黎 青 王萬(wàn)軍 周振平
微電網(wǎng)系統(tǒng)最優(yōu)容量配比及潮流分析研究
黎 青1王萬(wàn)軍2周振平3
(1. 陜西理工大學(xué),陜西 漢中 723001;2. 龍?jiān)矗ū本┨?yáng)能技術(shù)有限公司,北京 100083;3. 龍?jiān)矗ū本╋L(fēng)電工程技術(shù)有限公司,北京 100083)
微電網(wǎng)系統(tǒng)中如何進(jìn)行風(fēng)光儲(chǔ)容量的最優(yōu)配置,是目前微電網(wǎng)行業(yè)面臨的一大難題。本文利用PVsyst軟件建立光伏發(fā)電系統(tǒng)模型,考慮溫度、灰塵等因素的影響,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)光伏系統(tǒng)的發(fā)電量;對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)期跟蹤,利用負(fù)荷密度預(yù)測(cè)的方法考慮未來(lái)五年負(fù)荷的增長(zhǎng),并對(duì)現(xiàn)有負(fù)荷進(jìn)行詳細(xì)分析,建立負(fù)荷模型;結(jié)合Homer軟件仿真,從消納光伏發(fā)電系統(tǒng)剩余電力及峰谷電價(jià)差兩方面進(jìn)行分析,以度電成本最低為目標(biāo),給出微電網(wǎng)系統(tǒng)中光伏系統(tǒng)與儲(chǔ)能容量的最佳配比。最后通過(guò)PSD-BPA軟件對(duì)該微電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行潮流分析,以驗(yàn)證光伏發(fā)電系統(tǒng)的接入節(jié)點(diǎn)電壓波動(dòng)范圍符合規(guī)范要求。
最優(yōu)配比;剩余電力;峰谷電價(jià)差;光伏系統(tǒng);儲(chǔ)能
由于煤炭、電力資源的短缺,2021年底多省區(qū)出現(xiàn)拉閘限電現(xiàn)象,給居民及工企業(yè)帶來(lái)了很大不便及經(jīng)濟(jì)損失。若園區(qū)建立微電網(wǎng)系統(tǒng),可緩解電力限制帶來(lái)的種種問(wèn)題。
文獻(xiàn)[1]以某大型商貿(mào)中心為例,對(duì)分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行研究。分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)可解決企業(yè)部分用電,但由于光照時(shí)段及光資源不穩(wěn)定的限制,僅有光伏系統(tǒng)很難滿足企業(yè)在電價(jià)峰值時(shí)段的供電需求及供電可靠性要求。為消除新能源出力的間歇波動(dòng)特征帶來(lái)的影響,可增加儲(chǔ)能系統(tǒng),提高微電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[2]以儲(chǔ)能經(jīng)濟(jì)最優(yōu)為目標(biāo),經(jīng)建模分析,對(duì)分時(shí)電價(jià)下的五種儲(chǔ)能電池進(jìn)行容量配置;文獻(xiàn)[3]研究非支配排序的遺傳學(xué)算法求解電動(dòng)汽車參與下的最優(yōu)儲(chǔ)能容量配置;文獻(xiàn)[4]研究風(fēng)機(jī)和儲(chǔ)能系統(tǒng)參與下的功率柔性分配策略;文獻(xiàn)[5]針對(duì)偏遠(yuǎn)及海島地區(qū),提出一種多元化預(yù)裝式儲(chǔ)能電站,采取遺傳學(xué)算法,給出多元儲(chǔ)能容量配置方案。文獻(xiàn)[6]面向區(qū)域電網(wǎng),考慮發(fā)電系統(tǒng)的可靠性,以總費(fèi)用期望等年值最小為優(yōu)化目標(biāo),構(gòu)建風(fēng)光機(jī)組的容量配比;文獻(xiàn)[7]針對(duì)電網(wǎng)中的負(fù)荷率高及峰谷差價(jià)大等現(xiàn)象,提出用于變電站的儲(chǔ)能容量配置方法。上述研究或僅考慮了儲(chǔ)能的容量配置,或僅針對(duì)電力系統(tǒng)發(fā)電側(cè)可再生能源的配置。
本文以某產(chǎn)業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)項(xiàng)目為例,通過(guò)分析該地區(qū)太陽(yáng)能資源,使用太陽(yáng)能光伏系統(tǒng)設(shè)計(jì)軟件PVsyst計(jì)算出25年光伏發(fā)電量。再結(jié)合該產(chǎn)業(yè)園的用電負(fù)荷情況,以負(fù)荷密度預(yù)測(cè)的方法考慮未來(lái)五年負(fù)荷的增長(zhǎng),預(yù)測(cè)該產(chǎn)業(yè)園區(qū)未來(lái)的負(fù)荷趨勢(shì)。在Homer軟件中建立模型,從光伏系統(tǒng)供給負(fù)荷后的剩余電力及峰谷電價(jià)差兩方面進(jìn)行分析,以度電成本最低為目標(biāo),給出微電網(wǎng)系統(tǒng)中光伏系統(tǒng)與儲(chǔ)能容量的最佳配比。最后通過(guò)電力系統(tǒng)分析軟件PSD-BPA進(jìn)行潮流分析,驗(yàn)證該系統(tǒng)中光、儲(chǔ)、負(fù)荷供需平衡,系統(tǒng)穩(wěn)定。
利用PVsyst軟件對(duì)某產(chǎn)業(yè)園區(qū)的光伏系統(tǒng)進(jìn)行建模,經(jīng)計(jì)算裝機(jī)容量為2.143 2MW,首年發(fā)電量為214.5萬(wàn)kW?h,系統(tǒng)效率為82%。該地區(qū)的月度水平輻射量見(jiàn)表1。
光伏系統(tǒng)在發(fā)電時(shí)會(huì)有損耗,包括交直流電纜的損耗、灰塵損耗、變壓器損耗、溫度損耗、組件修正系數(shù)、失配損耗等,在PVsyst軟件中建模時(shí),設(shè)置直流電纜的損耗為1.5%、灰塵損耗為3%、變壓器銅損為1.2%、溫度功率衰減因子為-0.06%/℃、組件修正系數(shù)為-0.3%、失配損耗為1.2%。光伏組件的壽命按25年考慮,組件效率按壽命期25年內(nèi)累計(jì)折損20%,首年衰減2.5%,第二年起,年均衰減為0.70%。
表1 月度水平輻射量
考慮到系統(tǒng)損耗及光伏組件衰減后,光伏電站第年的年實(shí)際發(fā)電量計(jì)算公式為
式中:為第年,≥2;1為光伏電站首年發(fā)電量。光伏電站壽命期內(nèi)逐年發(fā)電量見(jiàn)表2。
表2 光伏電站壽命期內(nèi)逐年發(fā)電量
(續(xù)表2)
該光伏系統(tǒng)25年總發(fā)電量約為4 900.50萬(wàn)kW?h,25年年平均發(fā)電量約196.02萬(wàn)kW?h,年等效利用小時(shí)數(shù)為914.61h。
圖1是某產(chǎn)業(yè)園區(qū)2017年3~4月中30天的日用電量變化曲線,其中最大用電量在4月8日,消耗電能1.823 5萬(wàn)kW?h,最小在4月5日,消耗電能為0.575 2萬(wàn)kW?h。30天的平均日消耗電能為1.159 3萬(wàn)kW?h。
圖1 某產(chǎn)業(yè)園區(qū)日用電量變化曲線
對(duì)2016年及2017年1~4月某產(chǎn)業(yè)園區(qū)的月度用電情況進(jìn)行分析,月度用電量變化曲線如圖2 所示。
圖2中方框?qū)嵕€代表2016年各月的用電量情況,三角實(shí)線代表2017年1~4月的用電量情況。對(duì)圖2數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可得:
1)分析2016年各月的用電量,12月的用電量遠(yuǎn)高于其他月份,這是由于12月該園區(qū)二期開(kāi)始投入使用;3~5月的用電量偏小。
圖2 月度用電量變化曲線
2)比較2016年1~4月及2017年1~4月的用電量可看出,各月用電量變化趨勢(shì)相同,說(shuō)明該產(chǎn)業(yè)園區(qū)的負(fù)荷基本為固定負(fù)荷。但是由于2017年該園區(qū)二期投運(yùn),使用電量整體有一定幅度的增長(zhǎng),差值約為15萬(wàn)kW?h。
該產(chǎn)業(yè)園區(qū)的電度電費(fèi)主要由兩個(gè)方面構(gòu)成:大工業(yè)用電及非居民照明用電。其收取的峰谷電價(jià)基準(zhǔn)不同,峰谷電價(jià)單價(jià)見(jiàn)表3。
表3 峰谷電價(jià)單價(jià)
將非居民照明的用電量按電價(jià)折算至大工業(yè)用電,統(tǒng)一電價(jià)基準(zhǔn)。折算后的各月峰谷用電量如圖3所示。
圖3 折算后的各月峰谷用電量
各月的平價(jià)用電量均最大,大約占37%,峰價(jià)用電量占總用電量35%左右,谷價(jià)用電量最少,占28%。峰值時(shí)電價(jià)最高,可利用峰谷電價(jià)差的優(yōu)勢(shì)收益。
一方面,由于某產(chǎn)業(yè)園區(qū)還未完全建成,部分三期廠房、辦公樓等還未投入,未來(lái)的負(fù)荷勢(shì)必要增加;另一方面,用戶側(cè)需求是隨時(shí)間變動(dòng)的,負(fù)荷具有不確定性,因此負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)對(duì)這些因素進(jìn)行考慮。
負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法有類比法、負(fù)荷密度法、比例系數(shù)增長(zhǎng)法、季節(jié)時(shí)間序列預(yù)測(cè)法等[8],根據(jù)目前所掌握的該產(chǎn)業(yè)園區(qū)用電數(shù)據(jù)及三期擴(kuò)建規(guī)劃情況,在此選用負(fù)荷密度預(yù)測(cè)法進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。
負(fù)荷密度預(yù)測(cè)即從該地區(qū)的人口或土地面積的平均耗電量出發(fā)進(jìn)行預(yù)測(cè),總耗電量是通過(guò)單位耗電面積乘以總面積求得。從總平面圖上分析該產(chǎn)業(yè)園區(qū)預(yù)建面積約為現(xiàn)有面積的三分之一,因此以30%的增加量進(jìn)行預(yù)測(cè)。目前,該產(chǎn)業(yè)園區(qū)的平均日消耗電能為1.159 3萬(wàn)kW?h,三期建成后,該產(chǎn)業(yè)園區(qū)的用電量為現(xiàn)在的1.3倍,即日均用電量為1.507 09萬(wàn)kW?h。
通過(guò)1.2節(jié)對(duì)比分析的結(jié)論可知,峰價(jià)用電量占總用電量35%左右,即峰值時(shí)段用電量為0.527萬(wàn)kW?h。按360天統(tǒng)計(jì),該園區(qū)年用電峰值量為189.72萬(wàn)kW?h。
將該園區(qū)3月20日光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量與負(fù)荷用電量進(jìn)行比較,數(shù)據(jù)如圖4所示。其中,菱形實(shí)線為發(fā)電量數(shù)據(jù),方框?qū)嵕€為8:00—19:00的小時(shí)用電量數(shù)據(jù),測(cè)得日總用量為1.316 7萬(wàn)kW?h,平均小時(shí)用電量為548.63kW?h,如圖4中橫直線所示。圖4中橫直線高于方框?qū)嵕€的主要原因是:該園區(qū)夜間生產(chǎn)車間工作,車間大功率用電設(shè)備多,使全天總用電量增加,從而導(dǎo)致平均小時(shí)用電量高于白天小時(shí)用電量。
圖4 3月20日小時(shí)數(shù)據(jù)
由圖4數(shù)據(jù)可看出,在9:00~17:00,光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量可滿足該產(chǎn)業(yè)園區(qū)負(fù)荷用電需求。該園區(qū)當(dāng)日的總負(fù)荷用電量為1.316 7萬(wàn)kW?h,光伏系統(tǒng)發(fā)電量預(yù)測(cè)為0.518 7萬(wàn)kW?h。獨(dú)立光伏發(fā)電系統(tǒng)無(wú)法滿足日負(fù)荷需求。
由上述分析可知,光伏發(fā)電系統(tǒng)在某些時(shí)段輸出功率過(guò)剩,但總量上無(wú)法滿足負(fù)荷需求。為解決此問(wèn)題并降低園區(qū)的用電成本,本文從消納光伏系統(tǒng)的剩余電力及利用削峰填谷兩個(gè)方面進(jìn)行儲(chǔ)能電池配置,搭建微電網(wǎng)系統(tǒng)。
為求出從光伏系統(tǒng)余電儲(chǔ)存峰值釋放的角度需配置的最小儲(chǔ)能容量,假設(shè)該產(chǎn)業(yè)園區(qū)不從電網(wǎng)接收電能,不考慮負(fù)荷供電可靠性,使用Homer軟件進(jìn)行建模仿真。
Homer模型:建立2.143MW光伏組件模型,日均用電量為1.24萬(wàn)kW?h、峰值為944kW的負(fù)荷模型,額定容量為480~1 440kW?h的電池模型,配置2MW光伏逆變器。
經(jīng)計(jì)算,不同儲(chǔ)能電池容量下的光伏系統(tǒng)的年棄電量、棄電率、負(fù)荷年缺電量、負(fù)荷缺電率、系統(tǒng)年缺電量、系統(tǒng)缺電率見(jiàn)表4。
表4 不同儲(chǔ)能裝機(jī)容量下電性能參數(shù)計(jì)算結(jié)果
當(dāng)配置480kW?h的儲(chǔ)能系統(tǒng)時(shí),光伏系統(tǒng)的年棄電量為135 966kW?h,占光伏系統(tǒng)發(fā)電量的7%。隨著儲(chǔ)能系統(tǒng)裝機(jī)容量的增加,系統(tǒng)的棄電量逐漸減小,不同儲(chǔ)能裝機(jī)容量下的光伏系統(tǒng)年棄電量變化趨勢(shì)如圖5所示。
圖5 不同儲(chǔ)能裝機(jī)容量下光伏系統(tǒng)年棄電量變化趨勢(shì)
當(dāng)儲(chǔ)能裝機(jī)容量增加至1 140kW?h時(shí),光伏系統(tǒng)的棄電量逐漸趨近于0。
為計(jì)算棄電量為0時(shí),儲(chǔ)能的最小裝機(jī)容量,對(duì)1 200~1 260kW?h區(qū)間的儲(chǔ)能容量進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)化,重新建模后的棄電量如圖6所示。
圖6 1 200~1 260kW?h儲(chǔ)能裝機(jī)容量下的棄電量
當(dāng)儲(chǔ)能的裝機(jī)容量為1 255.2kW?h時(shí),光伏系統(tǒng)的年棄電量?jī)H為0.467kW?h,故從光伏系統(tǒng)剩余電力全部存儲(chǔ)的角度,需配置的最小儲(chǔ)能裝機(jī)容量為1 255.2kW?h。
當(dāng)微電網(wǎng)系統(tǒng)配置1 255.2kW?h的儲(chǔ)能電池時(shí),電價(jià)峰值時(shí)段的光伏系統(tǒng)的年發(fā)電量為57.26萬(wàn)kW?h,儲(chǔ)能系統(tǒng)的年出力為102.45萬(wàn)kW?h,總計(jì)159.71萬(wàn)kW?h電量。而該園區(qū)年用電峰值量為189.72萬(wàn)kW?h,因此峰值時(shí)段其余的30.18萬(wàn)kW?h電量,可通過(guò)削峰填谷方式配置儲(chǔ)能,進(jìn)一步降低用電成本。
經(jīng)1.2節(jié)分析,利用削峰填谷配置儲(chǔ)能系統(tǒng)具有經(jīng)濟(jì)性。
30.18萬(wàn)kW?h為年用電量,以全年8 760h計(jì)算,每小時(shí)的用電量為34.452kW?h,儲(chǔ)能系統(tǒng)蓄電池容量的基本公式為
式中:為可靠系數(shù),一般取1.1;、、分別為蓄電池電壓、電流、功率;為蓄電池循環(huán)效率;DOD為蓄電池放電深度,深度循環(huán)時(shí)取80%;為蓄電池溫度系數(shù),當(dāng)1<電池放電率<10時(shí),取0.008;為電池的使用時(shí)間;為溫度。
結(jié)合該地區(qū)氣象資料,其多年極端最低氣溫為-21.2℃;考慮峰谷電價(jià)差很大的因素,初步擬定儲(chǔ)能系統(tǒng)存儲(chǔ)的電量供晚上18:00—22:00高峰時(shí)段負(fù)荷需求;儲(chǔ)能電池的放電深度按80%計(jì)算,電池的循環(huán)效率按85%考慮,儲(chǔ)能系統(tǒng)容量根據(jù)式(2)計(jì)算為
根據(jù)以上從余電儲(chǔ)存峰值釋放的角度分析得出儲(chǔ)能的最小裝機(jī)容量為1 255.2kW?h,削峰填谷需要配置的儲(chǔ)能系統(tǒng)最小容量為471.55kW?h,故本文推薦配置的儲(chǔ)能系統(tǒng)容量為1.727MW?h。
該產(chǎn)業(yè)園區(qū)裝設(shè)2.142MW光伏發(fā)電系統(tǒng),1.727MW?h儲(chǔ)能系統(tǒng),分析園區(qū)的用電成本。
在Homer軟件中建立各元件的經(jīng)濟(jì)模型[9],光伏系統(tǒng)的初始投資取4元/W,不考慮年運(yùn)維費(fèi)用,其壽命周期為25年;系統(tǒng)效率為82%;組件為平鋪方式,不含跟蹤系統(tǒng);安裝傾角及方位角為0°;地面反射率為0.2,設(shè)置光伏系統(tǒng)各經(jīng)濟(jì)參數(shù)。
儲(chǔ)能系統(tǒng)的初始投資按3.5元/(W?h),壽命周期按10年考慮,設(shè)置儲(chǔ)能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)模型各參數(shù)。
該產(chǎn)業(yè)園區(qū)裝設(shè)2.142MW光伏發(fā)電系統(tǒng),1.727MW?h儲(chǔ)能系統(tǒng)的初始投資為1 461.25萬(wàn)元。其中光伏系統(tǒng)的初始投資為856.8萬(wàn)元,儲(chǔ)能系統(tǒng)的投資為604.45萬(wàn)元。
經(jīng)Homer軟件仿真計(jì)算,該產(chǎn)業(yè)園區(qū)裝設(shè)2.142MW光伏發(fā)電系統(tǒng),1.727MW?h儲(chǔ)能系統(tǒng)時(shí),園區(qū)的度電成本為0.84元/(kW?h)。仿真所得經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)見(jiàn)表5。
本方案每年可為園區(qū)節(jié)約153.99萬(wàn)元電費(fèi),項(xiàng)目初始投資為1 461.25萬(wàn)元,回收期約9.49年。同時(shí),本方案可將峰值時(shí)段的電價(jià)由0.886 0元/(kW?h)降至0.84元/(kW?h),具有經(jīng)濟(jì)性。
表5 經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)
該產(chǎn)業(yè)園區(qū)包括生產(chǎn)廠房、辦公樓、生活區(qū)等,為滿足其供電要求,現(xiàn)設(shè)置變壓器:戶外箱變T1(1 600kV?A)、聯(lián)合生產(chǎn)廠房變壓器T2(1 600kV?A)、聯(lián)合生產(chǎn)廠房變壓器T3(1 600kV?A)、電源設(shè)備間變壓器T4(1 250kV?A)、戶外箱變T5(800kV?A)、光伏升壓變壓器及儲(chǔ)能系統(tǒng)變壓器。由總配變電所的10kV電源經(jīng)過(guò)YJV22—8.7/10kV—3×95電纜分別接至各變壓器的高壓側(cè)。戶外箱變T1位于宿舍樓附近,主要供生活區(qū)供電;T2、T3變壓器位于二期廠房?jī)?nèi)的車間變電所,主要供逆變器裝配一、二車間及逆變器研發(fā)區(qū)、半成品裝配區(qū)、戶外龍門吊及研發(fā)樓等配電照明;T4變壓器位于二期廠房?jī)?nèi)電源設(shè)備間變電所,主要供研發(fā)區(qū)、中間輔房二層配電及冷熱機(jī)房配電照明;戶外箱變T5位于二期辦公樓旁,主要供二期辦公樓內(nèi)的照明、空調(diào)、客梯、消防等使用。該產(chǎn)業(yè)園內(nèi)除消防控制室照明、主要通道照明、樓梯間照明、客梯、消防電梯等為二級(jí)負(fù)荷外,其余均為三級(jí)負(fù)荷,二級(jí)負(fù)荷還設(shè)置了備用電源柴油發(fā)電機(jī)供電。具體的配電系統(tǒng)如圖7所示。
圖7 配電系統(tǒng)
根據(jù)圖7在PSD-BPA軟件中進(jìn)行潮流分析,并繪制微電網(wǎng)系統(tǒng)單線圖如圖8所示。
含光伏和儲(chǔ)能系統(tǒng)的微電網(wǎng)計(jì)算,使用PVsyst軟件導(dǎo)出光伏發(fā)電系統(tǒng)在某一天的典型日小時(shí)輸出功率數(shù)據(jù),在PSD-BPA軟件中建立模型,采用牛頓-拉夫遜法進(jìn)行該系統(tǒng)一天內(nèi)24h的潮流計(jì)算[10]。設(shè)并網(wǎng)點(diǎn)為平衡節(jié)點(diǎn),其電壓幅值、相位分別為1.02p.u.、0rad,光伏系統(tǒng)及儲(chǔ)能系統(tǒng)設(shè)置為PQ節(jié)點(diǎn)。
2.142MW光伏系統(tǒng)某一天的典型日小時(shí)輸出功率如圖9所示,光伏系統(tǒng)出力受日照影響,在早6:00—晚19:00有功率輸出,其余時(shí)間受日照限制,光伏發(fā)電系統(tǒng)無(wú)功率輸出。
圖8 微電網(wǎng)系統(tǒng)單線圖
圖9 2.142MW光伏系統(tǒng)某一天的典型日小時(shí)輸出功率
通過(guò)PSD-BPA軟件進(jìn)行潮流計(jì)算,光伏接入節(jié)點(diǎn)DG1的潮流計(jì)算結(jié)果如圖10所示。由圖10可看出,光伏發(fā)電系統(tǒng)的接入節(jié)點(diǎn)DG1的電壓波動(dòng)范圍為0.992p.u.~1.039p.u.,偏差絕對(duì)值為4.7%,滿足GB 12325—2008《電能質(zhì)量供電電壓偏差》標(biāo)準(zhǔn)中20kV及以下三相供電電壓偏差為標(biāo)稱電壓±7%的要求[11]。
圖10 DG1潮流計(jì)算結(jié)果
本文通過(guò)對(duì)用戶側(cè)負(fù)荷進(jìn)行分析、光資源計(jì)算,結(jié)合消納光伏發(fā)電系統(tǒng)剩余電力及峰谷電價(jià)差兩種策略,給出微電網(wǎng)系統(tǒng)能源配比的計(jì)算方法,以某產(chǎn)業(yè)園區(qū)的具體應(yīng)用實(shí)例進(jìn)行分析說(shuō)明,通過(guò)經(jīng)濟(jì)性對(duì)比分析可看出,方法滿足行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求,具有可行性。通過(guò)潮流計(jì)算可知,光伏系統(tǒng)接入節(jié)點(diǎn)電壓符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)要求。
[1] 張藍(lán)宇, 李俊, 歐陽(yáng)進(jìn), 等. 大型建筑屋頂分布式光伏發(fā)電項(xiàng)目的研究與應(yīng)用[J]. 湖南電力, 2019, 39(6): 34-37.
[2] 陳景文, 肖妍, 莫瑞瑞, 等. 考慮光伏校正的微電網(wǎng)儲(chǔ)能容量?jī)?yōu)化配置[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2021, 49(10): 59-66.
[3] 陸燕娟, 潘庭龍, 楊朝輝. 計(jì)及電動(dòng)汽車的社區(qū)微網(wǎng)儲(chǔ)能容量配置[J]. 太陽(yáng)能學(xué)報(bào), 2021, 42(12): 362- 367.
[4] 張靖, 張志文, 胡斯佳, 等. 獨(dú)立微電網(wǎng)風(fēng)儲(chǔ)協(xié)同調(diào)頻的功率柔性分配策略[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2022, 37(15): 3767-3780.
[5] 袁鐵江, 張昱, 栗磊, 等. 計(jì)及功率密度約束含氫儲(chǔ)能的預(yù)裝式多元儲(chǔ)能電站容量?jī)?yōu)化配置研究[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2021, 36(3): 496-506.
[6] 宋宇, 李涵, 楚皓翔, 等. 計(jì)及可靠性的風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配比研究[J]. 電氣技術(shù), 2022, 23(6): 49-58, 68.
[7] 白樺, 王正用, 李晨, 等. 面向電網(wǎng)側(cè)、新能源側(cè)及用戶側(cè)的儲(chǔ)能容量配置方法研究[J]. 電氣技術(shù), 2021, 22(1): 8-13.
[8] 牛東曉, 曹樹(shù)華, 盧建昌. 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)及其應(yīng)用[M]. 2版. 北京: 中國(guó)電力出版社, 2009.
[9] AL-KARAGHOULI A, KAZMERSKI L L. Optimi- zation and life-cycle cost of health clinic PV system for a rural area in southern Iraq using HOMER software[J]. Solar Energy, 2010, 84(4): 710-714.
[10] 彭寒梅, 昌玲, 郭穎聰, 等. 主從控制微電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)區(qū)間潮流計(jì)算[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2018, 42(1): 195-202.
[11] 電能質(zhì)量 供電電壓偏差: GB/T 12325—2008[S]. 北京: 中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社, 2009.
Research on optimal capacity ratio and power flow analysis of the microgrid system
LI Qing1WANG Wanjun2ZHOU Zhenping3
(1. Shaanxi University of Technology, Hanzhong, Shaanxi 723001;2. Long Yuan (Beijing) Solar Energy Technology Co., Ltd, Beijing 100083;3. Long Yuan (Beijing) Wind Power Engineering Technology Co., Ltd, Beijing 100083)
How to optimize the allocation of wind, photovoltaic and energy storage capacity in the microgrid system is a major problem faced by microgrid industry at present. This paper establishes the photovoltaic power generation system model using PVsyst software, considering the influence of temperature, dust and other factors, to accurately predict the power generation of photovoltaic system. The load data is tracked for a long time. The load growth in the next five years is considered by using the load density prediction method, and the existing load is analyzed in detail to establish a load model. Combined with the simulation analysis of Homer software, the research and analysis are carried out from the aspects of absorbing the residual power of photovoltaic power generation system and the difference between peak and valley electricity prices. With the lowest electricity cost as the goal, the optimal ratio of photovoltaic system and energy storage capacity in the microgrid system is given. Finally, the power flow analysis of the microgrid system is carried out through PSD-BPA software, and the voltage fluctuation range of the access node of photovoltaic system is verified to meet the specification requirements.
optimal ratio; surplus power; peak valley electricity price difference; photovoltaic system; energy storage
陜西理工大學(xué)科研項(xiàng)目“智能微電網(wǎng)系統(tǒng)研究”(SLGKYXM2203)
2022-07-07
2022-09-10
黎 青(1990—),女,陜西省咸陽(yáng)市人,碩士,主要從事新能源發(fā)電、微電網(wǎng)系統(tǒng)分析等方面研究工作。