CN110009215A

CN110009215A - 电力系统储能的系统价值评估方法

Info

Publication number: CN110009215A
Application number: CN201910242116.9A
Authority: CN
Inventors: 孙伟卿; 裴亮; 向威
Original assignee: University of Shanghai for Science and Technology
Current assignee: University of Shanghai for Science and Technology
Priority date: 2019-03-28
Filing date: 2019-03-28
Publication date: 2019-07-12

Abstract

一种电力系统储能的系统价值评估方法。针对电力系统储能评估方法的不足，提供一种能够比较有效全面地衡量电力系统储能价值的评估方法，以“系统价值”为更高的尺度，从系统层面提出储能的系统价值评估方法，该方法能够精益分析储能在电力系统中的系统价值，建立评估指标，不同投资商对不同评价指标的敏感度不同，进而对储能项目的可行性进行评估分析，是对电力系统储能评估方法的完善。

Description

电力系统储能的系统价值评估方法

技术领域

本发明属于电力设备技术领域，涉及电力系统设备投资和运行经济性评估方法，特别涉及一种电力系统储能的系统价值评估方法。

背景技术

近年来，世界各国把开发利用风、光等可再生能源作为实施可持续发展、低碳经济的重要战略举措。由于以风电、光伏为代表的可再生能源出力具有随机性、间歇性和波动性的特点，可再生能源的大规模并网运行给电网的安全稳定运行带来了巨大挑战。

王成山(王成山，于波，肖峻，等.平滑可再生能源发电系统输出波动的储能系统容量优化方法[J].中国电机工程学报，2012，32(16)：1-8.)等人发表文章指出，储能系统凭借其可充可放的运行特性，可有效克服可再生能源发电系统的波动性。

李建林(李建林，马会萌，惠东.储能技术融合分布式可再生能源的现状及发展趋势[J].电工技术学报，2016，31(14)：1-10.)等人指出，储能的双向功率能力和灵活调节特性可以高电力系统对分布式电源的接纳能力，具有广阔的应用前景。

颜志敏(颜志敏，王承民，郑健，等.配电网中蓄电池储能系统的价值评估模型[J].电力自动化设备，2013，33(2)：57-61.)等人指出，目前蓄电池储能的单位造价偏高，其经济性不够好，投资回收期较长，难以实现商业化推广应用，需要进一步提高技术性能和降低造价。

针对以上问题，国网新能源技术研究院学者孙振新(孙振新，刘汉强，赵喆，等.储能经济性研究[J].中国电机工程学报，2013，33(S1)：54-58.)等人分析我国电力体制的特点，讨论我国电力体制下储能系统经济性的分析模型，半定性的分析了储能系统的潜在收益，结合国内电力市场情况建立了半定量分析优化模型，证明了电力市场化的推进有助于量化并实现储能的潜在收益和价值。该文献提出了解决储能经济性不足的建议包括电力辅助服务市场化、相关储能政策出台、通过储能合理应用降低新能源、分布式能源和微网的综合发电成本等，但没有具体说明如何对储能的经济性进行评估，没有具体给出储能评估方法，仅通过半定量的估算分析缺乏有力的支撑数据。

此外，中国农业大学修晓青(修晓青，唐巍，李建林，等.基于层次分析法的储能配置综合评估技术[J].电力系统自动化，2018，v.42；No.633(11)：78-84.)等人提出了基于层次分析法的技术经济指标下不同储能规模间的标度计算方法。建立了考虑投资成本、寿命、净现值、投资回收期、投资回报率等5个指标的综合评估模型，优化储能系统充放电曲线，算例结果表明储能具有一定的经济性，避免了单一指标评估的局限性，可从投资者实际情况出发，对储能项目的可行性进行整体评估，提出适宜的储能规模。然而该文献依然没有提出具体的储能评估方法。

发明内容

本发明是为了解决上述问题而提出的，针对电力系统储能评估方法的不足，提供一种能够比较有效全面地评估和衡量电力系统储能价值的评估方法。

本发明实施例之一，一种电力系统储能的系统价值评估方法，该方法依据电力系统储能的系统价值评估原理，根据电力系统储能参与的应用，建立电力系统储能的系统价值评估模型。所述的应用包括，平滑可再生能源、降低可再生能源所需备用容量、减少用户电量电费、降低用户容量电费、减少配变损耗、降低线路损耗。

获取电池充放电参数、电力系统负荷侧负荷数据、发电机数据、风电场数据、以及线路参数和储能配置容量，计算储能的系统价值最大价值。

根据系统价值的最大值结果，计算表征储能系统投资价值和风险的设备使用率、静态投资回收期和盈利能力指数。

本发明实施例以“系统价值”为更高的尺度，从系统层面提出储能的系统价值评估方法，该方法能够精益分析储能在电力系统中的系统价值，建立评估指标，不同投资商对不同评价指标的敏感度不同，进而对储能项目的可行性进行评估分析，是对电力系统储能的评估方法的完善。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的实施方式，其中：

图1为根据本发明实施例的设备系统价值评估原理图。

图2为根据本发明实施例的电力系统储能的系统价值评估方法流程图。

具体实施方式

根据一个或者多个实施例，如图1所示，一种直观描述设备系统价值评估的原理图。系统价值评估理论认为，新设备的加入会引起原系统价值的变化，系统价值既可能增加也可能减少。图1中，中间部分表示新设备的加入会引起原系统价值的减少，因此该设备的系统价值小于其单一价值。反之，图1中右边部分表示新设备的加入会引起原系统价值的增加，因此该设备的系统价值大于其单一价值。两者综合影响新系统的价值，而新系统价值与原系统价值之差，为新设备的系统价值。系统价值评估理论指的是由于某种设备的应用，所导致的整个系统的净收益，既考虑其对系统的正面作用，也考虑其对系统的负面作用。

根据一个或者多个实施例，如图2所示，电力系统储能的系统价值评估方法步骤如下：

步骤一，根据原始潮流数据用潮流计算对电力系统进行最基本的计算。如果出现潮流发散，则结束评价，需要调整方式或规划数据；如果潮流收敛则进入系统价值计算程序。

步骤二，根据电力系统运行和规划的特点，确定储能参与电力系统发电、辅助服务、输配电、可再生能源以及用户领域等各环节中的服务应用。包括：平滑可再生能源、降低可再生能源所需备用容量、减少用户电量电费、降低用户容量电费、减少配变损耗、降低线路损耗。

步骤三，建立电力系统储能的系统价值评估模型，

将1日24个小时划分为96个时段，其分别对应每日的00：00-00：15，00：15-00：30，...，23：45-00：00，用t表示各时段，t＝1，2，...，96。

1)目标函数：

max f＝f₁-f₂+f₃ (1)

f₁＝f_W1+f_W2+f_C1+f_C2+f_C3+f_L (2)

f₂＝f_EW1+f_EW2+f_EC1+f_EC2+f_EC3+f_EL (3)

f₃＝f_del+f_re+f_q (4)

式中，f为储能的系统价值；f₁表示原系统价值；f₂表示加入储能后的新系统价值；f₃表示加入储能的隐性价值包括延缓电网升级新建、提高供电可靠性、提高电能质量。f_W1表示风电场的惩罚费用；f_W2表示风电场所需备用费用；f_C1表示用户电量电费；f_C2表示用户容量电费；f_C3表示配变损耗费用；f_L表示线路损耗费用；f_EW1表示加入储能后风电场的惩罚费用；f_EW2表示加入储能后风电场所需备用费用；f_EC1表示加入储能后用户电量电费；f_EC2表示加入储能后用户容量电费；f_EC3表示加入储能后配变损耗费用；f_EL表示加入储能后线路损耗费用。f_du表示延缓电网升级费用；f_re表示提高供电可靠性价值；f_q表示提高电能质量价值。

储能用于平滑风电场波动出力降低考核罚款费用计算如下：

f_W1-f_EW1＝π_W，feed-inW_PC (5)

式中，W_PC表示储能平滑风电场波动出力的总充电和放电电量；π_W，feed-in为风电上网电价。

式中，P_W，t为风电场第t个时间段的实际出力；和表示风电场第t个时间段出力相对于电网调度的偏差上限和下限；和表示储能第t个时间段参与平滑风电场功率输出的充电和放电功率，也即第t个时间段超出上限和低于下限限值的功率变化值。

风电的随机性导致风电并网后，在一定的风电出力预测技术下，风电场预报出力与实际出力存在偏差，使得系统需要配备相应的旋转备用容量，这部分容量由风电场出力预测可信度决定。当风电场中配置有一定容量的储能装置后，储能装置可以调节风电场出力，减少预测可信度导致的偏差，从而减少系统所需配备的旋转备用容量，当风电出力大，预测偏差可能超过储能装置的额定功率，此时储能装置减少备用容量的效果到达上限。储能在第t时段减少风电旋转备用容量的价值为

式中，π_c，t为第t时段内火电旋转备用容量价格(万元/MW)；λ为风电场预测技术的可信度；P_W，t为风电场在第t时段内的出力；P_{WES max}为储能系统的额定功率。

两部制电价是将与容量对应的基本电价和与用电量对应的电量电价结合起来决定电价的制度。在两部制电价机制下，电量电费为用户电费支出的主要部分，在各个地区纷纷实行峰谷电价，用户安装储能设备，利用储能装置在负荷低谷、电价较低时多充电，而在负荷高峰、电价较高时放电自供，减少高价电的购入量。减少用户电量电费可以表示为：

式中：和分别为第t时段储能的放电功率和充电功率(低谷时充电，高峰时放电)，π_Ct为t时段的电价。

大中型用户在申请专用配变后，不论用电与否，需要按照申请的最大需量每月交纳基本电费。安装储能系统可以削峰填谷减少用户高峰时的用电负荷，相应也就减少了用户每月所需交纳的容量电费，可以表示为：

P_C＝P_{C max}-P_a (11)

式中，π_C2为用户所需按最大需量交纳的基本电费(万元/MW/年)。P_a为日平均负荷；P_C为将负荷峰值降低到日平均负荷所需的最大功率；P_{C max}为用户峰值负荷功率；P_{CES max}为储能系统的额定功率。

储能系统在荷谷时充电相当于增加了配变的负载率，从而使得用户荷谷时的配变损耗增加，而放电自供时，降低了配变的负载率，使得用户荷峰时的配变损耗减少。由于变压器损耗是计入用户的电能计量表中，储能装置减少配变损耗费用的作用也更加明显，可以表示为：

式中，P_Ct为第t时段的负荷功率；P_K为配变的短路损耗；S_N为配变得容量；cosφ为变压器负荷侧的功率因数。

储能降低网损的关键在于系统可以在用电低谷时作为负荷储存电能，在用电高峰时作为电源释放电能，以降低负荷高峰时线路上的电流，从而降低网损，其降低网损的价值可以表示为：

式中，R_Ht、R_Lt为第t时段峰、谷时电源和负荷之间的输配电网等效电阻；t_H、t_L为第t时段储能系统在荷峰时的放电时间和荷谷时的充电时间；P_Ht、P_Ht分别为第t时段荷峰、荷谷时的用电功率；U为电压；分别为储能系统第t时段在用电高峰和低谷时的放电功率、充电功率。

储能系统对应的缓建价值，实际上就是被延缓的配电网建设所需资金的时间价值，缓建的价值收益为

式中：λ为年利率；W_m为储能系统延缓电网新建的容量；π_inf为单位扩建容量的建设费用；ΔN_y为储能系统延缓电网升级的年数为储能系统在满足负荷要求下的使用年限；α为储能系统削峰率β为峰值负荷年增长率。

储能装置安装于配电站中，可以在停电时作为应急电源为部分重要用户继续供电，减少该配电站的用户停电损失。可以表示为：

f_re＝λ_SR_IEAE_ENS[1-p{W_t＜E_ENS}] (16)

E_ENS＝T_S(1-A_S)p₀ (17)

式中，λ_S为配电侧停电率(次/年)；R_IEA为重要用户的缺点损失评价率；E_ENS为供给重要用户的电量不足期望值；W_t为第t时段储能装置的剩余电量；T_S为重要用户每年的用电小时数；A_S为配电站的供电可靠度；p₀为保障重要用户电力供应所需的功率。

储能系统用于提高电能质量，是指在负荷侧的储能系统在电力系统发生短期故障的情况下，帮助用户减少电压波动、频率波动、功率因数、谐波等负荷扰动对电能质量的影响，储能提高电能质量的价值可用下式表示：

f_q＝n_qπ_qmin(P_{C max}，P_{CES max}) (19)

式中，n_q为每年发生电能质量事件次数；π_q为电能质量时间的价值。

2)约束条件：

节点功率平衡约束

∑P+P_G+P_W+P_ES＝∑P_L (20)

P_ES＝uP_t ⁺-(1-u)P_t ^- (21)

式中，P表示注入的有功功率；P_G表示发电机发出的有功功率；P_W表示风电场发出的有功功率；P_ES表示储能的注入功率；P_L表示有功负荷功率；P_in，t和P_out，l表示储能第t个时间段的充电和放电功率；u取0或1。

线路潮流约束

P_i-j≤α·P_i-j，max (22)

式中，α为输电线路上负载率约束参数，其取值范围是α∈(0，1]，P_i-j为输电线路i-j上的传输功率，P_i-j，max为输电线路i-j上的传输功率最大值。

机组出力约束

P_G，min≤P_G≤P_G，max (23)

P_W，min≤P_W≤P_W，max (24)

式中，P_G，min表示发电机的最小技术出力；P_G，max发电机的最大技术出力；P_W，min表示风电场的最小技术出力；P_W，max表示风电场的最大技术出力。

储能充放电功率约束

P_ES≤P_PCSmax (25)

式中，P_{PCS max}表示节点i上储能变流器额定值。

储能荷电状态约束

式中，E_ES，t-1表示储能第t-1个时间段的荷电状态；E_{ES min}表示储能的最小荷电状态；E_{ES max}表示储能的最大荷电状态；η_ch和η_disch表示储能的充电和放电效率。

步骤四，获取电池充放电参数，本实例中储能为磷酸铁锂电池。获取电力系统负荷侧负荷数据、发电机数据、风电场数据、以及线路参数和各部分的储能配置容量。在步骤三中的约束条件约束下求解式(1)的最大值。

步骤五，根据步骤四的最大值结果，计算设备使用率、静态投资回收期和盈利能力指数。

设备使用率定义为储能逆变器负载不为零的时间与总时间的比率。

静态投资回收期表示恢复储能投资所需的时间段。对储能全寿命周期最大时间进行评估以确定投资回收期，累积现金流等于零的年份(y)即为投资回收期。如下式所示：

C_ES＝C_B·E_ES+C_P·P_PCS (29)

SPBP＝{y，where CCF y＝＝0} (31)

式中，C_ES表示储能的投资成本；C_B表示单位容量储能造价；E_ES表示储能的配置容量；C_P表示储能变流器的单位成本；P_PCS表示储能变流器的额定功率；CCF表示累积现金流；V_y表示第y年储能的系统价值；SPBP表示储能的静态投资回收期。

盈利能力指数表征了储能投资的价值和风险。盈利能力指数被定义为单位投资的现值，即初始投资后，所有预期未来的储能的系统价值现值和初始投资额的比值。对于经济上有利的投资，盈利能力指数应该高于1。盈利能力指数如下式所示：

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种电力系统储能的系统价值评估方法，该方法依据电力系统储能的系统价值评估原理，根据电力系统储能参与的应用，建立电力系统储能的系统价值评估模型，所述的应用包括，平滑可再生能源、降低可再生能源所需备用容量、减少用户电量电费、降低用户容量电费、减少配变损耗、降低线路损耗。

2.根据权利要求1所述的电力系统储能的系统价值评估方法，其特征在于，电力系统储能的系统价值评估模型包括

max f＝f₁-f₂+f₃ (1)

f₁＝f_W1+f_W2+f_C1+f_C2+f_C3+f_L (2)

f₂＝f_EW1+f_EW2+f_EC1+f_EC2+f_EC3+f_EL (3)

f₃＝f_del+f_re+f_q (4)

式中，f为储能的系统价值；f₁表示原系统价值；f₂表示加入储能后的新系统价值；f₃表示加入储能的隐性价值包括延缓电网升级新建、提高供电可靠性、提高电能质量；f_W1表示风电场的惩罚费用；f_W2表示风电场所需备用费用；f_C1表示用户电量电费；f_C2表示用户容量电费；f_C3表示配变损耗费用；f_L表示线路损耗费用；f_EW1表示加入储能后风电场的惩罚费用；f_EW2表示加入储能后风电场所需备用费用；f_EC1表示加入储能后用户电量电费；f_EC2表示加入储能后用户容量电费；f_EC3表示加入储能后配变损耗费用；f_EL表示加入储能后线路损耗费用；f_du表示延缓电网升级费用；f_re表示提高供电可靠性价值；f_q表示提高电能质量价值。

3.根据权利要求1所述的电力系统储能的系统价值评估方法，其特征在于，所述的电力系统储能为磷酸铁锂电池，并考虑储能电池的充放电效率。

4.根据权利要求1所述的电力系统储能的系统价值评估方法，其特征在于，风电场需要配备的旋转备用容量由风电场出力预测可信度决定。

5.根据权利要求1所述的电力系统储能的系统价值评估方法，其特征在于，电力系统储能的管理时间长度为一天24小时，充放电时段以储能的系统价值最大为控制目标的运行策略决定，同一储能在同一时间只能存在一种状态。

6.根据权利要求1所述的电力系统储能的系统价值评估方法，其特征在于，电力系统储能延缓电网升级的年数由储能系统削峰率和峰值负荷年增长率决定。

7.根据权利要求1所述的电力系统储能的系统价值评估方法，其特征在于，在确定储能参与的应用之前，首先对电力系统进行潮流计算。