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        基于粒子群優(yōu)化算法的儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化方法研究

        2024-06-04 06:32:10中電建華東勘測設(shè)計(jì)院深圳有限公司張學(xué)昶
        電力設(shè)備管理 2024年7期
        關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)性成本優(yōu)化

        中電建華東勘測設(shè)計(jì)院(深圳)有限公司 張學(xué)昶

        隨著新能源技術(shù)的不斷發(fā)展,電力系統(tǒng)中新能源并網(wǎng)容量不斷增加,這使得儲(chǔ)能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用中越來越重要。儲(chǔ)能電站在電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行、優(yōu)化資源配置、提高能源利用效率等方面發(fā)揮著重要作用。然而,在儲(chǔ)能電站建設(shè)之前,需要對儲(chǔ)能電站的經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行分析,以確保其建設(shè)具有較高的經(jīng)濟(jì)效益[1]。本文旨在介紹一種基于粒子群優(yōu)化算法的儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化方法,以提高儲(chǔ)能電站的經(jīng)濟(jì)性。

        在實(shí)際工程應(yīng)用中,儲(chǔ)能電站的經(jīng)濟(jì)性會(huì)受到安裝以及維護(hù)運(yùn)行等成本影響,因而需要綜合考慮其經(jīng)濟(jì)性并采用最優(yōu)方案。本文主要研究如何根據(jù)實(shí)際中的典型應(yīng)用場景,建立儲(chǔ)能電站在配網(wǎng)側(cè)的經(jīng)濟(jì)性價(jià)值評估模型,并利用粒子群優(yōu)化算法來確定儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電控制經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)策略。

        1 儲(chǔ)能電站的研究現(xiàn)狀

        蓄電池儲(chǔ)能技術(shù)的日益成熟與廣泛應(yīng)用,正逐步攻克風(fēng)電、光伏發(fā)電等新能源接入與消納所面臨的技術(shù)難題,緩解電網(wǎng)因需求波動(dòng)而產(chǎn)生的調(diào)峰壓力,降低投資建設(shè)配套輸電線路容量的需求[2]。

        目前,各種儲(chǔ)能蓄電池技術(shù)中,鉛酸蓄電池由于歷史悠久、技術(shù)成熟且成本較低而被廣泛應(yīng)用,但由于其能量密度有限、使用壽命短以及可能引發(fā)的環(huán)境問題,使得鉛酸蓄電池在實(shí)際應(yīng)用中的推廣逐漸受阻。鎳鎘電池在動(dòng)力電池領(lǐng)域的應(yīng)用以達(dá)到一定的普及度,然而因其所帶來的重金屬污染問題日益突出,使得更為環(huán)保的鎳氫電池逐漸取代其地位。與此同時(shí),鋰電池因受限于大規(guī)模集成技術(shù)的復(fù)雜性,始終未能在大容量應(yīng)用方面取得突破[3-4]。

        新興鈉硫電池和液流電池技術(shù)日益受到人們的矚目,并在實(shí)際應(yīng)用中逐漸占據(jù)一席之地。鈉硫電池因具有高能量密度、高效率、環(huán)保性以及大容量等諸多引人注目的特點(diǎn),被視為一種具有較大潛力的儲(chǔ)能技術(shù),正在能源領(lǐng)域嶄露頭角。液流電池憑借其大容量、高效率以及超長的循環(huán)使用壽命等諸多優(yōu)勢,在新能源領(lǐng)域和電力系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用和高度認(rèn)可。這些新興的儲(chǔ)能技術(shù)為提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率提供了一定的可能性。

        2 儲(chǔ)能電站的經(jīng)濟(jì)性分析

        2.1 初期投資成本

        首先是儲(chǔ)能電站的初期投資成本。儲(chǔ)能電站初期投資成本主要包括:一是規(guī)劃設(shè)計(jì)成本,這包括進(jìn)行項(xiàng)目研究和初步設(shè)計(jì)的費(fèi)用;二是物資采購成本,涵蓋了設(shè)備的采購費(fèi)用以及運(yùn)輸費(fèi)用;三是工程建設(shè)成本,涵蓋了設(shè)計(jì)費(fèi)、安裝調(diào)試費(fèi)、場地費(fèi)、驗(yàn)收費(fèi)。上述成本總和即儲(chǔ)能電站的初期投資。綜合而言,儲(chǔ)能電站初期投資成本如下:

        cje是儲(chǔ)能電站建設(shè)所需j類裝置單價(jià);Nj是j類裝置數(shù)目;m是裝置種類數(shù);lj是j類裝置運(yùn)輸距離;cjt是運(yùn)輸單價(jià);ca是裝置的安裝調(diào)試費(fèi);A是儲(chǔ)能電站占地面積;cg是單位土地價(jià)格。

        2.2 運(yùn)行維護(hù)成本

        儲(chǔ)能設(shè)備的操作與維護(hù)成本可劃分為運(yùn)營成本和維修成本兩部分。其中,運(yùn)營成本涵蓋了由于設(shè)備運(yùn)行所產(chǎn)生的損失費(fèi)用,以及定期進(jìn)行的巡檢和檢查所產(chǎn)生的費(fèi)用。立足于設(shè)備整個(gè)生命周期視角出發(fā),為了得出準(zhǔn)確的經(jīng)濟(jì)評估,需要將通貨膨脹、稅收等各種經(jīng)濟(jì)因素都納入考量范圍,通過綜合計(jì)算得出一個(gè)社會(huì)折現(xiàn)率,然后依據(jù)這一折現(xiàn)率來確定每年費(fèi)用的現(xiàn)值。因此,儲(chǔ)能電站第t年的運(yùn)行維護(hù)成本通過下述公式來完成計(jì)算:

        cOM,t是單位容量年運(yùn)維成本(萬元/MW/年);Psmax是儲(chǔ)能電站最大容量。

        2.3 儲(chǔ)能裝置的退役成本

        能量存儲(chǔ)單元的退役費(fèi)用主要包括退役處理的人工費(fèi)用、環(huán)境保護(hù)費(fèi)用和銷售回收設(shè)備的剩余費(fèi)用。儲(chǔ)能設(shè)備因其所使用的電池等特殊材質(zhì),在退役后將帶來較大的環(huán)境成本,因此退役后的處理費(fèi)用在儲(chǔ)能設(shè)備的總成本中占有相當(dāng)大的比重。殘值是指在資產(chǎn)的使用年限內(nèi),在處理一項(xiàng)長期資產(chǎn)時(shí)可以預(yù)期獲得的價(jià)值,即資產(chǎn)殘值,通過雙倍余額遞減法來進(jìn)行精確計(jì)算,以確定第a年資產(chǎn)的殘值C殘值,Ccaptials是資產(chǎn)初期投資金額,資產(chǎn)在折舊年限Nsi到達(dá)時(shí)的殘值為:

        儲(chǔ)能電站退役成本為:

        初始第0年設(shè)第1次投運(yùn),設(shè)第i次投運(yùn)儲(chǔ)能設(shè)備壽命周期為Nsi。如達(dá)到及,總的投運(yùn)次數(shù)為a+1次。各業(yè)務(wù)設(shè)備壽命不同,投運(yùn)次數(shù)各有差異。再投入費(fèi)用需計(jì)a次,殘值則多計(jì)一次。若設(shè)備未至退役年限,僅計(jì)殘值,不計(jì)人工與環(huán)保費(fèi)。

        儲(chǔ)能電站成本的現(xiàn)值為:

        3 基于粒子群優(yōu)化算法的儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化方法

        3.1 粒子群優(yōu)化算法

        粒子群優(yōu)化算法是一種高效、收斂速度快的優(yōu)化方法,具有概念簡單、易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn),需要調(diào)節(jié)的參數(shù)較少[5]。本文采用粒子群優(yōu)化算法來解決儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性的優(yōu)化問題。在電力系統(tǒng)的優(yōu)化計(jì)算和數(shù)學(xué)模型的求解中,粒子群優(yōu)化算法得到了廣泛地應(yīng)用。圖1展示了粒子群優(yōu)化算法的計(jì)算流程。在粒子群算法中,首先需要初始化種群。然后根據(jù)預(yù)設(shè)的目標(biāo)函數(shù),計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值。接著隨機(jī)生成粒子的速度,并保存每個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)值,同時(shí)更新粒子群的全局最優(yōu)值。隨后更新粒子的速度與位置,并且擴(kuò)大種群的規(guī)模。在擴(kuò)大種群規(guī)模的每一步中,都會(huì)更新每個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)值與粒子群的全局最優(yōu)值。同時(shí),判斷是否達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)或者精度范圍。如果滿足條件,算法結(jié)束。

        圖1 粒子群算法計(jì)算流程圖

        3.2 基于粒子群優(yōu)化算法的儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化模型

        由于儲(chǔ)能設(shè)備的運(yùn)行年限一般較長,故也應(yīng)該從全壽命周期這一長時(shí)間尺度去優(yōu)化儲(chǔ)能設(shè)備的充放電控制策略,本文詳細(xì)對此進(jìn)行了分析。在基于粒子群優(yōu)化算法的儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化模型當(dāng)中,本文以儲(chǔ)能電站的全壽命周期成本最小為目標(biāo)函數(shù),如下式所示:

        對于基于粒子群優(yōu)化算法的儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化模型當(dāng)中的約束條件,包括了儲(chǔ)能設(shè)備自身的充放電容量約束、充放電次數(shù)約束、儲(chǔ)能電池的荷電狀態(tài)約束等。

        4 案例分析

        近年來,電力用戶側(cè)的儲(chǔ)能設(shè)備安裝容量也在不斷提高,需要對儲(chǔ)能設(shè)備的容量配置及運(yùn)行控制策略進(jìn)行優(yōu)化,以便提高儲(chǔ)能設(shè)備安裝的經(jīng)濟(jì)性[6]。以某電力用戶為例,分析電力儲(chǔ)能設(shè)備的容量配置及運(yùn)行控制策略。該電力用戶對于供電可靠性的要求較高,該用戶的日負(fù)荷曲線如圖2所示。

        圖2 用戶的日負(fù)荷曲線

        假設(shè)儲(chǔ)能設(shè)備的全壽命使用周期為30年,經(jīng)過對模型采用粒子群算法,并通過MATLAB 軟件編程求解,得出了儲(chǔ)能設(shè)備的最佳安裝容量為11.43MWh、儲(chǔ)能設(shè)備的額定功率為1.42MW,此時(shí)儲(chǔ)能設(shè)備的運(yùn)行綜合效益為110萬元。在迭代計(jì)算的過程中,迭代次數(shù)的收斂曲線如圖3所示。

        圖3 算法的收斂曲線

        同時(shí),通過下層優(yōu)化模型的求解,也得出了儲(chǔ)能設(shè)備的最佳運(yùn)行控制策略。儲(chǔ)能設(shè)備在一天的時(shí)間尺度下的充放電運(yùn)行策略如圖4所示。

        圖4 儲(chǔ)能設(shè)備的運(yùn)行充放電控制策略

        從圖4的儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行充放電控制策略中可以看出,在夜間時(shí)段,由于此時(shí)的負(fù)荷較低,故儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行在充電狀態(tài),總共充電了一次。而在白天時(shí)段,此時(shí)的用電負(fù)荷水平較高,故儲(chǔ)能一般運(yùn)行在放電狀態(tài),以滿足用戶的實(shí)際用電需求,總共放電了兩次,達(dá)到了優(yōu)化儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行的目的。本文詳細(xì)分析了儲(chǔ)能設(shè)備在運(yùn)行過程中的成本及效益,并建立了儲(chǔ)能設(shè)備的運(yùn)行優(yōu)化控制模型。采用粒子群算法對所建立的模型進(jìn)行求解,并開展了算例分析。結(jié)果表明,對儲(chǔ)能設(shè)備的容量及充放電控制策略進(jìn)行合理地優(yōu)化,具有較高的經(jīng)濟(jì)效益。

        綜上所述,儲(chǔ)能環(huán)節(jié)的引入為電力系統(tǒng)帶來了積極的影響。儲(chǔ)能環(huán)節(jié)的實(shí)施能夠?qū)崿F(xiàn)需求側(cè)的有效管理,通過消除晝夜間的電力峰谷差異,實(shí)現(xiàn)負(fù)荷的均衡分配。提高了電力設(shè)備的利用效率,降低了供電成本。同時(shí),儲(chǔ)能環(huán)節(jié)在推動(dòng)可再生能源利用方面也發(fā)揮著重要作用,其能提升系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性,調(diào)整電網(wǎng)頻率,并對負(fù)荷波動(dòng)進(jìn)行有效補(bǔ)償。本文所探討的基于粒子群優(yōu)化算法的儲(chǔ)能電站經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化方法,對于提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性具有重要意義。

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