新疆高光伏并網電網側儲能容量配置分析

曹培芳，張 鋒，趙洪峰，高 超

(1.新疆大學電氣工程學院，新疆 烏魯木齊 830046；2.國網新疆電力有限公司，新疆 烏魯木齊 830063)

0 引 言

在化石能源日益枯竭以及導致氣候變化等背景下，光伏發電系統由于滿足清潔高效可再生等條件，近年來在全國各地均發展迅速。但隨著光伏發電比例的不斷提高[1-2]，原有可控電源對電網的調功能力削弱，光電消納情況不佳[3- 4]，棄光比例較高，不利于資源的有效利用。

目前，由于國內大部分地區水火電廠等可調控發電系統并網比例遠高于光伏并網比例，可以通過電力調度近似實現對光伏預測功率的完全利用，因此將棄光歸因于光伏預測功率與光伏實際功率之差，其本質為預測誤差。新疆電網新能源并網占比32%，其中光伏占比11%，截至2019年6月，光伏電站總裝機10 216 MW，傳統能源并網占比約68%，其中可調控占比35%，與新能源并網之比接近1∶1。光伏并網高占比導致光伏發電峰值期間，在光伏預測功率與光伏實際出力近乎相同的情況下，由于系統負荷調節空間小、外送容量有限以及可調控發電系統不足，導致大量可預測棄光功率存在，削峰填谷困難，棄光功率產生的主要原因由預測誤差轉變為電能供需不平衡。

大規模儲能技術的快速發展為該問題提供了解決方案[5- 6]。2018年7月，江蘇鎮江東部百兆瓦級電池儲能電站順利并網運行，為大規模電池儲能技術步入商業化提供了重要實踐依據[7- 8]，證實了大規模電池儲能在電網側削峰填谷、平滑電網負荷及促進系能源消納等方面的價值。本文從降低棄光率的角度出發，推導儲能電站功率、容量配置與光電有效利用率的等式關系，通過Matlab實現數學模型計算；并在維持光電利用率不變的基礎上，通過該方法計算了新建300 MW光伏電站情況下，需要的儲能系統容量配置，以及新建300 MW/600 MW·h蓄電站情況下，可支持光伏電站新增并網容量。

1 無儲能光電利用率

光伏電站日出力特性曲線類似于正弦半波，出力時間集中于早八點到晚八點之間，峰值出現在兩點前后，與當地負荷午谷時間段重合。因為電能生產、傳輸及消費同時進行的特點，功率平衡關系如圖1及式(1)所示。

圖1 功率平衡關系

PPV+Poth=Pload+Pout+PL

(1)

式中，PPV為光伏電站發電功率；Poth為水電、火電風電等其他形式發電功率之和；Ploud為負荷用電功率；Pout為外送功率；PL為線路損耗功率。

在光伏出力較高階段，由于光伏發電占比較高且調節困難，通過水電站蓄能和火電站調節依然無法達到功率的平衡，發電功率高于用電功率，無法消納光伏電站送出的電力，導致可預測棄光功率出現。此時，t時刻棄電功率PEXPV(t)為

PEXPV(t)=PAPV(t)-PPV(t)

(2)

式中，PAPV為光伏電站可捕獲光能發電功率。棄光量為棄光功率對時間的積分，計算得棄光率ηEXPV及光電利用率ηPV為

(3)

2 含儲能光電利用率

儲能系統的主要約束條件為t時刻總負荷有功缺額PΔ(t)、蓄電池初始容量Cbat(t)[9]。在電網系統中加入儲能站后，功率平衡關系如圖2所示。

圖2 含儲能功率平衡關系

圖中，Pbat為蓄電池放電功率。t時刻負荷的有功缺額PΔ(t)、蓄電池初始容量Cbat(t)分別為

PΔ(t)=Pload(t)+Pout(t)+PL(t)-PPV(t)-Poth(t)

(4)

式中，Cbat(t-1)為(t-1)時刻蓄電池初始容量；δ為自放電電流率；ηcha為蓄電池充電效率。

由光伏電站特性及客觀條件可知，儲能系統一次充放電周期為24 h，且可放電時間遠多于充電時間，認為可完全放電，因此推導光電利用率更關注充電狀態，即PΔ(t)<0，將每時間步長t分為3種情況。

(1)當光伏發電和其他電廠輸出有功功率之和大于負荷、外送和損耗所需有功功率之和，有功缺額絕對值不超過儲能系統最大充電功率，且電池儲能容量未能充滿至最大值，第(t+1)時刻儲能系統數學模型為

PΔ(t)<0

|PΔ(t)|≤Pbatmax

(5)

Pbat(t)=PΔ(t)

式中，Pbatmax為蓄電池最大充電功率；Pbat(t)為t時刻蓄電池放電功率；Cbatmax為蓄電池容量。

(2)有功缺額絕對值超過儲能系統最大充電功率，且電池儲能容量未能充滿至最大值，第(t+1)時刻儲能系統數學模型為

PΔ(t)<0

|PΔ(t)|>Pbatmax

(6)

Pbat(t)=Pbatmax

(3)蓄電池儲能容量在(t，t+1)區間內達到最大值，第(t+1)時儲能系統數學模型為

PΔ(t)<0

(7)

Cbat(t+1)=Cbatmax

基于以上3種充電狀態，加入儲能系統后光電利用率ηPVbat為

(8)

在實際工程應用中，需考慮電池放電深度，實際所需儲能總容量大于理論值。

圖5 含儲能ηPVbat曲線及棄光功率分布

3 仿真計算與結果分析

2018年7月至2019年6月新疆光伏功率峰值如圖3所示。

圖3 光伏功率峰值

由圖1可知，光伏電站出力穩定性較高，且季節性變化明顯。為減小工作量，抽取每季各一典型日進行仿真分析，近似代替4個季節的數據。

此時，在無儲能情況下，ηPV=90.05%，棄光功率曲線及棄光電量曲線如圖4所示。

圖4 四典型日棄光功率分布及棄電量

在此背景下，設光伏出力等于光伏預測功率，利用Matlab編寫分析程序，計算加入儲能系統后棄光功率PEXPV、棄光電量WEXPV以及光電利用率ηPVbat與Pbatmax、Cbatmax之間的關系，取儲能站鋰離子蓄電池[10]容量為4 MW·h，充放電功率為1 MW，充放電效率為95%，壽命為4 500個充放周期，放電深度為90%。仿真結果如圖5所示。

由圖5a可知，新疆電網通過電網側儲能充電功率的方法提高光電利用率，光電利用率在0.90～0.95變化時，擬合曲線接近線性。光電利用率在0.95及以上范圍內變化時，擬合曲線非線性變化明顯，其導數顯著下降，在充電功率逐漸增加到1 675 MW以上時，光電利用率保持在0.995 023不變。這說明光電利用率接近100%時，通過增加儲能充電功率的方法效率逐漸降低，最終無法總過該方法提高光電利用率。此時，儲能系統達到高功率充電或滿功率充電時間比極低，儲能配置浪費較大。

圖5b表明，儲能系統充電功率以及儲能容量共同限制光電利用率的增長，且存在最佳配比，即在此配比下單獨增加充電功率或儲能容量均不能使光電利用率增長。

圖5c為新建儲電站500 MW/2 000 MW·h情況下第二典型日棄光功率曲線，可將棄光過程分為三個階段，t1時間段內，棄光功率極小，棄光功率不超過儲能系統充電效率，符合式(5)，棄光的原因為儲電站充電過程中產生的損耗，因此，可通過改進儲能技術的方式提高該階段光電利用率；t2時間段內，棄光功率較高，棄光功率超過儲能系統充電效率，符合式(6)，導致部分光伏電站出力無處消納，產生棄光的原因為充電功率不足導致的棄光以及儲電站充電過程中產生的損耗，此階段可通過改進儲能技術以及提高儲能充電功率的方式提高該階段光電利用率；t3時間段內，儲能系統容量已滿，充電過程停止，儲能容量不足導致產生棄光，符合式(7)，該階段可通過增加儲電站儲能容量的方式壓縮時長。

設新增光伏并網300 MW，光伏實際出力等比增大，負荷及線路損耗不變，代入上述分析過程，得到計算結果如圖6所示。

圖6 含儲能ηPVbat變化曲線

由圖6可知，在無儲能情況下新增光伏并網300 MW，光電利用率跌落為0.886，之后隨儲能的增加不斷提高，若維持光電利用率不低于0.9，則至少需新增儲能140 MW/720 MW·h。

同理，設新增儲能300 MW/600 MW·h，其他條件不變，不計負荷增長，代入計算，結果如圖7所示。

圖7 新增光伏ηPVbat變化曲線

由圖7可知，新增儲能300 MW/600 MW·h后，光電利用率升高，若維持光電利用率不低于0.9，可以支撐新增光伏并網310 MW。

4 結 論

文中根據新疆往年棄光數據，從電能供需不平衡的角度以及儲能系統調峰能力出發，忽略光伏發電的預測誤差以及儲能站選址差異導致的線路損耗，推導了新疆光電利用率與新建電網側儲能充電功率及儲能容量之間的數值關系，并分析各儲能階段棄電原因。該配置方法可以為新疆儲能站規劃建設以及光伏并網容量配置提供理論指導。