基于置信容量的风场配套储能容量优化配置

陆秋瑜 马千里 魏 韡 于 珍 刘 洋

基于置信容量的风场配套储能容量优化配置

陆秋瑜1马千里2魏 韡2于 珍1刘 洋1

（1. 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 广州 510000 2. 电力系统国家重点实验室（清华大学电机工程与应用电子系） 北京 100084）

风力发电具有随机性和波动性，给大规模利用风力资源造成诸多困难。通过配置储能设备可以平滑风电场功率输出，使风电场可以替代火电或供应电网负荷。首先，该文基于风资源特性定义了风电场的火电替代容量和负荷供应容量，这两个指标反映了风电场稳定输出功率或供应负荷的能力；其次，根据风资源数据和置信要求，可以通过混合整数线性规划求解火电替代容量和负荷供应容量；最后，根据风电场火电替代容量和负荷供应容量的具体需求，进一步构建了储能MW/(MW∙h)参数的优化配置方法，该方法通过计算储能参数可行域边界，再根据储能成本系数确定最优配置方案的范围。算例选用广东省风力发电历史数据，采用该文方法可以快速确定储能最优参数配置，同时兼顾配置的经济性及供电平稳性、可靠性。

风力发电 火电替代容量 负荷供应容量 储能设备 容量配置

0 引言

发展可再生能源是缓解化石能源短缺和环境保护压力的重要手段，是实现我国“碳达峰，碳中和”愿景的重要途径[1]。其中，风力发电技术比较成熟，已在全球范围内广泛应用，仅在2020年，中国风力发电新增装机容量达52GW，总装机容量达288.3GW[2]。风力发电已经成为我国电力系统能源供应的重要组成部分。其中，海上风力发电拥有环境污染小、占用陆地资源少、风速稳定、容量因子高的优点。我国东部沿海地区海上风电资源丰富，具有极大的开发潜力和价值，仅在2020年，我国海上风电新增装机容量达3.06GW[2]。我国经济和负荷中心靠近东部沿海地区，有利于海上风电的输送和消纳，发展海上风电对于缓解用电紧张、实现双碳目标具有重要意义。

风力发电的大规模利用促进了电力系统低碳绿色运行进程。但是，由于风力发电具有随机性和不确定性，大规模风力发电的接入给电力系统规划配置、调度运行提出了新的要求，抑制风力发电的波动性，确保电力系统负荷供应的可靠性成为当前研究的重点[3]。储能设备具有高度灵活性，可以实现电能在时间和空间上的平移。在风力发电较多时，储能设备可以吸收多余的电量；在风力发电较少时，储能设备可以补足电量的缺额，使风电场出力平稳，可靠供应电力系统的负荷[4]。因此，储能设备对于风电场平稳运行具有关键作用，如何配置储能设备的容量和功率也是研究者关注的重点[5-6]。

针对储能设备功率和容量的配置问题，很多学者根据实际需求确定目标函数，采用多目标优化等方法获取储能设备最优参数。文献[7]研究了储能系统联合火电厂参与系统调峰时储能系统的参数配置问题，通过构建多目标优化配置储能系统最优参数。文献[8]研究了风光储系统储能容量优化配置问题，并构建双层决策模型使储能设备初始投资和联络线功率波动最小。文献[9]应用模型预测控制算法，分析了不同风电光伏配比下储能设备的参数配置。文献[10]基于主从博弈问题，研究了综合能源系统中氢储能配置问题，有效地解决了园区级综合能源系统的能量平衡问题，同时提高了系统运营商的收益。以上模型以投资方收益为关注重点，对新能源和系统的建模比较简单。同时这些方法采用少量典型场景来确定风电功率输出，具有较大的局限性，不能体现风电输出功率的不确定性。

部分文献采用聚类分析和频谱分析的方法，这类方法克服了选取典型风电功率输出场景的不足。文献[11]采用云模型理论和K-means聚类方法获取储能运行时的典型充放电曲线，以最小化风电输出功率波动为目标，建立了储能容量优化配置方法。该方法的典型场景依赖聚类数目的选择，合理的聚类数目难以事先确定。文献[12]借助离散傅里叶变换技术，对可再生能源功率输出进行频谱分解，将长周期波动/短周期波动通过反变换得到时域曲线，配置相应的储能容量。文献[13]根据响应时间将平抑风电波动所需的容量进行分类，再应用离散傅里叶变换确定风电场配套储能系统的容量需求。文献[14]采用蒙特卡洛模拟法考虑新能源出力的不确定性，对最小补偿功率进行频谱分析，确定混合储能设备的容量大小。然而按照频谱分解得出的储能容量并不一定是最优的，与如何划分高频与低频波动有关，不合理的高频和低频波动划分将影响储能参数配置的最优性。

为了更加积极地考虑风电不确定性对容量配置的影响，学者们通过引入置信水平或分布鲁棒优化，以降低优化结果的保守性。文献[15]采用变时间常数的一阶低通滤波算法，研究了用于平抑风电波动的储能设备容量配置方法，分析了不同约束条件和不同置信水平下的储能设备容量配置需求。文献[16]基于一阶巴特沃思滤波环节的平抑策略，通过引入维纳过程研究了不同时间尺度的风功率变化量的概率分布，进而提出了一种满足一定置信区间的储能装置功率和容量的配置方法。文献[17]采用分布鲁棒优化对风电不确定性进行建模，通过考虑氢储能的热平衡约束，有效提升氢储能实际可用容量，实现氢储能系统容量优化配置。文献[18]借助分布鲁棒优化，研究了考虑风电不确定性和弃电率约束的风电场配套储能设施容量规划问题。这类方法允许配置储能时在一定概率下违背部分约束条件，在较高的置信水平下能较好地兼顾储能配置的经济性和可靠性。但是，以上方法只针对固定的储能投资成本，如果储能投资成本在一定范围内变动，则需要重新求解问题。总体而言，现有方法除了上述问题，大都针对具体系统进行研究，尚且缺乏针对风力供电一般性特点的刻画与分析。

为了解决以上问题，本文从风电场置信容量出发，分别定义了风电场的火电替代容量和负荷供应容量，反映了在一定置信概率下，风电场能向外界稳定输出的功率大小和风电场能稳定供应的负荷水平。通过在储能配置问题中满足风电场火电替代容量指标和风电场负荷供应指标，能保证储能参数配置的经济性和负荷供应的可靠性。为了应对储能投资成本的可变性，本文首先求解出基于火电替代容量指标和负荷供应容量指标的储能参数配置可行域，而非一个具体的配置方案，再根据储能成本参数变化范围确定储能装置最优配置范围，给决策者提供更灵活的选择空间。

1 风电场火电替代容量

风力发电具有高度的随机性和不确定性，给电力系统的安全稳定运行带来了极大挑战。在实际运行中，风电场的功率输出受气象条件的影响，其实际最大输出功率在一定范围内波动。为了维持电力系统的稳定运行，风电场应具有向电网稳定输出功率的能力。储能装置具有良好的能量时间和空间平移能力，制定合适的储能设备的充放电策略，可以使风电场在全天范围内维持平稳的功率输出。由于储能的调节作用，风储联合系统可以长时间稳定输出功率，消除了风力发电的间歇性，在平稳输出功率、供应系统负荷上，风储联合系统发挥了与火电厂相仿的作用。本节将主要介绍风电联合系统的火电替代容量定义及其计算方法。

1.1 火电替代容量定义

图1 风储联合结构示意图

图2 单日风储联合系统功率输出

1.2 火电替代容量计算方法

考虑到风储联合系统中储能设备的动态特性和安全约束，需满足

考虑到风储联合系统的输出功率的置信概率约束，风储联合功率输出应当满足

2 风电场负荷供应容量

在风储联合系统向负荷供电时，并不需要风电场维持稳定的输出，而是需要风储系统联合火电厂跟踪负荷。因此，需要着重研究风火储联合系统能够可靠供应的负荷大小，本节首先介绍负荷供应容量的定义及其计算方法。

2.1 风电场负荷供应容量定义

图3 风火储联合系统结构示意图

图4 单日风火储系统输出功率及电网负荷需求

2.2 负荷供应容量计算方法

考虑到风火储联合系统的负荷供应的置信概率约束，风火储联合输出功率应当满足

3 储能设备参数优化配置

在上述火电替代容量和负荷供应容量模型中，储能设备的MW/(MW∙h)参数是给定的。在一定范围内增大储能容量，可以降低风电场弃风率，提高火电替代容量和负荷供应容量。然而储能设备成本目前仍然较高，其容量配置需要考虑逆变器（决定MW容量）和电池组（决定MW∙h容量）的成本，而成本参数往往在一定范围内变化。采用常规的优化方法只能计算某一确定成本下储能设备的最优参数配置。本文方法求解满足系统的安全运行要求，使风储系统或风火储系统满足火电替代容量或负荷供应容量要求的储能MW/(MW∙h)参数可行域，给储能设备规划和建设提供有益的参考。

3.1 基于火电替代容量的储能设备参数可行域

针对风储联合系统，根据给定的火电替代容量指标配置储能设备参数。通过判断以下优化问题的可行性，可以确定储能设备MW/(MW∙h)参数可行域。

3.2 基于负荷供应容量的储能设备参数可行域

针对风火储联合系统，根据给定的负荷供应容量指标配置储能设备参数。储能设备MW/(MW∙h)参数可行域可通过判断以下优化问题的可行性得出

3.3 储能设备参数最优配置

图5 储能设备最优参数决策示意图

Fig.5 Schematic of optimal parameters decision-making for energy storage equipment

4 算例分析

4.1 风储联合系统的火电替代容量分析

不同储能设备MW/(MW∙h)参数下，风储联合系统的90%火电替代容量如图6所示。随着储能功率和储能容量的增大，风储联合系统的火电替代容量显著的增大，这证明配置储能设备可以有效平抑风电场的功率波动，实现风电场功率的平稳输出。同时，在一定范围内，储能的功率和容量具有替代作用，减少部分储能功率可以通过增加储能容量来维持火电替代容量不变。但是火电替代容量的上限仍受风电场自身出力特性制约，当储能设备的功率和容量足够大时，风储联合系统的火电替代容量不再随储能功率和容量的增加而增大。因此，有必要从经济性的角度配置合适的储能MW/(MW∙h)参数。

在不同储能设备参数配置下，不同置信概率指标下的风储联合系统火电替代容量如图7所示。其中，火电替代容量随着置信概率的增加单调下降；在相同的置信概率下，储能设备的容量和功率越大，风储联合系统的火电替代容量越大。由于置信概率对系统火电概率影响显著，在根据该指标规划储能设备参数时，需要选取合适的置信概率，以平衡计算结果的可靠性和经济性。在图7中，在储能设备容量为20MW·h且置信概率大于0.8的条件下，储能功率为3MW、5MW、10MW时，风储联合系统火电替代容量差异较小，说明此时储能容量为火电替代容量的制约因素。综合图6来看，储能容量对火电替代容量影响更大。

图7 不同置信概率下风储联合系统火电替代容量

图8 90%火电替代容量指标下储能设备参数可行域

表1 基于指标的储能设备最优参数配置

4.2 风火储系统的负荷供应容量分析

本节针对风火储联合系统，选用广东省风电场的全年最大理论出力作为风电历史数据，利用经过归一化处理的PJM市场负荷数据作为电网负荷需求变化曲线。其中，风电场和储能设备参数与4.1节一致。火电厂最大出力为20MW，火电厂最大爬坡速率为4MW/h。首先，通过改变火电厂和储能设备参数，研究这些参数对系统风电场负荷替代容量的影响。

图9 不同的火电厂和储能设备参数下的风电场90%负荷供应容量

不同储能功率和容量下风电场90%负荷供应容量如图10所示，其中火电厂功率为20MW。在一定范围内，提升储能功率和容量均能增大风电场负荷供应容量。同时储能功率和容量具有替代作用，在储能功率减少时，可以通过增加储能容量来维持风电场负荷供应容量保持不变。因此，可以通过合理配置储能设备参数，实现系统的经济性配置。

图10 不同储能设备参数下的风电场90%负荷供应容量

不同储能参数下，不同置信概率的风电场负荷供应容量如图11所示。其中，风电场负荷供应容量随置信概率的增大单调递减。在相同置信概率下，储能设备功率和容量越大，风电场负荷供应容量越大。在图11中，当储能设备功率输出为5MW，储能设备容量分别为20MW∙h、50MW∙h、80MW∙h时，系统负荷供应容量变化不大；当储能设备容量为50MW∙h，储能设备功率为2MW、5MW、8MW时，系统负荷供应容量随储能功率增加显著提高。因此，储能功率对负荷供应容量影响更大。由于置信概率对负荷供应容量指标影响显著，在根据该指标规划储能设备参数时，应选取合适的置信概率以兼顾系统的经济性和可靠性。

图11 不同置信概率下风电场负荷供应容量

图12 90%负荷供应容量指标下储能设备参数可行域

Tab.2 The optimal parameters of the energy storage equtimenty base on the value of

4.3 方法比较

为了和传统储能参数配置方法比较，本节选用文献[12]中的方法配置储能参数。此方法借助离散傅里叶变化分析风电场功率输出，将长周期和短周期功率波动解耦。将部分频段的功率输出加以补偿，可以获取经功率平抑后的风储联合系统功率输出，按照该功率和风电场功率输出差值确定储能设备应配置的最大功率，再根据仿真法确定储能设备的容量配置。

根据本文的算例数据，按照此方法应配置储能设备功率为3.21MW，储能容量为407MW∙h。与本文方法相比，该方法配置结果过于激进，因为该方法没有引入置信概率的概念，无法考虑风电场连续多日无风的场景，储能设备需要配置较大容量来实现储能设备稳定的功率输出。因此，这种方法难以有效地根据风电不确定性配置储能设备容量参数，具有一定局限性。而本文通过引入置信容量的概念，有效地避免了风电不确定性对于容量配置造成的影响，能够保证储能设备参数配置的经济性和负荷供应的可靠性。

5 结论

为了平抑风电场输出功率的间歇性和随机性，需要配置储能设备以平滑风电场功率输出。本文根据风电场历史数据，分别定义了风电场火电替代容量和负荷供应容量，该指标可以考察风电场平稳输出功率的能力。通过配置储能设备，可以有效提高风电场火电替代容量和负荷供应容量，实现风电场可靠运行。根据以上指标，本文提出了储能设备最优参数配置方法，通过计算储能设备参数可行域，可以快速确定不同成本参数范围的储能设备最优参数配置。在具体的工程实践中，可以根据实际需求选取火电替代容量和负荷供应容量指标，如：可以按照电网联络线功率计划值和系统的最大负荷需求值确定指标需求。当风储联合系统需要通过联络线向电网输送功率时，需要使系统火电替代容量大于联络线功率计划值；当风火储联合系统需要稳定供应区域负荷时，需要使系统负荷供应容量大于负荷峰值。按照类似的方法选取合适的指标，可以使储能设备参数满足系统的实际运行需求，保证系统安全稳定运行。同时，本方法兼顾了储能最优参数配置的经济性和可靠性，能够有效解决储能成本在一定区间范围内变动的问题。

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Optimal Configuration of Energy Storage Parameters Based on Confidence Capacity of Wind Farms

Lu Qiuyu1Ma Qianli2Wei Wei2Yu Zhen1Liu Yang1

（1. Guangdong Power Grid Corporation Power Dispatch Control Center Guangzhou 510000 China 2. State Key Laboratory of Control and Simulation of Power System and Generation Equipments Department of Electrical Engineering Tsinghua University Beijing 100084 China）

Wind power generation has the characteristics of random fluctuation and intermittence. The energy storage equipment can be used to smooth the output of the wind farm, which can replace thermal power plants and provide a reliable load supply for the grid. Firstly, based on the wind resource characteristics, we define the thermal power replacement capacity and load supply capacity of wind farms, which reflect the ability of wind farms to output smoothly and supply loads reliably. Given wind resource data and confidence probability requirements, thermal power replacement capacity and load supply capacity can be solved by mixed integer linear programming. According to the requirements of the thermal power replacement capacity and load supply capacity, we construct an optimal configuration method for MW/(MW·h) parameters of the energy storage. This method calculates the boundary of the parameter feasible region and then determines the range of optimal parameter configuration according to the energy storage cost coefficient. In the case study, the historical data of wind farms in Guangdong province is used. It shows that our method can determine the optimal parameter configuration of energy storage quickly, while taking into account the economy and the reliability and stability of the power supply.

Wind power generation, thermal power replacement capacity, load supply capacity, energy storage equipment, capacity configuration

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.220939

TM715

南方电网公司科技资助项目（03600KK52200049(GDKJXM20201978)）。

2022-05-30

2022-09-24

陆秋瑜 女，1989年生，高级工程师，研究方向为新能源电力系统运行调控。E-mail：luqiuyu22@126.com

马千里 男，1998年生，博士，研究方向为电力系统优化调度与控制。E-mail：mql19@mails.tsinghua.edu.cn （通信作者）

（编辑 赫蕾）