混合儲能系統在風電網應用的經濟性模型與評價分析

詹仁俊

(國網福建省電力有限公司調度控制中心，福州 350003)

高溫超導磁儲能系統 (high temperature superconducting magnetic energy storagesystem，簡稱SMES)的響應速度快、功率密度大，儲能效率高，能改善電能質量，使電力系統中的大功率、高效率的電力儲能裝置成為可能；同時，電池儲能系統(battery energy storage system，簡稱BESS)具有儲能密度高和使用壽命較長(每次放電不超過儲能的80%時可充3 000次)，可以更好地保證供電可靠性，并起到削峰填谷的作用。基于兩種儲能方式的混合儲能系統使電網中的快速、大功率、小體積的電力儲能裝置成為可能[1,2]。因此，在未來的電網建設中，混合儲能系統有望成為一種重要的電力儲能裝置，并對發電側、輸電側、配電側及用電側起到智能化的能量調控作用。

由于傳統電力系統沒有大容量快速存取電能的器件，一旦系統受到擾動引發機電功率失衡就可能對系統構成威脅，嚴重時會導致系統崩潰，特別對于可再生能源電網，該情況變得更加嚴重。基于超導儲能和電池的混合儲能系統能為可再生能源電網系統提供快速響應容量，提高系統穩定性、增大輸電線路的輸送極限功率，并可抑制電網頻率和電壓波動、改善供電品質。美國研制的首臺SMES用于阻尼500 kV輸電線路上的低頻振蕩穩定性系統效果良好[3]。

本文考慮超導儲能系統和電池系統的研制成本與可再生能源電網棄風損失等因素建立混合儲能系統的成本經濟性模型，將其應用在風電場中進行收益分析，可為混合儲能系統在電網應用的經濟性分析提供重要參考。

1 混合儲能系統風電場應用經濟性模型

1.1 福建某風電場模型

福建某風電場一期工程(48 MW)建造于2013年，通過一回110 kV線路接入電網，2017年風電年累計利用小時數2 880 h，上網電量為1.72億kWh，如圖1所示。近期擬開展二期工程(72 MW)建設，合計裝機120 MW，年發電量預計為4.2億kWh。為此，本文根據該風電場的棄風狀況，介紹了一個由10 MJ/37 MW的超導儲能和20 MWh/5 MW磷酸鐵鋰電池混合儲能系統共同抑制棄風收益的實例。通過計算棄風損失價值、新建輸電線路投資和建設混合儲能系統投資成本，從而比較新建線路與購置混合儲能系統在棄風情況下的收益值。

圖1 風電場基地拓撲圖

1.2 儲能系統成本模型

超導儲能磁體的儲能量與成本計算如下。

線圈的儲能量E計算為

(MJ)

線圈成本Wsc計算為：

Wsc=la×10-6

(百萬元) (2)

式中l——環形磁體線圈的總長度，m；a——高溫超導帶材的成本，取455元/m。

單位儲能所需的成本：

Q=Wsc/E

(百萬元/MJ) (3)

電池儲能系統的成本Wbettery：

Wbettery=b·Wf

(百萬元) (4)

式中b——每千瓦時電池儲能系統的成本，例如對磷酸鐵鋰電池儲能系統，取b=0.2萬元/kWh[4]；Wf——電池儲能系統儲能電量。

1.3 混合儲能收益模型

在一個給定的負荷增長率下，可以確定電網投資期限值[5]：

(4)

式中RC——投資值；r——負荷增長率，在0-1之間；D——電網所需負載容量；n——投資年限。

接入混合儲能系統時，當電網由于穩定問題無法消納多余的能量時，超導儲能磁體和電池系統共同作用調節功率和存儲風能，反之，就釋放能量給電網。在這種情況下，電力網絡的新投資期限nnew可以計算求出：

(5)

式中nnew——采用混合儲能系統后的投資期限；SC——儲能系統的最大儲能容量。

電網投資效益是通過計算電網設備因為延期投資而節省的支出，它是通過比較電網設備年均未來投資的凈現值來計算經濟效益。分電網使用和未使用混合儲能系統兩種情況。

最終效益ΔPV評估公式[6]為

(6)

式中PVi，n，j——不含混合儲能系統的電網組成部件i的投資值和投資期限；PVnew,i，nnew,i——含混合儲能系統的投資值和期限；N——電網的組件數；Asseti——部件i的資產成本；d——折扣率；Annuityfactor——年金系數，在0和1之間。

2 經濟性分析與評價

介紹并分析混合磁儲能系統在實際風力發電場中提高風力發電效率的應用事例。為了避免大量棄風，對比了在該風力發電場新建輸電線路和應用混合儲能系統所需成本。針對避免棄風現象的經濟效益方面，將混合儲能系統與傳統線路進行了對比。

2.1 棄風

當地電網難以就地消納時需要縮減風能，這導致被縮減掉的風能失去其價值。該風場二期工程后如不新建輸電線路預計棄風率將超過30%，棄風成本可由棄風總量乘以風力發電場電價單價求出，見表1。

表1 某風場棄風情況

2.2 新線路投資

為了避免棄風現象，傳統電網改造通常加強110 kV輸電線路的能力，但新建輸電線路規劃審批難度大，建設周期長。特別是當地電網難以消納的，還需要通過長距離輸電實現風能輸送。對該風場新建線路進行分析，投資估算如表2。

表2 某風電場電網投資總結

2.3 SMES投資

在風電廠安裝超導磁儲能系統和電池儲能系統。表3為使用壽命為30年的超導磁儲能系統和電池儲能系統在縮減風能上的所需投資，其中包含了制冷機和功率轉換器的成本[7]。本案例中采用的電池為磷酸鐵鋰電池，具備3 000次的循環充電能力。混合系統同時具備了大功率和高儲能量的特性。

表3 混合儲能系統投資總結

2.4 經濟性成果分析

這兩個系統均以適應該風力發電場的豐富風能而開發。根據風電場容量等效計算，其投資成本及收益見表4。由表4可以看出，若不采取任何措施應對棄風現象，該風力發電場的年度棄風率30%，棄風成本為1 008萬美元。若建立新輸電線路提高能量輸送且假設其預期壽命為20年，則其年度投資成本為11.26萬美元，可減小棄風率到3%。若將容量為10 MJ/37 MW的超導磁儲能系統和20 MJ/5 MW磷酸鐵鋰電池混合儲能系統接入網絡，假設該系統可在30年內運行良好，則其年度成本為52.47萬美元，同時減小棄風率至12%。

可見，新建線路和裝備混合儲能系統都可以節省棄風損失，從而減少系統成本。從表4所列成本可知，該案例中新建線路投資成本約為混合儲能系統投資成本的21.6%，從等效棄風率可見，新建線路棄風率相比混合儲能系統棄風率減小了9%，在應對棄風方面比較有優勢。一是由于目前超導體和鋰電池的成本相對較高，案例中鋰電池在30年周期內需經歷3次投資，本文未考慮后兩次更換成本的下降。以國家電網張北風光儲輸工程為例，其一期采用64 MWh/14 MW的磷酸鐵鋰電池(含相關變流設備)，成本超過450萬/MWh，而在近年成本已下降到1/3，可以預期的是儲能系統成本將持續下降。二是本案例中新建輸電線路條件成熟、風電在福建電網能源比重中占比不高，具備就地消納條件，而風電的大量并網將降低火電利用小時數，目前未討論該成本。三是儲能系統可快速穩定風電場輸出的電能，平滑短期波動，可節省用于穩定電壓和輸出頻率的電力設備的成本，本文也未討論。因此混合儲能系統在未來將具有吸引力，聯合應用超導磁儲能和電池儲能的混合儲能系統在風力發電場的應用前景非常可觀。

表4 年成本和收益總結

3 結語

本文基于年度老化模型，提出超導磁儲能和電化學混合儲能系統在電力系統應用的經濟性模型，并依據系統部件投資延期值對電網投資收益進行評估。與建造傳統輸電線路相比，混合儲能系統目前在工程造價并不占優勢。但由于該系統有穩定再生能源系統的能力和削峰填谷的功能，且超導材料等儲能技術在技術進步同時成本正在不斷降低，應用前景將十分可觀。

參考文獻：

[1] 2015, China′s wind power installed capacity Bulletin. http://www.cnenergy.org/xny_183/fd/201604/t20160405_276532.html

[2]HE Chen, JUN Li, FENG Han,et al. Power grid is getting ready for the development of wind power in China[C]//Proceeding of International Power Engineering Conference - IPEC, pp. 396-401, 2010.

[3]ZHU Jiahui , YUAN Weijia , QIU Ming , et al. Experimental demonstration and application planning of high temperature superconducting energy storage system for renewable power grids [J]. Applied Energy, 2015,137(1): 692-69.

[4]高明杰，惠東，高宗和，等.國家風光儲輸示范工程介紹及其典型運行模式分析[J]. 電力系統自動化，2013，37(1): 59-64.

[5]GU C, ZHANG Y , LI F, et al. Economic analysis of interconnecting distribution substations via superconducting cables [C]// IEEE Power Eng. Soc. Gen. Meet., Jul. 22-26,201: 1-5.

[6]GU C, LI F, SONG Y.Long-run network pricing to facilitate users′ different security preference [J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2011,26: 2408-2416.

[7]QIU Ming, RAO Shuangquan,et al. Energy Storage Characteristics of MJ-Class Toroidal HTS-SMES Considering Maximum Value of Perpendicular Magnetic Field [J]. Energy Procedia, 2017, 105: 4179-4184.