高比例风电接入的电力系统储能容量配置及影响因素探究

国家能源集团辽宁电力有限公司 黄子明

最近几年，我国再生能源的发展取得了较大的成绩，2020年时风电并网容量全国累计有2亿千瓦左右。对于节能，绿色目的可以通过风能发电进行实现，但是与常规发电厂对比，风电特性是不一样的，其是波动性与间歇性的，如果风能大规模并网会带来很大的冲击。对于配电网的可靠性与安全性问题，可以通过储能技术能对风电消纳进行保障，并对经济效益进行提升。由此可见，对储能配置与功能定位在电力系统中意义是非常重大的。

对于风电消纳以及系统可靠性提升的有效方法为储能技术。但是对于储能配置结果会因为选取不同的储能功能定位、风电出力曲线以及负荷曲线而受到影响。为了对储能配置规律进行研究，通过对多参数配置模型的建立来研究不同定位下的储能配置。根据单一变量与相关性进行分析，对各类参数影响配置进行研究。结果表明，储能容量配置想要进行减少，需要合理的进行风电接入，降低网损可以根据接入合理储能节点来进行，如果只单靠储能来解决风电消纳的问题，那么其所需的储能容量是最大的。储能配置价格与分时电价是息息相关的，在系统型参数中，风电装机峰谷差率与容量影响储能容量最大。

1 对多参数配置模型进行考虑

储能技术是保证电能质量的有效途径，以及高效发电利用率的有效途径，所以在电力系统当中，储能配置会因为其中各个环节而受到影响。对储能配置影响因素进行研究时，要先对配电网中储能与模型的作用进行明确，本篇文章对于储能配置模型通过不同约束条件以及不同储能定位来进行建立。

1.1 对节点鲁棒优化模型进行考虑

风电实际出力因为预测误差的原因导致其不确定，对于其不确定性的描述根据误差区间来进行预测，并对风储系统进行建设，以此使得风储系统来对预测出力进行追踪，从而解决其不确定性，对风储系统命为辅助储能系统，来建立储能鲁棒模型，该模型的函数是以最小容量为目标，如公式（1）、公式（2）与公式（3）所示。

在公式（2）中决定了风电出力和预测之间的误差，而公式（3）表示荷电状态约束与充放电功率约束，储能功率和电量的关系。与分别代表i节点t时的辅助系统电量和充放电功率，代表的是i节点t时的预测出力，α代表的是不确定性约束参数，与分别代表的是i节点t时的实际出力以及辅助系统容量。对于风电出力预测不确定性，能够通过把辅助系统在风电并网节点上安装来对其进行降低。

1.2 风电爬坡平抑模型

风机并入电网，会有比较大的波动性出现，对于电力系统稳定性会因出力爬坡性而受到影响，所以要限制风电爬坡率。设置风电容量β倍作为爬坡阈值，在电力系统节点配置储能，其为补充储能系统，来建立爬坡平抑模型，该模型的目标是最小补偿容量，如公式（4）、公式（5）与公式（6）所示。

在公式（5）中，该模型代表的是爬坡率要小于等于β倍的风电容量。代表的是i节点上t时的充放电功率，β代表的是爬坡约束参数，capwind,i代表的是节点i上t时的风电容量，Pwind,i,t代表的是i节点上t时的实际出力，代表的是节点i上t时的补充储能容量。对风电爬坡问题的解决，需要在风电并网节点上安装补充储能系统，对这些模型能够对并网安全可靠性进行保障。

1.3 高比例电力系统最小成本模型

本文是以配电网为角度，假定配电网经营者拥有储能设备与风电机组所有权。成本最小的储能配置模型能够保证风电完全消纳，以此提高系统的经济性。在主网购电当中，对网损这种耗费是包含在其中的，而对于线路和设备发热情况是根据增加网损来进行体现的。网损费用简单的来讲就是一种惩罚性的费用，是除电费之外额外增加的，该费用可以用来管理电力公司内部人事激励的作用。以某个周期网损、购电成本以及储能成本最小为目标，其函数如公式（7）所示。

在公式（7）中，C_essi代表的是节点i上的额定储能容量，Pgrid,t代表的是根节点上t时的有功功率，ηt代表的是分时电价，Fgrid代表的是主网购电成本，c(i)代表的是末端节点以i为首进行集合，rij代表的是支路ij的电阻，Uij,t代表的是支路ij在t时的电压，δloss代表的是网损电价，Floss代表的是网损成本，N代表的是节点总数，T代表的是运行总小时数，代表的是ESS单位年维护成本，代表的是单位容量投资常规本，hess与ress分别代表的是ESS寿命和体现率，δe代表的是ESS年费用折算系数，Fess代表的是ESS投资与维护成本。

在对电网运行考核中，电能损耗率是一个重要指标，在对储能配置进行研究时，把网损电价引入能够对网损影响储能配置进行体现，以此来对能源调度经济性进行提升。对节点储能、功率平衡以及电压约束等进行考虑，如公式（8）、公式（9）与公式（10）所示。

对原有变量通过公式（11）进行替换，对公式（8）转换成线形约束，其替换要对满足公式（12），再把公式（12）根据二阶锥松弛法转化成公式（13），如下所示。

公式（10）为非线性表达式，对公式（10）通过引入公式（14）可转换成公式（15），如下所示。

上述公式中，V1与V2是新增辅助变量，M1与M2是足够大的正数，经过处理转化成二阶锥模型。

2 储能配置影响参数

2.1 电源侧影响参数

对电源侧来讲，其考虑的有可再生能源出力，和风电出力参数有关的有风电出力曲线形状、预测误差不确定性、爬坡特性约束以及风机接入位置。风电出力曲线影响储能配置较大，储能容量受到并网容量的影响，可以根据减少储能容量，对风电进行合理的接入能够对系统成本进行降低。另外，负荷所需电量不仅能够通过可再生能源进行提供，还可从主网购电。对电源侧来讲，含有主网购电成本这一项，主网购电的参数是会受到分时电价的影响，对影响储能配置能够通过对平段电价、低谷电价以及高峰电价的改变进行分析。

2.2 电网侧影响参数

对电网侧来讲，对网损费用目标函数有所涉及，网损电价值直接影响优化结果的参数。对线路功率约束，通过储能配置情况，整体调节系统潮流，所以对该约束条件容易忽略。

2.3 负荷侧影响参数

对负荷侧来讲，其会随着时间以及受到人类生活与社会发展的影响而不断变化，在考虑影响配置的参数时，要对不同负荷曲线都进行涉及。

2.4 储能系统影响参数

以实用性和安全性为角度出发，对系统级芯片约束和储能功率保持不变，只选择文中的储能单位投资成本。

2.5 分析储能配置模型的影响因素

对于文中选择的参数会影响到储能配置的容量，首先对上述参数进行分类，如下表1所示。

表1 对参数特性进行分类

通过进行参数特性分类，能够对电力系统运行影响储能配置更高的反映。根据影响参数的值进行改变，其储能配置会得到很多结果，统计分析不同的结果，来判定储能配置的影响因素。

为了对储能配置受到各参数的影响程度进行分析，根据公式（16）来对多个变量与储能配置关系进行计算，以此来对各影响因素重要性进行量化。

3 算例分析

本篇文章建模是在MatlabR2019a下进行的，主要是对33节点电力系统进行考察在32，28，20，14，9这五个节点接入风电机组，该机组为额定容量1MW，在1节点其电压时恒定的，其余节点有0.9～1.1p.u的偏差，储能装置使用的电池是锂离子的，取1元/kWh作为网损电价，对储能优化配置如下表2所示。

表2 储能配置情况

储能需求量和系统型参数关系。研究对象采取节点5，对约束参数和储能容量关系进行分析可知，不确定性约束参数和储能需求量之间是呈现出正相关，而爬坡约束和其是递减的关系。

储能需求量和价格型参数关系。因目标函数包含三项，网损电价是固定的，在购电时网损成本的变化不是单调的，而且网损功率也会有变化，不同网损电价的配置如下表3所示。

表3 不同的网损电价的储能配置

综上，对购电成本，系统网损降低以及消纳风电可通过配置储能有效实现，配置时要对负荷峰谷差、容量以及分时电价进行充分考虑。