面向新型電力系統的儲能規劃與運行控制技術

國網長春供電公司 黃峻航

1 新型電力系統儲能所面臨的問題

在全面促進碳中和以及碳達峰的發展背景之下，促使電力能源應用領域受到一定影響，在傳統電力供需視角下，不斷提高新能源滲透率的過程中促使電力系統的儲能表現面臨嚴峻挑戰[1]，尤其是在2022年經由國家發改委以及國家能源局聯合推出十四五新型儲能發展方案后，為電力系統中的用戶、電網以及電源等提出了多元化的儲能應用意見。包括太陽能以及風能在內的各種清潔能源其不穩定性、分散性以及波動性等相對較強，因此探索合理的儲能方案并對其加以控制成為促進電網平穩運行的關鍵所在。電力系統儲能包括電力供需、電源及需求側的管理等，考慮到儲能系統的基礎功能，對其展開合理的設計規劃至關重要，將直接影響新型電力系統是否能夠滿足當前用電需求。

2 面向新型電力系統的儲能規劃

早期電力系統均以集中儲能電站為主，這樣的儲能系統規模相對較大且成本較高，在運行使用過程中需消耗大量人力物力加以維護，均集中在電力公司以及政府部門的規劃之外。而本公司所提出的分布式儲能系統建設成本更加低廉且占地面積小，具有更加鮮明的應用優勢。與此同時，分布式儲能系統經常用于電力能源的負荷應急以及就地儲存等，不受電網控制，導致難以對電網調控起到直接參與作用，進而影響其使用價值。為了更好的滿足當前全新電力系統引用下的靈活配電網使用需求，本公司基于現有分布式儲能系統，結合環節電壓偏差、負荷管理以及削峰填谷等提出了一定的優化建議，進而設計出一種全新的儲能規劃模型，目的是減小電力系統運行過程中的儲能網絡損耗，進而滿足負荷管理要求。

3 分布式儲能規劃與運行控制實踐

針對以往新型電力系統應用過程中的儲能系統出現電壓越限及網絡損耗等問題，影響配電網的運行效率，本公司提出一種全新的假設，通過創建線性最優潮流模型的方式，對以往配電網中R/X 建模準確度不足的問題加以解決，通過分析配電網的潮流特性，以儲能規劃最小成本為目標出發，提出分布式儲能系統的規劃模型，并根據配電網的不同運行節點，設計基于雙有源橋下的鉗位變換器結構控制方案，并驗證該方案是否能夠滿足電力系統的運行應用效果。

3.1 場景設定

基于分布式儲能規劃在電力系統中的分布方式，本質上是通過區域到節點，對其中所有的不確定因素以及初步規劃問題等加以考慮。首先應當創建配電網節點邊際電價模型（DLMP），隨后對電力系統配電網運行過程中最為薄弱的區域加以定位，作為接引分布式儲能系統的后選位置，并利用價格信號對全新的電力資源合理配置[2]。

3.2 分布式儲能規劃

與傳統電力設備對電壓越限加以限制的行為不同，對電力資源加以應用并管理配電網是最為有效的手段。而DLMP 概念在電力系統的儲能規劃中加以運用，是考慮到成本價格信號的存在，以此為指標規劃分布式儲能，則能夠對新型電力系統中可再生能源逐步滲透導致的電壓越限問題加以控制。因此對分布式儲能規劃中的初步描述可界定為不大確定的DLMP 邊界波動問題。根據信息薄弱區域對分布式儲能加以接引，以期對其電能質量起到改善作用。因此在本方案設計中，通過與典型最優潮流方法相結合，提出了電網經濟調度的解法，獲得了基于對分布式儲能初步規劃的DLMP 公式：

式中：λp、μi是相應約束的拉格朗日乘子；p(z)表示等式約束；gi表示不等式約束；F(z)表示為儲能總量；L(z)為成本控制目標。根據KKT 條件，則對于DLMP 展開的詳細定義如公式（5）所示，通過該公式可對分布式儲能規劃的科學性、經濟性等加以驗證。需注意，在本方案設計中假設電力系統中的用戶可自主調整無功功率，因此在DLMP 中不考慮無功功率的存在[3]。則構成了：

式中：λp表示為等式約束條件下的影子價格；Ptloss為t時刻下的有功損耗；load表示為額定損耗上限；res表示為配電網當前受電功率；LCC表示為損耗成本分量；ECC表示為能量成本分量；B、N分別表示為發電機影子價格與發電機總數；i表示為發電機；t為時刻；j表示i發電機的對應節點。

通過DLMP 下的儲能成本估算模型，對電力系統儲能運行過程中出現的超電壓限制以及超高網絡損耗等用電成本問題加以分析研究。基于實際角度來講，通常情況下DLMP 在配電網中的價格區間處于較為合理的范圍，而在公式（5）中則可以對配電網中的價格薄弱區域加以精準界定，在配電網中的DLMP 超出合理價格范圍時，就相應的衍生出了薄弱區域。事實上，可再生資源以及電力負荷等均會影響配電網價格成本的薄弱區域，并且在不斷增加調節參數的過程中，配電網的儲能調度也將會呈現出一定的惡劣情況，即表示為不確定參數對最壞情況加以限制。

因此，若具有越高的不確定調節參數，則會導致DLMP 出現劇烈的波動現象，薄弱區域更加突出，有利于對其加以劃定，證明通過分布式儲能規劃能夠充分滿足配電網的運行需求。在對配電網最薄弱區域加以分析的過程中設計了三種方案，根據DLMP＞α 的原理可獲得配電網薄弱區域，則在本次設計中，方案一設計為DLMP＞α=45元/MWh 下配電網中的所有薄弱區域集合；方案二設計為DLMP＞α=$50/MWh 下配電網中的所有薄弱區域集合；而方案三則設計為當DLMP＞α=45元/MWh 時所對應的經典薄弱區域，即表示為方案三中的薄弱區域屬于前兩者中的一個子集[4]。

3.3 調節模型保守度

基于上文研究，在有關電力系統運行保守性方面可通過Γ 對魯棒性加以優化，選擇整數為基準，則根據上文中的三種設計方案，選擇方案一的規劃內容對不確定調節參數的保守度加以調節，設置Γ分別為0、6以及12。其中等于0的狀態則是表示輸出功率與標稱值之間在任何時刻下均保持相一致的參數可界定確定性，而在不斷增大參數的過程中表示新型電力系統中的可再生電能不確定度增加，并提高電力系統負載，表示標稱值以及輸出功率出現偏差的時刻相應增多。

由于不確定調節參數提高，則在電力系統中的分布式系統將會對冗余的可再生電力能源加以調節，促使其提升資源分配利用效率，進而在電力市場利潤上行的階段將冗余資源分撥為上層電網加以交易，促使自身的運行成本有效降低。表1為在差異性不確定參數下的分布式儲能規劃對比。

表1 分布式儲能規劃影響結果

根據表1中數據可得，在進一步增加Γ 的過程中分布式儲能規劃系統具有更加良好的處理能力，解決電力系統運行過程中的不確定性，進而促使投入成本相應增加。在相關研究中表明，在魯棒優化的決策中納入了最壞情況，進而促使分布式儲能規劃具有更加良好的魯棒性。因此若電網具有越高的不確定調節參數，將會導致經濟性受到影響，進而增強了風險應對能力，即表示具有更高保守度[5]。

3.4 魯棒性與ARO 對比

根據文中內容對比了傳統ARO 以及魯棒性優化的隨機結果，如表2所示。經過DLMP 模型可直觀的了解到通過魯棒性邊界加以描述，發現相較于傳統ARO 來講，在魯棒性優化下的分布式儲能規劃隨機場景中的投入成本均低于前者，促使不確定性得以解決。

表2 魯棒性與ARO 對比結果

3.5 雙有源橋鉗位變換器控制

經對本文所設計的方案選擇分布式儲能規劃在電力系統中加以運行，能夠對不確定參數加以調節，進而獲得更加穩定的運行條件，降低成本并有效提升資源利用率，證明分布式儲能規劃有效。而在此基礎上需要對其展開合理的運行控制，促使其充分發揮有效價值。鉗位控制器的原理則是通過給定開關S0的運行周期以及占空比，基于d=TON/TO（式中：d表示為運行周期；TO表示為運行周期；TON為占空比）的定義，則可對開關S0定義為：λ1=1-d，式中：d表示為運行周期；λ1表示為非運行周期。同時也可通過開關運行周期TO與變換器運行周期Ts確定開關周期比：λ2=TO/Ts，式中：開關運行周期TO；變換器運行周期Ts。

基于此，則在變換器開關周期比以及鉗位開關占空比的作用下對變換器的PWN 移相加以控制，對有源橋的工作過程加以控制，形成更高自由度，進而以傳輸功率表作為控制量，滿足動態化的高度自由控制效果，促使分布式儲能系統在前衛變換器的作用下具有更加靈活的功率調節效果[6]。

綜上所述，在滿足雙碳發展的基礎上，新型電力系統也面臨著一定的困擾，儲能系統是決定各種新型清潔能源穩定運行的關鍵，因此應當重點做好規劃與運行控制。