考虑微电网群和系统经济运行的配电网储能优化配置

王世震，窦迅，王俊

（1. 南京工业大学 电气工程与控制科学学院，江苏省 南京市 211816；2. 南瑞集团有限公司，江苏省 南京市 211106）

0 引言

随着微网技术的发展，同一配电区域内出现越来越多的微电网，构成了一个微电网群[1-3]。在网络末端，由于储能系统响应能力快、可充可放的特性[4-6]，能够在一定程度上解决微电网群在并网过程中，其地理位置、与配电网的交互策略以及微电网群内部的交互策略对配电网的稳定运行带来的影响[7-9]，保障微电网群系统的安全、经济运行。因此如何考虑微电网群的交互策略以及对系统的影响，在满足系统运行需求的基础上，合理配置储能的接入位置和容量，对储能的高效利用具有重要意义。

国内外学者已对储能的优化配置问题进行了相关研究。在配电网的储能配置方面，有文献针对分布式储能有序接入中面临的规划与运行问题，提出了一种考虑分布式储能的容量配置和有序布点的综合优化方法，一方面可以有效进行削峰填谷并且平抑波动，另一方面可以解决配电网中高渗透率光伏及用电高峰负荷过重带来的电压越限问题,并在分时电价政策下通过低储高发获取经济收益以降低储能作为电压控制手段的成本[10-11]；有文献提出配电网中的移动储能优化配置模型，对移动储能车的数量与额定容量进行优化，提升移动储能的经济性[12]；文献[13]考虑削峰填谷能力、电压质量以及功率主动调节能力等多目标进行配电网储能系统的优化配置，但在储能参与微网群经济运行方面，较少考虑配电网运行成本及储能设备的建设成本等因素。在微电网方面，现有研究能够从微电网的整体经济效益出发，提出规划运行一体化配置方法，提升微电网整体的经济效益，并为评估微电网中混合储能系统的配置效果提供更全面的参考依据[14]；也能够通过考虑微电网内多元主体的不同职能，建立两阶段优化模型[15]；也能够基于场景法和寿命损耗建立优化配置模型，有效增加运行收益并促进清洁能源消纳[16-17]。在微电网群方面，文献[18]考虑能量型储能系统对波动能量的平抑能力，提出了主微网群储能系统和子微网储能系统中不同类型储能系统的容量配置方法。但现有研究大多关于微电网群，主要解决清洁能源消纳问题和提升微网及微网群的经济性，而在考虑微电网群运行策略对系统的影响，对含微电网群的配电网进行储能配置的研究尚不全面。

针对上述问题，本文基于可再生能源、微电网群接入配电网的背景，从配电网系统运行的经济性出发，考虑配电网中微电网群的运行策略以及子微网的协作运行对配电网的影响，提出一种考虑微电网群和系统经济运行的储能优化配置方法，建立两阶段优化模型，分别用于确定储能的接入位置与额定容量。最后基于不同场景进行算例分析，结果表明本文所提储能优化方法可以有效减少配电网的运行成本，提高系统经济性，另一方面对风电消纳也有一定的促进作用。

1 储能选址模型

1.1 目标函数

第一阶段的选址模型从配电网系统经济运行的角度出发，在日运行的时间尺度上，考虑微电网群系统内部子微网的能量交互以及运行策略对配电网的影响，计及配电网节点对负荷需求的供给能力，引入可中断负荷，目标函数为配电网系统运行总成本最小。成本包括发电机组的出力成本、微电网群内子微电网的出力成本、负荷削减的补偿成本以及“弃风”、“弃光”的损失，求解不同规划方案下的储能充放电策略。目标函数如下。

式中：F1为配电网总运行成本；ag、bg、cg为发电机组g出力的成本系数；Pg,t为发电机组g在t时段出力的有功功率；αm、βm、γm为微电网m出力的成本系数；Pm,t为微电网m在t时段出力的有功功率；V为负荷削减的成本系数；Li,t为配电网节点i在t时段的负荷削减功率；W为“弃风”成本；为安装有风机的配电网节点i在t时段的“弃风”功率；C为“弃光”成本；为安装有光伏的配电网节点i在t时段的“弃光”功率。

1.2 约束条件

约束条件主要包括潮流约束、机组出力约束、负荷削减约束、风机出力约束、光伏出力约束、储能系统约束以及微电网群功率约束。

1.2.1 潮流约束

潮流约束见参考文献[19]，在此不再赘述。

1.2.2 机组出力约束

1.2.3 负荷削减约束

式中：Li,t为配电网节点i在t时刻的负荷削减量，为配电网节点i在t时段的负载功率，也就是负荷削减量的最大值。

1.2.4 风机出力约束

式中：wi,t为配电网节点i上的风机在t时段的发电效率；为配电网节点i上的风机容量。

1.2.5 光伏出力约束

式中：vi,t表示配电网节点i上的光伏在t时段的发电效率；表示配电网节点i上的光伏容量。

1.2.6 储能系统约束

式（11）（12）为储能荷电状态约束。式中：Si,t为配电网节点i上储能在t时段初的SOC；分别为节点i上储能在t时段的充电、放电状态，为0—1变量；ηc、ηd分别为储能的充电、放电效率；Ei为节点i上储能的容量；Si,max、Si,min分别为节点i上储能SOC的最大、最小值。

1.2.7 微电网群功率约束

2 储能容量优化模型

为满足分布式电源、微电网、微电网群等接入电网的安全运行要求，储能设备需要在负荷或产能波动时进行充放电以保障电网的稳定性，但频繁地充放电会导致设备老化速度加快，增加设备的使用成本。因此，在第二阶段的储能容量优化模型中，建立了循环寿命损耗模型，将时间尺度从日扩展到年，从储能投资维护成本角度对储能容量进行长期规划。

2.1 储能循环寿命损耗模型

本文中，储能设备的循环寿命以锂电池储能为研究对象，主要考虑放电深度（depth of discharge，DOD）与循环次数的影响，其中DOD与循环寿命的关系曲线如图1所示[20]。

放电深度与设备的循环寿命N的函数关系如式(20)所示[20]：

储能的寿命损耗如式（21）所示

式中n为储能的循环次数。当L=1时，代表储能寿命耗尽。

2.2 储能全寿命周期成本模型

储能设备的总成本包括一次投资成本与运行维护成本[20]。其中一次投资成本的表达式为

式中：C1为 储能的一次投资成本；Ce为储能单位容量的造价；Ee为 储能的额定容量；Cp为储能单位充/放电功率的造价；Pe为储能额定充/放电功率[20]。

储能的运行维护成本的表达式为

式中：C2为 储能的运行维护成本；Cm为储能单位充放电功率的年运行维护成本；ir为通货膨胀率；dr为贴现率；y为储能使用年份；T为储能寿命周期[20]。

2.3 储能容量优化模型

根据储能循环寿命与放电深度的关系可知，在每天充放电次数一定的情况下，接入储能的容量与其使用寿命成正相关。但较大的储能设备会导致投资成本增加。因此，在前文的基础上还需要对储能容量继续进行优化。

本文以储能寿命内储能年成本最小为目标，其表达式为

式中：F2为配电网中储能年成本之和；C1,i、C2,i分别为第i个储能的投资费用与使用寿命内的维护费用；k为配电网中配置的储能数量。

3 求解流程

本文的求解包括选址与定容2部分，具体求解流程如图2所示。

本文将储能容量配置问题分解为两阶段非线性规划模型。第一阶段，通过GAMS软件利用DICOPT求解器配合CPLEX和IPOPTH求解器进行优化求解，确定储能设备的接入个数与位置。在此基础上，通过MATLAB采用粒子群算法配合雨流计数法进行第二阶段的模型求解，最终确定包括储能接入位置、储能接入个数、各储能设备配置容量的储能容量配置方案。

4 算例分析

4.1 基础数据

本文以如图3所示的改进IEEE33节点馈线系统为分析对象。其中，接入7台发电机组分别位于节点1，5，7，10，13，17，18，接入5个微电网分别位于节点23，24，30，31，32，其中节点22，23和24的微电网构成一个微电网群，节点30，31，32的微电网构成一个微电网群，接入3台风电机组分别位于节点8，22，26，接入2台光伏机组分别位于节点2和节点28。

4.2 场景设置

本文设置4个场景进行对比分析。

场景1：不考虑微电网群，微电网直接接入配电网，配电网无风电、光伏直接接入；

场景2：考虑微电网群，微电网经微电网群调度运行后接入配电网，配电网无风电、光伏直接接入；

场景3：不考虑微电网群，微电网直接接入配电网，配电网有风电、光伏直接接入；

场景4：考虑微电网群，微电网经微电网群调度运行后接入配电网，配电网有风电、光伏直接接入。

4.3 结果分析

4.3.1 不同场景储能配置结果分析

表1展示了经本文两阶段优化后，不同场景储能配置的结果。在设置储能总个数不超过4个的约束下，不同场景，第一阶段储能选址模型获取的储能位置各异。无可再生能源接入时，需要更多的储能装置用于存储谷时段的电量以供给负荷尖峰，因此场景1、2需要安装4个储能，并且容量也相对较大，增加了成本；风电、光伏直接接入时，配电网潮流本身得到了一定的平抑，因此场景3、4只需要安装3个储能，成本相对较低。

表1 不同场景储能配置比较Table 1 Comparison of energy storage allocation under different scenarios

对比4个场景的储能配置容量及年成本，可再生能源的接入使得系统装机增加，储能数量需求减少，再加上微电网群的运行方式使得系统能量波动减小，进而减少储能的充放电次数，延长了运行年限，降低了配置容量。因此场景4的容量配置成本最低。综上可知，在风电、光伏接入的配电网上，考虑微电网群的运行模式，可以在保证系统经济运行的情况下，降低储能配置成本。

4.3.2 不同场景配电网经济运行分析

图4为4个场景的典型日运行成本对比图。

根据图4，针对配电网储能配置选址阶段的运行成本，场景3、4相比场景1、2接入了可再生能源，后者的系统装机比前者高，导致后者机组总出力较大，因此场景1、2的运行成本较高；微电网群的协同运行能够在一定程度上平抑系统能量，降低负荷削减，因此场景2、4的运行成本比场景1、3低。综上可知，可再生能源直接接入配电网的场景下，微电网群的运行模式有利于降低配电网系统的运行成本。

4.3.3 不同场景可再生能源消纳分析

在场景1和场景2中由于配电网节点中没有直接接入风电和光伏机组，因此其对可再生能源的消纳情况仅是考虑微电网以及微电网群对其内部分布式电源提供的可再生能源的消纳情况。在场景3和场景4中配电网都直接接入了风电和光伏机组，因此对比场景3和场景4中可再生能源的消纳情况可以分析配电网中微电网独立运行和以微电网群的形式运行对配电网可再生能源消纳的影响。

对于可再生能源消纳，根据表2，场景1、2是针对微电网、微电网群内部，场景3、4是针对配电网整体，即使场景1、2的消纳比例高，但在容量上，场景3、4较高；由于微电网群内子微电网的协同运行提高了能量间的互补互济，提高了对富余资源的利用，含微电网群的场景2和4对可再生能源消纳比例分别比场景1和3高，更有利于减少“弃风”、“弃光”现象。综上可知，微电网群的运行模式有利于提高可再生能源的消纳能力。

表2 不同场景配电网对可再生能源消纳比较Table 2 Comparison of renewable energy accommodation in distribution network under different scenarios

5 结论

1）在拥有风电、光伏接入的配电网上，考虑储能的合理配置以及微电网群的运行模式，使得储能的年成本降低了15.11%，配电网运行成本降低了15.33%。

2）配电网在风电、光伏直接接入的情况下，在考虑到微网群的经济运行、降低储能年成本和系统运行成本的同时，提升了0.95%的新能源消纳率。

3）本文建立的储能循环寿命损耗模型，考虑的影响因素还不够全面，在以后的研究中可以进一步对其进行完善以提高所建立模型的有效性。