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高比例風電接入的電力系統儲能容量配置及影響因素探究

2022-07-27 02:06:06國家能源集團遼寧電力有限公司黃子明
電力設備管理 2022年11期
關鍵詞:影響模型

國家能源集團遼寧電力有限公司 黃子明

最近幾年,我國再生能源的發展取得了較大的成績,2020年時風電并網容量全國累計有2億千瓦左右。對于節能,綠色目的可以通過風能發電進行實現,但是與常規發電廠對比,風電特性是不一樣的,其是波動性與間歇性的,如果風能大規模并網會帶來很大的沖擊。對于配電網的可靠性與安全性問題,可以通過儲能技術能對風電消納進行保障,并對經濟效益進行提升。由此可見,對儲能配置與功能定位在電力系統中意義是非常重大的。

對于風電消納以及系統可靠性提升的有效方法為儲能技術。但是對于儲能配置結果會因為選取不同的儲能功能定位、風電出力曲線以及負荷曲線而受到影響。為了對儲能配置規律進行研究,通過對多參數配置模型的建立來研究不同定位下的儲能配置。根據單一變量與相關性進行分析,對各類參數影響配置進行研究。結果表明,儲能容量配置想要進行減少,需要合理的進行風電接入,降低網損可以根據接入合理儲能節點來進行,如果只單靠儲能來解決風電消納的問題,那么其所需的儲能容量是最大的。儲能配置價格與分時電價是息息相關的,在系統型參數中,風電裝機峰谷差率與容量影響儲能容量最大。

1 對多參數配置模型進行考慮

儲能技術是保證電能質量的有效途徑,以及高效發電利用率的有效途徑,所以在電力系統當中,儲能配置會因為其中各個環節而受到影響。對儲能配置影響因素進行研究時,要先對配電網中儲能與模型的作用進行明確,本篇文章對于儲能配置模型通過不同約束條件以及不同儲能定位來進行建立。

1.1 對節點魯棒優化模型進行考慮

風電實際出力因為預測誤差的原因導致其不確定,對于其不確定性的描述根據誤差區間來進行預測,并對風儲系統進行建設,以此使得風儲系統來對預測出力進行追蹤,從而解決其不確定性,對風儲系統命為輔助儲能系統,來建立儲能魯棒模型,該模型的函數是以最小容量為目標,如公式(1)、公式(2)與公式(3)所示。

在公式(2)中決定了風電出力和預測之間的誤差,而公式(3)表示荷電狀態約束與充放電功率約束,儲能功率和電量的關系。與分別代表i節點t時的輔助系統電量和充放電功率,代表的是i節點t時的預測出力,α代表的是不確定性約束參數,與分別代表的是i節點t時的實際出力以及輔助系統容量。對于風電出力預測不確定性,能夠通過把輔助系統在風電并網節點上安裝來對其進行降低。

1.2 風電爬坡平抑模型

風機并入電網,會有比較大的波動性出現,對于電力系統穩定性會因出力爬坡性而受到影響,所以要限制風電爬坡率。設置風電容量β倍作為爬坡閾值,在電力系統節點配置儲能,其為補充儲能系統,來建立爬坡平抑模型,該模型的目標是最小補償容量,如公式(4)、公式(5)與公式(6)所示。

在公式(5)中,該模型代表的是爬坡率要小于等于β倍的風電容量。代表的是i節點上t時的充放電功率,β代表的是爬坡約束參數,capwind,i代表的是節點i上t時的風電容量,Pwind,i,t代表的是i節點上t時的實際出力,代表的是節點i上t時的補充儲能容量。對風電爬坡問題的解決,需要在風電并網節點上安裝補充儲能系統,對這些模型能夠對并網安全可靠性進行保障。

1.3 高比例電力系統最小成本模型

本文是以配電網為角度,假定配電網經營者擁有儲能設備與風電機組所有權。成本最小的儲能配置模型能夠保證風電完全消納,以此提高系統的經濟性。在主網購電當中,對網損這種耗費是包含在其中的,而對于線路和設備發熱情況是根據增加網損來進行體現的。網損費用簡單的來講就是一種懲罰性的費用,是除電費之外額外增加的,該費用可以用來管理電力公司內部人事激勵的作用。以某個周期網損、購電成本以及儲能成本最小為目標,其函數如公式(7)所示。

在公式(7)中,C_essi代表的是節點i上的額定儲能容量,Pgrid,t代表的是根節點上t時的有功功率,ηt代表的是分時電價,Fgrid代表的是主網購電成本,c(i)代表的是末端節點以i為首進行集合,rij代表的是支路ij的電阻,Uij,t代表的是支路ij在t時的電壓,δloss代表的是網損電價,Floss代表的是網損成本,N代表的是節點總數,T代表的是運行總小時數,代表的是ESS單位年維護成本,代表的是單位容量投資常規本,hess與ress分別代表的是ESS壽命和體現率,δe代表的是ESS年費用折算系數,Fess代表的是ESS投資與維護成本。

在對電網運行考核中,電能損耗率是一個重要指標,在對儲能配置進行研究時,把網損電價引入能夠對網損影響儲能配置進行體現,以此來對能源調度經濟性進行提升。對節點儲能、功率平衡以及電壓約束等進行考慮,如公式(8)、公式(9)與公式(10)所示。

對原有變量通過公式(11)進行替換,對公式(8)轉換成線形約束,其替換要對滿足公式(12),再把公式(12)根據二階錐松弛法轉化成公式(13),如下所示。

公式(10)為非線性表達式,對公式(10)通過引入公式(14)可轉換成公式(15),如下所示。

上述公式中,V1與V2是新增輔助變量,M1與M2是足夠大的正數,經過處理轉化成二階錐模型。

2 儲能配置影響參數

2.1 電源側影響參數

對電源側來講,其考慮的有可再生能源出力,和風電出力參數有關的有風電出力曲線形狀、預測誤差不確定性、爬坡特性約束以及風機接入位置。風電出力曲線影響儲能配置較大,儲能容量受到并網容量的影響,可以根據減少儲能容量,對風電進行合理的接入能夠對系統成本進行降低。另外,負荷所需電量不僅能夠通過可再生能源進行提供,還可從主網購電。對電源側來講,含有主網購電成本這一項,主網購電的參數是會受到分時電價的影響,對影響儲能配置能夠通過對平段電價、低谷電價以及高峰電價的改變進行分析。

2.2 電網側影響參數

對電網側來講,對網損費用目標函數有所涉及,網損電價值直接影響優化結果的參數。對線路功率約束,通過儲能配置情況,整體調節系統潮流,所以對該約束條件容易忽略。

2.3 負荷側影響參數

對負荷側來講,其會隨著時間以及受到人類生活與社會發展的影響而不斷變化,在考慮影響配置的參數時,要對不同負荷曲線都進行涉及。

2.4 儲能系統影響參數

以實用性和安全性為角度出發,對系統級芯片約束和儲能功率保持不變,只選擇文中的儲能單位投資成本。

2.5 分析儲能配置模型的影響因素

對于文中選擇的參數會影響到儲能配置的容量,首先對上述參數進行分類,如下表1所示。

表1 對參數特性進行分類

通過進行參數特性分類,能夠對電力系統運行影響儲能配置更高的反映。根據影響參數的值進行改變,其儲能配置會得到很多結果,統計分析不同的結果,來判定儲能配置的影響因素。

為了對儲能配置受到各參數的影響程度進行分析,根據公式(16)來對多個變量與儲能配置關系進行計算,以此來對各影響因素重要性進行量化。

3 算例分析

本篇文章建模是在MatlabR2019a下進行的,主要是對33節點電力系統進行考察在32,28,20,14,9這五個節點接入風電機組,該機組為額定容量1MW,在1節點其電壓時恒定的,其余節點有0.9~1.1p.u的偏差,儲能裝置使用的電池是鋰離子的,取1元/kWh作為網損電價,對儲能優化配置如下表2所示。

表2 儲能配置情況

儲能需求量和系統型參數關系。研究對象采取節點5,對約束參數和儲能容量關系進行分析可知,不確定性約束參數和儲能需求量之間是呈現出正相關,而爬坡約束和其是遞減的關系。

儲能需求量和價格型參數關系。因目標函數包含三項,網損電價是固定的,在購電時網損成本的變化不是單調的,而且網損功率也會有變化,不同網損電價的配置如下表3所示。

表3 不同的網損電價的儲能配置

綜上,對購電成本,系統網損降低以及消納風電可通過配置儲能有效實現,配置時要對負荷峰谷差、容量以及分時電價進行充分考慮。

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