新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選與優(yōu)化配置模型研究

田 輝

（陜西昱立電力科技有限公司，陜西 西安 700102）

1 新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選

1.1 新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策指標(biāo)的構(gòu)建

為滿足新型電力產(chǎn)業(yè)的持續(xù)化發(fā)展需求，構(gòu)建新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策指標(biāo)，為方案優(yōu)選奠定基礎(chǔ)[1]。指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策指標(biāo)體系

根據(jù)相關(guān)工作具體要求，將指標(biāo)按照屬性劃分為2個主要類別，分別為技術(shù)類屬性和環(huán)境類屬性。

構(gòu)建儲能率優(yōu)化指標(biāo)體系后，對各種儲能率優(yōu)化的實際情況進行全面剖析，將其作為儲能方案優(yōu)選的前提與基礎(chǔ)。在分析單一關(guān)鍵指標(biāo)發(fā)展?fàn)顩r的基礎(chǔ)上對儲能方案進行關(guān)鍵指標(biāo)組合分析僅限于對儲能技術(shù)屬性的隨機組合，不能全面、穩(wěn)定地展現(xiàn)出每個關(guān)鍵指標(biāo)下各儲能技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r。當(dāng)某種儲能技術(shù)的關(guān)鍵指標(biāo)值發(fā)生變化時，在隨機組合或單一關(guān)鍵指標(biāo)分析下的儲能方案的可行性會出現(xiàn)較大且不規(guī)則的整體波動，不利于對儲能方案整體發(fā)展的分析。因此，按照上述方式，完成指標(biāo)的初步選擇后，有必要結(jié)合新型電力系統(tǒng)開發(fā)的具體需求，在方案優(yōu)選過程中進行指標(biāo)的調(diào)整與即時優(yōu)化。

1.2 基于拉格朗日改進的指標(biāo)綜合賦權(quán)

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上引進拉格朗日改進，對指標(biāo)進行綜合賦權(quán)，以掌握在方案優(yōu)選過程中不同指標(biāo)的權(quán)重與重要性[2]。拉格朗日改進算法是AHP法的分支，也是對復(fù)雜問題進行綜合量化處理的關(guān)鍵技術(shù)手段之一，基于拉格朗日改進的指標(biāo)綜合賦權(quán)過程主要由2個步驟構(gòu)成。步驟一，使用計算機模糊語言，對指標(biāo)體系中隨機2個指標(biāo)進行矩陣對比，通過此種方式將復(fù)雜且定性的指標(biāo)描述為可用計算機語言表達的IT2TrFNs。步驟二，利用公式（1）進行計算機表達語言IT2TrFNs的處理。

式中：D代表計算機表達語言IT2TrFNs的處理；a代表指標(biāo)與計算機語言的轉(zhuǎn)化關(guān)系；i代表指標(biāo)與計算機語言的轉(zhuǎn)化次數(shù)；U代表模糊數(shù)；H代表對比矩陣。

完成上述處理后，進行指標(biāo)的一致化處理，如公式（2）所示。

式中：CI代表指標(biāo)的一致化處理；λmax代表對比矩陣的最大特征值；m代表矩陣順序。

完成處理后，進行指標(biāo)的校驗，校驗過程如公式（3）所示。

式中：CR代表指標(biāo)的校驗結(jié)果；RI代表指標(biāo)的一致性指數(shù)。

對通過校驗的指標(biāo)進行賦權(quán)，如公式（4）所示。

式中：W代表指標(biāo)綜合賦權(quán)；j代表第j個指標(biāo)；e代表指標(biāo)的信息熵。

按照上述步驟，完成基于拉格朗日改進的指標(biāo)綜合賦權(quán)。

1.3 優(yōu)選決策與儲能方案優(yōu)選效果分析

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上進行混合儲能方案優(yōu)選場景的構(gòu)建，將場景構(gòu)建的過程作為不同儲能方案在實際應(yīng)用中產(chǎn)生數(shù)據(jù)的非監(jiān)督學(xué)習(xí)過程。假設(shè)現(xiàn)有若干個可用于新型電力系統(tǒng)的混合儲能方案，每個儲能方案的作用與集結(jié)方式是不同的（集結(jié)方式包括容量型、功率型和容量型/功率型等）[3]。參照上述步驟，根據(jù)構(gòu)建的新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策指標(biāo)進行方案的優(yōu)選決策，該過程如圖2所示。

圖2 新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策過程

通過決策掌握不同場景下的新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策結(jié)果。根據(jù)結(jié)果可知，在容量型場景下，抽水蓄能方案＞壓縮空氣儲能方案＞低溫儲能方案＞氫燃料電池儲能方案（“＞”代表“優(yōu)于”）。在功率型場景下，電極電容器儲能方案＞氫燃料電池儲能方案＞飛輪及儲能方案。在容量型/功率型場景下，壓縮空氣儲能方案、抽水蓄能類的儲能方案更有優(yōu)勢[4]。

為檢驗所提方案是否能在實際應(yīng)用中發(fā)揮預(yù)期作用，本文將某地區(qū)大型新能電力發(fā)電站作為試點，對儲能方案的優(yōu)選過程進行實踐。根據(jù)實踐可知，所提儲能方案優(yōu)選方法綜合應(yīng)用效果良好，可以在后續(xù)的工作中嘗試將其投入使用，以此種方式輔助電力工作站等相關(guān)負責(zé)人的決策。

2 優(yōu)化配置模型

2.1 波動信號多尺度分解

采用修正的EMD方法，在多時間尺度上對波動性的產(chǎn)、用2條曲線進行分解，以更清晰、直觀地展現(xiàn)靈活需求的特征和規(guī)律。EMD是一種基于數(shù)據(jù)本身時間特性的多尺度分解，克服了小波分解設(shè)置的基函數(shù)無自適應(yīng)能力的缺點。這種方法不需要對基函數(shù)進行設(shè)置，可以對任意信號進行科學(xué)分解[5]。在電力系統(tǒng)擾動信號的分解過程中，電能的瞬時頻率擾動成分通常以低級IMF成分為主，而高級IMF成分通常以低級IMF成分為主。為此，采用EMD分解方法，利用容量性存儲技術(shù)消除K階次及以下的輸入變量，利用功率性存儲技術(shù)消除K階次及以下輸入變量的總和，實現(xiàn)系統(tǒng)波動信號的高效分割。在EMD分解前，對信號來說有2個約束條件是必要的。1）約束條件1。在波動信號集合中，極值點數(shù)與過零點數(shù)應(yīng)相等，或最多差一個。2）約束條件2。在任一時刻，上包絡(luò)線、下包絡(luò)線中的局部最大值的平均值應(yīng)該是0，在坐標(biāo)系中，上包絡(luò)線與下包絡(luò)線應(yīng)在時間軸上形成對稱。在經(jīng)過EMD分解后，各IMF應(yīng)滿足公式（5）。

式中：X（t）代表波動信號；rk（t）代表分量信號；res表示留數(shù)。

分解完畢后，對分解后的信息進行閾值約束，重新構(gòu)建各類儲能裝置所需承擔(dān)的信號波動調(diào)節(jié)任務(wù)。通常情況下，儲能應(yīng)平抑的功率波動頻率不得超過其自身的相應(yīng)速度，分別如公式（6）、公式（7）所示。

式中：F（ci1）代表i1個IMF信號分量對應(yīng)中心頻帶頻率；F（ci2）代表i2個IMF信號分量對應(yīng)中心頻帶頻率；Fb代表功率型儲能最高響應(yīng)頻率；Fc代表能量型儲能最高響應(yīng)頻率。

基于云模型-OWA算子中的EMD算法并結(jié)合群決策思想來提升閾值決策過程的有效性，具體步驟如下。第一步，用EMD模式分解法分解原信號。第二步，對各部分進行量化，利用各部分的平均幅值和頻率值的平均比來度量各部分的波動信息，為功率和容量進行分類提供依據(jù)。第三步，聚合最大與最小運算符間多屬性變量信息，按照從大到小的順序?qū)υ夹畔⑦M行重新排列，并對數(shù)據(jù)的位置進行加權(quán)處理，如公式（8）所示。第四步，比較IMF在功率型場景與容量型場景中的結(jié)果，通過優(yōu)勢度對比確定信號閾值。

式中：a代表原始參數(shù)向量；b代表排序后的結(jié)果；ω代表有序數(shù)據(jù)位置的OWA加權(quán)向量。

2.2 構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)電側(cè)混合儲能優(yōu)化配置模型

以新一代電網(wǎng)的源端靈活調(diào)控需求為切入點，構(gòu)建多靈活調(diào)控源協(xié)同互補的混合儲能功率與容量優(yōu)化配置模型。本項目擬進行基于混合儲能的新型電網(wǎng)優(yōu)化配置方法的研究，優(yōu)化配置建模原理如圖3所示。

圖3 發(fā)電側(cè)混合儲能優(yōu)化配置原理圖

由于建立的儲能系統(tǒng)主要為新型電力系統(tǒng)提供服務(wù)，因此其使用壽命不會超過系統(tǒng)本身的使用壽命，殘值在上述優(yōu)化配置模型中可不再考慮，以此確定混合儲能的全生命周期投資成本，如公式（9）所示，在此基礎(chǔ)上提出一種新的可持續(xù)發(fā)展能源的管理方法。

式中：Ces，in代表混合儲能的全生命周期投資成本；ces，p代表儲能單位額定功率建設(shè)成本；ces，e代表額定容量建設(shè)成本；Pes，rp代表電站額定功率；Ees，re代表電站額定容量；γ代表折現(xiàn)率。

3 結(jié)語

混合儲能系統(tǒng)是新型電力系統(tǒng)的重要組成部分，具有提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定性、安全性和經(jīng)濟性的優(yōu)勢。為發(fā)揮混合儲能技術(shù)在新型電力系統(tǒng)發(fā)電中更高的效能與價值，本文進行了此次研究。通過對模型進行測試得出如下結(jié)論。1）混合儲能系統(tǒng)在新型電力系統(tǒng)中具有顯著優(yōu)勢。與單一的儲能技術(shù)相比，混合儲能方案能更好地滿足電力系統(tǒng)的需求，提供短時大功率和高能量密度的能量儲存和釋放能力。2）本文研究結(jié)果進一步揭示了混合儲能系統(tǒng)在新型電力系統(tǒng)中的理論和實踐意義。它提高了電力系統(tǒng)的運行效率，降低了運行成本，并為實現(xiàn)可再生能源的高效利用提供了新的解決方案。

現(xiàn)階段的研究已經(jīng)取得了一些進展，但仍有許多問題需要進一步研究和探索，未來將根據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求進行進一步的設(shè)計，可針對不同類型的混合儲能系統(tǒng)進行深入比較，找出各種儲能技術(shù)的最佳組合方式。此外，混合儲能系統(tǒng)的優(yōu)化策略也需要持續(xù)改進，以適應(yīng)電力系統(tǒng)運行環(huán)境的變化和更高層次的需求。