考虑功率偏差的工业园区光伏与储能联合优化
Joint Optimization of Photovoltaic and Energy Storage in Industrial Parks Considering Power Deviation
收稿日期: 2019-03-05
Received: 2019-03-05
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郑熠旻.
ZHENG Yimin.
0 引言
目前,对于光伏或储能的配置问题已有较多研究:文献[7]考虑了电池使用寿命,利用储能补偿机组出力和预测值之间的差值,改善机组的可调度性;文献[8]对有无配置储能的光伏发电系统经济性进行了评估分析;文献[9]对已经配置光伏的分布式电网进行储能配置优化,得出了不同价格下的配置方案;文献[10]从提高电能质量的角度进行了光储系统的配置优化;文献[11]提出了以负荷缺电率和能量溢出比为考核指标的光储容量配置方法;文献[12]提出一种基于傅里叶分解的不平衡功率分析方法,对不同频段配置不同类型的储能容量;文献[13]从机会约束规划的角度对储能容量进行优化配置;文献[14]基于预测区间负荷概率,结合确定渗透率下的光伏出力曲线,提出了一种储能容量配置方法。以往研究中,将光伏储能联合进行优化的研究较少,且将功率偏差值作为一个函数目标进行优化,未从电力市场角度考虑功率偏差问题。
本文针对工业园区典型日负荷曲线,建立光储系统联合优化模型,对其安装的光伏容量、储能容量、储能最大充放电功率和典型日储能充放电曲线进行联合优化。以实现在电力市场环境下最优的光伏装机容量、储能容量和电池充放电策略。
1 系统模型
本文主要关注工业园区光伏和储能配置,将光伏装机容量、储能容量、储能最大充放功率和典型日一个调度周期内储能的最佳调度方式联合优化,以期得到最优调度策略下的优化配置结果。
1.1 目标函数
以工业园区投资光伏和储能后的年费用最小化为目标函数:
式中:C1为光伏设备投资费用,与光伏配置容量有关;C2为储能投资费用,与储能电池容量和储能最大充放电功率有关;C1与C2皆为归算维护成本后的等年值;C3为工业园区负荷日前市场的购电费用;C4为购电负荷不平衡的惩罚项;C5为线损费用。
等年值系数Lr表示为
式中:d为资金折现率,可理解为资金成本;r为设备的使用寿命。分别计算出光伏设备的等年值系数Lg和储能设备的等年值系数Lc。因此有
式中:Pgf为光伏装机容量;Egf为单位功率光伏造价;Pmax为储能最大充放电功率;Ec.power为储能单位最大充放功率造价,主要为变流设备成本;S为储能电池容量;Ec.cap为储能单位电能容量造价,主要是为电池成本。
C3表示为
式中:ρpre为日前市场的购电价格;Sload.prd为工业园区负荷的预测值;Sgf.prd为工业园区光伏发电出力的预测值;Sload.prd-Sgf.prd就是在日前市场的购电量。
当工业园区日前净购电出力(考虑光伏实际发电功率以及储能充放电)和实际用电有偏差时将产生偏差惩罚成本,故引入惩罚项C4,表示为
式中:ρunb为不平衡电量惩罚价格,其值高于日前市场的购电价格;Sunb为工业园区不平衡电量,其值为实际负荷与日前市场购电量的差;Sbat为电池的充放电电量。
C5表示为
式中:Ptran为输电线路传输功率,其值为实际负荷减去实际光伏发电功率与储能充放功率之和;ρ为电价,本文取日前市场购电电价;T为输电时间长度。不同于前4项费用,C5项是非线性项。
1.2 模型约束
光伏的容量配置主要受可安装面积、系统安全性等条件的约束,储能系统的约束主要为储能的电量约束、充放电功率约束和充放次数约束等。
1) 储能充放电状态约束。
同一时刻电池只能有1种动作方式,充电和放电不可能同时进行,因此有
式中:PCHARGE为储能电池的充电功率;PDISCHARGE为储能电池的放电功率。
2) 储能爬坡约束。
每个时刻的充放电功率不可以大于电池的最大充放电功率,因此有
一般来说,电池不可过快地充放电,快充快放会影响电池的使用寿命。目前已建的储能工程中,通常充满电池至少需要2 h,则有
3) 储能电量约束。
为防止电池的过充过放造成电池寿命缩短,每一时刻的电池电量都应在0.1S~0.9S之内,即有
式中S(t)为t时刻的电池电量。
以1 d为调度周期,每日00:00的电池电量要回到调度初始点,以避免对第2日的调度计划带来影响。即电池每日的充放电功率之和为0,其电量不应发生变化,有
电池每个调度周期的调度初始点需要有一定的剩余电量和一定的充电空间,以应对下一时刻可能的充电和放电需要。假设调度初始点电池处于半满状态,即有
4) 储能充放电次数约束。
若电池在1 d内充放电过于频繁,会严重影响电池寿命。因此需要对单位时间内的充放电里程进行约束,假定每日进行一次充放电循环,则有
5) 光伏约束。
工程上,为保证分布式电网的稳定可靠运行,网络中配置的不可控清洁能源装机容量一般不超过平均负荷大小的20%。
6) 线路输送容量约束。
式中:Pline为线路传输功率,与用电负荷、光伏出力、储能充放电功率有关;Pline.max为线路最大传输功率。
2 算例分析
本文基于某工业园区的实际情况进行仿真,已有数据为园区1 a的负荷数据和日均光照强度,时间精度为小时级,通过拉丁超立方抽样形成典型日负荷数据和光照强度数据,如图1所示。
日前市场的平均购电价格为0.45元,随着光伏造价的下降,国家对于光伏发电的补贴逐渐减小,本文暂不考虑光伏补贴带来的影响。光伏所发电能主要就地消纳。储能设备的造价为2500元/(kW·h)和1500元/kW。资金折现率d=0.06。根据1 d进行一次充放电计算,储能设备的使用年限设为11 a;光伏的使用年限设为15 a。惩罚电价设为日前市场平均购电价格的2倍。该工业园区的平均负荷大小约为5 000 kW,在最多配置20%光伏容量的条件下,考虑一定的安全裕度,最多可配置光伏容量约为900 kW。下文将此作为光伏配置容量的上限进行优化,并计算其带来的经济效益。
模型利用Matlab的fmincon工具箱进行求解,该工具箱可求解含非线性约束的二次及以下模型。
2.1 光伏价格对配置结果的影响
功率偏差主要由日前负荷预测误差造成,预测误差使实际可用功率与负荷大小存在一定的偏差,导致电量的不足或浪费,配置储能正是用以降低这一部分的惩罚成本。偏差水平η通过偏差的标准差与负荷大小的均值占比来表示。由文献[15]可知,负荷预测误差一般服从正态分布,因此通过正态分布来模拟功率偏差。
对于某一典型日(功率偏差水平为3%),表1显示了在不同光伏价格下的光伏装机容量、储能容量和储能最大充放功率的配置结果。
表1 不同光伏价格下的容量优化结果
Table 1
光伏造价/(元·kW-1) | 光伏容量/ kW | 储能容量/(kW·h) | 充放功率/ kW |
4 600 | 0 | 475 | 237 |
4 300 | 3 400(无约束) | 531 | 265 |
4 300 | 900(有约束) | 476 | 238 |
由表1可知,在无光伏上网补贴的情况下,4 600元/kW的价格不适宜安装光伏,无经济效益。当光伏造价下降至4 300元/(kW·h)时,若不存在光伏容量约束,最佳的配置容量为3 400 kW,超过了最大可配置光伏容量。光伏的安装容量对价格十分敏感。
2.2 功率偏差大小对储能容量配置的影响
2.3 效益对比分析
以4 300元作为光伏的单位投资成本,储能的投资成本同上,进行光伏和储能容量的联合优化,其配置方案为:光伏容量900 kW,储能电池容量476 kW·h,储能最大充电放功率238 kW。与未配置光伏储能联合系统的经济效益进行对比,结果如表2所示。
表2 容量优化结果及经济效益计算
Table 2
配置情况 | 光伏容量/ kW | 储能容量/(kW·h) | 充放功率/ kW | 购电成本/(107元) | 惩罚费用/(105元) | 线损费用/(106元) | 费用总计/(107元) |
最优配置 | 900 | 476 | 238 | 1.818 | 2.788 | 1.133 | 2.021 |
未配置 | 0 | 0 | 0 | 1.874 | 6.330 | 1.184 | 2.055 |
由表2可知,投资光伏和储能联合系统,能有效降低日前市场购电费用,减少偏差电量带来的损失并降低线损,可为整个工业区每年带来收益约34万元。
3 结论
本文考虑了工业园区配置光储联合系统的可行性。建立了基于市场机制的光伏储能系统联合优化模型,得到了光伏和储能的配置方案,并分析了价格和日前市场购电功率偏差对容量配置结果的影响。
光伏具有很强的价格敏感性,随着光伏成本的下降,光伏的最优配置容量在无其他约束的条件下将快速提升。储能配置量随电量偏差水平增大而增大,其增大的速度逐渐放缓;在电量偏差水平过高的条件下,配置的储能设备容量不宜过多。在可预见的成本价格水平下,工业园区配置光储联合系统能获得一定的经济效益。
本文主要将储能作为一种减小电量偏差惩罚的手段,储能在系统中能发挥的作用是更为多样的,如参与辅助服务市场,通过峰谷电价进行套利等。如何量化这些收益,并考虑相应的约束条件优化配置储能容量,是下一步工作的重点。
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