CN108390403A - 基于多属性多目标综合评价指标的储能工况适用性对比项目后评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于多属性多目标综合评价指标的储能工况适用性对比项目后评价方法，其特点是：分别在电力系统运行的发电侧建立基于风电预测、低通滤波以及带阻滤波原理的风电功率平抑策略；在输电侧建立用于提高输电线路容量的储能容量优化配置模型以及在对于电网源网矛盾分析方面建立了将储能用于调峰和调频的储能系统容量配置模型，再综合考虑各应用场景的地理环境、储能应用远景目标、工况条件以及所用储能类型的投资成本、平抑效能指标、能量转换效率以及放电深度，来对每一种储能类型进行评估，得到多属性多目标综合评价指标，以此来得到储能工况适用性对比项目中的最优储能类型。其科学合理，适用性强，准确性高。

Description

基于多属性多目标综合评价指标的储能工况适用性对比项目 后评价方法

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，是一种基于多属性多目标综合评价指标的储能工况适用性对比项目后评价方法。

背景技术

近几十年来，储能技术的研究和发展一直受到各国能源、交通、电力、电讯等部门的重视。各种储能技术在能量密度、功率密度、能量转换效率、循环寿命、响应速度等技术方面及经济成本方面存在明显区别，目前发展成熟度较高的几种储能技术呈现出各有短板格局，且经济成本居高不下，仍未有一种储能技术成熟度发展至“高安全、低成本、长寿命”，所以储能工况适用性对比项目显得尤为重要。为了保证项目的可靠性，以及全面了解项目实际情况与预期情况的差异，储能工况适用性对比项目急需一种科学而又有效的后评价方法。

储能工况适用性对比项目涉及到在电力系统各个环节的不同应用场景及应用目标所构造出的不同工况条件会对储能系统提出不同的技术需求，因此储能工况适用性对比过程需要综合考虑地理环境、储能应用远景目标、工况条件、经济性等，决策指标涉及应用场景/储能本体技术双侧，具有多元化、不可公度性且原始信息掺杂大量主观因素，属于多属性多目标决策问题。

目前，该领域的项目后评价方法中，已经有了从单个场景出发或者单个目标出发结合不同的储能类型来分析最优的储能选型方案，但是分析的角度单一，并不能完全体现不同储能类型在不同场景下的运行特征，评价方法的准确性较低。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明的目的是，提供一种科学合理，适用性强，准确性高的基于多属性多目标综合评价指标的储能工况适用性对比项目后评价方法。

本发明的目的是由以下技术方案来实现的：一种基于多属性多目标综合评价指标的储能工况适用性对比项目后评价方法，其特征是，它包含以下步骤：

1)得到不同电力系统的应用场景下的储能系统配置

应用场景一：

在电力系统运行的发电侧，设计基于低通滤波原理的风电功率平抑策略，设截止频率为 f_c，平抑控制周期为T_c，则储能系统在t时刻的充放电功率P_b,k为式(1)：

式中：P_w,k为第k个周期风电的输出功率；P_out,k为第k个周期经过低通滤波处理后注入电网的功率；τ为滤波时间常数，τ＝1/2πf，

再根据P_b,k的值和储能系统的初始能量来计算出第k个控制周期结束时储能系统的能量值E_k以及需要配置的储能系统容量W：

根据所得的P_b和W，就可以确定在低通滤波原理下平抑风电功率波动所需的储能配置，

应用场景二：

在电力系统运行的发电侧，设计基于带阻滤波原理的风电功率平抑策略，设滤波参数α为0.7265，滤波参数β为0.9956，则储能系统在t时刻的充放电功率P_b,k为式(4)：

式中：P_w,k为第k个周期风电的输出功率；P_out,k为第k个周期经过带阻滤波处理后注入电网的功率；

再根据式(2)和式(3)确定在带阻滤波原理下平抑风电功率波动所需的储能配置，

应用场景三：

在电力系统运行的发电侧，设计基于风电预测原理的储能系统容量优化配置策略，基于历史各调度时段的最大风电功率计算未来调度日各时段风电功率预测最大值为式 (5)：

式中：为基于风电机组历史数据集上k时段风电功率的最大值，为常数项； 为自回归系数，ε_t为随机干扰量，

再根据式(2)和式(3)确定在带阻滤波原理下平抑风电功率波动所需的储能配置，

应用场景四：

在电力系统运行的输电侧，构建了能够反映输电工程和储能的综合收益的目标函数为式 (6)：

f(B_e,C_e)＝max[K_r(G_W+G_L)+K_LG_L-K_sP_lineL/T_s-(C₁B_e+C₂C_e)/T_c] (6)

式中：f为风电外送输电工程和储能全寿命周期的综合收益；K_r为输电企业外送单位风电电量的价格；K_L为弃风损失的补偿单价；G_w为输电工程每年送出的风力发电电量；G_L为储能系统提高的风电输电电量；L为输电距离；K_s为单位容量、单位长度下的输电工程造价； T_s为输电工程投资静态回收期；P_line为输电通道容量；C₁为储能系统容量价格；C₂为储能系统功率价格；B_e为储能系统容量配置；C_e为储能系统功率配置，

满足(6)式的B_e和C_e即为综合收益最优的储能系统配置，

应用场景五：

在对于电网源网矛盾的分析中，将储能系统用于调峰，构建了一种储能系统配置优化目标函数为式(7)：

式中：S为储能系统的最大收益；C_w为风电电价；E_P为储能系统所带来的电网多接纳风电电量；C_f为火电机组生产单位电能的排放成本；P_i为金属i的价格；η_i为单位重量储能电池中金属i的含量；η_e为储能系统能重比；P_h为处理单位重量废电池所需生产性支出；C_c、C_d分别为电网低谷、高峰时段的电价；η_c、η_dc分别为储能系统充电效率和放电效率；E和P分别为储能系统容量配置和功率配置；C₁和C₂分别为储能系统容量单价和功率单价，

满足式(7)的E和P就是最优储能系统配置，

应用场景六：

在对于电网源网矛盾的分析中，将储能系统用于调频，构建了一种储能系统配置优化目标函数为式(8)：

式中：n为需要风电场提供一次调频备用的调度周期的个数，E_c为平均值法下第i个调度周期弃风电量减少量，C_w为风电上网电价，C_p为储能系统单位充/放功率的投资成本，C_e为储能系统单位容量的投资成本，P和E为平均值法下储能系统的额定功率及容量，C_m为储能系统单位充/放功率的年运行维护成本，k为储能系统的年寿命，

满足(8)式的E和P则为储能系统的最优配置，

2)多属性多目标储能工况适用性对比综合评价指标

在电力系统运行的发电侧建立储能工况适用性对比综合评价指标为式(9)：

对于储能系统在电力系统的源网矛盾、输电侧以及风电预测的应用中，建立其储能工况适用性对比综合评价指标为(10)式：

式中：W_max为在同一应用场景下所有储能类型中的最大储能系统容量；W为所选储能类型的储能系统容量，C₁、C₂分别为所选取的储能类型的容量单价和功率单价；W和P分别为所选储能类型的储能系统容量和功率；C_1max、C_2max分别为12种储能类型中最高的容量单价和功率单价；W_max、P_max分别为在同一应用场景下所有储能类型中的最大储能系统容量和功率，L为所选取储能类型的储能循环寿命；L_max为所有储能类型中最大的储能循环寿命；D 为所选储能类型的放电深度，共分为1、0.75、0.5、0.25四个等级；η为所选取储能类型的能量转换效率；η_max为所有储能类型中最大的能量转换效率，α为平抑前的1min最大功率变化量；β为平抑后的1min最大功率变化量，

能够通过多属性多目标综合评价指标，在储能工况适用性对比项目中，找到电力系统各应用场景下的最优储能选型方案。

本发明的一种基于多属性多目标综合评价指标的储能工况适用性对比项目后评价方法所具有的优点是，分别在电力系统运行的发电侧建立基于风电预测、低通滤波以及带阻滤波原理的风电功率平抑策略；在输电侧建立用于提高输电线路容量的储能容量优化配置模型以及在对于电网源网矛盾分析方面建立了将储能用于调峰和调频的储能系统容量配置模型，再综合考虑各应用场景的地理环境、储能应用远景目标、工况条件以及所用储能类型的投资成本、平抑效能指标、能量转换效率以及放电深度，来对每一种储能类型进行评估，得到多属性多目标综合评价指标，以此来得到储能工况适用性对比项目中的最优储能类型。其方法科学合理，适用性强，准确性高。

附图说明

图1为12种储能类型在六种不同应用场景下的最优储能容量配置曲线图；

图2为各储能类型综合评价指标示意图。

具体实施方式

下面利用附图和实施例对本发明作进一步说明。

具体实施例给定计算条件如下：

1)在发电侧基于低通滤波原理的储能容量优化配置策略中，采用截止频率f_c为1/600Hz，平抑控制周期T_c为5s；

2)在发电侧基于带阻滤波原理的储能容量配置策略中，设置其滤波器参数α为0.7265，β为0.9956；

3)在发电侧基于风电预测模型的储能容量配置策略中，以该省电网30天的预测数据作为样本，来计算未来调度日的风电功率预测值；

4)在输电侧的储能容量优化配制方法中，风电外送价格K_r＝0.06元/(kW·h)；输电工程单位综合造价K_s＝100万元/(MW/100km)；弃风损失补偿单价K_L＝0.6元/(kW·h)；输电通道容量 P_line＝549MW；输电线路长度L＝200km；输电投资静态回收期T_s＝20a；

5)在用于调峰和调频的储能容量优化配置方法中，风电电价C_w＝600元/(MW·h)；火电机组生产单位电能的排放成本C_f＝230元/(MW·h)；

6)所采用的12种储能类型参数如下表1所示，并将每种储能类型编号(抽水蓄能1、压缩空气储能2、飞轮储能3、钠硫电池4、钒液流电池5、胶体电池6、铅炭电池7、磷酸铁锂电池8、钛酸锂电池9、氢储能10、超导储能11、超级电容12)，以便后续分析使用。

表1 各储能类型参数统计表

各电力系统应用场景下的储能系统优化配置方法如下：

应用场景一：

在电力系统运行的发电侧，设计基于低通滤波原理的风电功率平抑策略，设截止频率为 f_c，平抑控制周期为T_c，则储能系统在t时刻的充放电功率P_b,k为式(1)：

式中：P_w,k为第k个周期风电的输出功率；P_out,k为第k个周期经过低通滤波处理后注入电网的功率；τ为滤波时间常数，τ＝1/2πf，

再根据P_b,k的值和储能系统的初始能量来计算出第k个控制周期结束时储能系统的能量值E_k以及需要配置的储能系统容量W：

根据所得的P_b和W，就可以确定在低通滤波原理下平抑风电功率波动所需的储能配置，

应用场景二：

在电力系统运行的发电侧，设计基于带阻滤波原理的风电功率平抑策略，设滤波参数α为0.7265，滤波参数β为0.9956，则储能系统在t时刻的充放电功率P_b,k为式(4)：

式中：P_w,k为第k个周期风电的输出功率；P_out,k为第k个周期经过带阻滤波处理后注入电网的功率；

再根据式(2)和式(3)确定在带阻滤波原理下平抑风电功率波动所需的储能配置，

应用场景三：

在电力系统运行的发电侧，设计基于风电预测原理的储能系统容量优化配置策略，基于历史各调度时段的最大风电功率计算未来调度日各时段风电功率预测最大值为式 (5)：

式中：为基于风电机组历史数据集上k时段风电功率的最大值，为常数项； 为自回归系数，ε_t为随机干扰量，

再根据式(2)和式(3)确定在带阻滤波原理下平抑风电功率波动所需的储能配置，

应用场景四：

在电力系统运行的输电侧，构建了能够反映输电工程和储能的综合收益的目标函数为式 (6)：

f(B_e,C_e)＝max[K_r(G_W+G_L)+K_LG_L-K_sP_lineL/T_s-(C₁B_e+C₂C_e)/T_c] (6)

式中：f为风电外送输电工程和储能全寿命周期的综合收益；K_r为输电企业外送单位风电电量的价格；K_L为弃风损失的补偿单价；G_w为输电工程每年送出的风力发电电量；G_L为储能系统提高的风电输电电量；L为输电距离；K_s为单位容量、单位长度下的输电工程造价； T_s为输电工程投资静态回收期；P_line为输电通道容量；C₁为储能系统容量价格；C₂为储能系统功率价格；B_e为储能系统容量配置；C_e为储能系统功率配置，

满足(6)式的B_e和C_e即为综合收益最优的储能系统配置，

应用场景五：

在对于电网源网矛盾的分析中，将储能系统用于调峰，构建了一种储能系统配置优化目标函数为式(7)：

式中：S为储能系统的最大收益；C_w为风电电价；E_P为储能系统所带来的电网多接纳风电电量；C_f为火电机组生产单位电能的排放成本；P_i为金属i的价格；η_i为单位重量储能电池中金属i的含量；η_e为储能系统能重比；P_h为处理单位重量废电池所需生产性支出；C_c、C_d分别为电网低谷、高峰时段的电价；η_c、η_dc分别为储能系统充电效率和放电效率；E和P分别为储能系统容量配置和功率配置；C₁和C₂分别为储能系统容量单价和功率单价，

满足式(7)的E和P就是最优储能系统配置，

应用场景六：

在对于电网源网矛盾的分析中，将储能系统用于调频，构建了一种储能系统配置优化目标函数为式(8)：

式中：n为需要风电场提供一次调频备用的调度周期的个数，E_c为平均值法下第i个调度周期弃风电量减少量，C_w为风电上网电价，C_p为储能系统单位充/放功率的投资成本，C_e为储能系统单位容量的投资成本，P和E为平均值法下储能系统的额定功率及容量，C_m为储能系统单位充/放功率的年运行维护成本，k为储能系统的寿命(年)，

满足(8)式的E和P则为储能系统的最优配置。

参照图1，从12种储能类型在六种不同应用场景下的最优储能容量配置曲线可以看出在发电侧的三种储能技术应用场景中，由于考虑的影响因素只有储能类型的转换效率，故其变化规律大体相同，但通过带阻滤波原理来平抑风电功率时的平抑效果优越，其需要的储能容量配置整体高于其他两种应用场景。

在其余三种储能技术应用场景中，考虑的因素包括转换效率、容量和功率价格以及循环寿命等，由于各储能类型在储能价格和循环寿命方面有较大的差异，其最优的容量配置结果也有明显的差异。在输电侧提高风电接纳量场景中，最大储能容量配置为323.43MW·h，最小储能容量配置为107.68MW·h；在调峰和调频的应用场景中，最大储能容量配置分别为 215.37MW·h和223.65MW·h，最小储能容量配置分别为46.36MW·h和59.23MW·h。

故在最优储能容量计算过程中，由于不同储能技术以及不同的影响因素，其计算结果有很大的差异性，并没有明显的规律可寻。

根据所得到的12种储能类型在各应用场景下的最优储能容量配置，来计算多属性多目标综合评价指标，其过程为式(9)：

在电力系统运行的发电侧建立储能工况适用性对比综合评价指标如下：

对于储能系统在电力系统的源网矛盾、输电侧以及风电预测的应用中，建立其储能工况适用性对比综合评价指标为式(10)：

式中：W_max为在同一应用场景下所有储能类型中的最大储能系统容量；W为所选储能类型的储能系统容量，C₁、C₂分别为所选取的储能类型的容量单价和功率单价；W和P分别为所选储能类型的储能系统容量和功率；C_1max、C_2max分别为12种储能类型中最高的容量单价和功率单价；W_max、P_max分别为在同一应用场景下所有储能类型中的最大储能系统容量和功率，L为所选取储能类型的储能循环寿命；L_max为所有储能类型中最大的储能循环寿命；D 为所选储能类型的放电深度，共分为1、0.75、0.5、0.25四个等级；η为所选取储能类型的能量转换效率；η_max为所有储能类型中最大的能量转换效率，α为平抑前的1min最大功率变化量；β为平抑后的1min最大功率变化量。

参照图2，从各储能类型综合评价指标，即a～f分别为六种场景下的各储能类型综合评价指标中，可以得到在电力系统的各应用场景下的最优储能类型，其各项数据如表2所示：

表2 六种场景下最优储能类型的各项参数表

通过对比分析，得到六种应用场景下的最优储能类型分别为钛酸锂电池(74.7分)；磷酸铁理电池(62.0分)；钛酸锂电池(66.0分)；压缩空气储能(66.8分)；钠硫电池(75.1分)；胶体电池(73.7分)。

本发明提出的基于多属性多目标综合评价指标的储能工况适用性对比项目后评价方法，综合考虑了储能系统的最优容量配置、平抑效能指标、储能容量成本、储能功率成本以及储能类型的循环寿命、能量转换效率和放电深度等因素，实现对每一种储能类型进行评估。

本发明实施例中的计算条件、图例等仅用于对本发明作进一步的说明，并非穷举，并不构成对权利要求保护范围的限定，本领域技术人员根据本发明实施例获得的启示，不经过创造性劳动就能够想到其它实质上等同的替代，均在本发明保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于多属性多目标综合评价指标的储能工况适用性对比项目后评价方法，其特征是，它包含以下步骤：

1)得到不同电力系统的应用场景下的储能系统配置

应用场景一：

在电力系统运行的发电侧，设计基于低通滤波原理的风电功率平抑策略，设截止频率为f_c，平抑控制周期为T_c，则储能系统在t时刻的充放电功率P_b,k为式(1)：

式中：P_w,k为第k个周期风电的输出功率；P_out,k为第k个周期经过低通滤波处理后注入电网的功率；τ为滤波时间常数，τ＝1/2πf，

再根据P_b,k的值和储能系统的初始能量来计算出第k个控制周期结束时储能系统的能量值E_k以及需要配置的储能系统容量W：

根据所得的P_b和W，就可以确定在低通滤波原理下平抑风电功率波动所需的储能配置，

应用场景二：

在电力系统运行的发电侧，设计基于带阻滤波原理的风电功率平抑策略，设滤波参数α为0.7265，滤波参数β为0.9956，则储能系统在t时刻的充放电功率P_b,k为式(4)：

式中：P_w,k为第k个周期风电的输出功率；P_out,k为第k个周期经过带阻滤波处理后注入电网的功率；

再根据式(2)和式(3)确定在带阻滤波原理下平抑风电功率波动所需的储能配置，

应用场景三：

在电力系统运行的发电侧，设计基于风电预测原理的储能系统容量优化配置策略，基于历史各调度时段的最大风电功率计算未来调度日各时段风电功率预测最大值为式(5)：

式中：为基于风电机组历史数据集上k时段风电功率的最大值，为常数项； 为自回归系数，ε_t为随机干扰量，

再根据式(2)和式(3)确定在带阻滤波原理下平抑风电功率波动所需的储能配置，

应用场景四：

在电力系统运行的输电侧，构建了能够反映输电工程和储能的综合收益的目标函数为式(6)：

f(B_e,C_e)＝max[K_r(G_W+G_L)+K_LG_L-K_sP_lineL/T_s-(C₁B_e+C₂C_e)/T_c] (6)

式中：f为风电外送输电工程和储能全寿命周期的综合收益；K_r为输电企业外送单位风电电量的价格；K_L为弃风损失的补偿单价；G_w为输电工程每年送出的风力发电电量；G_L为储能系统提高的风电输电电量；L为输电距离；K_s为单位容量、单位长度下的输电工程造价；T_s为输电工程投资静态回收期；P_line为输电通道容量；C₁为储能系统容量价格；C₂为储能系统功率价格；B_e为储能系统容量配置；C_e为储能系统功率配置，

满足(6)式的B_e和C_e即为综合收益最优的储能系统配置，

应用场景五：

在对于电网源网矛盾的分析中，将储能系统用于调峰，构建了一种储能系统配置优化目标函数为式(7)：

式中：S为储能系统的最大收益；C_w为风电电价；E_P为储能系统所带来的电网多接纳风电电量；C_f为火电机组生产单位电能的排放成本；P_i为金属i的价格；η_i为单位重量储能电池中金属i的含量；η_e为储能系统能重比；P_h为处理单位重量废电池所需生产性支出；C_c、C_d分别为电网低谷、高峰时段的电价；η_c、η_dc分别为储能系统充电效率和放电效率；E和P分别为储能系统容量配置和功率配置；C₁和C₂分别为储能系统容量单价和功率单价，

满足式(7)的E和P就是最优储能系统配置，

应用场景六：

在对于电网源网矛盾的分析中，将储能系统用于调频，构建了一种储能系统配置优化目标函数为式(8)：

式中：n为需要风电场提供一次调频备用的调度周期的个数，E_c为平均值法下第i个调度周期弃风电量减少量，C_w为风电上网电价，C_p为储能系统单位充/放功率的投资成本，C_e为储能系统单位容量的投资成本，P和E为平均值法下储能系统的额定功率及容量，C_m为储能系统单位充/放功率的年运行维护成本，k为储能系统的年寿命，

满足(8)式的E和P则为储能系统的最优配置，

2)多属性多目标储能工况适用性对比综合评价指标

在电力系统运行的发电侧建立储能工况适用性对比综合评价指标为式(9)：

对于储能系统在电力系统的源网矛盾、输电侧以及风电预测的应用中，建立其储能工况适用性对比综合评价指标为(10)式：

式中：W_max为在同一应用场景下所有储能类型中的最大储能系统容量；W为所选储能类型的储能系统容量，C₁、C₂分别为所选取的储能类型的容量单价和功率单价；W和P分别为所选储能类型的储能系统容量和功率；C_1max、C_2max分别为12种储能类型中最高的容量单价和功率单价；W_max、P_max分别为在同一应用场景下所有储能类型中的最大储能系统容量和功率，L为所选取储能类型的储能循环寿命；L_max为所有储能类型中最大的储能循环寿命；D为所选储能类型的放电深度，共分为1、0.75、0.5、0.25四个等级；η为所选取储能类型的能量转换效率；η_max为所有储能类型中最大的能量转换效率，α为平抑前的1min最大功率变化量；β为平抑后的1min最大功率变化量，

能够通过多属性多目标综合评价指标，在储能工况适用性对比项目中，找到电力系统各应用场景下的最优储能选型方案。