发明内容
针对现有技术的缺陷,本发明的目的在于提供一种考虑可变寿命特性的确定电力系统调峰用电池储能容量的方法,旨在解决现有技术中将电池储能的使用寿命取为确定值导致高估或低估电池储能的使用寿命,从而对其调峰效益的评估及系统对其容量需求的计算产生偏差。
本发明提供了一种考虑可变寿命特性的确定电力系统调峰用电池储能容量的方法,包括以下步骤:
(1)根据电池储能的充放电运行状态确定电池储能在规划水平年内电池出力状态;根据所述电池出力状态获得电池储能在不同容量配置下的各放电过程的放电深度;
(2)根据电池储能放电深度对其使用寿命的影响,建立电池储能使用寿命模型,并将所述电池出力状态以及各放电过程的放电深度代入所述电池储能使用寿命模型中获得电池储能在不同容量配置下的使用寿命Yb;
(3)根据所述电池储能使用寿命Yb获得电池储能投资成本的等年值Finv,并根据电池储能投资成本的等年值Finv和年运行成本Fo获得电池储能在不同容量配置下的年投资运行成本Fb=Finv+Fo;
其中,电池储能投资成本的等年值Finv=(PbmaxKp+EbmaxKe)CRF(r,Yb);电池储能年运行成本Fo=PbmaxKk+EbmaxKv,Pbmax、Ebmax分别为电池储能功率容量、电池储能电量容量;Kp、Ke分别为电池储能单位功率容量价格、单位电量容量价格;r为贴现率;CRF(r,Yb)为等年值系数;Kk、Kv分别为电池储能单位功率容量年运行维护费率、电池储能单位电量容量年运行维护费率;
(4)根据所述电池出力状态获得电池储能在不同容量配置下的年调峰效益R=Rf+Re+Rr;Rf为能源节约效益,Re为环保效益,Rr为容量替代效益;
(5)根据所述电池储能的年投资运行成本和所述电池储能的年调峰效益获得调峰用电池储能容量优化目标函数,并根据约束条件对所述调峰用电池储能容量优化目标函数进行求解,得到电池储能最优的功率容量和电量容量。
其中,所述电池储能使用寿命模型为Dr为额定放电深度,对应的循环使用次数为Nr,Ebmax为电池储能的电量容量;NS为一年中的研究阶段数;ND为第i阶段中的天数;N为第i阶段第j天经历的放电过程数;i为阶段数的序号,j为第i阶段天数的序号,n为第i阶段第j天放电过程数的序号,Ebijn为电池储能在第i阶段第j天第n个放电过程的放电电量,为该放电过程电池储能的出力与经历小时数的乘积;对应于实际放电深度的折算因子。
其中,以系统年净收益Rnet最大为所述调峰用电池储能容量优化目标函数maxRnet=R-Fb。
其中,约束条件包括:系统功率平衡约束系统备用约束CG+Pbmax≥PLmax(1+ρ+σ)(1+γ);常规机组出力约束Pkmin≤Pkt≤Pkmax;火电机组爬坡约束-DRk≤Pkt-Pk(t-1)≤URk;电池储能运行约束Pbt为电池储能在t时刻的出力;PLt为t时刻系统的负荷值;ρ和σ分别为厂用电率和系统线损率;Pkt为第k台机组在t时刻的出力,NG为机组的台数,μkt为第k台机组在t时刻的开机状态(开机时为1,停机时为0),k为机组台数序号,CG为系统原有火电装机容量,PLmax为系统年最大负荷,γ为系统备用率,Pkmin、Pkmax分别为第k台机组出力的上、下限,URk和DRk为机组k的升、降荷速度;Ebt为电池在t时刻所存储的能量;ηc、ηd分别为电池的充、放电效率;μ1、μ2为电池的充、放电状态:充电时Pbt<0,μ1=1,μ2=0;放电时Pbt>0,μ1=0,μ2=1;闲置时Pbt=0,μ1=μ2=0;Ebmin为电池储能的最小限值。
本发明依据电池储能的充放电运行状态,确定电池储能在规划水平年内日负荷曲线上的出力位置及出力大小,根据放电深度对电池储能使用寿命的影响,建立了电池储能使用寿命模型,并将该模型引入到其容量规划模型中,对电池储能承担电力系统调峰功能的经济效益进行了评估,从而以系统年净收益Rnet最大为目标,并在充分考虑系统功率平衡、系统备用、常规机组出力、火电机组爬坡和BESS运行约束条件的基础上,对电池储能功率容量和电量容量进行协调优化配置。本发明充分考虑了电池储能不同于传统火电机组寿命相对固定的特性,在计及电池储能可变寿命特性的基础上对其调峰效益及系统对其的容量需求进行计算分析。较之固定寿命模型,本发明综合考虑了电池储能的实际运行特性,能更客观、准确的评估调峰用电池储能的经济效益及容量需求。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
针对电力系统调峰用电池储能的容量优化配置问题还有待完善。为实现以上发明目的,本发明是通过以下技术方案实现的:
(1)依据电池储能的充放电运行状态,确定电池储能在规划水平年内日负荷曲线上的出力状态;
(2)依据电池储能放电深度对其使用寿命的影响,建立电池储能使用寿命模型,并根据步骤(1)得到的电池出力状态求解电池储能在不同容量配置下的各放电过程的放电深度,从而计算其使用寿命Yb;
(3)计算电池储能的年投资运行成本Fb:
将电池储能的寿命计算模型引入到电池储能投资成本的等年值Finv计算中,并计算电池储能的年运行成本Fo,从而确定电池储能在不同容量配置下的年投资运行成本Fb,表示为:
Finv=(PbmaxKp+EbmaxKe)CRF(r,Yb) (1)
Fo=PbmaxKk+EbmaxKv (3)
Fb=Finv+Fo (4)
其中,Pbmax、Ebmax分别为BESS功率容量、电量容量;Kp、Ke分别为BESS单位功率容量价格、单位电量容量价格;r为贴现率;CRF(r,Yb)为等年值系数;Kk、Kv分别为BESS单位功率容量年运行维护费率、单位电量容量年运行维护费率。
(4)评估电池储能的年调峰效益R:综合考虑电池储能在承担电力系统调峰功能时获得的能源节约效益Rf、环保效益Re和容量替代效益Rr,从而建立电池储能的年收益函数。
(5)确定考虑变寿命特性的调峰用电池储能容量优化目标函数及约束条件:
由步骤(3)、(4)得到容量优化的目标函数,即使系统年净收益Rnet最大,表示为:max Rnet=R-Fb(5);用于电力系统调峰的电池储能容量优化时应满足系统功率平衡、系统备用、常规机组出力、火电机组爬坡及BESS运行约束;
(6)根据步骤(5)的规划目标函数和约束条件,得到考虑可变寿命特性的电力系统调峰用电池储能容量规划模型,并对其进行求解,从而得到电池储能最优的功率容量和电量容量配置。
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细描述,以便本领域的技术人员更好地理解本发明。
图1是本发明考虑可变寿命特性的确定电力系统调峰用电池储能容量的方法的应用示意图。如图1所示,在本实施例中,将依据电池储能的充放电运行状态,确定电池储能在规划水平年内日负荷曲线上的出力状态,根据放电深度对电池储能使用寿命的影响,建立电池储能使用寿命模型,并将该模型引入到其容量规划模型中,对电池储能承担电力系统调峰功能的经济效益进行了评估,从而以系统年净收益Rnet最大为目标,并在充分考虑系统功率平衡、系统备用、常规机组出力、火电机组爬坡和BESS运行约束条件的基础上,对电池储能功率容量和电量容量进行协调优化配置。具体步骤如下:
1、依据电池储能的充放电运行状态,确定电池储能在规划水平年内日负荷曲线上的出力状态;
为充分利用有限的储能容量最大化减小系统峰谷差,电池储能在低谷附近时段充电至容量上限,高峰附近时段放电至容量下限,日调度期内放电电量等于充电电量。通过选取平行于时间轴的参考功率Pref横向划分负荷曲线:
(1)充电状态:选取参考功率Pref初值为系统最低谷负荷值,记此时负荷值为PL(0),若位于参考功率以下及负荷曲线以上的部分Esum小于Ebmax,则参考功率取次低谷负荷值;若大于Ebmax,记此时的负荷值为PL(n),上一次的负荷值为PL(n-1),则所求参考功率位于两者之间,且(6);因此,充电时段为负荷曲线位于Pref下方的各时刻,充电功率为该时刻负荷值与Pref之差(充电功率为负)。
(2)放电状态:放电时段参考功率的确定与充电过程服从对偶原理,其具体分析过程与充电过程类似,此处不再赘述。放电时参考功率计算如下(7);因此,放电时段为负荷曲线位于Pref上方的各时刻,放电功率为该时刻负荷值与Pref之差(放电功率为正)。
(3)闲置状态:除(1)、(2)确定的各时刻以外,BESS处于闲置状态,其出力为0。
当然,上述确定的充放电功率应满足BESS运行约束条件,若充放电功率超过BESS功率容量,则按功率容量予以修正,因修正而带来的电量差值只需按上述策略分配于越限时刻以外的其他时刻即可。
2、依据电池储能放电深度对其使用寿命的影响,建立电池储能使用寿命模型,并根据步骤1得到的电池出力状态求解电池储能在不同容量配置下的各放电过程的放电深度,从而计算其使用寿命;
在相同的运行条件下,电池储能的循环使用次数为放电深度的递减函数,如图2所示。基于实验数据,拟合出两者之间函数关系,表示为:
(8);其中,Dr为额定放电深度,对应的循环使用次数为Nr;Da为实际放电过程的放电深度,对应的循环使用次数为Na。
记mDOD为折算因子,则(9);在规划水平年内,一系列不同放电深度的放电过程折算至额定放电深度下的年放电电量Ea (10);其中,NS为一年中的研究阶段数;ND为第i个阶段中的天数;N为第i阶段第j天经历的放电过程数;Ebijn为BESS在第i阶段第j天第n个放电过程的放电电量,为该放电过程BESS的出力与经历小时数的乘积;对应于实际放电深度的折算因子。
因此,电池储能使用寿命可计算如下:(11)。
3、计算电池储能的年投资运行成本Fb:将电池储能的寿命计算模型引入到电池储能投资成本的等年值Finv计算中,并计算电池储能的年运行成本Fo,从而确定电池储能在不同容量配置下的年投资运行成本Fb,表示为:
Finv=(PbmaxKp+EbmaxKe)CRF(r,Yb) (12)
Fo=PbmaxKk+EbmaxKv (14)
Fb=Finv+Fo (15)
其中,Pbmax、Ebmax分别为BESS功率容量、电量容量;Kp、Ke分别为BESS单位功率容量价格、单位电量容量价格;r为贴现率;CRF(r,Yb)为等年值系数;Kk、Kv分别为BESS单位功率年运行维护费率、单位电量容量年运行维护费率。
4、评估电池储能的年调峰效益R:综合考虑电池储能在承担电力系统调峰功能时获得的能源节约效益Rf、环保效益Re和容量替代效益Rr,从而建立电池储能的年收益函数。
(1)能源节约效益。BESS的能源节约效益Rf可表示为:
其中,NG为火电机组台数;ak、bk、ck为第k台机组的燃料费用系数;Pkt、μkt为第k台机组在t时刻的出力大小和开机状态(开机时为1,停机时为0);为加入电池储能前后系统第i阶段第j天的燃料费。
(2)环保效益。BESS的环保效益Re可表示为:
其中,dk为第k台机组的SO2排放系数;为加入电池储能前后系统第i阶段第j天系统的SO2排放量;Ks为SO2排污费价格。
(3)容量替代效益。BESS的容量替代效益Rr可表示为:
Rr=f(PLmax(1+τ)(1+γ)-CG)KGCRF(r,YG) (18)
其中,τ为系统负荷年增长率;γ为系统备用系数;CG为系统原有装机容量;KG为火电装机的单位造价;YG为火电机组经济使用寿命。
因此,BESS年调峰效益R=Rf+Re+Rr。
5、确定考虑变寿命特性的调峰用电池储能容量优化目标函数及约束条件:
由步骤3、4得到容量优化的目标函数,即使系统年净收益Rnet最大,表示为:
maxRnet=R-Fb (19)
确定调峰用电池储能容量应满足如下约束条件:
(1)系统功率平衡约束
其中,Pbt为电池储能在t时刻的出力;PLt为时刻t系统的负荷值;ρ和σ分别为厂用电率和系统线损率。
(2)系统备用约束
CG+Pbmax≥PLmax(1+ρ+σ)(1+γ) (21)
(3)常规机组出力约束
Pkmin≤Pkt≤Pkmax (22)
其中,Pkmin、Pkmax分别为第k台机组出力的上、下限。
(4)火电机组爬坡约束
-DRk≤Pkt-Pk(t-1)≤URk (23)
其中,URk和DRk为第k台机组的升荷速度、降荷速度。
(5)BESS运行约束
式中,Ebt为电池t时刻所存储的能量;ηc、ηd分别为电池的充电效率、放电效率;μ1、μ2为电池的充放电状态:充电时Pbt<0,μ1=1,μ2=0;放电时Pbt>0,μ1=0,μ2=1;闲置时Pbt=0,μ1=μ2=0;Ebmin为BESS存储能量的最小限值。
6、根据步骤5的规划目标函数及约束条件,得到考虑可变寿命特性的调峰用电池储能容量配置模型,并对其进行求解,从而得到电池储能最优的功率容量、电量容量配置。
图3是本发明方法的系统年净收益随BESS规划功率容量、电量容量的变化图。由图3可知,对于一个确定的储能功率容量Pbmax,年净收益随着电量容量的增加先增大后减小:当电量容量较小时由于储存的能量空间有限,其调峰效益较小,无法抵消其投资成本,系统净收益为负值;随着电量容量的增大,电池储能峰谷电量平移的能力增强,调峰效益增大,开始出现盈利;当电量容量增至某一配置规模时,继续增加储能电量容量,由于能源节约效益增长减缓并趋于饱和,而投资等年值仍继续增长,系统的净收益转向下降趋势。此外,不同Pbmax下的系统最大净收益随Pbmax增加先增大后减小。该测试系统的BESS最优功率容量约为50MW,占负荷峰谷差的4.5%,对应的最优电量容量约为436MWh。
图4是本发明方法与固定寿命模型的对比分析图。固定寿命模型中,对BESS寿命参数取13和15年两典型值同本发明方法予以对比分析。由图4可知,使用寿命设置为15年时的年最大净收益是使用寿命设置为13年时年最大净收益的2倍左右。由此可见,在固定寿命模型的BESS投资决策中,使用寿命是其经济性分析的敏感性参数。图4中A点为可变寿命模型与固定寿命模型Yb=13年的交点。A点以左由于BESS电量容量较低,运行过程中放电深度高,导致电池的实际使用寿命低于固定寿命,因此固定寿命模型高估了系统配置BESS后的净收益而降低了收益过零点的最小配置规模;与此相反,A点以右固定寿命模型因低估了BESS使用寿命而低估了BESS的经济效益及其最优配置容量。B点为可变寿命模型与固定寿命模型Yb=15年的交点,其分析类似。
因此,固定寿命模型由于未考虑实际运行过程中放电深度对储能电池寿命影响这一重要因素,且规划问题的经济性分析对使用寿命Yb的取值又十分敏感,导致对系统配置BESS的经济效益的评估产生偏差,从而进一步导致BESS最优容量优化结果产生偏差。较于固定寿命模型,本发明的方法综合考虑了电池储能的实际运行特性,建立了电池储能的可变寿命模型,能更客观、准确的评估调峰用电池储能的经济效益及容量需求。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。