CN112803463A - 计及电网运行约束的电化学储能应用场景评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种计及电网运行约束的电化学储能电站应用场景评估方法。本发明采用的技术方案为：采用电网常规机组、抽水蓄能机组、新能源出力、区外送电以及负荷数据作为输入，基于电网运行约束指标量化了不同约束条件下的电网运行瓶颈，考虑未来电网演化特性和发展趋势进行电网运行瓶颈分析，并且基于识别的运行瓶颈场景，对比不同瓶颈场景下电化学储能和其他方案消除瓶颈的经济性。本发明的有益效果是：给出一种寻找电网运行瓶颈方法，通过消除瓶颈方案对比找到电化学储能的经济可行性应用场景，从而为电化学储能电站商业运营提供参考。

Description

计及电网运行约束的电化学储能应用场景评估方法

技术领域

本发明属于电力系统中储能电站技术领域，具体涉及一种计及电网运行约束的电化学储能电站应用场景评估方法。

背景技术

随着能源生产和消费革命持续推进，生产侧清洁化和消费侧电气化成为当前我国能源体系重要的趋势和特点。国家电网公司提出了到2050年实现“两个50％”的目标，即2050年我国能源清洁化率和终端电气化率均达到50％，与此同时，随着新能源的大规模发展和高压直流输电容量的增加，给电网的安全运行带来新的挑战。由于电化学储能具有响应速度快、应用灵活和能量密度高等特点，是提升传统电网灵活性和可靠性的重要手段，电化学储能电站的需求评估和配置已成为研究热点。

另一方面，电化学储能目前成本相对于常规机组以及抽水蓄能还存在一定差距，需要针对电网实际调控需求制定经济可行性的电化学储能电站配置方案，但是近年来电化学储能技术在使用寿命、功率和容量大型化以及经济性指标均获得了突破，电化学储能在储能技术中的占比也逐步增长，是未来我国储能的重点发展方向。

因此，如何对电网运行存在的瓶颈进行识别，分析电化学储能在电力系统中的应用场景和经济效益，进行储能需求评估和经济性分析，是值得深入研究的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术存在的缺陷，提供一种计及电网运行约束的电化学储能电站应用场景评估方法，基于功率平衡等电网运行约束条件，对电网进行运行瓶颈场景识别，分析电化学储能电站在电力系统中的应用场景和经济效益。

为此，本发明采用的技术方案如下：

一种计及电网运行约束的电化学储能电站应用场景评估方法，其步骤如下：

S1：在一个时间周期内，获取当前电网中常规机组、抽水蓄能机组、新能源出力、区外送电以及用电负荷数据，将上述数据输入至基于电网运行约束条件的瓶颈识别模型中；

S2：在所述瓶颈识别模型中，根据电网安全运行要求，量化多类别运行约束指标构建电网运行约束条件，其中运行约束指标包括系统功率平衡约束、机组出力约束、机组爬坡约束、启停时间约束和备用容量约束，然后在电网运行约束条件下，通过引入松弛变量并以其加权之和最小为目标函数对电网进行瓶颈识别，识别出若干个运行瓶颈场景；

S3：基于识别出的运行瓶颈场景，对比不同场景下电化学储能和其他备选方案消除瓶颈的经济性，选择电化学储能能够解决瓶颈同时经济可行性满足要求的场景作为电化学储能电站的应用场景。

进一步的，所述的步骤S2中，所述目标函数为松弛变量的加权平均值，所述松弛变量包括最大功率输出λ^RU、最小技术出力λ^RD、功率上爬坡限制λ^RU、功率下爬坡限制λ^RD、频率上调限制λ^RegU、频率下调限制λ^RegD和快速调频限制λ^Fres，目标函数的计算公式为：

其中，电网松弛变量为各常规机组的松弛变量之和：

式中，N_g为电网中常规机组数目，

分别为第i台常规机组的最大功率输出、最小技术出力、功率上爬坡限制、功率下爬坡限制、频率上调限制、频率下调限制和快速调频限制对应的松弛变量。

进一步的，所述的步骤S2中，电网运行约束条件包括系统功率平衡约束、机组出力约束、机组爬坡约束、启停时间约束、备用容量约束以及运行约束指标范围；各约束条件的具体形式如下：

1)系统功率平衡约束如下：

式中，P_i,t为第i台常规机组在时刻t的出力，W_i,t为第i台风电机组在时刻t的出力，PV_i,t为第i台光伏发电机组在时刻t的出力，PO_i,t为第i条区外线路在时刻t的出力，P_d,t为负荷节点d在时刻t的负荷需求，d_s,t为时刻t的负荷减载功率，N_g、N_w、N_pv、N_l分别表示系统中常规机组、风电机组、光伏发电机组以及负荷的集合，MG_i,max代表电网抽水蓄能机组i的最大出力，α为抽水蓄能参与调峰比例；

2)机组出力约束如下：

式中，u_i,t为第i台常规机组t时刻的启停标志，其值为1和0分别表示机组处于开机和关闭状态；P_i,min为第i台机组最小出力；P_i,max为第i台机组最大出力；

3)机组爬坡约束如下：

式中，R_i,d为机组i下爬坡限制；R_i,u为机组i上爬坡限制；

4)机组最小启停时间约束如下：

式中，TS_i,TO_i分别代表机组i的最小关停和最小开机时间；

5)备用容量约束如下：

备用容量约束中包含旋转备用容量和快速调频备用容量约束条件；

其中旋转备用容量约束如下：

式中，ρ₁为旋转备用容量占总负荷比例；ρ₂为旋转备用容量占新能源装机容量比例；快速调频备用容量如下：

式中，MG_i,max代表电网抽水蓄能机组i的最大出力；UHVDC_i代表电网中第i条高压直流送电容量；N_mg、N_UHVDC分别为系统中抽水蓄能机组、特高压直流输电集合；

为高压直流闭锁故障下的快速频率响应备用运行指标；p_{ds_hd}为电网可切负荷；σ₁为抽水蓄能切机比例；σ₂为直流紧急功率提升比例；σ₃为可切负荷比例；

表示除发生直流闭锁故障外的直流输电集合；

6)运行约束指标范围如下：

式中

的上限为常规机组i的最小技术出力P_i,min。

进一步的，步骤S3中，基于识别出的运行瓶颈场景，结合电化学储能经济性参数，对比不同场景下电化学储能和其他方案消除瓶颈的经济性，分析电化学储能电站的经济可行性应用场景。

进一步的，针对识别出的运行瓶颈场景分析电网中存在的运行瓶颈原因，并基于未来电网发展趋势，在新的时间周期中改变S1中输入所述瓶颈识别模型的负荷数据、新能源占比和考虑其出力波动性，分析未来电网演变特性后电化学储能电站适应电网运行瓶颈变化的情况，以适应于电网供需特性演化特点。

本发明具有的有益效果如下：给出一种寻找电网运行瓶颈方法，通过消除瓶颈方案对比找到电化学储能的经济可行性应用场景，从而为电化学储能电站商业运营提供参考。

附图说明

图1是本发明应用例中浙江电网2020年瓶颈识别结果示意图；

图2是本发明应用例中考虑新能源出力波动性的浙江电网2025年瓶颈识别结果示意图；

图3是本发明应用例中不同方案消除电网运行瓶颈的经济性对比效果图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步阐述和说明。

本发明的一个较佳实施例中，提供了一种计及电网运行约束的电化学储能电站应用场景评估方法，其包括以下步骤：

S1：在一个时间周期内，获取当前电网中常规机组、抽水蓄能机组、新能源出力、区外送电以及用电负荷数据，将上述数据输入至基于电网运行约束条件的瓶颈识别模型中。

在本步骤中，所采用的数据可以是实际数据或者对储能电站进行生产模拟所获得的生产模拟周期内数据。基于电网运行约束条件的瓶颈识别模型内部具体的瓶颈识别流程参见S2所述。

S2：在所述瓶颈识别模型中，根据电网安全运行要求，量化多类别运行约束指标构建电网运行约束条件，其中运行约束指标包括系统功率平衡约束、机组出力约束、机组爬坡约束、启停时间约束和备用容量约束，然后在电网运行约束条件下，通过引入松弛变量并以其加权之和最小为目标函数对电网进行瓶颈识别，识别出若干个运行瓶颈场景。

在本步骤中，所述目标函数为松弛变量的加权平均值，所述松弛变量包括最大功率输出λ^RU、最小技术出力λ^RD、功率上爬坡限制λ^RU、功率下爬坡限制λ^RD、频率上调限制λ^RegU、频率下调限制λ^RegD和快速调频限制λ^Fres，目标函数的计算公式为：

其中，电网松弛变量为各常规机组的松弛变量之和：

式中，N_g为电网中常规机组数目，

分别为第i台常规机组的最大功率输出、最小技术出力、功率上爬坡限制、功率下爬坡限制、频率上调限制、频率下调限制和快速调频限制对应的松弛变量。

另外，上述目标函数在求解过程中，还需要设定电网运行约束条件。电网运行约束条件包括系统功率平衡约束、机组出力约束、机组爬坡约束、启停时间约束、备用容量约束以及运行约束指标范围。各约束条件的具体形式如下：

1)系统功率平衡约束如下：

式中，P_i,t为第i台常规机组在时刻t的出力，W_i,t为第i台风电机组在时刻t的出力，PV_i,t为第i台光伏发电机组在时刻t的出力，PO_i,t为第i条区外线路在时刻t的出力，P_d,t为负荷节点d在时刻t的负荷需求，d_s,t为时刻t的负荷减载功率，N_g、N_w、N_pv、N_l分别表示系统中常规机组、风电机组、光伏发电机组以及负荷的集合，MG_i,max代表电网抽水蓄能机组i的最大出力，α为抽水蓄能参与调峰比例；

2)机组出力约束如下：

式中，u_i,t为第i台常规机组t时刻的启停标志，其值为1和0分别表示机组处于开机和关闭状态；P_i,min为第i台机组最小出力；P_i,max为第i台机组最大出力；

3)机组爬坡约束如下：

式中，R_i,d为机组i下爬坡限制；R_i,u为机组i上爬坡限制；

4)机组最小启停时间约束如下：

式中，TS_i,TO_i分别代表机组i的最小关停和最小开机时间；

5)备用容量约束如下：

随着电网中高压直流输电容量的增加，考虑了高压直流故障等特殊情况下电网备用需求，备用容量约束中包含旋转备用容量和快速调频备用容量约束条件；

其中旋转备用容量约束如下：

式中，ρ₁为旋转备用容量占总负荷比例；ρ₂为旋转备用容量占新能源装机容量比例；快速调频备用容量如下：

式中，MG_i,max代表电网抽水蓄能机组i的最大出力；UHVDC_i代表电网中第i条高压直流送电容量；N_mg、N_UHVDC分别为系统中抽水蓄能机组、特高压直流输电集合；

为高压直流闭锁故障下的快速频率响应备用运行指标；p_{ds_hd}为电网可切负荷；σ₁为抽水蓄能切机比例；σ₂为直流紧急功率提升比例；σ₃为可切负荷比例；

表示除发生直流闭锁故障外的直流输电集合；

6)运行约束指标范围如下：

式中

的上限为常规机组i的最小技术出力P_i,min。

式(12)将运行约束指标范围引入到电网运行约束分析模型中，确定了松弛变量的上下限，所有松弛变量的下限均为0。

S3：基于识别出的运行瓶颈场景，对比不同场景下电化学储能和其他备选方案消除瓶颈的经济性，选择电化学储能能够解决瓶颈同时经济可行性满足要求的场景，这部分场景可以作为电化学储能电站的潜在应用场景。

在本步骤中，基于识别出的运行瓶颈场景，具体可以结合电化学储能经济性参数，对比不同场景下电化学储能和其他方案消除瓶颈的经济性，分析电化学储能电站的经济可行性应用场景。具体经济可行性需要满足的要求可以根据实际情况进行调整。

另外，需要说明的是，上述S1～S3可以得出一个时间周期内的电化学储能电站应用场景评估结果，但该时间周期可以是历史周期、当前周期，也可以是未来的周期。因此，本发明中，可以针对识别出的运行瓶颈场景分析电网中存在的运行瓶颈原因，并基于未来电网发展趋势，在新的时间周期中改变S1中输入所述瓶颈识别模型的负荷数据、新能源占比和考虑其出力波动性，分析未来电网演变特性后电化学储能电站适应电网运行瓶颈变化的情况，以适应于电网供需特性演化特点。此时新的时间周期即未来的一个模拟时间周期，其具体的输入数据可以通过模拟来获得。

为验证本发明的有效性，下面应用例中采用浙江电网相关数据实现了前述的评估方法，具体步骤不再赘述，主要给出其技术效果和实现细节。

应用例

本应用例使用MATLAB软件编写了本发明所述的方法，调用CPLEX进行求解，并针对案例数据展示实施效果。

运行环境：

Intel Core i5-4200H CPU 2.80GHz，8GB内存，Microsoft Windows 10X64

CPLEX 12.8

MATLAB 2016B

实施结果：

本应用例基于浙江电网电源和负荷数据，其中电源数据包含常规机组、新能源发电、抽水蓄能机组以及区外输电数据，本例中抽水蓄能参与调峰比例取0.2，旋转备用约束取总负荷的5％(负荷备用3％、事故备用2％)与新能源发电(包含风电和光伏发电)的10％之和；快速频率响应备用中抽水蓄能切机比例取50％，直流紧急功率提升比例取10％，可切负荷比例，取2.5％，对浙江电网2020年、2025年进行了瓶颈识别和储能应用场景评估。

图1反映了浙江电网2020年瓶颈识别结果，存在的运行瓶颈场景为高压直流故障下的快速频率备用不足，几乎所有存在运行瓶颈的情景都出现在冬季用电高峰期，即每年的12月、1月。

图2反映了考虑新能源出力波动性的浙江电网2025年瓶颈识别结果，由于抽水蓄能容量的增加，直流故障下的紧急调频能力得到提升，未出现快速调频运行瓶颈，但由于新能源装机容量的快速增加，出现了调频容量运行瓶颈，并且由于新能源出力的波动性和随机性，当风电、光伏出力比例下降为0.5时，出现了(向上、向下)调频容量运行瓶颈，此外，当水力发电处于枯水期时部分高压直流出力不足，造成电力平衡紧张，当新能源出力下降时，出现了发电机容量不足的运行瓶颈。

图3中反映了不同方案消除电网运行瓶颈的经济性对比，其中类别1—类别3分别表示：快速调频备用瓶颈、调频容量瓶颈和发电功率不足瓶颈，结果表明电化学储能消除快速调频备用瓶颈和调频容量瓶颈两种瓶颈场景的经济性优势。根据本案例结果可以看出，部分电化学储能技术在功率型应用场景下经济性优于抽水蓄能和常规机组，随着新能源装机容量增加以及直流输电容量增加，未来电网对储能的需求会更大。

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的范围上做的替代、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文详尽描述了本发明一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。

Claims (5)

1.一种计及电网运行约束的电化学储能电站应用场景评估方法，其特征在于，包括步骤：

S1：在一个时间周期内，获取当前电网中常规机组、抽水蓄能机组、新能源出力、区外送电以及用电负荷数据，将上述数据输入至基于电网运行约束条件的瓶颈识别模型中；

S2：在所述瓶颈识别模型中，根据电网安全运行要求，量化多类别运行约束指标构建电网运行约束条件，其中运行约束指标包括系统功率平衡约束、机组出力约束、机组爬坡约束、启停时间约束和备用容量约束，然后在电网运行约束条件下，通过引入松弛变量并以其加权之和最小为目标函数对电网进行瓶颈识别，识别出若干个运行瓶颈场景；

S3：基于识别出的运行瓶颈场景，对比不同场景下电化学储能和其他备选方案消除瓶颈的经济性，选择电化学储能能够解决瓶颈同时经济可行性满足要求的场景作为电化学储能电站的应用场景。

2.根据权利要求1所述的计及电网运行约束的电化学储能电站应用场景评估方法，其特征在于，所述的步骤S2中，所述目标函数为松弛变量的加权平均值，所述松弛变量包括最大功率输出λ^RU、最小技术出力λ^RD、功率上爬坡限制λ^RU、功率下爬坡限制λ^RD、频率上调限制λ^RegU、频率下调限制λ^RegD和快速调频限制λ^Fres，目标函数的计算公式为：

其中，电网松弛变量为各常规机组的松弛变量之和：

式中，N_g为电网中常规机组数目，

λ_i ^RU、λ_i ^RD、λ_i ^RegU、λ_i ^RegD、λ_i ^Fres分别为第i台常规机组的最大功率输出、最小技术出力、功率上爬坡限制、功率下爬坡限制、频率上调限制、频率下调限制和快速调频限制对应的松弛变量。

3.根据权利要求1所述的计及电网运行约束的电化学储能电站应用场景评估方法，其特征在于，所述的步骤S2中，电网运行约束条件包括系统功率平衡约束、机组出力约束、机组爬坡约束、启停时间约束、备用容量约束以及运行约束指标范围；各约束条件的具体形式如下：

1)系统功率平衡约束如下：

式中，P_i,t为第i台常规机组在时刻t的出力，W_i,t为第i台风电机组在时刻t的出力，PV_i,t为第i台光伏发电机组在时刻t的出力，PO_i,t为第i条区外线路在时刻t的出力，P_d,t为负荷节点d在时刻t的负荷需求，d_s,t为时刻t的负荷减载功率，N_g、N_w、N_pv、N_l分别表示系统中常规机组、风电机组、光伏发电机组以及负荷的集合，MG_i,max代表电网抽水蓄能机组i的最大出力，α为抽水蓄能参与调峰比例；

2)机组出力约束如下：

式中，u_i,t为第i台常规机组t时刻的启停标志，其值为1和0分别表示机组处于开机和关闭状态；P_i,min为第i台机组最小出力；P_i,max为第i台机组最大出力；

3)机组爬坡约束如下：

-(R_i,d+λ_i ^RD)≤P_i,t-P_i,t-1≤R_i,u+λ_i ^RU (6)

式中，R_i,d为机组i下爬坡限制；R_i,u为机组i上爬坡限制；

4)机组最小启停时间约束如下：

式中，TS_i,TO_i分别代表机组i的最小关停和最小开机时间；

5)备用容量约束如下：

备用容量约束中包含旋转备用容量和快速调频备用容量约束条件；

其中旋转备用容量约束如下：

式中，ρ₁为旋转备用容量占总负荷比例；ρ₂为旋转备用容量占新能源装机容量比例；

快速调频备用容量如下：

式中，MG_i,max代表电网抽水蓄能机组i的最大出力；UHVDC_i代表电网中第i条高压直流送电容量；N_mg、N_UHVDC分别为系统中抽水蓄能机组、特高压直流输电集合；λ_i ^fres为高压直流闭锁故障下的快速频率响应备用运行指标；p_{ds_hd}为电网可切负荷；σ₁为抽水蓄能切机比例；σ₂为直流紧急功率提升比例；σ₃为可切负荷比例；

表示除发生直流闭锁故障外的直流输电集合；

6)运行约束指标范围如下：

式中

的上限为常规机组i的最小技术出力P_i,min。

4.根据权利要求1所述的一种计及电网运行约束的电化学储能电站应用场景评估方法，其特征在于，步骤S3中，基于识别出的运行瓶颈场景，结合电化学储能经济性参数，对比不同场景下电化学储能和其他方案消除瓶颈的经济性，分析电化学储能电站的经济可行性应用场景。

5.根据权利要求1所述的一种计及电网运行约束的电化学储能电站应用场景评估方法，其特征在于，针对识别出的运行瓶颈场景分析电网中存在的运行瓶颈原因，并基于未来电网发展趋势，在新的时间周期中改变S1中输入所述瓶颈识别模型的负荷数据、新能源占比和考虑其出力波动性，分析未来电网演变特性后电化学储能电站适应电网运行瓶颈变化的情况，以适应于电网供需特性演化特点。

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