楊菠,邵如平,張佑鵬
(南京工業(yè)大學(xué),江蘇南京211816)
孤網(wǎng)運行下新能源配比與儲能配置研究
楊菠,邵如平,張佑鵬
(南京工業(yè)大學(xué),江蘇南京211816)
結(jié)合某風(fēng)光水互補微網(wǎng),討論了孤網(wǎng)運行時,不同新能源發(fā)電比例對儲能容量配置的影響。介紹了儲能配置優(yōu)化方法,建立了數(shù)學(xué)模型。通過優(yōu)化仿真實例,分析了不同新能源發(fā)電比下使得儲能配置容量最小的光電、風(fēng)電、小水電配置情況,驗證了優(yōu)化方法的可行性。
新能源發(fā)電;孤網(wǎng)運行;儲能配置
隨著化石能源的衰竭,新能源發(fā)電(如光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、小水電等)的利用漸漸得到人們的重視[1]。然而對于光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電與小水電,其發(fā)電方式受地區(qū)天氣狀況、季節(jié)因素影響,存在較強的間歇性、隨機性,因此需要配置一定的儲能來平抑這些新能源所帶來的波動[2]。
根據(jù)一項歐洲風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)儲能配置的研究報告,每年大約有12%~15%的能量消耗在能量的存儲與釋放過程中。就歐洲當(dāng)?shù)厍闆r而言,風(fēng)力發(fā)電的發(fā)電量占到60%而光伏發(fā)電量占40%。這樣的混合發(fā)電比例不僅能夠很好地抵御季節(jié)性的依賴,同時也可以削弱對負荷的負面影響。如果將風(fēng)光發(fā)電比改為100%的風(fēng)力發(fā)電或者100%的光伏發(fā)電,則不僅輸變電設(shè)備的利用率較低,而且所需配置儲能的數(shù)值也會大大的增加[3-4]。因此,研究新能源發(fā)電配比對儲能配置的影響具有重要意義。
某示范工程由光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電和小水電三個部分組成互補微網(wǎng),選取該地區(qū)3年風(fēng)、光、水以及負荷平均值作為典型年的數(shù)值進行分析。在典型年中風(fēng)、光、水及負荷曲線如圖1所示。
圖1 典型年中風(fēng)、光、水及負荷變化
由于本文所討論的內(nèi)容是在孤網(wǎng)運行之下,新能源配比對儲能容量配置影響的問題。因此,為了簡化分析,典型年之中的風(fēng)、光、水及負荷的數(shù)據(jù)均除以了其年平均值,以此進行標(biāo)幺,從而使得風(fēng)、光、水與負荷的平均值均為1[5]。
設(shè)風(fēng)、光、水每小時的輸出功率及負荷所消耗的功率分別為W(t)、S(t)、H(t)和L(t),則每小時的功率失配可以表示為:
此表達式也直接決定了所需要的存儲容量。式中:g表示的是新能源發(fā)電比例,g-1代表的是新能源相較負荷平均多發(fā)電量。a、b、1-a-b分別對應(yīng)于光伏、水電與風(fēng)電的份額。
圖2所示為一年中,當(dāng)新能源相對負荷比g=1.2時該地區(qū)的失配情況。圖2中藍色部分所表示的是新能源發(fā)電量大于負荷時多發(fā)出的功率,紅色部分所表示的是尚不能供給負荷的欠發(fā)功率。由于g=1.2,因此全年中多發(fā)出功率的總額將表現(xiàn)出大于全年欠發(fā)電量的總和,即在圖2中表示為:藍色區(qū)域的面積大于紅色區(qū)域的面積。每日風(fēng)光水與負荷的失配情況與季節(jié)呈現(xiàn)很強的相關(guān)性,當(dāng)某一階段中風(fēng)、光、水等資源較為充沛時,將會有多余電量剩余。
圖2 每日新能源與負荷的失配情況
當(dāng)功率失配為正值時,表示多發(fā)的電量能夠被儲能裝置所存儲,其存儲的效率為hin。當(dāng)功率失配為負值時,欠發(fā)電量能夠通過儲能裝置釋放出來,其釋放電能的效率為hout[6]。這里將儲能裝置存儲與釋放能量的表達式記為:
式中:H_store(t)表示在沒有限制條件下儲能裝置所儲存的能量隨時間變化的情況。在風(fēng)光水和負荷情況確定以及新能源發(fā)電比、儲能裝置充放電效率因子確定的情況下,H_store(t)會相應(yīng)生成?;谝陨蠗l件,所選擇的最小化儲能配置容量可表示為:
如圖3所示,由于在所選定的典型年年初風(fēng)光水資源條件不是很充沛,所以儲能裝置在短暫的增加后就會減少。隨著時間的增加,風(fēng)光水資源逐漸增加,這也會使得儲能裝置在這段期間中能量持續(xù)增長。所需配置儲能容量的標(biāo)幺值為當(dāng)?shù)啬曦摵芍档?0.14%,這一數(shù)值是相當(dāng)大的。這是由于平均發(fā)電功率減去儲能的消耗仍大于負載。因此,所需配置儲能的數(shù)值將會隨著時間的增加而增加。在這種情況下,簡單的采用全部時間段上存儲容量的最大值減去最小值就會顯得沒有意義。因此,重新定義配置容量表達式為:
圖3 每日新能源與負荷的失配累計
當(dāng)配置容量以上述表達式來表示時,僅關(guān)注新能源多發(fā)電量下的儲能裝置對外放電時使儲能降低的情況,即使儲能裝置在對外放電時儲能不會出現(xiàn)負值。在t時刻沒有限制下的存儲容量等級是H_store(t)。對于t'≤t的時間段中,沒有限制下的存儲容量等級不會小于。這兩種儲能容量等級的差值反映了在任意t時刻需要對外釋放存儲的能量。在整個時間段上的最大值即為所需配置的能量容量EH。
根據(jù)表達式(4)中所需配置儲能容量的定義,在沒有限制的存儲容量等級的表達式能夠轉(zhuǎn)化為有限制條件下的存儲容量等級,其隨時間變化的情況可表示為:
按照這樣的定義,所限制的容量等級將不會超過存儲容量上限EH。如果對于在儲能裝置具有較大的儲能初始值0 如圖4所示,當(dāng)達到限制值EH=0.013 4后,儲能裝置將無法吸收多余的新能源所發(fā)出的能量,因此將會使得風(fēng)光水多發(fā)的電量被舍棄。而這一點也正是與沒有限制儲能容量最大值情況時的主要不同點。 圖4 滿足最大負荷缺額供應(yīng)時儲能變化關(guān)系 2.1 確定新能源發(fā)電比下儲能配置的優(yōu)化 利用上節(jié)所述優(yōu)化方法,假設(shè)該地區(qū)的新能源發(fā)電比g為1.3,則表示需配置的當(dāng)?shù)匦履茉窗l(fā)電量為負荷的1.3倍。不妨假設(shè)實際儲能的綜合充放電效率為0.36,且充放電效率相等則討論各種新能源配置比例對儲能配置的影響。 采用剖分網(wǎng)格的方法,直接繪制該種情況下所需配置儲能隨決策變量光伏配置比例、儲能配置比例變化的關(guān)系圖。仿真結(jié)果如圖5所示,其中a代表的是光伏配置比例,b代表的是小水電配置比例,則1-a-b為風(fēng)能的配置比例。 如圖5所示,圖5中的右上側(cè)深藍色區(qū)域表示的是各項比例之和大于1而不去考慮的區(qū)域??尚杏蛟谠搱D形的左下側(cè),所需配置的儲能容量大小隨著顏色逐漸加深而數(shù)值減小??梢酝ㄟ^觀察發(fā)現(xiàn),為使得所需配置儲能容量盡可能的減小,需要配置70%左右的小水電資源而所需光伏配置量較少,主要起到輔助的作用。 圖5 新能源配置比例與儲能配置關(guān)系 采用遺傳算法對各種新能源比例進行優(yōu)化,確定其最優(yōu)配置比例。編寫遺傳算法函數(shù),選擇種群個體數(shù)目為50,最大遺傳代數(shù)為50代,代溝為0.9,重組概率為0.7,變異概率采用變異函數(shù)默認概率。運行程序,可以得到種群經(jīng)過50代迭代后解的變化情況如圖6所示??蓮膱D6中發(fā)現(xiàn),從第一代開始所優(yōu)化的所需配置儲能容量的數(shù)值相對較小,為0.00675,隨著遺傳算法迭代代數(shù)的增加,在12代以后儲能容量的數(shù)值相對較為穩(wěn)定,此時最優(yōu)解為配置光伏發(fā)電占新能源發(fā)電比例的3.82%,小水電占新能源發(fā)電比例的74.63%,則風(fēng)電占新能源發(fā)電比例的21.55%。此時所需配置儲能容量就相對較小為0.0061。 圖6 經(jīng)過50代后配置儲能的變化情況 2.2 改變新能源發(fā)電比的儲能配置優(yōu)化 上一節(jié)中主要對于確定的新能源發(fā)電比進行優(yōu)化分析。同樣的,考慮儲能裝置在存儲和釋放電能的時候存在一定的功率損耗,其綜合充放電效率為0.36,則有現(xiàn)在則重點考慮改變新能源發(fā)電比來確定各種新能源配置與儲能容量配置關(guān)系。 (1)改變新能源發(fā)電比對各種新能源配置影響 圖7所示為改變新能源發(fā)電比g并采用遺傳算法確定各種情況下的最優(yōu)新能源比例。從圖7中可見,為了使得不同新能源發(fā)電比下儲能配置最小化,光伏發(fā)電在新能源中所占比例相對較小約在7%~10%,起到輔助的作用。小水電發(fā)電比例占新能源配置比例相對較高而風(fēng)電發(fā)電比例所占新能源配置比例略低于小水電發(fā)電比例。當(dāng)新能源發(fā)電比例相對較小時,小水電與風(fēng)電配置比例較為接近約為50%,之后隨著新能源發(fā)電比例增加,小水電配置比例略有增加,穩(wěn)定在70%左右,而風(fēng)電配置比例有所減少穩(wěn)定在25%左右。 圖7 不同新能源發(fā)電比所對應(yīng)的最優(yōu)新能源配置比例 (2)改變新能源發(fā)電比對儲能容量配置影響 圖8表示了不同新能源發(fā)電比所對應(yīng)的最優(yōu)儲能裝置容量配置比例情況。從圖8中觀察可以發(fā)現(xiàn),所需配置的儲能會隨著新能源發(fā)電比g的增加而減小。這是因為,增加新能源發(fā)電比,意味著需要配置更多的新能源發(fā)電設(shè)備。大幅增加新能源發(fā)電比的同時,雖然降低了儲能裝置容量的配置,但是也大大增加了新能源發(fā)電設(shè)備的投入。同時,由于儲能裝置容量配置較小,在大多數(shù)的孤網(wǎng)運行的情況下,新能源所發(fā)電能均被舍棄。綜上所述,適當(dāng)?shù)脑黾有履茉窗l(fā)電比,可以在不大幅增加發(fā)電設(shè)備的同時使得儲能配置容量降低。從圖8中可知,選取1.1~1.2較為合適。 圖8 不同新能源發(fā)電比所對應(yīng)的最優(yōu)儲能裝置容量配置比例 對應(yīng)不同新能源發(fā)電比的情況下,各種新能源的優(yōu)化比例與儲能配置關(guān)系總結(jié)在表1中。 2.3 新能源配置與儲能配置綜合分析 上一節(jié)中主要改變新能源發(fā)電比進行新能源儲能優(yōu)化配置分析。同樣的,考慮儲能裝置在存儲和釋放電能的時候存在一定的功率損耗。其綜合充放電效率為0.36,則有hin=hout=現(xiàn)將不同新能源發(fā)電比的優(yōu)化結(jié)果進行分析與討論。 從圖9中可見,在相同的新能源發(fā)電比下,通過各種新能源配置比例優(yōu)化可以實現(xiàn)儲能配置容量大幅降低。而單一的使用風(fēng)、光、小水電等新能源作為新能源發(fā)電設(shè)備為滿足供電可靠性,所需配置的儲能容量相對較大。一方面,這不僅增加了儲能容量的配置成本,另一方面也增加了新能源發(fā)電設(shè)備的投資成本與多發(fā)出電的浪費。所以,本文中所提出的新能源配置優(yōu)化方案將能很好地實現(xiàn)新能源發(fā)電配比優(yōu)化從而使得儲能裝置容量配比最小化。 圖9 不同新能源發(fā)電比在不同新能源發(fā)電成分情況所對應(yīng)的儲能配置比例 就該方法能實現(xiàn)新能源發(fā)電配比優(yōu)化而使儲能裝置容量配比最小化的主要原因進行深入分析。在新能源發(fā)電比g=1.2的情況下,選取兩種新能源比例進行分析。其中第一種新能源比例是人為地隨意指定光伏發(fā)電占新能源發(fā)電比例的25%,風(fēng)力發(fā)電占新能源發(fā)電比例的45%,則小水電發(fā)電占新能源發(fā)電比例的30%。在考慮新能源發(fā)電比可變的情況下,其所需配置的儲能裝置如圖9中粉色曲線與紅色曲線所示情況??梢娫诟鞣N情況下,通過優(yōu)化方法所求解得出的新能源配置比例均可以實現(xiàn)配置儲能容量的最小化。 圖10展示了兩種不同新能源比例情況下的每日儲能變化情況。其中圖10(a)是取光伏發(fā)電占新能源發(fā)電比例的25%,風(fēng)力發(fā)電占新能源發(fā)電比例的45%,則小水電發(fā)電占新能源發(fā)電比例的30%;而圖10(b)指的是按照優(yōu)化方案所確定的新能源比例情況進行配置儲能的情況。從圖10(a)可見,在典型年的前五個月中儲能裝置不僅無法儲蓄足夠的能量而且還需要對外釋放能量以滿足負荷的正常供應(yīng)。這也就要求在安裝儲能裝置,需要對儲能裝置進行充電,才可能滿足該系統(tǒng)在孤網(wǎng)運行時對于負荷的正常供應(yīng)。這一點顯然是不合理的。同時在新能源條件有所改善時,也將有大量的新能源多發(fā)電量而不能被儲能裝置吸收而舍棄,造成資源的浪費。而通過優(yōu)化配置新能源發(fā)電比例方案卻能夠很好地結(jié)合當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)、光、水等資源,進行合理的配置。從而使得在負荷相對較重而新能源資源相對不是很優(yōu)越的情況(如圖10中選取典型年60日~130日)到來之前,利用新能源對儲能裝置進行足量的充電。這也將大大減小儲能容量的配置。這一點無論是對于提高新能源投資項目的經(jīng)濟性還是供電可靠性都是有利的。 圖10 兩種不同新能源比例情況下的每日儲能變化情況 結(jié)合某風(fēng)光水互補微網(wǎng)示范工程,討論了孤網(wǎng)運行時,不同新能源發(fā)電比下為使得儲能配置容量最小的小水電、風(fēng)電、光電等配置情況??紤]在孤網(wǎng)運行時,將新能源發(fā)電比定為1.1~1.2。本文中選擇了新能源發(fā)電比g=1.2的情況進行討論,此時當(dāng)光伏發(fā)電配置比例為1.92%,風(fēng)力發(fā)電配置比例為17.19%,小水電發(fā)電配置比例為80.89%將會使得所需配置的儲能容量配置最小為0.0153。同理,也可以根據(jù)孤網(wǎng)運行實際新能源發(fā)電比條件來確定相應(yīng)的新能源配置比例,以使得儲能容量最小化。 [1]田軍.分布式發(fā)電系統(tǒng)儲能優(yōu)化配置[D].北京:華北電力大學(xué),2011. [2]劉殿海,楊勇平,楊昆,等.分布式發(fā)電優(yōu)化配置研究[J].工程熱物理學(xué)報,2006,27(1):9-12. [3]徐林,阮新波,張步涵,等.風(fēng)光蓄互補發(fā)電系統(tǒng)容量的改進優(yōu)化配置方法[J].中國電機工程學(xué)報,2012,32(25):88-98. [4]AJAY-D-VIMALRAJP,SENTHILKUMARS,RAJAJ,etal.Optimizationofdistributedgenerationcapacityforlinelossreduction andvoltageprofileimprovementusingPSO.Elektrika[J].Journalof ElectricalEngineering,2008,10(2):41-48. [5]何勇琪,張建成.獨立型風(fēng)光互補系統(tǒng)中儲能容量優(yōu)化研究[J].電力科學(xué)與工程,2012,28(4):9-13. [6]楊珺,張建成,周陽,等.針對獨立風(fēng)光發(fā)電中混合儲能容量優(yōu)化配置研究[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2013,41(4):38-44. New energy power generation ratio and energy storage configuration under islanded operation YANG Bo,SHAO Ru-ping,ZHANG You-peng Combined w ith a photovoltaic,w ind power and hydro-powerm icro grid,the impacts of differentproportions ofnew energy powergeneration on the configuration ofenergy storage capacity were discussed.The energy storage configuration optim ization method was introduced,and mathematical model was established.By simulating optim ization examp les,the differentnew energy power generation ratio was analyzed to make the m inimum energy storage configuration of photovoltaic,w ind power and small hydro-power,verifying the feasibility of optim ization method. new energy powergeneration;islanded operation;energy storage configuration TM 131 A 1002-087 X(2016)07-1469-04 2015-12-06 楊菠(1990—),男,江蘇省人,碩士,主要研究方向為分布式光伏發(fā)電、微電網(wǎng)和工程應(yīng)用。2 新能源配比與儲能配置優(yōu)化仿真實例
3 結(jié)論
(Nanjing Tech University,Nanjing Jiangsu 211816,China)