CN103903059A - 一种蓄电池储能电站功率容量优化配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种可再生能源发电系统中电池储能电站容量-功率优化配置的方法。该方法步骤如下：设定电池储能电站的充放电运行方式，根据独立可再生能源发电系统电力盈余率和电力不足率的约束条件，以及独立系统负荷与发电功率的平衡，由电池储能电站承担独立系统内的不平衡功率；以储能电站成本最小化为目标函数，建立储能电站的容量优化模型；通过遗传算法来求解最优容量-功率配置。

Description

一种蓄电池储能电站功率容量优化配置方法

技术领域

本发明涉及可再生能源发电领域，具体地说是一种用于优化独立可再生能源发电系统中储能电站容量-功率配置的方法。

背景技术

可再生能源发电独立系统的经济性和供电的可靠性与储能电站安装的能量和功率大小有关。如果储能电站安装的容量较大，而可再生能源发电量相对于储能系统不充足，则将导致储能元件不能充分充电而长期处于低荷电状态，储能容量未得到充分利用，对于蓄电池还会损害其性能，降低其使用寿命。此外，由于储能电站成本较高，储能系统在可再生能源发电系统中的成本比重较大，增加储能电站的安装容量将使储能电站成本上升，造成可再生能源发电系统的经济性下降。如果储能电站安装容量较小，则会产生储能电站能量越限现象，当储能电站电量充满后，独立系统内出现功率盈余现象时，则需要采取弃风、弃光或投入电阻负荷以满足系统内功率平衡的要求，造成了可再生能源的浪费；当储能电站电量放完后，独立系统内出现电量不足现象时，则需要切除部分次要负荷以保障重要负荷的电能质量，导致部分负荷供电不足，降低了独立系统供电的可靠性。

发明内容

本发明的目的是提供一种蓄电池储能电站功率容量优化配置方法，用于优化独立可再生能源发电系统中储能电站，以提高系统的经济性和可靠性。

蓄电池储能电站功率容量优化配置方法适用于独立可再生能源发电系统电池储能电站，具体操作步骤如下：

(1)设定储能电站的充放电运行方式，设置储能电站的电量、功率约束条件。当独立系统内功率盈余时，储能电站充电，吸收盈余部分的功率，如果此时储能电站剩余容量不足以吸收多余的电能，则需采取弃风、弃光等措施来保持独立系统的功率平衡，这时系统就会出现能量的浪费；当独立系统内功率缺额时，储能电站放电，提供缺额部分的功率，如果此时储能电站剩余电量不足以平衡功率缺额，则需切除部分次要负荷来保持独立系统的功率平衡。

(2)建立独立系统储能电站容量优化的模型。本方法以储能电站成本最小化为目标函数，采用独立系统内的电力不足率和电力盈余率作为约束条件。

(3)以储能系统的容量、功率为变量，采用遗传算法求解储能电站的最优容量-功率配置。

①储能系统经济性模型

总成本包括初始投资成本、配套设施成本、运行维护成本以及更换成本。

a、初始投资成本

对储能系统来说，起初始投资成本主要与容量配置和最大充放电功率配置有关，假设容量配置为E_ESS，最大充放电功率为P_ESS。则初始投资成本C_INI可表示为：

C_INI＝K_e×E_ESS+K_p×P_ESS

其中K_e表示容量成本系数，＄/MWh；K_p表示功率成本系数，＄/MW。

b、配套设施成本

配套设施成本投入C_AF主要与储能系统最大充放电功率有关，可表示为:

C_AF＝K_af×P_ESS

式中K_af表示配套设施成本系数，＄/MW。

c、运行维护成本

运行维护成本C_OM也与最大充放电功率有关，可表示为：

C_OM＝K_OM×P_ESS

其中K_OM为运行维护成本系数，＄/MW/年。

d、更换成本

储能系统更换成本C_REP与工程使用年限内的更换次数N_REP有关，即有：

C_REP＝(K_e×E_ESS+K_p×P_ESS)×N_REP

假设储能系统的使用寿命为L_ESS，工程使用年限为L_PROJ，N_REP可按下式计算

$N_{\mathrm{REP}}=\mathrm{INT}\left(\frac{L_{\mathrm{PROJ}}}{L_{\mathrm{ESS}}}\right)$

此处INT()表示取整函数。

整个储能系统工程使用年限中得总成本C_SUM为

C_SUM＝C_INI+C_AF+C_OM·L_PROJ+C_REP

②设计独立系统电力不足率和电力盈余率的计算方法。独立系统中t时段电力不足和电力盈余的表达式分别为：

E_loss(t)＝E_L(t)-E_G(t)-[E_ESS(t-1)-E_ESSmin]η_D

E_surp＝E_G(t)-E_L(t)-[E_ESSmax-E_ESS(t-1)]/η_C

式中，E_loss(t)为t时段的电力不足量，MWh；E_surp(t)为t时段的电力盈余量，MWh；E_L(t)为t时段负荷所需的电量，MWh；E_G(t)为t时段可再生能源电站输出的电量，MWh；E_ESS(t-1)为t-1时段储能电站存储的电量，MWh；E_ESSmin和E_ESSmax分别为储能电站存储的能量下限值和能量上限值，MWh；η_C和η_D分别为储能电站的充电和放电效率，%。

电力不足率和电力盈余率分别为：

$R_{\mathrm{Eloss}}=\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{E}_{\mathrm{loss}}\left(t\right)/\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{E}_L\left(t\right)$

$R_{\mathrm{Esurp}}=\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{E}_{\mathrm{surp}}\left(t\right)/\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{E}_L\left(t\right)$

式中，R_Eloss为电力不足率，%；R_Esurp为电力盈余率，%。

③设置独立系统电力盈余率和电力不足率率的最大允许值，建立储能电站容量优化模型：

min{C_SUM}

st.

R_Eloss≤R_{Eloss_max}

R_Esurp≤R_{Esurp_max}

式中，R_{Eloss_max}为独立系统电力盈余率的最大允许值，%；R_{Esurp_max}为独立系统电力盈余率的最大允许值，%。

2、根据发明内容1所述的可再生能源发电独立系统储能电站容量优化的方法，其特征在于：所述步骤(3)中采用遗传算法求解储能电站的最优安装容量的步骤为：

①给定储能电站能量和功率的最大允许值，根据储能系统的模型和约束条件，将储能系统的容量和功率分别作为变量，通过遗传算法的选择、交叉和变异，形成不同的容量-功率组合。

②在不同容量-功率组合方式的储能电站场景下，对于独立系统计算出相对应的电力不足率、电力盈余率及储能电站成本。比较储能电站各种能量-功率组合方式的运行结果，从中选择满足电力不足率和电力盈余率约束条件前提下，成本最低的能量-功率组合方式作为储能电站的最佳容量-功率配置。

与已有技术相比，本发明的有益效果体现在：

本发明提出一种独立可再生能源发电系统储能电站容量-功率优化的方法。该方法以储能电站成本最小化为目标函数，以独立系统的电力不足率和电力盈余率为约束条件。由该方法得出的容量优化结果能够使储能电站具有较好的经济性，独立系统具有较高的供电可靠性。采用遗传算法法来求解储能电站的最优容量-功率配置，简化了求解算法，便于程序的实现，同时使求解结果具有更高的精度。

附图说明

图1是独立系统中可再生能源发电功率和负荷功率曲线图。

图2是电力不足率与储能电站容量-功率的关系图。

图3是电力盈余率与储能电站安装容量-功率的关系图。

图4是储能系统总成本COST_SUM与容量-功率之间的关系图。

图5是独立系统储能电站容量-功率优化算法流程图。

具体实施方式

本实施例中可再生能源发电独立系统储能电站容量优化的方法是在于按以下步骤进行：

1、独立可再生能源发电系统电池储能电站容量-功率优化的方法，其特征在于按以下步骤进行：

(1)设定储能电站的充放电运行方式，设置储能电站的电量、功率约束条件。当独立系统内功率盈余时，储能电站充电，吸收盈余部分的功率，如果此时储能电站剩余容量不足以吸收多余的电能，则需采取弃风、弃光等措施来保持独立系统的功率平衡，这时系统就会出现能量的浪费；当独立系统内功率缺额时，储能电站放电，提供缺额部分的功率，如果此时储能电站剩余电量不足以平衡功率缺额，则需切除部分次要负荷来保持独立系统的功率平衡。

(2)建立独立系统储能电站容量优化的模型。本方法以储能电站成本最小化为目标函数，采用独立系统内的电力不足率和电力盈余率作为约束条件。

(3)以储能系统的容量、功率为变量，采用遗传算法求解储能电站的最优容量-功率配置。

①储能系统经济性模型

总成本包括初始投资成本、配套设施成本、运行维护成本以及更换成本。

a、初始投资成本

对储能系统来说，起初始投资成本主要与容量配置和最大充放电功率配置有关，假设容量配置为E_ESS，最大充放电功率为P_ESS。则初始投资成本C_INI可表示为：

C_INI＝K_e×E_ESS+K_p×P_ESS

其中K_e表示容量成本系数，＄/MWh；K_p表示功率成本系数，＄/MW。

b、配套设施成本

配套设施成本投入C_AF主要与储能系统最大充放电功率有关，可表示为:

C_AF＝K_af×P_ESS

式中K_af表示配套设施成本系数，＄/MW。

c、运行维护成本

运行维护成本C_OM也与最大充放电功率有关，可表示为：

C_OM＝K_OM×P_ESS

其中K_OM为运行维护成本系数，＄/MW/年。

d、更换成本

储能系统更换成本C_REP与工程使用年限内的更换次数N_REP有关，即有：

C_REP＝(K_e×E_ESS+Kp×P_ESS)×N_REP

假设储能系统的使用寿命为L_ESS，工程使用年限为L_PROJ，N_REP可按下式计算

$N_{\mathrm{REP}}=\mathrm{INT}\left(\frac{L_{\mathrm{PROJ}}}{L_{\mathrm{ESS}}}\right)$

此处INT()表示取整函数。

整个储能系统工程使用年限中得总成本C_SUM为

C_SUM＝C_INI+C_AF+C_OM·L_PROJ+C_REP

②设计独立系统电力不足率和电力盈余率的计算方法。独立系统中t时段电力不足和电力盈余的表达式分别为：

E_loss(t)＝E_L(t)-E_G(t)-[E_ESS(t-1)-E_ESSmin]η_D

E_surp＝E_G(t)-E_L(t)-[E_ESSmax-E_ESS(t-1)]/η_C

式中，E_loss(t)为t时段的电力不足量，MWh；E_surp(t)为t时段的电力盈余量，MWh；E_L(t)为t时段负荷所需的电量，MWh；EG(t)为t时段可再生能源电站输出的电量，MWh；E_ESS(t-1)为t-1时段储能电站存储的电量，MWh；E_ESSmin和E_ESSmax分别为储能电站存储的能量下限值和能量上限值，MWh；η_C和η_D分别为储能电站的充电和放电效率，%。

电力不足率和电力盈余率分别为：

$R_{\mathrm{Eloss}}=\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{E}_{\mathrm{loss}}\left(t\right)/\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{E}_L\left(t\right)$

$R_{\mathrm{Esurp}}=\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{E}_{\mathrm{surp}}\left(t\right)/\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{E}_L\left(t\right)$

式中，R_Eloss为电力不足率，%；R_Esurp为电力盈余率，%。

③设置独立系统电力盈余率和电力不足率率的最大允许值，建立储能电站容量优化模型：

min{C_SUM}

st.

R_Eloss≤R_{Eloss_max}

R_Esurp≤R_{Esurp_max}

式中，R_{Eloss_max}为独立系统电力盈余率的最大允许值，%；R_{Esurp_max}为独立系统电力盈余率的最大允许值，%。

可再生能源发电独立系统储能电站容量优化的方法，所述步骤(3)中采用遗传算法求解储能电站的最优安装容量的步骤为：

①给定储能电站能量和功率的最大允许值，根据储能系统的模型和约束条件，将储能系统的容量和功率分别作为变量，通过遗传算法的选择、交叉和变异，形成不同的容量-功率组合。

②在不同容量-功率组合方式的储能电站场景下，对于独立系统计算出相对应的电力不足率、电力盈余率及储能电站成本。比较储能电站各种能量-功率组合方式的运行结果，从中选择满足电力不足率和电力盈余率约束条件前提下，成本最低的能量-功率组合方式作为储能电站的最佳容量-功率配置。

以独立可再生能源发电系统中电池储能电站容量-功率优化为例：

独立系统中可再生能源发电功率和负荷功率如图1所示，设置独立系统内电力不足率的最大允许值R_{Eloss_max}为0.007，电力盈余率的最大允许值R_{Esurp_max}为0.008。利用本发明中的方法，其储能系统容量-功率优化配置结果如表1所示。

表1独立可再生能源发电系统储能优化结果

独立系统内不足率与储能电站的安装容量和功率的关系如图2所示。

独立系统内电力盈余率与储能电站的安装容量-功率的关系如图3所示。

独立系统储能系统总成本与安装容量-功率的关系如图4所示。

本发明可再生能源发电独立系统储能电站容量-功率优化方法的程序流程如图5所示。

Claims (2)

1.一种蓄电池储能电站功率容量优化配置方法，其特征在于具体操作步骤如下：

 (1) 设定储能电站的充放电运行方式，设置储能电站的电量、功率约束条件；当独立系统内功率盈余时，储能电站充电，吸收盈余部分的功率，如果此时储能电站剩余容量不足以吸收多余的电能，则需采取弃风、弃光等措施来保持独立系统的功率平衡，这时系统就会出现能量的浪费；当独立系统内功率缺额时，储能电站放电，提供缺额部分的功率，如果此时储能电站剩余电量不足以平衡功率缺额，则需切除部分次要负荷来保持独立系统的功率平衡；

(2) 建立独立系统储能电站容量优化的模型，本方法以储能电站成本最小化为目标函数，采用独立系统内的电力不足率和电力盈余率作为约束条件；

 (3) 以储能系统的容量、功率为变量，采用遗传算法求解储能电站的最优容量-功率配置。

2.根据权利要求1所述的一种蓄电池储能电站功率容量优化配置方法，其特征在于：所述步骤(3)中采用遗传算法求解储能电站的最优容量-功率配置的步骤为：

①给定储能电站能量和功率的最大允许值，根据储能系统的模型和约束条件，将储能系统的容量和功率分别作为变量，通过遗传算法的选择、交叉和变异，形成不同的容量-功率组合；

②在不同容量-功率组合方式的储能电站场景下，对于独立系统计算出相对应的电力不足率、电力盈余率及储能电站成本；

比较储能电站各种能量-功率组合方式的运行结果，从中选择满足电力不足率和电力盈余率约束条件前提下，成本最低的能量-功率组合方式作为储能电站的最佳容量-功率配置。

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