光伏储能系统的电池容量配置研究

吴边

四川大唐国际新能源有限公司 四川 成都 610031

引言

对于国民经济而言，能源是其重要的物质基础，也是推动经济发展的重要原动力，可以直接决定人们的生活质量。在能源需求日益增长的背景下，大多数国家都已经在开发及利用可再生能源的过程中展开了积极探索和踊跃实践。与此同时，我国的生活电力消费量也表现出较为明显的增长趋势，需要积极探索提升电力生产量的方式，不断提升能源转换效率，提高对于新能源发电技术的充分关注，以提升清洁能源的发电比重。

1 案例分析

光伏发电常表现出与环境无害、清洁等多种特点，其主要收益来源可分为3个方面，分别为所节约的电费、政策补贴及售电所得收入。利用电能储能技术，可以实现对于过剩电量的储存，以便及时获取接收所需的电能，更好适应系统的电负荷需求，让系统对间歇性可再生能源的接纳水平得到充分提升。在光伏发电装置之中融入储能系统，可以有效提升系统整体的协调性，为用户争取大量的收益[1]。通常可以将光伏储能和电池储能耦合的收益概括为两个方面，其一为系统中所存储的多余光伏电力电网电价和外送电价的差值；其二则为系统中所存储的多余电力电网电价和电力释放时所产生的电网电价差。

现阶段，在实施光伏储能系统研究时普遍集中于系统经济模型，综合利用多种方法进行系统经济模型制作，以实现对于储能电池光伏发电系统的充分评估，确定其经济效益，据此确定储能电池的实际经济效益。利用目前所使用的各类光伏发电设备，可以实现对于电池容量及功率状态的充分配置，并将其作为开展光伏储能系统规划的重要前提。由于电池容量过小，则可能相应影响光伏电力的消纳水平，若电池容量过大，则可能相应增加电池的投资成本。为此，要求充分做好电池容量及价格的平衡工作，争取在二者之间建立一个最佳的平衡机制。目前国内外学者都做了大规模的系统配置运行调度研究工作，强调将住宅及楼房作为主要的调度单位，着眼于个体视角，切实提升系统配置的整体收益。然而，目前世界范围内都缺乏对于区域光伏储能系统容量问题的深入研究，且研究进度仍然有待提升，同时，因为受到国家政策及区域资源的多重限制，导致我国难以照搬国外的先进经验和研究结论。我国目前应用相对广泛的技术为结合具体的负荷量及光伏日发电预测曲线确定相应的光伏储能系统模型，并以此为前提，实现对于电池容量的充分优化和有效配置，以充分保障模型的适用性。

以某从化工业园区的光伏储能系统为例，利用园区的光伏出力可以很好适应电能负荷的需求，并将其出售给电网，以相应增加储能设备，为储能电池进行充电。可以通过内部收益率衡量储能电池所带来的经济效益，该数值与资金流入现值总额及资金流出现值总额先进，其数值越高，则相应的经济效益也就越为突出。针对储能电池中的内部收益率进行计算，则需充分关注电池投资成本及年储能电池收益等内容，同时，在具体的优化程序中计算出相应数值。

本文数据都是在工业园区示范项目中所计算的，包含园区方案负荷预测、电价、热电联产（CHP）出力等数据。需要结合不同园区之中的企业和行业数据确定园区内的电负荷，通过年最大负荷利用小时数法确定园区之中的负荷预测数据情况。本文重点关注光伏储能系统的经济效益，可以在园区负荷功率的基础上减掉CHP发电功率，将其视作一种有效负荷[2]。

结合当地的典型年气象参数情况和园区之中的光伏设备参数信息，可以确定园区在2020年的实际光伏发电功率情况，最终得出该园区之中的光伏发电功率为8760h，且呈现出相对明显的周期性光伏变化趋势。该园区之中白天光伏发电功率相对较高，但是夜间基本不会出现明显的变化，全年光伏出力峰值则为26MW。

在园区中已经初步建成了光伏设备，针对设备经济效益予以计算，通常无须关注设备投资成本。可以将光伏发电提供给负荷和储能电池进行充电，也可以将其售卖给电网，该地区的光伏上网电价为0.4515元/kWh，而所获取的发电补贴则为0.42元/kWh。

然而，在政策的影响下，该地区的光伏补贴及上网电价都出现了不同程度的降低，且降低幅度日益增加，随着光伏度电补贴的日益降低，势必降低园区中光伏储能系统的经济效益。但是，其具体的补贴金额往往受到全年实际光伏发电量的影响，而不会被储能变化所影响。随着上网电价的不断降低，可能对电池的充放电策略造成一定影响，为此，在上网电价中往往不包含上述数值。

要求将园区光伏储能系统的经济效益当作重点关注对象，这一指标将会通过系统全年支出指标予以展现，可以将其当作所需确定的目标函数。针对储能电池进行投资，通常为一次性支出，可以将其全年费用支出定义如下：针对电池所需的全部投资进行均摊，分摊到电池所能使用的每个年限中，同时，额外附加购电、补贴及售电费用，将上述费用之和作为储能电池设备的全年总费用。至于光伏及储能设备，由于在使用过程中无须进行过多的维护，与电费及所需的投资成本相比，维护过程中所需消耗的成本微乎其微，因此，往往只需关注电费支出及投资成本即可。

针对光伏储能电池实施优化配置，要求在系统中分别输入电池相关参数及容量、系统年负荷值、分时电价情况、光伏出力预测数据、并网价格及电池容量、功率等数据信息。运行所设计的针对性优化程序，可以得出最为合理的电池容量及功率配置结果，在此基础上确定最佳的电池充放电策略，确定此背景下系统在整年288h系统之中的实际电池充放电功率，得出所需的系统实际购电售电功率信息，同时，也可以确定该优化程序下的系统在测试整年中的实际费用支出情况，计算出储能电池投资的内部收益率和光伏自我消纳率，以便结合具体数值展开分析，并确定最佳的配置方案，让光伏储能电池的效率得以提升，充分发挥其性能优势[3]。

2 优化结果分析

针对园区全年低方案负荷预测数据、电价数据及光伏处理数据进行处理，将其导入到优化程序之中，将光伏上网电价的参数和度电补贴分别调整为0.4515和0.42元/kWh，将储能电池的报价确定为250万元/每兆瓦时。该优化程序的运行结果显示功率配置与电池容量一致，且二者均为0，由此可见，电池投资的成本相对交工，而利用电池储能的方式则往往难以回收所投入的大量成本。随着电池容量及功率投资成本的持续降低，需要针对程序参数实施针对性优化，同时不改变其他无关数据，以得出与电池成本变化情况相关联的电池容量及电池充放电功率信息，进而判断储能电池的实际充放电效率。

随着电池投资产成本的持续降低，可配置电池的容量及功率也会发生相应的变化，使其经济效益大幅提升。此外，在优化结果中所展现的实际功率值可以展现出具体的系统功率流动情况。

一般在夜间电价低谷时针对储能电池进行充电，至于放电时间，则通常安排在电价高峰期，以便削弱相应的购电电费，而电池储能在这一系统中展现了十分重要的峰谷差价套利优势。随着电池容量成本的持续下降，电池容量的增幅也呈现出显著的增长趋势，然而，实际配置的电池功率则未表现出明显的增长态势，其原因主要在于光伏储能系统中的电能负荷有限，将电池所放的电能全部应用在园区负荷之中，一旦其放电功率配置过大，则难以进行高效利用，也就不可避免地带来了许多资源损失。

由于受到负荷需求的限制，若完全借助电池放电满足所需的负荷量，需始终将负荷功率保持在放电功率值以上，让电池容量得以免受日负荷总量的限制。避免在加装电池中设置系统购电峰值，以更好适应电池容量需求。容电池成本相对较低，则相应的容量及功率配置需要有一定限制。

随着电池成本的不断下降，光伏发电补贴政策也发生了相应的变化，光伏上网电价呈现出逐年下降的趋势，也因此带来了光伏度电补贴变化，这一补贴逐年减少，甚至有被取消的风险。由此可见，光伏补贴将会直接影响系统的经济效益，然而，这一补贴却不会对储能电池规划及充放电策略造成过多的影响，与之相反，光伏上网电价则会直接影响电池充放电策略及系统功率流向等问题[4]。

如果并网电价在谷段电价以下，则采取光伏充电的方式更为高效，但会导致光伏发电并网内容大幅减少。由此可见，利用储能电池可以充分提升光伏的自我消纳能力。而若光伏出力的数值过高，但负荷较低，则光伏可以在适应负荷的基础上，留下一定电力进行充电。若光伏出力表现出更低的相对负荷值，则以此为前提适当降低光伏处理值。此过程中，不仅可以使用光伏进行充电，还可以在夜间谷段实施充电。若并网的电价在谷段电价以下，则可以让光伏充电展现出更高的优先级，只有在光伏充电量有限时，才需采取购电的方式予以充电，至于并网电价，在其电价高于谷段电价时，优先级则正好相反。

3 结束语

本文针对光伏—储能系统构建了线性整数规划模型，统一计算了园区光伏储能系统中电池的充放电功率及购电售电功率等多项参数，并实施了优化计算，在此基础上确定最为合理的电池充放电策略及电池配置方案，明确在电池成本、上网电价及电池寿命等多种因素变化下的配置结果变化情况。现阶段，我国在储能电池领域的投资力度相对较大，但是，电池使用寿命却相对较短，无法及时收回园区之中所加装的储能电池，也无法及时回收相应的投资成本。电池价格的持续降低在一定程度上增加了储能电池的经济效益，而光伏发电补贴及光伏上网电价的持续降低，也相应降低光伏发电的收益，可以有效提升电池储能系统的经济效益。

若光伏并网的电价高于谷段电价，则可以在电价低谷时购电，并在电价高峰时予以放电，以获取差价利润。利用光伏为电池充电，若优先级较低，则需将电池的放电功率调整到负荷功率以内；若谷段电价超出了并网电价，则可以利用光伏进行充电，并在电价低谷时采取购电充电的方式予以补充，以切实提升系统的光伏发电消纳能力。