PDF《考虑电动汽车调度的微电网混合储能容量优化配置》

第45 卷第23 期 电力系统保护与控制 Vol.

45 No.23

2017 年12 月1日Power System Protection and Control Dec. 1,

2017 DOI: 10.7667/PSPC170700 考虑电动汽车调度的微电网混合储能容量优化配置 马益平 (国网宁波供电公司,浙江 宁波 315000) 摘要:在微电网中适当的储能配置方案能保证微电网运行的经济性和可靠性.在考虑分布式电源的建设成本、运 行维护成本、回收成本、环境成本和能源短缺补偿成本的基础上,提出了一种含电动汽车调度的微电网混合储能 容量优化配置策略.该策略在考虑了不同种类储能设施和负荷的基础上,通过对系统出力和负荷的协调来构建经 济适用的混合储能系统.并在满足重要负荷和一般负荷的供电可靠性基础上,采用人工蜂群算法得到最优的储 能容量配置.最后,以一个具有

20 年使用寿命的微电网项目来进行对比分析,结果验证了所提优化配置方法的有 效性. 关键词:微电网;

分布式电源;

储能 Hybrid energy storage capacity optimization configuration for micro-grid considering EV scheduling MAYiping (State Grid Ningbo Power Supply Company, Ningbo 315000, China) Abstract: The optimal sizing of energy storage in micro-grid is essential for improving reliability and economic efficiency. A hybrid energy storage capacity optimization configuration strategy for micro-grid with EV scheduling is presented with consideration of construction cost, operation maintenance cost, recycling profit, environment cost and energy shortage compensation cost. The strategy takes different types of ES devices and load into consideration, to achieve economic efficiency of the constructed Hybrid Energy Storage System (HESS) through the coordination of the system output and load. Based on the reliability of power supply which satisfies the important and normal load, the optimal energy storage capacity configuration is obtained by Artificial Bee Colony (ABC) algorithm. Finally, the micro-grid project with a 20-year service life is used for comparative analysis. The results verify the effectiveness of the proposed optimization method. Key words: micro-grid;

distributed energy resource;

energy storage

0 引言 微电网(Micro-Grid, MG)是解决分布式能源 (Distributed Energy Resource, DER)利用的有效方法 之一,而对于电源容量的规划研究是提高微电网的 经济性和运行性能的重要组成部分.在微电网中可 利用的能源种类很广泛,包括风力发电(Wind Turbine, WT)、光伏发电(Photovoltaic Panels, PV)、 热电联产发电(Combined Heat and Power Generation, CHP)、 储能系统(Energy Storage System, ESS)等.此外,储能系统又分为机械储能、电磁储 能、电化学储能三种储能方式.因微电网中不同种 类负荷的可靠性要求不同,所以需要构建一种包含 多种储能方式的混合储能系统以实现对不同种类负 荷的差异化补偿服务. 储能系统在平滑分布式电源入网过程中起着重 要的作用,并且合适的储能系统容量配置会大幅度 提高微电网的经济性.针对储能系统容量配置方面 的研究:文献[1]提出了一种计及系统经济运行方式 和电池寿命的微电网储能容量优化模型,并运用改 进粒子群与一种网格自适应直接搜索相结合的迭代 求解策略获取最佳容量.文献[2]提出了一种综合容 量配置和能量管理的组合规划方法,采用进化算法 和MILP 算法来解决该组合规划问题.文献[3]提出 了一种含风/光/柴/蓄及海水淡化负荷的微电网多目 标容量优化配置模型,并采用自适应多目标差分进 化算法进行求解. 文献[4]以含 REP 的微电网为研究 对象,提出用加权移动平均控制法来平滑分布式发 马益平 考虑电动汽车调度的微电网混合储能容量优化配置 -

99 - 电的输出功率,同时提出用上下限约束控制法对微 电网负荷削峰填谷.文献[5]基于已搭建的以储能电 池为主控微源的光、储、柴微电网,分别在蓄电池 不同荷电状态、负载不同程度扰动和是否投入柴发 微源的三种不同实验条件下分析微电网的运行特 性. 针对如何构建储能系统来满足不同种类负荷的 可靠性要求: 文献[6-11]分别研究了超级电容器和电 池的组合、超导磁能存储设备、飞轮储能设备和燃 料电池等.这些文献虽然分析研究了各种储能设备 的基本特性,即能量密度和功率密度,但很少考虑 到储能设备的响应速度.文献[12]将微电网中负荷 分为用电负荷和供暖/制冷负荷两类, 并将电动汽车 看作一种电池储能设备.文献[13]对含微电网的配 电网,改进并提出一种包含极端情况下的供电可靠 性算法.因为微电网当中不同负荷对于供电可靠性 的要求并不相同,因此需要考虑不同储能设备的响 应速度去匹配各种负荷的供电可靠性要求.这是本 文的主要创新点,也是本文提出的优化策略的立足 点.因ABC 算法具有简单、易用、收敛性较高和存储 要求较小等优点,可用来解决该优化问题[14-16] . 本文综合考虑了不同储能设备的特点和不同负 荷的重要程度分类,将储能设备按其响应速度的不 同去匹配重要负荷和一般负荷,以此提出了一种微 电网储能容量优化配置策略,并构建一种包含电动 汽车调度的混合储能系统.此外,本文对每一种污 染物的排放总量及补偿成本进行了计算,来表征天 然气燃烧产生的环境影响.实例证明了本文所提方 法的正确性和有效性.

1 基于全寿命周期成本的微电网容量规划 模型 1.1 各类分布式电源的模型 1) 风力发电模型一般采用分段函数[17] 构成. i o

3 3 i WT r i r

3 3 r i r r o

0 0 ( ) or ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) v t v v t v v t v P t P v v t v v v P v v t v ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (1) 式中:PWT(t)是t时刻风机的输出功率;

Pr 是风机的 额定功率;

vr 是风机的额定风速;

vi 是风机的切入 风速;

vo 是风机的切出风速. 此外,风力发电机一般使用寿命较长,无需更 换,其建设成本只与装机容量和使用年限有关.但 其维护成本较高, 且装机容量越大, 维护成本越高. 2) 光伏阵列的输出功率主要由光照强度和温 度决定,因此公式可描述为 c PV PV r c r r ( ) ( ) ( )[1 ( ( ) )] R t P t n P k T t T R ? ? ? (2) 式中:PPV(t)是光伏阵列在 t 时刻的输出功率;

Pr 是 光伏阵列单元在标准环境下的额定功率;

Rc(t)是t时刻的光照强度;

Rr 是标准环境下的额定光照强度;

Tc(t)是t时刻的温度;

Tr 是标准环境下的额定温度;

k 是功率温度系数;

nPV 是光伏阵列单元的数量. 光伏电池是由许多光伏阵列单元组成.并且使 用的光伏阵列单元越多,光伏电池的容量越大,其 建设和维护运行成本越高.但在回收利润方面,光 伏电池要比相同容量的风力发电机低很多. 3) 燃气轮机是一种将燃气的化学能转化为机 械能来带动叶轮旋转的原动机,然后叶轮带动与其 耦合的发电机来产生电力.燃料燃烧释放的热量同 时可以用于直接供热,因此燃气轮机既可以产生电 能又可以产生热量.此外,燃气轮机产生的排气热 量也可以注入到供暖系统中,从而提高燃料的利用 效率.上述整个过程被称为热电联产.燃气锅炉是 一种用来提供热负荷的热发生器,燃气锅炉的燃料 消耗取决于锅炉的大小规模和热转化效率.燃气轮 机和燃气锅炉的模型以及燃料消耗的计算方式如 下所示. P l e G P

1 ( ) ( ) Q t P t ? ? ? ? ? ? (3) G1 e he ( ) ( ) Q t Q t l ? (4) G1 G2 L ( ) ( ) Q t Q t Q ? ? (5) max G G2 Gas

1 Gas P Gas Q ( ) ( ) ( ) ( ) P Q t P t t Q t C C C M t M ? ? ? ? ? ? ? ? ? (6) 式中:Qe(t)是t时刻下燃气轮机产生的废气;

P ? 是 燃气轮机的发电效率;

1 ? 是燃气轮机的热损失系 数;

PG(t)是t 时刻下燃气轮机的电力输出功率;

QG1(t) 是t时刻下燃气轮机产生的废热烟气提供的热负 荷;

lhe 是热转换系数;

QG2(t)是t时刻下燃气锅炉产 生的热负荷;

CP 是燃气轮机的天然气消耗量;

CQ 是燃气锅炉的天然气消耗量;

Δt 是燃气轮机的运行 时间;

MGas 是天然气的发热值, 一般取 9.7 kWh/m3 ;

ηQ 是燃气锅炉的发热效率. 燃气锅炉和燃气轮机在建设成本、运行维护成 本和回收利润方面,具有和风力发电机相似的性 质.但燃气轮机使用的燃料是天然气,其排放的烟 气对环境有害,因此在目标函数中要计算其环境补 偿成本. -

100 - 电力系统保护与控制 4) 储能系统的模型 储能系统因其具有平滑系统输出功率和峰值偏 移的特性,所以对于含分布式电源的高渗透率微电 网而言至关重要.各种储能形式的基本特性和参数 如表

1 所示. 表1储能设备的参数 Table

1 Parameters of energy storage devices 储能类型 能量密度/ (Wh/kg) 功率密度/ (W/kg) 单价/ ($/kWh) 响应 速度 铅酸蓄电池 30~50 75~300 70~420 中等 锂离子电池 75~250 150~315 280~1400 中等 超级电容器 0.1~15 500~5000 420~5600 快 飞轮储能 5~130 400~1600 1400~4900 快 超导磁能储存 0.5~5 500~2000 980~9800 快 如表

1 所示,铅酸蓄电池和锂离子电池虽有着 能量密度高和单价低的优势,但在功率密度和响应 速度上又不如超级电容器、飞轮和超导磁能存储. 所以本文的储能系统采用具有高功率密度的超级电 容器以及具有高能量密度的电池组合.这两种类型 的组合可以进一步提高系统的供电可靠性.例如, 在突然断电或发生短时间功率剧烈波动时,可以利 用具有高功率密度和快速响应速度的超级电容器来 供电,而蓄电池适用于后续长时间的电力供应. 储能系统的运行状态基本上是由初始容量以及 一定时间间隔的充放电功率决定,具体描述如式(7) 所示. ( ) ( 1) ( ) ES ES ES (1 ) t t t E E P t ? ? ? ? ? ? ? ?? (7) 式中:EES (t) 表示 t 时刻储能的存储能量;

σ 是自放 电比率;

PES (t) 是当前时间间隔内的充电/放电功率;

η 是转化效率;

Δt 是时间间隔. 铅酸蓄电池的使用寿命相对较短(通常约

4000 次循环),测试用运行条件见文献[18].铅酸蓄电池 的可循环次数的计算如式(8)所示.

3 5

1 2

4 = e e N N a D a D N a a a ? ? (8) 式中:DN 表示放电深度(Depth of Discharge, DOD);

N 表示该放电深度下的等效循环次数;

a1―a5 为系 数.一个循环周期下的铅酸电池运行成本计算如式 (9)所示. cap, Pba Pba,

1 C C N ? (9) 式中:Ccap,Pba 表示电池的建设投资成本;

CPba,1 表示 一个充放电周期的运行成本. 储能系统的建设成本、运行维护成本和回收利 润都与储能设备的类型、 安装的容量和更换次数(使 用年限)有关.例如,铅酸蓄电池的使用寿命相对较 短,价格较低,而超级电容器使用寿命相对较长, 价格较高.因此,我们才要计算混合储能容量的最 优配置,以达到减小最多成本的目的. 1.2 电动汽车的模型 电动汽车(Electric Vehicles,EV)在减少能源消 耗和保护环境方面起着重要作用.全球主要的汽车 制造商在不断进行技术创新,进一步促进了电动汽 车的发展和普及.随着大规模电动汽车接入电网, 因为其具有灵活的充放电能力,对电力系统产生了 巨大影响,这也正促使我们更加仔细考虑电源的容 量规划. 电动汽车每日行驶里程 S 的概率密度函数[19] , 如式(10)所示.

2 s

2 s s (ln )

1 ( ) exp[ ]

2 2 2π s g s ? ? ? ? ? ? (10) 式中,电动汽车每日行驶里程 S 的概率密度函数符 合正态分布, 其系数 s ? 、 s ? 的值分别为 0.88 和3.2. 第i辆电动汽车的充电容量和充电功率计算如 式(11)所示. EV i i E d ? ? ? (11) EV A B EV, ( )

0 else i P t t t P t ? ? ? ? ? ? (12) 式中: i E 为第 i 辆电动汽车的充电容量;

EV ? 为电 动汽车的充电转化效率;

i d 为第 i 辆电动汽车从电 网中要获取的能量.电动汽车的充电功率只在充电 时间为定值 EV P ,其余时间为 0. 正常情况下,第i辆电动车的充电开始时间 tA 和充电结束时间 tB 如式(13)和式(14)所示.

2 A A

2 A A A

2 A A

2 A A ( )

1 exp[ ] ( 12)

24 2 2π ( ) (

24 )

1 exp[ ]

0 ( 12)

2 2π t t f t t t ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (13) B A EV i E t t P ? ? (14) 充电开始时间 tA 为分段正态分布,其标准差均 为A?,而数学期望则分别为 A ? 和A24 ? ? .充电结 束时间 tB 则是 tA 加上电动汽车的充电时间(即电动 汽车容量 i E /电动汽车的充电功率 EV P ). 通过合理控制电动汽车的充放电行为,可以人 为地减小负荷波动.通过电价引导等经济手段使一 部分电动汽车的车主主动参与电网的调度,借此达 到削峰填谷的目的,并在一定程度上节省微电网储 马益平 考虑电动汽车调度的微电网混合储能容量优化配置 -

101 - 能系统的容量. 1.3 目标函数 对于一个微电网规划方案而言,需要综合考虑 短期和长期的成本以获得最优的经济利益.因此, 本文运用全寿命周期成本理论(Life Cycle Cost, LCC),考虑整个项目周期内每个部分的成本,构建 目标函数.该目标函数包括建设成本 Ccap、运行维 护成本 Com、回收利润 Cr、环境补偿成本 Cp 和能源 短缺补偿成本 Cl. 其中, 建设成本 Ccap 是每种分布式电源(包括风 机、光伏电池、燃气轮机、燃气锅炉、锂离子电池、 铅酸蓄电池和超级电容器)的建设成本之和. 运行维 护成本 Com 和回收利润 Cr 也是如此求取. 针对燃气轮机排放烟气而设立的环境补偿成本 Cp,是每种污染物(CO

2、SO2 和NOx)的补偿成本 累加. 能源短缺补偿成本Cl 包括电负荷和热负荷的短 缺补偿成本.具体计算表达式如下. cap om p l r min + + C C C C C C ? ? ? (15) cap

1 0

1 (1 ) i i k m i i k L i k C N c r ? ? ? ? ? ? ? ?? (16) max om om,

1 1

1 = (1 ) j m i j i j C C r ? ? ? ? ?? (17) r r,

1 1

1 (1 ) i i k m i k L i k C c r ? ? ? ? ? ? ?? (18) max p p, p,

1 1

1 = (1 ) j m i i j i j C N c r ? ? ? ? ? ?? (19) max l l, l,

1 1

1 (1 ) j m i i j i j C E c r ? ? ? ? ? ? ?? (20) 式中:m 是分布式电源和储能单元........