CN108648096A - 一种基于全寿命周期成本理论的抽水蓄能电站容量规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明是一种基于全寿命周期成本理论的抽水蓄能电站容量规划方法，其特点是，包括的步骤有：首先，分析抽水蓄能电站在全寿命周期内各阶段的成本，建立抽水蓄能电站的全寿命周期成本模型；然后，在系统负荷曲线和风电出力既定的场景下，利用火电出力和抽水蓄能电站出力之间的协调配合关系分析抽水蓄能电站为火电系统、风电系统带来的效益和自身产生的效益，并将其与全寿命周期成本和运行的相关约束相结合建立抽水蓄能电站的综合效益模型；最后，采用粒子群算法对抽水蓄能电站综合效益模型进行求解，得到综合效益最大时的抽水蓄能电站规划容量。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统中抽水蓄能电站容量规划领域，是一种基于全寿命周期成本理论的抽水蓄能电站容量规划方法。
背景技术
随着风电等新能源发电大规模接入电网，系统运行的灵活性和稳定性降低；储能电源作为电能在时间上的转移手段，可弥补风电出力的波动性和反调峰特性，有助于减少弃风、提高风能利用率，保证电力系统稳定运行。抽水蓄能电站相对于其它储能电源具有技术比较成熟、单位容量成本较低、能够大规模存储等优点，可以以相对于其他储能电源较低的费用为系统提供调峰、调频、紧急事故备用等功能，对提高电网的稳定运行有显著效果；因此，电力系统中配置一定容量的抽水蓄能机组是非常有必要的。
已有关于抽水蓄能电站容量规划的研究，要么从单一的经济方面出发研究抽水蓄能电站的容量规划，要么是从单一的可靠性方面出发研究抽水蓄能电站的容量规划，也有把经济性和可靠性相结合的方法，但是考虑的并不全面；而在进行抽水蓄能电站的规划时从长远角度考虑抽水蓄能电站全寿命周期内的成本和收入具有实际意义，同时，抽水蓄能电站接入系统为风电和火电带来效益也是不可忽视的。
发明内容
本发明的目的是，提供一种方法科学、合理，简单、实用的基于全寿命周期成本理论的抽水蓄能电站容量规划方法。
实现本发明目的所采用的技术方案是，一种基于全寿命周期成本理论的抽水蓄能电站容量规划方法，其特征在于，它包括以下步骤：
1)建立抽水蓄能电站全寿命周期成本模型
把抽水蓄能电站在全寿命周期内的成本分为投资成本、运行成本、维护成本、故障检修成本以及退役处置成本，
①投资成本
投资成本包括抽水蓄能机组的购置安装投资和水库容量的建设投资，用公式(1)计算，
CCI＝(cb·PP-S+cw·WP-S)·10-4 (1)
式中，CCI为抽水蓄能电站在全寿命周期内的投资成本，单位为“亿元”；cb为建设抽水蓄能电站机组单位容量所需的投资成本，单位为“万元/MW”；cw为建设抽水蓄能电站水库单位容量所需的投资成本，单位为“万元/MW·h”；PP-S为抽水蓄能电站机组装机容量，单位为“MW”；WP-S为抽水蓄能电站配套水库设计蓄水库容等效的发电容量，单位为“MW·h”；
②运行成本
运行成本为抽水蓄能机组运行过程中所花费的成本，包括抽水蓄能机组的启停成本和抽水所花费的成本，用公式(2)计算，
式中，CCO为抽水蓄能电站在全寿命周期内的运行成本，单位为“亿元”；Qp为抽水蓄能电站年抽水用电量，单位为“MW·h”；cp为抽水蓄能电站抽水耗用单位电量的费用，单位为“万元/MW·h”；qt为抽水蓄能机组一天的启停次数；cqt为抽水蓄能机组每次启停的费用，单位为“万元”；t＝1，2，…，T，T为抽水蓄能电站的寿命年限，单位为“年”；d为一年的天数；r为贴现率；
其中，Qp用公式(3)计算，
式中，Qp为抽水蓄能电站年抽水用电量，单位为“MW·h”；PP(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的抽水出力，单位为“MW”；d为一年的天数，以1小时为间隔把一天分为24个时段，i＝1，2，…，24；
③维护成本和故障检修成本
维护成本和故障成本表示抽水蓄能机组进行定期维护以及发生故障检修所花费的成本，用公式(4)计算：
式中，CCM为抽水蓄能电站在全寿命周期内的维护成本，单位为“亿元”；CCF为水蓄能电站在全寿命周期内的故障检修成本，单位为“亿元”；CCI为抽水蓄能电站在全寿命周期内的投资成本，单位为“亿元”；t＝1，2，…，T，T为抽水蓄能电站的寿命年限，单位为“年”；α为年维护检修费率；r为贴现率；
④退役处置成本
退役处置成本是指抽水蓄能机组在全寿命周期末时的残余价值和处置成本，用公式(5)计算，
CCD＝γCCI (5)
式中，CCD为抽水蓄能电站在全寿命周期内的退役处置成本，单位为“亿元”；CCI为水蓄能电站在全寿命周期内的投资成本，单位为“亿元”；γ为退役处置费率；
综合抽水蓄能电站在全寿命周期内各阶段的成本，得到抽水蓄能电站的全寿命周期成本用公式(6)计算：
CLCC＝CCI+CCO+CCM+CCF+CCD (6)
式中，CLCC为抽水蓄能电站的全寿命周期成本，单位为“亿元”；CCI为抽水蓄能电站在全寿命周期内的投资成本，单位为“亿元”；CCO为抽水蓄能电站在全寿命周期内的运行成本，单位为“亿元”；CCM为抽水蓄能电站在全寿命周期内的维护成本，单位为“亿元”；CCF为抽水蓄能电站在全寿命周期内的故障检修成本，单位为“亿元”；CCD为抽水蓄能电站在全寿命周期内的退役处置成本，单位为“亿元”；
2)抽水蓄能电站综合效益模型的建立
在系统负荷曲线和风电出力既定的场景下，利用火电出力和抽水蓄能出力之间的协调配合关系分析抽水蓄能电站接入电力系统为火电系统、风电系统带来的效益和自身产生的效益，
①抽水蓄能电站为风电系统带来的效益
抽水蓄能电站接入电力系统，通过减少风电场的弃风量而产生效益，用公式(7)计算，
B1＝Sw·QP·10-4 (7)
式中，B1为抽水蓄能电站接入系统为风电系统带来的效益，单位为“亿元”；Sw为风电上网电价，单位为“万元/MW·h”；Qp为抽水蓄能电站年抽水用电量，单位为“MW·h”；
②抽水蓄能电站为火电系统带来的效益
抽水蓄能电站接入电力系统，通过替代火电机组调峰而减少火电机组的运行产生节煤效益以及抽水蓄能电站本身储能带来减排效益，用公式(8)计算，
B2＝[(Qf·h1-QP·h2)·cr+cf·QP]·10-4 (8)
式中，B2为抽水蓄能电站接入系统为火电系统带来的效益，单位为“亿元”；Qf为抽水蓄能电站年发电量，单位为“MW·h”；Qp为抽水蓄能电站年抽水用电量，单位为“MW·h”；h1为抽水蓄能机组发电时所替代机组的单位供电煤耗，单位为“吨/MW·h”；h2为抽水蓄能机组抽水时耗用单位电量的煤耗，单位为“吨/MW·h”；cr为燃煤价格，单位为“万元/吨”；cf为火电机组生产单位电能的排放成本，单位为“万元/MW·h”；
其中，Qf用公式(9)计算，
式中，Qf为抽水蓄能电站年发电量，单位为“MW·h”；Pf(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的抽水功率，单位为“MW”；d为一年的天数，以1小时为间隔把一天分为24个时段，i＝1，2，…，24；
③抽水蓄能电站自身产生的效益
抽水蓄能电站接入电力系统通过自身发电获得效益，用公式(10)计算，
B3＝Qf·(cg+ct)·10-4 (10)
式中，B3为抽水蓄能电站接入电力系统自身产生的效益，单位为“亿元”；Qf为抽水蓄能电站年发电量，单位为“MW·h”；cg为负荷高峰时段的电价，单位为“万元/MW·h”；ct为电网对提供非常规调峰服务机组的调峰电量补偿，单位为“万元/MW·h”；
综合抽水蓄能电站的全寿命周期成本和其接入电力系统为风电系统、火电系统带来的效益以及自身产生的效益，抽水蓄能电站的综合效益目标函数用公式(11)计算，
式中，B∑为抽水蓄能电站在全寿命周期内的综合效益，单位为“亿元”；B1为抽水蓄能电站接入系统为风电系统带来的效益，单位为“亿元”；B2为抽水蓄能电站接入系统为火电系统带来的效益，单位为“亿元”；B3为抽水蓄能电站接入系统自身产生的效益，单位为“亿元”；CLCC为抽水蓄能电站的全寿命周期成本，单位为“亿元”；t＝1，2，…，T，T为抽水蓄能电站的寿命年限，单位为“年”；r为贴现率；
抽水蓄能电站的容量规划需要满足以下约束方程式，
①抽水蓄能机组在同一时段只能处于一种运行状态，用公式(12)表示，
式中，PPS(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的出力，单位为“MW”；PP(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的抽水功率，单位为“MW”；Pf(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的发电出力，单位为“MW”；
②所有机组在各时段的出力等于该时段系统的负荷，用公式(13)表示，
Pfire(i)+PPS(i)＝PL(i)-Pwind(i) (13)
式中，Pfire(i)为火电机组在第i个时段的出力，单位为“MW”；PPS(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的出力，单位为“MW”；Pwind(i)为风电机组在第i个时段的出力，单位为“MW”；PL(i)为负荷在第i个时段的大小，单位为“MW”；
③火电机组在各个时段的出力不能超过其最大出力，不能低于其最小经济出力，用公式(14)表示，
Pfire.min≤Pfire(i)≤Pfire.max (14)
式中，Pfire(i)为火电机组在第i个时段的出力，单位为“MW”；Pfire.max为火电机组的最大出力，单位为“MW”；Pfire.min为火电机组的最小经济出力，单位为“MW”；
④抽水蓄能电站库容约束用公式(15)表示，
式中，Pf(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的抽水功率，单位为“MW”；PP(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的发电出力，单位为“MW”；ξf为抽水蓄能电站发电时的水量/电量转换系数，单位为“m3/MW·h”；ξP为抽水蓄能电站抽水时的水量/电量转换系数，单位为“m3/MW·h”；Vmin为抽水蓄能电站的最小蓄水量，单位为“万m3”；Vmax为抽水蓄能电站的最大蓄水量，单位为“万m3”；V0为抽水蓄能电站的初始蓄水量，单位为“万m3”；以1小时为间隔把一天分为24个时间段，i＝1，2，…，24；
3)以抽水蓄能电站综合效益最大为目标，用粒子群算法求解公式(11)所示的目标函数，求出抽水蓄能电站在全寿命周期内能够取得最大综合效益时的规划容量。
本发明的一种基于全寿命周期成本理论的抽水蓄能电站容量规划方法，首先，分析抽水蓄能电站在全寿命周期内各阶段的成本，建立抽水蓄能电站的全寿命周期成本模型；然后，在系统负荷曲线和风电出力既定的场景下，利用火电出力和抽水蓄能电站出力之间的协调配合关系分析抽水蓄能电站为火电系统、风电系统带来的效益和自身产生的效益，并将其与全寿命周期成本和运行的相关约束相结合建立抽水蓄能电站的综合效益模型；最后，采用粒子群算法对抽水蓄能电站的综合效益模型进行求解，即能够得到综合效益最大时的抽水蓄能电站规划容量，也能够保证抽水蓄能电站的综合效益最大化。具有方法科学、合理，简单、实用，精度更高等优点。
附图说明
图1为一种基于全寿命周期成本理论的抽水蓄能电站容量规划技术路线图；
图2为基于粒子群算法的抽水蓄能电站容量规划流程图；
图3为粒子群算法求解模型的收敛曲线图。
具体实施方式
下面利用附图和实施例对本发明进行进一步说明。
参照图1-图3，图1显示了从抽水蓄能电站综合效益模型的建立到运用粒子群算法求解的技术路线图，图2显示了粒子群算法与抽水蓄能电站运行方式相结合，对抽水蓄能电站综合效益模型进行求解得到抽水蓄能电站在综合效益最大时的规划容量的过程；图3给出了运用粒子群算法对抽水蓄能电站综合效益模型求解的收敛曲线图。
本发明的一种基于全寿命周期成本理论的抽水蓄能电站容量规划方法，其实施例参数值设置如下，
抽水蓄能电站的寿命年限T＝10年；
火电机组最大出力Pfire.max＝6250MW；
火电机组最小经济出力Pfire.min＝4530MW；
建设抽水蓄能电站机组单位容量所需的投资成本cb＝370万元/MW；
建设抽水蓄能电站水库单位容量所需的投资成本cw＝152.5万元/MW·h；
风电上网电价Sw＝0.06万元/MW·h；
火电机组生产单位电能的排放成本cf＝0.023万元/MW·h；
负荷高峰时段的电价cg＝0.1万元/MW·h；
负荷低谷时段的电价cp＝0.04万元/MW·h；
对调峰服务机组的调峰电量补偿ct＝0.05万/MW·h；
抽水蓄能机组抽水时耗用单位电量的煤耗h2＝0.304吨/MW·h；
抽水蓄能机组发电时所替代机组的调峰机组的单位供电煤耗h1＝0.48吨/MW·h；
燃煤价格cr＝0.048万元/吨；
贴现率取r＝8％；
抽水蓄能电站年维护检修费率α＝0.6％；
退役处置费率γ＝5％；
抽水蓄能电站发电时的水量/电量转换系数ξf＝0.087万m3/MW·h；
抽水蓄能电站抽水时的水量/电量转换系数ξP＝0.064万m3/MW·h；
抽水蓄能电站最小蓄水量Vmin＝5万m3；
最大蓄水量Vmax＝850万m3；
初始蓄水量V0＝300万m3；
本发明的一种基于全寿命周期成本理论的抽水蓄能电站容量规划方法，包括以下步骤：
1)建立抽水蓄能电站全寿命周期成本模型
把抽水蓄能电站在全寿命周期内的成本分为投资成本、运行成本、维护成本、故障检修成本以及退役处置成本，
①投资成本
投资成本包括抽水蓄能机组的购置安装投资和水库容量的建设投资，用公式(1)计算，
CCI＝(cb·PP-S+cw·WP-S)·10-4 (1)
式中，CCI为抽水蓄能电站在全寿命周期内的投资成本，单位为“亿元”；cb为建设抽水蓄能电站机组单位容量所需的投资成本，单位为“万元/MW”；cw为建设抽水蓄能电站水库单位容量所需的投资成本，单位为“万元/MW·h”；PP-S为抽水蓄能电站机组装机容量，单位为“MW”；WP-S为抽水蓄能电站配套水库设计蓄水库容等效的发电容量，单位为“MW·h”；
②运行成本
运行成本为抽水蓄能机组运行过程中所花费的成本，包括抽水蓄能机组的启停成本和抽水所花费的成本，用公式(2)计算，
式中，CCO为抽水蓄能电站在全寿命周期内的运行成本，单位为“亿元”；Qp为抽水蓄能电站年抽水用电量，单位为“MW·h”；cp为抽水蓄能电站抽水耗用单位电量的费用，单位为“万元/MW·h”；qt为抽水蓄能机组一天的启停次数；cqt为抽水蓄能机组每次启停的费用，单位为“万元”；t＝1，2，…，T，T为抽水蓄能电站的寿命年限，单位为“年”；d为一年的天数；r为贴现率；
其中，Qp用公式(3)计算，
式中，Qp为抽水蓄能电站年抽水用电量，单位为“MW·h”；PP(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的抽水出力，单位为“MW”；d为一年的天数，以1小时为间隔把一天分为24个时段，i＝1，2，…，24；
③维护成本和故障检修成本
维护成本和故障成本表示抽水蓄能机组进行定期维护以及发生故障检修所花费的成本，用公式(4)计算：
式中，CCM为抽水蓄能电站在全寿命周期内的维护成本，单位为“亿元”；CCF为水蓄能电站在全寿命周期内的故障检修成本，单位为“亿元”；CCI为抽水蓄能电站在全寿命周期内的投资成本，单位为“亿元”；t＝1，2，…，T，T为抽水蓄能电站的寿命年限，单位为“年”；α为年维护检修费率；r为贴现率；
④退役处置成本
退役处置成本是指抽水蓄能机组在全寿命周期末时的残余价值和处置成本，用公式(5)计算，
CCD＝γCCI (5)
式中，CCD为抽水蓄能电站在全寿命周期内的退役处置成本，单位为“亿元”；CCI为水蓄能电站在全寿命周期内的投资成本，单位为“亿元”；γ为退役处置费率；
综合抽水蓄能电站在全寿命周期内各阶段的成本，得到抽水蓄能电站的全寿命周期成本用公式(6)计算：
CLCC＝CCI+CCO+CCM+CCF+CCD (6)
式中，CLCC为抽水蓄能电站的全寿命周期成本，单位为“亿元”；CCI为抽水蓄能电站在全寿命周期内的投资成本，单位为“亿元”；CCO为抽水蓄能电站在全寿命周期内的运行成本，单位为“亿元”；CCM为抽水蓄能电站在全寿命周期内的维护成本，单位为“亿元”；CCF为抽水蓄能电站在全寿命周期内的故障检修成本，单位为“亿元”；CCD为抽水蓄能电站在全寿命周期内的退役处置成本，单位为“亿元”；
2)抽水蓄能电站综合效益模型的建立
在系统负荷曲线和风电出力既定的场景下，利用火电出力和抽水蓄能出力之间的协调配合关系分析抽水蓄能电站接入电力系统为火电系统、风电系统带来的效益和自身产生的效益，
①抽水蓄能电站为风电系统带来的效益
抽水蓄能电站接入电力系统，通过减少风电场的弃风量而产生效益，用公式(7)计算，
B1＝Sw·QP·10-4 (7)
式中，B1为抽水蓄能电站接入系统为风电系统带来的效益，单位为“亿元”；Sw为风电上网电价，单位为“万元/MW·h”；Qp为抽水蓄能电站年抽水用电量，单位为“MW·h”；
②抽水蓄能电站为火电系统带来的效益
抽水蓄能电站接入电力系统，通过替代火电机组调峰而减少火电机组的运行产生节煤效益以及抽水蓄能电站本身储能带来减排效益，用公式(8)计算，
B2＝[(Qf·h1-QP·h2)·cr+cf·QP]·10-4(8)
式中，B2为抽水蓄能电站接入系统为火电系统带来的效益，单位为“亿元”；Qf为抽水蓄能电站年发电量，单位为“MW·h”；Qp为抽水蓄能电站年抽水用电量，单位为“MW·h”；h1为抽水蓄能机组发电时所替代机组的单位供电煤耗，单位为“吨/MW·h”；h2为抽水蓄能机组抽水时耗用单位电量的煤耗，单位为“吨/MW·h”；cr为燃煤价格，单位为“万元/吨”；cf为火电机组生产单位电能的排放成本，单位为“万元/MW·h”；
其中，Qf用公式(9)计算，
式中，Qf为抽水蓄能电站年发电量，单位为“MW·h”；Pf(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的抽水功率，单位为“MW”；d为一年的天数，以1小时为间隔把一天分为24个时段，i＝1，2，…，24；
③抽水蓄能电站自身产生的效益
抽水蓄能电站接入电力系统通过自身发电获得效益，用公式(10)计算，
B3＝Qf·(cg+ct)·10-4 (10)
式中，B3为抽水蓄能电站接入电力系统自身产生的效益，单位为“亿元”；Qf为抽水蓄能电站年发电量，单位为“MW·h”；cg为负荷高峰时段的电价，单位为“万元/MW·h”；ct为电网对提供非常规调峰服务机组的调峰电量补偿，单位为“万元/MW·h”；
综合抽水蓄能电站的全寿命周期成本和其接入电力系统为风电系统、火电系统带来的效益以及自身产生的效益，抽水蓄能电站的综合效益目标函数用公式(11)计算，
式中，B∑为抽水蓄能电站在全寿命周期内的综合效益，单位为“亿元”；B1为抽水蓄能电站接入系统为风电系统带来的效益，单位为“亿元”；B2为抽水蓄能电站接入系统为火电系统带来的效益，单位为“亿元”；B3为抽水蓄能电站接入系统自身产生的效益，单位为“亿元”；CLCC为抽水蓄能电站的全寿命周期成本，单位为“亿元”；t＝1，2，…，T，T为抽水蓄能电站的寿命年限，单位为“年”；r为贴现率；
抽水蓄能电站的容量规划需要满足以下约束方程式，
①抽水蓄能机组在同一时段只能处于一种运行状态，用公式(12)表示，
式中，PPS(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的出力，单位为“MW”；PP(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的抽水功率，单位为“MW”；Pf(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的发电出力，单位为“MW”；
②所有机组在各时段的出力等于该时段系统的负荷，用公式(13)表示，
Pfire(i)+PPS(i)＝PL(i)-Pwind(i) (13)
式中，Pfire(i)为火电机组在第i个时段的出力，单位为“MW”；PPS(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的出力，单位为“MW”；Pwind(i)为风电机组在第i个时段的出力，单位为“MW”；PL(i)为负荷在第i个时段的大小，单位为“MW”；
③火电机组在各个时段的出力不能超过其最大出力，不能低于其最小经济出力，用公式(14)表示，
Pfire.min≤Pfire(i)≤Pfire.max (14)
式中，Pfire(i)为火电机组在第i个时段的出力，单位为“MW”；Pfire.max为火电机组的最大出力，单位为“MW”；Pfire.min为火电机组的最小经济出力，单位为“MW”；
④抽水蓄能电站库容约束用公式(15)表示，
式中，Pf(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的抽水功率，单位为“MW”；PP(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的发电出力，单位为“MW”；ξf为抽水蓄能电站发电时的水量/电量转换系数，单位为“m3/MW·h”；ξP为抽水蓄能电站抽水时的水量/电量转换系数，单位为“m3/MW·h”；Vmin为抽水蓄能电站的最小蓄水量，单位为“万m3”；Vmax为抽水蓄能电站的最大蓄水量，单位为“万m3”；V0为抽水蓄能电站的初始蓄水量，单位为“万m3”；以1小时为间隔把一天分为24个时间段，i＝1，2，…，24；
3)以抽水蓄能电站综合效益最大为目标，用粒子群算法求解公式(11)所示的目标函数，求出抽水蓄能电站在全寿命周期内能够取得最大综合效益时的规划容量；
结合抽水蓄能电站的综合效益模型，编写粒子群算法程序，算法程序中各参数设置为：粒子群规模为20，迭代次数为400次，粒子的运动速度范围为[-10,10]，学习因子为2，惯性权重最大值为0.9，惯性权重最小值为0.4；
求解后得到抽水蓄能电站在全寿命周期内的最大综合效益为153.58亿元，为火电系统、风电系统带来的经济效益和自身产生的经济效益总和为418.95亿元；抽水蓄能电站的全寿命周期成本为265.37亿元，其中投资成本为184.86亿元，运行成本为83.54亿元，维护成本和故障检修成本为6.20亿元，退役处置成本为9.24亿元；抽水蓄能电站在综合效益最大时的规划容量为1500MW。
本发明的特定实施例已对本发明的内容做出了详尽的说明，但不局限本实施例，本领域技术人员根据本发明的启示所做的任何显而易见的改动，都属于本发明权利保护的范围。
Claims (1)
1.一种基于全寿命周期成本理论的抽水蓄能电站容量规划方法，其特征在于，它包括以下步骤：
1)建立抽水蓄能电站全寿命周期成本模型
把抽水蓄能电站在全寿命周期内的成本分为投资成本、运行成本、维护成本、故障检修成本以及退役处置成本，
①投资成本
投资成本包括抽水蓄能机组的购置安装投资和水库容量的建设投资，用公式(1)计算，
CCI＝(cb·PP-S+cw·WP-S)·10-4 (1)
式中，CCI为抽水蓄能电站在全寿命周期内的投资成本，单位为“亿元”；cb为建设抽水蓄能电站机组单位容量所需的投资成本，单位为“万元/MW”；cw为建设抽水蓄能电站水库单位容量所需的投资成本，单位为“万元/MW·h”；PP-S为抽水蓄能电站机组装机容量，单位为“MW”；WP-S为抽水蓄能电站配套水库设计蓄水库容等效的发电容量，单位为“MW·h”；
②运行成本
运行成本为抽水蓄能机组运行过程中所花费的成本，包括抽水蓄能机组的启停成本和抽水所花费的成本，用公式(2)计算，
式中，CCO为抽水蓄能电站在全寿命周期内的运行成本，单位为“亿元”；Qp为抽水蓄能电站年抽水用电量，单位为“MW·h”；cp为抽水蓄能电站抽水耗用单位电量的费用，单位为“万元/MW·h”；qt为抽水蓄能机组一天的启停次数；cqt为抽水蓄能机组每次启停的费用，单位为“万元”；t＝1，2，…，T，T为抽水蓄能电站的寿命年限，单位为“年”；d为一年的天数；r为贴现率；
其中，Qp用公式(3)计算，
式中，Qp为抽水蓄能电站年抽水用电量，单位为“MW·h”；PP(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的抽水出力，单位为“MW”；d为一年的天数，以1小时为间隔把一天分为24个时段，i＝1，2，…，24；
③维护成本和故障检修成本
维护成本和故障成本表示抽水蓄能机组进行定期维护以及发生故障检修所花费的成本，用公式(4)计算：
式中，CCM为抽水蓄能电站在全寿命周期内的维护成本，单位为“亿元”；CCF为水蓄能电站在全寿命周期内的故障检修成本，单位为“亿元”；CCI为抽水蓄能电站在全寿命周期内的投资成本，单位为“亿元”；t＝1，2，…，T，T为抽水蓄能电站的寿命年限，单位为“年”；α为年维护检修费率；r为贴现率；
④退役处置成本
退役处置成本是指抽水蓄能机组在全寿命周期末时的残余价值和处置成本，用公式(5)计算，
CCD＝γCCI (5)
式中，CCD为抽水蓄能电站在全寿命周期内的退役处置成本，单位为“亿元”；CCI为水蓄能电站在全寿命周期内的投资成本，单位为“亿元”；γ为退役处置费率；
综合抽水蓄能电站在全寿命周期内各阶段的成本，得到抽水蓄能电站的全寿命周期成本用公式(6)计算：
CLCC＝CCI+CCO+CCM+CCF+CCD (6)
式中，CLCC为抽水蓄能电站的全寿命周期成本，单位为“亿元”；CCI为抽水蓄能电站在全寿命周期内的投资成本，单位为“亿元”；CCO为抽水蓄能电站在全寿命周期内的运行成本，单位为“亿元”；CCM为抽水蓄能电站在全寿命周期内的维护成本，单位为“亿元”；CCF为抽水蓄能电站在全寿命周期内的故障检修成本，单位为“亿元”；CCD为抽水蓄能电站在全寿命周期内的退役处置成本，单位为“亿元”；
2)抽水蓄能电站综合效益模型的建立
在系统负荷曲线和风电出力既定的场景下，利用火电出力和抽水蓄能出力之间的协调配合关系分析抽水蓄能电站接入电力系统为火电系统、风电系统带来的效益和自身产生的效益，
①抽水蓄能电站为风电系统带来的效益
抽水蓄能电站接入电力系统，通过减少风电场的弃风量而产生效益，用公式(7)计算，
B1＝Sw·QP·10-4 (7)
式中，B1为抽水蓄能电站接入系统为风电系统带来的效益，单位为“亿元”；Sw为风电上网电价，单位为“万元/MW·h”；Qp为抽水蓄能电站年抽水用电量，单位为“MW·h”；
②抽水蓄能电站为火电系统带来的效益
抽水蓄能电站接入电力系统，通过替代火电机组调峰而减少火电机组的运行产生节煤效益以及抽水蓄能电站本身储能带来减排效益，用公式(8)计算，
B2＝[(Qf·h1-QP·h2)·cr+cf·QP]·10-4 (8)
式中，B2为抽水蓄能电站接入系统为火电系统带来的效益，单位为“亿元”；Qf为抽水蓄能电站年发电量，单位为“MW·h”；Qp为抽水蓄能电站年抽水用电量，单位为“MW·h”；h1为抽水蓄能机组发电时所替代机组的单位供电煤耗，单位为“吨/MW·h”；h2为抽水蓄能机组抽水时耗用单位电量的煤耗，单位为“吨/MW·h”；cr为燃煤价格，单位为“万元/吨”；cf为火电机组生产单位电能的排放成本，单位为“万元/MW·h”；
其中，Qf用公式(9)计算，
式中，Qf为抽水蓄能电站年发电量，单位为“MW·h”；Pf(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的抽水功率，单位为“MW”；d为一年的天数，以1小时为间隔把一天分为24个时段，i＝1，2，…，24；
③抽水蓄能电站自身产生的效益
抽水蓄能电站接入电力系统通过自身发电获得效益，用公式(10)计算，
B3＝Qf·(cg+ct)·10-4 (10)
式中，B3为抽水蓄能电站接入电力系统自身产生的效益，单位为“亿元”；Qf为抽水蓄能电站年发电量，单位为“MW·h”；cg为负荷高峰时段的电价，单位为“万元/MW·h”；ct为电网对提供非常规调峰服务机组的调峰电量补偿，单位为“万元/MW·h”；
综合抽水蓄能电站的全寿命周期成本和其接入电力系统为风电系统、火电系统带来的效益以及自身产生的效益，抽水蓄能电站的综合效益目标函数用公式(11)计算，
式中，B∑为抽水蓄能电站在全寿命周期内的综合效益，单位为“亿元”；B1为抽水蓄能电站接入系统为风电系统带来的效益，单位为“亿元”；B2为抽水蓄能电站接入系统为火电系统带来的效益，单位为“亿元”；B3为抽水蓄能电站接入系统自身产生的效益，单位为“亿元”；CLCC为抽水蓄能电站的全寿命周期成本，单位为“亿元”；t＝1，2，…，T，T为抽水蓄能电站的寿命年限，单位为“年”；r为贴现率；
抽水蓄能电站的容量规划需要满足以下约束方程式，
①抽水蓄能机组在同一时段只能处于一种运行状态，用公式(12)表示，
式中，PPS(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的出力，单位为“MW”；PP(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的抽水功率，单位为“MW”；Pf(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的发电出力，单位为“MW”；
②所有机组在各时段的出力等于该时段系统的负荷，用公式(13)表示，
Pfire(i)+PPS(i)＝PL(i)-Pwind(i) (13)
式中，Pfire(i)为火电机组在第i个时段的出力，单位为“MW”；PPS(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的出力，单位为“MW”；Pwind(i)为风电机组在第i个时段的出力，单位为“MW”；PL(i)为负荷在第i个时段的大小，单位为“MW”；
③火电机组在各个时段的出力不能超过其最大出力，不能低于其最小经济出力，用公式(14)表示，
Pfire.min≤Pfire(i)≤Pfire.max (14)
式中，Pfire(i)为火电机组在第i个时段的出力，单位为“MW”；Pfire.max为火电机组的最大出力，单位为“MW”；Pfire.min为火电机组的最小经济出力，单位为“MW”；
④抽水蓄能电站库容约束用公式(15)表示，
式中，Pf(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的抽水功率，单位为“MW”；PP(i)为抽水蓄能电站在第i个时段的发电出力，单位为“MW”；ξf为抽水蓄能电站发电时的水量/电量转换系数，单位为“m3/MW·h”；ξP为抽水蓄能电站抽水时的水量/电量转换系数，单位为“m3/MW·h”；Vmin为抽水蓄能电站的最小蓄水量，单位为“万m3”；Vmax为抽水蓄能电站的最大蓄水量，单位为“万m3”；V0为抽水蓄能电站的初始蓄水量，单位为“万m3”；以1小时为间隔把一天分为24个时间段，i＝1，2，…，24；
3)以抽水蓄能电站综合效益最大为目标，用粒子群算法求解公式(11)所示的目标函数，求出抽水蓄能电站在全寿命周期内能够取得最大综合效益时的规划容量。
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|---|---|
| CN (1) | CN108648096B (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110738393A (zh) * | 2019-09-16 | 2020-01-31 | 绍兴大明电力设计院有限公司 | 一种综合能源系统天然气发电效益评价方法及系统 |
| CN111753431A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-10-09 | 国网山西省电力公司电力科学研究院 | 综合能源系统中最优配置的计算方法和计算设备 |
| CN111799778A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-10-20 | 国网山东省电力公司经济技术研究院 | 一种计及调峰需求的含风电电力系统储能容量优化方法 |
| CN112467718A (zh) * | 2019-09-06 | 2021-03-09 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 一种变速抽水蓄能机组在区域电网中的经济模型构建方法 |
| CN115564154A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-01-03 | 南方电网调峰调频发电有限公司检修试验分公司 | 一种抽水蓄能电站的调度优化方法、装置、设备及介质 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060149688A1 (en) * | 2005-01-05 | 2006-07-06 | Dave Laubie | Method for predicting tire life-cycle cost |
| CN104300566A (zh) * | 2014-10-14 | 2015-01-21 | 东北电力大学 | 利用大规模储能系统松弛风电集中外送输电瓶颈的优化配置方法 |
| CN104376376A (zh) * | 2014-11-06 | 2015-02-25 | 国家电网公司 | 一种面向配电自动化终端类型的优化配置方法 |
| CN104795846A (zh) * | 2015-04-24 | 2015-07-22 | 清华大学 | 一种抽水蓄能电站与风电的联合系统的优化运行方法 |
| CN104866915A (zh) * | 2015-05-05 | 2015-08-26 | 湖南大学 | 基于全寿命周期成本的电动汽车充电站优化规划方法 |
| CN105576709A (zh) * | 2016-01-06 | 2016-05-11 | 南京工程学院 | 一种基于混合算法的风蓄火联合运行的优化方法 |
| CN105719197A (zh) * | 2016-01-21 | 2016-06-29 | 华北电力大学（保定） | 一种光储联合运行电站全寿命周期经济评价方法 |
| CN107046298A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-08-15 | 国家电网公司 | 一种含风电电力系统的抽水蓄能电站容量配置方法 |
| CN107145973A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-09-08 | 东北电力大学 | 基于主成分分析的抽水蓄能电站容量优化规划方法 |
| CN107732949A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-02-23 | 华中科技大学 | 一种综合风电全年多季节特性的储能布点定容方法 |
-
2018
- 2018-04-06 CN CN201810302733.9A patent/CN108648096B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060149688A1 (en) * | 2005-01-05 | 2006-07-06 | Dave Laubie | Method for predicting tire life-cycle cost |
| CN104300566A (zh) * | 2014-10-14 | 2015-01-21 | 东北电力大学 | 利用大规模储能系统松弛风电集中外送输电瓶颈的优化配置方法 |
| CN104376376A (zh) * | 2014-11-06 | 2015-02-25 | 国家电网公司 | 一种面向配电自动化终端类型的优化配置方法 |
| CN104795846A (zh) * | 2015-04-24 | 2015-07-22 | 清华大学 | 一种抽水蓄能电站与风电的联合系统的优化运行方法 |
| CN104866915A (zh) * | 2015-05-05 | 2015-08-26 | 湖南大学 | 基于全寿命周期成本的电动汽车充电站优化规划方法 |
| CN105576709A (zh) * | 2016-01-06 | 2016-05-11 | 南京工程学院 | 一种基于混合算法的风蓄火联合运行的优化方法 |
| CN105719197A (zh) * | 2016-01-21 | 2016-06-29 | 华北电力大学（保定） | 一种光储联合运行电站全寿命周期经济评价方法 |
| CN107046298A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-08-15 | 国家电网公司 | 一种含风电电力系统的抽水蓄能电站容量配置方法 |
| CN107145973A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-09-08 | 东北电力大学 | 基于主成分分析的抽水蓄能电站容量优化规划方法 |
| CN107732949A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-02-23 | 华中科技大学 | 一种综合风电全年多季节特性的储能布点定容方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| BORUI CUI 等: "Effectiveness and life-cycle cost-benefit analysis of active cole storahes for building demand management for smart grid applications", 《APPLIED ENERGY》 * |
| XIAO BAI 等: "Capacity Planning of Pumped Storage Power Station Based on the Life Cycle Cost", 《ELECTRIC POWER COMPONENTS AND SYSTEMS》 * |
| 唐典典: "抽水蓄能电站资产全寿命周期管理评价研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 经济与管理科学辑》 * |
| 肖白 等: "风电-抽水蓄能联合系统综合效益评价方法", 《电网技术》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112467718A (zh) * | 2019-09-06 | 2021-03-09 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 一种变速抽水蓄能机组在区域电网中的经济模型构建方法 |
| CN110738393A (zh) * | 2019-09-16 | 2020-01-31 | 绍兴大明电力设计院有限公司 | 一种综合能源系统天然气发电效益评价方法及系统 |
| CN111799778A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-10-20 | 国网山东省电力公司经济技术研究院 | 一种计及调峰需求的含风电电力系统储能容量优化方法 |
| CN111753431A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-10-09 | 国网山西省电力公司电力科学研究院 | 综合能源系统中最优配置的计算方法和计算设备 |
| CN111753431B (zh) * | 2020-06-29 | 2023-08-18 | 国网山西省电力公司电力科学研究院 | 综合能源系统中最优配置的计算方法和计算设备 |
| CN115564154A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-01-03 | 南方电网调峰调频发电有限公司检修试验分公司 | 一种抽水蓄能电站的调度优化方法、装置、设备及介质 |
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