考慮多運行場景的城市電網用戶側儲能需求評估方法

李 偉，周 天，董紹光，葉麗雅，趙能能，何杲杳，耿光超

（1.國網浙江省電力有限公司培訓中心，杭州 310015；2.浙江大學 電氣工程學院，杭州 310027；3.國網浙江省電力有限公司余姚市供電公司，浙江 余姚 315400）

0 引言

隨著“碳達峰、碳中和”目標的提出，大力發展風電、光伏等可再生能源已成為我國實現可持續發展的重要戰略［1］。根據國家發展改革委、國家能源局印發的《“十四五”現代能源體系規劃》，到2025年，非化石能源發電量比重達到30%左右。隨著分布式可再生能源發電裝機容量的不斷增大，其出力的隨機性、波動性與城市電網負荷時空匹配性差異問題將不斷凸顯，這對城市電網的可再生能源消納能力提出了更高的要求［2］。

與此同時，隨著經濟社會的發展，城市電網中以電動汽車、電采暖等為代表的新型負荷呈現快速增長的趨勢。根據IEA（國際能源署）發布的《2023年全球電動汽車展望》報告，預計2023年全球電動汽車銷量將達到1 400萬輛，較2022年增長35%［3］。隨著電動汽車保有量的快速增長，其隨機充電行為也為城市電網的安全穩定運行帶來了新的挑戰［4-6］。

圖1 全球電動汽車年銷量變化趨勢Fig.1 Global trends in annual electric vehicle sales

儲能作為一種靈活性資源，可以幫助城市電網有效地提高可再生能源消納能力，通過錯峰充放電來實現可再生能源出力高峰、負荷需求高峰在時間坐標上的平移［7-9］?；趦δ茉谔嵘娋W可再生能源消納能力、調峰等運行場景下的應用，國內外許多學者對電網的儲能優化配置及運行調度問題進行了研究。文獻［10］提出了一種考慮分布式發電負載的電-氫混合動力系統的雙層規劃方法，可提高有源配電網的穩定性，平抑可再生能源帶來的隨機性與波動性。文獻［11］采用雙層嵌套結構建立了以新能源消納電量最大、配電網運行成本最小為目標的多種靈活性資源協調調度模型，通過電網中已有的源網荷儲靈活性資源提高可再生能源消納能力。文獻［12］提出了考慮電動汽車充電站、儲能系統與配電網擴展的聯合規劃模型，在滿足電動汽車充電需求的同時延緩了配電網的擴建。在儲能的多功能復用方面，文獻［13-15］分別從輸電網、配電網的角度提出了提高可再生能源消納能力的儲能配置方法；文獻［16-17］提出了儲能參與平抑可再生能源波動性、調峰、調頻、峰谷套利等多重應用場景下的配電網儲能需求評估方法，在提高儲能系統利用率的同時增強電網運行的穩定性。

然而，現有研究成果主要考慮儲能在配電網中的多功能復用，對儲能在城市電網不同運行場景下的調節能力研究不足，側重于研究電網側儲能的優化配置問題，通過規劃配電網用戶側儲能來解決電網運行問題的研究不足。針對上述研究現狀，本文提出了一種考慮多運行場景的城市電網儲能需求評估方法，針對當前城市電網存在的可再生能源消納能力不足和大量電動汽車接入導致的局部過載問題，建立了考慮城市電網運行約束、儲能運行約束與可再生能源棄電約束的用戶側儲能需求評估優化模型。通過浙江省某區域37節點城市電網算例驗證本文提出的城市電網儲能需求評估方法的有效性。

1 城市電網用戶側儲能需求評估模型

根據國家電網公司2019年12月發布的《關于進一步嚴格控制電網投資的通知》，電網不得以投資、租賃或合同能源管理等方式開展電網側電化學儲能設施建設。城市電網中配置儲能的主體包括分布式新能源、電動汽車充電站、電力負荷等分布式用戶。本文提出的考慮多運行場景的城市電網用戶側儲能需求評估方法通過綜合考慮各運行場景下的儲能配置需求，提高用戶側儲能在不同場景下的復用率，為建設用戶側儲能提供依據。

1.1 運行場景生成及其權重構成

在文獻［14］所述電網運行瓶頸識別模型的基礎上，添加了配電網潮流約束、線路傳輸功率約束與清潔能源消納約束，構建了模擬的城市電網運行瓶頸識別模型。根據文獻［18］的K-means 聚類方法對識別出的運行瓶頸進行聚類，得到城市電網運行場景集合S。

城市電網用戶側儲能需求評估模型在處理各運行場景權重構成τ(s)時，同時考慮場景s出現的頻率ρ(s)［19］與場景s出現時對城市電網造成的危害性λ(s)，如式（1）所示。其中，場景對電網的危害性通過發生該場景時城市電網保持正常運行需要花費的成本來衡量，可以近似地等效為電網維持正常運行需支付的費用，如棄電電價、切負荷電價等。

1.2 目標函數

考慮多運行場景的城市電網用戶側儲能需求評估優化模型的目標函數為總成本Cobj最小，即用戶側儲能新建投資成本Ces（包括儲能功率建設成本與儲能容量建設成本）、儲能充放電運行成本Ceso、可再生能源棄電成本Cab之和最小，如式（2）所示。式（3）—（5）給出了各項成本的具體計算方式。

1.3 約束條件

構建儲能需求評估優化模型時除了需要考慮城市電網的基本運行約束條件，還需考慮用戶側儲能的運行約束條件與可再生能源出力約束條件，以滿足城市電網在各場景下的運行需求。

1.3.1 功率平衡約束

城市電網在運行時須保持各節點功率平衡，式（6）表示各節點的注入功率，式（7）表示城市電網中各節點的功率平衡約束。

1.3.2 線路最大傳輸功率約束

對于城市電網中的各條線路，其最大傳輸功率不能超過線路承載能力的額定值。式（8）表示城市電網的線路最大傳輸功率約束。

式中：Plij，max為線路l(i，j)的額定最大傳輸功率。

1.3.3 輸、配電網交換功率上下限約束

由于輸電網向配電網供電的調節能力有限，故輸電網與配電網在交換功率時存在上下限約束，如式（9）所示。

1.3.4 儲能運行約束

儲能運行約束如式（10）—（18）所示。式（10）、式（11）為儲能的功率上、下限約束。式（12）為儲能的注入功率表達式。式（13）為儲能的工作狀態約束，保證儲能在同一時刻只能處于充電狀態、放電狀態或停機狀態三者之一。式（14）為儲能的功率與容量比值約束，出于用戶側儲能項目的經濟性考慮，儲能的容量與功率比值不應小于2∶1。式（15）為儲能的能量狀態表達式。式（16）表示儲能的能量須保持在一定工作區間內。式（17）、式（18）分別表示儲能在0時刻與T時刻的能量約束。

1.3.5 可再生能源消納約束

式（23）描述了可再生能源發電機組在任意時刻棄電的比例約束。

2 算例分析

2.1 參數設置

本算例基于浙江省某城市電網配電區域37 節點配電網模型，該配電網網絡拓撲如圖2所示，由電壓等級35 kV、容量8 000 kVA的主變壓器供電，輻射11個電壓等級10 kV、容量1 250 kVA的專用變壓器用戶，該區域負荷容量為6 000 kW。使用Julia JuMP構建優化模型，調用Gurobi求解器對模型進行求解。在節點7、27處安裝PV（光伏發電機組），總裝機容量為1 200 kW；節點5、12、13、16、19、24、34 處安裝電動汽車充電站。其中，節點12、24 處為以公交大巴為主的充電站，節點5、34 處為以通勤大巴為主的充電站，節點19 處為以電動物流車為主的充電站，節點13和16處為以電動出租車為主的充電站。根據浙江省能源局印發的《浙江省可再生能源發展“十四五”規劃》，截至2020年底，光伏發電與風力發電裝機容量比例約為8.15∶1，故在本算例模型中可再生能源發電僅考慮光伏。通過對該城市電網歷史數據進行瓶頸識別與運行場景聚類，得到城市電網正常運行、可再生能源消納不足、電網局部過載3個典型運行場景。

圖2 浙江省某區域37節點配電網Fig.2 A 37-node distribution network in a region of Zhejiang Province

根據作者前期調研，各類型電動汽車充電站典型日負荷曲線如圖3所示。電動汽車充電負荷往往具有日負荷率低的特征，即其充電行為多集中在某幾個時間段內。

圖3 各類型電動汽車充電站典型日負荷曲線Fig.3 Load curves of all types of EV charging stations on a typical day

本算例中用到的其他各項經濟技術指標如表1所示。

表1 各項經濟技術參數Table 1 Economic and technical parameters

2.2 城市電網單運行場景儲能需求評估

對城市電網進行各運行場景儲能需求評估，所得結果如下。需要說明的是，算例中出現的儲能充放電需求為在其正常進行峰谷套利、調峰調頻等行為的基礎上輔助城市電網運行所需的額外充放電功率。

2.2.1 正常運行場景

在正常運行場景下，城市電網負荷呈現出典型的峰谷特性，各電動汽車根據其充電特性進行充電，光伏發電機組正常運行，與負荷預測情況、可再生能源出力預測情況基本一致，城市電網能夠正常運行。正常運行場景下的負荷水平、光伏出力曲線如圖4所示。

圖4 城市電網正常運行場景Fig.4 Normal operating scenario of urban grids

城市電網在正常運行場景下僅需要在節點9 處需要配置額定功率為64.7 kW，額定能量為129.4 kWh的儲能。該儲能主要用于削峰填谷，其充放電功率需求曲線如圖5所示，與圖4中總負荷的峰谷趨勢相吻合。22：00后由于電動汽車充電需求增加，儲能放電功率又出現一個高峰時段。

圖5 正常運行場景儲能充放電功率需求曲線Fig.5 Power demand curves of energy storage charging anddischarging under normal operating scenarios

2.2.2 可再生能源消納不足運行場景

在可再生能源消納不足運行場景下，可再生能源出力高出其預測出力水平，而城市電網的供電水平與負荷水平與正常運行場景基本一致，使得部分可再生能源發出的電力無法被消納，造成棄光的現象。該場景下城市電網需在節點7、節點12與節點27處分別安裝儲能，其具體需求情況如表2所示。

表2 城市電網可再生能源消納不足場景儲能需求情況Table 2 Demand for energy storage in scenarios with insufficient renewable energy consumption in urban grids

在該運行場景下，兩個光伏電站安裝用戶側儲能，主要用于消納可再生能源發出的多余電量。同樣的，22：00后儲能將多余電量放出，用于滿足電動汽車的充電需求。其充放電功率需求曲線如圖6所示。

圖6 可再生能源消納不足場景儲能充放電功率需求曲線Fig.6 Power demand curves of energy storage charging and discharging under insufficient renewable energy consumption scenario

2.2.3 局部過載運行場景

圖7展示了電動物流車充電站與公交大巴充電站所在節點的負荷水平曲線，當電動汽車集中充電時城市電網局部節點會出現較大峰荷。

圖7 城市電網局部負荷曲線Fig.7 Curves of local loads in urban grids

在局部過載運行場景下，由于大量的電動汽車在某時刻同時充電，導致該充電站所在節點出現局部過載的現象，如圖8所示。其中，19 節點處的電動物流車充電站與34 節點的出租車充電站分別在15：00與21：00出現了大量電動汽車同時充電的現象，超出了連接至該點的線路傳輸功率最大值，導致局部過載現象的發生。

圖8 城市電網局部過載場景Fig.8 Local overload scenario in urban grids

該運行場景下，城市電網需要分別在節點19、24、27、29、34 安裝用戶側儲能，其具體需求情況如表3所示。

表3 城市電網局部過載場景儲能需求情況Table 3 Demand for energy storage under local overload scenario of urban grids

此時，城市電網安裝的用戶側儲能主要用于解決局部過載的問題，除了出現局部過載的節點外，與過載節點臨近的節點也需要安裝儲能來減輕線路的功率傳輸壓力。其充放電功率需求曲線如圖9所示。

圖9 局部過載場景儲能充放電功率變化曲線Fig.9 Curves of power change under local overload scenario

2.3 城市電網多運行場景儲能需求評估

2.3.1 運行場景權重選取

根據對該城市電網歷史數據的瓶頸識別結果，各運行場景出現的頻率如表4所示。正常運行場景下城市電網維持運行的成本可用上網電價來衡量，市場均價約為0.42元/kWh?？稍偕茉聪{不足場景下城市電網維持運行需額外支付的成本可用棄光費用來衡量，為0.42元/kWh。局部過載場景下城市電網維持運行需額外支付的成本可用切負荷費用來衡量，為20 元/kWh。根據式（1）計算得到城市電網運行場景的權重取值，結果如表4所示。

表4 城市電網運行場景權重取值Table 4 Weighting values for urban grid operation scenarios

2.3.2 儲能需求評估結果

根據本文所提出的城市電網用戶側儲能需求評估方法，構建優化模型后求解得到該城市電網的儲能需求情況如表5所示。除局部過載場景中的局部過載節點所連接的傳輸線路存在線路過載的現象，其他場景下的各線路均保留有一定的傳輸裕度，相鄰節點建設的儲能也能夠為本節點所用。因此城市電網多運行場景的儲能需求計算結果并非單場景儲能需求節點最大值的線性疊加。

表5 儲能需求情況Table 5 Demand for energy storage

而僅將不同運行場景下的儲能需求評估結果進行線性疊加，則該城市電網共需要安裝750 kW/1 500 kWh的儲能，比考慮多運行場景的儲能需求增加了51.8%。因此，在考慮多運行場景后，各節點的儲能實現了多功能的復用，既能在正常運行場景下調節負荷峰谷值，又可以提高城市電網可再生能源消納能力，緩解電網局部過載的壓力。

2.3.3 經濟性評價

根據求解得到的儲能需求進行城市電網投資與運行成本計算，同時比較僅考慮單一運行場景下的成本。設用戶側儲能的運行周期為15年，年利率為6%，將儲能建設成本折算為年金，所得結果如表6所示，總計一列中，儲能建設成本為3個運行場景疊加，棄光成本與儲能運行成本根據出現場景概率進行疊加。

表6 儲能投資與系統運行成本Table 6 Costs of energy storage investment and system operation萬元

由此可見，與僅考慮單一場景的儲能需求評估方法相比，考慮多運行場景的儲能需求評估方法能夠減少32.7 個百分點的城市電網的投資與運行成本，顯著提高了用戶側儲能投資的經濟性。

3 結語

本文提出了一種考慮多運行場景的城市電網用戶側儲能需求評估方法。針對當前城市電網存在的可再生能源消納能力不足、大量電動汽車接入導致的局部過載問題建立了考慮城市電網運行約束、儲能運行約束與可再生能源棄電約束的用戶側儲能需求評估優化模型，并通過城市電網不同運行場景的出現概率與危害性對各運行場景進行加權，量化儲能需求評估中的不確定性。為了驗證該方法的有效性，通過浙江省某區域37 節點配電網進行算例分析。算例分析結果表明，該方法可以有效地評估城市電網的儲能需求，通過調度儲能資源可以提高電網的可再生能源消納能力，避免局部過載的情況。同時，該方法評估得到的儲能需求情況與投資運行成本顯著小于單運行場景的線性疊加。由于本文的需求評估模型未考慮線路損耗、電壓等約束條件，在儲能需求評估的精確性方面存在一定局限性，未來將進一步完善城市電網的儲能需求評估方法。