李 偉,劉 立,王豪琦,何思敏
(三峽大學電氣與新能源學院,湖北 宜昌 443000)
目前,隨著全球生態環境的改變,新能源發電早已成為各個國家關注的熱點問題,在新能源發電領域光伏與風電因其對環境破壞小,經濟性好而得到了廣泛應用。相比于單純的光伏與風力發電,風光互補系統具有較好的相互補償特性,但即使這樣孤立風光互補系統依舊受自然條件限制很大,這就造成了風光互補系統發電的不確定性與較強隨機性,而儲能單元可以作為風光互補系統的補充電源,在棄風棄光時將電能以化學能的形式進行存儲,而當負荷高峰期時,儲能單元可以將化學能轉換成電能,減少負荷缺電率,提升系統的穩定性。所以如何規劃風光互補系統中儲能容量的大小是目前研究的熱點問題之一。
針對風光互補系統儲能容量的規劃問題,早已有很多學者進行了研究。文獻[1]提出以新能源滲透率、消納率、負荷匹配度作為風光互補性能評價指標,并使用分支界定法與Charnes-Cooper方法求解容量配置模型。文獻[2]以風光互補系統跟蹤調度曲線能力為指標,并采用一種變步長循環離散方法求解優化模型得到最優儲能優化配置。文獻[3]以綜合成本最小為優化目標,運用遺傳算法求解容量配置優化模型。文獻[4]考慮風光出力的不確定性,建立風光出力模型,以系統新能源損失最小為目標函數求解儲能容量配置。文獻[5]應用機會約束規劃理論建立了經濟調度模型,并提出一種基于隨機模擬技術的粒子群優化算法對系統的運行方案進行優化。文獻[6-7]通過對風、光、儲系統的建模,并對其進行經濟性分析,得到了儲能容量的最優配置。
以上所述文獻中或就其技術性指標或就其經濟性指標進行儲能系統的規劃,未能做到兩者統一,而在實際工程中儲能系統的建設需兩者兼顧。本文提出基于兩階段模型的風光互補系統容量配置,系統包含光伏模塊、風機、儲能電池等。其中以負荷缺電率、新能源棄用率作為第一階段的優化目標,在保證系統供電可靠性的同時確定儲能容量優化區間。第二階段以年新能源棄用成本與儲能初始投資年均成本為目標函數確定儲能的最優容量。并選取某地實際風光出力數據進行驗證,證明了所提模型的有效性。
風光互補系統的典型結構如圖1所示,主要由4部分構成:風電單元、光伏組件、電池儲能系統和本地負荷。風電、光伏發電單元和儲能單元通過各自的DC/DC變換器匯總至直流公共母線,再經公用的DC/AC逆變器給負荷供電。
圖1 風光互補系統典型結構圖
負荷缺電率表示一定時間內系統發電功率不能滿足負荷需求的概率。在評價周期T內負荷缺電率可表示為該時段內的負荷缺電量與負荷總需求的比率。風光互補系統負荷缺電率表示方法:
QQD(t)=[PFH(t)-PPV(t)η1-PPW(t)η2]Δt
(1)
式中:PFH(t)為t時刻系統負荷需求;PPV(t)η1為t時刻光伏組件發出的平均功率;PPW(t)η2為風電發出的平均功率;η1為逆變器C1效率;η2為逆變器C2的效率。
負荷缺電量QQD(t)一般為正值,定義負荷缺電率QQDL為
(2)
式中:t0為初始時刻;n為時間序列;QQDL的取值范圍為[0-1],取0時表面在所求時間序列范圍內風光互補系統所發出的功率滿足負荷需求,取1時表明在所求時間段內風光互補系統所發出的功率不能滿足負荷需求。
新能源棄用率指在時間T內系統棄用的新能源能量與可再生能源發出總能量的比值,常用作衡量可再生能源消納水平,工程一般取5%~30%之間。風光互補系統新能源棄用率表示方法:
QQY(t)=[PPV(t)η1+PPW(t)η2-PFH(t)]Δt
(3)
新能源棄用量一般為正值,定義新能源棄用率QQYL為
(4)
在考核周期T內,設某一時刻t時系統的功率不平衡量為ΔP,則
ΔP(t)=PFH(t)-PPV(t)η1-PPW(t)η2
(5)
式中,ΔP(t)的正負值具有隨機性,當ΔP(t)>0時表示儲能需要放電,ΔP(t)<0時表示儲能需要充電。
在進行功率配置時,需要儲能單元能夠滿足或者吸納所求時間段內出現的最大功率缺額P1,或者最大剩余功率P2,所以儲能的定額功率PED為
(6)
式中,η3為儲能變換器的效率。
當風光互補系統的發電功率小于負荷時,儲能系統向電網釋放的容量ΔE為
ΔE=Δt[PFH(t)-PPV(t)η1-PPW(t)η2]/η4
(7)
式中,η4為儲能系統放電效率。
當風光互補系統的發電功率大于負荷時,儲能系統從電網吸收的容量ΔE為
ΔE=Δt[PPV(t)η1+PPW(t)η2-PFH(t)]/η5
(8)
式中,η5為儲能系統充電效率。
本文第一階段模型考慮風光出力特性、儲能出力特性等為約束,建立負荷缺電率、新能源棄用率指標。求解儲能容量配置優化區間。第二階段模型綜合考慮新能源棄用年懲罰成本,儲能初始投資年均成本。以新能源棄用年懲罰成本和儲能初始投資年均成本最小為優化目標求解儲能最優容量配置。求解流程如圖2所示,具體求解步驟如下:
圖2 求解流程圖
1)輸入風、光、負荷數據等;
2)儲能容量從0開始,選定儲能步長逐步增加到最大值,確定儲能相關參數,具體包括功率、逆變器功率等;
3)設定負荷缺電率和新能源棄用率區間,建立以年度為考核周期的優化調度模型;
4)第一階段,求解步驟2中建立的調度模型,在給定負荷缺電率和新能源棄用率區間前提下求解儲能容量優化區間;
5)第二階段,更新儲能容量優化區間;
6)判斷在當前儲能容量優化區間內是否存在確定值使目標函數存在最優解,否則修改負荷缺電率和新能源棄用率區間執行步驟4,是則執行步驟7;
7)輸出儲能最優配置容量,計算系統總成本費用,流程結束。
本文目標函數為新能源棄用年懲罰成本與儲能初始投資年均成本最小。
minCXT=CEERATEφ+Fqy
(9)
式中:CXT為新能源棄用年懲罰與儲能初始投資年均成本;ERATE為儲能容量;CE為儲能容量單位投資成本;Fqy為新能源棄用懲罰成本;φ為年均成本投資因子。
1)風光出力約束
(10)
(11)
式中:Sw表示風電的實際裝機容量;Sv表示光伏的實際裝機容量。
2)負荷平衡約束
(12)
3)棄風棄光約束
(13)
4)電儲能約束
0≤SOCd,t≤Emax
(14)
(15)
(16)
(17)
(18)
5)新能源棄用成本
(19)
6)儲能單元現值因子
(20)
式中:r表示為儲能單元貼現率;n表示儲能單元的壽命。
本算例采用北方某一典型孤立風光互補系統,系統包括100 MW光伏、100 MW風力發電,考慮到風光出力的隨機性與不確定性,本文以1年8 760 h為考核時間段,采樣時間為1 h。風光互補系統選取日負荷最高作為典型特征曲線如圖3所示,最大負荷約為105 MW。儲能單元選取目前比較流行的閥控鉛酸電池作為優化對象,根據典型日數據分析及前文所提及的功率需求,本文選取儲能系統最大充放電功率為50 MW。
圖3 風光互補系統典型日特性曲線
根據第一階段的求解流程可以得到圖4為負荷缺電率與圖5新能源棄用率隨儲能容量增加的變化特性曲線,可以看出隨著儲能容量的增加負荷缺電率與新能源棄用率在逐步降低,表現出比較強的耦合關系。在微網建設中風光發電都與大電網相連,所以負荷缺電率并不會作為電站建設的重要指標,而在孤立風光互補系統中負荷缺電率可以作為評價系統可靠性的重要指標。根據工程實際新能源棄用率一般低于30%,本文選取0%~15%作為優化區間,對應的儲能配置容量為120~360 MW。負荷缺電率越低系統穩定性越高,本文選取0%~10%為優化區間,對應的儲能配置容量為220~400 MW。根據第一階段在滿足負荷缺電率與新能源棄用率的前提下所求得儲能容量區間為220~360 MW,將其作為邊界條件帶入到第二階段模型中,根據設定的目標函數求取最優儲能容量配置。
圖4 負荷缺電率與儲能容量特性曲線
圖5 新能源棄用率與儲能容量特性曲線
根據第一階段求得的儲能容量范圍,本文選取幾個儲能容量結合典型日負荷數據,其調度曲線如圖6~圖8所示。在沒有配備儲能單元時,風光互補系統在能源大發時會產生比較嚴重的棄風棄光現象。隨著儲能容量的增加,儲能吸收部分能量以化學能的形式存儲起來,減少了棄風棄光,當儲能容量超過332 MW時,新能源下降率開始減慢直至不再變化。
圖6 儲能為0 MW時系統調度曲線
圖7 儲能為332 MW時系統調度曲線
圖8 儲能為360 MW時系統調度曲線
第二階段以年新能源棄用懲罰成本和儲能初始投資年均成本最低為目標函數計算儲能最優容量。本文擬采用儲能系統使用年限為20年,儲能容量單位成本為60萬元/MWh。新能源棄用單位懲罰成本為350元/MWh。經過第二階段的求解結果如表1所示。
表1 不同儲能容量系統投資成本情況
當儲能容量為332 MW時,負荷缺電率與新能源棄用率也基本達到了最低,系統新能源棄用懲罰成本和儲能初始投資年均成本最低。相比系統未增加儲能時總成本下降了約1 607.9萬元。由此可以發現在增加儲能單元后,無論是在系統穩定性還是經濟性上都得到了很大的提高。
本文提出以兩階段優化模型的風光互補系統儲能容量配置優化方法,以負荷缺電率與新能源棄用率作為系統可靠性考核指標,以年新能源棄用懲罰成本和儲能初始投資年均成本最低作為經濟性指標,在兼具技術性與經濟性的同時找尋風光互補系統最優儲能容量。在研究案例中可以發現,通過合理配置儲能容量可以降低負荷缺電率增加孤立風光互補系統的穩定性,同時可以降低15%左右的新能源棄用率。以總投資年均成本衡量系統的經濟性,通過增加儲能每年大約可以節約28%的投資成本。綜上研究結果表明:
1)在滿足負荷缺電率和新能源棄用率的同時存在最優儲能容量配置,既可以提高風光互補系統的穩定性,也可以有效降低系統的投資成本;
2)負荷缺電率與新能源棄用率隨儲能容量的變化具有一定的耦合關系,在配置時需風光儲能協同優化。