張洪偉，林 洪，楊樹濤，豐 超

(國網(wǎng)聊城供電公司，山東 聊城 252000)

0 引言

隨著人口的不斷增長、經(jīng)濟的快速發(fā)展，人們對用電量的需求不斷上漲，對電能質量的要求不斷提高。光伏發(fā)電因其資源豐富、能量設施轉換簡單、環(huán)境友好等特點[1]，受到人們的青睞。由于光照強度具有不確定性以及間歇性等特點，導致發(fā)電量有很大的波動性，電能質量不高，大規(guī)模并入大電網(wǎng)時可能有諸多挑戰(zhàn)，如：光伏產(chǎn)能消納困難、功率潮流倒送等[2]?，F(xiàn)階段主要是通過蓄電池儲能、機械儲能、電磁儲能等儲能策略解決上述挑戰(zhàn)[3]。

典型的光伏儲能系統(tǒng)結構圖如圖1所示，其由多路光伏系統(tǒng)，多路儲能單體系統(tǒng)以及多路負荷組成的微網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)升壓接配電網(wǎng)[4]。

圖1 微電網(wǎng)結構圖Fig.1 structure diagram of microgrid

光伏儲能系統(tǒng)典型的運行模式為[5]：當太陽光發(fā)電量大于負荷時，在不考慮逆潮流的情況下，多余的太陽能發(fā)電量被初查起來或者強制暫停太陽能發(fā)電；當太陽光發(fā)電量小于負荷時，由儲能系統(tǒng)為負載供電或者通過電網(wǎng)供電[6]，具體情況如表1所示。在這里不考慮頻率、電壓等離網(wǎng)穩(wěn)定問題。

表1 功能概要Tab.1 function summary

在不考慮電池容量的價值以及電池充放電的經(jīng)濟成本情況下，僅僅從當前的電力供需角度分析。對于多儲能整流器而言傳統(tǒng)的充放電控制策略如表2所示。傳統(tǒng)控制策略的充放電量分配大都基于簡單的平均分配原則，但由于儲能電池的溫度，充放電倍率，老化特性等等的不一致性[7]，忽略電池狀態(tài)的分配方法會極大的加速部分電池的老化，縮短電池的使用壽命，不利于高額的投資回收[8]。

本文描述了一種考慮未來電池容量價值并且對電池充放電進行經(jīng)濟評估的方案。后文提到的電池皆是以鋰電池為例以連網(wǎng)條件進行說明。在確保可再生能源的盡可能消納前提下，通過對儲能進行合理調度從而減少微網(wǎng)的運行成本和提高系統(tǒng)效率[9]?？紤]到光儲微網(wǎng)內高滲透率，為避免可再生能源發(fā)電預測、負荷預測的誤差以及儲能系統(tǒng)運行過程中出現(xiàn)的不一致性[10]，本文建立了雙層計劃模型即日計劃和時計劃。

1 方案介紹

所提方案根據(jù)未來nh（n=48）的每h時間段的太陽能發(fā)電量以及負荷，考慮電池可充/可放電量在未來n時間段充放電的經(jīng)濟價值，制定日充放電計劃，然后根據(jù)當天最新的太陽光發(fā)電以及負荷情況，修正日計劃并且在每小時制定時計劃，合理分配儲能整流器的輸出設定。

日計劃每天00:00時計劃未來48 h范圍內的儲能充放電量以及購電計劃。日計劃根據(jù)未來48 h的太陽能發(fā)電量以及負荷預測來計算凈負荷，遵從使用再生能源并且峰時不從電網(wǎng)購電的原則，決定未來24 h內以及48 h內的儲能充放電量，然后決定未來24 h內的購電計劃以及當天充放電量。

時計劃每2 h根據(jù)最新的太陽能發(fā)電量以及負荷預測來計算凈負荷，以及電池折算成經(jīng)濟成本的老化狀態(tài)，分配2 h內每部儲能整流器的充放電量目標值。

1.1 日計劃目標

1.2 時計劃

2 方案詳細設計

2.1 日計劃

輸入數(shù)據(jù)詳見表2。

表2 輸入數(shù)據(jù)Tab.2 input data

輸出數(shù)據(jù)詳見表3。

具體處理流程如圖2所示。

圖2 處理流程圖Fig.2 processing flowchart

對于相對簡單的只有峰谷電價制度可以采用按如圖所示簡單的處理流程。

首先進行未來48 h的太陽能發(fā)電以及負荷預測來計算凈負荷，然后在SOC允許的范圍內，峰值時段放電，谷值時段充電，來制定未來48 h大致的充放電計劃。

2.2 時計劃

輸入數(shù)據(jù)詳見表4。

表4 輸入數(shù)據(jù)Tab.4 input data

輸出數(shù)據(jù)詳見表5。

表5 輸出數(shù)據(jù)Tab.5 output data

具體處理流程如圖3所示。

圖3 處理流程圖Fig.3 processing flowchart

對于儲能容量較小，整流器數(shù)量較少的系統(tǒng)可以采用按如圖所示簡單的處理流程。

首先進行利用最新的信息進行太陽能發(fā)電以及負荷預測來計算凈負荷，然后根據(jù)峰谷時間段確定儲能充放電指令，之后再通過子處理流程篩選可充放電儲能單體對象，如果數(shù)量大于0則按照儲能單體SOC的比例算出指令值，如果數(shù)量為0則儲能系統(tǒng)指令為0。

由圖 4可以看出子處理流程篩選流程首先取得各儲能單體的SOC，然后根據(jù)充電指令還是放電指令，分別判斷單體SOC是否高于SOC上限還是低于SOC下限，排除不參與本次充放電的儲能單體，生成本次可充放電的儲能單體對象。

圖4 子處理流程Fig.4 sub-processing flow

3 結論

本文為光伏儲能系統(tǒng)提供了優(yōu)化的儲能充放電策略，相比于傳統(tǒng)充放電策略，所提方案通過日計劃及時計劃考慮了光伏儲能系統(tǒng)的運營成本以及儲能充放電經(jīng)濟成本，進而選擇充放電的最優(yōu)解，大大提高了經(jīng)濟運行效果以及投資回報效率。