直流配電網中儲能容量配置原則及容量配比

吳思圓，周富云

（1．國網浙江臨海市供電有限公司，浙江 臨海317000；2．國網臺州供電公司，浙江 臺州318000）

0 引 言

儲能系統容量的配置是配電網設計規劃中的重要問題［1，2］。目前常用的儲能系統容量配置和優化方法主要有差額補充法、波動平抑分析法、經濟特性優化法等［3］。對于光伏－儲能系統，采用光伏發電系統的最小日發電量與其在雨雪天氣的發電量的差額作為超級電容的配置容量是典型的差額補充法。該方法未考慮實際運行過程中儲能系統容量的動態變化，配置容量不夠精確。波動平抑分析法主要根據儲能系統對波動功率的平抑效果進行儲能系統容量的優化配置，具體又分為頻譜分析法、時間常數法兩種。頻譜分析法是采用離散傅里葉級數對所需平抑的功率進行變換，確定儲能系統補償頻段后再計算儲能系統容量；時間常數法主要是由并網輸出功率的平抑效果來確定最佳的一階低通濾波器的時間常數，通過該時間常數來進行儲能系統功率和容量的配置。經濟特性優化法主要是通過建立目標函數和約束條件，將儲能系統容量作為其中的優化變量，采用模擬退火、差分進化等只能算法進行求解。常用的目標函數主要包括系統的等年值投資費用、單位能量成本、年運行總費用、電網周期折算成本和廢氣治理成本、儲能系統壽命／成本、并網效益。HOMER軟件可以總凈現值成本作為目標函數對不同配置的系統進行容量優化和經濟性分析。

本文以含有光伏發電配置儲能系統為主要對象，從設計目標等設計要素著手，首先分析了影響容量配置的主要考慮因素。然后，提出了一種基于時序蒙特卡羅模擬的系統性能分析方法，并利用該方法對光伏陣列、蓄電池組和變流器等關鍵設備容量對EENS等設計目標的影響規律展開研究。

1 光伏－儲能系統關鍵設備的容量配置原則

容量配置直接決定了儲能系統及光伏發電系統的整體經濟性［4］，合理的容量配置能夠保證電站正常運行，有效完成各項工作指標，同時儲能系統長期維持在一個較為合理的剩余電量范圍，避免出現提前老化，具有較高的工作效率。在儲能容量配置設計方面，應遵守以下基本原則：

（1）供電充裕性

充裕性指發輸電系統連續地向用戶提供電力和電能量需求的能力。在多能互補發電系統中，最常使用的充裕性指標有電量不足期望值EENS和電力不足時數期望值HLOLE。

EENS表示發電量滿足用電量需求的程度，也可理解為年發電量缺額。EENS越大，意味著年發電量缺額越大；EENS越小，則意味著發電量越接近負荷用電量需求。本節中EENS的單位是兆瓦時／年（MWh／a），如果除以總負荷需求電量，可得到EENS占總負荷需求的百分比EENS。

式中，T是總模擬時數；SI是出現切負荷狀態的系統狀態集合；Ci是系統狀態i的切負荷電量；ti是系統狀態i的持續時數。

HLOLE表示發電功率低于用電功率需求的小時數。減小HLOLE意味著縮短了因電力不足造成的用戶限電時間，HLOLE越小，則一年中總限電時間越短，零表示不會限電。本節中HLOLE的單位是小時／年（h／a），如果除以全年小時數，可得到限電時數占全年總時數的百分比HLOLE。

（2）可再生發電利用率

發電系統包含較高比例的光伏、風電等可再生發電系統，然而在系統運行過程中，當系統接納能力不足時往往要舍棄一部分可再生發電量，造成“棄光”損失或“棄風”損失。可再生發電利用率指可再生發電系統實際發電量占可用發電量的比重，棄用率則指舍棄的可再生發電量占可用發電量的比重。減小棄用率意味著更加有效地利用太陽能、風能等可再生能源，棄用率越低、則利用率越高。

（3）發電成本

盡管可再生發電系統的初投資成本仍然比較高，但是與常規火電廠相比，由于沒有燃料費的后期投入，運行維護費用相對較低，光伏發電、風力發電等的發電成本已經接近常規火電廠，在電價較高、可再生資源較好的一些地區甚至低于用戶購電電價。對于一個既定系統，電網是既有設施，一般不用再增加投資，但是光伏、蓄電池、風電等發電系統及配套設施仍需要較大的初投資，蓄電池在系統生命周期內還要更換數次。因此，光／風／儲互補發電系統的發電成本是在系統生命周期內的投資增量與發電量增量的比值。減小發電成本意味著投資更有效，也意味著容量配置方案更加經濟可行。

式中，Ecost表示發電成本，元／度（RMB／kWh）；costSYS、costREF和costTOM分別是在系統生命周期內的系統初投資成本、設備更換成本和運行維護成本；ERE是在系統生命周期內的可再生電源總發電量。系統初投資成本包括光伏、風電、儲能等系統投資，以及輸變電及其他配套設施的增量投資。設備更換成本主要指蓄電池更換費用，蓄電池更換頻率與每次循環充放電深度有關，如果鉛酸蓄電池每次放電后的荷電狀態SOC均不低于50%，通常可使用5年。光伏系統的運行維護成本很少，風電場運維成本略高。

（4）多設計目標的權衡問題

指標EENS和HLOLE、ECost可分別用來衡量系統的供電充裕性、可再生利用率和經濟性。然而，當三類目標結合起來時，相互之間又存在著矛盾。為了提高供電充裕性，需要加大光伏、風電和儲能的裝機容量，在增加到一定水平以后，出現棄光、棄風現象，可再生利用率降低、發電成本升高。為了提高可再生發電利用率，可以減小可再生發電容量、不安裝儲能，這對提高供電充裕性沒有明顯幫助；也可以加大儲能的裝機容量，增加系統投資額，有可能提高發電成本。如何得到供電充裕性、可再生利用率和發電成本均可以接受的方案，這是設計人員所面臨的一個巨大挑戰，必須在三者之間進行仔細權衡。

光伏－儲能系統關鍵設備的容量配置原則如下：

① 光伏－儲能充電控制器額定功率按光伏陣列滿發功率計算，在太陽能資源豐富的地區應擴大1．1～1．3倍。

②儲能裝置額定容量應綜合考慮典型日的光伏陣列盈余電量和負荷電量缺額，由于儲能裝置使用壽命與循環深度有關，為了避免經常性地深充、深放，儲能容量還應除以預定的放電深度。

③儲能并網變流器額定功率應盡量滿足典型日的最大功率缺額。

2 系統隨機運行模擬

EENS、HLOLE等設計目標可以通過兩條途徑進行計算，一種是直接分析法，另一種是蒙特卡羅模擬（MCS）［5］。然而，在光伏發電等可再生能源引入發電系統后，由于一些重要變量與隨機時變的氣象條件緊密相關，直接分析法不再適用，直接分析法也很難反映儲能裝置的影響作用。因此，蒙特卡羅模擬成為分析這類含大量隨機變量的發電系統性能的一種實用技術。針對光／風／儲發電系統EENS、HLOLE和可再生能量利用率計算的一個通用MCS模型，通過將負荷時間序列、發電時間序列和蓄電池荷電狀態結合后計算得出。

研究場景按月份劃分，共有12個研究場景，每月均按30天計算，全年共有8640小時，雖然全年時數略少，但不會影響到MCS模擬的性能［8］。首先，分別計算各月的負荷序列和光、風發電功率序列，再將各序列12個月的數據合并，最終形成完整的8640小時全年時間序列，因此，MCS模擬的最小樣本數量就是8640。每次 MCS模擬均可以得到一組EENS、HLOLE和AVRE，在執行多次MCS模擬后，各次結果取平均值，就得到比較準確的供電充裕性指標和可再生發電利用率指標。

3 發電系統最佳容量配置算法

光伏、儲能及其變流器的最佳容量應當盡量提高系統充裕性、提高光伏利用率、降低發電成本，如果統一用最小化指標形式進行表述，即最小化EENS、HLOLE和ECost。因此，水／光／儲互補發電系統最佳容量計算問題可以歸結為一個多目標優化問題［6，7］。

（1）優化目標

式中，x是決策變量［CPV，Cbat，Cinv］T，CPV是光伏陣列額定功率（MWp），Cbat是蓄電池組額定容量（MWh），Cinv是蓄電池變流器額定功率（MVA）；KE、KH和KEC分別是EENS、HLOLE和ECost的權重因子，表示對應指標的重要性，權重系數均不小于零，且KE＋KH＋KEC＝1。需要注意的是，權重因子取值依賴于設計者的主觀判斷，為了使權重因子比較接近現實情況，需要對EENS、HLOLE和ECost進行歸一化處理。

（2）約束條件

約束條件包括電網約束、光伏－儲能電站約束、投資成本約束三類。

電網約束主要有電網可用發電功率和最小發電功率，以及通過安全穩定性分析確定的光伏和儲能容量上限。從系統安全穩定性角度來看，并網光伏電站（無儲能）額定功率通常不應超過最大負荷功率的3%～10%，而含有適當儲能的光伏電站對系統的安全穩定有改善作用，可以不受上述比例限制。

光伏－儲能電站約束主要有儲能裝置放電深度和充、放電功率限制值。為了延長蓄電池組使用壽命，每次放電不宜過深，如果取放電深度下限為50%，蓄電池組壽命約有5年。為了避免大功率充、放電損壞蓄電池組，充、放電功率不應超過1．1 Cbat，即充電控制器和逆變器的額定功率均不超過1．1 Cbat。

4 算例分析

假設光伏裝機容量在10 MW到200 MW區間變化，以不棄光為目標，按增量10 MW計算光伏裝機容量和有效儲能量、儲能額定功率之間關系，結果如表1所示。

表1 以提高光伏發電利用率、不棄光為目標的有效儲能量和儲能額定功率配置

圖1 光伏裝機容量和儲能容量配比關系

由圖1可見，有效儲能量和光伏裝機容量之間呈線性關系。當光伏裝機容量處在30 MW～150 MW之間時，有效儲能量和光伏裝機容量比例約在0．16～0．184之間；當光伏裝機容量低于30 MW時，有效儲能量和光伏裝機容量比例在0．1以下；當光伏裝機容量高于150 MW時，有效儲能量和光伏裝機容量比例在0．2以上。儲能額定功率和光伏裝機容量的比例在0．648～0．72之間，兩者之間呈近似線性關系。

有效儲能量和儲能額定功率的比例反映了儲能時間。當光伏裝機容量低于30 MW時，儲能時間小于10分鐘；當光伏裝機容量處在30 MW～150 MW之間時，儲能時間在14．7～17．0分鐘變化；當光伏裝機容量高于150 MW時，儲能時間超過18分鐘。

5 結 論

本文針對直流電網中光伏發電系統中儲能系統的容量配置，基于蒙特卡羅模擬和遺傳算法求解光伏發電－儲能系統最佳容量算法，能夠在多約束條件下，求得系統的最佳容量配比，得到有效儲能量和光伏裝機容量之間呈線性關系。