用户侧电池储能动态经济效益模型构建与应用研究

朱国荣 徐振超 成飞 翁羽玲

（1、国网浙江省电力有限公司经济技术研究院，浙江 杭州 310008）（2、浙江华云信息科技有限公司，浙江 杭州 310012 ）

一、引言

储能系统的功率容量配置对于整个储能系统的运行及技术性和经济性具有重大影响，由于目前储能容量价格比较昂贵，本文研究储能系统设计方案技术性和经济性的最优结合。首先以电池储能系统技术参数及技经参数为基础，结合用户负荷特性、用电类别、峰谷电价等因素，分析用户负荷特性，确定储能电池配置功率范围；匹配对应的电池充放电运行时序，求得储能配置后的网供负荷曲线；通过测算配置储能前后用户用电成本和收益的变化，构建内部投资收益率模型；确定目标内部投资收益率水平下的电池功率，确定对应的最优容量配置策略以及技术经济测算结果。

二、模型构建

用户侧负荷特征的电池储能最优容量配置的动态优化算法中包括三个最优问题：用户侧电池储能最优定容模型、储能系统最优运行策略模型和用户侧电池储能效益模型的联立，保证全过程要素投入、产出转化和成本收益的最优化。

（一）用户侧电池储能最优定容模型

用户侧电池储能最优定容模型基于用户负荷数据，统计的峰谷差，并选取年度最大的日峰谷差作为初始值。结合放电深度和电池集装箱配置来计算集装箱的个数，由电池集装箱的功率就能得到储能电池的最大功率Pmax。根据约束条件1，用户配置的储能电池最优功率（单位：千瓦）范围为[250，Pmax]。已知储能电池的充电时长Tc，就能得到储能电池的最优容量。根据用户负荷数据，确定储能电池最大容量Cmax范围。

模型输入参数：用户日负荷数据（KW）：L、放电深度（%）：DoD、电池充电时长（h）：Tc

模型输出参数：日负荷曲线的最大负荷值（KW）：Lmax、日负荷曲线的最小负荷值（KW）：Lmin、日峰谷差（KW）：Lm=Lmax-Lmin、年度最大日峰谷差（KW）：电池集装箱个数num=Lm1/DoD/250：（若不为整数，向上取整）、电池最大功率：Pmax=250*num、电池最大容量：Cmax=Pmax×Tc

目标函数：

由于用户侧电池储能配置的电池集装箱最小为250千瓦，令一年中的日最大负荷差的最大值为，故电池最大功率的最小值，电池理论最大功率为

考虑到电池集装箱只能以250的倍数增长，故先计算集装箱的个数从而反推电池的实际最大功率，

故更新最大功率，得到储能电池的实际最大功率为

（二）储能系统最优运行策略模型

用户侧目前较多使用铅蓄电池和锂电池，两者充放电模式不同导致运行策略有所差异，充放电的原则是一致的，主要有以下三点：原则1：按用户实际负荷需求充放电；原则2：优先考虑尖峰时段必有电可放；原则3：每日的最大充电量不得超过配置的电池最大容量。

用户每天在尖峰和高峰时段所需的电量不尽相同，且未必均能达到最大放电量，所以根据尖峰和高峰时段的放电量，从而倒推出电池在低谷时段的充电量。99基于原则2，先考虑尖峰时段（19：00-21：00）的放电量，比较用户负荷与电池最大功率的大小来计算电池的放电功率并对该时段的总放电量Wojf求和，其中要满足总放电量不得超过电池本身的最大放电量Womax。

由于时间的连续性，接着考虑邻近尖峰时段的前后段高峰（13：00-19：00和21：00-22：00）。与尖峰时段相比，剩余的最大放电量转变为电池本身的最大放电量与尖峰时段放电量的差值即Womax-Wojf。放电功率求解与尖峰时段相同，若剩余最大放电容量为零，则放电结束。若剩余最大放电容量仍大于零，则考虑8：00-11：00的高峰时段，最后对尖峰和3段高峰时段的放电量求和得到Wo。综上即可得到尖峰和高峰时段的放电功率和放电时序。

对于充电时序和充电量，要先比较总放电量与电池本身最大放电量的大小，若Wo＜Womax，则需要的充电量为Wo/effi；否则充电量即为最大充电量Wimax。

（三）用户侧电池储能效益测算模型

效益测算模型旨在计算不同电池功率下的储能效益，其中包含不同电池容量下的储能成本测算、用电总收益测算、内部投资收益率和投资回收期的测算等。

目标函数:

1、年总收益包含一年的电度电费套利和容量电费套利。

(1)电度电费套利

原来的年总电费:

(2)容量电费套利

按月计算原来一年的容量电费:

2、储能总成本测算

以铅蓄电池为例，由于储能系统寿命周期为15年，铅蓄电池的寿命周期为5年，故期间需要更换2次电池。储能系统总成本包括储能电池成本、辅助组件成本、储能电池的更换成本、储能电池运行维护成本，且除去储能电池的回收价值。

3、内部投资收益率

由上述分析可知，该储能项目初期投资Ct元，以后的N年图中每年都有Rtj元的现金流，综上可通过求解下式得到内部收益率IRR。

投资回收期

由储能项目初期投资元，以后每年都有元的现金流，求解下式得到最小的，记为投资回收期。

（四）综合优化算法动态拟合

综合优化算法通过比较不同功率下的内部投资收益率，选取最优内部投资收益率下的电池功率作为最优功率，从而得到对应的最优容量和最优的运行时序。

用户侧电池储能最优容量配置-动态经济效益综合优化算法以最大化内部投资收益率为目标函数，通过内部投资收益率最大值从而得到最优容量以及相关的经济测算指标。计算内部投资收益率涉及到现金流入、现金流出和应纳所得税。现金流入包含储能套利Rt和电池回收残值Ccz；现金流出包含固定资产投资Csys和综合成本Cw；应纳所得税为tax。利用公式：

税后净现金流=现金流入-现金流出-应纳所得税

可以得到税后净现金流Ncf。利用下式，基于不同的电池功率计算可以得到不同的内部投资收益率IRR。取内部投资收益率最大值从而得到最优功率。

三、输出特征示例

在浙江分时电价体系中，配置储能前该用户用电总成本分别为（如表1）：

表1 用户使用储能前的用电成本

在浙江分时电价体系下，该用户配置不同功率铅蓄电池储能后，用电总成本与降幅分别为（如表2）：

表2 用户配置不同功率铅蓄电池的经济性测算

四、结论与启示

用户侧电池储能动态经济效益综合模型的构建将储能投建的经济型和技术性结合起来，进行容量配置、充放时序、成本收益三个维度的综合考量。根据示例结果，能够指导用户侧电池储能项目形成合理有效、经济科学的前期项目筹划和方案必选。