田 輝

（陜西昱立電力科技有限公司，陜西 西安 700102）

1 新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選

1.1 新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策指標的構(gòu)建

為滿足新型電力產(chǎn)業(yè)的持續(xù)化發(fā)展需求，構(gòu)建新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策指標，為方案優(yōu)選奠定基礎[1]。指標體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策指標體系

根據(jù)相關工作具體要求，將指標按照屬性劃分為2個主要類別，分別為技術類屬性和環(huán)境類屬性。

構(gòu)建儲能率優(yōu)化指標體系后，對各種儲能率優(yōu)化的實際情況進行全面剖析，將其作為儲能方案優(yōu)選的前提與基礎。在分析單一關鍵指標發(fā)展狀況的基礎上對儲能方案進行關鍵指標組合分析僅限于對儲能技術屬性的隨機組合，不能全面、穩(wěn)定地展現(xiàn)出每個關鍵指標下各儲能技術的發(fā)展狀況。當某種儲能技術的關鍵指標值發(fā)生變化時，在隨機組合或單一關鍵指標分析下的儲能方案的可行性會出現(xiàn)較大且不規(guī)則的整體波動，不利于對儲能方案整體發(fā)展的分析。因此，按照上述方式，完成指標的初步選擇后，有必要結(jié)合新型電力系統(tǒng)開發(fā)的具體需求，在方案優(yōu)選過程中進行指標的調(diào)整與即時優(yōu)化。

1.2 基于拉格朗日改進的指標綜合賦權(quán)

在上述內(nèi)容的基礎上引進拉格朗日改進，對指標進行綜合賦權(quán)，以掌握在方案優(yōu)選過程中不同指標的權(quán)重與重要性[2]。拉格朗日改進算法是AHP法的分支，也是對復雜問題進行綜合量化處理的關鍵技術手段之一，基于拉格朗日改進的指標綜合賦權(quán)過程主要由2個步驟構(gòu)成。步驟一，使用計算機模糊語言，對指標體系中隨機2個指標進行矩陣對比，通過此種方式將復雜且定性的指標描述為可用計算機語言表達的IT2TrFNs。步驟二，利用公式（1）進行計算機表達語言IT2TrFNs的處理。

式中：D代表計算機表達語言IT2TrFNs的處理；a代表指標與計算機語言的轉(zhuǎn)化關系；i代表指標與計算機語言的轉(zhuǎn)化次數(shù)；U代表模糊數(shù)；H代表對比矩陣。

完成上述處理后，進行指標的一致化處理，如公式（2）所示。

式中：CI代表指標的一致化處理；λmax代表對比矩陣的最大特征值；m代表矩陣順序。

完成處理后，進行指標的校驗，校驗過程如公式（3）所示。

式中：CR代表指標的校驗結(jié)果；RI代表指標的一致性指數(shù)。

對通過校驗的指標進行賦權(quán)，如公式（4）所示。

式中：W代表指標綜合賦權(quán)；j代表第j個指標；e代表指標的信息熵。

按照上述步驟，完成基于拉格朗日改進的指標綜合賦權(quán)。

1.3 優(yōu)選決策與儲能方案優(yōu)選效果分析

在上述內(nèi)容的基礎上進行混合儲能方案優(yōu)選場景的構(gòu)建，將場景構(gòu)建的過程作為不同儲能方案在實際應用中產(chǎn)生數(shù)據(jù)的非監(jiān)督學習過程。假設現(xiàn)有若干個可用于新型電力系統(tǒng)的混合儲能方案，每個儲能方案的作用與集結(jié)方式是不同的（集結(jié)方式包括容量型、功率型和容量型/功率型等）[3]。參照上述步驟，根據(jù)構(gòu)建的新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策指標進行方案的優(yōu)選決策，該過程如圖2所示。

圖2 新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策過程

通過決策掌握不同場景下的新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策結(jié)果。根據(jù)結(jié)果可知，在容量型場景下，抽水蓄能方案＞壓縮空氣儲能方案＞低溫儲能方案＞氫燃料電池儲能方案（“＞”代表“優(yōu)于”）。在功率型場景下，電極電容器儲能方案＞氫燃料電池儲能方案＞飛輪及儲能方案。在容量型/功率型場景下，壓縮空氣儲能方案、抽水蓄能類的儲能方案更有優(yōu)勢[4]。

為檢驗所提方案是否能在實際應用中發(fā)揮預期作用，本文將某地區(qū)大型新能電力發(fā)電站作為試點，對儲能方案的優(yōu)選過程進行實踐。根據(jù)實踐可知，所提儲能方案優(yōu)選方法綜合應用效果良好，可以在后續(xù)的工作中嘗試將其投入使用，以此種方式輔助電力工作站等相關負責人的決策。

2 優(yōu)化配置模型

2.1 波動信號多尺度分解

采用修正的EMD方法，在多時間尺度上對波動性的產(chǎn)、用2條曲線進行分解，以更清晰、直觀地展現(xiàn)靈活需求的特征和規(guī)律。EMD是一種基于數(shù)據(jù)本身時間特性的多尺度分解，克服了小波分解設置的基函數(shù)無自適應能力的缺點。這種方法不需要對基函數(shù)進行設置，可以對任意信號進行科學分解[5]。在電力系統(tǒng)擾動信號的分解過程中，電能的瞬時頻率擾動成分通常以低級IMF成分為主，而高級IMF成分通常以低級IMF成分為主。為此，采用EMD分解方法，利用容量性存儲技術消除K階次及以下的輸入變量，利用功率性存儲技術消除K階次及以下輸入變量的總和，實現(xiàn)系統(tǒng)波動信號的高效分割。在EMD分解前，對信號來說有2個約束條件是必要的。1）約束條件1。在波動信號集合中，極值點數(shù)與過零點數(shù)應相等，或最多差一個。2）約束條件2。在任一時刻，上包絡線、下包絡線中的局部最大值的平均值應該是0，在坐標系中，上包絡線與下包絡線應在時間軸上形成對稱。在經(jīng)過EMD分解后，各IMF應滿足公式（5）。

式中：X（t）代表波動信號；rk（t）代表分量信號；res表示留數(shù)。

分解完畢后，對分解后的信息進行閾值約束，重新構(gòu)建各類儲能裝置所需承擔的信號波動調(diào)節(jié)任務。通常情況下，儲能應平抑的功率波動頻率不得超過其自身的相應速度，分別如公式（6）、公式（7）所示。

式中：F（ci1）代表i1個IMF信號分量對應中心頻帶頻率；F（ci2）代表i2個IMF信號分量對應中心頻帶頻率；Fb代表功率型儲能最高響應頻率；Fc代表能量型儲能最高響應頻率。

基于云模型-OWA算子中的EMD算法并結(jié)合群決策思想來提升閾值決策過程的有效性，具體步驟如下。第一步，用EMD模式分解法分解原信號。第二步，對各部分進行量化，利用各部分的平均幅值和頻率值的平均比來度量各部分的波動信息，為功率和容量進行分類提供依據(jù)。第三步，聚合最大與最小運算符間多屬性變量信息，按照從大到小的順序?qū)υ夹畔⑦M行重新排列，并對數(shù)據(jù)的位置進行加權(quán)處理，如公式（8）所示。第四步，比較IMF在功率型場景與容量型場景中的結(jié)果，通過優(yōu)勢度對比確定信號閾值。

式中：a代表原始參數(shù)向量；b代表排序后的結(jié)果；ω代表有序數(shù)據(jù)位置的OWA加權(quán)向量。

2.2 構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)電側(cè)混合儲能優(yōu)化配置模型

以新一代電網(wǎng)的源端靈活調(diào)控需求為切入點，構(gòu)建多靈活調(diào)控源協(xié)同互補的混合儲能功率與容量優(yōu)化配置模型。本項目擬進行基于混合儲能的新型電網(wǎng)優(yōu)化配置方法的研究，優(yōu)化配置建模原理如圖3所示。

圖3 發(fā)電側(cè)混合儲能優(yōu)化配置原理圖

由于建立的儲能系統(tǒng)主要為新型電力系統(tǒng)提供服務，因此其使用壽命不會超過系統(tǒng)本身的使用壽命，殘值在上述優(yōu)化配置模型中可不再考慮，以此確定混合儲能的全生命周期投資成本，如公式（9）所示，在此基礎上提出一種新的可持續(xù)發(fā)展能源的管理方法。

式中：Ces，in代表混合儲能的全生命周期投資成本；ces，p代表儲能單位額定功率建設成本；ces，e代表額定容量建設成本；Pes，rp代表電站額定功率；Ees，re代表電站額定容量；γ代表折現(xiàn)率。

3 結(jié)語

混合儲能系統(tǒng)是新型電力系統(tǒng)的重要組成部分，具有提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定性、安全性和經(jīng)濟性的優(yōu)勢。為發(fā)揮混合儲能技術在新型電力系統(tǒng)發(fā)電中更高的效能與價值，本文進行了此次研究。通過對模型進行測試得出如下結(jié)論。1）混合儲能系統(tǒng)在新型電力系統(tǒng)中具有顯著優(yōu)勢。與單一的儲能技術相比，混合儲能方案能更好地滿足電力系統(tǒng)的需求，提供短時大功率和高能量密度的能量儲存和釋放能力。2）本文研究結(jié)果進一步揭示了混合儲能系統(tǒng)在新型電力系統(tǒng)中的理論和實踐意義。它提高了電力系統(tǒng)的運行效率，降低了運行成本，并為實現(xiàn)可再生能源的高效利用提供了新的解決方案。

現(xiàn)階段的研究已經(jīng)取得了一些進展，但仍有許多問題需要進一步研究和探索，未來將根據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求進行進一步的設計，可針對不同類型的混合儲能系統(tǒng)進行深入比較，找出各種儲能技術的最佳組合方式。此外，混合儲能系統(tǒng)的優(yōu)化策略也需要持續(xù)改進，以適應電力系統(tǒng)運行環(huán)境的變化和更高層次的需求。