摘 要：大規(guī)模風電并網給電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行帶來了新的挑戰(zhàn)。儲能系統(tǒng)在提高風電接入能力方面具有廣闊的應用前景，然而儲能的高容量成本制約了風儲聯(lián)合系統(tǒng)的發(fā)展。為解決大規(guī)模風電并網的功率波動問題，在考慮風電出力波動性和電池儲能系統(tǒng)自身運行約束的基礎上，提出了風儲聯(lián)合系統(tǒng)的儲能容量優(yōu)化配置策略。算例結果表明，只有當系統(tǒng)懲罰成本的減少足以彌補儲能投資的增加時，風電場才有動力投資儲能。通過合理配置儲能容量，能夠在平抑風電功率波動的基礎上，提高風電場運行經濟性。
0 引言
環(huán)境污染和能源緊張促進了可再生能源的快速發(fā)展。由于可再生能源特有的波動性、間歇性和隨機性，其大規(guī)模并網所帶來的功率波動將給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行帶來極大的挑戰(zhàn)[1-4]。儲能技術作為提高電力系統(tǒng)對可再生能源發(fā)電接納能力的有效技術而備受關注，國內外已相繼規(guī)劃建設多項風光儲示范工程基地?，F(xiàn)有研究表明，儲能系統(tǒng)具有快速響應特性和靈活的充放電能力，能實時平抑風電輸出功率波動，采用儲能系統(tǒng)與風電場聯(lián)合運行已成為改善風電場出力波動的重要方法之一[5-8]。
對于已建成的風電場，為提高風電利用率，滿足風電并網標準，風電場可配備一定容量的儲能實現(xiàn)風電的順利入網。風電場要配置儲能，一方面意味著成本的增加，另一方面意味著電能質量和整體運行性能的提升。儲能系統(tǒng)容量越大，平抑風電功率波動的效果越好，相應的成本也越高。然而，目前儲能系統(tǒng)的成本較高，已成為制約其大規(guī)模應用的關鍵因素，因此，有必要研究風電場投資儲能系統(tǒng)以提高運行性能的經濟性。
為此，本文在考慮風力發(fā)電系統(tǒng)出力特性的基礎上，提出了一種風儲聯(lián)合系統(tǒng)的儲能容量優(yōu)化配置策略，力求通過合理選取儲能容量，實現(xiàn)提高風儲聯(lián)合系統(tǒng)運行經濟性的目標。
1 風儲聯(lián)合系統(tǒng)的結構及特性
1.1 風儲聯(lián)合系統(tǒng)的結構
圖1為風儲聯(lián)合系統(tǒng)的結構，主要包括風電單元和儲能單元。風電單元用于將風能轉化為電能，PW為風電輸出功率。儲能單元用以平抑風電輸出功率波動，Pch為BESS(電池儲能系統(tǒng))的充電功率;Pdch為BESS的放電功率;Pb為BESS的充/放電功率，當Pb>0時儲能電池處于放電狀態(tài)，當Pb<0時處于充電狀態(tài)。聯(lián)絡線上功率Pwb為風儲聯(lián)合系統(tǒng)的輸出功率。
圖1 風儲聯(lián)合系統(tǒng)結構
1.2 儲能系統(tǒng)特性
將儲能技術應用于風力發(fā)電系統(tǒng)，可以平抑風電的間歇性，提高可再生能源的利用率。按存儲介質的不同，儲能可分為機械、電池、電磁和熱力儲能4大類型。BESS因其比能量大、充放電效率高、不受地理條件限制等優(yōu)勢而被廣泛應用[9]，實際工程上可根據(jù)運行要求和電池性能來選擇合適的儲能電池類型。本文采用鈉硫電池作為儲能系統(tǒng)的儲能元件，鈉硫電池是目前世界上最具市場活力、應用規(guī)模最大的儲能電池[6]，其響應速度快，可以在分鐘級內實現(xiàn)充放電轉換,能夠滿足本文控制策略的要求。
2 風儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)儲能容量優(yōu)化配置模型
為提高可再生能源利用率，滿足并網標準，需配備一定容量的儲能才能實現(xiàn)可再生能源的順利接入。為此，本文提出風儲聯(lián)合系統(tǒng)儲能容量優(yōu)化配置模型。
2.1 目標函數(shù)
優(yōu)化模型以風儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的年收益最大為目標：
式中：R為風儲聯(lián)合系統(tǒng)的年收益;Re為年售電收益;Cinv為折算至等年值的儲能系統(tǒng)初始投資成本;Cop為年運行維護成本;Cpun為聯(lián)合系統(tǒng)出力的懲罰成本。
風儲聯(lián)合系統(tǒng)最主要的收益是售電收益和國家補貼，售電收益由售電量與上網電價共同決定，國家對可再生能源的補貼折算在可再生能源標桿上網電價里。聯(lián)合系統(tǒng)收益可表示為：
式中：ce為考慮國家補貼的風儲聯(lián)合系統(tǒng)上網電價;Pwb(t)為風儲聯(lián)合系統(tǒng)在時段t的輸出功率;ρ為一年中風儲聯(lián)合系統(tǒng)運行的天數(shù);Δt為1個采樣時段。
(1)投資成本
儲能系統(tǒng)的初始投資包括儲能電池、雙向變流器等電力電子裝置的購置與安裝，其與儲能電池的容量成正比。儲能系統(tǒng)折算至壽命周期內的等年值投資成本可表示為：
式中：Eb為儲能電池容量;Cre為單位儲能容量成本;n為設備的使用年限;λ為年利率。
(2)運行維護成本
儲能的維護成本為維持儲能系統(tǒng)處于良好運行狀態(tài)所需要的費用，可按初始投資成本的百分比估算。儲能電站的年維護成本可表示為：
式中：δ為儲能電站的年維護成本占年投資成本的比例。
(3)懲罰成本
本文考慮風儲聯(lián)合系統(tǒng)按照跟隨計劃出力的調控模式運行，在實際運行過程中，受風電出力的波動以及儲能容量的限制，可能造成風儲聯(lián)合系統(tǒng)無法滿足跟蹤計劃出力的要求。懲罰成本包括缺電懲罰成本和棄風懲罰成本，可表示為：
式中：γ1和γ2分別為缺電懲罰系數(shù)、棄風懲罰系數(shù)，反映了電力系統(tǒng)對風儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)執(zhí)行計劃出力要求的嚴格程度，懲罰系數(shù)越高，對聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的可控性要求就越高;Pref(t)為聯(lián)合系統(tǒng)在時段t的計劃出力。式(5)的第1項為研究周期內的缺電懲罰成本，第2項為棄風懲罰成本。H(x)為引入的輔助函數(shù),式(6)保證風儲聯(lián)合系統(tǒng)在t時刻只會有缺電懲罰成本和棄風懲罰成本中的一種。
2.2 儲能系統(tǒng)的數(shù)學模型
在平抑可再生能源輸出功率波動的過程中，儲能系統(tǒng)的充放電功率受限于電池容量及其最大允許充放電功率。為此，本文建立儲能系統(tǒng)的數(shù)學模型，用于記錄電池儲能系統(tǒng)在各個時刻的充放電功率和電池SOC(荷電狀態(tài))，以滿足儲能系統(tǒng)控制策略對電池特性的要求。
式中： Pw(t)為 t時刻風電出力; Pch(t)為 t時刻儲能電池的充電功率;Pdch(t)為t時刻儲能電池的放電功率; uch(t)和 udch(t)分別表示儲能電池 t時刻的充、 放電狀態(tài)， uch(t)=1 和 udch(t)=1 分別表示儲能電站t時刻處于充電和放電狀態(tài);Soc(t)為t時刻的電池荷電狀態(tài);ε為電池自放電率;ηch和ηdch分別為儲能電池的充、放電效率;Smax和Smin分別為儲能電池荷電狀態(tài)的允許上、下限值。
在上述儲能系統(tǒng)數(shù)學模型中，式(10)為充放電狀態(tài)約束，保證t時刻儲能系統(tǒng)只可能處于充電、放電、不動作三種狀態(tài)中的一種;式(11)為電池荷電狀態(tài)遞推公式。
3 儲能系統(tǒng)控制策略
風儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)按照一定的控制策略調整儲能電池的充放電行為，使得聯(lián)合系統(tǒng)總功率輸出跟隨計劃出力曲線。儲能系統(tǒng)控制策略的思路是：當風電出力小于計劃出力值時，功率缺額由儲能電池放電來提供;當風電出力大于計劃出力值時，多余的輸出功率將儲存在蓄電池里，以保證聯(lián)合系統(tǒng)出力實時跟隨計劃出力。
功率缺額可表示為：
當功率缺額為正時，儲能電池應放電：
當功率缺額為負時，儲能電池應充電：
式中：Pcmax和Pdmax分別為儲能電池允許最大充、放電功率。
4 算例分析
本文以澳洲某風電場數(shù)據(jù)作為計劃出力曲線，考慮實際出力與預測出力的偏差服從正態(tài)分布N(0，1)。儲能介質選取目前已規(guī)?；瘧玫拟c硫蓄電池，電池成本為3 000元/kWh，壽命周期為5年，其容量與最大充、放電功率滿足一定的比例關系[10]，電池充、放電效率均取90%。根據(jù)2015年發(fā)改委的最新公布數(shù)據(jù)，風電標桿上網電價為0.56元/kWh。年運行維護費用比例取2%，折算系數(shù)為10%。
考慮儲能系統(tǒng)按式(13)—(17)的控制策略進行充放電調度，應用MATLAB編程求解儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置模型。仿真計算結果如表1所示，根據(jù)優(yōu)化配置模型測算得到的最佳配置儲能容量為6.72 MW，此時系統(tǒng)年收益最大。當配置儲能容量為25.92 MWh時，懲罰成本為0，風儲聯(lián)合系統(tǒng)的輸出功率能完全跟隨計劃出力曲線，但由于儲能的高成本，使得總收益降低。圖2為儲能電池各時段的SOC(采樣點以5 min為一個時段，全天共288個時段)，可以看出在本文的控制策略下，SOC被控制在合理范圍內，避免了儲能設備過度充放電對儲能設備壽命的影響。
懲罰系數(shù)反映了電力系統(tǒng)對風儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)執(zhí)行計劃出力要求的嚴格程度。懲罰系數(shù)與聯(lián)合系統(tǒng)的收益直接相關，不同懲罰系數(shù)下系統(tǒng)年收益與儲能容量的關系如圖3所示。從圖中可以看出：在確定的懲罰系數(shù)下，系統(tǒng)年收益都隨著配置儲能容量的增加先增大后減小，這是因為儲能容量的增加使得聯(lián)合系統(tǒng)輸出功率盡可能跟隨計劃出力曲線，從而減小了系統(tǒng)的懲罰成本;繼續(xù)增大配置的儲能容量，系統(tǒng)懲罰成本的減少將不足以彌補儲能投資的增加，導致總收益減小。此外，儲能的最優(yōu)配置容量隨懲罰系數(shù)的增大而增加，這是因為懲罰系數(shù)的增大，意味著電力系統(tǒng)對風光儲聯(lián)合系統(tǒng)出力的要求變高，聯(lián)合系統(tǒng)不得不通過多配置儲能容量，來減少系統(tǒng)懲罰成本，實現(xiàn)最大化系統(tǒng)總收益。
表1 儲能容量優(yōu)化配置計算結果
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圖2 儲能電池各時段SOC
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圖3 不同懲罰系數(shù)下風儲聯(lián)合系統(tǒng)年收益
5 結語
本文對風儲聯(lián)合系統(tǒng)的儲能容量優(yōu)化配置模型進行了研究，以系統(tǒng)總收益最大為目標函數(shù)，對風儲聯(lián)合系統(tǒng)的儲能容量配置的影響因素及其敏感度進行了分析。算例結果表明，只有當系統(tǒng)懲罰成本的減少足以彌補儲能投資的增加時，風電場才有動力投資儲能。通過合理配置儲能容量，能夠在平抑風電功率波動的基礎上，提高風電場運行經濟性。
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Optimal Capacity Configuration of Cogeneration System of Wind Power and Energy Storage
WANG Xiaolei1， GU Jia1， ZHOU Jiawei2
(1.State Grid Suzhou Power Supply Company， Suzhou Jiangsu 215000， China;2.State Grid Suzhou Electric Power Design Institute Co.，Ltd.，Suzhou Jiangsu 215000， China)
Abstract:The integration of large-scale wind power brings new challenges to power system safety and stability.Energy storage system is quite promising in improving wind power access capability while the high capacity cost is a barrier in front of the development of cogeneration system of wind power and energy storage.To solve power fluctuation of large-scale wind power integration，the paper proposes optimal capacity configuration strategy based on wind power output fluctuation and operation restrictions of battery storage system.The calculation example shows that wind farms have energy storage investment drive only when penalty cost can make up energy storage investment increase.By optimal energy storage configuration，operation economy of wind farm is improved on the basis of suppressing power fluctuation of wind power.
Key words:wind power generation;energy storage system;optimal capacity configuration;control strategy
DOI:10.19585/j.zjdl.201809003
文章編號：1007-1881(2018)09-0014-04
中圖分類號：TM614
文獻標志碼：A
收稿日期：2018-06-28
作者簡介：王小蕾(1993)，女，助理工程師，研究方向為電動汽車與電池儲能。
