考虑功率互济的多区域电网储能系统联合优化配置

杨贺钧, 王井寅, 马英浩, 张大波, 沈玉明, 马静

(1. 新能源利用与节能安徽省重点实验室(合肥工业大学), 合肥市 230009;2. 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院, 合肥市 230022)

0 引 言

随着新能源并网规模的不断提高,储能系统在平抑新能源波动和促进新能源电量消纳方面的作用日益凸显[1-2]。电力系统对于储能系统的需求容量不断增加,逐渐由新能源侧[3-5]、微网[2,6-8]或配电网侧[9-13]的储能规划向着电网侧[14-15]储能规划转变,各区域电网储能的协同作用也亟待挖掘。

我国当前部分地区仍存在新能源资源与负荷需求时空错位问题[16]。一方面,若新能源资源丰沛区的电力需求有限,则完成新能源的本地消纳要求规划大量储能并降低常规火电机组的发电效益,甚至危害区域电网的运行可靠性[17-18]。另一方面,若大负荷区域的新能源资源有限,需要增设常规机组以满足电力电量需求,不益于我国电力行业向清洁低碳转型的发展目标[19-20]。因此,为充分发挥可再生能源的低碳优势,解决多区域间源荷分布差异造成的资源低效利用的问题,需要开展互联电网的储能系统联合规划优化策略研究,实现区域储能系统的合理配置[21]。

对于储能系统规划问题,现有研究通常考虑规划和运行两个层面。文献[22]针对配电网的“源网荷储”多层次调度问题,以低碳运行作为目标,提出协同调度的优化控制模型,并在此基础上提出考虑源储系统的规划优化模型。文献[23]以光伏消纳为目标,建立含光储系统的配网储能系统的规划模型,并使用改进的多目标粒子群算法进行求解。文献[24]应用双层迭代粒子群算法求解混合储能规划模型,存在求解最优性问题。文献[25]考虑微电网中的需求侧响应,建立储能和需求侧响应的双层规划模型。文献[26]以相变储能和超级电容构成的混合储能系统为研究对象,针对其控制算法和运行策略优化进行分析,提出面向风电输出波动平抑的混合储能规划方法。但是以上研究多集中于新能源侧[1,26]、微电网[2,6-7]或配电网[27-28]的储能系统运行或规划方向,储能系统的容量规模较小。随着我国新能源渗透率不断提高,针对多区域、大范围互联电网的多储能配置问题需要进一步开展研究。为此,本文以广域互联电网为对象,进行储能系统的规划配置研究。

目前,针对大电网的广域储能规划问题,已开展广泛研究。文献[29]以风光典型场景下的最优运行为目标,实现包含电化学与氢储能的混合储能最优配置。文献[30]针对甘肃电网,以提升省内新能源消纳能力为目标,提出广域储能系统的规划方法及储能系统经济性评估算法。文献[31]提出两区域电网简化模型,建立针对单目标区域的储能配置模型,以宁夏电网为规划对象,储能规划后有效降低区内的弃风弃光现象。现有研究以合理配置省级大电网的储能系统为核心,将大电网简化为单节点系统,缺乏对多个区域电网间功率互济的考虑。此外,多区域电网单独进行规划也会增加储能系统的总投资。

针对以上问题,本文首先提出多区域电力系统的等效网络模型,明确多区域互联系统的功率互济关系;其次,提出多区域系统的机组启停方法,计算不同区域从属的多机组日内启停方案;针对互联电网中的储能规划问题,以外层的互联电网新能源消纳率最优为总目标,建立考虑区域电网互济的储能系统联合规划优化模型;然后,提出全场景近似网损值和联络线综合利用率指标,以量化储能规划方案提升互联电网运行的效益;最后,通过算例分析验证所提模型及方法的有效性。

1 多区域电力系统的网络等效和机组启停

当前互联电网储能系统的联合规划问题,涉及各区域之间电力电量的流动,即区域电网的功率互济,需要发挥区域间联络线(即输电断面)的作用。此外,实际区域电网中存在复杂的网络结构会影响系统的运行过程,进而影响储能系统的规划决策。对于多区域电力系统的联合规划问题,一方面,若完全考虑各个子区域的具体网架将提高多区域系统建模的复杂度,增加优化问题决策变量的维度,可能造成求解规模过大而不可解的问题;另一方面,若各区域分别进行储能容量配置,可能增加储能总投资成本,降低储能资源利用效率。因此,本文提出多区域电力系统网络等效方法,以解决多区域系统建模复杂度提高的问题,并提出多区域系统的机组启停方法,以提高运行优化问题的求解效率。

1.1 多区域电力系统的网络等效

本文所提的多区域电力系统网络等效示意图如图1所示。其中,将各区域电网整合为单节点系统,将区域内的负荷或新能源场站进行聚合,对于各个火电机组的容量不做合并。随后,采用多个典型场景描述互联电网中的运行过程。

图1 多区域电力系统网络等效示意图Fig.1 Schematic of equivalent model of multi-region power system

1.2 多区域电力系统的机组启停

基于各个场景下不同区域电网的负荷曲线和常规火电机组的相关参数,获取互联电网中常规机组启停计划,进而得到不同场景火电功率的可调范围。本文假设每台机组在场景日内不做启停状态变更,简化为当日停机和当日运行两种情形,各机组运行时可在最大与最小出力范围内进行变化。所提多区域机组启停流程如图2所示。

图2 多区域机组启停流程Fig.2 The start-stop procedure of units in multi areas

对于第s个场景,本文所提多区域机组启停方法的具体流程如下:

步骤3：基于比耗量最优原则,得到节点i各机组的开机顺序表。

(1)

(2)

式中:UO(s,i)表示区域i的机组开机数。

(3)

(4)

2 考虑区域电网互济的储能系统联合规划优化模型

本文所提储能系统联合规划优化模型以促进新能源消纳为目标,考虑多区域电网的功率互济,实现各区域储能优化配置。由于涉及储能系统规划和各区域系统运行两个层面,故本文采用双层优化模型设计。其中,外层以互联电网的整体新能源弃量最小化为目标,优化各区域的储能配置,内层充分利用区域互济,优化多区域内部运行及区域间的功率传输情况,实现节约储能容量投资、降低全网的联络线传输损耗。

2.1 多区域储能系统联合规划优化模型

2.1.1 外层目标函数

本文所提模型以促进新能源消纳为目标,故目标函数为最大化互联电网的整体新能源消纳比例,即最小化新能源弃量:

(5)

(6)

(7)

2.1.2 外层约束条件

1)储能规划总容量约束。

(8)

(9)

2)额定充放电时长约束。

(10)

式中:TES,min、TES,max分别为储能系统的最小、最大额定充放电时长。

3)各区域规划容量上下限约束。

考虑到各区域独立运行时的储能系统需求,储能规划容量需满足以下约束:

(11)

2.2 考虑区域互济的电力系统运行优化模型

互联电网的新能源消纳情况与各区域的“源荷新储”结构联系密切,因此本节需计算各区域运行过程,得出各区域火电机组、负荷、新能源和储能系统的多场景运行情况。

2.2.1 内层目标函数

内层模型中将各区域电网等效为单一节点,以区域间传输功率与节点注入功率的波动量和值最小为目标,优化各节点各时段的火电出力、储能充放电功率和新能源消纳情况,具体目标函数如下:

minFI=

(12)

2.2.2 内层约束条件

1)功率平衡约束。

(13)

因此,各区域电网的注入功率与区域间联络线的功率满足以下平衡约束:

(14)

该式即表示节点i处的注入功率与外送功率满足基尔霍夫电流定律。

2)互联传输功率上下限。

互联传输功率需要满足基本的线路容量约束:

(15)

式中:Pline,max(i,j)表示节点i与j之间传输功率的上限。

3)新能源出力约束。

(16)

4)分区新能源消纳率约束。

考虑到各区域电网新能源资源的差异,各区新能源消纳率要求不完全一致,且分区消纳率与电网整体消纳率呈现弱关联的特点,故引入分区新能源消纳率约束:

(17)

式中:ηcsm(i)表示等效节点i处的新能源消纳率下限。

5)常规火电机组出力。

常规机组需要满足出力范围约束:

(18)

此外,火电机组还需满足爬坡约束:

(19)

6)储能系统出力约束。

第s个典型场景下的储能系统运行模型为:

(20)

(21)

第s个场景下的储能系统电量变化模型为:

(22)

式中:E(s)(i,t)表示第s个场景下节点i储能系统在时段t末的剩余电量。此外,储能充放电功率及剩余电量需要满足以下上、下限约束:

(23)

(24)

式(23)为储能充放电功率的上下限约束,式(24)为储能系统荷电状态(state of charge, SOC)上下限约束,SOC,max和SOC,min表示SOC的上、下限。

3 联合规划模型的效益评价指标

为表征本文所提联合规划模型对于互联电网整体运行效益的提升,定义以下评价指标。

1)全场景近似网损值。

考虑到各区域间联络线的运行环境相似,故基于同一电压等级与同型号输电线路的假设,计算互联电网的全场景近似网损值。

(25)

2)联络线综合利用率。

考虑不同线路在互联电网中联络作用的差异,本文提出联络线综合利用率指标:

(26)

式中:wL(i,j)为线路ij的权重系数。

(27)

式中:lA(i,j)表示与节点i、节点j相关联的线路数量,其值越大说明该线路对于互联电网内功率互济的影响越大,则该条线路利用率在综合指标中的权重wL(i,j)越大。

4 算例分析

4.1 算例基础数据

本文采用多区域互联测试系统的拓扑结构如图3所示。

图3 多区域互联系统拓扑结构图Fig.3 The topology of multi-area interconnection system

该互联电网中包含7个子区域(等效节点)和8条联络线,联络线统一采用220 kV电压等级。各区域的年负荷峰值及各类型电源装机情况如表1所示,各联络线的相关参数如表2所示。

表1 各区域负荷峰值与电源装机情况Table 1 The peak loads and capacity of different power sources in each area MW

表2 测试系统联络线参数Table 2 The parameters of linking-up roads in the test system

本文所提规划模型中涉及各等效节点的运行过程,采用某地共7个区域的负荷与新能源的典型出力曲线作为运行模拟的场景。需要指出的是,本文将风电和光伏可用发电曲线进行叠加,统一归算为新能源可用出力曲线,图4为等效节点1处的负荷曲线与新能源可用出力曲线。

图4 区域1处负荷及新能源典型出力曲线Fig.4 The typical load curve and renewable energy power in area 1

4.2 考虑区域电网互济的储能系统联合规划结果分析

本文以促进新能源消纳为目标,考虑多区域电网能量互济,优化配置各区域储能系统容量。为表现所提储能系统联合规划模型的优点,分别采用本文所提模型与各区域独立规划两种策略,在保持相同新能源消纳指标的前提下,计算得出各区域的储能系统配置。

其中,独立规划方法以各区域新能源消纳率不低于95%为基本约束,并忽略联络线的互济作用,进行储能系统的配置。若存在区域电源不足情形,则需新增常规火电机组,计算得出满足新能源消纳约束的最低火电机组新增容量。在独立规划完成之后,计算互联电网整体消纳率,将其作为联合规划模型中消纳率上限约束,以实现相同消纳指标下的策略比较,两种方法的规划结果如表3所示。新能源消纳率为95.6%。

表3 联合规划与独立规划方法的结果Table 3 The results of joint planning and independent planning methods

结合表1可以看出,在相同的新能源消纳率(95.6%)要求下,两种规划策略存在显著差异,其中:

1)区域1和区域5的新能源装机容量较少且常规火电总量不足,独立规划策略下,存在新能源出力较低的特殊场景。此时,存量火电机组满发仍不能满足负荷需求,必须新增火电机组。因此,若采用独立规划策略进行该区储能配置,将危害电力系统运行的充裕性和可靠性。

2)区域3和区域7的新能源装机容量较大,且配置充分的常规火电机组,电力充裕性可以得到有效保证。对比本文所提联合规划策略,独立规划策略的储能容量显著增加,这是由于波动性新能源出力和严格的消纳率约束将压低火电机组的出力水平,需要额外配置储能容量进行日内的大规模电量时移。

3)综合比较两种规划策略,本文所提策略考虑多区域的电量互济,在减少6.4%储能规划容量的前提下,还可以实现负荷型区域和电源型区域之间电力电量的合理分配,有助于保障电力系统稳定运行。

4.3 双层模型对新能源消纳及储能配置的影响分析

本文所提储能系统联合规划优化模型采用双层结构,外层以互联电网的整体新能源弃量最小化为目标,内层则优化多区域内部运行及区域间的功率传输情况。为说明所提双层模型的优越性,从区域新能源消纳率、整体消纳率、联络线利用率和全场景近似网损等方面,将其与现有单层规划模型进行对比分析。

与上节中所提及的独立规划策略不同,此处单层规划模型可借由联络线进行区域间的电力电量平衡,但仅以互联电网的整体新能源消纳率最大化为目标,忽略对区域间协调运行的考虑。两种规划模型的计算结果如表4-6所示,其中表4为两种规划模型的储能配置结果和互联电网的新能源消纳情况,表5给出两种模型计算后的各条联络线的利用率和近似网损值对比结果,表6为互联电网的联络线综合利用率和全网近似网损值对比。

表4 双层模型与单层模型规划结果和消纳率对比Table 4 The comparison of planning results and consumption rate between the proposed two-layer model and the single-layer model

表5 各联络线利用率及近似网损结果对比Table 5 Comparison of utilization rate and approximate network loss for each linking-up road

表6 全网联络线利用率及近似网损结果对比Table 6 Comparison of comprehensive utilization rate and approximate network loss for all linking-up roads

由表4可见,在具有相同储能系统规划总量的前提下,相较于单层模型:本文所提双层模型充分利用储能系统充放特性,通过内层运行模型的最优计算,区域1、5和7的域内新能源消纳率得到了显著提高,最终将互联电网的整体新能源消纳率提升至99.36%,有助于大规模新能源接入电网的新型电力系统建设。

此外,两种模型的储能功率/容量规划结果对比中,所提双层模型中区域1、3和5的储能容量有所增加。这是因为区域1、3和5的火电机组装机不足,需要增加储能容量来提升区域内的电力电量调节能力,以满足内层模型的目标函数对于各区域注入功率平稳性的要求。相应地,受到互联电网储能规划总量的约束,区域2和4的储能系统容量有所减少,但是两个区域各自的新能源消纳率保持在高位,说明所提双层模型求解“规划-运行”混合问题的优越性。

从表1中可以看出互联电网最大负荷位于区域5,结合表5的对比情况,本文所提双层模型的结果中,线路1、2和4的利用率有所提升,相应地这三条线路的全场景近似网损增加,反映出区域1和2的送出电量的增加,通过将本地负荷难以全量消纳的新能源电量向其余区域转移,即经过线路3和4将区域1、2和3的电量输送至区域5,从而提高此类区域的新能源消纳效果。此外,线路5、6、7和8的利用率和全场景近似网损都有所下降,主要由于区域1、2和3的新能源送出量提升,区域5对于其余区域4、6和7的电量需求相应降低,即所提双层模型充分利用区域间的功率互济特性,实现了互联电网电力电量资源的最优调度。

结合表5和表6可见,双层模型得出的全网联络线综合利用率提升0.64%,其全场景近似网损值降低幅度为9.5%。因此,本文所提储能系统的双层规划在内层考虑多区域运行最优过程,可以合理调整各区域注入功率大小和各联络线传输功率水平,提高了互联电网的联络线综合利用率,从而促进新能源占比较高区域电量的区域外消纳,降低其余区域的电量送出水平,进而降低互联电网的联络线传输损耗。

4.4 不同区域的最优运行结果分析

为验证本文所提储能规划模型进行内层运行过程优化的有效性,并分析不同特征区域下储能系统运行发挥的作用,对以下区域电网的特征场景的运行过程进行分析。

4.4.1 高负荷水平区域

此类区域(节点)的特征表现为区域负荷水平较高,本地常规火电机组装机容量有限,且新能源装机容量不足,造成该区域独立运行时无法满足电力充裕性的基本要求,需要借助联络线送入功率来满足负荷需求。图5所示为区域5在场景1时对应的系统运行情况。

图5 区域5场景1对应的运行情况Fig.5 The operation results of area 5 in scene 1

图5中,储能功率为正表示放电,反之表示充电。“储能参与后的区域电源曲线”表示各时段火电、新能源和储能的总功率,负荷曲线与火电和新能源出力的差值表示为“区域源荷差”曲线。将区域源荷差曲线与储能充放电曲线叠加,得到节点(区域)注入功率曲线,亦即负荷曲线与储能参与后的区域电源曲线的差值,若该曲线上的一点为正,则表示此时段该区域向外送出的电量,反之表示该区域从联络线输入的电量。

由图5可见,该节点由于本地电源容量不足,新能源电量可以得到全量消纳,还需从联络线引入其他区域电源以保持源荷平衡。因此,该类型节点对于储能系统的需求有限,其储能系统主要负责平抑节点注入功率曲线的波动,以满足所提内层目标的最优化。结合表3分析可见,该区域应优先增加本地电源建设,充分发挥本地机组的调节能力,降低对于域外电源的依赖性,随后再考虑新能源消纳的次要目标。

4.4.2 高新能源占比区域

对于新能源占比较高区域,依据负荷水平的高低考虑两种情况。图6和图7分别为区域1和区域4在场景1时的系统运行情况。

图6 区域1场景1对应的运行情况Fig.6 The operation results of area 1 in scene 1

图7 区域4场景1对应的运行情况Fig.7 The operation results of area 4 in scene 1

由图6可见,区域1 的新能源占比较高但负荷水平不高,现有电源即可满足本地负荷需求。若不考虑区域间的功率互济,在本地消纳高比例新能源将会压低常规火电机组的出力水平,从而造成本地火电调节资源的大量浪费,进而威胁到该区域电力系统的稳定运行。图中,时段2-6和时段11-18为新能源出力峰时,其余时段也处于较高出力水平,本文所提模型通过将部分新能源电量注入互联电网,本地新能源消纳压力得到缓解,火电机组调节能力得到释放,进而在较大的时间尺度上深度调节新能源波动,其中的储能系统则在小尺度上进一步降低节点注入功率的波动性。

由图7可见,区域4的新能源占比同样较高,但是其负荷水平较低,新能源本地消纳的压力较小。由于本文所提运行模型考虑了各区域间的功率互济,因此区域4火电机组的出力仅仅用于弥补本地电量缺口或消纳新能源,同时还需兼顾外部输入电量的吸收和区外负荷补偿的功能,具体体现于时段6的电量缺口由区外电源来负责平衡。其中储能系统在本地电源谷时(时段16、19和20)放电,在电源的峰时(时段14、15和23)充电,即实现源、荷曲线差异的消弭。

4.4.3 低新能源占比区域

图8为区域7在场景1的运行情况。由图8可见,区域7的常规火电机组容量较大,新能源出力水平较低,新能源本地消纳的压力较低,且节点注入功率曲线恒为正,因此该区域的火电机组输出功率波动平缓,火电机组主要承担供给外部负荷的任务。由于少量新能源出力存在波动性,故该区域的储能系统在新能源出力的峰时充电,在出力谷时放电,以辅助区域新能源的高比例消纳。

图8 区域7场景1对应的运行情况Fig.8 The operation results of area 7 in scene 1

5 结 论

在新能源大规模接入背景下,本文开展考虑区域电网互济的储能系统联合规划优化配置研究,通过算例验证分析得出以下结论:

1)多区域电力系统等效网络模型可以刻画大规模互联电网的功率互济关系,将其转化为系列约束条件后,可有效应用于多区域储能系统的联合规划。

2)通过联合规划模型与其他方法的对比可知,本文所提方法充分考虑多区域之间的功率互济,在运行层面合理调控节点注入功率和联络线传输功率,可降低联络线上的能量损耗,节约储能资源配置,并实现全网新能源消纳率的全局提升。

3)通过对多区域最优运行结果的分析,得出不同区域“源荷储”出力特征的差异性,说明本文所提运行模型对于多类型区域互联电网广泛的适用性。

本文所提多区域的机组启停方法对实际机组调度策略做了部分简化,后续有必要研究兼顾最优性和求解效率的多区域机组组合模型。