電價格。

2.2 微電網(wǎng)實時調(diào)度模型

2.2.1 滾動優(yōu)化模型

在實時調(diào)度中，微電網(wǎng)以分鐘級的時間間隔作為一個調(diào)度周期（如Ts=0.25 h）。期間，柴油發(fā)電機組遵從日前調(diào)度計劃的開停機結(jié)果，而柴油發(fā)電機組和鈉硫儲能系統(tǒng)則基于儲能的實時荷電狀態(tài)以及超短期功率預測結(jié)果（光伏/風電/負荷）形成的實時調(diào)度優(yōu)化計算結(jié)果在滿足相關約束的情況下調(diào)整出力，并發(fā)布調(diào)度指令。

為了及時修正可再生能源出力和負荷功率波動對日前調(diào)度的誤差，將滾動優(yōu)化的方法引入實時調(diào)度，利用最新信息（如可再生能源出力和負荷的超短期預測）修正柴油發(fā)電機組和鈉硫儲能系統(tǒng)的出力，對日前計劃不斷修改和刷新，從而形成具體的實時調(diào)度方案?？蓾L動優(yōu)化的實時調(diào)度可以減少日前調(diào)度模型中的短期預測誤差給能量管理策略帶來的影響。

如圖2是實時調(diào)度滾動優(yōu)化流程圖。滾動優(yōu)化的方法是：從t=t0時刻開始，基于超短期預測和實時調(diào)度模型，計算t=t0后的一個超短期預測功率周期（Tc=4 h）內(nèi)的實時調(diào)度優(yōu)化結(jié)果，然后取超短期預測功率周期內(nèi)前Ts時間的優(yōu)化結(jié)果形成實時調(diào)度方案。進入t=t0+Ts時刻，再次計算此后Tc時間內(nèi)的實時調(diào)度優(yōu)化結(jié)果，在取此時間段內(nèi)前Ts時間的優(yōu)化結(jié)果形成實時調(diào)度方案，以此類推不斷修正。

圖2 實時調(diào)度滾動優(yōu)化流程圖Fig.2 Flowchart of real-time scheduling rolling optimization

2.2.2 實時調(diào)度元件建模

針對實時調(diào)度階段的鈉硫儲能數(shù)學模型是

式中：F′ESS為當前實時調(diào)度周期的鈉硫電池儲能損耗成本；t0為起始計算時刻。

由于發(fā)電機的啟停成本已在日前調(diào)度中進行考慮，所以在實時調(diào)度中只考慮在一個實時調(diào)度周期的總運行費用。因此柴油發(fā)電機的數(shù)學模型是：

式中：F′DE為當前實時調(diào)度周期的柴油發(fā)電機運行成本。

2.2.3 實時調(diào)度模型

實時調(diào)度的優(yōu)化模型也是微電網(wǎng)運行成本最小的經(jīng)濟性模型。其數(shù)學模型為：

其中，目標函數(shù)為：

上式表示能量管理策略日前計劃的目標是使得微電網(wǎng)在超短期預測周期Tc內(nèi)的總運行成本最小化。

3 算例

設置如圖3的微電網(wǎng)系統(tǒng)作為本文算例。該微電網(wǎng)系統(tǒng)有80 kW的光伏發(fā)電系統(tǒng)，20 kW*6 h的鈉硫儲能系統(tǒng)和負荷構(gòu)成，通過并/離網(wǎng)開關與配電網(wǎng)連接。超短期預測功率周期為Tc=4 h，微電網(wǎng)調(diào)度指令Ts=0.25 h發(fā)布一次，因此一天24 h可以分為96個調(diào)度時間點。各時間尺度模型求解均通過粒子群算法進行求解。

圖3 微電網(wǎng)電氣拓撲Fig.3 Microgrid electrical topology

算例中光伏出力曲線如圖4所示，負荷出力曲線如圖5所示。如圖6所示是實時電價曲線，算例設置微網(wǎng)向主網(wǎng)售電價格等于微網(wǎng)從主網(wǎng)購電價格，即cout（t）=cin（t）。

圖4 光伏出力曲線Fig.4 Photovoltaic output curve

這里設置微網(wǎng)向主網(wǎng)售電價格等于微網(wǎng)從主網(wǎng)購電價格，即cout（t）=cin（t）。如圖6所示是實時電價曲線。

此處考慮到微網(wǎng)的日前調(diào)度模型和實時調(diào)度模型是帶約束的多元規(guī)劃問題，采用粒子群算法對問題進行求解。圖7所示是根據(jù)日前調(diào)度和實時調(diào)度的鈉硫儲能出力曲線，如圖8所示是根據(jù)日前調(diào)度和實時調(diào)度的鈉硫儲能SOC曲線，由圖可知實時調(diào)度對日前調(diào)度方案進行了較大程度的修正。在電價低谷和可再生能源發(fā)電量較多的時間段（如點45～60 t），鈉硫儲能深度充電，二在電價高峰期，鈉硫儲能深度放電，這保證微電網(wǎng)的經(jīng)濟運行。

圖5 負荷出力曲線Fig.5 Load output curve

圖6 實時電價曲線Fig.6 Real-time electricity price curve

圖7 鈉硫儲能出力曲線Fig.7 NaS storage power curve

根據(jù)式（20），求解得到總運行成本的日前調(diào)度優(yōu)化結(jié)果為-18.55，總運行成本的實時調(diào)度滾動優(yōu)化結(jié)果為-33.49，算例以微電網(wǎng)總運行成本最低作為優(yōu)化目標，因此實時調(diào)度結(jié)果更優(yōu)。由此分析，日前調(diào)度基于短期功率預測，將產(chǎn)生偏差，通過多時間尺度的能量管理策略，即可滾動優(yōu)化的實時調(diào)度進行修正，微網(wǎng)系統(tǒng)的經(jīng)濟性成本得以提高。

圖8 鈉硫儲能SOC曲線Fig.8 NaS storage SOC curve

4 結(jié)語

本文以微網(wǎng)運行成本最小化為目標，同時考慮鈉硫電池的荷電狀態(tài)和使用壽命，提出一種針對含鈉硫電池儲能系統(tǒng)微網(wǎng)的多時間尺度能量管理策略，分別對微網(wǎng)能量管理策略的日前調(diào)度和實時調(diào)度進行建模，最后以一個微網(wǎng)系統(tǒng)作為算例，通過日前調(diào)度結(jié)果和實時調(diào)度結(jié)果的比較分析可知，多時間尺度的能量管理策略可提高微電網(wǎng)運行效益，而實時調(diào)度計劃基于超短期功率預測，可對日前調(diào)度計劃進行較大程度的修正，保證微電網(wǎng)的經(jīng)濟優(yōu)化運行。

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（編輯 張曉娟）

Multi-Time Scale Energy Management Strategy of Microgrid Containing Sodium Sulfur Battery Energy Storage Systems

XIE Wei1，LI Guanjun2，F(xiàn)ANG Chen1，ZHANG Yu1，LIU Yu3，YANG Ping4
（1.State Grid Shanghai Electric Power Research Institute，Shanghai 200437，China；2.China Electric Power Research Institute，Nanjing 210003，China；3.Shanghai Electric Sodium-Sulfur Batteries Energy-Storage Technology Co.，Ltd.，Shanghai 201815，China；4.Guangdong Key Laboratory of Clean Energy Technology，Guangzhou 510640，Guangdong，China）

For the microgrid containing sodium sulfur battery energy storage systems，this paper proposes a multi-time scale energy management strategy which aims at minimizing the operating cost of the microgrid and takes the state of charge and service life of the battery into consideration.The energy management strategy contains both the day-ahead scheduling and the real-time scheduling.Finally，a microgrid system is chosen as the application example，and computations and comparative analysis are made for the results of the day-ahead scheduling and the real-time scheduling.The study shows that the multitime scale energy management strategy can improve the operation efficiency of the microgrid while the real-time scheduling based on the ultra-short term power forecasting can make large modifications to the day-ahead scheduling，thus ensuring the optimization operation of the microgrid.

sodium sulfur battery；microgrid；multi-time scale energy management strategy

國家電網(wǎng)公司科技項目：鈉硫電池儲能系統(tǒng)集成應用關鍵技術研究（52094014000M）。

Project Supported by the Science and Technology Program of the State Grid Corporation of China（No.52094014000M）:Research on Key Technology of Integrated Application of Sodium Sulfur Battery Energy Storage System.

1674-3814（2016）10-0160-07

TM743

B

2016-05-16。

謝 偉（1968—），男，高級工程師，研究方向為電力科技管理、智能電網(wǎng)等；

李官軍（1982—），男，高級工程師，研究方向為分布式發(fā)電及微網(wǎng)技術等。

楊 蘋（1967—），女，教授，研究方向為自動控制專業(yè)；

方 陳（1983—），男，高級工程師，研究方向為智能電網(wǎng)、分布式新能源和微電網(wǎng)優(yōu)化運行；

張 宇（1970—），男，高級工程師，研究方向為電力科技管理、儲能技術；

劉 宇（1973—），男，研究員，研究方向為電化學儲能技術。