分布式儲能應用模式及優(yōu)化配置綜述

閆群民， 穆佳豪， 馬永翔， 王勇， 孫陽陽

(1. 陜西理工大學電氣工程學院，陜西 漢中 723001；2. 陜西省地方電力(集團)有限公司漢中供電分公司，陜西 漢中 723001)

0 引言

隨著全球能源格局的變革，以光伏、風電為主的新能源技術逐漸成熟，并趨于商業(yè)化[1—2]。新能源發(fā)電很大程度上依賴地理、天氣、季節(jié)等因素，波動性強且不易穩(wěn)定，因此對電網的調節(jié)能力、網絡規(guī)劃、消納能力、調度運行、保護控制等方面提出了更高要求[3—4]。另外，大規(guī)模分布式電源(distributed generation,DG)加入電網可能引起源荷間供需不平衡，DG發(fā)出的電能若不能及時被消納，將會影響電網運行的穩(wěn)定性和經濟性，這些影響在中低壓配電網中更為明顯[5]。

分布式儲能技術為解決上述問題提供了新思路，其可對能量進行時空平移，并在進行充、放電時等效為負荷或電源，通過有序控制儲能系統的能量吞吐，可實現多主體利益[6]。分布式儲能在電力系統各環(huán)節(jié)都有相應的應用模式，可有效消除晝夜峰谷差、增強設備利用效率、促進新能源消納、進行調壓調頻、平滑新能源功率波動、參與需求側響應等。分布式儲能擁有巨大的應用市場，是維持供需動態(tài)平衡的關鍵設備，還是一種延緩高額基礎設施建設的方案，在提高能效、減少碳排放中起著關鍵作用，是分布式發(fā)電、智能電網、微電網發(fā)展的重要支柱[7]。然而分布式儲能在改善新能源并網問題、提高電力系統運行穩(wěn)定性與經濟性的同時，也存在儲能之間過于分散、聯合控制難、儲能與傳統設備之間協調控制難以及各控制策略之間如何平滑切換等關鍵性問題。因此，有必要對現有分布式儲能的應用模式進行分析總結，給出各應用模式下分布式儲能的存在問題及發(fā)展建議。研究不同應用模式下分布式儲能的優(yōu)化配置對其在電網中的有效應用至關重要，合理規(guī)劃分布式儲能不僅可以實現能源充分利用、降低配電網備用容量，還可以發(fā)揮分布式儲能的規(guī)?；瘏R聚效應，提高電網供電安全性及運行效率。分布式儲能優(yōu)化配置的關鍵問題為選址定容及運行策略的選擇。在數學建模時，一般根據不同應用模式需求選擇相應的目標函數，綜合考慮經濟性與技術性指標[8]，并采取適當的求解算法進行有效求解。

文中針對分布式儲能應用模式及優(yōu)化配置問題，首先梳理分布式儲能發(fā)展狀況及典型應用案例，分析分布式儲能在電力系統中的各類應用模式及原理，鑒于現有研究的不足提出各模式下關鍵技術的發(fā)展建議。進而對比國內外分布式儲能優(yōu)化配置的數學模型和各模式下的主要優(yōu)化目標，分析現有求解算法的優(yōu)劣性，并指出建模及求解過程中存在的問題。文中研究內容對拓展分布式儲能的應用模式、優(yōu)化分布式儲能在電網中的應用成效具有一定的參考價值。

1 分布式儲能的發(fā)展及應用

分布式儲能是一種容量小且普遍靠近于負荷端的儲能配置形式，常應用于中低壓配電網及智能微電網中。相較于集中式儲能，分布式儲能安裝地點靈活、投資費用低,功率介于幾千瓦至幾兆瓦之間，持續(xù)放電時間較短，且容量一般不大于10 MW·h[9]。分布式儲能物理形態(tài)多樣，包括新能源電廠儲能、社區(qū)儲能、電動車儲能、數據中心儲能、家庭儲能、移動式儲能等。目前，各種分布式儲能技術的發(fā)展著重于提升轉化效率、提高功率密度和能量密度、降低成本。其中，電化學儲能因具有響應快速、雙向調節(jié)、控制精準、適用面廣的優(yōu)勢得以迅速發(fā)展，目前鋰離子電池最為成熟[10]。電化學儲能是未來分布式儲能的主要發(fā)展方向。

目前國內外分布式儲能的應用場景主要是為了支撐DG并網、提升負荷中心DG消納水平以及維持智能電網和微電網的安全穩(wěn)定運行。我國已將儲能作為綜合能源示范項目中的重要技術支撐，以光儲系統為例，在光儲建設力度加大以及光伏成本下降的背景下，用戶側光儲系統發(fā)展迅速。在亟需解決新能源并網問題而實施大規(guī)模補貼政策的德國，光儲市場更是超常規(guī)發(fā)展，這種應用模式已成為降低用戶側電費、提升供電可靠性的重要方式。此外，以可移動集裝箱為載體的移動式儲能具有可移動性強且響應快速的特點，在國內也有諸多應用，尤其在重要負荷保電方面成為首選。

2 分布式儲能應用模式

儲能的作用時間跨度為秒級至小時級，故其在電力系統中的應用模式十分豐富。應用模式決定其運行狀態(tài)，根據目前分布式儲能在電力系統中的接入位置，其應用模式分為DG側、中低壓配電網側、用戶與微電網側。

2.1 DG側

2.1.1 改善DG輸出曲線

DG輸出功率具有隨機波動性，其接入配電網易導致并網容量受限[11]。將儲能特性與DG自身調節(jié)特性相融合，利用分布式儲能與DG成套并網，能夠抑制DG功率波動，減少DG對配電網的沖擊，從源頭提升DG的可控性與并網能力，亦可實現生產計劃的追蹤。該應用模式的基本原理為分布式儲能追蹤DG出力，在DG輸出功率尖峰或低谷時段，儲能分別儲存或釋放電能，滿足并網點功率波動相關要求，并網功率為DG出力以及儲能功率之和[12]。

在分布式儲能改善DG功率輸出方面，現有研究得出的儲能容量利用率偏低，且采用的大都為簡化的儲能模型，與實際差別較大。應在分布式儲能能量實時管理、超短期預測精度提升方面開展研究[13]，并在設計平滑功率波動控制算法時，考慮分布式儲能特征參數之間的關聯性，建立更為科學的大規(guī)模DG并網模型與儲能模型，從而更好地改善DG功率輸出并延長儲能壽命。

2.1.2 并網點有功控制及無功補償

為了從源頭減小高滲透率DG并網對配電網電壓質量的影響，在新能源并網時儲能系統采用具有四象限功率運行模式的逆變器[14]，可靈活對注入并網點的功率進行控制并實現無功就地補償。傳統并網逆變器在調節(jié)并網點電壓的同時會出現串聯諧振、功率因數低等問題[15]，應對傳統并網逆變器結構、功能及控制策略進行改進，與電網實時交換有功、無功功率的同時，減小其對配電網帶來的負面作用，充分發(fā)揮分布式儲能進行有功控制及無功補償的優(yōu)勢。

2.2 中低壓配電網側

2.2.1 參與系統調峰

由于DG出力峰值和負荷峰值并不重合，負荷峰谷差逐年遞增，而用戶對供電可靠性的要求逐年提高。當高滲透率DG接入配電網時，多余的電能往往不能被及時消納，部分DG只能舍棄單位功率因數運行模式，甚至停機，造成棄光、棄風等嚴重的資源浪費現象。使用儲能系統的能量時空平移特性參與調峰，對負荷曲線進行削峰填谷，可有效優(yōu)化配電網潮流分布、減小網損、緩解功率堵塞以及減緩輸配電設施升級，目前常用的削峰填谷優(yōu)化策略為控制負荷方差[16]。

為實現分布式儲能更好地參與系統調峰，在建模時應考慮DG季節(jié)特性、負載曲線和調峰需求等因素，并采用合適的充放電策略，合理布局儲能單元位置及容量[17]。相關研究在求解過程中提出儲能調峰容量概念[3]，該值可為調度人員提供儲能系統可調度容量范圍，具有較強的實用價值。但目前儲能參與系統調峰的研究多從儲能技術方面考慮且較少涉及調峰收益評估模型。為增強儲能實用性,現階段應研究分布式儲能如何與現有調峰手段更好地結合，進一步細化調峰效益評估模型與儲能容量需求模型。

2.2.2 參與系統輔助調頻

分布式儲能具有調節(jié)功率快速、控制精度高的特點，為了緩解系統調頻壓力，可利用分布式儲能輔助電網調頻。隨著DG滲透率的進一步提升，這種調頻方式將成為電力調頻的重要方式?；痣娕c儲能共同調頻的模式已經商業(yè)化，有效解決了火電機組爬坡率慢、調節(jié)精度低等問題。為提高DG調頻能力，防止負荷變化使系統頻率不穩(wěn)定而導致DG脫網的情況，也有研究充分考慮儲能調節(jié)能力，構建光儲、風儲參與系統調頻的控制策略[18]，如考慮調頻模型中調節(jié)死區(qū)提出調頻系數計算方法進而優(yōu)化調頻策略等[19]。在儲能參與自動發(fā)電控制(automatic generation control，AGC)方面，文獻[20]建立了相應的經濟性模型，包括儲能的壽命和容量，制定了輔助系統調頻的控制方法，在提升AGC調節(jié)能力的同時滿足了儲能的經濟性要求。

然而現有研究對大規(guī)模DG影響電網頻率波動特性的機理分析不足，沒有較深入地從理論層面體現儲能參與系統調頻相對于傳統調頻電源的潛在優(yōu)勢，還應進一步研究各類型儲能之間、儲能與傳統調頻電源之間的協調控制策略。

2.2.3 參與系統調壓

大量DG接入電網將改變系統的潮流分布，同時由于DG輸出的不確定性將出現部分節(jié)點電壓越限的情況，嚴重時可能導致電壓崩潰。配電網中有功、電壓耦合度較高，因此該類問題對配電網的影響極為突出。國內配電網起步較晚，傳統的調壓裝置調節(jié)能力有限，分布式儲能的興起逐步成為配電網調壓的重要手段之一。儲能參與系統調壓可彌補傳統電壓調節(jié)設備受動作次數限制、反應慢等問題，可有效改善系統電壓水平。目前，充分結合網絡既有的有載調壓變壓器、靜止無功補償裝置等無功補償設備與DG、儲能進行電壓協調控制是最經濟且靈活的手段[21]。通常將傳統調壓設備作為主控手段，分布式儲能和具有調節(jié)能力的DG作為輔助措施[22]，緩解傳統調壓手段的壓力，實現對本地以及其他關鍵節(jié)點電壓的調控。在協調控制方面，可根據不同時間或空間尺度制定電壓控制策略[6]，由于不同調壓設備的動作時間長短不一致，所以依據時間尺度的劃分原則將電壓控制策略分為日前優(yōu)化、日內優(yōu)化、日前-日內協調優(yōu)化3種不同的協調優(yōu)化模式。還可從空間尺度出發(fā)，以調壓設備所在的不同區(qū)域或以不同饋線分支對電壓控制策略進行劃分。同時為提升儲能參與系統調壓的能力，針對大規(guī)模DG并網系統，應進一步研究分層分區(qū)自動調壓控制、儲能系統與其他無功補償設備的電壓協調控制以及各控制策略之間平滑切換等問題。

2.3 用戶與微電網側

分布式儲能接入工商業(yè)用戶側可以提高電能質量、提高新能源滲透率、充當緊急后備電源、響應各種擾動以及保障電力用戶供電的安全穩(wěn)定性。同時分布式儲能是改善微電網電源特性、保證供電質量的關鍵，在微電網側分布式儲能還可實現諸如新能源自發(fā)自用、減少電費支出、就地消納電能、減少輸電線路損耗、降低擴容費用、為增強網絡抗災能力作為后備電源和黑啟動電源、給無電偏遠地區(qū)及軍事基地等特殊場所供電的功能。

2.3.1 參與需求側響應

分布式儲能在負荷高峰時段積極響應電網調度，緩解電網高峰供電壓力，保證電網源荷之間的供需平衡從而獲取補貼，同時又保護了電力系統運行的安全穩(wěn)定性。用戶側儲能可根據每日不同時段電價的差異進行有序充放電，從而賺取差價，獲得收益。為了提升該模式下的市場化收益，相關研究從探索用戶側儲能合理的收益模式出發(fā)，分析了分布式儲能潛在的多方面收益[23]。該應用模式一般將儲能作為需求側響應資源參與容量市場，根據實時電價制定儲能充放電策略，并根據經濟收益最大化制定儲能的功率和容量。在此基礎上，文獻[24]提出需求側響應-儲能調節(jié)的優(yōu)化模型，計算結果表明該模型在實現用戶日收益最大化的同時還可實現削峰填谷，提高配電網運行可靠性。

分布式儲能具有空間分布散且容量小的特點，很難作為調度資源被電網直接使用[25]。為應對未來大量儲能系統參與電力市場，下一步應重點研究分布式儲能的聚合管理以及參與調峰調度的方式，挖掘需求側儲能在獲取利潤的同時參與電網運行的能力。

2.3.2 后備電源

采用電化學儲能的移動式儲能因其快速響應、易于安裝、不受地域限制、污染小等優(yōu)點在后備電源模式下廣泛應用[26]，且電化學儲能可以實現毫秒級響應，從空載至滿載的響應時間僅為秒級。在應對自然災害及季節(jié)性負荷等問題時，移動式儲能可作為快速備用電源向負荷供應電能，避免因停電造成的重大損失，這種應用模式在重要負荷用戶，特別是醫(yī)藥、先進電子制造、數據中心、化纖生產等行業(yè)得到應用，效益亦顯而易見。為了最大程度減小停電時的負荷損失量，保障生產生活安全與經濟財產，關于可移動儲能與電源的聯合運行方法、分布式儲能資源匯聚技術[27]以及利用移動式儲能的災后恢復策略[28]等成為研究熱點。

2.3.3 提高供電質量

微電網中大量電力電子裝置的應用使得其在運行過程中不可避免地會產生電壓暫降、波形畸變、高次諧波注入、功率因數低等問題。通過在微電網及用戶側安裝儲能可以顯著提高供電質量。同時，響應速度快的儲能可使微電網在切換運行模式的過程中平滑過渡，減小暫態(tài)沖擊[29]，在孤島運行模式下保持電壓穩(wěn)定，其中微電網運行狀態(tài)無縫切換控制是難點。在發(fā)展智能電網的需求背景下，電動汽車、智能樓宇微電網等新興產業(yè)模式在未來將迅速發(fā)展。為減小新產業(yè)發(fā)展對供電質量的影響，可以利用儲能系統和電動汽車的靈活性對樓宇微電網聯絡線進行功率波動平抑[30]，或利用車網互聯技術實現電動車與電網之間雙向互動[31]，在節(jié)省充電成本的同時減少電網供電壓力，提升供電質量。

微電網易受外界沖擊，故可能同時存在多類型的電能質量問題[32]，但現有研究基本均針對單一特定問題提出相應策略，未來應重點研究集成化電能質量治理技術，其核心為并網逆變器、電能質量調節(jié)器拓撲及控制方式的改進，最終達到微電網多種電能質量統籌治理的目的。

3 分布式儲能優(yōu)化配置

如前所述，分布式儲能在電力系統各層面都有其應用模式，不同應用模式下分布式儲能合理的功率、容量、位置選擇對配電網的安全性與經濟性至關重要，在選址定容時還應考慮分布式儲能之間的強耦合性。分布式儲能的配置本質上是一個多目標優(yōu)化問題，根據儲能不同應用模式的需求選取適當的目標函數，以系統及儲能的運行特性作為約束條件，并選擇適當的算法對數學模型進行求解。

3.1 數學模型

分布式儲能各應用模式的優(yōu)化配置在數學模型方面因價值衡量方式的差異，其目標函數、約束條件、變量維數也有所不同。考慮到目前儲能配置成本依舊高昂，各模式下的目標函數大都考慮經濟性因素，主要包括投資成本及運維成本[33—36]。

在分布式儲能優(yōu)化配置中，除了考慮投資成本外，電源側的優(yōu)化目標主要考慮電力綜合性能與波動指標，如棄風棄光率最小、平滑DG輸出功率的能力、發(fā)電效率、并網電壓質量、預測誤差最小等。電網側主要綜合考慮技術和經濟指標，如調峰調壓調頻能力、電網升級改造進程、環(huán)境效益[37]、網絡擁堵程度、網損情況、新能源消納程度等。用戶及微電網側則主要考慮為用戶牟利的同時提高電能質量，以控制聯絡線功率波動、減少電費支出、提高供電可靠性、參與需求側響應為主。為了大幅減小儲能系統建設成本，進一步提高分布式儲能效益，在其規(guī)劃方法方面還可充分挖掘電網現有有效資源，綜合考慮用戶側各種可控資源，將蓄電池儲能、電動汽車集群、可平移負荷等設備均視為廣義儲能進行統一規(guī)劃[38]?；蛘吒鶕春傻募竟?jié)特性采用動態(tài)規(guī)劃方法，確保儲能在每個季節(jié)都能發(fā)揮優(yōu)勢[39]，提高分布式儲能利用率。還可以根據人工經驗、自然地理條件、網絡架構等特點進行預選址，減小優(yōu)化算法在搜索過程中的計算量，提高解的優(yōu)越性。

由于分布式儲能具有多方面的效益，建立更為全面精確的綜合效益數學模型將成為研究重點?，F有研究中的數學模型大都是包含經濟效益與社會效益的多目標優(yōu)化模型，但多目標之間往往相互制約，必須分清主次，盡量使總體目標函數最優(yōu)。為簡化多目標問題的計算過程，多采用線性加權法[40]，或者在多個目標函數中選擇一個進行優(yōu)化，其余的目標通過加限值的方式轉化成約束條件，最終化簡為單目標優(yōu)化問題。然而，此類方法存在明顯缺點，如單目標權值與目標函數的界限難以確定、各目標之間量綱不統一可能導致魯棒性差等。

3.2 求解算法

在儲能優(yōu)化配置的求解算法方面，根據所建數學模型特征可選用3類優(yōu)化算法：分析法、數學優(yōu)化方法和啟發(fā)式算法。分析法是指不使用特定優(yōu)化工具的方法，一般不考慮網絡與儲能運行約束，僅從歷史負荷曲線或統計數據人為進行分析。例如根據風電預測誤差、DG滲透率、斷電持續(xù)時間、歷史負荷及DG運行數據[41]等人為分析出儲能的功率和容量。這種方法計算簡單但結果比較粗略，受主觀因素影響大，一般無法同時優(yōu)化選址與定容。數學優(yōu)化方法可有效找到模型的近似最優(yōu)解，但對數學模型的分類及要求比較高，根據數學模型的不同特征可使用線性規(guī)劃、二階錐規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、隨機規(guī)劃、窮舉搜索等。在處理小規(guī)模單目標問題時數學優(yōu)化方法簡單可靠，但這些數學優(yōu)化方法在面對日益復雜的工程優(yōu)化問題時往往束手無策。因此，遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法、灰狼算法等啟發(fā)式算法由于效率高、建模簡單、普適性強的特點迅速發(fā)展，但啟發(fā)式算法普遍有落入局部最優(yōu)的風險，對此類算法進行改進并使之在儲能優(yōu)化配置問題中有更好的收斂性與效率是目前的研究重點。如文獻[42]提出采用改進的多目標粒子群優(yōu)化算法求解微電網儲能配置的雙層規(guī)劃模型，通過最優(yōu)相似度確定動態(tài)權重系數，對某些粒子進行交叉變異，在跳出局部最優(yōu)解的同時保證其收斂性，并采用動態(tài)更新保證Pareto解集的均勻性。

各類算法的復雜性與適用領域存在差異，應針對特定問題設計相應算法，對不同算法進行取長補短、改進優(yōu)化，使之能在解決特定問題時更好地平衡局部與全局的搜索能力。另外，在處理多目標問題的算法中，收斂性的理論證明尚待研究，且常見偽有效解、計算量大、Pareto解集選取等問題也有待解決。下一步應重點針對如何改善算法計算效率、實現高維目標優(yōu)化、完善最優(yōu)解滿意度衡量指標等方面進行研究。

4 總結及展望

文中在分析分布式儲能技術發(fā)展現況的基礎上，詳細歸納了其在電力系統各側的應用模式，并從數學模型及優(yōu)化求解算法兩方面研究對比了分布式儲能的優(yōu)化配置問題。結合儲能應用配置中存在的一些問題，主要結論及展望如下。

在電源側，分布式儲能可改善DG輸出曲線、改善并網點電壓質量、提高DG運行效率等，在解決高滲透率DG并網問題中起關鍵性作用。隨著可再生能源配套儲能政策的進一步落實，分布式儲能在電源側的應用模式將會愈發(fā)普遍，為此應在儲能能量實時管理、追蹤計劃出力、多類型儲能協調控制、超短期預測精度、并網逆變器結構及控制策略等方面進行深層次研究。

在電網側，分布式儲能主要用于參與系統調峰調頻、承擔事故安全響應、提升新能源消納等。電網側儲能增強了系統調節(jié)能力，有助于提升系統運行可靠性和靈活性，在泛在電力物聯網進程中有十分重要的作用。未來仍須研究經濟與社會效益相結合的分布式儲能規(guī)劃方案，建立更全面的電網側經濟性評估體系，優(yōu)化分布式儲能參與統一調度管理方式，充分發(fā)揮分布式儲能在電網側的調節(jié)能力。

在用戶及微電網側，分布式儲能在提高供電可靠性、節(jié)省電費支出、參與需求側響應等方面發(fā)揮了重要作用，其中峰谷套利是吸引用戶投資的主要動力之一。目前用戶側儲能還存在市場機制不健全、統一管理困難、電能質量治理難等問題，為此應整合網絡中包括電動汽車、云儲能、負荷聚集商等在內的儲能資源，對其進行全局性控制并制定相關技術規(guī)范，提升分布式儲能運行效率。未來隨著峰谷電價機制和儲能參與輔助服務補貼政策的進一步完善，用戶側儲能將成為最有發(fā)展?jié)摿Φ念I域。

在實現一儲多用、發(fā)展儲能共享化的趨勢下，分布式儲能正朝著多元化功能、多時間尺度發(fā)展，所帶來的效益是多方面的。但現有關于儲能優(yōu)化配置的方法多是針對某一主體利益，用戶、DG投資商、電網公司之間的利益分配不合理，不利于分布式儲能發(fā)展。為此應進行分布式儲能價值衡量及利益劃分研究，完善市場交易及責任劃分機制。

在分布式儲能優(yōu)化配置過程中首先要滿足儲能的技術指標要求，其次考慮經濟性及社會效益。儲能優(yōu)化配置的數學模型越來越精確，其復雜度、目標函數類型和數目都隨之增加。應加強多目標優(yōu)化算法改進的研究，使之能夠解決特定多目標優(yōu)化問題，更好地平衡各目標函數之間的關系，從而得到滿意解，進一步提高算法收斂速度與精度。