燃煤機組電儲能調頻優化配置及經濟性研究

張兆銘

（陽西海濱電力發展有限公司，廣東 陽江 529500）

0 引 言

為了應對世界范圍內的氣候變化和國家“雙碳”目標的實現，新能源發電在未來的發展中起到了舉足輕重的作用，能源體制和電網也會發生新的變化。新能源發電的波動與不確定因素對現有火電機組的調峰性能提出了更高的要求。當前，針對火電機組的柔性調節主要體現在快速啟動和關閉、提高起載率和減小最小負載等方面。方旭等人總結了采用熱泵廢熱回收技術來改善機組的負載性能，認為這種方法能夠實現部分熱-熱解耦，從而降低了機組的最低負載，并具有良好的經濟效果；王金星等人提出了一種適用于快速啟動和停機的水冷壁保護方法，并發現該方法能夠有效解決啟動和停機過程中的熱形變問題。

1 燃煤熱電聯產系統特點

盡管火電廠的能源利用效率很高，但是“以熱定電”的發電方式使其靈活性受到很大影響。考慮到用電需求、能源結構、發電效率等因素，新能源資源的不確定性和接入需求對電力系統中各個容量模塊的柔性提出了更高的要求[1]。其中，最小負載容量、快啟快停是提高燃煤機組適應性的關鍵。張興等人通過對500 kW/100 kW·h 飛輪蓄能系統進行了試驗，研究表明，將飛輪蓄能系統與燃煤發電單元進行組合調節，能夠有效提升發電單元的響應速度，同時還能帶來較大的經濟效益[2]。

與常規熱電廠相比，熱電聯產系統的能量利用率更高，理論上超過80%[3]。本文介紹了當前我國火力發電廠采用的高背壓、抽凝式機組的運行模式。其中，抽凝式機組的排氣是正壓式的，它的排氣直通給熱用戶，其“以熱定電”的原理就是從中壓汽缸中抽取一小部分的蒸汽來加熱。這樣必然會造成進蒸汽流量的下降，從而導致發電功率的下降。在高背壓的情況下，還能工作的部分蒸汽經透平的抽水孔直接抽出來并輸送給熱用戶。蒸汽流量是由用戶端的供熱量確定的，而蒸汽流量又是由機組的出力直接確定的，因而機組的出力受到熱負載的嚴格限制。

2 火儲聯合調頻系統指令協同方法

2.1 AGC 調頻指令和機組實發功率

電力系統中的自動發電量控制（Automatic Generation Control，AGC）頻率調整命令是一個典型的非線性、非平穩信號，火電機組根據AGC 命令進行頻率調整時，會出現調整速度緩慢、調整精度不高的問題[4]。在電力與儲能系統的聯合調頻中，如果使用全功率補償，則會造成電池儲能系統（Battery Energy Storage System，BESS）的充放電頻繁；此外，在充放電過程中，容易導致電池容量偏小或偏大，從而導致儲能系統的充電狀態（State of Charge，SoC）偏高或偏低，使得電池壽命縮短，投資成本上升，因而無法兼顧AGC 的可追蹤性和BESS 的配置經濟性[5]。

2.2 AGC 指令分配的集合經驗模態分解方法

在此基礎上，本項目擬利用集合經驗模式分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）技術，對AGC 信號進行逐層分解，得到一組具有不同時間尺度和趨勢特征的數據，即

式中：X(t)為要被分解的信號；hi(t)為原信號的第i次本征模式成分；rn(t)為分解的余項；n為分解的次序。

在本征模態成分的基礎上，構建AGC 信號的時間-空間濾波器。選擇適當的時間-空間濾波器，并將原信號分為2 個部分，一個是能量存儲部分，另一個是頻率更高的部分，后者表示為

燃煤機組承擔頻率較低的部分，表示為

式中：0 ≤d≤n。

3 電儲能容量配置方法

3.1 非參數核密度估計統計學方法

由于AGC 命令與火電機組輸出偏差的分布模型存在很多外部干擾因素，且不能提前假設，故利用非參數估計的統計方法，可以在不了解整體分布類型的前提下獲得更好的統計分析結果。核密度估計是一種非參數估計的方法，適合于刻畫連續分布的概率分布。核密度估計為

3.2 基于EEMD 信號分解配置BESS

在此基礎上，利用EEMD 變換獲得的高頻信號，并將其作為PBESS輸出功率。在BESS 額定功率的確定中，因為蓄能系統的充放電是雙向的，所以蓄能功率取絕對值|PBESS|來進行分析，見圖1。

圖1 電池儲能系統|PBESS|局部

以圖1 所示的一段數據為例，采用非參數核密度估計法建立其分布統計模型，|PBESS|的概率密度函數如圖2（a）所示，累積分布函數如圖2（b）所示。

圖2 |PBESS|的非參數和密度估計

如圖2（a）所示，|PBESS|的大部分集中在0 ～6 MW，其最大值達到14.2 MW。圖2（b）中用標記的點代表了在電力偏離需求被滿足的可能性為98%的情況下，相應的橫坐標7.3 就是電力存儲系統的額定電力。

4 燃煤機組電儲能容量配置

4.1 電儲能配置

通過采用EEMD 分解方法，對所得到的AGC 信號進行本征模式分量重建。濾波階數的選取，將直接影響到發電與儲能聯調系統的功率分配，從而對發電與儲能聯調系統的額定功率和容量有較大影響。如圖3 所示，由電儲能承擔的高頻信號主要集中在-5 ～5 MW，由燃煤機組承擔的低頻部分曲線變化平緩，因此火電機組更容易對這類信號進行跟蹤。

圖3 分解后的高、低頻信號（局部）

配置步驟如下文所述：

（1）采用8 組有代表性的AGC 數據，對4 個季度的要素進行了分析；

（2）針對比儲能系統所需頻率更高的頻率部分，利用核密度估算方法來確定儲能系統的功率，使d具有一個不同的數值，并將其設定為一個平均值，即蓄電池的額定功率Prate與其對應的容量Erate；

（3）通過對火儲聯調系統的建模和模擬，根據調峰性能指數計算方法，求出了模擬系統的調峰性能指數。

電池儲能系統容量和調節性能指標如表1 所示，當d增加時，更多的頻率調節成分被分配到能量存儲系統，則需要更多的電力和容量。

表1 電池儲能系統容量和調節性能指標

從表1 可知，在d＜4 的情況下，隨著d的增大，Prate值逐漸增大；在d=5 的情況下，平均Prate為7.5 MW；在d=7 的情況下，Prate為10.7 MW，超過了機組額定能力的3%。根據不同的配置方案，構建了火電-儲能聯調系統的模擬模型，并進行了相應的模擬計算。在d＜5 的情況下，隨著d的增大，Kp值逐漸增大，蓄電功率增長較慢，調頻性能增長較快；但在d＞5 時，Kp增大較慢，這表明在加入較大容量的能量儲存后，對頻率調制的效果并不顯著，因此對于頻率調制信號，以d=5 時為最優。圖5 和圖6 顯示了容量及Kp隨階數d變化的規律。

圖5 儲能電池額定功率隨濾波階數的變化曲線

圖6 Kp 值隨濾波階數的變化曲線

鑒于該系統的運行數據是通過隨機抽樣獲得的，并且數據覆蓋全年，因此可以選擇8 個具有代表性的工作日的平均配置值來作為該系統中儲能和電力的配置參數。取d=5，Prate平均值為7.5 MW，電池放電倍率選擇1 C，當功率大小為7.5 MW 時，容量大小配置為7.5 MW·h。

4.2 火儲聯合調頻仿真結果分析

在設置了電能存儲裝置之后，對調頻工作狀態進行了模擬和分析，其結果顯示如圖7 所示。在不添加儲能的情況下，系統的頻率調節效果不佳；在AGC 控制系統中，由于AGC 控制系統中存在著短暫的峰值和低谷，導致系統不能很好地對AGC 控制系統中的信號進行跟蹤，從而導致系統的跟蹤偏差很大。在配置了電力儲能之后，利用EEMD 分解方法，將BESS 的高頻信號與燃煤機組的低頻信號進行分配，模擬結果顯示，電池的快速充放電特性能夠滿足AGC 在短期內的波動。同時，燃煤機組也不會在短期內迅速增加或減少負載，火儲聯合出力與AGC 指令基本一致，達到了良好的調頻效果。

圖7 火儲能聯合調頻仿真結果

5 輔助服務收益與儲能投資分析

根據區域輔助服務政策、儲能投資成本、儲能系統損耗，對配置結果進行經濟性分析。

5.1 電儲能系統全壽命周期成本計算方法

初始投資成本折算到每年的成本費用為

式中：EB為能量存儲裝置的容量配置；CE為能量儲存系統的容量配置單位價格；rs為貼現率；Nz為能量儲存系統的使用壽命。

以年為單位，運行維護成本為

式中：KO和KM分別為單位功率和單位容量的年度操作與維修費用因子；PB為電力存儲裝置的額定功率；QB為能量存儲系統的年發電量。

運行維護費按初始投資的一定比例近似估算，得

式中：μ為儲能系統運行維護費用系數。

綜上，儲能電站的年成本費用為

5.2 輔助服務收益分析

收益按1 元/MW 的出清價格和180 天/年的運行天數計算，機組日均里程為11 600 MW。在此基礎上，提出了一種磷酸鐵鋰單體電池，該電池的全深度循環性能為3 000 ～5 000 次，理論壽命可達10 年。將電池損耗和容量衰減進行了考慮，儲能系統的運營年限為N=5 年，運營維護費用系數p=5%，投資成本年值為535.74 萬元，年運營維護費用為119.25 萬元。

儲能系統全回路充放電能量效率n=88%，年運行平均充放電損耗為1 944 MW·h/年，年用電損耗為864 MW·h/年，電價按照443 元/（MW·h）進行計算。安裝BESS 后，綜合調頻性能Kp 從2.17增加到10.59，比原綜合調頻性能Kp 增加了388%。輔助服務的年平均補償收入由456.53 萬元增加到2 227.96 萬元。

表2 列出了經過配置后的年投資費用、運行費用、電力消耗費用和總凈利潤。從比較可以看出，在電力儲能參與燃煤機組AGC 調頻之后，綜合凈利潤從456.53 萬元/年上升到了1 448.58 萬元/年，凈利潤增量達到了992.05 萬元/年，投資回收期為2.4 年。

表2 優化配置BESS 前后調頻性能

6 結 論

本項目擬以實際AGC 數據為基礎，采用統計與模擬相結合的方法，從區域電網輔助服務市場的角度，定量評估儲能系統對電網調頻的影響。本文首先提出了電力系統中機組參加AGC 頻率調節時的性能指數計算方法，為電力系統的組態分析提供了基礎。其次，通過對電力系統中火力發電廠與電力系統的聯合分析，提出了一種利用非參數核聚變密度來進行電力系統中電力系統與電力系統之間能量分配的算法。最后，進行火儲聯合調節控制系統仿真、區域輔助服務調節指標、補償效益等方面的研究，以檢驗所提出調節策略的正確性以及電力儲輔助系統調節的經濟性。