一种面向系统调控需求的储能系统最优配置方法

摘要

本发明涉及一种面向系统调控需求的储能系统最优配置方法，其特点是：从风电对整个电网功率的不平衡性角度出发，调控风电场群输出功率不超出整个电网功率平衡目标的同时，在剩余的电网可利用空间下，设定储能系统放电区间，基于SOC分层控制策略，对储能系统能量进行优化管理，实时修正储能系统充放电功率，优化储能系统工作性能，并建立风储运行经济性评估模型，以综合收益最大为目标，确定最佳储能系统放电区间，优化储能系统容量，延长其使用寿命，提高新能源电量的入网规模，有效利用电网可接纳风电空间。

主权项

一种面向系统调控需求的储能系统最优配置方法，其特征是，调控风电场群输出功率不超出整个电网功率平衡目标的同时，在剩余的电网可利用空间下，设定储能系统放电区间，基于SOC分层控制策略，对储能系统能量进行优化管理，实时修正储能系统充放电功率，优化储能系统工作性能，建立风储运行经济性评估模型，以综合收益最大为目标，确定最佳所需储能系统放电区间，优化储能系统容量，延长其使用寿命，提高新能源电量的入网规模，有效利用电网可接纳风电空间，它包括以下步骤：1)储能系统的放电区间设定在接纳风电功率后未突破电网可利用空间极限值的时段，设定储能系统的放电区间α，0≤α<100％；若系统无剩余可利用空间时α＝1，若储能系统不放电α＝0；基于放电区间α的储能系统充放电功率如下：$\left\{\begin{array}{cc}{P}_{ESS}\left(t\right)=P_{wd}\left(t\right)-P_{\lim it}^{space}\left(t\right)& P_{wd}\left(t\right)>P_{\lim it}^{space}\left(t\right)\\ P_{ESS}\left(t\right)=\alpha \left(P_{wd}\right(t)-P_{\lim it}^{space}(t\left)\right)& P_{wd}\left(t\right)<P_{\lim it}^{space}\left(t\right)\end{array}\right.---\left(1\right)$其中P_ESS(t)为t时刻储能系统充放电功率；P_wd(t)、分别为t时刻风电场群实际输出功率之和以及风电可运行域极值；面向系统需求区间的储能系统充放电能量E_t以及储能系统在各调度时段结束后充放电累积容量W_t如下所示：$E_t=\left\{\begin{array}{cc}{\int }_{t1}^{t2}{P}_{ESS}{\eta }_{ch\arg e}dt& P_{ESS}>0\\ {\int }_{t1}^{t2}{P}_{ESS}/{\eta }_{disch\arg e}dt& P_{ESS}<0\end{array}\right.---\left(2\right)$$W_t=E_0+\underset{i=1}{\overset{t}{\Sigma }}{E}_t---\left(3\right)$其中t₁，t₂分别为充放电的起始与结束时刻；η_charge，η_discharge分别为储能系统的充放电效率；P_ESS为储能系统充放电功率；E₀为储能系统初始能量；风电场群所需配置储能系统容量W_opt如下所示：W_opt＝max{W_t}‑min{W_t},t＝1,2,…,N        (4)其中max{W_t}为各调度时段累计容量最大值，min{W_t}为各调度时段累计容量最小值，N为储能系统总控制时段；2)SOC分层控制策略构建SOC分层控制策略，对储能系统充放电功率进行实时修正，确保储能系统具有良好工作性能；将储能系统SOC按照充放电能力分为以下五个层次：不充电紧急层、少充电预防层、正常充放电安全层、少放电预防层、不放电紧急层；储能系统充放电功率P_ESS，经储能能量管理系统确定的修正系数K_SOC进行动态调整，得到储能系统实际充放电指令P_{SOC_ESS}；K_SOC值与Sigmoid函数特性类似，因此利用Sigmoid函数对其进行修正，具体表达如下所示：储能系统处于充电状态下，P_ESS(t)>0$K_{SOC}=\left\{\begin{array}{cc}0,& S_{\max }\le S\le 100\%\\ \frac{1}{1+e^{-10(x_c-0.5)}},& S_{pre\_\max }<S<S_{\max }\\ 1,& 0\le S\le S_{pre\_\max }\end{array}\right.---\left(5\right)$x_c＝(S‑S_max)/(S_{pre_max}‑S_max)                         (6)储能系统处于放电状态下，P_ESS(t)<0$K_{SOC}=\left\{\begin{array}{cc}0,& 0\%\le S\le S_{\min }\\ \frac{1}{1+e^{-10(x_f-0.5)}},& S_{\min }<S<S_{pre\_\min }\\ 1,& S_{pre\_\min }\le S\le 100\%\end{array}\right.---\left(7\right)$x_f＝(S‑S_min)/(S_{pre_min}‑S_min)                           (8)经调整系数K_SOC修正确定储能系统实际充放电功率P_{SOC_ESS}(t)为：P_{SOC_ESS}(t)＝K_SOCP_ESS(t)                             (9)其中S为储能系统的荷电状态；S_max为不充电紧急层的下限；S_max、S_{pre_max}为少充电预防层的上下限；S_{pre_max}、S_{pre_min}为正常充放电安全层的上下限；S_min为少放电预防层的下限；X_c为储能系统充电状态下计算K_SOC的系数；X_f为储能系统放电状态下计算K_SOC的系数；3)风储系统经济性评估模型评估模型以风储运行最终收益最大为目标，其目标函数表示如下：max(R_income‑T_invest)                               (10)其中R_income为储能系统总收益费用，T_invest为储能系统投资费用；模型的投资主要由储能系统容量投资与其运行维护费用两部分组成，表示为：T_invest＝W_optP+W_optMn                            (11)其中，P为储能系统的单位容量价格；M为储能系统年运行维护费用；n为储能系统的运行年限；模型的收益主要分为配置储能系统多接纳的电量收益，储能系统存储能量改变量收益以及减少化石燃料发电的气体排放量所带来的环境保护收益三部分；采用储能系统面向系统需求的控制策略，多接纳电量收益R_sw为：R_sw＝E_swI_sw                               (12)$E_{sw}=\underset{i=1}{\overset{365n}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{t}{\Sigma }}(P_{sw}-P_w)\Delta t---\left(13\right)$其中E_sw为利用储能装置面向系统需求控制后电网多接纳的风电电量；P_sw为利用储能装置面向系统需求调控后风场实际发电功率；I_sw为风电上网电价；P_w为未安装储能装置风电场输出功率；t为每个调度日内的调度时段，Δt为调度时间，储能系统在调度日内累计的存储电量的变化量E_s，其带来存储电量收益R_s：R_s＝E_sI_s                                 (14)$E_s=\underset{i=1}{\overset{365n}{\Sigma }}(E_T-E_0)---\left(15\right)$其中I_s为储能电量上网电价，E_T表示储能系统1个调度日内剩余电量；风储电量的增加促进新能源开发利用，减少化石燃料用量与减排费用，为环境保护带来收益；具体环境收益R_CO2为：$R_{{\mathrm{CO}}_2}=(E_{sw}+E_s)I_{{\mathrm{CO}}_2}{m}_{{\mathrm{CO}}_2}---\left(16\right)$其中I_CO2为传统发电机组产生单位电能所排放CO₂的减排价格，m_co2为1kW·h的电能向大气排放的CO₂的质量。