计及储能使用年寿命的风电场整体性储能配置

禹海峰，黄婧杰，蒋诗谣，周雨桦，刘海军，何 婧，杨洪明

(1.国网湖南省电力有限公司经济技术研究院，湖南 长沙 410007；2.能源互联网供需运营湖南省重点实验室，湖南 长沙410004；3.长沙理工大学电气与信息工程学院，湖南 长沙 410114；4.湖南大学电气与信息工程学院，湖南 长沙 410082)

中国风电快速持续增长，逐步进入风电大规模发展阶段，根据国家能源局已发数据显示，截至2019年底，全国风电累计装机达2.1亿kW。然而，由于风电存在反调峰性、随机性和波动性等特征[1]，大规模风电发展带来了大量弃风、并网功率波动等问题[2-3]，从而给电力系统的可靠、安全运行带来负面影响。为此，国家和地区政府对风电并网做了一系列要求，例如在风电消纳方面，国家发改委和能源局联合印发了《清洁能源消纳行动计划(2018—2020)年》，要求2020年中国风电弃风率控制在5%左右。

为了解决风电快速发展所带来的负面影响，以及满足国家和地区政府对风电并网要求，电储能(储能)技术因具有双向快速电功率交互和电能时空迁移的能力，逐渐成为了当前的主流方案[4-5]。但当前储能配置一次投资过大，且由于储能循环寿命短，导致储能配合风电并网方案的经济性较差[6-7]。为此，根据风电并网的需求并结合不同类型电储能的技术特点，进行储能优化配置来提高风电并网储能配置的经济性显得尤为重要。

目前，关于储能配置的研究主要集中于利用储能促进风电消纳和平抑风功率的波动。在促进风电消纳方面，文献[8]采用火电厂侧配置储能来提升调峰火电机组的向下调峰能力，可有效促进系统对风电消纳；文献[9]考虑风电出力的时序特性，并以储能带来的电网多环节效益为目标制定了电网侧储能配置策略；文献[10]根据风电消纳需求特性展开储能应用研究，建立了储能额定功率与风电消纳需求关系模型。在平抑风功率波动方面，文献[11]研究了不同平抑策略、不同置信度水平下风功率波动平抑的储能优化配置问题；文献[12]采用小波分解法对风电偏差功率进行分解，并利用能量型处理高频分量和功率型处理低频分量，给出了混合储能平抑风电场的储能优化配置方法。可知风电的电储能配置取得了许多成果，然而以上文献多针对弃风或风功率波动某一问题来配置储能，较少探讨弃风和风功率波动与对应调度阶段的联系。此外，较少考虑电储能实际使用状态对储能寿命的影响，即忽略了电储能实际使用状态对储能成本的影响。

因此，本文充分考虑电储能实际使用过程和状态对储能寿命的影响，并将电储能寿命的影响折算到电储能配置成本中，建立电储能实际使用寿命年值模型。此外，对弃风和风功率波动所对应的调度阶段进行分析，将提高风电消纳和平抑风功率波动的需求转换为日前、日内调度需求；依据当前国家或地区对风电并网的相关技术要求，考虑日前、日内调度需求的整体性，结合功率型电池和能量型电池的优缺点，以某风电场为研究背景，计及电储能实际使用过程和状态对电储能寿命的影响，以及风电消纳和风电偏差考核要求，并兼顾储能的投资，以年运行收益为目标进行风电场储能配置。

1 电储能实际使用寿命年值模型

1.1 电储能分类和充放电模型

1.1.1 电储能分类

电储能根据其物理特性可分为能量型和功率型两类储能[13]，不同类型的电储能有各自适合的应用特点。能量型储能，例如蓄电池，其优势是单位成本较功率型低，但其频繁的进行充电转换会损害电池寿命，不利于电池的全寿命周期内的经济性；功率型储能，例如超级电容，因具有快速充放电转换能力，适用于抑制功率的频繁波动，但由于配置成本较高不适合大容量配置(为了表述方便，本文将能量型电池蓄电池标志为“1”；功率型电池超级电容标志为“2”)。

1.1.2 电储能充放电模型

1)功率模型。电储能的安全运行需要满足一定充放电功率约束，数学表达式为

(1)

2)能量变化模型。电储能储存的能量为一定时间内放出/吸收能量的总和，其数学表达为

(2)

在电储能的能量变化过程中，通常采用荷电状态SOC来描述电池的运行状态，其数学关系为

(3)

式中S1,t、S2,t分别为t时刻的蓄电池和超级电容的荷电状态；E1，max、E2，max分别为所配置的蓄电池和超级电容容量。

为了保证储能的安全、长久运行，要求其荷电状态满足约束：

(4)

(5)

1.2 电储能等效年使用年寿命

在常规应用环境下，储能的寿命受放电深度和循环寿命的影响，一般通过循环次数与放电深度试验关系来估算实际使用寿命，其中，放电深度为单次充放电过程中最大储电量与电池配置容量之比。具体关系为

BDod=f(Dod)

(6)

式中BDod为充放电深度为Dod所对应的循环次数，则每次循环对应的寿命损耗为1/BDod，具体表达式可参考文献[14]。

则第j天放电深度与循环次数和单循环内的寿命损耗关系为

(7)

式中BDod,j,s为第j天第s次循环对应的充放深度；m为第j天电储能充放电循环次数。

则可以推导出蓄电池的等效年使用寿命为

(8)

式中D为一年中的运行天数，不考虑检修停运的影响，取值365。

在常规应用环境下，超级电容具有循环次数多、功率密度大的优势，其使用寿命主要受循环次数影响。超级电容的出厂循环次数为M2，取值20万次[15]，一年内第j天的超级电容使用转换次数为k2，j，则可以推导出超级电容的等效年使用寿命为

(9)

1.3 实际使用寿命下成本年值模型

配置储能包含的成本主要由电池本体购置、辅助设备、运行维护成本和回收残值所构成。

1)本体购置成本。

(10)

式中λi,E、λi,P分别为第i类电储能的单位容量、功率购置单价。

考虑货币时间价值的影响，电储能的本体购置成本年值为

(11)

(12)

式中r为折现率，取值0.08；Li为第i类电储能的实际使用年寿命。

2)辅助设备成本。第i类电储能的辅助设备成本可描述为

(13)

同理，辅助设备成本的年值为

(14)

(15)

年固定成本主要反映人力和管理的投入费用，其与日常的电池运行状态无关，主要受储能类型和所配置的功率有关。

(16)

年可变成本主要反映电池日常运行所需要的费用，受日常运行状态影响，主要由每天所处理的能量大小来刻画，考虑时间价值因素的影响，可表述为

(17)

4)回收残值。当电池储能的理论寿命结束时，可通过回收利用获得收益，其回收年值可表示为

(18)

式中κi,rec为第i类储能的回收系数，取0.15。

综上，电储能的配置在寿命周期内的成本年值可表述为

(19)

2 风储系统日前—日内调度需求整体性储能配置方法

2.1 风储联发系统调度需求分析

风电场配置储能后组建成风储联发系统，相对于风电场而言，风储联发系统具有更高的灵活性，可对风电场的出力进行调节，其典型结构如图1所示，Pgrid为风电和储能的联合出力，Pw为风电场出力。

图1 风储联合发电系统的结构Figure 1 Structure of wind storage co-generation system

通过文1.1中对功率型和能量型电储能的分析，可知通常情况下蓄电池特性适合调节风电的“反调峰”特性，即应用于风电日前调度的上报计划调整，从而提升风电的消纳空间；超级电容特性适应于日内调度的风电波动所造成风电偏差调整，从而降低风电的偏差考核惩罚。

上述配置方式考虑了利用不同电储能的技术优缺点来针对性解决风电所面临的问题，但这种配置方式孤立了风电日前与日内调度需求内在关联的整体性。因此，在考虑上述应用基础上，本文将日前风电“反调峰性”储能配置与日内风电“波动性”储能配置作为一个整体进行配置，充分发挥不同类型电储能特性在确保风电并网的技术要求下，进一步提升储能配置方案的经济性。

2.2 考虑日前、日内调度需求整体性的风电场储能配置方法

2.2.1 日前阶段风电场储能配置

日前阶段主要解决风电场出力的“反调峰性”如图2所示，以某日风电场日前出力进行消纳示意，整个过程分为2个阶段：预申报和再申报阶段。

图2 某月典型日的风电示意Figure 2 Wind power diagram of a typical day of a month

预申报阶段：风电场将日前预测风电出力作为预申报出力向上级电网调度申报，上级调度部门在校验电网安全、可靠和经济等指标后向风电场下发可消纳风电。若不进行其他方式调节，风电出力“反调峰”性则会导致大量弃风(图2)。

再申报阶段：风电场对风电消纳率进行核验，如果满足要求，则以预申报出力作为申报出力上报调度确定；如不满足要求，风电场依据可消纳风电与预申报出力的关系，在考虑经济性和风电消纳率要求的基础上，进行蓄电池配置，使得风电消纳满足要求，如图3所示。

图3 蓄电池配置效果示意Figure 3 Battery configuration effect diagram

2.2.2 日内阶段风电场储能配置

日内阶段主要解决日前阶段结束后风电“波动性”导致的风电偏差问题，即实际风电出力为

(20)

实际风储系统的出力与申报出力存在偏差，一般可以采用超级电容进行平抑偏差，即

(21)

但仅考虑超级电容单独平抑偏差会使得其所配置的容量较大，经济性不太可观。因此，本文充分考虑蓄电池与超级电容的配置，即蓄电池动作区间段可以优先修改蓄电池运行状态，消除偏差量；蓄电池未动作时段由所配置的超级电容来消除，如图4所示。

图4 日内阶段蓄电池优先调整时区Figure 4 The intraday phase battery has priority to adjust the time zone

当然，蓄电池参与偏差消除时需满足关系：

(22)

(23)

此外，为了保持蓄电池的使用寿命，蓄电池日内调整不改变充、放电状态，即满足：

(24)

3 考虑调度需求整体性的风电场储能配置数学模型

风电场配置蓄电池和超级电容，在日前阶段可将风电进行时序转移，最终确定日前申报出力，可有效减少弃风惩罚，并带来相关收益；在日内阶段可消除风电偏差，从而降低不平衡电量惩罚成本。本文在考虑日前和日内对储能需求以及风电消纳和风电偏差考核要求基础上，兼顾储能的投资，以年运行收益为目标，具体目标函数为

(25)

(26)

(27)

(28)

为了满足弃风率在控制要求范围内，设置年弃风率约束：

(29)

此外，本文约束还包括式(1)～(19)、式(22)～(24)。

4 算例分析

4.1 参数说明

选取中国中部某风电场进行电储能配置和相关分析，并以该风电场2018年整年的风电预测出力、可消纳风电和预测出力偏差作为数据样本。为了分析和模型求解方便，将数据以日为单元，应用K-means算法进行聚类[16]，并得到4类典型日(典型日1～4分别含聚类天数55、135、35、140 d)，如图5、6所示。

图5 不同典型日的风电预测偏差量Figure 5 Wind power forecast deviation of different typical days

图6 不同典型日的可消纳风电和预测出力Figure 6 Different typical days can absorb wind power and forecast output

蓄电池选择铁锂蓄电池和超级电容，其相关参数如表1所示[11,17]；风电上网单价为0.6元/(kW·h)。

表1 电储能的成本参数Table 1 The cost parameters of electric energy storage

4.2 方案设置

为便于对比所提电储能配置方案的有效性，共设计4个方案：

1)本文所提储能配置方案；

2)相比于方案1，未考虑调度需求整体性；

3)相比于方案1，未考虑实际使用寿命约束，但按照实际使用情况进行实际使用寿命年折算；

4)未配置储能方案。

4.3 方案分析

在MATLABR2018a中调用fminunc函数和编程求解各方案，结果如表2所示，可知方案1相比方案2可以有效延长超级电容的使用寿命，以及可降低超级电容功率和容量的配置，但由于方案1中的蓄电池在一定时段内需要兼顾风电消纳和偏差消除，其需配置的蓄电池功率和容量有所提高。将方案1、3对比可知，方案3未考虑使用寿命约束虽然可以降低蓄电池容量和功率的配置，但蓄电池运行在深度充放电状态，使得蓄电池实际使用寿命降低。将方案1、2、3与方案4比较，可知配置储能有效提高风电消纳水平。

表2 不同方案储能配置结果Table 2 Energy storage configuration results of different schemes

各方案经济性比较如表3所示，可知配置储能方案(方案1、2、3)比未配置储能方案(方案4)能有效降低弃风惩罚成本和偏差考核成本，并提升了售电收益，但由于电储能配置成本过高，导致总的年运行收益降低，这表明如果目前选择电储能满足风电并网技术要求，需要一定程度上牺牲经济性为代价。结合表1、3，对比方案1、2可知，在风电消纳和偏差消除相当的情况下，本文考虑日前—日内调度需求整体性配置方案降低储能配置和年运行成本，验证本文配置电储能方案有效性；对比方案1、3可知，考虑实际使用寿命约束的电储能配置年运行成本更低，提高了年运行收益，验证了本文考虑实际使用寿命的有效性。

表3 不同方案经济性比较Table 3 Comparison of different program economic systems 万元

4.4 电储能价格对储能配置方案的影响分析

电储能价格会随着储能技术不断发展而降低，分析储能价格降低到不同情况下的风电场储能配置，以及储能配置后所带来经济、技术影响，具有一定指导意义。为了分析方便，选取方案1的储能配置方案为基础，假设其他参数不变，并引入储能单价折扣系数来模拟电储能价格降低水平。计算结果表明：超级电容配置情况不变，风电场经济技术如表4所示，蓄电池配置方式如图7所示。

表4 不同储能单价下风电场经济技术分析Table 4 Economic and technical analysis of wind farm under different energy storage unit price

图7 不同折扣下蓄电池配置情况Figure 7 Battery configuration at different discounts

由表4和图7可知，当电储能成本折扣系数度达到0.6时，配置储能方案相比于未配置储能方案才有经济上的优势。进一步分析可知，折扣系数在0.9～0.7之间时，储能配置方案主要受技术性约束(弃风率)和储能成本限制，这种情况下风电场是折损经济效益来满足技术要求的，可以制定相应补贴政策给予补贴和鼓励；当折扣系数小于等于0.6时，此时风电场储能配置不在受储能成本的绝对限制，风电场配置储能可实现技术和经济上的双赢，即在电储能使用寿命内可收回电储能成本的同时，还能在满足风电消纳最低要求上主动追求风电消纳。

5 结语

1)风电场配置电储能时考虑实际使用寿命和日前—日内调度需要整体性，灵活利用蓄电池和超级电容两种电储能的性能和经济特点，相比于未考虑整体性和实际使用寿命配置方法，能有效降低电储能配置年运行成本，从而提升了配置方案的经济性。

2)当前电储能价格下配置电储能消纳风电是以牺牲效益为代价的，为了提升方案的可行性和工程实用性，结合P2G等其他新型风电消纳方式值得进一步探讨。

3)本文建模仅考虑了配置储能后的年运行成本，未考虑储能初始投资巨大带来的资本压力。为了解决初始投资的资本压力，商业模式方面值得探讨。