计及限风特性与经济性的储能系统容量配置方法

摘要

本发明涉及一种计及限风特性与经济性的储能系统容量配置方法，其特点是，首先基于风电场实测限风功率进行限风特性分析，在此基础上提出了一种储能系统多场景调控控制策略并制定了相应的场景划分的原则，然后通过构建同时考虑储能系统电量效益、环境效益、投资成本和维护费用等因素的经济性评估模型，提出了一种同时考虑储能系统经济性与限风特性的储能系统的容量配置方法，为集中充放电的大规模储能系统容量配置提供重要借鉴。

主权项

一种计及限风特性与经济性的储能系统容量配置方法，其特征是：通过对限风功率的分析提出多场景调控的控制策略并制定场景划分的原则，结合储能系统的经济性评估模型，得到一种同时考虑储能系统经济性与限风特性的最优储能系统配置容量，包括以下内容：1)限风特性分析以及场景划分原则根据风电场提供的限风功率数据，首先得到不同月份各时段限电次数或限电量的统计图以及限风功率的分布图，采用相关系数r来统计各月各时段限电次数之间的差异，并作为储能系统容量配置的依据，r的计算公式为$r=\frac{\underset{z=1}{\overset{24}{\Sigma }}(f_{iz}-{\bar{f}}_i)(f_{jz}-{\bar{f}}_j)}{\sqrt{\underset{z=1}{\overset{24}{\Sigma }}{(f_{iz}-{\bar{f}}_i)}^2·\underset{z=1}{\overset{24}{\Sigma }}{(f_{jz}-{\bar{f}}_j)}^2}}---\left(1\right)$其中：r表示第i月与第j月各时段限电次数统计图之间的关联程度，f_iz与f_jz分别表示第i月和第j月在第z时段的限电次数，与分别表示第i月和第j月各时段限电次数的平均值；若0≤|r|≤0.2，则关联程度为极弱相关，0.2＜|r|≤0.4表示弱相关，0.4＜|r|≤0.6表示中等程度相关，0.6＜|r|≤0.8表示强相关，0.8＜|r|≤1表示极强相关，将r值大于0.8的月份定义为同一场景，则全年可划分为多个场景，且同一场景内的各月份采用相同的储能配置及充放电原则，限风严重的集中时段内充电，其余时段放电；2)计及限风特性与经济性的储能系统容量配置将全年分为m个场景，以第i个场景为例，若该场景下共有Q个调度日，为便于分析，设储能系统日充放电1次，考虑到限风功率“大幅值小概率、小幅值大概率”的分布特征，设风电场群的装机容量为C_in，该场景下储能系统的充电功率为α_iC_in，0≤α_i≤(max(P^k_curtail)/C_in)，故第k个调度日内储能系统充电时段存储的限风电量为：$E_{curtail}^k={\int }_{t_{1k}}^{t_{2k}}{P}_{curtail}^{ac.k}\left(t\right)dt---\left(2\right)$其中，E^k_curtail表示第k个调度日储能系统存储的限风电量，t_1k、t_2k为储能系统的充电起始时刻与结束时刻，表示储能系统t时刻的吸收功率，计算公式为：$P_{curtail}^{ac.k}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{\alpha }_i{C}_{in},& P_{curtail}^k\left(t\right)>{\alpha }_i{C}_{in}\\ P_{curtail}^k\left(t\right),& P_{curtail}^k\left(t\right)\le {\alpha }_i{C}_{in}\end{array}\right.---\left(3\right)$其中，表示t时刻的限风功率，设储能系统的充放电效率均为η，则此时储能系统需配置容量为：$E_{ess}^k=E_0^k+{\mathrm{\eta E}}_{curtail}^k---\left(4\right)$其中，E^k_ess表示第k个调度日储能系统需配置容量，表示第k个调度日储能系统的初始荷电量，考虑到储能系统日充放电1次，为保证存储的限风能量能够完全释放，则有$E_{ess}^k/\left({\alpha }_i{C}_{in}\right)+E_{ess}^k/P_{disch\arg e}\le 24---\left(5\right)$其中，P_discharge表示储能系统的放电功率，由式(2)—(5)，该场景下储能系统应配置容量为$E_{ess}^i=max\left(\underset{k=1}{\overset{Q}{\cup }}{E}_{ess}^k\right)---\left(6\right)$其中，Eⁱ_ess表示第i个场景下，储能系统应配置容量，max()表示求取最大值的函数，依据式(2)—(6)得到的储能系统容量包含未知数α_i，从经济性角度考虑α_i的取值，包含以下因素：①电量效益利用大规模储能系统提高风电的入网规模会给电力系统带来两方面的电量效益：一方面是由于储能系统消纳了超过电网安全运行极限的弃风风电电量而增收的风电发电效益；另一方面是储能系统充电时段通常是负荷的低谷时段，而放电时段为负荷的高峰时段，由此因峰谷电价差带来的效益，在储能系统的运行寿命周期内，因配置储能系统而带来的多接纳风电发电量为$E_{pwind}=\eta \underset{k=1}{\overset{365n}{\Sigma }}{\int }_{t_{1k}}^{t_{2k}}{P}_{curtail}^{ac.k}\left(t\right)dt---\left(7\right)$其中，E_pwind表示储能系统寿命周期内多接纳的风电发电量；n为储能系统的运行寿命，因此，利用储能系统提高风电的入网规模带来的电量效益为R(α_i)＝(C_w+C_d)E_pwind         (8)其中，R(α_i)表示电量效益；C_w、C_d分别为风电的上网电价与电网峰谷电价差；②环境效益利用储能系统提高风电入网规模带来的环境效益具体表现在：提高新能源的利用率、减少了温室气体的排放，环境效益的计算公式为T(α_i)＝C_fE_pwind        (9)其中，T(α_i)表示环境效益；C_f表示火电机组生产单位电能的排放成本；③投资成本储能系统的投资成本具体表现为：功率成本、容量成本、维护费用，具体的计算公式为$I\left({\alpha }_i\right)=C_m{E}_{ess}^i+{\alpha }_i{C}_{in}{C}_p+{\mathrm{nME}}_{ess}^i---\left(10\right)$其中，I(α_i)表示储能系统的投资成本；C_m为储能系统的容量成本，包括置换费用；C_p为储能系统的功率成本；M为储能系统的维护费用；因此，储能系统的综合收益为S(α_i)＝R(α_i)+T(α_i)‑I(α_i)           (11)取α_i的值从0到max(α)变化，得到综合收益与α之间的曲线，根据使综合收益最大的α值，即可得到第i场景下需配置的储能系统容量，全年共分为m个场景，依据类似的方法即可得到各场景下储能系统需配置的容量以及α的值，即E＝{Eⁱ_ess}，α＝{α_i}(i＝1,2,…,m)，由于得到的各场景下储能系统容量配置不一定相等，α_i的值也不相同，故需按照以下方法确定储能系统最终配置容量E_ess：取E_ess从min(E)到max(E)变化，α从min(α)到max(α)变化，其中，max()，min()分别表示求最大值与最小值的函数，从而得到E_ess、α与综合收益之间的三维曲线，使综合收益最大的E_ess即为最终确定的储能系统容量。