基于粒子群優(yōu)化算法的儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化方法研究

中電建華東勘測(cè)設(shè)計(jì)院（深圳）有限公司 張學(xué)昶

隨著新能源技術(shù)的不斷發(fā)展，電力系統(tǒng)中新能源并網(wǎng)容量不斷增加，這使得儲(chǔ)能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用中越來(lái)越重要。儲(chǔ)能電站在電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行、優(yōu)化資源配置、提高能源利用效率等方面發(fā)揮著重要作用。然而，在儲(chǔ)能電站建設(shè)之前，需要對(duì)儲(chǔ)能電站的經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行分析，以確保其建設(shè)具有較高的經(jīng)濟(jì)效益[1]。本文旨在介紹一種基于粒子群優(yōu)化算法的儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化方法，以提高儲(chǔ)能電站的經(jīng)濟(jì)性。

在實(shí)際工程應(yīng)用中，儲(chǔ)能電站的經(jīng)濟(jì)性會(huì)受到安裝以及維護(hù)運(yùn)行等成本影響，因而需要綜合考慮其經(jīng)濟(jì)性并采用最優(yōu)方案。本文主要研究如何根據(jù)實(shí)際中的典型應(yīng)用場(chǎng)景，建立儲(chǔ)能電站在配網(wǎng)側(cè)的經(jīng)濟(jì)性價(jià)值評(píng)估模型，并利用粒子群優(yōu)化算法來(lái)確定儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電控制經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)策略。

1 儲(chǔ)能電站的研究現(xiàn)狀

蓄電池儲(chǔ)能技術(shù)的日益成熟與廣泛應(yīng)用，正逐步攻克風(fēng)電、光伏發(fā)電等新能源接入與消納所面臨的技術(shù)難題，緩解電網(wǎng)因需求波動(dòng)而產(chǎn)生的調(diào)峰壓力，降低投資建設(shè)配套輸電線路容量的需求[2]。

目前，各種儲(chǔ)能蓄電池技術(shù)中，鉛酸蓄電池由于歷史悠久、技術(shù)成熟且成本較低而被廣泛應(yīng)用，但由于其能量密度有限、使用壽命短以及可能引發(fā)的環(huán)境問(wèn)題，使得鉛酸蓄電池在實(shí)際應(yīng)用中的推廣逐漸受阻。鎳鎘電池在動(dòng)力電池領(lǐng)域的應(yīng)用以達(dá)到一定的普及度，然而因其所帶來(lái)的重金屬污染問(wèn)題日益突出，使得更為環(huán)保的鎳氫電池逐漸取代其地位。與此同時(shí)，鋰電池因受限于大規(guī)模集成技術(shù)的復(fù)雜性，始終未能在大容量應(yīng)用方面取得突破[3-4]。

新興鈉硫電池和液流電池技術(shù)日益受到人們的矚目，并在實(shí)際應(yīng)用中逐漸占據(jù)一席之地。鈉硫電池因具有高能量密度、高效率、環(huán)保性以及大容量等諸多引人注目的特點(diǎn)，被視為一種具有較大潛力的儲(chǔ)能技術(shù)，正在能源領(lǐng)域嶄露頭角。液流電池憑借其大容量、高效率以及超長(zhǎng)的循環(huán)使用壽命等諸多優(yōu)勢(shì)，在新能源領(lǐng)域和電力系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用和高度認(rèn)可。這些新興的儲(chǔ)能技術(shù)為提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率提供了一定的可能性。

2 儲(chǔ)能電站的經(jīng)濟(jì)性分析

2.1 初期投資成本

首先是儲(chǔ)能電站的初期投資成本。儲(chǔ)能電站初期投資成本主要包括：一是規(guī)劃設(shè)計(jì)成本，這包括進(jìn)行項(xiàng)目研究和初步設(shè)計(jì)的費(fèi)用；二是物資采購(gòu)成本，涵蓋了設(shè)備的采購(gòu)費(fèi)用以及運(yùn)輸費(fèi)用；三是工程建設(shè)成本，涵蓋了設(shè)計(jì)費(fèi)、安裝調(diào)試費(fèi)、場(chǎng)地費(fèi)、驗(yàn)收費(fèi)。上述成本總和即儲(chǔ)能電站的初期投資。綜合而言，儲(chǔ)能電站初期投資成本如下：

cje是儲(chǔ)能電站建設(shè)所需j類裝置單價(jià)；Nj是j類裝置數(shù)目；m是裝置種類數(shù)；lj是j類裝置運(yùn)輸距離；cjt是運(yùn)輸單價(jià)；ca是裝置的安裝調(diào)試費(fèi)；A是儲(chǔ)能電站占地面積；cg是單位土地價(jià)格。

2.2 運(yùn)行維護(hù)成本

儲(chǔ)能設(shè)備的操作與維護(hù)成本可劃分為運(yùn)營(yíng)成本和維修成本兩部分。其中，運(yùn)營(yíng)成本涵蓋了由于設(shè)備運(yùn)行所產(chǎn)生的損失費(fèi)用，以及定期進(jìn)行的巡檢和檢查所產(chǎn)生的費(fèi)用。立足于設(shè)備整個(gè)生命周期視角出發(fā)，為了得出準(zhǔn)確的經(jīng)濟(jì)評(píng)估，需要將通貨膨脹、稅收等各種經(jīng)濟(jì)因素都納入考量范圍，通過(guò)綜合計(jì)算得出一個(gè)社會(huì)折現(xiàn)率，然后依據(jù)這一折現(xiàn)率來(lái)確定每年費(fèi)用的現(xiàn)值。因此，儲(chǔ)能電站第t年的運(yùn)行維護(hù)成本通過(guò)下述公式來(lái)完成計(jì)算：

cOM,t是單位容量年運(yùn)維成本（萬(wàn)元/MW/年）；Psmax是儲(chǔ)能電站最大容量。

2.3 儲(chǔ)能裝置的退役成本

能量存儲(chǔ)單元的退役費(fèi)用主要包括退役處理的人工費(fèi)用、環(huán)境保護(hù)費(fèi)用和銷售回收設(shè)備的剩余費(fèi)用。儲(chǔ)能設(shè)備因其所使用的電池等特殊材質(zhì)，在退役后將帶來(lái)較大的環(huán)境成本，因此退役后的處理費(fèi)用在儲(chǔ)能設(shè)備的總成本中占有相當(dāng)大的比重。殘值是指在資產(chǎn)的使用年限內(nèi)，在處理一項(xiàng)長(zhǎng)期資產(chǎn)時(shí)可以預(yù)期獲得的價(jià)值，即資產(chǎn)殘值，通過(guò)雙倍余額遞減法來(lái)進(jìn)行精確計(jì)算，以確定第a年資產(chǎn)的殘值C殘值，Ccaptials是資產(chǎn)初期投資金額，資產(chǎn)在折舊年限Nsi到達(dá)時(shí)的殘值為：

儲(chǔ)能電站退役成本為：

初始第0年設(shè)第1次投運(yùn)，設(shè)第i次投運(yùn)儲(chǔ)能設(shè)備壽命周期為Nsi。如達(dá)到及，總的投運(yùn)次數(shù)為a+1次。各業(yè)務(wù)設(shè)備壽命不同，投運(yùn)次數(shù)各有差異。再投入費(fèi)用需計(jì)a次，殘值則多計(jì)一次。若設(shè)備未至退役年限，僅計(jì)殘值，不計(jì)人工與環(huán)保費(fèi)。

儲(chǔ)能電站成本的現(xiàn)值為：

3 基于粒子群優(yōu)化算法的儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化方法

3.1 粒子群優(yōu)化算法

粒子群優(yōu)化算法是一種高效、收斂速度快的優(yōu)化方法，具有概念簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，需要調(diào)節(jié)的參數(shù)較少[5]。本文采用粒子群優(yōu)化算法來(lái)解決儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性的優(yōu)化問(wèn)題。在電力系統(tǒng)的優(yōu)化計(jì)算和數(shù)學(xué)模型的求解中，粒子群優(yōu)化算法得到了廣泛地應(yīng)用。圖1展示了粒子群優(yōu)化算法的計(jì)算流程。在粒子群算法中，首先需要初始化種群。然后根據(jù)預(yù)設(shè)的目標(biāo)函數(shù)，計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值。接著隨機(jī)生成粒子的速度，并保存每個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)值，同時(shí)更新粒子群的全局最優(yōu)值。隨后更新粒子的速度與位置，并且擴(kuò)大種群的規(guī)模。在擴(kuò)大種群規(guī)模的每一步中，都會(huì)更新每個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)值與粒子群的全局最優(yōu)值。同時(shí)，判斷是否達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)或者精度范圍。如果滿足條件，算法結(jié)束。

圖1 粒子群算法計(jì)算流程圖

3.2 基于粒子群優(yōu)化算法的儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化模型

由于儲(chǔ)能設(shè)備的運(yùn)行年限一般較長(zhǎng)，故也應(yīng)該從全壽命周期這一長(zhǎng)時(shí)間尺度去優(yōu)化儲(chǔ)能設(shè)備的充放電控制策略，本文詳細(xì)對(duì)此進(jìn)行了分析。在基于粒子群優(yōu)化算法的儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化模型當(dāng)中，本文以儲(chǔ)能電站的全壽命周期成本最小為目標(biāo)函數(shù)，如下式所示：

對(duì)于基于粒子群優(yōu)化算法的儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化模型當(dāng)中的約束條件，包括了儲(chǔ)能設(shè)備自身的充放電容量約束、充放電次數(shù)約束、儲(chǔ)能電池的荷電狀態(tài)約束等。

4 案例分析

近年來(lái)，電力用戶側(cè)的儲(chǔ)能設(shè)備安裝容量也在不斷提高，需要對(duì)儲(chǔ)能設(shè)備的容量配置及運(yùn)行控制策略進(jìn)行優(yōu)化，以便提高儲(chǔ)能設(shè)備安裝的經(jīng)濟(jì)性[6]。以某電力用戶為例，分析電力儲(chǔ)能設(shè)備的容量配置及運(yùn)行控制策略。該電力用戶對(duì)于供電可靠性的要求較高，該用戶的日負(fù)荷曲線如圖2所示。

圖2 用戶的日負(fù)荷曲線

假設(shè)儲(chǔ)能設(shè)備的全壽命使用周期為30年，經(jīng)過(guò)對(duì)模型采用粒子群算法，并通過(guò)MATLAB 軟件編程求解，得出了儲(chǔ)能設(shè)備的最佳安裝容量為11.43MWh、儲(chǔ)能設(shè)備的額定功率為1.42MW，此時(shí)儲(chǔ)能設(shè)備的運(yùn)行綜合效益為110萬(wàn)元。在迭代計(jì)算的過(guò)程中，迭代次數(shù)的收斂曲線如圖3所示。

圖3 算法的收斂曲線

同時(shí)，通過(guò)下層優(yōu)化模型的求解，也得出了儲(chǔ)能設(shè)備的最佳運(yùn)行控制策略。儲(chǔ)能設(shè)備在一天的時(shí)間尺度下的充放電運(yùn)行策略如圖4所示。

圖4 儲(chǔ)能設(shè)備的運(yùn)行充放電控制策略

從圖4的儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行充放電控制策略中可以看出，在夜間時(shí)段，由于此時(shí)的負(fù)荷較低，故儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行在充電狀態(tài)，總共充電了一次。而在白天時(shí)段，此時(shí)的用電負(fù)荷水平較高，故儲(chǔ)能一般運(yùn)行在放電狀態(tài)，以滿足用戶的實(shí)際用電需求，總共放電了兩次，達(dá)到了優(yōu)化儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行的目的。本文詳細(xì)分析了儲(chǔ)能設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中的成本及效益，并建立了儲(chǔ)能設(shè)備的運(yùn)行優(yōu)化控制模型。采用粒子群算法對(duì)所建立的模型進(jìn)行求解，并開(kāi)展了算例分析。結(jié)果表明，對(duì)儲(chǔ)能設(shè)備的容量及充放電控制策略進(jìn)行合理地優(yōu)化，具有較高的經(jīng)濟(jì)效益。

綜上所述，儲(chǔ)能環(huán)節(jié)的引入為電力系統(tǒng)帶來(lái)了積極的影響。儲(chǔ)能環(huán)節(jié)的實(shí)施能夠?qū)崿F(xiàn)需求側(cè)的有效管理，通過(guò)消除晝夜間的電力峰谷差異，實(shí)現(xiàn)負(fù)荷的均衡分配。提高了電力設(shè)備的利用效率，降低了供電成本。同時(shí)，儲(chǔ)能環(huán)節(jié)在推動(dòng)可再生能源利用方面也發(fā)揮著重要作用，其能提升系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，調(diào)整電網(wǎng)頻率，并對(duì)負(fù)荷波動(dòng)進(jìn)行有效補(bǔ)償。本文所探討的基于粒子群優(yōu)化算法的儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化方法，對(duì)于提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性具有重要意義。