CN112907129B - 储能综合效益评估指标体系 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了储能综合效益评估指标体系,涉及储能的效益评估技术领域,包括社会环境效益指标、经济效益指标、技术效益指标,每一类指标下面又包括具体的技术指标,每一个技术指标均进行了量化。本发明能够较为全面地反映储能在各个方面的效益,并且将各个指标进行量化,能够通过不同的评估方法对储能效益进行评估;本发明的各指标可以根据需求设置不同的指标权重,对储能效益进行多样性评价。
Description
技术领域
本发明涉及储能的效益评估技术领域,尤其涉及一种储能综合效益评估指标体系。
背景技术
随着分布式能源在电力系统中的渗透率越来越高,储能的作用越来越重要,然而其高昂的建设成本令很多储能投资方望而却步。如今储能的成本不断下降,驱使各方开始关注储能在电力系统中的应用及价值,因此有必要对储能接入系统的综合效益进行评估,明确储能的实际效益。
目前已有研究对储能的综合效益开展研究。《储能参与风电辅助服务综合经济效益分析》(马美婷等,电网技术,2016,40(11):3362-3367)侧重储能的经济性分析,将储能应用于辅助服务电力市场,在设定辅助服务的提供者、提供方式、交易规则的情况下,建立储能参与风电辅助服务综合经济效益模型。《大规模电池储能调频应用运行效益评估》(饶宇飞等,储能科学与技术,2020,9(06):1828-1836)侧重储能在调频方面的效益分析,从储能运营商、发电侧及电网侧等各价值流向方收益、环境效益与社会效益等维度,构建了储能调频系统的运行效益评估的指标及数学模型。《新能源侧储能系统综合经济效益评估方法与实例》(蒋科等,电力勘测设计,2020(S1):18-24)侧重新能源侧储能(如风储、光储、风光储等)的经济性分析,提出储能系统全寿命周期成本分析方法,全面考虑新能源侧储能在电源装机、节能减排等方面的综合效益,构建综合经济效益评价模型及方法,并通过典型实例对方法进行验证。《电力系统中储能的系统价值评估方法》(孙伟卿等,电力系统自动化,2019,43(08):47-55)侧重对储能的综合效益进行评估,其采用了系统价值评估的方法,建立储能同时应用在削峰填谷、平滑可再生能源和提高供电可靠性的多重价值评估模型,以设备使用率、静态投资回收期和盈利能力指数作为储能的系统价值评估指标,但没有考虑储能在环境及社会方面的效益。《电网侧储能电站综合评价》(王元凯等,浙江电力,2020,39(05):3-9)也侧重对储能的综合效益进行评估,其提出了储能在可靠性、能效、电网影响、环境方面的指标,并应用宁波市某个实际储能项目进行评估验证,但在各个方面建立的指标体系较为浅显。综上所述,现有文献中公开的均是对储能的某一个或某几个方面的效益进行评估,并未建立较为完备的储能综合效益评估体系。另外,现有指标体系中的指标大多不够具体,很多仅通过文字描述,没有对指标进行量化。
因此,本领域的技术人员致力于提供一种对指标进行量化的储能综合效益评估指标体系。
发明内容
有鉴于现有技术上的缺陷,本发明所要解决的技术问题是如何提供一种对指标进行量化的储能综合效益评估指标体系。
为实现上述目的,本发明提供了储能综合效益评估指标体系,包括社会环境效益指标、经济效益指标、技术效益指标;
所述社会环境效益指标包括延缓电网建设指标、提升供电可靠性指标、减少变压器备用容量指标、辅助调峰指标、分布式能源利用率指标、可再生能源消纳能力指标、低碳效益指标、降低网损指标;
所述经济效益指标包括单位投资增供负荷指标、单位投资增售电量指标、单位投资降损电量指标、储能投资等年值指标、系统初投资指标、年度化成本指标、平准化能源成本指标、净现值指标、内部收益率指标、动态投资回收期指标、电池容量成本指标、电池功率成本指标、运维成本指标、储能峰谷套利收益指标、新能源机组发电增加收益指标、期末回收收益指标;
所述技术效益指标包括设备利用率指标、减小峰谷差指标、供电可靠率指标、综合电压合格率指标、负荷控制能力指标、功率波动指标、配电网负载率水平指标、系统平均停电时间指标。
进一步地,所述社会环境效益指标的各指标量化如下:
1)所述延缓电网建设指标
延缓线路改造年数的计算公式为:
式中,△n为延缓线路改造的年数,α为负荷削峰率,λ为负荷年增长率;
2)所述提升供电可靠性指标
提升供电可靠性所获收益的计算公式为:
式中,Rrel为提升供电可靠性收益,Nanu为年总天数,Nd为设备总数量,pd(n)为第n天设备d故障时实际对系统产生影响的概率,fd为第d个设备的故障概率,△Srel(n,d)为第n天第d个设备故障时用于恢复失电负荷的储能容量,closs为用户停电损失;
3)所述减少变压器备用容量指标
容载比是反应地区负荷与变电容量合理性的指标,计算公式为:
式中,RS为平均容载比,Pmax为该电压等级最大负荷日最大负荷,∑Sei为该电压等级年最大负荷日投入运行的变电站的总容量;
4)所述辅助调峰指标
储能参与辅助服务市场收益的计算公式为:
式中,Raux为参与辅助服务市场收益,Nanu为年总天数,Nt为一天的时段数,P3ES(n,t)为第n天t时储能参与辅助服务市场的放电功率,△t为时间间隔,raux为单位功率调峰价格,Rch(n)为第n天参与服务市场所需的放电成本;
Rch(n)的计算公式为:
Rch(n)=(△naux·Eespm(n)+△Eaux(n,tover-1))·BV/η
式中,△naux为辅助服务放电次数标记,△Eaux(n,t)为储能在第n天t时参与辅助服务的累计放电量,BV为购电谷时电价,η为充放电效率,Eespm(n)为第n天可参与能量市场的储能容量,tover为放电终止时间;
5)所述分布式能源利用率指标
分布式能源利用率的计算公式为:
式中,M4为分布式能源利用率,Pclear为区域内分布式能源装机总容量,Pload-max为区域年最大负荷;
6)所述可再生能源消纳能力指标
可再生能源消纳能力的计算公式为:
式中,β为可再生能源消纳能力指标,ER为可再生能源机组实际发电量,EL为负荷总用电量;
7)所述低碳效益指标
替代部分常规机组发电的新能源上网电量与电网碳效益的计算公式为:
式中,为碳排放因子,/>为系统总的二氧化碳排放量,T为仿真时间长度,P1 t为t时段系统总用电负荷,/>为t时段新能源上网电量;
8)所述降低网损指标
降低网损产生的单位容量收益计算公式为:
式中,Rnet为储能在降低网损方面产生的单位容量收益(年),R表示上一次变电站至储能电站安装点的等效电阻,U表示储能电站接入点的电压,Plood,i表示i时段内的负荷水平,△Pi表示储能在i时段内放电量与充电量之间的差值,pi为第i时段的电价,Pi为储能系统在第i时段内的功率。
进一步地,所述经济效益指标的各指标量化如下:
1)所述单位投资增供负荷指标
单位投资增供负荷(kW/万元)为期末年供电最大负荷与期初年供电最大负荷之差(kW)与统计期内电网投资(万元)的比值;
2)所述单位投资增售电量指标
单位投资增售电量(kWh/万元)为期末年供电量与期初年供电量之差(kWh)与统计期内电网投资(万元)的比值;
3)所述单位投资降损电量指标
单位投资降损电量(kWh/万元)为统计期内节约线损电量(kWh)与电网投资(万元)比值的百分数;
4)所述储能投资等年值指标
储能投资按年金现值系数折算成每年平均的等值金额的计算公式为:
式中,CBA为按年金现值系数折算成每年平均的等值金额,PB和EB分别为规划中的储能单元额定功率与额定容量,UBP和UBE分别为储能单元单位功率装机成本和单位容量装机成本,MB为储能单元单位年运行维护成本,kBDE为电池年寿命损耗率,r为年金现值系数;
5)所述系统初投资指标
系统初投资的计算公式为:
式中,CO为系统初投资,n为设备种类数,Ii为第i种设备的单位投资,Vi为第i种设备容量;
6)所述年度化成本指标
年度化成本计算公式为:
式中,Ca为年度化成本,Sv为经济寿命期后的残值系数,PWF(i,n)为折现系数;
PWF(i,n)的计算公式为:
PWF(i,n)=(1+i)-n
Co为系统初始投资,Ft为第t年耗费的运维成本及税金,PIVF(i,t)为第i个设备第t年的运行功率,CRF(i,n)为资金回收系数;
CRF(i,n)的计算公式为:
7)所述平准化能源成本指标
平准化能源成本的计算公式为:
式中,LCOE为平准化能源成本,n为系统的运行寿命,CAPEXt为初始投资成本的年度价值,OPEXt为运营维护成本的年度价值,TAXt为应缴年度税,i为折现率,C为装机容量,H为利用小时数,on为自用电率;
8)所述净现值指标
净现值的计算公式为:
式中,NPV为净现值,CI为每年的现金流入,CO为每年的现金流出,i为折现率,t为年数;
9)所述内部收益率指标
内部收益率的计算公式为:
式中,CI为每年的现金流入,CO为每年的现金支出,t为年数,IRR为内部收益率;
10)所述动态投资回收期指标
动态投资回收期的计算公式为:
式中,T为动态投资回收期,CI为每年的现金流入,CO为每年的现金支出,t为年数,ic为基准收益率;
11)所述电池容量成本指标
电池容量成本的计算公式为:
CE=cE·Es
式中,CE为电池容量成本,cE为单位容量配置成本,Es为储能容量;
12)所述电池功率成本指标
电池功率成本的计算公式为:
Cp=cp·Pmax
式中,Cp为电池功率成本,cp为电池单位功率成本,Pmax表示储能的额定功率;
13)所述运维成本指标
运维成本的计算公式为:
CM=cM·Es
式中,CM为储能的年运维成本,cM为储能单位容量年运维成本,Es为储能容量;
14)所述储能峰谷套利收益指标
储能峰谷套利收益的计算公式为:
式中,R为储能峰谷套利收益,ρt为分时电价,b(t)为储能站功率,△t为时间间隔;
15)所述新能源机组发电增加收益指标
新能源机组发电增加的收益计算公式为:
式中,Rnew为新能源机组发电增加的收益,Enew表示新能源机组增加的发电量,ci表示i时段内的新能源上网电价;
16)所述期末回收收益指标
期末可回收收益的计算公式为:
式中,Rrecycle表示期末回收收益,ρj表示储能可回收成本j的含量,pj表示储能可回收成本的价格,γ表示储能报废处理所需的生产性成本。
进一步地,所述技术效益指标的各指标量化如下:
1)所述设备利用率指标
设备利用率的计算公式为:
式中,A1为系统的设备利用率,Tn为系统内的第n台储能设备在单位时间内的实际工作时长,T0为单位计划工作时长,N为设备总数;
2)所述减小峰谷差指标
系统的峰谷差计算公式为:
式中,A2为系统的峰谷差指标,Pt,max、Pt,min表示一天或者一年内系统负荷需求的最大功率和最小功率;
3)所述供电可靠率指标
供电可靠率的计算公式为:
式中,RS为系统的供电可靠率,T表示统计期间总小时数,Tt表示储能对用户供电平均停电时间;
4)所述综合电压合格率指标
电压合格率的计算公式为:
式中,Vi为监测点电压合格率,tup为电压超上限时间,tlow为电压超下限时间,t为总运行统计时间;
5)所述负荷控制能力指标
负荷控制能力(%)为可控制负荷(MW)与全社会最大负荷(MW)比值的百分数;
6)所述功率波动指标
负荷中心地区供电线路有功潮流的计算公式为:
式中,Pt为负荷中心地区t时刻供电线路有功潮流,Pt load为t时刻负荷中心地区电力需求,Pt s为t时刻第s个电源出力,r为负荷中心地区电源总数;为t时刻储能放电标记码,放电时取1,其他时间段取0;/>为t时刻储能供电标记码,充电时取1,其他时间段取0;为t时刻储能放电功率,/>为t时刻储能充电功率,/>为t时刻的系统网损;
功率波动方差的计算公式为:
式中,f为功率波动方差,T为年运行时间,Pavg为在时长T内Pt的期望值;
7)所述配电网负载率水平指标
配电网负载率水平的计算公式为:
式中,ηa为系统的配电网负载率水平,Sa为配电网平均负载容量,S0为配电网额定负载容量;
8)所述系统平均停电时间指标
系统平均停电持续时间的计算公式为:
式中,α为系统停电平均持续时间。
进一步地,所述储能峰谷套利收益指标和所述辅助调峰指标反映储能的盈利模式,所述盈利模式还包括储能参与需求响应指标。
进一步地,所述延缓电网建设指标中,延缓配电线路改造收益的计算公式为:
式中,F2为延缓配电线路改造的收益,Cinv为配电线路升级改造成本,δr为通货膨胀率,δd为贴现率。
进一步地,所述减少变压器备用容量指标中的所述容载比由4种系数关系决定,计算公式为:
式中,K1表示分散系数,K2表示功率系数,K3表示主变压器运行率,K4表示发展储备系数。
进一步地,所述分散系数K1取决于同一电压等级中所有变压器供应的最大负荷值的和,以及电网总负荷最高值。
进一步地,所述指标体系的各指标在储能效益评估中可以设置不同的指标权重。
进一步地,所述指标体系的使用包括以下步骤:一、明确需求,进行单一层面评价或者多个层面评价;二、根据需求选取关键指标;三、计算各个指标的数值;四、设置指标权重;五、获得评价结果。
本发明至少具有如下有益技术效果:
1、本发明提供的储能综合效益评估指标体系,充分整合了储能在各个方面的效益指标,能够较为全面地反映储能在各个方面的效益;并且将各个指标进行量化,能够通过不同的评估方法对效益进行评估。
2、本发明提供的储能综合效益评估指标体系,在储能效益评估中,储能投资方以及从事电力系统规划调度运行的工作人员可根据自己的需求设置不同的指标权重,对效益进行多样性评价。
以下对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明,以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
具体实施方式
以下介绍本发明的多个优选实施例,使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现,本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。
本发明的储能综合效益评估指标体系的较佳实施例中,指标体系包括社会环境效益指标、经济效益指标、技术效益指标;社会环境效益指标包括延缓电网建设指标、提升供电可靠性指标、减少变压器备用容量指标、辅助调峰指标、分布式能源利用率指标、可再生能源消纳能力指标、低碳效益指标和降低网损指标;经济效益指标包括单位投资增供负荷指标、单位投资增售电量指标、单位投资降损电量指标、储能投资等年值指标、系统初投资指标、年度化成本指标、平均化能源成本指标、净现值指标、内部收益率指标、动态投资回收期指标、电池容量成本指标、电池功率成本指标、运维成本指标、储能峰谷套利收益指标、新能源机组发电增加收益指标、期末回收收益指标;技术效益指标包括设备利用率指标、减小峰谷差指标、供电可考虑指标、综合电压合格率指标、负荷控制能力指标、功率波动指标、配电网负载率水平指标、系统平均停电时间指标。
以下为各指标的量化计算方法。
1、社会环境效益指标
1)延缓电网建设指标
储能发挥了削峰填谷的功能,可以延缓尖峰负荷增长而需要进行配电线路的升级、常规机组新建等改造时间。延缓线路改造年数计算公式为:
式中,△n为延缓线路改造的年数,α为负荷削峰率,λ为负荷年增长率;
由此可得到延缓配电线路升级改造的收益为:
式中,F2为延缓配电线路改造的收益,Cinv为配电线路升级改造成本,δr为通货膨胀率,δd为贴现率。
2)提升供电可靠性指标
利用储能放电减少负荷削减,获得供电可靠性提升收益,此收益可依据年缺供电量的减少量和用户单位停电损失衡量,计算公式为:
式中,Rrel为提升供电可靠性收益,Nanu为年总天数,Nd为设备总数量,pd(n)为第n天设备d故障时实际对系统产生影响的概率,fd为第d个设备的故障概率,△Srel(n,d)为第n天第d个设备故障时用于恢复失电负荷的储能容量,closs为用户停电损失。
3)减少变压器备用容量指标
容载比是电网规划中反映地区负荷与变电容量合理性的指标,计算时一般选择按电压等级分层计算,计算公式为:
式中,RS为平均容载比,Pmax为该电压等级最大负荷日最大负荷,∑Sei为该电压等级年最大负荷日投入运行的变电站的总容量。
根据城网规划设计导则中的定义,主要由4种系数关系决定,在理论中可采用以下公式估算:
式中,K1表示分散系数,K2表示功率系数,K3表示主变压器运行率,K4表示发展储备系数。
容载比的选择主要依据年负荷平均增长率,选定在1.8-2.2之间,这就导致系统正常运行情况下,大部分的火电机组处于低效率运行状态。随着社会负荷的不断增长,需要不断增加新的变电站或对旧变电站进行扩容改建。
分散系数K1主要取决于同一电压等级中所有变压器供应的最大负荷值的和,以及网总负荷最高值。通过规划储能容量的配置,可以利用储能电力时空转移的特性降低电网总负荷的最高峰值,从而减小分散系数。同时储能还能承担部分系统负荷容量,降低电网内可再生能源和负荷的波动性,因此发展储备系数K4也可以相应有所减小。
4)辅助调峰指标
储能参与辅助服务市场所获收益与市场调峰需求、储能参与调峰的出清电量和出清价格有关,依据储能实际参与辅助服务的贡献计算辅助服务市场收益如下:
式中,Raux为参与辅助服务市场收益,Nanu为年总天数,Nt为一天的时段数,P3ES(n,t)为第n天t时储能参与辅助服务市场的放电功率,△t为时间间隔,raux为单位功率调峰价格,Rch(n)为第n天参与服务市场所需的放电成本。
Rch(n)的计算公式为:
Rch(n)=(△naux·Eespm(n)+△Eaux(n,tover-1))·BV/η
式中,△naux为辅助服务放电次数标记,△Eaux(n,t)为储能在第n天t时参与辅助服务的累计放电量,BV为购电谷时电价,η为充放电效率,Eespm(n)为第n天可参与能量市场的储能容量,tover为放电终止时间。
5)分布式能源利用率指标
分布式能源利用率也称分布式能源渗透率,主要用来表示在电网系统中,能够提供电能的分布式能源装机容量占区域年最大负荷的比例,计算公式为:
式中,M4为分布式能源利用率,Pclear为区域内分布式能源装机总容量,Pload-max为区域年最大负荷。
在考虑社会环境效益的基础上,分布式能源装机容量具体包括风电、光电、核电、生物质能等多种非煤电机组的能源装机容量。
6)可再生能源消纳能力指标
可再生能源消纳能力是指在一定时间内可再生能源发电量占负荷总用电量的百分比。储能技术能够削峰填谷平滑负荷曲线,由此提高可再生能源的消纳能力,减少弃风弃光问题。具体计算公式为:
式中,β为可再生能源消纳能力指标,ER为可再生能源机组实际发电量(MWh),EL为负荷总用电量(MWh)。
7)低碳效益指标
储能可提高电网调峰能力,调峰能力强,就可以更好接纳风力发电和光伏发电等随机性较强的新能源发电,从而减少火电机组供电量,提升电网的节能减排价值,替代部分常规机组发电的新能源上网电量与电网低碳效益关系为:
式中,为碳排放因子,国内燃煤机组的碳排放因子为0.41416kg/kWh;/>为系统总的二氧化碳排放量,T为仿真时间长度,P1 t为t时段系统总用电负荷,/>为t时段新能源上网电量。
8)降低网损指标
储能电站在用电负荷低谷时段充电,此时对电网来说储能充当负荷的角色,会导致系统中的负荷增加,从而增加线路网损。储能充当电源角色进行放电时,负荷高峰时段的负荷降低,从而导致线路中的电流减少,从而降低电网网损。降低电网网损的计算公式为:
式中,Rnet表示储能在降低网损方面产生的单位容量收益(年),R表示上一次变电站至储能电站安装点的等效电阻,U表示储能电站接入点的电压,Plood,i表示i时段内的负荷水平,△Pi表示储能在i时段内放电量与充电量之间的差值,pi为第i时段的电价,Pi为储能系统在第i时段内的功率。
2、经济效益指标
1)单位投资增供负荷指标
单位投资增供负荷指期末年供电最大负荷与期初年供电最大负荷之差与统计期内电网投资的比值,单位投资增供负荷指标(kW/万元)的计算方法为:期末年供电最大负荷与期初年供电最大负荷之差(kW)与统计期内电网投资(万元)的比值。
2)单位投资增售电量指标
单位投资增售电量指期末年供电量与期初年供电量之差与统计期内电网投资的比值,单位投资增售电量指标(kWh/万元)的计算方法为:期末年供电量与期初年供电量之差(kWh)与统计期内电网投资(万元)的比值。
3)单位投资降损电量指标
单位投资降损电量指统计期内节约线损电量与电网投资的比值,单位投资降损电量指标(kWh/万元)的计算方法为:统计期内节约线损电量(kWh)与电网投资(万元)比值的百分数。
4)储能投资等年值指标
等年值是按投资方案现金流量和效用期间平均计算的每年现金流量的现值,按年金现值系数统一折算成每年平均的等值金额,计算公式为:
式中,CBA为按年金现值系数折算成每年平均的等值金额,PB和EB分别为规划中的储能单元额定功率与额定容量,UBP和UBE分别为储能单元单位功率装机成本和单位容量装机成本,MB为储能单元单位年运行维护成本,kBDE为电池年寿命损耗率,r为年金现值系数。
5)系统初投资指标
系统初投资一定程度上决定了系统建设的难度和经济效益,系统初投资为各个设备的总投资费用,计算公式为:
式中,CO为系统初投资,n为设备种类数,Ii为第i种设备的单位投资,Vi为第i种设备容量。
6)年度化成本指标
在经济学分析中,年度化成本是将非能量费用年度化,计算公式为:
式中,Ca为年度化成本,Sv为经济寿命期后的残值系数,PWF(i,n)为折现系数。PWF(i,n)的计算公式为:
PWF(i,n)=(1+i)-n
Co为系统初始投资,Ft为第t年耗费的运维成本及税金,PIVF(i,t)为第i个设备第t年的运行功率,CRF(i,n)为资金回收系数。
CRF(i,n)的计算公式为:
7)平准化能源成本指标
平准化能源成本衡量系统寿命期间能源成本单位(包括电冷热)的净现值,计算公式为:
式中,LCOE为平准化能源成本,n为系统的运行寿命,CAPEXt为初始投资成本的年度价值,OPEXt为运营维护成本的年度价值,TAXt为应缴年度税,i为折现率,C为装机容量,H为利用小时数,on为自用电率。
8)净现值指标
净现值指未来资金流入现值与未来资金流出现值的差额,计算公式为:
式中,NPV为净现值,CI为每年的现金流入,CO为每年的现金流出,i为折现率,t为年数。
9)内部收益率指标
内部收益率指资金流入现值总额与资金流出现值总额相等、净现值等于零时的折现率,该指标越大越好,计算公式为:
式中,CI为每年的现金流入,CO为每年的现金支出,t为年数,IRR为内部收益率。
10)动态投资回收期指标
动态投资回收期指使积累经济利益等于初始投资成本所需的时间,计算公式为:
式中,T为动态投资回收期,CI为每年的现金流入,CO为每年的现金支出,t为年数,ic为基准收益率,是投资者从动态角度确定的投资项目的最低可接受回报水平。
11)电池容量成本指标
电池容量成本指储能为适应电力系统的负荷及新能源机组出力所配置容量的成本,计算公式为:
CE=cE·Es
式中,CE为电池容量成本,cE为单位容量配置成本,Es为储能容量。
12)电池功率成本指标
功率成本指储能中除电池系统外充放电转换设备、能量管理系统及其他监控设施的成本,计算公式为:
Cp=cp·Pmax
式中,Cp为电池功率成本,cp为电池单位功率成本,Pmax表示储能的额定功率。
13)运维成本指标
储能的运维成本与容量大小有很大的关联,不同容量的储能运维成本之间存在显著差异,运维成本的计算公式为:
CM=cM·Es
式中,CM为储能的年运维成本,cM为储能单位容量年运维成本,Es为储能容量。
14)储能峰谷套利收益指标
储能的盈利模式主要包括三种:储能参与峰谷套利、储能参与辅助调峰和储能参与需求响应。比较三种盈利模式的收益结果可以发现,储能参与峰谷套利时的收益是最低的,可以对储能的经济性进行保守评估。在评估综合效益时,把储能参与峰谷套利作为一个指标进行分析,其计算公式为:
式中,R为储能峰谷套利收益,ρt为分时电价,b(t)为储能站功率,△t为时间间隔。
15)新能源机组发电增加收益指标
配置储能后能够平滑新能源机组的出力,增加新能源机组的发电量,新能源机组发电增加的收益计算公式为:
式中,Rnew为新能源机组发电增加的收益,Enew表示新能源机组增加的发电量,ci表示i时段内的新能源上网电价。
16)期末回收收益指标
储能系统运行寿命结束后,系统内部的不同组分如电极、金属材料、碳材料等均具有可回收价值,计算公式为:
式中,Rrecycle表示期末回收收益,ρj表示储能可回收成本j的含量,pj表示储能可回收成本的价格,γ表示储能报废处理所需的生产性成本。
3、技术效益指标
1)设备利用率指标
设备利用率是能够反映储能设备有效工作状态和生产效率的指标,该指标是储能参与项目技术效益的基础参考,具体的计算公式为:
式中,A1为系统的设备利用率,Tn为系统内的第n台储能设备在单位时间内的实际工作时长,T0为单位计划工作时长,N为设备总数。
2)减小峰谷差指标
储能参与电力系统最重要的功能之一,就是利用能够将能量时空转移的特性,进行削峰填谷,因此储能配置前后的峰谷差对比,是体现储能平滑负荷特性曲线重要技术指标之一,具体的计算公式为:
式中,A2为系统的峰谷差指标,Pt,max、Pt,min表示一天或者一年内系统负荷需求的最大功率和最小功率。
3)供电可靠率指标
供电可靠率指标表示在统计期间内,储能对用户有效供电时间总小时数与统计期间小时数的比值,能够反映储能系统的可靠性,具体计算公式为:
式中,RS为系统的供电可靠率,T表示统计期间总小时数,Tt表示储能对用户供电平均停电时间。
4)综合电压合格率指标
由于分布式可再生能源接入电网会引起电流过载问题和电压越限问题,影响系统对用户供电质量,因此引入综合电压合格率指标。该指标表示实际运行电压偏差在限值范围内的累计运行时间与对应总运行统计时间的百分比,能够反映储能对系统网络节点电压波动改善程度。计算公式为:
式中,Vi为监测点电压合格率,tup为电压超上限时间,tlow为电压超下限时间,t为总运行统计时间。
5)负荷控制能力指标
负荷控制能力(%)为可控制负荷(MW)与全社会最大负荷(MW)比值的百分数。可控制负荷这里可以包含储能+电动汽车+用户侧需求响应等。
6)功率波动指标
结合系统调节需求,优化有功功率波动体现了储能对保证系统安全可靠运行、缓解网络阻塞问题的作用。负荷中心地区t时刻供电线路有功潮流Pt计算公式为:
式中,Pt load为t时刻负荷中心地区电力需求,Pt s为t时刻第s个电源出力,r为负荷中心地区电源总数;为t时刻储能放电标记码,放电时取1,其他时间段取0;/>为t时刻储能供电标记码,充电时取1,其他时间段取0;/>为t时刻储能放电功率,/>为t时刻储能充电功率,/>为t时刻的系统网损。
功率波动方差用来衡量有功功率与其期望值之间的偏离程度,具体公式为:
式中,f为功率波动方差,T为年运行时间,Pavg为在时长T内Pt的期望值。
7)配电网负载率水平指标
配电网是连接供电系统和终端用户之间的桥梁,在维持系统电压稳定、功率平衡以及实现多能流的传输和分配等方面发挥着重要作用。配电网负载率水平是决定配电系统利用水平的一项重要指标,包含了配电变压器和线路两个方面。负载率水平是指平均负载容量和额定负载容量之比,既反映了配电系统承受最大负荷运行的能力,又能够体现配电网设备是否得到最大利用,计算公式为:
式中,ηa为系统的配电网负载率水平,Sa为配电网平均负载容量,S0为配电网额定负载容量。
8)系统平均停电时间指标
系统平均停电持续时间是评估配电网运行和供电可靠性的重要指标,计算公式为:
式中,α为系统停电平均持续时间。
本发明的储能综合效益评估体系用于储能的效益评估时,既可以评估储能在单一方面的效益,也可以评估储能的综合效益。在评估前首先需要明确评估储能在哪方面的效益,即单一方面的效益(如经济效益、环境效益、技术效益等),还是综合效益。如果需要评估储能的单一效益,则只需要使用指标体系中对应的部分,进而计算各个指标的值,设置相应的权重,获得评估结果。如果需要评估储能的综合效益,则需要用到整个指标体系,计算各个指标的值并设置各个指标的权重,以获得相应的评估结果。在对储能项目的评估过程中,不一定能够获得全部指标来计算所需的参数,此时需要对各个参数做一些合理的假设。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解,本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此,凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案,皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (6)
1.储能综合效益评估方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:一、明确需求,进行单一层面评价或者多个层面评价;二、根据需求选取关键指标;三、计算各个指标的数值;四、设置指标权重;五、获得评价结果;
所述指标包括社会环境效益指标、经济效益指标、技术效益指标;
所述社会环境效益指标包括延缓电网建设指标、提升供电可靠性指标、减少变压器备用容量指标、辅助调峰指标、分布式能源利用率指标、可再生能源消纳能力指标、低碳效益指标、降低网损指标;
所述经济效益指标包括单位投资增供负荷指标、单位投资增售电量指标、单位投资降损电量指标、储能投资等年值指标、系统初投资指标、年度化成本指标、平准化能源成本指标、净现值指标、内部收益率指标、动态投资回收期指标、电池容量成本指标、电池功率成本指标、运维成本指标、储能峰谷套利收益指标、新能源机组发电增加收益指标、期末回收收益指标;
所述技术效益指标包括设备利用率指标、减小峰谷差指标、供电可靠率指标、综合电压合格率指标、负荷控制能力指标、功率波动指标、配电网负载率水平指标、系统平均停电时间指标;
所述社会环境效益指标的各指标量化如下:
1)所述延缓电网建设指标
延缓线路改造年数的计算公式为:
式中,Δn为延缓线路改造的年数,α为负荷削峰率,λ为负荷年增长率;
2)所述提升供电可靠性指标
提升供电可靠性所获收益的计算公式为:
式中,Rrel为提升供电可靠性收益,Nanu为年总天数,Nd为设备总数量,pd(n)为第n天设备d故障时实际对系统产生影响的概率,fd为第d个设备的故障概率,ΔSrel(n,d)为第n天第d个设备故障时用于恢复失电负荷的储能容量,closs为用户停电损失;
3)所述减少变压器备用容量指标
容载比是反应地区负荷与变电容量合理性的指标,计算公式为:
式中,RS为平均容载比,Pmax为该电压等级最大负荷日最大负荷,∑Sei为该电压等级年最大负荷日投入运行的变电站的总容量;
4)所述辅助调峰指标
储能参与辅助服务市场收益的计算公式为:
式中,Raux为参与辅助服务市场收益,Nanu为年总天数,Nt为一天的时段数,P3ES(n,t)为第n天t时储能参与辅助服务市场的放电功率,Δt为时间间隔,raux为单位功率调峰价格,Rch(n)为第n天参与服务市场所需的放电成本;
Rch(n)的计算公式为:
Rch(n)=(Δnaux·Eespm(n)+ΔEaux(n,tover-1))·BV/η
式中,Δnaux为辅助服务放电次数标记,ΔEaux(n,t)为储能在第n天t时参与辅助服务的累计放电量,BV为购电谷时电价,η为充放电效率,Eespm(n)为第n天可参与能量市场的储能容量,tover为放电终止时间;
5)所述分布式能源利用率指标
分布式能源利用率的计算公式为:
式中,M4为分布式能源利用率,Pclear为区域内分布式能源装机总容量,Pload-max为区域年最大负荷;
6)所述可再生能源消纳能力指标
可再生能源消纳能力的计算公式为:
式中,β为可再生能源消纳能力指标,ER为可再生能源机组实际发电量,EL为负荷总用电量;
7)所述低碳效益指标
替代部分常规机组发电的新能源上网电量与电网碳效益的计算公式为:
式中,为碳排放因子,/>为系统总的二氧化碳排放量,T为仿真时间长度,P1 t为t时段系统总用电负荷,/>为t时段新能源上网电量;
8)所述降低网损指标
降低网损产生的单位容量收益计算公式为:
式中,Rnet为储能在降低网损方面产生的单位容量收益,R表示上一次变电站至储能电站安装点的等效电阻,U表示储能电站接入点的电压,Plood,i表示i时段内的负荷水平,ΔPi表示储能在i时段内放电量与充电量之间的差值,pi为第i时段的电价,Pi为储能系统在第i时段内的功率;
所述经济效益指标的各指标量化如下:
1)所述单位投资增供负荷指标
单位投资增供负荷为期末年供电最大负荷与期初年供电最大负荷之差与统计期内电网投资的比值;
2)所述单位投资增售电量指标
单位投资增售电量为期末年供电量与期初年供电量之差与统计期内电网投资的比值;
3)所述单位投资降损电量指标
单位投资降损电量为统计期内节约线损电量与电网投资比值的百分数;
4)所述储能投资等年值指标
储能投资按年金现值系数折算成每年平均的等值金额的计算公式为:
式中,CBA为按年金现值系数折算成每年平均的等值金额,PB和EB分别为规划中的储能单元额定功率与额定容量,UBP和UBE分别为储能单元单位功率装机成本和单位容量装机成本,MB为储能单元单位年运行维护成本,kBDE为电池年寿命损耗率,r为年金现值系数;
5)所述系统初投资指标
系统初投资的计算公式为:
式中,CO为系统初投资,n为设备种类数,Ii为第i种设备的单位投资,Vi为第i种设备容量;
6)所述年度化成本指标
年度化成本计算公式为:
式中,Ca为年度化成本,Sv为经济寿命期后的残值系数,PWF(i,n)为折现系数;
PWF(i,n)的计算公式为:
PWF(i,n)=(1+i)-n
Co为系统初始投资,Ft为第t年耗费的运维成本及税金,PIVF(i,t)为第i个设备第t年的运行功率,CRF(i,n)为资金回收系数;
CRF(i,n)的计算公式为:
7)所述平准化能源成本指标
平准化能源成本的计算公式为:
式中,LCOE为平准化能源成本,n为系统的运行寿命,CAPEXt为初始投资成本的年度价值,OPEXt为运营维护成本的年度价值,TAXt为应缴年度税,i为折现率,C为装机容量,H为利用小时数,on为自用电率;
8)所述净现值指标
净现值的计算公式为:
式中,NPV为净现值,CI为每年的现金流入,CO为每年的现金流出,i为折现率,t为年数;
9)所述内部收益率指标
内部收益率的计算公式为:
式中,CI为每年的现金流入,CO为每年的现金支出,t为年数,IRR为内部收益率;
10)所述动态投资回收期指标
动态投资回收期的计算公式为:
式中,T为动态投资回收期,CI为每年的现金流入,CO为每年的现金支出,t为年数,ic为基准收益率;
11)所述电池容量成本指标
电池容量成本的计算公式为:
CE=cE·Es
式中,CE为电池容量成本,cE为单位容量配置成本,Es为储能容量;
12)所述电池功率成本指标
电池功率成本的计算公式为:
Cp=cp·Pmax
式中,Cp为电池功率成本,cp为电池单位功率成本,Pmax表示储能的额定功率;
13)所述运维成本指标
运维成本的计算公式为:
CM=cM·Es
式中,CM为储能的年运维成本,cM为储能单位容量年运维成本,Es为储能容量;
14)所述储能峰谷套利收益指标
储能峰谷套利收益的计算公式为:
式中,R为储能峰谷套利收益,ρt为分时电价,b(t)为储能站功率,Δt为时间间隔;
15)所述新能源机组发电增加收益指标
新能源机组发电增加的收益计算公式为:
式中,Rnew为新能源机组发电增加的收益,Enew表示新能源机组增加的发电量,ci表示i时段内的新能源上网电价;
16)所述期末回收收益指标
期末可回收收益的计算公式为:
式中,Rrecycle表示期末回收收益,ρj表示储能可回收成本j的含量,pj表示储能可回收成本的价格,γ表示储能报废处理所需的生产性成本;
所述技术效益指标的各指标量化如下:
1)所述设备利用率指标
设备利用率的计算公式为:
式中,A1为系统的设备利用率,Tn为系统内的第n台储能设备在单位时间内的实际工作时长,T0为单位计划工作时长,N为设备总数;
2)所述减小峰谷差指标
系统的峰谷差计算公式为:
式中,A2为系统的峰谷差指标,Pt,max、Pt,min表示一天或者一年内系统负荷需求的最大功率和最小功率;
3)所述供电可靠率指标
供电可靠率的计算公式为:
式中,RS为系统的供电可靠率,T表示统计期间总小时数,Tt表示储能对用户供电平均停电时间;
4)所述综合电压合格率指标
电压合格率的计算公式为:
式中,Vi为监测点电压合格率,tup为电压超上限时间,tlow为电压超下限时间,t为总运行统计时间;
5)所述负荷控制能力指标
负荷控制能力(%)为可控制负荷(MW)与全社会最大负荷(MW)比值的百分数;
6)所述功率波动指标
负荷中心地区供电线路有功潮流的计算公式为:
式中,Pt为负荷中心地区t时刻供电线路有功潮流,Pt load为t时刻负荷中心地区电力需求,Pt s为t时刻第s个电源出力,r为负荷中心地区电源总数;为t时刻储能放电标记码,放电时取1,其他时间段取0;/>为t时刻储能供电标记码,充电时取1,其他时间段取0;/>为t时刻储能放电功率,/>为t时刻储能充电功率,/>为t时刻的系统网损;
功率波动方差的计算公式为:
式中,f为功率波动方差,T为年运行时间,Pavg为在时长T内Pt的期望值;
7)所述配电网负载率水平指标
配电网负载率水平的计算公式为:
式中,ηa为系统的配电网负载率水平,Sa为配电网平均负载容量,S0为配电网额定负载容量;
8)所述系统平均停电时间指标
系统平均停电持续时间的计算公式为:
式中,α为系统停电平均持续时间。
2.如权利要求1所述的储能综合效益评估方法,其特征在于,所述储能峰谷套利收益指标和所述辅助调峰指标反映储能的盈利模式,所述盈利模式还包括储能参与需求响应指标。
3.如权利要求1所述的储能综合效益评估方法,其特征在于,所述延缓电网建设指标中,延缓配电线路改造收益的计算公式为:
式中,F2为延缓配电线路改造的收益,Cinv为配电线路升级改造成本,δr为通货膨胀率,δd为贴现率。
4.如权利要求1所述的储能综合效益评估方法,其特征在于,所述减少变压器备用容量指标中的所述容载比由4种系数关系决定,计算公式为:
式中,K1表示分散系数,K2表示功率系数,K3表示主变压器运行率,K4表示发展储备系数。
5.如权利要求4所述的储能综合效益评估方法,其特征在于,所述分散系数K1取决于同一电压等级中所有变压器供应的最大负荷值的和,以及电网总负荷最高值。
6.如权利要求1所述的储能综合效益评估方法,其特征在于,所述各个指标在储能效益评估中设置不同的指标权重。
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CN117057626A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-11-14 | 深圳橙电新能源科技有限公司 | 基于大数据的光储充能收益转化分析方法 |
CN117291756B (zh) * | 2023-11-09 | 2024-02-27 | 深圳海辰储能科技有限公司 | 一种储能设备配置调整方法、装置和存储介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20060085736A (ko) * | 2005-01-25 | 2006-07-28 | 한국전기연구원 | 비용 효과 분석을 위한 웹 기반 전력 수요관리 평가 시스템 |
CN104700323A (zh) * | 2015-03-27 | 2015-06-10 | 国网上海市电力公司 | 考虑不同主体经济效益指标的储能电站综合评估方法 |
CN106845838A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-06-13 | 沈阳工业大学 | 考虑全寿命周期成本的风电场储能系统经济效益评估方法 |
CN107274052A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-10-20 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 含分布式能源的配电网运营经济性评估方法和系统 |
CN109359837A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-02-19 | 国网四川省电力公司经济技术研究院 | 一种主动配电网技术经济效益评估与投资决策方法 |
JP2019212514A (ja) * | 2018-06-06 | 2019-12-12 | 三菱重工業株式会社 | 蓄電システムの運用評価方法及び蓄電システムの運用評価装置 |
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20060085736A (ko) * | 2005-01-25 | 2006-07-28 | 한국전기연구원 | 비용 효과 분석을 위한 웹 기반 전력 수요관리 평가 시스템 |
CN104700323A (zh) * | 2015-03-27 | 2015-06-10 | 国网上海市电力公司 | 考虑不同主体经济效益指标的储能电站综合评估方法 |
CN106845838A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-06-13 | 沈阳工业大学 | 考虑全寿命周期成本的风电场储能系统经济效益评估方法 |
CN107274052A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-10-20 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 含分布式能源的配电网运营经济性评估方法和系统 |
JP2019212514A (ja) * | 2018-06-06 | 2019-12-12 | 三菱重工業株式会社 | 蓄電システムの運用評価方法及び蓄電システムの運用評価装置 |
CN109359837A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-02-19 | 国网四川省电力公司经济技术研究院 | 一种主动配电网技术经济效益评估与投资决策方法 |
CN110909925A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-03-24 | 国网湖南省电力有限公司 | 智能电网综合效益评价方法 |
Non-Patent Citations (2)
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---|
基于上海中心城区可靠性电网规划投资的效益评价;张坤等;《低碳世界》;第253-254页 * |
智能配电网综合效益指标评估体系研究;牛毅;刘继春;王冬;;分布式能源(02);第253-254页 * |
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