文/陳旭海 陳佳橋 葉春 王金友

1 引言

儲(chǔ)能是國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，是能源互聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分和關(guān)鍵支撐技術(shù)，具有快速響應(yīng)和雙向調(diào)節(jié)、環(huán)境適應(yīng)力強(qiáng)、建設(shè)周期短等技術(shù)優(yōu)勢(shì)。規(guī)?；瘧?yīng)用將對(duì)能源轉(zhuǎn)型、電網(wǎng)格局、電源結(jié)構(gòu)產(chǎn)生重大影響。隨著儲(chǔ)能技術(shù)突破和成本快速下降，儲(chǔ)能應(yīng)用前景日趨廣闊。目前已有的儲(chǔ)能方式主要可分為電化學(xué)儲(chǔ)能與物理儲(chǔ)能。電化學(xué)儲(chǔ)能由于具有使用方便、環(huán)境污染少、不受地域限制、轉(zhuǎn)化效率高、比能量和比功率高等優(yōu)點(diǎn)得到廣泛的應(yīng)用。

由于目前儲(chǔ)能系統(tǒng)成本較高，而蓄電池成本占項(xiàng)目總投資70～80%，因此影響混合儲(chǔ)能系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益的主要因素是儲(chǔ)能系統(tǒng)的規(guī)模配置。儲(chǔ)能容量不合適將不利于電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行或降低電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性。合理的容量配置既可以節(jié)省成本，又可以提高儲(chǔ)能的利用率，使其在必要的功能范圍內(nèi)得到充分的價(jià)值體現(xiàn)。儲(chǔ)能容量?jī)?yōu)化配置需要綜合考慮儲(chǔ)能技術(shù)特性、安裝運(yùn)行成本費(fèi)用等因素，尋求最優(yōu)容量配置方案，以提高系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性、可靠性及經(jīng)濟(jì)性。因此，儲(chǔ)能裝置的容量配置需滿(mǎn)足兩個(gè)要求，即在保證完成自身承擔(dān)的任務(wù)、滿(mǎn)足電網(wǎng)運(yùn)行需求的同時(shí)應(yīng)滿(mǎn)足電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性需要，確保以最小的成本實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行。

用戶(hù)側(cè)是電力使用的終端，用戶(hù)是電力的消費(fèi)者和使用者，發(fā)電及輸配電側(cè)的成本及收益以電價(jià)的形式表現(xiàn)出來(lái)，轉(zhuǎn)化成用戶(hù)的成本，因此電價(jià)的高低會(huì)影響用戶(hù)的需求。儲(chǔ)能應(yīng)用與用戶(hù)側(cè)，可以起到用戶(hù)分時(shí)電價(jià)管理、容量費(fèi)用管理、需求側(cè)響應(yīng)、改善電能質(zhì)量等功能。

本文以Matlab作為儲(chǔ)能系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)性工具，并以其中的（graphical user interface,GUI）開(kāi)發(fā)環(huán)境(GUIDΕ）設(shè)計(jì)用戶(hù)側(cè)儲(chǔ)能容量仿真配置，并通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證所提方法的有效性。

2 儲(chǔ)能系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置算法

在儲(chǔ)能電池的容量配置和經(jīng)濟(jì)性評(píng)估方面，目前主要的容量配置及其優(yōu)化方法有差額補(bǔ)充法、波動(dòng)平抑分析法和經(jīng)濟(jì)性評(píng)估法等。由于儲(chǔ)能電站項(xiàng)目通常以投資回報(bào)作為導(dǎo)向，因此本研究采用經(jīng)濟(jì)性評(píng)估法對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的功率及容量進(jìn)行優(yōu)化配置，構(gòu)建了儲(chǔ)能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模型，采用智能算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)求解。

如圖1所示，智能算法采用三層前饋階層網(wǎng)絡(luò)，即輸入層、隱含層以及輸出層，各層之間實(shí)行連接，具體結(jié)構(gòu)如下：

（1）輸入層：將所構(gòu)建樣本的輸入向量{P1,P2,P3…Pq, Q1,Q2,Q3…Qq},進(jìn)行前向計(jì)算；

（2）隱含層：訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能從輸入、輸出的數(shù)據(jù)中提取出規(guī)律性的知識(shí)，記憶于網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值中，并且具有泛化能力；

式中Wj1、Wj2、…Wjn分別表示神經(jīng)元1、2、…n與第j個(gè)神經(jīng)元的連接強(qiáng)度，即權(quán)值；bk是隱含層和輸出層的閾值。

圖1：智能算法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖2：Back-Propagation算法的流程圖

圖3：智能算法整體的流程圖

（3）輸出層：對(duì)觸發(fā)的強(qiáng)度進(jìn)行與第四層權(quán)值求積再求和，并通過(guò)sigmoid函數(shù)將輸出值壓縮在（0,1）之間，得到第j個(gè)輸出yj：

圖4：GUI參數(shù)設(shè)置界面及仿真流程

設(shè)定目標(biāo)函數(shù)為：

式中：tj(k)表示期望輸出，yj(k)表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出。

要使智能算法產(chǎn)生所希望的行為，必須對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，不斷調(diào)整權(quán)值，使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值和期望值之間的方差達(dá)到最小。學(xué)習(xí)效果直接影響到網(wǎng)絡(luò)的控制精度。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用算法主要有隨機(jī)梯度下降(SGD)、Back-Propagation(BP)算法，本文選用BP算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，其算法流程圖如圖2所示，智能算法整體的流程圖如圖3所示。使用Back-Propagation算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行修正更新：

表1：峰谷分時(shí)段

圖5：3月某星期負(fù)荷曲線

通過(guò)鏈?zhǔn)椒▌t可得參數(shù)更新式為：

3 基于Matlab/GUI用戶(hù)編程界面

Matlab軟件的圖形用戶(hù)界面可以方便地調(diào)用Matlab自身的功能、靈活地設(shè)計(jì)用戶(hù)操作界面，本研究以Matlab/GUI為平臺(tái)編寫(xiě)儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行軟件，利用Matlab強(qiáng)大的計(jì)算功能模擬儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行工況，并對(duì)其經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行分析。GUI界面如圖4所示，圖4(a)為儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)值的設(shè)定，包括主變?nèi)萘俊㈦妰r(jià)、儲(chǔ)能功率容量及其成本，通過(guò)運(yùn)行4(a)則可對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，設(shè)置界面如圖4(b)所示，輸入系統(tǒng)參數(shù)值后即可運(yùn)行仿真結(jié)果與儲(chǔ)能運(yùn)行工況，得出仿真結(jié)論。

4 算例分析

圖6：智能算法訓(xùn)練過(guò)程

圖7：儲(chǔ)能運(yùn)行工況

以某工業(yè)用戶(hù)為例,一年中某個(gè)星期的典型日負(fù)荷曲線如圖5所示，用戶(hù)峰谷時(shí)間如下表所示，本文選取福建省峰谷電價(jià)對(duì)儲(chǔ)能效益展開(kāi)分析。

算例中儲(chǔ)能基本容量電費(fèi)按36元/kVA/月,需量電費(fèi)按24元/kVA/月計(jì)算。以磷酸鐵鋰鋰電池儲(chǔ)能系統(tǒng)為例,其單位容量成本約為2200元/(kW·h)，其單位功率成本約為440元/kW。

圖6為運(yùn)行迭代次數(shù)與目標(biāo)函數(shù)的關(guān)系曲線圖，隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，目標(biāo)函數(shù)的誤差逐漸減少，當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)為7751次時(shí)訓(xùn)練誤差小于10-8，目標(biāo)函數(shù)誤差滿(mǎn)足迭代要求。

通過(guò)智能算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)尋優(yōu)求解，綜合實(shí)際儲(chǔ)能容量配置的需求，配置儲(chǔ)能系統(tǒng)的規(guī)模為4MW/6MWh，此時(shí)儲(chǔ)能系統(tǒng)回收期不計(jì)儲(chǔ)能效率損耗及稅收等，其儲(chǔ)能削峰填谷運(yùn)行工況如圖7所示，采用恒功率充放電模式，不計(jì)儲(chǔ)能系統(tǒng)損耗，實(shí)現(xiàn)了低電價(jià)儲(chǔ)能，高電價(jià)釋能，儲(chǔ)能日循環(huán)次數(shù)為3次。 配置儲(chǔ)能后年節(jié)省電量電費(fèi)約為223萬(wàn)，年節(jié)省基本電費(fèi)5.18萬(wàn)，儲(chǔ)能系統(tǒng)回收期約為6.5年。

5 結(jié)論

本文采用智能算法對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行配置，以Matlab/GUI為平臺(tái)編寫(xiě)儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行軟件，在以?xún)?chǔ)能系統(tǒng)回收周期最短為目標(biāo)對(duì)儲(chǔ)能功率容量?jī)?yōu)化配置。并對(duì)儲(chǔ)能運(yùn)行工況進(jìn)行分析，仿真結(jié)果證明了所提方法的有效性。