蔣向兵，湯 波，余光正，胡鵬飛，夏祥武，3，徐良軍

（1. 上海電力大學(xué)電氣工程學(xué)院，上海市 200090；2. 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院，浙江省杭州市 310027；3. 中煤科工集團(tuán)上海研究院有限公司，上海市 200030；4. 國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司舟山供電公司，浙江省舟山市 316000）

0 引言

中國(guó)在2020 年提出了“碳達(dá)峰、碳中和”的戰(zhàn)略目標(biāo)，在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，新能源發(fā)電必將成為電力生產(chǎn)的重要發(fā)展方向［1］。然而，由于電網(wǎng)自身調(diào)節(jié)能力有限且市場(chǎng)機(jī)制不夠完善，目前新能源發(fā)電并網(wǎng)困難、消納不足等問(wèn)題日益突出［2］。為應(yīng)對(duì)新能源迅猛發(fā)展和節(jié)能減排需求日益凸顯的現(xiàn)狀，將新能源發(fā)電與園區(qū)微電網(wǎng)有機(jī)結(jié)合作為電力系統(tǒng)發(fā)展的載體，是促進(jìn)新能源大規(guī)模就地消納、提高電能利用效率和實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的有效途徑，具有廣闊的發(fā)展前景［3］。

促進(jìn)園區(qū)新能源就地消納有政策優(yōu)化、需求響應(yīng)（demand response，DR）和多能互補(bǔ)等方法，其中從政策上解決園區(qū)新能源就地消納問(wèn)題缺乏普適性［4］。因此，本文從技術(shù)角度和經(jīng)濟(jì)層面出發(fā)，考慮園區(qū)電價(jià)的優(yōu)化調(diào)整和儲(chǔ)能的優(yōu)化配置2 種方法促進(jìn)園區(qū)新能源就地消納。在電力市場(chǎng)化背景下，園區(qū)售電將轉(zhuǎn)向由第三方售電公司建設(shè)和運(yùn)營(yíng)［5］。同時(shí)，隨著園區(qū)負(fù)荷側(cè)先進(jìn)計(jì)量裝置的大規(guī)模應(yīng)用，將負(fù)荷的靈活性逐步引入供需協(xié)調(diào)中，通過(guò)負(fù)荷側(cè)電價(jià)的優(yōu)化調(diào)整來(lái)發(fā)揮用戶的需求響應(yīng)潛力是提高新能源就地消納的重要手段［6］。與此同時(shí)，園區(qū)微電網(wǎng)中儲(chǔ)能作為靈活資源的調(diào)節(jié)特性，能夠抑制新能源風(fēng)機(jī)與光伏出力的反負(fù)荷特性，在提高園區(qū)新能源就地消納能力的同時(shí)促進(jìn)園區(qū)微電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行［7］。

目前，已有學(xué)者針對(duì)園區(qū)電價(jià)優(yōu)化促進(jìn)新能源就地消納開(kāi)展研究，但普遍存在考慮影響因素單一的問(wèn)題，且未從源網(wǎng)荷儲(chǔ)整體出發(fā)進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化以提高園區(qū)新能源就地消納能力。文獻(xiàn)［8］以園區(qū)綜合能源系統(tǒng)為對(duì)象，建立園區(qū)運(yùn)營(yíng)商與用戶代理商的電價(jià)主從博弈模型，通過(guò)園區(qū)各能源的定價(jià)優(yōu)化促進(jìn)風(fēng)電就地消納。文獻(xiàn)［9］以系統(tǒng)凈負(fù)荷期望峰谷差最小為目標(biāo)對(duì)負(fù)荷側(cè)分時(shí)電價(jià)優(yōu)化模型開(kāi)展研究，但該研究考慮電價(jià)影響因素單一。文獻(xiàn)［10］構(gòu)建了獨(dú)立型微電網(wǎng)風(fēng)光儲(chǔ)容量定容與峰谷分時(shí)電價(jià)的源荷儲(chǔ)協(xié)調(diào)優(yōu)化模型，通過(guò)負(fù)荷側(cè)電價(jià)優(yōu)化提高新能源就地消納能力。文獻(xiàn)［11］通過(guò)制定面向不同用電負(fù)荷的分時(shí)售電策略，促進(jìn)園區(qū)負(fù)荷對(duì)新能源就地消納，但該研究只對(duì)負(fù)荷進(jìn)行單獨(dú)分析，無(wú)法進(jìn)一步提高新能源的就地消納能力。

當(dāng)前，對(duì)園區(qū)配置儲(chǔ)能促進(jìn)新能源就地消納已有廣泛研究。文獻(xiàn)［12］提出一種多目標(biāo)分級(jí)含電動(dòng)汽車的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度策略，并通過(guò)多目標(biāo)粒子群算法求解。文獻(xiàn)［13］提出考慮收益公平性的用戶側(cè)分布式光儲(chǔ)系統(tǒng)共享模式，促進(jìn)了光伏發(fā)電的就地消納。文獻(xiàn)［14］以光伏消納率最大為目標(biāo)對(duì)微電網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化配置。文獻(xiàn)［15］考慮了多時(shí)間尺度不確定性對(duì)微電網(wǎng)儲(chǔ)能規(guī)劃的耦合影響，采用30 個(gè)子場(chǎng)景代表全年的源荷數(shù)據(jù)對(duì)儲(chǔ)能進(jìn)行中長(zhǎng)期規(guī)劃，減小了微電網(wǎng)棄風(fēng)、棄光率。文獻(xiàn)［16］考慮園區(qū)綜合能源系統(tǒng)電、熱負(fù)荷的季節(jié)性差異，選取園區(qū)夏季、冬季和過(guò)渡季3 個(gè)典型日數(shù)據(jù)代表全年的源荷數(shù)據(jù)對(duì)園區(qū)儲(chǔ)能進(jìn)行中長(zhǎng)期優(yōu)化。但是，目前對(duì)以園區(qū)新能源就地消納為基本定位的園區(qū)儲(chǔ)能與電價(jià)協(xié)調(diào)優(yōu)化開(kāi)展的相關(guān)研究較少，針對(duì)這一問(wèn)題，本文提出一種儲(chǔ)能與電價(jià)協(xié)調(diào)優(yōu)化方法，構(gòu)建源荷儲(chǔ)雙層優(yōu)化模型以提高新能源就地消納能力。上層考慮新能源出力與負(fù)荷的差異性，以凈負(fù)荷對(duì)分時(shí)時(shí)段進(jìn)行劃分；下層考慮經(jīng)濟(jì)成本和消納能力建立儲(chǔ)能的優(yōu)化模型。最后，算例分析驗(yàn)證了所提模型和算法的有效性。

1 園區(qū)儲(chǔ)能與電價(jià)的雙層優(yōu)化模型

一方面，考慮到園區(qū)源荷兩側(cè)電力生產(chǎn)與需求情況，采用動(dòng)態(tài)的分時(shí)時(shí)段劃分，以更好地引導(dǎo)儲(chǔ)能電池充放電；另一方面，在下層園區(qū)儲(chǔ)能優(yōu)化過(guò)程中，結(jié)合實(shí)際運(yùn)行工況，通過(guò)建立儲(chǔ)能電池容量損耗系數(shù)，定量計(jì)算儲(chǔ)能電池運(yùn)行損耗成本。進(jìn)一步，綜合運(yùn)營(yíng)商收益和新能源就地消納，在園區(qū)傳統(tǒng)分時(shí)電價(jià)優(yōu)化的基礎(chǔ)上，構(gòu)建園區(qū)儲(chǔ)能與電價(jià)雙層優(yōu)化模型如圖1 所示。

圖1 園區(qū)儲(chǔ)能與電價(jià)雙層優(yōu)化模型Fig.1 Double-level optimization model of park-level energy storage and electricity price

上層優(yōu)化模型中，首先，根據(jù)日前凈負(fù)荷功率預(yù)測(cè)曲線進(jìn)行分時(shí)時(shí)段劃分，在此基礎(chǔ)上，以園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益最大為優(yōu)化目標(biāo)對(duì)分時(shí)電價(jià)進(jìn)行優(yōu)化；決策變量為峰、平、谷時(shí)段的電價(jià)；約束條件為分時(shí)電價(jià)約束和單位用電成本約束。采用飛蛾火焰優(yōu)化（moth flame optimization，MFO）算法求解。

下層優(yōu)化模型中，優(yōu)化目標(biāo)為園區(qū)新能源就地消納率最大；決策變量為儲(chǔ)能的功率和容量；約束條件包括園區(qū)電功率平衡約束、儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行約束、荷電狀態(tài)約束和功率與容量約束。由于下層儲(chǔ)能電池的容量損耗模型為非線性模型，采用常規(guī)的數(shù)值求解方法無(wú)法求解，因此，采用粒子群優(yōu)化（particle swarm optimization，PSO）算法求解下層儲(chǔ)能優(yōu)化模型。

上下層模型間的參數(shù)傳遞關(guān)系為：通過(guò)上層優(yōu)化模型求解得到園區(qū)運(yùn)營(yíng)商的分時(shí)售電電價(jià)，通過(guò)需求響應(yīng)優(yōu)化負(fù)荷曲線，并結(jié)合日前新能源功率預(yù)測(cè)曲線影響下層運(yùn)營(yíng)商儲(chǔ)能的優(yōu)化配置；下層優(yōu)化模型在儲(chǔ)能功率及容量?jī)?yōu)化配置的基礎(chǔ)上，計(jì)算園區(qū)運(yùn)營(yíng)商儲(chǔ)能配置及運(yùn)行日成本反饋至上層進(jìn)行園區(qū)分時(shí)電價(jià)的優(yōu)化。

2 計(jì)及儲(chǔ)能運(yùn)行成本的園區(qū)分時(shí)電價(jià)優(yōu)化模型

本文結(jié)合源荷兩側(cè)電力生產(chǎn)與需求情況，首先，采用動(dòng)態(tài)的分時(shí)時(shí)段劃分；然后，由園區(qū)運(yùn)營(yíng)商制定分時(shí)售電電價(jià)與用戶進(jìn)行電能交易，通過(guò)電價(jià)的最優(yōu)化調(diào)整提升其經(jīng)濟(jì)效益；最后，通過(guò)需求響應(yīng)促進(jìn)新能源就地消納，并影響下層儲(chǔ)能的容量和功率配置。

2.1 基于模糊聚類的分時(shí)時(shí)段劃分

傳統(tǒng)的分時(shí)電價(jià)時(shí)段劃分只考慮季節(jié)性差異，但園區(qū)微電網(wǎng)系統(tǒng)中電力供應(yīng)和需求都在波動(dòng)，尤其是具有隨機(jī)性的新能源發(fā)電［17］。為充分反映源荷兩側(cè)的供需情況，本文建立動(dòng)態(tài)分時(shí)電價(jià)機(jī)制，根據(jù)日前凈負(fù)荷功率預(yù)測(cè)曲線，采用模糊聚類方法進(jìn)行分時(shí)時(shí)段劃分，具體步驟如下。

1）計(jì)算隸屬度μt1和μt2：選用模糊隸屬度函數(shù)來(lái)確定各負(fù)荷點(diǎn)最大和最小隸屬度μt1和μt2，并采用平移極差變換對(duì)隸屬度進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

式中：qt為負(fù)荷t時(shí)段用電量；qmin、qmax分別為所有時(shí)段中用電量的最小值和最大值。

2）計(jì)算模糊相似矩陣R：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的矩陣?yán)脷W幾里得距離法進(jìn)行標(biāo)定后得到模糊相似矩陣R。R中第x行、第y列元素的計(jì)算公式為：

式中：s為一合適的常數(shù)，用于確保R（x，y）∈［0，1］。

3）計(jì)算模糊相似矩陣R′：標(biāo)定得到的模糊相似矩陣R不一定具有傳遞性，因此，需要使用傳遞閉包法對(duì)模糊相似矩陣進(jìn)行處理后得到具有傳遞性的模糊相似等價(jià)矩陣R′。

4）構(gòu)建γ-截距陣，完成分時(shí)時(shí)段劃分。取某一常數(shù)γ，令模糊相似矩陣中大于γ的元素為1，小于γ的元素為0，得到γ-截距陣。選取合適的閾值γ，根據(jù)γ-截距陣中非對(duì)角線元素的相似性，可將一天內(nèi)的時(shí)段劃分為峰、平、谷3 類，此時(shí)即完成峰、平、谷分時(shí)時(shí)段劃分。同時(shí)，為實(shí)現(xiàn)分時(shí)電價(jià)的合理劃分，要求每個(gè)時(shí)段不少于2 h［11］。

2.2 園區(qū)運(yùn)營(yíng)商分時(shí)電價(jià)優(yōu)化模型

在園區(qū)分時(shí)電價(jià)時(shí)段劃分的基礎(chǔ)上，綜合考慮園區(qū)運(yùn)營(yíng)商售電收入和購(gòu)電成本，構(gòu)建園區(qū)運(yùn)營(yíng)商分時(shí)電價(jià)優(yōu)化模型，要求電價(jià)優(yōu)化模型具有科學(xué)性和實(shí)用性。

2.2.1 分時(shí)電價(jià)優(yōu)化模型目標(biāo)函數(shù)

園區(qū)運(yùn)營(yíng)商分時(shí)電價(jià)優(yōu)化的目標(biāo)為園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益最大，收入為園區(qū)運(yùn)營(yíng)商面向園區(qū)負(fù)荷的售電收入，成本包括園區(qū)運(yùn)營(yíng)商向新電源購(gòu)電成本、與配電網(wǎng)不平衡功率交換成本、聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)懲罰成本和下層儲(chǔ)能系統(tǒng)配置及運(yùn)行日成本。

式中：B為園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益；I為收入；C為成本；Isell為園區(qū)運(yùn)營(yíng)商向用戶售電的收入；CNE為園區(qū)運(yùn)營(yíng)商向新能源光伏與風(fēng)機(jī)的購(gòu)電成本；Cgrid為園區(qū)與配電網(wǎng)的不平衡功率交換成本；Cope為下層儲(chǔ)能的優(yōu)化配置及運(yùn)行日成本；Cline為園區(qū)聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)懲罰成本；p(t)為優(yōu)化的園區(qū)運(yùn)營(yíng)商分時(shí)售電電價(jià)；Pout(t)為電價(jià)優(yōu)化后園區(qū)負(fù)荷的實(shí)時(shí)功率；PPV(t)、PWT(t)分別為園區(qū)新能源光伏和風(fēng)機(jī)的日前預(yù)測(cè)出力；時(shí)間間隔Δt取1 h；pPV(t)、pWT(t)分別為園區(qū)新能源光伏和風(fēng)機(jī)的上網(wǎng)電價(jià)，即園區(qū)運(yùn)營(yíng)商向新能源光伏和風(fēng)機(jī)的購(gòu)電電價(jià)；Kline為園區(qū)與配電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)懲罰成本系數(shù)；p0(t)為園區(qū)運(yùn)營(yíng)商初始分時(shí)電價(jià)，本文園區(qū)運(yùn)營(yíng)商與配電網(wǎng)之間的交易電價(jià)也采用p0(t)，即優(yōu)化前的分時(shí)電價(jià)；Pgrid(t)為園區(qū)與配電網(wǎng)交換的不平衡功率；pp、pf、pg分別為峰、平、谷電價(jià)；Ωp、Ωf、Ωg分別為峰、平、谷時(shí)段集合。

2.2.2 分時(shí)電價(jià)優(yōu)化模型約束條件

分時(shí)電價(jià)優(yōu)化模型的約束條件包括用電量約束、分時(shí)電價(jià)約束和單位用電成本約束。其中分時(shí)電價(jià)約束用于對(duì)優(yōu)化電價(jià)進(jìn)行限制，以保證電價(jià)優(yōu)化模型的科學(xué)性；用電量約束用于保障電價(jià)優(yōu)化后園區(qū)用戶的用電需求；單位用電成本約束用于保證電價(jià)優(yōu)化后園區(qū)用戶的用電利益不受損害，以保證園區(qū)用戶對(duì)電價(jià)的可靠響應(yīng)。通過(guò)用電量約束和單位用電成本約束，可保證上層電價(jià)優(yōu)化模型的實(shí)用性［11］。

1）用電量約束

為保障園區(qū)用電需求，執(zhí)行園區(qū)分時(shí)售電電價(jià)后，園區(qū)日用電量變化幅度要控制在一定范圍內(nèi)。表達(dá)式為：

式中：λ為限制峰谷電價(jià)比的常數(shù)，本文將其設(shè)為5［10］；pmax為峰時(shí)電價(jià)的上限。

3）單位用電成本約束

為保證園區(qū)運(yùn)營(yíng)商分時(shí)電價(jià)優(yōu)化的合理性，執(zhí)行園區(qū)分時(shí)售電電價(jià)后，園區(qū)負(fù)荷的單位用電成本應(yīng)不大于優(yōu)化前的園區(qū)負(fù)荷單位用電成本，即

不等式左邊項(xiàng)為園區(qū)運(yùn)營(yíng)商分時(shí)電價(jià)優(yōu)化后用戶的單位用電成本；右邊項(xiàng)為分時(shí)電價(jià)優(yōu)化前用戶的單位用電成本。

2.3 用戶側(cè)需求響應(yīng)

需求響應(yīng)能夠發(fā)揮用戶側(cè)潛力，促進(jìn)園區(qū)新能源就地消納［18］。上層模型中園區(qū)售電商優(yōu)化分時(shí)電價(jià)，通過(guò)用戶側(cè)價(jià)格型需求響應(yīng)（price-based demand response，PDR）促進(jìn)新能源就地消納，并根據(jù)日前園區(qū)負(fù)荷的預(yù)測(cè)功率需求確定其響應(yīng)后的實(shí)時(shí)功率需求，為下層儲(chǔ)能的優(yōu)化配置提供依據(jù)［19］。

電力需求價(jià)格彈性是指負(fù)荷需求的相對(duì)變動(dòng)對(duì)于電價(jià)相對(duì)變動(dòng)的反應(yīng)程度，可反映用戶對(duì)電價(jià)變化的敏感程度，在用戶響應(yīng)電價(jià)模型中被廣泛應(yīng)用［20］。負(fù)荷需求的價(jià)格彈性系數(shù)定義為：

3 促進(jìn)新能源就地消納的園區(qū)儲(chǔ)能優(yōu)化模型

為進(jìn)一步提高園區(qū)新能源就地消納的能力，在上層模型園區(qū)分時(shí)電價(jià)優(yōu)化的基礎(chǔ)上，以新能源就地消納率最大為目標(biāo)對(duì)園區(qū)儲(chǔ)能進(jìn)行功率和容量配置，同時(shí)考慮儲(chǔ)能全壽命周期成本。首先，計(jì)算儲(chǔ)能配置成本并將其等日值化；其次，在儲(chǔ)能配置的基礎(chǔ)上，計(jì)及儲(chǔ)能運(yùn)行的容量損耗，提出基于儲(chǔ)能電池運(yùn)行工況的容量損耗計(jì)算方法，通過(guò)計(jì)算其容量損耗對(duì)應(yīng)的日替換成本體現(xiàn)儲(chǔ)能容量損耗的長(zhǎng)期影響；最后，綜合儲(chǔ)能的配置與運(yùn)行，得到儲(chǔ)能全壽命周期成本，并返回上層園區(qū)日前電價(jià)優(yōu)化模型中對(duì)分時(shí)電價(jià)進(jìn)行優(yōu)化。

3.1 儲(chǔ)能電池容量損耗模型

儲(chǔ)能電池的循環(huán)壽命與溫度、放電深度等多個(gè)因素有關(guān)［21］。本文考慮電池循環(huán)壽命的主要影響因素為放電深度Dbat，即不同放電深度下容量衰減到80%時(shí)所發(fā)生的循環(huán)次數(shù)。本文選擇鋰電池為儲(chǔ)能電池，鋰電池具有使用壽命長(zhǎng)、充放電效率高等優(yōu)點(diǎn)，對(duì)鋰電池進(jìn)行測(cè)試得到循環(huán)壽命和放電深度的關(guān)系參考文獻(xiàn)［22］。

在實(shí)際運(yùn)行中，無(wú)法保證儲(chǔ)能電池每次放電深度都與測(cè)試深度吻合，難以確定電池容量損耗成本［23］。本文對(duì)放電深度與循環(huán)壽命的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行擬合，根據(jù)擬合曲線，建立儲(chǔ)能電池單次放電的容量損耗指標(biāo)，并結(jié)合儲(chǔ)能電池放電量，得到電池單次放電的容量損耗，隨后，通過(guò)雨流計(jì)數(shù)法［24］計(jì)算得到儲(chǔ)能電池一個(gè)運(yùn)行周期內(nèi)的容量損耗，從而確定儲(chǔ)能電池在實(shí)際運(yùn)行中的容量損耗成本。

調(diào)用MATLAB 工具箱進(jìn)行曲線擬合，擬合結(jié)果見(jiàn)附錄A 圖A1。根據(jù)文獻(xiàn)［22］的數(shù)據(jù)，采用冪函數(shù)法［23］進(jìn)行擬合如下：

式中：Pbat(t)為t時(shí)段儲(chǔ)能的充放電功率，儲(chǔ)能放電時(shí)Pbat(t)＜0。

3.2 促進(jìn)新能源就地消納的園區(qū)儲(chǔ)能優(yōu)化配置

3.2.1 園區(qū)運(yùn)營(yíng)商儲(chǔ)能配置及運(yùn)行日成本

儲(chǔ)能系統(tǒng)的優(yōu)化配置模型以儲(chǔ)能的功率和容量為決策變量，計(jì)算園區(qū)運(yùn)營(yíng)商儲(chǔ)能配置與運(yùn)行的全壽命周期成本，包括儲(chǔ)能容量、功率及輔助設(shè)備的配置成本和維護(hù)成本，并計(jì)及儲(chǔ)能電池容量損耗對(duì)應(yīng)的日替換成本。園區(qū)運(yùn)營(yíng)商儲(chǔ)能全壽命周期日成本Cope的表達(dá)式為：

式中：Cin為儲(chǔ)能配置的日投資成本；Crep為儲(chǔ)能運(yùn)行容量損耗對(duì)應(yīng)的日替換成本；Com為儲(chǔ)能的日維護(hù)成本；Cbess為儲(chǔ)能的總投資費(fèi)用；Ccon為儲(chǔ)能系統(tǒng)的初始建設(shè)成本；Pbess和Ebess分別為園區(qū)儲(chǔ)能配置的功率和容量；KD為等日值系數(shù)；KP、KE分別為儲(chǔ)能的單位功率和單位容量成本；Kinv為儲(chǔ)能輔助設(shè)備逆變器的單位功率成本；Kom為儲(chǔ)能的年維護(hù)成本系數(shù)；α為儲(chǔ)能電池成本比例系數(shù)；r為折現(xiàn)率；ybess為儲(chǔ)能系統(tǒng)投資年限。

3.2.2 儲(chǔ)能優(yōu)化模型目標(biāo)函數(shù)

以新能源就地消納率最大為目標(biāo)對(duì)園區(qū)儲(chǔ)能進(jìn)行優(yōu)化配置。

式中：Rsel為新能源就地消納率；PSC(t)為園區(qū)微電網(wǎng)中由負(fù)荷實(shí)時(shí)消納的新能源出力；Pbat(t)為t時(shí)段儲(chǔ)能的充放電功率，儲(chǔ)能充電時(shí)Pbat(t)＞0。

3.2.3 儲(chǔ)能優(yōu)化模型約束條件

1）電功率平衡約束

園區(qū)運(yùn)營(yíng)商必須維持其向用戶交互的實(shí)時(shí)功率與向配電網(wǎng)和新能源交互的實(shí)時(shí)功率的平衡。

4 園區(qū)儲(chǔ)能與電價(jià)雙層優(yōu)化模型求解

由于本文所提的雙層優(yōu)化模型中，下層儲(chǔ)能電池的容量損耗模型（式（14）、式（15））為非線性模型，不能采用常規(guī)的數(shù)值求解方法進(jìn)行求解。因此，本文提出MFO-PSO 智能優(yōu)化算法：上層采用MFO算法，利用飛蛾螺旋飛行對(duì)電價(jià)進(jìn)行尋優(yōu)，MFO 算法具有較強(qiáng)的局部搜索能力［25］；下層采用PSO 算法，PSO 算法速度快，具有較好的全局搜索能力［26］，在下層快速優(yōu)化出園區(qū)新能源就地消納率最大時(shí)儲(chǔ)能的容量和功率配置，并返回上層對(duì)電價(jià)進(jìn)行優(yōu)化。

求解流程如圖2 所示。其中，新能源光伏與風(fēng)機(jī)預(yù)測(cè)出力PPV(t)、PWT(t)和負(fù)荷預(yù)測(cè)功率需求P0(t)為已知量，上層優(yōu)化模型中優(yōu)化分時(shí)電價(jià)p(t)和下層模型中儲(chǔ)能的功率Pbess和容量Ebess為待優(yōu)化的決策變量。

圖2 模型求解流程圖Fig.2 Flow chart of model solving

5 算例分析

5.1 參數(shù)設(shè)置

某商業(yè)園區(qū)運(yùn)營(yíng)商初始售電電價(jià)參考上海市分時(shí)電價(jià)，詳細(xì)參數(shù)見(jiàn)附錄A 表A1。電力需求彈性矩陣見(jiàn)附錄A 表A2。商業(yè)園區(qū)運(yùn)營(yíng)商與配電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率傳輸上限為500 kW，聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)懲罰成本為0.30 元/（kW·h）。本文選取該園區(qū)夏季、冬季和過(guò)渡季典型日的源荷數(shù)據(jù)分別作為日前功率預(yù)測(cè)曲線，各個(gè)典型日?qǐng)鼍耙?jiàn)附錄A 圖A2，數(shù)據(jù)均來(lái)自文獻(xiàn)［16，27］，園區(qū)負(fù)荷日用電變化率φ為5.0%，風(fēng)機(jī)和光伏上網(wǎng)單位電價(jià)分別為0.38 元/（kW·h）和0.42 元/（kW·h），pmax為1.20 元/（kW·h）。文中園區(qū)運(yùn)營(yíng)商儲(chǔ)能系統(tǒng)規(guī)劃壽命為15 年，貼現(xiàn)率為4.0%。鋰電池參數(shù)見(jiàn)附錄A 表A3，根據(jù)園區(qū)實(shí)際情況，儲(chǔ)能系統(tǒng)規(guī)劃容量上限為2 500 kW·h，功率上限為500 kW。

5.2 儲(chǔ)能優(yōu)化結(jié)果分析

對(duì)3 種季節(jié)典型日進(jìn)行算例分析，結(jié)果如表1 所示，對(duì)應(yīng)的分時(shí)電價(jià)優(yōu)化結(jié)果見(jiàn)附錄A 圖A3。由表1可得，夏季典型日對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)能配置規(guī)模最大，過(guò)渡季典型日對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)能配置規(guī)模最小，這是因?yàn)橄募镜湫腿諏?duì)應(yīng)的負(fù)荷功率最大，同時(shí)新能源出力最大，園區(qū)需要配置更大規(guī)模的儲(chǔ)能來(lái)促進(jìn)新能源就地消納，此時(shí)對(duì)應(yīng)新能源就地消納率最大，達(dá)98.83%。同時(shí)冬季典型日對(duì)應(yīng)的園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益最低，過(guò)渡季對(duì)應(yīng)的園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益最高，這是因?yàn)槎镜湫腿招履茉闯隽^低，同時(shí)冬季負(fù)荷高于過(guò)渡季，冬季園區(qū)運(yùn)營(yíng)商需增加向配電網(wǎng)購(gòu)電，從而增加了運(yùn)營(yíng)成本，故收益最低。

表1 3 種季節(jié)典型日的優(yōu)化結(jié)果Table 1 Optimization results for typical days in three seasons

為同時(shí)保證3 種季節(jié)典型日?qǐng)@區(qū)新能源就地消納率，園區(qū)儲(chǔ)能配置規(guī)模應(yīng)滿足夏季典型日的最大功率和容量需求。因此，以夏季典型日確定儲(chǔ)能規(guī)模（功率380 kW、容量2 325 kW·h），在此基礎(chǔ)上，設(shè)置以下4 種場(chǎng)景對(duì)園區(qū)儲(chǔ)能與電價(jià)協(xié)調(diào)優(yōu)化方法進(jìn)行詳細(xì)分析：

場(chǎng)景1：初始電價(jià)下園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益與新能源就地消納；

場(chǎng)景2：采用場(chǎng)景4 優(yōu)化的分時(shí)電價(jià)下園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益與新能源就地消納；

場(chǎng)景3：初始電價(jià)下配置儲(chǔ)能的園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益與新能源就地消納；

場(chǎng)景4：采用園區(qū)分時(shí)電價(jià)與儲(chǔ)能協(xié)調(diào)優(yōu)化下的園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益與新能源就地消納。

5.3 結(jié)果分析

5.3.1 新能源就地消納分析

表2 所示為4 種場(chǎng)景下的新能源就地消納與運(yùn)營(yíng)商收益結(jié)果，并繪制優(yōu)化結(jié)果的扇形圖見(jiàn)附錄A圖A4。

表2 4 種場(chǎng)景下的新能源就地消納與收益結(jié)果Table 2 Local accommodation and benefit results of renewable energy in four scenarios

對(duì)比場(chǎng)景1 和場(chǎng)景2，園區(qū)上層模型電價(jià)優(yōu)化前后新能源的就地消納率從90.20%提高到91.46%，表明園區(qū)電價(jià)的優(yōu)化可以提高新能源的就地消納能力。對(duì)比場(chǎng)景1 和場(chǎng)景3，園區(qū)配置儲(chǔ)能前后新能源就地消納率從90.20%提高到98.34%，表明園區(qū)配置儲(chǔ)能可以有效提高新能源的就地消納能力。對(duì)比場(chǎng)景1 和場(chǎng)景4，在園區(qū)儲(chǔ)能與電價(jià)協(xié)調(diào)優(yōu)化下，園區(qū)新能源就地消納率最高，為98.83%，表明本文所提儲(chǔ)能與電價(jià)的協(xié)調(diào)優(yōu)化方法能顯著提高園區(qū)新能源就地消納能力，平抑負(fù)荷峰谷差，進(jìn)而提高園區(qū)的電力運(yùn)行效能。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)園區(qū)電價(jià)和儲(chǔ)能促進(jìn)新能源就地消納展開(kāi)具體分析。

1）電價(jià)對(duì)新能源消納的影響

電價(jià)優(yōu)化結(jié)果如表3 所示，電價(jià)優(yōu)化前后負(fù)荷及新能源光伏和風(fēng)機(jī)的功率曲線如圖3 所示?？芍?，園區(qū)運(yùn)營(yíng)商分時(shí)電價(jià)優(yōu)化前后，由于時(shí)段10～21 園區(qū)負(fù)荷功率大于新能源出力，此時(shí)凈負(fù)荷功率為正值，故峰時(shí)段從6 h 增加為12 h。同時(shí)，為保證園區(qū)用戶單位用電成本約束，峰時(shí)段電價(jià)由0.964 0 元/（kW·h）下降為0.807 0 元/（kW·h）。平時(shí)段和谷時(shí)段各為6 h，電價(jià)較初始分時(shí)電價(jià)變化不大。

表3 電價(jià)優(yōu)化對(duì)比Table 3 Comparison of electricity price optimization

圖3 電價(jià)優(yōu)化前后負(fù)荷和風(fēng)、光功率時(shí)序圖Fig.3 Time sequence diagram of load, wind and photovoltaic power before and after electricity price optimization

由圖3 可得，分時(shí)電價(jià)優(yōu)化前，場(chǎng)景1 和場(chǎng)景3園區(qū)用戶的典型日用電總量均為23 218 kW·h，分時(shí)電價(jià)優(yōu)化后，場(chǎng)景2 和場(chǎng)景4 的日用電總量均為23 660 kW·h，園區(qū)用戶日用電變化率為1.9%，小于最大變化率5.0%。由表2 可得，4 種場(chǎng)景下園區(qū)用戶單位用電成本均為0.617 0 元/（kW·h），表明分時(shí)電價(jià)優(yōu)化后，用戶的單位用電成本沒(méi)有增加。園區(qū)用戶日用電變化率和單位用電成本優(yōu)化結(jié)果表明園區(qū)電價(jià)優(yōu)化前后，園區(qū)用戶的用電權(quán)益和用電利益不受損害，從而確保了上層電價(jià)優(yōu)化模型的科學(xué)性和實(shí)用性。

由圖3 可知，園區(qū)電價(jià)的優(yōu)化是通過(guò)優(yōu)化負(fù)荷曲線從而促進(jìn)新能源就地消納，圖中藍(lán)色陰影表示場(chǎng)景2 下電價(jià)優(yōu)化增加的新能源就地消納量。結(jié)合分時(shí)電價(jià)優(yōu)化曲線，在峰時(shí)段10～21，園區(qū)負(fù)荷預(yù)測(cè)功率大于新能源預(yù)測(cè)出力，此時(shí)新能源就地消納量取決于新能源出力，故峰時(shí)段新能源就地消納量沒(méi)有提升的空間。園區(qū)新能源就地消納量主要增加于谷時(shí)段3～8，此時(shí)新能源的就地消納量取決于負(fù)荷用電量。因此，園區(qū)電價(jià)的優(yōu)化增加了負(fù)荷在谷時(shí)段的功率需求，從而增加了新能源就地消納量。同時(shí)也不難看出，園區(qū)電價(jià)優(yōu)化促進(jìn)新能源就地消納的能力有限，故需考慮園區(qū)配置儲(chǔ)能以提高新能源就地消納。

2）儲(chǔ)能對(duì)新能源消納的影響

對(duì)比表2 中場(chǎng)景1 和場(chǎng)景3，在園區(qū)儲(chǔ)能的優(yōu)化調(diào)節(jié)下，新能源消納率提高了8.14%，這表明儲(chǔ)能作為靈活資源的調(diào)節(jié)能力可以較好地提高園區(qū)新能源就地消納能力。

圖4 所示為儲(chǔ)能優(yōu)化前后園區(qū)內(nèi)外功率交換時(shí)序圖。對(duì)比場(chǎng)景1 和場(chǎng)景3，儲(chǔ)能優(yōu)化前后，園區(qū)未就地消納的新能源在谷時(shí)段3～8 明顯減少，同時(shí)儲(chǔ)能充電增加，這是因?yàn)楣葧r(shí)段新能源出力大于園區(qū)負(fù)荷，此時(shí)儲(chǔ)能作為負(fù)荷，增加向新能源購(gòu)電，促進(jìn)了新能源就地消納。由圖4 可得，儲(chǔ)能在谷時(shí)段累計(jì)充電電量為1 850 kW·h，即儲(chǔ)能在谷時(shí)段累計(jì)增加新能源就地消納量1 850 kW·h；同時(shí)在峰時(shí)段10～21，儲(chǔ)能作為電源向負(fù)荷放電，減小了配電網(wǎng)向園區(qū)供電。因此，儲(chǔ)能作為靈活資源的調(diào)節(jié)能力可以較好地提高園區(qū)新能源就地消納能力。

圖4 儲(chǔ)能優(yōu)化前后園區(qū)內(nèi)外功率交換時(shí)序圖Fig.4 Time sequence diagrams of power exchange inside and outside park before and after energy storage optimization

5.3.2 經(jīng)濟(jì)性分析

對(duì)不同場(chǎng)景下各運(yùn)行成本及收益情況的計(jì)算結(jié)果如表4 所示。對(duì)比場(chǎng)景1 和場(chǎng)景2，電價(jià)優(yōu)化前后園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益從4 109 元增加到4 737 元，新能源就地消納率從90.20%上升到91.46%，這是因?yàn)樯蠈幽Ｐ碗妰r(jià)的優(yōu)化減少了園區(qū)運(yùn)營(yíng)商向配電網(wǎng)的購(gòu)電成本，增加了向新能源的購(gòu)電成本，促進(jìn)了新能源消納，并提高了運(yùn)營(yíng)商收益。對(duì)比場(chǎng)景1 和場(chǎng)景3，儲(chǔ)能配置后，園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益降低了1 724 元，這說(shuō)明園區(qū)運(yùn)營(yíng)商通過(guò)配置儲(chǔ)能促進(jìn)新能源消納導(dǎo)致運(yùn)行成本增加，必須通過(guò)電價(jià)的優(yōu)化來(lái)降低成本以提高收益。對(duì)比場(chǎng)景3 和場(chǎng)景4，園區(qū)運(yùn)營(yíng)商通過(guò)電價(jià)優(yōu)化促進(jìn)新能源就地消納從而減少儲(chǔ)能配置容量，同時(shí)增加收益（367 元），但仍小于園區(qū)運(yùn)營(yíng)商配置儲(chǔ)能的日運(yùn)行費(fèi)用（1 816 元），說(shuō)明鋰電池單位容量成本還未達(dá)到商業(yè)應(yīng)用盈利的邊界成本。

表4 不同場(chǎng)景下的運(yùn)行成本及收益情況Table 4 Operation costs and benefits in different scenarios

對(duì)場(chǎng)景3 和場(chǎng)景4 儲(chǔ)能電池日前運(yùn)行的充放電功率及其對(duì)應(yīng)的容量損耗計(jì)算結(jié)果見(jiàn)附錄A 圖A5，其中，儲(chǔ)能充電時(shí)功率為正、放電時(shí)功率為負(fù)。由圖A5 可得，儲(chǔ)能電池的容量損耗與其實(shí)時(shí)放電量和放電深度有關(guān)，對(duì)比場(chǎng)景3 和場(chǎng)景4，儲(chǔ)能電池在峰時(shí)段放電功率越大，其對(duì)應(yīng)的容量損耗成本越大，證明本文所提的儲(chǔ)能電池運(yùn)行容量損耗計(jì)算方法能夠計(jì)算不同儲(chǔ)能規(guī)模下的儲(chǔ)能電池實(shí)時(shí)放電容量損耗。

由儲(chǔ)能電池實(shí)時(shí)運(yùn)行的容量損耗成本求和得到儲(chǔ)能電池運(yùn)行損耗對(duì)應(yīng)的日替換成本，場(chǎng)景3 和場(chǎng)景4 分別為103 元和98 元，對(duì)比其各自的儲(chǔ)能日配置成本1 770 元和1 706 元，表明鋰電池儲(chǔ)能的功率和容量配置成本是儲(chǔ)能參與園區(qū)新能源消納的主要成本。因此，研究?jī)?chǔ)能的配置成本對(duì)園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益和新能源就地消納具有重要意義。

5.3.3 儲(chǔ)能電池單位容量成本的靈敏度分析

考慮電化學(xué)儲(chǔ)能技術(shù)的不斷進(jìn)步，儲(chǔ)能電池的單位容量成本具有較大的下降空間。為研究?jī)?chǔ)能電池容量成本對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響，本文在下層模型園區(qū)儲(chǔ)能優(yōu)化配置時(shí)，在式（17）中設(shè)置了鋰電池成本比例系數(shù)α，通過(guò)調(diào)整α，得到園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益和新能源消納率隨鋰電池單位容量成本變化的關(guān)系如圖5 所示。

由圖5 場(chǎng)景4 可以看出，新能源就地消納率隨著鋰電池單位容量成本的降低有小幅提高，這是因?yàn)楸疚南聦觾?yōu)化模型以園區(qū)新能源就地消納率最大為目標(biāo)對(duì)儲(chǔ)能進(jìn)行優(yōu)化配置，此時(shí)新能源就地消納主要由園區(qū)內(nèi)源荷大小及時(shí)序關(guān)系決定，園區(qū)電價(jià)的優(yōu)化調(diào)整對(duì)新能源就地消納的影響有限。因此，園區(qū)鋰電池儲(chǔ)能單位容量成本降低，通過(guò)對(duì)上層優(yōu)化模型電價(jià)的優(yōu)化調(diào)整將新能源就地消納率從98.83%提高到99.30%，同時(shí)，鋰電池的容量成本是經(jīng)濟(jì)層面上園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益的主要影響因素。

圖5 中場(chǎng)景1 初始分時(shí)電價(jià)下園區(qū)運(yùn)營(yíng)商收益為4 109 元，場(chǎng)景4 園區(qū)儲(chǔ)能與電價(jià)協(xié)調(diào)優(yōu)化下運(yùn)營(yíng)商收益隨鋰電池單位容量成本的減小而增大，2 條線的交點(diǎn)即為運(yùn)營(yíng)商配置鋰電池儲(chǔ)能的邊界成本。在達(dá)到邊界成本之前，運(yùn)營(yíng)商收益增加緩慢，這是由于鋰電池成本限制和負(fù)荷單位用電成本約束；在達(dá)到鋰電池邊界成本之后，運(yùn)營(yíng)商收益增加明顯加快，這是因?yàn)殇囯姵爻杀静皇沁\(yùn)營(yíng)商電價(jià)優(yōu)化的限制，園區(qū)在配置儲(chǔ)能促進(jìn)新能源就地消納的同時(shí)，增加了運(yùn)營(yíng)商收益。圖中交點(diǎn)為25.27%，此時(shí)鋰電池單位容量成本為815 元/（kW·h），表示該園區(qū)儲(chǔ)能與分時(shí)電價(jià)協(xié)調(diào)優(yōu)化下運(yùn)營(yíng)商選擇鋰電池配置儲(chǔ)能的單位容量邊界成本為815 元/（kW·h）。

圖5 鋰電池單位容量成本的靈敏度分析Fig.5 Sensitivity analysis of lithium battery unit capacity cost

6 結(jié)語(yǔ)

本文研究了園區(qū)新能源就地消納的問(wèn)題，建立了園區(qū)儲(chǔ)能與電價(jià)雙層優(yōu)化模型，通過(guò)電價(jià)的優(yōu)化調(diào)整和儲(chǔ)能的優(yōu)化調(diào)節(jié)共同促進(jìn)新能源就地消納。上層模型利用典型日凈負(fù)荷曲線對(duì)分時(shí)電價(jià)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，通過(guò)負(fù)荷用電量約束和單位用電成本約束保證電價(jià)優(yōu)化模型的有效性和實(shí)用性。在下層模型儲(chǔ)能的優(yōu)化配置中考慮了儲(chǔ)能電池放電的容量損耗，將儲(chǔ)能電池的經(jīng)濟(jì)效益和投資成本折算至一個(gè)調(diào)度周期內(nèi)以比較優(yōu)化方案的經(jīng)濟(jì)性，最后結(jié)合某商業(yè)園區(qū)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行算例分析，驗(yàn)證了本文所提的園區(qū)儲(chǔ)能與電價(jià)協(xié)調(diào)優(yōu)化方法的科學(xué)性和實(shí)用性，并得出以下結(jié)論：

1）園區(qū)電價(jià)優(yōu)化可以小幅度提高新能源就地消納率，儲(chǔ)能可以較大幅度地提高新能源消納率，但是儲(chǔ)能配置成本較高。本文提出園區(qū)儲(chǔ)能和電價(jià)的協(xié)調(diào)優(yōu)化方法，使得在實(shí)現(xiàn)新能源就地消納最大的同時(shí)，儲(chǔ)能的經(jīng)濟(jì)性得到一定的提高。

2）在鋰電池容量成本限制和負(fù)荷單位用電成本約束下，通過(guò)電價(jià)優(yōu)化配置儲(chǔ)能仍不具備商業(yè)運(yùn)行盈利的條件。通過(guò)對(duì)鋰電池單位容量成本進(jìn)行靈敏度分析，得出鋰電池投資盈利的邊界成本，為儲(chǔ)能電池的商業(yè)投資和運(yùn)行提供了一定的參考。

本文提出的園區(qū)儲(chǔ)能與電價(jià)協(xié)調(diào)優(yōu)化方法未考慮園區(qū)綜合能源系統(tǒng)多類型負(fù)荷對(duì)園區(qū)電價(jià)的影響，下一步可對(duì)其開(kāi)展重點(diǎn)研究。

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