參與調(diào)峰的儲能系統(tǒng)配置方案及經(jīng)濟性分析

李軍徽 張嘉輝 李翠萍 陳國航 張昊天

（1.現(xiàn)代電力系統(tǒng)仿真控制與綠色電能新技術(shù)教育部重點實驗室（東北電力大學）吉林 132012 2.國網(wǎng)浙江平湖市供電有限公司 平湖 314200）

0 引言

近年來，我國新能源發(fā)展趨勢越來越快速。以風電為例，2020年上半年，全國新增風電裝機容量632萬kW，截止2020年6月底，累計并網(wǎng)裝機容量達到2.17億kW，并且全國棄風電量及棄風率實現(xiàn)“雙降”[1]，但部分地區(qū)棄風情況仍較為明顯，風電的反調(diào)峰特性提高了電網(wǎng)峰谷差，給電網(wǎng)的穩(wěn)定運行帶來困難[2-4]。為緩解上述矛盾，需展開火電機組深度調(diào)峰，但深度調(diào)峰會增加機組運行成本，如何平衡經(jīng)濟性與調(diào)峰性能的關(guān)系是決定機組運行的關(guān)鍵因素[5-6]。而儲能技術(shù)具有較快的響應(yīng)速度，能夠優(yōu)化電源結(jié)構(gòu)，增加系統(tǒng)調(diào)峰容量，儲能輔助火電機組參與電網(wǎng)調(diào)峰可以改善電網(wǎng)調(diào)峰壓力，減少風電高滲透地區(qū)棄風產(chǎn)生[7-10]。但儲能技術(shù)的高成本是影響其發(fā)展的關(guān)鍵因素之一，故如何確定合適的儲能系統(tǒng)配置方案，使其保證經(jīng)濟性的同時又具有較好的調(diào)峰效果是目前研究的熱點[11]。

目前也有關(guān)于儲能參與調(diào)峰容量配置的研究。文獻[12-13]將儲能系統(tǒng)用于區(qū)域能源系統(tǒng)，并以儲能系統(tǒng)綜合投資成本及運營成本最小為目標建立優(yōu)化配置模型，并沒有計及儲能系統(tǒng)收益和系統(tǒng)技術(shù)性指標對其配置結(jié)果的影響；文獻[14]基于容量市場合同構(gòu)建用戶實時電價需求響應(yīng)模型，然后計及容量市場建立儲能定容雙層優(yōu)化配置模型；文獻[15]以系統(tǒng)總成本最低為目標建立用于優(yōu)化負荷曲線的儲能優(yōu)化配置模型，也未計及儲能收益及系統(tǒng)技術(shù)性指標影響；文獻[16]提出一種市場機制下光伏/小水電/抽水蓄能電站的混合能源系統(tǒng)容量配置優(yōu)化方法，旨在獲得最大的經(jīng)濟效益。上述文獻優(yōu)化配置模型側(cè)重儲能經(jīng)濟性，而由于儲能系統(tǒng)成本高昂，單以經(jīng)濟性為優(yōu)化目標會減少儲能系統(tǒng)需求，降低其應(yīng)用效果。

此外文獻[17]將儲能系統(tǒng)用于電網(wǎng)調(diào)峰，并以凈效益最大化為目標建立優(yōu)化配置方法；文獻[18]從儲能系統(tǒng)的削峰填谷能力、電壓質(zhì)量以及功率主動調(diào)節(jié)能力三方面建立多目標優(yōu)化配置模型。上述文獻都將儲能系統(tǒng)用于電網(wǎng)調(diào)峰，但其優(yōu)化配置目標僅從經(jīng)濟性或技術(shù)性單方面出發(fā)，此外也并沒有計及電網(wǎng)常規(guī)能源結(jié)構(gòu)運行狀態(tài)對優(yōu)化調(diào)度策略的影響。而文獻[19]中的儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置模型綜合考慮了儲能系統(tǒng)的運行優(yōu)化調(diào)度問題，但其配置目標函數(shù)僅考慮了儲能系統(tǒng)的經(jīng)濟性。文獻[20]提出一種考慮網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的電池儲能系統(tǒng)配置雙層優(yōu)化模型，用于提高風電場運行效益，提高風電接納量，但沒有考慮儲能加入后對常規(guī)電源運行經(jīng)濟性的影響。文獻[21]基于不同的火電機組調(diào)峰手段及不同儲能容量配置方案，綜合考慮調(diào)峰技術(shù)性指標及經(jīng)濟性指標，選取最優(yōu)的組合優(yōu)化方案，但其從實用性角度出發(fā)，設(shè)定不同的組合方案進行指標數(shù)值計算，優(yōu)化性能不佳。

雙層模型能夠有效降低模型求解的難度，國內(nèi)外已有研究通過建立雙層模型求解儲能系統(tǒng)容量配置，文獻[22]中內(nèi)層模型僅將系統(tǒng)負荷波動最小為目標，沒有兼顧系統(tǒng)經(jīng)濟性指標；文獻[23]建立了同時考慮離網(wǎng)及并網(wǎng)運行狀態(tài)的儲能配置雙層優(yōu)化模型，但其目標函數(shù)也僅考慮了儲能的經(jīng)濟性；文獻[24]所提外層模型僅以儲能投資效益最大為目標，考慮儲能投資成本和多市場收益，沒有從系統(tǒng)多目標角度出發(fā)，綜合分析儲能最優(yōu)配置方案。上述文獻多針對配電網(wǎng)側(cè)，對儲能系統(tǒng)的配置目標僅從經(jīng)濟性或技術(shù)性單方面出發(fā)，此外也沒有從儲能全壽命周期角度分析其經(jīng)濟性。文獻[25]提出一種基于元模型優(yōu)化算法的混合儲能雙層優(yōu)化配置方法，其外層模型僅以儲能的全壽命周期年均成本最小為目標，同時也沒有計及電網(wǎng)常規(guī)電源對優(yōu)化配置的影響；文獻[26]建立了輔助單臺機組自動發(fā)電控制的電池儲能系統(tǒng)雙層優(yōu)化配置模型，首層為運行優(yōu)化層，次層為儲能配置層，但其目標僅為火電機組，對含大規(guī)模風電及火電的區(qū)域電網(wǎng)指導意義不佳。在模型求解方法方面，文獻[27]與本文建模方法類似，上層建立配置模型，下層建立優(yōu)化調(diào)度模型，但在求解時使用對偶定理改進模型等效單層模型求解；文獻[28]應(yīng)用于分布式電源，其上層模型為最優(yōu)容量配置模型，求解時轉(zhuǎn)換為單層模型，并結(jié)合其約束條件生成算法求解。本文構(gòu)建雙層模型，與已有研究在應(yīng)用場景、建模方法以及求解算法方面均不同。

根據(jù)上述分析，本文工作主要創(chuàng)新點如下：①提出綜合考慮儲能系統(tǒng)參與電網(wǎng)調(diào)峰時經(jīng)濟性指標和技術(shù)性指標的儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置方案；②考慮儲能系統(tǒng)加入后對常規(guī)電源運行經(jīng)濟性的影響，以系統(tǒng)總調(diào)峰成本最低來優(yōu)化機組及儲能系統(tǒng)的運行狀態(tài)；③計及儲能系統(tǒng)全壽命評估儲能應(yīng)用的經(jīng)濟性，從多角度系統(tǒng)分析影響其經(jīng)濟性的主要因素。

本文提出了儲能參與電網(wǎng)調(diào)峰的配置方案。該模型在外層優(yōu)化配置模型中，綜合考慮儲能調(diào)峰經(jīng)濟性指標及系統(tǒng)技術(shù)性指標，構(gòu)建多因素優(yōu)化模型，得到兼顧經(jīng)濟性及技術(shù)性的儲能系統(tǒng)最優(yōu)配置方案；內(nèi)層模型為儲能系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型，并且為了最大限度地消納風電能源，調(diào)度模型綜合考慮儲能系統(tǒng)調(diào)峰作用及火電機組深度調(diào)峰作用，以系統(tǒng)總調(diào)峰成本最少為目標，優(yōu)化儲能及火電機組運行狀態(tài)。

1 儲能輔助電網(wǎng)調(diào)峰原理分析

目前電網(wǎng)的調(diào)峰形勢為在負荷尖峰時段有足夠的旋轉(zhuǎn)備用空間，但在負荷低谷時期，機組的向下調(diào)節(jié)靈活性嚴重不足，從而導致大量棄風產(chǎn)生。儲能輔助火電機組調(diào)峰基本原理如圖1所示。

圖1 儲能輔助火電機組深度調(diào)峰原理Fig.1 Schematic diagram of deep peak shaving for energy storage assisted thermal power units

從圖1中可以看出，儲能輔助火電機組深度調(diào)峰可以有效改善電網(wǎng)調(diào)峰壓力，減少棄風產(chǎn)生。而儲能系統(tǒng)產(chǎn)生的調(diào)峰效果主要取決于其配置方案，配置越高其調(diào)峰效果越好，但成本也隨之大幅上升。儲能系統(tǒng)的配置應(yīng)兼顧經(jīng)濟性指標及技術(shù)性指標。

2 系統(tǒng)調(diào)峰優(yōu)化指標模型

2.1 系統(tǒng)經(jīng)濟性指標

2.1.1 系統(tǒng)成本指標

儲能輔助火電機組調(diào)峰涉及的系統(tǒng)成本指標主要包括儲能投資成本、儲能運行成本、火電機組運行成本和棄風懲罰成本。

1）儲能系統(tǒng)投資成本指標

儲能系統(tǒng)全壽命周期內(nèi)的主要成本投入為投資成本，主要由功率成本及容量成本構(gòu)成，其計算公式為

式中，EB、PB分別為儲能系統(tǒng)容量配置及功率配置；CE、CP分別為容量配置單價及功率配置單價；rs為折現(xiàn)率；NZ為儲能系統(tǒng)運行年限。

2）儲能運維成本指標

式中，PC,t、PD,t分別為t時刻儲能系統(tǒng)充、放電功率（其值均為正）；CM為儲能系統(tǒng)運維成本單價；T為采樣總時長，本文為一天24h；t為采樣時間步長，本文步長為1h。

3）火電機組運行煤耗成本指標

火電機組在常規(guī)調(diào)峰階段的運行成本主要為煤耗成本，其計算公式為

式中，ai、bi、ci分別為第i臺火電機組耗量特性函數(shù)的系數(shù)；SC為當季單位煤炭價格；PG,i,t為第i臺火電機組t時刻的出力。

4）機組損耗成本指標

在火電機組深度調(diào)峰過程中，會產(chǎn)生額外的機組損耗成本，計算公式為

式中，β為火電廠實際運行損耗系數(shù)；SJ,i為第i臺火電機組的購機成本；NF,i,t為第i臺火電機組t時刻的轉(zhuǎn)子致裂周次，該值與火電機組出力PG,i,t相關(guān)。

5）投油成本指標

當機組出力降低到一定水平時，還會產(chǎn)生額外的投油成本，其計算公式為

式中，Qoil,i,t為第i臺火電機組投油深度調(diào)峰階段t時刻的投油量；Soil為當季的油價。

6）棄風懲罰成本指標

為增加風電的接納量，減少系統(tǒng)棄風率，設(shè)立棄風懲罰成本，其公式為

式中，θ為棄風懲罰系數(shù)；Pwind,t為t時刻風電功率；Pwindjn,t為t時刻風電上網(wǎng)功率。

2.1.2 系統(tǒng)收益指標

儲能輔助火電機組調(diào)峰涉及的系統(tǒng)收益指標主要包括儲能套利收益、儲能補償收益和火電機組深度調(diào)峰補償收益。

1）儲能套利收益指標

儲能系統(tǒng)利用電網(wǎng)峰谷電價差，通過“低儲高發(fā)”進行套利，其計算公式為

式中，ηD為儲能系統(tǒng)放電效率；Pprice,t為電網(wǎng)的實時峰谷電價。

2）儲能補償收益指標

儲能系統(tǒng)參與電網(wǎng)調(diào)峰運行時獲得的補償為

式中，Pcom為補償單價。

3）火電機組深調(diào)補償收益指標

為了鼓勵火電機組進行深度調(diào)峰，各地出臺相應(yīng)的深調(diào)補償政策，當機組處于常規(guī)調(diào)峰最低出力水平之下時給予一定補償，其計算公式為

2.2 系統(tǒng)技術(shù)性指標

儲能輔助火電機組調(diào)峰可以降低機組日出力調(diào)節(jié)量，減少棄風產(chǎn)生，故其技術(shù)性指標包括火電機組出力標準差改善量以及儲能系統(tǒng)加入后的新增風電接納量。

2.2.1 火電機組出力標準差改善量指標

系統(tǒng)機組出力應(yīng)盡量平滑，以此來實現(xiàn)更加安全穩(wěn)定的運行，而機組出力可以用等效負荷表示，等效負荷標準差SDG可以直接反應(yīng)機組出力平滑程度，其具體的計算公式為

不含儲能系統(tǒng)時的等效負荷曲線標準差為

式中，Peqload,t為不含儲能系統(tǒng)t時刻的等效負荷功率；Peqload,ver為不含儲能系統(tǒng)的等效負荷曲線平均值；Pwindjn,t為不含儲能系統(tǒng)t時刻的風電接納功率。

根據(jù)上述公式建立火電機組出力標準差改善量指標為

2.2.2 新增風電接納量指標

當風電呈反調(diào)峰特性時，在負荷低谷時期棄風量大，而儲能參與電網(wǎng)調(diào)峰可以對負荷進行削峰填谷，提升低谷時期的負荷需求，從而增加了風電接納空間，故建立儲能系統(tǒng)加入后的新接納風電接納量指標為

3 儲能系統(tǒng)容量配置模型

3.1 配置方案模型結(jié)構(gòu)

本文配置方案首先在外層模型中建立儲能系統(tǒng)配置方案備選集。

其次，選取某一儲能系統(tǒng)配置備選方案作為約束條件，根據(jù)輸入的系統(tǒng)負荷及風電數(shù)據(jù)，在內(nèi)層模型中，采用儲能系統(tǒng)及火電機組深度調(diào)峰作用，考慮調(diào)峰過程儲能系統(tǒng)運行成本、火電機組運行煤耗成本、火電機組深度調(diào)峰附加成本、火電機組深度補償收益及系統(tǒng)風險成本因素，以系統(tǒng)調(diào)峰總成本最小為目標，優(yōu)化系統(tǒng)調(diào)峰經(jīng)濟性，并得到該儲能系統(tǒng)配置備選方案下的儲能系統(tǒng)充放電功率、火電機組出力及風電接納量。

最后，根據(jù)內(nèi)層模型輸出的儲能系統(tǒng)充放電功率、火電機組出力和風電接納量，計算儲能系統(tǒng)各項成本收益、火電機組出力標準差和新增風電接納量，并以儲能系統(tǒng)全壽命周期內(nèi)凈收益為經(jīng)濟性指標，以火電機組出力標準差改善量及新增風電接納量作為技術(shù)性指標，構(gòu)成多因素優(yōu)化模型，選取最優(yōu)指標下對應(yīng)的配置方案作為儲能系統(tǒng)配置結(jié)果。

此外，考慮儲能技術(shù)的經(jīng)濟性是影響儲能系統(tǒng)發(fā)展的主要因素之一，故本文在配置方案結(jié)果的基礎(chǔ)上，對儲能系統(tǒng)投入運行后其全壽命周期內(nèi)的經(jīng)濟性進行分析，并從儲能技術(shù)成本單價、輔助調(diào)峰服務(wù)補償單價和電網(wǎng)峰谷電價差三個角度，分析儲能系統(tǒng)在全壽命周期內(nèi)的經(jīng)濟平衡點。

本文所提配置模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 儲能參與電網(wǎng)調(diào)峰配置方案模型結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure diagram of configuration model for energy storage participating in power grid peak regulation

3.2 模型目標函數(shù)

3.2.1 外層模型目標函數(shù)

外層模型以儲能系統(tǒng)全壽命周期內(nèi)凈收益、儲能系統(tǒng)加入后火電機組出力標準差改善量以及新增風電接納量最大為目標優(yōu)化儲能系統(tǒng)配置，其各子目標函數(shù)分別為

式中，IALL、SD、Ewind分別為儲能系統(tǒng)全壽命周期內(nèi)的凈收益、火電機組出力標準差改善量平均值以及新增風電接納量平均值；IBZ,d為第d天的儲能套利收益；IBP,d為第d天的儲能補償收益；CBY,d為第d天的儲能運行成本；CBI為儲能投資成本；SDGS,d為第d天的火電機組出力標準差改善量；Ewindnew,d為第d天的新增風電接納量；D為儲能系統(tǒng)的總運行天數(shù)。

但在計算過程中，由于各目標量綱不同，需要對各子目標進行歸一化處理。

首先對經(jīng)濟性目標進行標幺化。設(shè)儲能系統(tǒng)在不同容量配置和功率配置方案下的IALL值樣本集合矩陣MIALL為

式中，IALL,m,n為儲能系統(tǒng)在容量配置為mΔE、功率配置為nΔP的條件下的IALL值。

由于在本文的經(jīng)濟性計算中，只考慮了儲能系統(tǒng)的電量效益和輔助服務(wù)補償效益，并且儲能系統(tǒng)的成本又相對較高，所以在計算其全壽命周期內(nèi)IALL值時，會出現(xiàn)凈收益為負值的情況，所以在對其進行歸一化處理時，為了避免負值的影響，將矩陣修改為

式中，min(MIALL)為MIALL矩陣最小值。

歸一化后的儲能系統(tǒng)在容量配置為mΔE、功率配置為nΔP時的IALL,m,n值為

同理，對火電機組出力標準差改善量子目標以及新增風電接納量子目標進行歸一化處理，得到其在不同容量配置和功率配置下的火電機組出力標準差改善量樣本集合矩陣和新增風電接納量樣本集合矩陣分別為

式中，MSD與Mwind分別為儲能系統(tǒng)在不同容量配置和功率配置下的SD值樣本集合矩陣及Ewind值樣本集合矩陣；SDm,n與Ewind,m,n分別為儲能系統(tǒng)在容量配置為mΔE、功率配置為nΔP的條件下的SD值與Ewind值。

歸一化后的火電機組出力標準差改善量和新增風電接納量為

最終得到歸一化后的外層模型總目標函數(shù)為

3.2.2 內(nèi)層模型目標函數(shù)

內(nèi)層模型考慮儲能系統(tǒng)運行成本、火電機組運行煤耗成本、機組深度調(diào)峰附加成本和補償收益以及棄風懲罰成本，以系統(tǒng)調(diào)峰總成本最低為目標，得到各儲能配置方案下優(yōu)化的儲能系統(tǒng)充放電功率、火電機組出力及風電接納量，其目標函數(shù)為

3.3 模型約束條件

3.3.1 儲能系統(tǒng)運行約束

儲能系統(tǒng)需滿足充放電功率限值約束及荷電狀態(tài)限值約束。

式中，ESOC,t為儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)；EB為儲能系統(tǒng)額定容量；ESOC,max與ESOC,min分別為儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)上、下限值；ESOC,start為初始時刻儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)；ESOC,end為末尾時刻儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)。

3.3.2 火電機組運行約束

火電機組需滿足火電機組的功率上下限約束、爬坡率約束和起停約束。

3.4 模型求解方法

1）外層模型求解方法

在外層多目標優(yōu)化配置模型中，首先以 ΔE及ΔP為儲能系統(tǒng)的容量及功率配置基本單位，設(shè)置儲能系統(tǒng)容量備選集{ΔE,2ΔE,…,MΔE} 及儲能系統(tǒng)功率備選集{ΔP,2ΔP,… ,NΔP}，從而形成M×N種備選方案。以迭代法計算每種方案下的多目標函數(shù)值，選取最優(yōu)值對應(yīng)的配置方案為儲能系統(tǒng)配置結(jié)果，其求解流程如圖3所示。

圖3 外層配置模型求解流程Fig.3 Solution flow chart of outer configuration model

2）內(nèi)層模型求解方法

在內(nèi)層儲能輔助火電機組調(diào)峰優(yōu)化調(diào)度模型中采用Matlab中的CPLEX求解器求解，從而得到不同儲能系統(tǒng)配置備選值下的儲能充放電功率、火電機組出力及風電接納量。

4 算例分析

4.1 算例參數(shù)

1）儲能系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置本節(jié)算例將儲能系統(tǒng)安裝于電網(wǎng)發(fā)電側(cè)，并選用已有大規(guī)模應(yīng)用的磷酸鐵鋰電池及全釩液流電池，其參數(shù)見表1[29]。

表1 儲能系統(tǒng)參數(shù)表Tab.1 Parameter table of energy storage system

根據(jù)表1中數(shù)據(jù)可知，磷酸鐵電池的運行年限NZ為8.2年，全釩液流電池的運行年限NZ為35.6年。

儲能系統(tǒng)套利收益根據(jù)該地區(qū)的峰谷電價實現(xiàn)，其各時段的峰谷電價見表2。

表2 某地區(qū)峰谷電價參數(shù)表Tab.2 Parameter table of peak-valley electricity price in a certain area

該地區(qū)目前沒有明確的儲能調(diào)峰補償政策，故先設(shè)置Pcom=0元/(kW·h)；設(shè)儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)限值為0.1～0.9；折現(xiàn)率rs=0.04；棄風懲罰系數(shù)θ=0.61元/(kW·h)。

2）火電機組參數(shù)設(shè)置

選用某局部電網(wǎng)數(shù)據(jù)進行分析，該電網(wǎng)火電機組總裝機容量3 200MW，各機組參數(shù)見表3[30]。

表3 火電機組參數(shù)表Tab.3 Parameter table of thermal power unit

機組鍋爐燃料為焦煤，價格為685元/t；棄風懲罰成本為0.61元/(kW?h)[30]。

算例中，設(shè)200MW與300MW機組只進行基礎(chǔ)調(diào)峰，其基礎(chǔ)調(diào)峰階段的最低負荷率為50%。設(shè)600MW機組參與深度調(diào)峰，其在深度調(diào)峰時的相關(guān)參數(shù)如下[23]：

（1）機組基礎(chǔ)調(diào)峰階段的最低負荷率為50%，不投油深度調(diào)峰階段的最低負荷率為40%，投油深度調(diào)峰階段的最低負荷率為30%。

（2）不投油深度調(diào)峰階段的運行損耗系數(shù)β=1.2，投油深度調(diào)峰階段的運行損耗系數(shù)β=1.5。

（3）機組單位造價成本3 464元/kW。

（4）在深度調(diào)峰階段的轉(zhuǎn)子致裂周次N與機組功率P的關(guān)系式為N(P)=0.005778P3-2.682P2+484.8P-8411。

（5）機組在投油深度調(diào)峰階段的油耗量為4.8t/h，油價為6 130元/t。

（6）根據(jù)《東北電力輔助服務(wù)市場運營規(guī)則（試行）》中的相關(guān)規(guī)定，設(shè)定火電機組參與深度調(diào)峰的補償電價為0.4元/(kW?h)。

此外由于本文研究主要滿足系統(tǒng)的有功功率平衡，未考慮電網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的影響。

3）仿真數(shù)據(jù)

本算例采用該區(qū)域電網(wǎng)七天的風電功率數(shù)據(jù)和負荷功率數(shù)據(jù)進行仿真，如圖4所示。

圖4 七天風電與負荷數(shù)據(jù)Fig.4 Wind and load data for seven days

4.2 算例及分析

1）內(nèi)層優(yōu)化調(diào)度策略算例分析

首先采用磷酸鐵鋰電池對內(nèi)層優(yōu)化調(diào)度策略的有效性進行分析，設(shè)磷酸鐵鋰電池儲能系統(tǒng)配置方案為200MW/800MW·h（目前國內(nèi)最大配置的儲能系統(tǒng)工程項目[31]）。

經(jīng)內(nèi)層優(yōu)化調(diào)度策略后的儲能系統(tǒng)充放電功率，儲能荷電狀態(tài)，各火電機組出力以及風電接納量如圖5及圖6所示。

圖5 儲能系統(tǒng)充放電功率及荷電狀態(tài)Fig.5 Charge and discharge power and state of charge of energy storage system

圖6 各機組出力及風電接納功率累加圖Fig.6 Accumulation chart of unit output and wind power acceptance power

從圖5中可以看出，儲能系統(tǒng)各時刻的充放電功率最大值均為200MW，都在額定功率范圍之內(nèi)，并且荷電狀態(tài)也始終保持在限制值范圍0.1～0.9之內(nèi)，說明本文所提的儲能調(diào)度策略可以很好地滿足儲能系統(tǒng)的約束條件。

再結(jié)合圖6可以看出，儲能系統(tǒng)通過在負荷低谷及高峰時期的合理充放電，使得火電機組在負荷低谷及高峰時期的出力曲線更加平滑，可以使機組更加安全穩(wěn)定運行，并且減少機組日出力調(diào)節(jié)量。

為了對本文內(nèi)層調(diào)度策略進行對比分析，分別設(shè)置三種不同的調(diào)峰調(diào)度方案：①火電機組基礎(chǔ)調(diào)峰；②火電機組深度調(diào)峰；③儲能加火電機組深度調(diào)峰。各方案優(yōu)化結(jié)果見表4。

表4 不同方案調(diào)峰效果及經(jīng)濟性對比Tab.4 Peak shaving effect and economic comparison of different schemes

在火電機組進行深度調(diào)峰時，對比方案①其棄風電量減少3 639.9MW·h，降幅為36.59%。但是由于深度調(diào)峰，故在負荷低谷時期的機組出力值較低，故機組的日出力調(diào)節(jié)量有所上升。

而采用儲能輔助火電機組深度調(diào)峰調(diào)度策略時，棄風電量得到明顯的改善，相較于方案①下降6 257.2MW·h，降幅為62.90%，相較于方案②下降2 617.3MW·h，降幅為41.50%。此外，儲能系統(tǒng)的削峰填谷作用等效減小了機組日出力調(diào)節(jié)量。從表4中可知，方案③較方案①的機組日出力調(diào)節(jié)量降低91.14MW，較方案②的機組日出力調(diào)節(jié)量降低207.28MW。

此外，從系統(tǒng)調(diào)峰經(jīng)濟性角度分析，火電機組深度調(diào)峰會額外產(chǎn)生高昂的損耗成本和投油成本，故提高了機組運行成本，但減少了棄風懲罰成本，故方案②的總調(diào)峰成本比方案①降低了151.61萬元。

而儲能系統(tǒng)加入后，緩解了機組深度調(diào)峰壓力，并且降低了負荷高峰時期的機組出力，在降低機組運行成本的同時大幅降低棄風懲罰成本，方案③的系統(tǒng)總調(diào)峰成本較方案②降低197.86萬元，較方案①減少349.47萬元。

通過上述分析可知，儲能輔助火電機組深度調(diào)峰在系統(tǒng)調(diào)峰效果及系統(tǒng)調(diào)峰經(jīng)濟性方面都具有一定的優(yōu)勢。

2）外層優(yōu)化配置策略算例分析

基于有效的內(nèi)層優(yōu)化調(diào)度策略，再對外層優(yōu)化配置策略進行分析。設(shè)置儲能系統(tǒng)功率配置備選集為0～200MW，迭代步長ΔP=5MW；容量配置備選集為0～800MW·h，迭代步長ΔE=5MW·h。儲能系統(tǒng)備選集范圍按照國內(nèi)目前最大儲能工程項目選定[31]。則兩種儲能系統(tǒng)在各配置方案下的總目標函數(shù)值三維曲面圖如圖7和圖8所示。

圖7 磷酸鐵鋰電池優(yōu)化配置總目標函數(shù)值三維曲面圖Fig.7 Three-dimensional surface plot of the total objective function value of the optimal configuration of lithium iron phosphate battery

圖8 全釩液流電池優(yōu)化配置總目標函數(shù)值三維曲面圖Fig.8 Three-dimensional surface plot of the total objective function value of the optimal configuration of full vanadium flow battery

兩種儲能系統(tǒng)在最優(yōu)總目標函數(shù)值下對應(yīng)的儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置方案、全壽命周期經(jīng)濟性、火電機組出力標準差平均值以及風電接納量平均值見表5。

從表5中數(shù)據(jù)可以看出，在最優(yōu)配置下各儲能系統(tǒng)的調(diào)峰效果水平非常接近，但對應(yīng)的配置結(jié)果卻有所差異。由于全釩液流電池的充放電效率較低，故在相同調(diào)峰效果下，損耗的電量較多，所以其容量優(yōu)化配置結(jié)果較小。

表5 兩種儲能系統(tǒng)最優(yōu)配置方案及其對應(yīng)調(diào)峰參數(shù)Tab.5 Optimal configuration schemes of two energy storage systems and their corresponding peak shaving parameters

而從經(jīng)濟性角度可以看出，由于本文在對于儲能系統(tǒng)全壽命內(nèi)的經(jīng)濟性計算時，只考慮了儲能系統(tǒng)的直接經(jīng)濟性指標，所以兩種儲能系統(tǒng)的虧損情況較為嚴重，可見目前儲能系統(tǒng)的經(jīng)濟性仍是阻礙其發(fā)展的主要因素之一。

下面從儲能系統(tǒng)輔助服務(wù)補償單價、峰谷電價差以及儲能系統(tǒng)自身成本角度出發(fā)，分析儲能系統(tǒng)達到經(jīng)濟平衡點。

圖9為在補償電價及峰谷電價遞增下的磷酸鐵鋰電池全壽命周期內(nèi)凈收益熱點圖。隨著補償單價及峰谷電價差的提高，儲能系統(tǒng)的經(jīng)濟性也不斷提高。圖中白色區(qū)域為磷酸鐵鋰電池接近經(jīng)濟平衡點時所需的補償單價及峰谷電價差解集。從圖9中可知，通過增加補償單價或增加電網(wǎng)峰谷電價差來實現(xiàn)磷酸鐵鋰電池的經(jīng)濟平衡有一定的可行性。通過圖中數(shù)據(jù)分析可知，單獨增加補償電價來達到經(jīng)濟平衡所需價格為0.46元/kW；單獨增加峰谷電價差來達到經(jīng)濟平衡所需電價差為1.99元/kW，為現(xiàn)有電價差的2.55倍。

圖9 隨補償電價和峰谷電價差遞增的磷酸鐵鋰電池凈收益變化熱點圖Fig.9 Heat map of changes in net income of lithium iron phosphate battery with increasing compensation price and peak-to-valley price difference

圖10為在儲能功率成本單價及容量成本單價遞減下的磷酸鐵鋰電池全壽命周期內(nèi)凈收益熱點圖。隨著儲能系統(tǒng)功率單價及容量單價的遞減，磷酸鐵鋰電池儲能系統(tǒng)全壽命周期內(nèi)的凈收益熱點越高，其經(jīng)濟性越好。圖中白色區(qū)域為磷酸鐵鋰電池接近經(jīng)濟平衡點時所需的容量單價及功率單價解集。從圖中可知，通過降低容量單價及功率單價來實現(xiàn)經(jīng)濟平衡還有一定的難度，所需的價格離目前單價還有一定距離。根據(jù)圖中數(shù)據(jù)分析可知，單獨減小容量價格來達到經(jīng)濟平衡所需價格為745元/(kW·h)，降低幅度為75.16%；而單獨減小功率單價卻無法達到經(jīng)濟平衡。

圖10 隨容量單價和功率單價遞減的磷酸鐵鋰電池凈收益變化熱點圖Fig.10 Heat map of changes in net income of lithium iron phosphate battery with decreasing capacity unit price and power unit price

圖11為在補償電價及峰谷電價遞增下的全釩液流電池全壽命周期內(nèi)凈收益熱點圖。隨著補償單價及峰谷電價差的提高，儲能系統(tǒng)的經(jīng)濟性也不斷提高。圖中白色區(qū)域為全釩液流電池接近經(jīng)濟平衡點時所需的補償單價及峰谷電價差解集。從圖11中可知，通過增加補償單價或增加電網(wǎng)峰谷電價差來實現(xiàn)全釩液流電池的經(jīng)濟平衡有一定的可行性。根據(jù)圖中數(shù)據(jù)分析，單獨增加補償電價來達到經(jīng)濟平衡所需價格為0.45元/kW；單獨增加峰谷電價差來達到經(jīng)濟平衡所需電價差為2.29元/kW，為現(xiàn)有電價差的2.93倍。

圖11 隨補償電價和峰谷電價差遞增的全釩液流電池凈收益變化熱點圖Fig.11 Heat map of changes in net income of full vanadium flow battery with increasing compensation price and peak-to-valley price difference

圖12為在儲能功率成本單價及容量成本單價遞減下的全釩液流電池全壽命周期內(nèi)凈收益熱點圖，隨著儲能系統(tǒng)功率單價及容量單價的遞減，全釩液流電池儲能系統(tǒng)全壽命周期內(nèi)的凈收益熱點越高，其經(jīng)濟性越好。圖中白色區(qū)域為全釩液流電池接近經(jīng)濟平衡點時所需的容量單價及功率單價解集。從圖中可知，通過降低容量單價及功率單價來實現(xiàn)經(jīng)濟平衡也存在一定的難度，所需的價格離目前單價還有一定距離。根據(jù)圖中數(shù)據(jù)分析可知，單獨減小容量價格及功率價格均無法達到經(jīng)濟平衡。

圖12 隨容量單價和功率單價遞減的全釩液流電池凈收益變化熱點圖Fig.12 Heat map of changes in net income of full vanadium flow battery with decreasing capacity unit price and power unit price

通過上述分析，使儲能系統(tǒng)達到經(jīng)濟平衡點最有效的方式為提供相應(yīng)的輔助服務(wù)補償。但上述分析只是從單方面的價格變動來達到經(jīng)濟平衡點，未來隨著政策的完善以及儲能系統(tǒng)自身成本的降低，儲能系統(tǒng)的經(jīng)濟性將得到極大的改善。

5 結(jié)論

針對火電為主東北地區(qū)風電高滲透電網(wǎng)的調(diào)峰問題，提出一種參與電網(wǎng)調(diào)峰的儲能雙層優(yōu)化配置策略，并對儲能系統(tǒng)進行經(jīng)濟性分析，主要結(jié)論如下：

1）以配置200MW/800MW·h磷酸鐵鋰電池儲能系統(tǒng)為例，本文調(diào)度策略可以降低62.90%的棄風功率，降低347.47萬元系統(tǒng)總調(diào)峰運行成本。

2）在負荷功率水平為2 800MW左右，風電滲透率約40%的電網(wǎng)中，磷酸鐵鋰儲能系統(tǒng)最優(yōu)配置結(jié)果為170MW/630MW·h，全釩液流儲能系統(tǒng)最優(yōu)配置結(jié)果為170MW/520MW·h。

3）在優(yōu)化配置結(jié)果的前提下，當補償單價在0.46元/(kW·h)，峰谷電價差為1.99元/(kW·h)，容量價格為745元/(kW·h)時，可使磷酸鐵鋰電池儲能系統(tǒng)達到經(jīng)濟平衡。

4）在優(yōu)化配置結(jié)果的前提下，當補償單價在0.45元/(kW·h)，峰谷電價差為2.29元/(kW·h)時，可以使全釩液流電池儲能系統(tǒng)達到經(jīng)濟平衡。

由于本文研究對象針對東北電網(wǎng)，傳統(tǒng)電源中主要計及火電機組，對于富含水電區(qū)域的可再生能源大規(guī)模接入帶來的調(diào)峰問題，本文容量配置模型的適應(yīng)性還有待進一步研究。