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      區(qū)分工作日和非工作日負(fù)荷的用戶側(cè)儲能多目標(biāo)優(yōu)化策略

      2022-06-24 06:43:38孫偉偉寇瀟文周光李滿禮
      中國電力 2022年6期
      關(guān)鍵詞:需量增加率工作日

      孫偉偉,寇瀟文,周光,李滿禮

      (1. 南瑞集團(tuán)(國網(wǎng)電力科學(xué)研究院)有限公司,江蘇 南京 211000;2. 國電南瑞科技股份有限公司,江蘇 南京 211000)

      0 引言

      電池儲能系統(tǒng)作為“緩沖器”可在時(shí)間上轉(zhuǎn)移負(fù)荷,廣泛應(yīng)用在電力系統(tǒng)中,主要參與調(diào)頻[1-2]、削峰填谷[3-4]、需求響應(yīng)[5]、虛擬電廠[6]等電力輔助服務(wù)。用戶側(cè)儲能曾被業(yè)內(nèi)視為最具潛力的儲能發(fā)展領(lǐng)域,但受制于儲能的高成本及峰谷差價(jià)小等因素,導(dǎo)致用戶側(cè)儲能市場發(fā)展受挫,市場規(guī)模較小。而各地“電改”之后,電力市場價(jià)格將更加靈活,如江蘇省發(fā)展改革委2020年發(fā)布了《關(guān)于江蘇電網(wǎng)2020—2022年輸配電價(jià)和銷售電價(jià)有關(guān)事項(xiàng)的通知》,此次電價(jià)調(diào)整,峰谷價(jià)差比之前約增加了0.02元,有效刺激了用戶部署電池儲能系統(tǒng),減小了運(yùn)營成本。如果用戶配備一定容量的儲能,可實(shí)現(xiàn)電費(fèi)彈性可控,不僅可利用峰谷套利,而且可參與需求側(cè)響應(yīng)等領(lǐng)域,開辟新的盈利空間。因此,對于用戶側(cè)儲能的研究得到廣泛關(guān)注。

      用戶側(cè)儲能優(yōu)化主要分為儲能優(yōu)化配置和運(yùn)行優(yōu)化兩方面。文獻(xiàn)[7]考慮峰谷套利、補(bǔ)貼、全壽命周期成本等因素,提出了儲能的優(yōu)化配置方案。文獻(xiàn)[8-9]以投資運(yùn)維成本、收益為模型,以經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo),優(yōu)化確定不同種類的儲能容量配置。文獻(xiàn)[10]在光儲并網(wǎng)微電網(wǎng)系統(tǒng)下,給出一種考慮需求側(cè)響應(yīng)的電池儲能優(yōu)化配置方法。

      對于大工業(yè)用戶,電費(fèi)主要構(gòu)成為基本電費(fèi)與電度電費(fèi)。其中基本電費(fèi)的收取分為變壓器容量形式和最大需量形式,目前用戶選擇按實(shí)際需量形式繳費(fèi)的較多,電度電費(fèi)則是根據(jù)用戶實(shí)際用電量與對應(yīng)時(shí)刻電價(jià)的乘積得到。

      在實(shí)際工程應(yīng)用中,對于已安裝儲能的用戶,目前大部分都依據(jù)峰平谷電價(jià)時(shí)間段,采用最大化利用峰平谷電價(jià)差產(chǎn)生削峰填谷收益的控制策略。但該策略可能造成月最大需量的提高,導(dǎo)致用戶雖然降低了電度電費(fèi),但增加了基本電費(fèi),綜合收益較低。對于大工業(yè)用戶或制造業(yè)用戶,其需量電費(fèi)會占到總電費(fèi)的20%左右[11],如果對需量電費(fèi)進(jìn)行管理,則能夠直接降低用電成本。文獻(xiàn)[12-13]考慮了峰谷套利的優(yōu)化運(yùn)行,并未考慮需量管理。文獻(xiàn)[14]采用兩階段模型進(jìn)行儲能配置和運(yùn)行優(yōu)化,未考慮儲能充放電狀態(tài)轉(zhuǎn)換次數(shù),增加了儲能運(yùn)行損耗。文獻(xiàn)[15]考慮不同用戶側(cè)儲能配置評估與運(yùn)行優(yōu)化模型,重點(diǎn)研究了不同用戶的儲能優(yōu)化配置。文獻(xiàn)[16]考慮了功率因數(shù)調(diào)整對電費(fèi)的影響,雖然增加了需量約束,但是并未對需量管理進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[17]提出雙層決策模型,加入需量因素,但并未考慮儲能每日充放電次數(shù)過多對儲能電池壽命的影響。文獻(xiàn)[18]增加了儲能吞吐量約束,但也只能減少充放電狀態(tài)轉(zhuǎn)換的次數(shù),而不能明顯降低充放電狀態(tài)與待機(jī)狀態(tài)的轉(zhuǎn)換次數(shù)。文獻(xiàn)[19-21]以配電網(wǎng)網(wǎng)損和電壓偏差最小為目標(biāo)進(jìn)行儲能運(yùn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[22-24]則加入光伏、空調(diào)等柔性可調(diào)負(fù)荷的因素進(jìn)行儲能優(yōu)化配置。目前的儲能容量設(shè)計(jì)及運(yùn)行策略一般是基于正常工作負(fù)荷進(jìn)行的設(shè)計(jì)與優(yōu)化,并未區(qū)分工作日負(fù)荷及非工作日負(fù)荷,法定節(jié)假日使非工作日天數(shù)占比增加,直接影響儲能的經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化。

      針對以上不足,本文針對大工業(yè)用電用戶,提出區(qū)分工作日和非工作日負(fù)荷的用戶側(cè)儲能多目標(biāo)優(yōu)化策略。該策略綜合考慮了儲能收益、需量管理、負(fù)荷波動幅度增加率及充放電過程控制,輸出儲能充放電功率指令。最后通過以某大工業(yè)用戶作為算例,進(jìn)行了有效性驗(yàn)證,測算結(jié)果表明所提策略在實(shí)現(xiàn)用戶側(cè)儲能經(jīng)濟(jì)效益提升的基礎(chǔ)上,還可實(shí)現(xiàn)負(fù)荷波動幅度增加率減小及充放電過程控制以減小充放電及待機(jī)狀態(tài)的轉(zhuǎn)換次數(shù)。

      1 儲能優(yōu)化約束

      (1)儲能功率約束。儲能充放電功率不能超過其配置的額定功率,即

      (2)儲能荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)約束。儲能充放電整個(gè)過程中SOC不能超出其規(guī)定的上下限,并且儲能每個(gè)調(diào)節(jié)周期始末SOC保持一致,確保周期調(diào)節(jié)的連續(xù)性,即

      (3)儲能荷電狀態(tài)連續(xù)性約束。儲能荷電狀態(tài)變化由功率、容量等確定,即

      2 儲能優(yōu)化模型

      2.1 需量優(yōu)化模型

      為降低基本電費(fèi),以月用電成本最低為目標(biāo)函數(shù),基于典型工作日/非工作日負(fù)荷,構(gòu)建需量優(yōu)化模型。用戶繳納的電費(fèi)主要包含電度電費(fèi)和基本電費(fèi),即

      基本電費(fèi)由最大需量和單價(jià)構(gòu)成,即

      最大需量依賴于負(fù)荷尖峰特性,并且工作日負(fù)荷大于非工作日負(fù)荷,基于典型工作日負(fù)荷計(jì)算月最大需量,通過增加約束進(jìn)行優(yōu)化,即

      電度電費(fèi)由每天的用電成本構(gòu)成,即

      2.2 儲能收益模型

      為體現(xiàn)儲能的直接經(jīng)濟(jì)價(jià)值,以儲能日收益最大為目標(biāo),構(gòu)建儲能收益模型為

      2.3 負(fù)荷波動幅度增加率模型

      電力負(fù)荷波動過大會對電網(wǎng)安全造成不利影響,而儲能的加入往往會增大用戶負(fù)荷波動幅度,同時(shí)儲能的容量及運(yùn)行策略設(shè)計(jì)一般根據(jù)用戶工作日負(fù)荷進(jìn)行設(shè)計(jì),并未考慮非工作日時(shí)負(fù)荷相對較小的情況。

      一般負(fù)荷波動性的大小用方差表示,但方差為非線性函數(shù),不利于模型的簡化計(jì)算。為減小負(fù)荷波動幅度并且可線性優(yōu)化,本文從負(fù)荷波動幅度增加率角度,提出以儲能優(yōu)化前后負(fù)荷最大值和最小值差值的增加率最小為目標(biāo),壓縮負(fù)荷波動范圍,構(gòu)建負(fù)荷幅度增加率模型為

      2.4 SOC過程控制模型

      為了減少儲能充放電及待機(jī)狀態(tài)間的轉(zhuǎn)換次數(shù)以延長儲能壽命,本文提出儲能SOC過程控制模型,對儲能在分時(shí)電價(jià)各時(shí)段內(nèi)的充放電過程進(jìn)行控制。根據(jù)峰平谷時(shí)間段,分別計(jì)算儲能SOC積分值,以積分和最小為目標(biāo),SOC過程控制模型構(gòu)建為

      以江蘇地區(qū)大工業(yè)分時(shí)用電為例,其110 kV大工業(yè)用電分時(shí)電價(jià)見表1,則式(13)中, k =(1,2,3,4,5)依次表示谷、峰、平、峰、平5種時(shí)段。

      表1 江蘇大工業(yè)分時(shí)電價(jià)Table 1 Jiangsu large industrial time of use price

      (1)在谷時(shí)段,減少充放電與待機(jī)狀態(tài)轉(zhuǎn)換次數(shù)的同時(shí),為確保谷時(shí)優(yōu)先充電,避免可能出現(xiàn)谷時(shí)能充滿而實(shí)際未能充滿的現(xiàn)象(充滿是指達(dá)到儲能SOC上限),設(shè)置。

      (2)在第1個(gè)和第2個(gè)峰時(shí)段,控制儲能先放電或后放電不影響優(yōu)化成效,和的值取1或?1皆可。

      2.5 儲能功率優(yōu)化模型

      儲能功率優(yōu)化模型由儲能收益模型、負(fù)荷波動幅度增加率及SOC過程控制模型構(gòu)成,以儲能收益最大為核心目標(biāo),以減小負(fù)荷波動幅度增加率為次級目標(biāo),并考慮減少儲能充放電及待機(jī)狀態(tài)間的轉(zhuǎn)換次數(shù),模型構(gòu)建為

      3 儲能多目標(biāo)優(yōu)化

      區(qū)分工作/非工作日負(fù)荷的用戶側(cè)儲能多目標(biāo)優(yōu)化策略主要由需量優(yōu)化模型和儲能功率優(yōu)化模型構(gòu)成,通過需量優(yōu)化模型計(jì)算出月最大需量,再用儲能功率優(yōu)化模型求得儲能充放電功率,主要流程如圖1所示。其中,為用戶變壓器容量單價(jià),元/(kW·月);為用戶變壓器容量。

      圖1 用戶側(cè)儲能優(yōu)化策略Fig. 1 Optimization strategy of user-side energy storage

      4 算例分析

      為驗(yàn)證所提優(yōu)化策略的有效性,以南京某大工業(yè)用戶用電為例,采用Matlab仿真,基于Yalmip平臺調(diào)用Cplex求解器進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。該用戶變壓器容量為 20 MW,加裝儲能容量為 2500 kW /1 MW·h,儲能荷電狀態(tài)SOC上限為0.95,下限為0.1,元/(kW·月),元/(kW·月),同時(shí)設(shè)定工作日和非工作日天數(shù)、。用戶典型工作/非工作日負(fù)荷曲線如圖2所示,采樣間隔為 5 min,。

      圖2 大工業(yè)用戶典型日負(fù)荷Fig. 2 Typical daily load of large industrial users

      對一般削峰填谷運(yùn)行策略、需量管理運(yùn)行策略和本文提出的區(qū)分工作日和非工作日負(fù)荷的用戶側(cè)儲能多目標(biāo)優(yōu)化策略進(jìn)行Matlab仿真,功率曲線輸出結(jié)果如圖3 ~8所示。

      圖3 工作日削峰填谷運(yùn)行策略優(yōu)化效果Fig. 3 Optimization effect of the general peak shaving operation strategy on working day

      圖3和圖4為一般削峰填谷運(yùn)行策略優(yōu)化結(jié)果,該策略僅考慮峰谷套利最大化??梢钥闯?,一般削峰填谷運(yùn)行策略在各時(shí)段內(nèi)的充放電隨機(jī)無序,導(dǎo)致充放電及待機(jī)狀態(tài)轉(zhuǎn)換次數(shù)較多;儲能優(yōu)化后的負(fù)荷最大需量大幅增加,同時(shí)負(fù)荷波動幅度比優(yōu)化前增大很多,尤其在非工作日情況下負(fù)荷波動幅度成倍增長。

      圖4 非工作日削峰填谷運(yùn)行策略優(yōu)化效果Fig. 4 Optimization effect of the general peak shaving operation strategy on nonworking day

      圖5和圖6為一般需量管理運(yùn)行策略優(yōu)化結(jié)果,該策略不僅考慮儲能峰谷套利,也考慮需量管理??梢钥闯?,需量管理運(yùn)行策略在各時(shí)段內(nèi)的充放電也是隨機(jī)無序,但比一般削峰填谷運(yùn)行策略稍好;儲能優(yōu)化后,確保了沒有增加新的負(fù)荷尖峰,最大需量得到控制,同時(shí)負(fù)荷波動幅度相比一般削峰填谷運(yùn)行策略要小。

      圖5 工作日需量管理運(yùn)行策略優(yōu)化效果Fig. 5 Optimization effect of demand management operation strategy on working day

      圖7 工作日本文運(yùn)行策略優(yōu)化效果Fig. 7 Optimization effect of this paper operation strategy on working day

      圖8 非工作日本文運(yùn)行策略優(yōu)化效果Fig. 8 Optimization effect of this paper operation strategy on nonworking day

      表2對比了不同運(yùn)行策略下的優(yōu)化結(jié)果,最大需量方面,本文優(yōu)化策略的最大需量介于一般削峰填谷運(yùn)行策略和需量管理運(yùn)行策略之間;SOC過程控制方面,本文優(yōu)化策略的充放電及待機(jī)狀態(tài)轉(zhuǎn)換次數(shù)大幅減少;儲能收益方面,本文優(yōu)化策略的儲能工作日收益和削峰填谷運(yùn)行策略一樣達(dá)到最大收益,比一般需量管理運(yùn)行策略收益要大,幾種不同運(yùn)行策略的非工作日儲能收益相同;在負(fù)荷波動幅度增加率方面,本文優(yōu)化策略的負(fù)荷波動幅度增加率最小,并且相比削峰填谷運(yùn)行策略和需量管理運(yùn)行策略,非工作日比工作日的負(fù)荷波動幅度增加率降低的更多,效果更顯著;在用戶最關(guān)心的月度用電成本上,本文優(yōu)化策略的月度電費(fèi)最小。

      表2 不同運(yùn)行策略下優(yōu)化結(jié)果對比Table 2 Comparison of optimization results under different operation strategies

      5 結(jié)論

      本文通過構(gòu)建需量管理、儲能收益、負(fù)荷波動幅度增加率及SOC過程控制模型,提出了區(qū)分工作/非工作日負(fù)荷的用戶側(cè)儲能多目標(biāo)優(yōu)化策略,主要結(jié)論如下。

      (1)用戶側(cè)儲能的收益主要源于基于分時(shí)電價(jià)的峰谷套利,但僅考慮峰谷套利,會增大最大需量,降低用戶的經(jīng)濟(jì)收益??紤]了需量管理可降低用戶的用電成本,但不增加負(fù)荷尖峰的做法,降低了工作日下的儲能日收益。

      (2)區(qū)分工作/非工作負(fù)荷,綜合考慮需量管理、儲能收益、負(fù)荷波動幅度增加率及SOC過程控制,進(jìn)一步降低了月度用電成本、負(fù)荷波動幅度增加率及充放電及待機(jī)轉(zhuǎn)換次數(shù),不僅使用戶最關(guān)心的用電成本這個(gè)直接經(jīng)濟(jì)效益得到提升,而且負(fù)荷波動幅度增加率的降低和充放電及待機(jī)轉(zhuǎn)換次的減少,增加了安全和儲能壽命等間接經(jīng)濟(jì)效益。

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