基于源-网-荷-储一体化园区电能规划设计方案优化研究

李涛，魏媛，赵振宙，胡朝阳，燕敏飞，袁泉，许帅

(1.中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司，郑州 450000；2.河海大学能源与电气学院，南京 211000)

“十四五”期间，我国将大力推动能源清洁低碳安全高效利用，加快新能源产业发展，促进能源全面绿色转型。风力发电和光伏发电是新能源项目中技术成熟度最高、制约因素较少和经济性较好的能源项目类型，但与常规的化石燃料发电相比，由于受季节、气象条件和地域等因素的影响，风力发电和光伏输出的电能随着风速和辐射的不同而变化，电源出力具有很强的随机性、波动性和间歇性的特点，出力特性难以预测[1]，这对风电和光伏项目并网运行造成了很大的挑战。

为提升能源清洁利用水平和电力系统运行效率，“源-网-荷-储”协调调度技术在配电网的发展中发挥了重要的作用，对构建以新能源为主体的新型电力系统具有重要意义[2]，随着源-网-荷-储一体化项目的逐步成熟，各电源配置及储能容量配置问题成为项目设计方案的核心难点，也逐渐受到各方重视。

马燕峰等[3]提出一种基于Wasserstein生成对抗网络的风光资源场景模拟和改进时序生产模拟的新能源电源容量配置模型，该方法无法满足工程实际的项目评估过程。

周任军等[4]针对新能源高渗透率系统源-网-荷-储协调调度与运行中协调，提出一种利用时间序列协整理论实现源-荷-储协同调整的协整思路，为采用逐时时间序列进行优化调度提供了新思路。

另外，光伏电站项目设计过程中，支架布置间距常采用冬至日当天9：00～15：00时段内互不遮挡间距进行设计,在方案设计过程中，考虑斜面辐射量及阴影损失的影响，综合发电量和经济性等相关因素进行设计[5]。

风电场设计过程中往往结合区域特征，完成项目资源评估和微观选址等相关工作。为增加风电项目环境友好，除了考虑项目噪声、阴影闪烁等常见影响外，航空空域限制、农田水利、土地利用规划、电力通信缆线和油气管线等因素，也要求在风机位置的选择时应充分调研收资，必须对机位布置进行详细的排查，消除颠覆性因素的影响[6]。

因此，源-网-荷-储一体化基地的规划设计方案要充分结合风电和光伏项目工程设计特点，在充分分析当地风光资源特性和新能源发电特性的基础上，通过配置储能和灵活使用火电调峰等方式，实现区域内电的实时平衡。

本文基于园区内负荷历史数据，通过内蒙古某电解铝项目，分析月和日用电负荷的电特性，结合风电、光伏和火电出力特性分析，优化配置电化学储能进行调峰，实现区域内的源-网-荷-储优化调度，构建以运行成本及新能源消纳的优化目标，以多种能源为约束的一体化数学模型，分析源-网-荷-储一体化项目设计方案设置及规律，为后续项目方案设计提供支撑。

1 一体化项目特性分析

按照“源-网-荷-储”系统化总体要求，在规划区域内新建风电和光伏装机，充分依托区域内的存量火电装机，针对最大用电负荷时段缺电和在最小用电负荷时段多电的电力盈亏特点，合理配置储能电池，在电力富余时段储存电能，在缺额时段释放电能，减少实时功率波动对系统运行的影响，配合火电机组调峰，缓解项目供电和调峰两缺问题。

根据内蒙古某电解铝项目的实际生产需求，结合可再生能源电源、储能电站建设周期短的特点，满足用电负荷快速增长需求，采用火电、风电、光伏和储能作为主要电源形式，通过优化整合本地电源侧、电网侧和负荷侧资源，建设园区级“源-网-荷-储”一体化项目，园区级源-网-荷-储一体化项目示意图如图1所示。

图1 园区级源网荷储一体化项目示意图

1.1 用电负荷特性

现代铝工业生产采用冰晶石-氧化铝熔盐电解铝方法，以熔融冰晶石为溶剂，氧化铝为熔质，碳素材料为阴阳两极，在电解槽内的两极上进行化学反应，阳极产生气体，阴极析出铝液，依靠离子的定向运动，阳离子在阴极上获得电子，生成铝，阴离子在阳极上释放电子后，生成O2或CO2，电解铝生产示意图如图2所示。

图2 电解铝生产示意图

阴极：Al3+3e=Al

阳极：2O2-4e+C=CO2

电解铝工业用电存在用电负荷大和波动小的特点。根据2020年电解铝生产线逐时数据统计，全年月均用电负荷为388 MW·h，年内各月用电负荷为385～392 MW·h，生产线用电负荷最大值出现在9月，最小值在1月，全年负荷波动幅度为1.7%，2020年电解铝生产线用电负荷见表1，园区用电负荷变化图如图3所示。

表1 2020年电解铝生产线用电负荷 MW·h·M-1

图3 园区用电负荷变化图

由于电解铝生产线用电时段不具备明显的昼夜变化，电解铝生产线用电负荷昼夜变化不明显，全天用电负荷在383.09～394.92 MW·h之间，波动为3.0%。

1.2 风电出力特性

根据区域内测风塔数据分析，采用参考气象站同期气象资料订正出风电场代表年数据，区域内代表年各风能要素：1)风电场代表年100 m高度年平均风速为8.35 m/s，年风功率密度为559 W/m2，风电场风功率密度等级为4级，风能资源较丰富，具有较好的开发价值。2)全年主导风向主要集中于WSW～NW方向，占全年风向的57%；风能也主要集中于WSW～NW方向，占总风能的68%。3)测风塔代表年各高度风速和风功率密度变化趋势基本一致，全年各月平均风速、全年日变化幅度较大，区域内风向及风速变化如图4所示。

图4 区域内风向及风速变化图

风电场年发电量采用流体计算专业软件，采用项目实测测风塔数据，考虑风机利用率、功率曲线、盐雾及叶片污染、控制和湍流强度、风电场内能量损耗和气候等因素的影响，模拟风电场全年8 760 h逐时发电量，区域内风电出力逐时数据特性如图5所示。

图5 区域内风电出力特性

风电场日出力特性均呈不对称抛物线型，在0:00～5:00时出力百分比波动较为平缓，6:00～9:00时呈现逐渐下降趋势，10:00～16:00时出力百分比波动较为平缓，17:00～23:00时呈现逐渐上升趋势。

分析风电场年内日出力特性，拟建风电场年均出力百分比为36.5%，年内日最大出力为0:00时，出力百分比为45.4%；年内日最小出力为10:00时，出力百分比为27.0%。

1.3 光伏出力特性

采用Meteonorm数据对研究区域光伏资源进行评估，项目地水平面总辐射为5 215.81 MJ/m2，6月份辐射值最大，12月份辐射值最小，月辐射值变化见表2。月辐射最小值与最大值比值为0.29，直射比为0.53，根据《太阳能资源等级总辐射》(GB/T 31155)可知，本工程所在地区太阳能资源属于很丰富(B)，稳定度一般(C)，直射比等级为高(B)，直接辐射较多。

表2 月辐射值变化

采用PVsyst软件的辐射数据进行分析，光伏发电系统的总效率由光伏阵列的效率、逆变器的效率和交流并网效率三部分组成，模拟光伏电站8 760 h发电量数据，区域内光伏出力特性如图6所示。

图6 区域内光伏出力特性

光伏电站日出力在4:00～19:00之间，在0:00～3:00和20:00～23:00间，电站处于不出力状态，4:00～19:00基本呈对称抛物线形，4:00～10:00电站出力逐渐增大，在11:00达到一日中的最大出力，12:00～19:00电站出力逐渐减小。光伏出力基本在0%～56.5%之间波动，在11:00左右达到一日中的最大出力为56.5%。

2 优化调度模型

2.1 目标函数

源-网-荷-储一体化基地涉及多种能源，在考虑风和光出力特性的基础上，配置电化学储能进行联合优化调度，实现削峰填谷作用。同时，以传统的电力系统经济调度模型为基础，考虑运行工况下火电机组的成本变化，构建基于风光火储一体化优化调度模型，以最小化系统总运行成本为目标。目标函数的表达式如式所示：

(1)

目标函数中第一项为火电厂运行费用，第二项为风电场项目向区域电网消纳惩罚，第三项为光伏电站向区域电网消纳惩罚，第四项为由区域电网进行供电惩罚。

2.2 约束条件

2.2.1 系统负荷平衡约束

在忽略电能损失的前提下，不同时刻下风、光、火和储各能源总输出功率应与用电负荷侧需求量相等，系统负荷平衡约束如式所示。

(2)

2.2.2 火电机组出力约束

i时段内火电机组出力应能够保证最小开机容量。此外，火电机组深度调峰也受到火电机组本身的运行特性所限，火电机组向上、向下爬坡速率也应在一定合理范围内。

(3)

2.2.3 风电场出力约束

风电场出力受风速等因素影响，出力具有波动性和概率特性，风电出力不应大于其预测出力，风电场输出功率限制为：

(4)

2.2.4 光伏电站出力约束

光伏电站输出功率限制为：

(5)

2.2.5 电化学储能系统约束

(1)电量递推关系。储能设备的剩余电量与其历史时段内的充、放电功率有关，而其剩余电量也影响未来时段的充放电能力。储能系统的充、放电过程可通过对电量进行逐时刻积累的方式模拟，用充、放电的效率来近似等效充、放电过程中的电能损耗。具体的剩余电量递推关系如下：

(6)

(2)充放电功率约束。对于不同类型的储能设备，其允许的最大充放电功率不同。考虑储能按照“风光储”形式并入电网，储能系统在充电中只对风、光系统电力进行吸收电能，充、放电时对应的最大功率限制为：

(7)

(3)荷电状态约束。储能系统的荷电状态(State of charge，SOC)表示电池剩余电量占电池额定容量的百分比，计算公式如下：

(8)

储能设备过度充放电会缩短储能的使用寿命，因此在运行过程中要尽量减少储能系统的充放电工作。

SOCmin≤SOCi≤SOCmax

(9)

(4)容量平衡。为了保持储能系统运行的可持续性，需要在调度周期始末保持储能系统的容量一致。当储能系统为抽水蓄能电站时需要保持周期始末抽蓄水库库容量一致，当储能系统为蓄电池时需保持在周期始末蓄电池的SOC一致。

(10)

2.3 仿真方案及分析

2.3.1 基地方案配置

经初步分析，基地规划涉及电源包括光伏、风电、火电和化学储能电站等。

火电合理安排机组检修，确定可用装机需求，并考虑火电运行调峰能力限制，在系统需求火电高发时，火电按照能力发电，在风电和光伏出力较大时，火电按照可调的最小出力运行。

化学储能电站布置在光伏直流侧，将光伏直流侧弃电进行储存，在系统缺电时刻及火电高发时刻进行发电，提高系统保证率，系统效率为90%。

暂不考虑负荷备用容量和事故备用。

本文按“源-网-荷-储”系统集成要求，采用负荷、风电、光伏、火电全年全年逐小时时间序列数据(每组8 760个数据)进行仿真运行研究。仿真计算模型充分考虑负荷运行状态以及存量火电电力调峰能力等因素，在系统内新增风电、光伏和储能设施，通过调节系统中的可控单元(火电和储能)，充分发挥储能的快速响应、火电在整个系统中的实时功率平衡及季节调峰作用，使得系统最大程度追踪可再生能源及负荷特性变化，满足供电需求。

仿真计算流程：风电和光伏为全年逐小时序列曲线，火电按2020年实际运行数据设置每月最大和最小功率，用电负荷曲线参照2020年用电负荷1小时时间运行数据，结合用电负荷增长预测和重要负荷的运行特性，拟合出2021年用电负荷特性曲线；输入新增风电和光伏装机容量初始值，模型进行仿真运算，输出系统运行平衡状态，以及所需要配置的储能电池功率和容量。仿真系统可以统计新增风电、光伏消纳情况，用电负荷限电情况，火电发电小时数，储能电池储放次数、功率、容量情况，通过分析上述结果，校核风电和光伏建设容量，达到系统最优运行结果。

依据区域风能资源、光照资源和负荷分析情况，初步形成5套源网荷储电源配置方案，项目电源配置见表3。

表3 项目电源配置

2.3.2 仿真结果分析

源-网-荷-储一体化项目中不可调节电源主要为风电和光伏，具有调峰能力为火电和储能，在资源条件较好情况下，风和光出力较大时，参与火电出力下降。储能系统动作，并进行充电，以减少弃风弃光，新能源出力较大时刻各电源出力特性如图7所示。

在资源条件较差情况下，风和光出力较小时，参与火电出力大发，同时，储能系统动作，并进行放电，满足负荷使用要求，新能源出力较小时各电源出力特性如图8所示。

图8 新能源出力较小时各电源出力特性

2.3.3 电源配比方案

按照国家发展改革委国家能源局《关于推进电力源-网-荷-储一体化和多能互补发展的指导意见》(发改能源规[2021]280号)文件要求，源-网-荷-储一体化项目要求新能源就近接入消纳，依托增量用电负荷的项目实施后，原则上新能源电量占比不低于项目整体电量的50%。项目配比方案仿真结果表明，5种方案新能源消纳占比在50.67%～51.39%，5种电源配比方案均能够满足要求，项目方案比选见表4。

表4 项目方案比选表

图7为2019年12月27日-2019年12月28日新能源出力较大时刻各电源出力特性图，从图7中可以看出，12月27日晚间，由于没有太阳光，光伏项目不发电。随着晚间该区域风资源逐渐增大，风电出现大发状态，该工况为典型新能源出力较大时刻。为保证系统稳定，系统中火电出力逐渐减小，储能设备动作并进行充电。12月27日晚22:00，由于用电侧用电增大，火电出力存在延后启动，储能设备配合并进行放电动作。

图7 新能源出力较大时刻各电源出力特性图

图8为2019年8月11日新能源出力较小时各电源出力特性，从图8中可以看出，8月11日用电负荷较高，由于天气因素及光伏容量影响，光伏出力不能满足负荷要求，且当天风资源较小，上午10:00～晚上20:00风电有部分发电，该工况为典型新能源出力较小时刻，此时系统火电出力持续出力，并在个别时刻储能配合进行放电动作。

图9为风光容量配比与弃电率变化曲线图，随着风电光伏配比增加，风电、光伏电站弃风率在风光配比为1.6时最低，分别为2.04%和5.23%。综合风电+光伏整体，风光配比1.6时出现低值，为2.68%。从弃风弃光率角度考虑，风光配比为1.6为最佳方案。

图9 容量配比与弃电率变化

图10为风光电容量配比与度电成本变化曲线，随着风电光伏容量配比增加，项目整体度电成本逐步降低，在风光电容量配比为3.0时，项目整体度电成本[7]曲线出现拐点，为0.216 9元/(kW·h)，从项目整体度电成本角度考虑，风光配比为3.0为最佳方案。

图10 风光电容量配比与度电成本变化曲线

综上所述，源网荷储一体化项目风光容量配比增加，会引起风光项目弃电率变化、火电机组波动、储能系统充放电变化及项目度电成本变化。综合考虑上述因素，风光电容量配比按照经济性较优、弃电率较低的原则确定最佳方案，即风电装机450 MW、光伏装机150 MW，配置储能规模为60 MW·h，火电装机按照660 MW参与项目调峰。

3 结语

本文构建以运行成本及新能源消纳为优化目标，以多种能源运行为约束的一体化数学模型，实现区域内的源-网-荷-储优化调度。通过内蒙古某电解铝项目案例分析，研究源-网-荷-储一体化项目配置方案及其规律，成果对相关工程规划设计具有重要意义。

(1)本文研究项目为园区级“源-网-荷-储一体化”新型电力系统项目，2020年电解铝生产线用电量为341 041.8万kW·h，依托存量火电装机规模为660 MW的机组，新增建设风电装机450 MW、新增建设光伏装机150 MW，并配置储能规模为60 MW·h，可满足区域内用电要求，有效提升能源清洁利用占比水平。

(2)源网荷储一体化项目新能源部分就近接入消纳，项目实施后新能源消纳电量为174 165万kW·h，新能源消纳电量占比为项目整体电量的51.19%。

(3)源-网-荷-储一体化项目风电项目弃风率为3.11%，光伏电站弃光率为6.97%，新能源总体弃电率为3.56%，一体化项目与公共电网无电能交换，存量火电为项目自备电厂，新增风电、光伏、储能送出直接接入电解铝进行消纳，对公共电网不造成新增调峰压力。