...一種考慮可再生能源不確定性的分布式儲能電站選址定容規劃方法

2020-12-24 北極星太陽能光伏網

【光伏儲能】一種考慮可再生能源不確定性的分布式儲能電站選址定容規劃方法

北極星太陽能光伏網訊:摘要:當配電網的負荷峰谷差較大時可利用BESS實現削峰填谷,解決大規模可再生能源消納和儲能電站接入電網中其投資成本和運行成本過高的問題,有效提高配電系統整體的經濟性;且在電網中接入儲能系統在一定程度上可降低網絡損耗,節約儲能投資成本。

(來源:微信公眾號「儲能科學與技術」 ID:esst2012 作者:丁倩, 曾平良, 孫軼愷, 徐辰婧, 徐振超)

研究背景

由於風電和光伏固有的隨機性和間歇性等特點,大規模風電、光伏等可再生能源的快速發展對電網的安全穩定運行帶來了極大的挑戰,主要包括:棄風棄光、調峰調頻、功角與電壓穩定等問題。將儲能系統(energy storage system, ESS)接入電網可以提高系統的可靠性和穩定性,並能夠有效調節和優化系統潮流,提高系統運行的經濟效益,為大規模可再生能源併網問題提供了新的思路,是解決可再生能源接入電網的有效途徑之一。近年來,儲能技術,特別是電化學電池儲能,得到快速發展,電池儲能成本也得到了持續下降。但是,儲能成本仍然相對較高,是儲能技術(包括電池儲能技術)在電網中大規模推廣應用的重要制約因素之一,如何降低儲能的投資成本和運行成本是儲能投資規劃需要解決的重要問題。在電網中確定儲能的最優選址和定容可有效降低整個系統成本。合理地選擇儲能建設位置和容量不僅能夠使整個系統的經濟效益最大化,還能改善和提高系統的穩定性和安全性。

創新點及解決的問題

針對高比例可再生能源配電網中的儲能選址定容問題,本文提出了一種考慮可再生能源不確定性的分布式儲能電站選址定容方法。在保證電力系統安全可靠運行的前提下,充分利用新能源發電,將風電、光伏、水電、常規發電機組以及儲能系統看作一個整體,利用五種運行方式的協調互補來消納平抑風電和光伏發電的間歇性波動性,以降低可再生能源併網對電力系統的影響。從規劃角度考慮儲能選址定容問題,考慮儲能接入電網的安全性和經濟性問題,以儲能系統應用於配電網的最佳充放電策略、位置以及容量等為優化目標,建立綜合考慮可再生能源出力和系統安全約束下的儲能最優選址和定容問題的優化模型。文中假設系統的每個節點都可以安裝儲能系統,包括可再生能源發電節點、普通發電機節點和負荷節點,且其功率和容量統一設置一定範圍內。採用雙層優化算法對儲能選址和容量配置情況進行優化求解,最終可確定配電網儲能系統的最佳位置以及在每個位置的儲能容量和功率,滿足經濟上的合理性,使整個配電網系統的總成本最低。

重點內容導讀

建立計及可再生能源不確定性的電化學儲能投資成本和運行成本最小的優化目標函數,採用雙層優化算法對儲能選址和容量配置進行優化求解。

1)外層優化問題

外層優化的決策變量為儲能系統的配置位置,屬於整數規劃,本文採用的是分支界定法確定儲能的位置。分支界定法可以用於求解純整數或混合整數規劃問題。這種方法靈活且便於計算求解。

分支界定法是對有約束條件的最優問題(其可行解為有限數)的所有可行解空間恰當地進行系統搜索。其中分支是把全部解空間反覆地分割為越來越小的子集,界定是對每個子集的解集計算一個目標下界。在每次分支後,若某個已知可行解集的目標值不能達到當前的界限,則將這個子集捨去。

2)內層優化問題

內層優化考慮了儲能系統和發電機在風電水電典型日的情況。內層優化的決策變量為儲能系統的容量和每一時刻的SOC值,是連續變量,本文採用遺傳算法求解儲能的容量、SOC值。內層優化的約束條件包含非線性潮流,本文通過調用Matpower工具箱進行配電網潮流計算。仿真環境是Matlab及Matpower工具箱和遺傳工具箱,採用多線程並行計算方案大大提高了模型求解效率。算法流程圖如下:

結論

本文針對高比例可再生能源配電網中的儲能選址定容問題,提出了一種考慮可再生能源不確定性的分布式儲能電站選址定容方法,算例以IEEE-39節點系統為例進行仿真驗證。算例結果表明,本文的方法最終可確定配電網儲能系統的最佳位置以及在每個位置的儲能容量和功率,滿足經濟上的合理性,使整個配電網系統的總成本最低;當配電網的負荷峰谷差較大時可利用BESS實現削峰填谷,解決大規模可再生能源消納和儲能電站接入電網中其投資成本和運行成本過高的問題,有效提高配電系統整體的經濟性;且在電網中接入儲能系統在一定程度上可降低網絡損耗,節約儲能投資成本。

原標題:一種考慮可再生能源不確定性的分布式儲能電站選址定容規劃方法

郵箱:chenchen#bjxmail.com(請將#換成@)

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