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    “源-儲(chǔ)-荷”三階段協(xié)調(diào)優(yōu)化研究

    2022-03-26 06:29:52蔣一雷王松胡子文楊淦林魏蘇穎王天辰
    新型工業(yè)化 2022年1期
    關(guān)鍵詞:出力儲(chǔ)能發(fā)電

    蔣一雷,王松,胡子文,楊淦林,魏蘇穎,王天辰

    (南京工程學(xué)院,江蘇 南京 211167)

    0 引言

    能源是推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)動(dòng)力和必要條件,而隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷快速發(fā)展,化石能源供應(yīng)緊缺及其帶來(lái)的生態(tài)環(huán)境污染等問(wèn)題日益嚴(yán)重,清潔能源的地位愈發(fā)重要。

    新能源與傳統(tǒng)能源的巨大差別在于新能源具有無(wú)污染和可再生性,在各個(gè)國(guó)家的電力供應(yīng)能源中占比逐年攀升。然而,由于受到天氣、市場(chǎng)、使用等因素的影響,新能源自身仍然存在著較大的波動(dòng)性和不確定性,大規(guī)模使用新能源發(fā)電參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)將給電力市場(chǎng)交易機(jī)制以及電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)極大挑戰(zhàn)。因此,研究新能源發(fā)電出力預(yù)測(cè)技術(shù)具有重要意義。

    儲(chǔ)能具有迅速充電或放電的能力,可以有效應(yīng)對(duì)新能源發(fā)電引起的電網(wǎng)頻率、電壓及相位變化,促進(jìn)新能源大規(guī)模發(fā)電并穩(wěn)定上網(wǎng),加快安全、經(jīng)濟(jì)、清潔、綠色電力網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)。其中,鋰電池儲(chǔ)能有容量大、壽命長(zhǎng)、響應(yīng)速度快的特點(diǎn),是目前國(guó)內(nèi)外企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)的重點(diǎn)研究對(duì)象。

    新能源直接參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)獲利,儲(chǔ)能系統(tǒng)通過(guò)低價(jià)蓄電、高價(jià)放電的價(jià)格差獲利的模式成為趨勢(shì)。因此,以“源-儲(chǔ)-荷”聯(lián)合系統(tǒng)為研究對(duì)象,結(jié)合電力市場(chǎng)三階段協(xié)調(diào)優(yōu)化策略,建立“源-儲(chǔ)-荷”聯(lián)合系統(tǒng)三階段協(xié)調(diào)優(yōu)化模型,實(shí)現(xiàn)聯(lián)合系統(tǒng)收益最大的目標(biāo)。

    1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏出力預(yù)測(cè)

    使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)光伏出力進(jìn)行預(yù)測(cè)[1]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由大量的處理小單元相互連接共同組成的非線性自適應(yīng)系統(tǒng)。通過(guò)模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出力和記憶信息的方式,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。通過(guò)調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度,調(diào)整內(nèi)部大量神經(jīng)元的連接方式,達(dá)到處理信息的目的。選用一年365天的數(shù)據(jù),每隔15分鐘記錄一次??梢员容^精確地預(yù)測(cè)未來(lái)一天的光伏出力數(shù)據(jù)??梢缘玫轿磥?lái)一天的光伏數(shù)據(jù)。

    2 負(fù)載功率預(yù)測(cè)

    使用支持向量機(jī)的方法對(duì)用戶(hù)端負(fù)載功率進(jìn)行預(yù)測(cè),支持向量機(jī)SVM是從線性可分情況下得到最優(yōu)的分類(lèi)面。想要做到最優(yōu)分類(lèi),一是要求分類(lèi)先能夠?qū)深?lèi)無(wú)錯(cuò)誤地分開(kāi),使經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到最小,二是保證兩類(lèi)之間的分類(lèi)間隔最大,使得推廣性中的置信范圍最小。支持向量機(jī)通過(guò)定義適當(dāng)?shù)膬?nèi)積函數(shù)進(jìn)行非線性變換將輸入空間變換到高維空間,在這個(gè)新的高維空間中求取最優(yōu)線性分類(lèi)面。支持向量機(jī)求得的分類(lèi)函數(shù)類(lèi)似一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將若干個(gè)中間層節(jié)點(diǎn)的線性組合進(jìn)行輸出,可以使用支持向量機(jī)的方法預(yù)測(cè)下一天的負(fù)荷數(shù)據(jù)。

    3 儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行分析

    儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行分析,首先要分析儲(chǔ)能運(yùn)行特性,其中,最大充電功率限制、最大放電功率限制、荷電狀態(tài)(SOC)上限與下限約束是儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行的主要約束條件。為保證儲(chǔ)能持續(xù)運(yùn)行的周期性,儲(chǔ)能系統(tǒng)的每個(gè)調(diào)度周期開(kāi)始和結(jié)束時(shí)的荷電狀應(yīng)保持態(tài)應(yīng)一致[2]。

    以鋰電池為例,鋰電池的放電效率與放電功率的大小相關(guān),描述儲(chǔ)能的動(dòng)態(tài)放電效率可以用功率效率函數(shù)表示[3]。

    充放電效率的曲線具有單調(diào)遞減特征,曲線斜率基本不變,放電效率減少的速率也幾乎不變??梢院?jiǎn)化成一個(gè)線性函數(shù)。放電效率范圍為78%~95%。

    放電效率函數(shù)如(1)所示:

    在充電環(huán)節(jié)中,可以把電池的充電環(huán)節(jié)分成三段,充電環(huán)節(jié)的功率調(diào)節(jié)范圍為70%~100%,三段的效率取值可分別取0.5,0.68,0.8;電池效率在額定功率內(nèi)的取值范圍為0.87~0.97,此處可以常數(shù)處理,取中間值0.93。

    充電效率函數(shù)如下所示:

    4 市場(chǎng)優(yōu)化模型

    本文將主要從日前市場(chǎng)的初步調(diào)配完成最終儲(chǔ)能系統(tǒng)模型[4]。日前市場(chǎng)主要用于預(yù)測(cè)大方向,它的時(shí)間提前量為一天,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析從而預(yù)測(cè)出市場(chǎng)的需求和計(jì)劃出力,在日前形成與實(shí)際運(yùn)行情況相符合的優(yōu)化交易計(jì)劃。

    為追求經(jīng)濟(jì)效益這一目標(biāo),確立光伏發(fā)電與儲(chǔ)能售電收入為主要收益。除去系統(tǒng)負(fù)荷、儲(chǔ)能購(gòu)電、儲(chǔ)能運(yùn)行損耗這些成本因素,最終確立聯(lián)合系統(tǒng)。以聯(lián)合系統(tǒng)收益最大為目標(biāo)函數(shù),表示為:

    聯(lián)合系統(tǒng)光伏發(fā)電與儲(chǔ)能售電收入:

    聯(lián)合系統(tǒng)支出購(gòu)電成本:

    儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行損耗:

    日前優(yōu)化的約束條件包括聯(lián)合系統(tǒng)功率平衡約束:

    功率平衡約束:

    光伏發(fā)電功率調(diào)度約束:

    儲(chǔ)能系統(tǒng)充電/放電約束:考慮到儲(chǔ)能系統(tǒng)動(dòng)態(tài)效率特性,首先將儲(chǔ)能的充電功率用m段擬合,則有:

    儲(chǔ)能荷電狀態(tài)約束:

    聯(lián)合系統(tǒng)與配電網(wǎng)傳輸約束:

    “源-儲(chǔ)-荷”的協(xié)調(diào)運(yùn)行策略通過(guò)日前優(yōu)化調(diào)整已確定。當(dāng)實(shí)時(shí)光伏發(fā)電功率不足市場(chǎng)需求時(shí),可從向平衡市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)相應(yīng)差額的電量以彌補(bǔ)預(yù)定電功率的不足;而光伏發(fā)電功率超出市場(chǎng)需求時(shí),因?yàn)榻咏鼘?shí)時(shí)調(diào)控,那么多出的電功率會(huì)挪作他用或者直接放棄。

    5 算例分析

    為了驗(yàn)證本文所提供模型的有效性,在MATLAB R2016a的開(kāi)發(fā)環(huán)境下,調(diào)用CPLEX12.8進(jìn)行求解。

    本文選取了寧夏某一地區(qū)容量大小為5 MW的光伏發(fā)電場(chǎng),配以鋰電池儲(chǔ)能,符合選取寧夏市棉紡印染加工行業(yè)某一用戶(hù)2017年的用電數(shù)據(jù)構(gòu)成典型年負(fù)荷曲線。儲(chǔ)能類(lèi)型為鋰電池儲(chǔ)能,充放電效率為74%,壽命為10年,單位電量成本為3元/(kW·h),儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)下限為0.3,上限為1,儲(chǔ)能荷電狀態(tài)初始值為0.5。

    5.1 負(fù)荷特性分析

    由于大工業(yè)用戶(hù)用電的規(guī)律性,方便于分析各類(lèi)用戶(hù)的運(yùn)行負(fù)荷。將同時(shí)段的運(yùn)行負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行累加,使用支持向量機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)可以得到負(fù)荷功率數(shù)據(jù)。

    5.2 源儲(chǔ)荷三階段分析

    經(jīng)過(guò)上文的計(jì)算分析后,可以得到源儲(chǔ)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化的示意圖,如圖所示。紡織廠的用電負(fù)荷,用紅線表示。黃色表示光伏發(fā)電出力,橙色表示蓄電池放電功率,藍(lán)色表示電網(wǎng)交換功率[6],綠色表示蓄電池充電功率。

    5.3 購(gòu)售電和電池充放電功率

    以蓄電池儲(chǔ)能為例。光伏發(fā)電多出來(lái)的電能需要儲(chǔ)存到蓄電池中。以應(yīng)對(duì)后面可能出現(xiàn)的新能源出力不足的情況,可以較好地滿(mǎn)足負(fù)載要求。為了新能源發(fā)電的效益,電池的充放電與實(shí)時(shí)電價(jià)有關(guān)。若購(gòu)電電價(jià)較高,那么會(huì)優(yōu)先使用新能源供電,避免購(gòu)電的高成本。同理,如果購(gòu)電電價(jià)較低,那么可能會(huì)優(yōu)先從電網(wǎng)購(gòu)電,先把新能源發(fā)電的電量?jī)?chǔ)存起來(lái),等售電電價(jià)較高時(shí)再售出。

    6 結(jié)語(yǔ)

    本文研究源儲(chǔ)荷聯(lián)合系統(tǒng)的儲(chǔ)能容量?jī)?yōu)化配置模型,以系統(tǒng)總收益最大為目標(biāo)函數(shù),分析對(duì)源儲(chǔ)荷聯(lián)合系統(tǒng)的儲(chǔ)能容量配置的影響因素。在功率預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,通過(guò)合理配置彈性負(fù)荷并進(jìn)行合理的市場(chǎng)優(yōu)化。能夠在調(diào)整電功率波動(dòng)的基礎(chǔ)上,提高光伏發(fā)電場(chǎng)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益。

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