以電網側儲能提升高比例可再生能源區域系統的可用輸電容量

陶 力，劉 建，王子涵，張 琳，王劍曉

（1.南瑞集團有限公司 國網電力科學研究院有限公司，江蘇 南京 210003；2.北京科東電力控制系統有限責任公司，北京 100194；3.華北電力大學 電氣與電子工程學院，北京 102206）

0 引言

發展跨區互聯電網的可再生能源交易已成為全球共識，但可再生能源的隨機性、波動性以及其高比例滲透，為區域系統的安全運行帶來挑 戰[1]。 可 用 輸 電 容 量 （Available Transfer Capability，ATC）為輸電網絡中剩余可用于額外商業交易的傳輸容量，是保證自由和可靠的電力交易關鍵因素[2]。適量的ATC可以在多種系統條件下維持電力系統的安全經濟運行，以增強高比例可再生能源區域系統的可靠性。

目前，關于ATC的研究主要集中在能量評估上。文獻[2]建立了適用于柔性交流輸電系統的指定輸電線路最大功率傳輸的ATC評估模型。文獻[3]提出了一種基于迭代分布式算法的實時ATC評估方法。文獻[4]提出了考慮風電不確定性的區域ATC概率評估模型。文獻[5]考慮到電-氣一體化能源系統的不確定性，對基于概率的ATC進行了評估。文獻[6]通過基于非參數分析的在線測量模型，將最大輸電容量（Total Transfer Capability，TTC）計算出來。在現有的文獻中，大多是基于非彈性負荷需求來評估電網的ATC。隨著儲能技術和其他形式的分布式能源的迅速發展，這些靈活的電力資源可以實現調峰，還能夠提高系統發電容量的充裕度，從而有效地提高高比例可再生能源區域系統的ATC[7]。儲能技術在緩解峰值負荷、提高系統可靠性方面得到了廣泛的應用。在高峰時段，儲能可以通過放電來降低高峰負荷，從而提高系統的ATC；在低谷時段，儲能可以存儲可再生能源（特別是夜間的風電和水電）的剩余能量，提高可再生能源的消納[8]，[9]。然而，儲能對ATC的影響尚未得到系統的探討。

本文評估了儲能對高比例可再生能源區域系統的可用輸電容量的影響，設計了一個考慮儲能系統負荷轉移能力的兩階段ATC評估框架。該框架量化了儲能對高比例可再生能源區域系統實時ATC的影響；同時，結合儲能的最優調度，建立了一個日前機組組合實時ATC模型，能夠最大化日均聯絡線功率交易。

1 高比例可再生能源區域系統ATC評估框架

高比例可再生能源區域系統是指一個具備高比例可再生能源接入、電網潮流雙向化等特點的區域電力系統。隨著電力系統復雜性的增長，由于輸電網絡中的輸電容量和可再生能源消納能力的控制裕度有限，區域系統的運行成本和運行可靠性問題逐漸突出。在區域系統輸電網絡中，ATC作為一種對輸電網絡中剩余傳輸容量的衡量指標，可用來在已規劃的機組組合運行范圍內進行進一步的電力交易，其表達式為

式 中 ：PATC，PTTC，PETC，PCBM和PTRM分 別 為 可 用 輸 電容量、最大輸電容量、現存輸電協議（Existing Transmission Commitments，ETC）、容 量 效 益 裕 度（Capacity Benefit Margin，CBM）和 輸 電 可 靠 性 裕度（Transmission Reliability Margin，TRM）。

考慮到在日前和實時階段的短時間內，CBM與TRM不會發生變化，將其忽略，所以ATC為TTC與ETC的差值。

本文設計了考慮儲能的高比例可再生能源區域系統實時ATC評估的兩階段框架。該框架如圖1所示。

圖1 兩階段ATC評估框架示意圖Fig.1 Schematic of the two-stage ATC evaluation framework

在日前市場中，本文設計了一個機組組合模型用來調度發電機和儲能。日前模型的目標是在相應的運行約束下，實現總成本和聯絡線功率交易利潤之間差值的最小化。在實時市場中，以日前模型確定的機組啟/停狀態作為實時ATC評估的基礎解，ATC評估模型最大化日可交換容量。與火力發電機組相比，儲能系統能靈活地通過充放電以調節功率輸出，對提高實時ATC起著至關重要的作用。

在沒有儲能的情況下，日間的電力負荷很高，火電機組可增加功率的裕量很??；在夜間，由于可再生能源發電量高，但電力負荷低，火電機組必須關閉，以消納可再生能源。因此，實時的發電容量充裕度可能不足。然而，在有儲能的情況下，儲能可以將峰時負荷轉換為谷時，從而改善火電機組日間的功率水平，并在夜間消納可再生能源。因此，在高比例可再生能源區域系統中，引入儲能后，可以有效地提高發電容量充裕度和可用輸電容量。

2 高比例可再生能源區域系統模型

2.1 階段1：日前機組組合

在日前市場中，本文構建了一個機組組合模型，以協調火電機組、儲能和聯絡線功率交易：

2.2 階段2：實時ATC評估

由于火電機組的啟/停狀態可提前1 d確定，所以實時ATC取決于在線發電機組的容量和儲能。因此，為了評估儲能的影響，實時ATC模型的目標是在日前機組組合的基礎上，實現指定聯絡線的單日ATC均值的最大化，其表達式為

該模型須要滿足的約束條件：①火電機組的實時功率限制；②可再生能源發電機的實時功率限制；③可再生能源的消納要求；④實時功率平衡；⑤輸電線路的實時潮流方程和功率限制；⑥實時儲能約束。

2.3 約束條件

模型中涉及到的約束條件如下。

①火電機組功率限制

式中：PRAMPUg，max為第g臺火 電機組 最小向 上爬坡能 力 ；PRAMPDg，max為 第g臺 火 電 機 組 最 大 向 下 爬 坡能力。

⑤可再生能源發電機的功率限制

式 （19），（20）為 充 電 和 放 電 功 率 限 制；式（21），（22）為儲能只能在同一時刻內充電或放電；式（23）為儲能j所儲存電量的動態變化；式（24）為 存 儲 能 量 的 限 制。式 中：αCHA/DISj，s，t為 充 電/放 電 狀態 的 二 進 制 變 量；PESj為 儲 能j的 最 大 功 率；Ej，s，t為儲能j的存儲能量；ηj為儲能j的充放電效率；Ejmax為儲能j的容量；SOCjmin/max為荷電狀態（State of Charge，SOC）的最小值或最大值。

3 算例分析

本文算例軟件為Matlab R2016a，采用CPLEX 12.4求解。為刻畫可再生能源和負荷的不確定性，本文應用k-means聚類的方法從年度數據中生成10種典型日場景。算例對具有24 h的IEEE 14節點系統研究分析，其拓撲如圖2所示。

圖2 IEEE 14節點系統Fig.2 IEEE 14-bus system

該系統中有5臺火力發電機，對于每臺火力發電機啟動和關閉成本設置為1 000×Pgmax，并且每臺發電機的最小功率是其裝機容量的1/2。節點4和節點7分別設有風電場和光伏電站。風電和負荷分布數據來源于美國PJM市場，太陽能數據從美國國家可再生能源實驗室獲取。風電裝機容量為360 MW，光伏電站裝機容量為70 MW。節點7處引出一條聯絡線，交換電力售價為15$/（MW·h）。可再生能源的最低消納率為75%。圖3為通過k-means聚類從年度數據中選出的10種典型日場景下的可再生能源和負荷數據。

圖3 可再生能源數據Fig.3 Data of renewable energy

節點10處設有儲能電站。儲能電站的參數見表1。其中，儲能的維持時間為96/12=8 h，該值表示儲能在最大功率放電時能維持的小時數。

表1 儲能參數Table 1 Parameters of energy storage

3.1 儲能對高比例新能源區域系統ATC的影響

圖4 比較了無、有儲能的單日ATC均值。

圖4 有無儲能情況下的單日ATC均值Fig.4 Daily ATC mean value with and without ES

與無儲能的情況相比，在有儲能的情況下，日間的ATC均值提高了1.03%，夜間的ATC均值提高了10.47%。日最大ATC由111.91 MW增加到114.15 MW，日最小ATC由45.19 MW增加到72.86 MW。利用儲能可以有效降低日間的負荷需求，如圖5所示。

圖5 有無儲能情況下的系統負荷變化Fig.5 System load with and without ES

與無儲能相比，有儲能的情況在日間降低了7.47 MW·h的負荷需求，從而顯著提高聯絡線功率交易的可靠性。

儲能的充放電功率和所儲電量如圖6所示。

圖6 儲能的充放電功率和所儲電量Fig.6 Charging/discharging power and stored energy of ES

由圖6可知：由于夜間可再生能源機組出力較小，儲能通過放電保證區域系統的功率平衡，而在可再生能源供應充裕時，儲能進行充電；儲能在日間放電，實現了負荷轉移，而當可再生能源足夠充裕，區域系統實現可再生能源的完全消納時，儲能又會進行充電。因此，利用儲能的響應能力，可將單日內的負荷轉移，增強了實時ATC，可以進一步提高可再生能源的消納水平。

可再生能源的消納率如圖7所示。

圖7 有無儲能情況下的可再生能源消納率Fig.7 Accommodation rates of renewable energy with and without ES

由圖7可知，儲能可以使單日可再生能源的消納量增加44.46 MW·h，消納率從75.00%提高到76.03%。相比無儲能的區域系統，具備儲能電站的高比例可再生能源區域系統顯著提高了可再生能源的消納能力。

3.2 成本與效益分析

表2列出了發電成本和聯絡線功率交易的收益。其中，聯絡線電力交易成本的負值表明通過聯絡線功率交易可以獲得的利潤。

表2 發電成本和聯絡線功率收益Table 2 Generation costs and profits from interchange power

由表2可以看出，引入儲能后，系統可有效降低54.05%的成本。在消納可再生能源的同時，火電機組的發電成本從165.53×103$下降到98.46×103$。更重要的是，儲能可以使區域系統的負載曲線變得平緩，從而避免火電機組頻繁啟停，從而大大降低啟動和停機成本。

圖8為有、無儲能情況下的各時段在線火電機組容量。

圖8 在線火電機組容量Fig.8 Online capacity of thermal generators

由圖8可知，在有儲能的情況下，火力發電機不須要頻繁啟動或關閉。但是，如果沒有儲能，2號和5號機組必須分別在23：00和7：00關閉以消納可再生能源，并分別在6：00和22：00啟動以滿足高峰負荷的需求。通過引入儲能，高比例可再生能源區域系統可以大大提高發電容量的充裕度，從而提高聯絡線的ATC。

為進一步說明所提方法在大規模算例系統中的有效性和可行性，本文基于IEEE 30節點算例進行了分析，得到了與14節點算例類似的結論，如圖9所示。設定風電裝機容量為140 MW，光伏電站裝機容量為60 MW，系統內儲能電站的容量為50 MW·h。結果表明，引入儲能的方案能夠在增強系統ATC的同時實現系統運行成本的最小化。相比于無儲能的方案，有儲能的方案單日ATC的均值提高了15.85%，可再生能源的消納率提升了3.35%，進一步地，系統在聯絡線交易上多獲取5.05%的收益，系統的總成本減少56.23%。

圖9 IEEE 30節點系統Fig.9 IEEE 30-bus system

3.3 儲能持續時間的靈敏度分析

本文對持續時間進行靈敏度分析，并量化儲能充放電速度對ATC的影響。在IEEE 14節點系統中采用兩種類型的儲能系統：①慢充儲能系統，其參數見表1；②持續時間為2 h的快充儲能系統。兩個儲能系統的容量和效率是相同的，唯一的區別是快速充電儲能系統的最大功率是慢速充電儲能系統的4倍。表3比較了兩種儲能所在的區域系統的ATC和消納率。

表3 兩種儲能系統的ATC與消納率Table 3 ATC and accommodation rates of two ES

與慢充儲能系統相比，快充儲能系統能夠進一步提高單日ETC均值，由130.06 MW提高到131.12 MW，從而獲得更多的聯絡線功率交易利潤。然而，由于TTC的限制，單日ATC均值由89.13 MW略降至88.07 MW。另一方面，系統可多消納42.90 MW·h可再生能源，消納率由76.03%提高到77.03%。因此，在保證電網安全的同時，快速充電儲能系統在改善聯絡線功率交易和可再生能源消納方面也優于慢速充電儲能系統。

4 結論

本文提出了一種結合儲能的兩階段ATC評估框架。在日前市場中，建立了一個機組組合模型來調度發電機和儲能；在實時市場中，建立了聯絡線日平均傳輸容量最大化的ATC評估模型?；贗EEE 14節點及IEEE 30節點系統的實例研究表明：①與無儲能運行相比，儲能可以顯著提高高比例可再生能源區域系統的實時ATC，從而提高聯絡線功率交易的可靠性；②利用儲能的負荷轉移能力，不僅有助于避免發電機的頻繁啟停，還有助于可再生能源的消納；③較高的儲能充電速度可以進一步增強高比例可再生能源區域系統的經濟運行能力。本文將ATC影響的儲能電站的最優容量和選址和考慮儲能對ATC影響的多區域電力系統的系統模型，兩個問題值得進一步深入研究。