高速公路隧道储能电站的优化控制与经济性分析

■黄培庭 赵维裕 黄鹏程

（福建省高速集团泉州管理分公司，泉州 362008）

1 引言

随着清洁能源生产和使用技术的快速发展，核电、 风电和电动汽车在电网的应用范围越来越广，随之带来的用电峰谷差值持续增加、电能分配不均衡等问题加重了电网负荷调节的负担[1]。 电化学储能技术具有造价低、应用范围广等特点，因此电化学储能技术可以作为削峰填谷的一种解决方案，深受工程师的重视。 电化学储能系统接入高速公路隧道供电系统，不仅可以避开供电系统用电高峰期接入电网以减少电费开支、提高用电的均衡性和经济性、减小设备维护次数和难度、延长设备更新换代的周期，而且有助于清洁能源的消纳，同时获得较好的经济效益与社会效益。

在确保行车安全的同时，还需要考虑用电的均衡性和经济性，要从根本上对高速公路隧道的供电系统进行有针对性的设计，因此对于高速公路隧道供电系统的多目标优化控制已成为当今交通基础设施建设领域的热点之一。 本研究中选用的基于锂电池构成的储能系统具有能量利用率高、 工作电压大等优势。 储能系统的应用既提升了高速公路隧道供电的可靠性， 又可通过削峰填谷产生很好的经济效益。 为高速公路隧道关键设备提供大容量后备为应急供电保障提供可行性方案，而且参与谷时风电、核电等的消纳，为国家清洁能源的推广做出贡献[2]。

本文的研究目的和研究目标如下：（1）隧道是事故多发地点同时也是运行维护中较为薄弱的环节之一。 一般情况下，高速公路隧道地处偏远地区，供电规模较大且分散，建设及运行维护等都十分困难。 因此为了更好地保证项目的可行性必须考虑成本的增加和供电稳定性要求的提高。 （2）在保证高速公路隧道运行可靠性的基础上，本项目基于锂电池构成的储能供电系统可以为高速公路隧道的供电提供一定程度的保证。 在实际工作中，锂电池的电极材料会随着运行导致容量损失和电阻增加，甚至可能会导致严重的事故。 因此锂电池作为储能系统的核心，在保障安全运行下的控制及经济性分析也是本项目的重点。 （3）由于清洁能源的发展将有更多清洁能源接入到电网中，可能导致用电高峰与低谷差距在不断拉大导致电网的运行困难，因此电网公司通过实行峰谷高低电价来鼓励用户将用电负荷从峰时转移到谷时。 为了更好地体现该项目中储能系统的社会效益和经济效益，该储能系统必须针对电网电价的情况设计相应的控制策略。

2 储能系统概况

朋山岭隧道由泉州北线路与洛江线路2 条10 kV 高压母线接入（见图1）。主供电电源为泉州北线路，备用供电电源供电为洛江线路[3]。 根据2018 年5 月的用电负荷数据分析可得负荷有功功率平均值为41 kW·h。 其中，8∶30-11∶30 为70 kW·h，14∶30-17∶30 为57 kW·h，19∶00-21∶00 为23 kW·h。 因此，经过计算， 计划选用的隔离变压器装机容量为696 kW，50 kW/150 kW·h 的储能系统的额定功率为50 kW，总容量为150 kW·h。 与此同时，储能系统还可以作为朋山岭隧道隧道备用电源，减少了隧道监控及应急电源UPS 的投入及铅酸电池的定期检测和更换需求，减少了技术人员的工作量。 经过估算储能系统及相应线缆预计费用在70 万左右。储能系统不仅可以作为应急电源使用，还可以实现电网的削峰填谷，降低用户的发电成本，提高电网运行的稳定性。 投入使用后预计可运行10 年左右，节约费用48 万元左右。

图1 储能系统的组成

由图1 所示，储能系统主要由锂电池储能单元、能量转换模块、智能管理系统和辅助设备组成[4]。 储能单元由锂离子电池组级联构成， 采用集成式设计，装配、更换和维护难度低；能量转换模块由功率变换器构成，主要进行电能形式的变换和并网离网状态的切换，用户可以通过能量转换模块自动或手动实现储能系统能量流动方向的切换；智能管理系统实现对储能单元进行实时状态监测与保护，对系统的故障进行预警和消除，是系统正常工作的关键所在；辅助设备由监控、安防、环境监测模块构成，隧道储能电站地处偏僻山区， 一般情况下无人值守，辅助设备不仅可以减少公司人力资源管理的压力，还可以避免人为误操作导致的事故。 此外，储能系统通过无线网络模块将监测到的数据实时传输至电脑端和移动端，方便用户查看。

3 智能优化控制策略

利用储能系统在负荷谷时从电网吸收电能，在负荷峰时释放电能以避免从电网输入功率的“快速吞吐”特性，不仅可以缓解高峰期电能“供不应求”的问题，还可以减少用电设备的维护次数，延长用电设备更新换代的周期，实现多赢的局面。 该项目针对的储能系统进行削峰填谷的智能优化控制策略，主要有两步设计[5]：一是根据单日预测负荷曲线，确定单日大致的运行计划，即规划储能系统的实时充放电状态；二是根据实时负荷值及系统运行情况，确定储能系统充放电功率的大小，并实时调节初步制定的充放电计划，实现储能系统的实时优化控制。

锂电池储能系统在参与电网的削峰填谷时具有各种约束条件， 只有保持在约束条件下工作，储能系统才能可靠的运行，发挥其最大的优势。 本项目加入了对电池储能基本单元的容量、充放电功率约束和备用电源剩余电量约束。 此外，还加入了对电池储能基本单元的动作次数约束来延长电池储能系统的工作年限。 本项目所采用的智能优化控制策略，就是根据预测出的日负荷数据，考虑上述对电池储能基本单元的约束，确定储能系统的充放电功率最大值与最小值，再与预测负荷数据相比确定每一时刻的充放电功率，具体公式如下所示：

式 （1） 中，Pd、Pc分别为负荷峰谷期间的负荷值；P1为储能系统充电功率最小值；P2为储能系统放电功率最大值；Δt 为单位时间；E 为电池储能系统的容量；Pmax、Pmin为负荷的峰谷值；Pav为日负荷平均功率，T 为单日储能系统运行总时间，t 为储能系统工作的某一时刻。 此外，充电总功率要大于等于放电总功率以保持储能系统存在剩余电量作为备用电源容量，且单次充放电的电量均要小于储能系统的总容量。

综上所述得出基于此种智能优化控制策略的主要步骤如下：

（1）根据预测出的负荷数据的峰谷值确定充放电功率P1与P2；

同时应满足以下约束条件[6]：

式中，Ec表示充电总能量，Ed表示放电总能量，ε 为接近零的常数。 当上述约束条件没有同时满足时，需要返回P1=P1+ΔP,P2=P2-ΔP 迭代过程。

（3）计算出储能系统动作状态切换的临界功率值， 根据实时反馈的负荷数据判断储能系统工作在什么状态。 当实际负荷小于所确定的储能系统放电功率最小值P1时， 储能系统工作在放电状态；当实际负荷在区间[P1, P2]内时，储能系统不动作；当实际负荷大于所确定的储能系统充电功率最大值P2时，储能系统工作在充电状态。 其具体流程图见图2。

图2 储能系统控制流程

由图2 所示，首先预测出单日负荷用于确定充放电功率P1和P2的大致范围， 并计算日负荷平均功率，确定迭代步长；其次，以Pav为中心，为步长△P 进行迭代， 在迭代的同时需要满足约束条件公式（2）、（3）、（4）；接着在迭代完成后计算出储能系统动作状态切换的临界功率值；最后将实际负荷和临界负荷作实时比较来确定储能系统动作与状态切换的时间。 经过上述方法对储能系统进行优化控制能够很好地降低峰谷差， 从而达到削峰填谷的效果。

4 储能系统经济效益分析

储能系统的经济成本主要由初始投资成本和保证储能系统正常工作运行所花费的成本即运维成本组成。

4.1 初始投资成本

储能系统主要由电池组、变压器、控制模块和功率变换器（PCS）组成。 投资成本即为购买和安装这些设备所花费的成本。 储能系统的投资成本主要与电池储能基本单元的额定容量和额定功率相关。容量投资成本由电池储能基本单元的容量有关，不同容量的电池制造工艺不同，电池的容量投资成本也不同。 与此同时，储能系统的能量转换模块主要由PCS 和控制部分组成，因此与之相关的成本称为功率投资成本。 综上，初始投资成本如式（5）所示：

SP.E=Ci_p·Pi+Ci_E·Ei（5）

式中，Ci_p表示储能系统单位功率成本；Ci_E表示储能系统单位容量成本，Pi表示储能系统的单位功率，Ei表示储能系统的单位容量。

4.2 系统运维成本

储能系统的运维成本主要分为其运作时所需的费用和为了保证其正常运作所投入的检修等费用。 具体包括电池管理系统的软硬件设计与维护，电池的日常状态监测，储能系统的故障预警与消除等。 一般情况下， 储能系统经济性收益大致包含：（1）储能系统延长使用年限和升级周期获得的年收益；（2）储能系统在减少输送电能时产生损耗获得的年收益；（3）储能系统参与削峰填谷同时作为备用电源降低其他备用电源的容量获得的年收益；（4）储能系统的环境收益；（5）储能系统运行所获得的直接收益；（6）政策补贴。

4.3 基于遗传算法的经济型评估算法

根据上述对储能系统经济效益的分析，储能系统的经济性进行建模，以经济性最优为目标，采用遗传算法进行全局搜素寻优。 本项目将遗传算法与储能系统进行削峰填谷的模型相结合对储能系统经济性进行分析研究，基于遗传算法的经济性评估算法流程见图3。

图3 基于遗传算法的经济型评估算法流程

通过经济评估算法可以更好地对储能系统的经济性进行评估，以便更好地保障储能系统运行的经济性。 计划选用的储能系统的额定功率为50 kW，总容量为150 kW·h。与此同时，储能系统还可以作为朋山岭隧道隧道备用电源，减少了隧道监控及应急电源UPS 的投入，铅酸电池的定期检测和更换需求，减少了技术人员的工作量，即为延长使用年限和升级周期所获得的收益。 经过估算储能系统及相应线缆预计费用在70 万元左右，但是也减少了电能长距离运输的损耗。 储能系统不仅可以作为应急电源使用， 还可以实现电网的削峰填谷， 降低用户的发电成本， 提高电网运行的稳定性，且为国家早日实现碳达峰做出了贡献。 最终，投入使用后预计可运行10 年左右，节约费用48 万元左右。

4.4 仿真实例

从智能优化控制策略与经济效益分析两个方面，对泉三高速公路朋山岭隧道采用储能系统进行削峰填谷进行仿真； 一方面基于峰谷分时电价，控制优化目标为最佳，采用智能优化控制，得出泉三高速公路朋山岭隧道单日充放电控制策略；另一方面构建储能系统在经济成本和峰谷分时电价影响下的经济性模型，突出储能系统的合理优化运行在经济成本、峰谷分时电价等方面的优势，并预测在不同的经济成本与峰谷分时电价时储能系统的经济效益走势；为储能系统的实际运行与优化控制提供参考依据。

图4 为福建省泉州市地区某一天不同时间段的电价。 经过优化控制后的储能系统在当天的充放电仿真曲线如图5 所示。 遗传算法的适应度函数由储能系统的经济性收益构成，以经济性收益最高为目标， 同时满足优化控制策略制定的所有约束条件，且在主电源供电正常的情况下单日内的储能系统充放电电量相等，既保证了储能系统作为备用电源的使用，同时也使储能系统参与电网削峰填谷后降低了用电成本，响应国家增效减排的倡议。

图4 峰平谷分时电价

图5 储能系统充放电出力曲线

5 结语

近年来，经济快速发展、用电量逐年上升，电力系统的负荷峰谷差值不断拉大， 暴露出用电不均衡、设备利用率不足等问题。 储能作为一种实现简单、成本低廉、技术成熟的手段成为了电网削峰填谷的重要组成部分。 储能技术不仅能平滑负荷，还能提升项目的效益。 为了最大化地提升项目的经济效益，对储能系统进行优化控制和经济效益研究是十分重要的。 本文以泉三高速段的朋山岭隧道储能系统为例，分析了储能系统在新能源调度控制上的优势并说明了工程概况，进而对该项目所用的智能优化控制策略进行了说明，并且在其基础上对储能电站的经济性进行了简要分析；提出了可以利用储能系统削峰填谷时的高低电价差进行盈利的优化策略， 验证了所提优化控制策略的有效性和经济性，最终为该项目的供电保障功能和经济性提供了理论基础。