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    新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選與優(yōu)化配置模型研究

    2024-05-07 02:49:20
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年6期
    關(guān)鍵詞:賦權(quán)儲能容量

    田 輝

    (陜西昱立電力科技有限公司,陜西 西安 700102)

    1 新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選

    1.1 新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策指標(biāo)的構(gòu)建

    為滿足新型電力產(chǎn)業(yè)的持續(xù)化發(fā)展需求,構(gòu)建新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策指標(biāo),為方案優(yōu)選奠定基礎(chǔ)[1]。指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策指標(biāo)體系

    根據(jù)相關(guān)工作具體要求,將指標(biāo)按照屬性劃分為2個主要類別,分別為技術(shù)類屬性和環(huán)境類屬性。

    構(gòu)建儲能率優(yōu)化指標(biāo)體系后,對各種儲能率優(yōu)化的實際情況進行全面剖析,將其作為儲能方案優(yōu)選的前提與基礎(chǔ)。在分析單一關(guān)鍵指標(biāo)發(fā)展?fàn)顩r的基礎(chǔ)上對儲能方案進行關(guān)鍵指標(biāo)組合分析僅限于對儲能技術(shù)屬性的隨機組合,不能全面、穩(wěn)定地展現(xiàn)出每個關(guān)鍵指標(biāo)下各儲能技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r。當(dāng)某種儲能技術(shù)的關(guān)鍵指標(biāo)值發(fā)生變化時,在隨機組合或單一關(guān)鍵指標(biāo)分析下的儲能方案的可行性會出現(xiàn)較大且不規(guī)則的整體波動,不利于對儲能方案整體發(fā)展的分析。因此,按照上述方式,完成指標(biāo)的初步選擇后,有必要結(jié)合新型電力系統(tǒng)開發(fā)的具體需求,在方案優(yōu)選過程中進行指標(biāo)的調(diào)整與即時優(yōu)化。

    1.2 基于拉格朗日改進的指標(biāo)綜合賦權(quán)

    在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上引進拉格朗日改進,對指標(biāo)進行綜合賦權(quán),以掌握在方案優(yōu)選過程中不同指標(biāo)的權(quán)重與重要性[2]。拉格朗日改進算法是AHP法的分支,也是對復(fù)雜問題進行綜合量化處理的關(guān)鍵技術(shù)手段之一,基于拉格朗日改進的指標(biāo)綜合賦權(quán)過程主要由2個步驟構(gòu)成。步驟一,使用計算機模糊語言,對指標(biāo)體系中隨機2個指標(biāo)進行矩陣對比,通過此種方式將復(fù)雜且定性的指標(biāo)描述為可用計算機語言表達的IT2TrFNs。步驟二,利用公式(1)進行計算機表達語言IT2TrFNs的處理。

    式中:D代表計算機表達語言IT2TrFNs的處理;a代表指標(biāo)與計算機語言的轉(zhuǎn)化關(guān)系;i代表指標(biāo)與計算機語言的轉(zhuǎn)化次數(shù);U代表模糊數(shù);H代表對比矩陣。

    完成上述處理后,進行指標(biāo)的一致化處理,如公式(2)所示。

    式中:CI代表指標(biāo)的一致化處理;λmax代表對比矩陣的最大特征值;m代表矩陣順序。

    完成處理后,進行指標(biāo)的校驗,校驗過程如公式(3)所示。

    式中:CR代表指標(biāo)的校驗結(jié)果;RI代表指標(biāo)的一致性指數(shù)。

    對通過校驗的指標(biāo)進行賦權(quán),如公式(4)所示。

    式中:W代表指標(biāo)綜合賦權(quán);j代表第j個指標(biāo);e代表指標(biāo)的信息熵。

    按照上述步驟,完成基于拉格朗日改進的指標(biāo)綜合賦權(quán)。

    1.3 優(yōu)選決策與儲能方案優(yōu)選效果分析

    在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上進行混合儲能方案優(yōu)選場景的構(gòu)建,將場景構(gòu)建的過程作為不同儲能方案在實際應(yīng)用中產(chǎn)生數(shù)據(jù)的非監(jiān)督學(xué)習(xí)過程。假設(shè)現(xiàn)有若干個可用于新型電力系統(tǒng)的混合儲能方案,每個儲能方案的作用與集結(jié)方式是不同的(集結(jié)方式包括容量型、功率型和容量型/功率型等)[3]。參照上述步驟,根據(jù)構(gòu)建的新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策指標(biāo)進行方案的優(yōu)選決策,該過程如圖2所示。

    圖2 新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策過程

    通過決策掌握不同場景下的新型電力系統(tǒng)混合儲能方案優(yōu)選決策結(jié)果。根據(jù)結(jié)果可知,在容量型場景下,抽水蓄能方案>壓縮空氣儲能方案>低溫儲能方案>氫燃料電池儲能方案(“>”代表“優(yōu)于”)。在功率型場景下,電極電容器儲能方案>氫燃料電池儲能方案>飛輪及儲能方案。在容量型/功率型場景下,壓縮空氣儲能方案、抽水蓄能類的儲能方案更有優(yōu)勢[4]。

    為檢驗所提方案是否能在實際應(yīng)用中發(fā)揮預(yù)期作用,本文將某地區(qū)大型新能電力發(fā)電站作為試點,對儲能方案的優(yōu)選過程進行實踐。根據(jù)實踐可知,所提儲能方案優(yōu)選方法綜合應(yīng)用效果良好,可以在后續(xù)的工作中嘗試將其投入使用,以此種方式輔助電力工作站等相關(guān)負責(zé)人的決策。

    2 優(yōu)化配置模型

    2.1 波動信號多尺度分解

    采用修正的EMD方法,在多時間尺度上對波動性的產(chǎn)、用2條曲線進行分解,以更清晰、直觀地展現(xiàn)靈活需求的特征和規(guī)律。EMD是一種基于數(shù)據(jù)本身時間特性的多尺度分解,克服了小波分解設(shè)置的基函數(shù)無自適應(yīng)能力的缺點。這種方法不需要對基函數(shù)進行設(shè)置,可以對任意信號進行科學(xué)分解[5]。在電力系統(tǒng)擾動信號的分解過程中,電能的瞬時頻率擾動成分通常以低級IMF成分為主,而高級IMF成分通常以低級IMF成分為主。為此,采用EMD分解方法,利用容量性存儲技術(shù)消除K階次及以下的輸入變量,利用功率性存儲技術(shù)消除K階次及以下輸入變量的總和,實現(xiàn)系統(tǒng)波動信號的高效分割。在EMD分解前,對信號來說有2個約束條件是必要的。1)約束條件1。在波動信號集合中,極值點數(shù)與過零點數(shù)應(yīng)相等,或最多差一個。2)約束條件2。在任一時刻,上包絡(luò)線、下包絡(luò)線中的局部最大值的平均值應(yīng)該是0,在坐標(biāo)系中,上包絡(luò)線與下包絡(luò)線應(yīng)在時間軸上形成對稱。在經(jīng)過EMD分解后,各IMF應(yīng)滿足公式(5)。

    式中:X(t)代表波動信號;rk(t)代表分量信號;res表示留數(shù)。

    分解完畢后,對分解后的信息進行閾值約束,重新構(gòu)建各類儲能裝置所需承擔(dān)的信號波動調(diào)節(jié)任務(wù)。通常情況下,儲能應(yīng)平抑的功率波動頻率不得超過其自身的相應(yīng)速度,分別如公式(6)、公式(7)所示。

    式中:F(ci1)代表i1個IMF信號分量對應(yīng)中心頻帶頻率;F(ci2)代表i2個IMF信號分量對應(yīng)中心頻帶頻率;Fb代表功率型儲能最高響應(yīng)頻率;Fc代表能量型儲能最高響應(yīng)頻率。

    基于云模型-OWA算子中的EMD算法并結(jié)合群決策思想來提升閾值決策過程的有效性,具體步驟如下。第一步,用EMD模式分解法分解原信號。第二步,對各部分進行量化,利用各部分的平均幅值和頻率值的平均比來度量各部分的波動信息,為功率和容量進行分類提供依據(jù)。第三步,聚合最大與最小運算符間多屬性變量信息,按照從大到小的順序?qū)υ夹畔⑦M行重新排列,并對數(shù)據(jù)的位置進行加權(quán)處理,如公式(8)所示。第四步,比較IMF在功率型場景與容量型場景中的結(jié)果,通過優(yōu)勢度對比確定信號閾值。

    式中:a代表原始參數(shù)向量;b代表排序后的結(jié)果;ω代表有序數(shù)據(jù)位置的OWA加權(quán)向量。

    2.2 構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)電側(cè)混合儲能優(yōu)化配置模型

    以新一代電網(wǎng)的源端靈活調(diào)控需求為切入點,構(gòu)建多靈活調(diào)控源協(xié)同互補的混合儲能功率與容量優(yōu)化配置模型。本項目擬進行基于混合儲能的新型電網(wǎng)優(yōu)化配置方法的研究,優(yōu)化配置建模原理如圖3所示。

    圖3 發(fā)電側(cè)混合儲能優(yōu)化配置原理圖

    由于建立的儲能系統(tǒng)主要為新型電力系統(tǒng)提供服務(wù),因此其使用壽命不會超過系統(tǒng)本身的使用壽命,殘值在上述優(yōu)化配置模型中可不再考慮,以此確定混合儲能的全生命周期投資成本,如公式(9)所示,在此基礎(chǔ)上提出一種新的可持續(xù)發(fā)展能源的管理方法。

    式中:Ces,in代表混合儲能的全生命周期投資成本;ces,p代表儲能單位額定功率建設(shè)成本;ces,e代表額定容量建設(shè)成本;Pes,rp代表電站額定功率;Ees,re代表電站額定容量;γ代表折現(xiàn)率。

    3 結(jié)語

    混合儲能系統(tǒng)是新型電力系統(tǒng)的重要組成部分,具有提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定性、安全性和經(jīng)濟性的優(yōu)勢。為發(fā)揮混合儲能技術(shù)在新型電力系統(tǒng)發(fā)電中更高的效能與價值,本文進行了此次研究。通過對模型進行測試得出如下結(jié)論。1)混合儲能系統(tǒng)在新型電力系統(tǒng)中具有顯著優(yōu)勢。與單一的儲能技術(shù)相比,混合儲能方案能更好地滿足電力系統(tǒng)的需求,提供短時大功率和高能量密度的能量儲存和釋放能力。2)本文研究結(jié)果進一步揭示了混合儲能系統(tǒng)在新型電力系統(tǒng)中的理論和實踐意義。它提高了電力系統(tǒng)的運行效率,降低了運行成本,并為實現(xiàn)可再生能源的高效利用提供了新的解決方案。

    現(xiàn)階段的研究已經(jīng)取得了一些進展,但仍有許多問題需要進一步研究和探索,未來將根據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求進行進一步的設(shè)計,可針對不同類型的混合儲能系統(tǒng)進行深入比較,找出各種儲能技術(shù)的最佳組合方式。此外,混合儲能系統(tǒng)的優(yōu)化策略也需要持續(xù)改進,以適應(yīng)電力系統(tǒng)運行環(huán)境的變化和更高層次的需求。

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