王凱, 李喜蘭, 劉振偉 , 鄭海林
(1.福建永福電力設(shè)計股份有限公司,福建 福州 350000;2.福州大學(xué) 電氣工程與自動化學(xué)院,福建 福州 350108)
要實現(xiàn)我國能源發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo),風(fēng)力發(fā)電裝機比重必將進(jìn)一步提升。然而,風(fēng)電出力的間歇特性大大制約了風(fēng)電的進(jìn)一步發(fā)展[1]。為風(fēng)電場配置儲能可以提高風(fēng)電消納率以及風(fēng)電場的經(jīng)濟(jì)性[2-3]。
目前已有一些文獻(xiàn)對風(fēng)電配置儲能的容量優(yōu)化進(jìn)行相關(guān)的研究。文獻(xiàn)[4]從風(fēng)電功率預(yù)測誤差縮減、預(yù)測結(jié)果的合格率以及投運成本來考慮風(fēng)電場的儲能配置容量。文獻(xiàn)[5]通過儲能的回收年份與預(yù)測誤差控制范圍來確定風(fēng)電場配置儲能的最優(yōu)容量。文獻(xiàn)[6]從減少風(fēng)電場的缺電懲罰成本和棄風(fēng)懲罰成本帶來的收益來優(yōu)化儲能容量配置。文獻(xiàn)[7]提出配置合適比例容量的儲能用于平抑風(fēng)電功率波動。同時,儲能作為良好的調(diào)峰和調(diào)頻資源[8-9],文獻(xiàn)[10]提出了風(fēng)儲系統(tǒng)可以通過提供輔助服務(wù)來回收成本。
現(xiàn)有文獻(xiàn)對于風(fēng)電配置儲能往往僅考慮單一風(fēng)電場的配置儲能情況,容易出現(xiàn)儲能資源浪費。此外,隨著風(fēng)電并網(wǎng)規(guī)模的增大,電網(wǎng)對風(fēng)電場的接納度給未來風(fēng)電場發(fā)展會帶來一定的影響。
本文分析對比了各個風(fēng)電場配置儲能的效益與風(fēng)電集群配置儲能的效益,提出了電網(wǎng)對風(fēng)電場并網(wǎng)的接納度指標(biāo),綜合考慮了風(fēng)電集群配置儲能所減少偏差考核的經(jīng)濟(jì)效益、參與輔助服務(wù)市場帶來的經(jīng)濟(jì)效益、社會效益和儲能設(shè)施的投建以及運行維護(hù)成本。
假設(shè)風(fēng)電集群中有三個風(fēng)電場,參數(shù)如表1所示。
表1 各個風(fēng)電場參數(shù)
考慮完全消除風(fēng)電的預(yù)測偏差所需要的儲能容量,各個時刻風(fēng)電場與風(fēng)電集群偏差量如圖1所示。
圖1 各個風(fēng)電場與風(fēng)電集群風(fēng)電預(yù)測偏差量
在各個電場配置儲能的場景下,各風(fēng)電場所需儲能容量分別為124.24 MWh、173.47 MWh和134.51 MWh。在風(fēng)電集群配置儲能的場景下,所需要的儲能容量為405.94 MWh,減小了23.28 MWh的儲能配置,減少比例為5.73%,提高了風(fēng)電場的經(jīng)濟(jì)效益。
當(dāng)風(fēng)電場的出力偏差電量超范圍時,按照偏差范圍分段計算偏差考核電量。
Rbias=∑Pbias×p1
(1)
(2)
式中:Rbias為減少偏差考核收益;Pbias為偏差考核電量;P為風(fēng)電出力超發(fā)電量或欠發(fā)電量;Swind為風(fēng)電場總裝機容量;p1為機組批復(fù)的上網(wǎng)電價。
風(fēng)電功率的波動過大會降低電網(wǎng)對風(fēng)電場的接納程度,不利于風(fēng)電場規(guī)模的進(jìn)一步擴大。
(3)
(4)
式中:Faccept為電網(wǎng)對風(fēng)電場的接納度;K為總的采樣區(qū)間數(shù);Sk為第k次采樣區(qū)間風(fēng)電波動指標(biāo);Pw(k-1)、Pw(k)分別為k-1與k時刻風(fēng)電出力;Pes(k-1)、Pes(k)分別為k-1與k時刻儲能動作;p為風(fēng)電場每小時最大有功出力變化限值。
參與調(diào)峰的市場主體采用分區(qū)間報價補償[11],對參與調(diào)頻的市場主體,根據(jù)調(diào)頻里程進(jìn)行補償[12]。
(5)
(6)
式中:Rps為調(diào)峰帶來的收益;Rfm為調(diào)頻帶來的收益;N為時間段內(nèi)計費周期的個數(shù);p2為有償調(diào)峰申報價格;Pw(t)為風(fēng)電場第t個計費周期內(nèi)的實際出力;Pwe(t)為風(fēng)電場參與調(diào)峰時第t個計費周期內(nèi)的出力;LFM(t)為第t個計費周期內(nèi)的調(diào)頻里程;Pclear(t)為調(diào)頻里程補償價格。
環(huán)保收益為體現(xiàn)在燃煤機組和燃?xì)鈾C組產(chǎn)生的污染治理成本。
(7)
式中:REP為風(fēng)力發(fā)電帶來的環(huán)境效益;Cpoll為常規(guī)機組燃煤發(fā)電單位電量所產(chǎn)生的污染物治理費用,為了簡化計算,本文簡化為0.11 元/kWh;Pw(t)為t時刻風(fēng)電配置儲能后增加的出力;T為計算周期。
由于電池容量衰減,在項目周期內(nèi)更換帶來電池更換成本。儲能成本模型采用全壽命周期進(jìn)行分析。
(8)
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(10)
(11)
式中:Creplace為儲能電池更換成本;α為電池成本年下降比例;KR為電池的更換次數(shù);Ces為電池的單位成本;N為電池儲能電站運營周期;L為儲能電池更換周期;CLCCNPV為儲能電站全壽命周期凈現(xiàn)值;CLCCNAV為儲能電站全壽命周期凈年值;CCI為儲能電站的投資成本;CCM.j為第j年的檢修成本;i為貼現(xiàn)率;CCD為期末退役成本。
(12)
式中:Celc為儲能運行損耗成本;Pes(t)為儲能t時刻的充電量;η為儲能的循環(huán)效率;p2為電池儲能循環(huán)損耗成本。
用于減小偏差考核部分的儲能容量,以配置儲能后單位投資的收益最大、電網(wǎng)對風(fēng)電接納度的提高程度為目標(biāo)函數(shù)。參與輔助服務(wù)市場的儲能容量則把配置儲能后的凈收益最大化作為目標(biāo)函數(shù),通過粒子群算法進(jìn)行尋優(yōu)求解。
max[(Rbias+REP)/CLCCNAV+Faccept.ws-Faccept.w]
(13)
(14)
max[(Rps+Rfm)-CLCCNAV-Celc]
(15)
(16)
式中:Faccept.w為配置儲能前風(fēng)電集群的接納度;Faccept.ws為配置儲能后風(fēng)電集群的接納度;Sbias為用于調(diào)整偏差考核的儲能容量;Sps為參與調(diào)峰輔助服務(wù)市場的儲能容量;max(windbias)為風(fēng)電的最大偏差量。
算法流程如圖2所示。
圖2 粒子群算法流程
(1) 輸入算例參數(shù)和粒子群初始參數(shù)。
(2) 計算每個粒子的適應(yīng)度值,與個體極值對比,保留最優(yōu)值并繼續(xù)下一次迭代。
(3) 用每個粒子的適應(yīng)度函數(shù)值和全局極值對比,并更新粒子的速度和位置。
(4) 如果滿足結(jié)束條件,終止程序并輸出結(jié)果,否則返回步驟(2)繼續(xù)執(zhí)行程序。
本文基于某地區(qū)風(fēng)電集群數(shù)據(jù)作為計劃出力曲線,假定所有預(yù)測偏差符合正態(tài)分布,風(fēng)電機組以及儲能電站的參數(shù)如表2所示。
表2 算例參數(shù)
(1) 針對風(fēng)電集群不同的預(yù)測偏差進(jìn)行了分類,不同預(yù)測精度下的最優(yōu)儲能配置容量以及配置前后的接納度與投資需求如表3所示。
表3 用于減少偏差考核的儲能配置容量與效益
(2) 采用粒子群算法對風(fēng)電集群所配置的儲能參與輔助服務(wù)市場經(jīng)濟(jì)性的收斂曲線如圖3所示。當(dāng)收斂到最優(yōu)值時,儲能的配置容量、投資凈年值、年凈收益以及回收年限如表4所示。
表4 參與輔助服務(wù)市場儲能配置容量與效益
圖3 粒子群算法收斂曲線
本文研究了以風(fēng)電集群配置儲能相較于分散配置儲能可以減少5.73%的儲能配置容量。當(dāng)預(yù)測精度為15%時,風(fēng)電場儲能最優(yōu)配置比例為11.58%,回收年限為13.79年;當(dāng)預(yù)測精度為20%時,風(fēng)電場儲能最優(yōu)配置比例為11.84%,回收年限為13.95年。
本文對比得出了以風(fēng)電集群配置儲能的優(yōu)勢,提出了風(fēng)電場的接納度這一指標(biāo),綜合考慮了風(fēng)電配置儲能的成本、效益以及并網(wǎng)后的發(fā)展,能夠更加貼近實際生活,為風(fēng)電場配置儲能提供參考借鑒。