Economic Value of PV Energy Storage Using Batteries of Battery Switch Stations

1、年利用电池交换站的蓄电池进行光伏储能的经济性的研究摘要：日本政府对本国电力行业设立了一个目标：到2030年使用光伏发电量达到53万兆瓦。为了实现大规模引进光伏发电，用抽水蓄能或者电池的形式进行大容量存储光伏电站产生的剩余电力。与此同时，在交通运输方面，电动车作为环保的交通工具正在逐步发展。为了促进电动汽车的普及，我们需要短时间内能够给电动汽车充电的基础设施；电池交换站这就是解决这个问题的一种方法。本文（1）提出了使用电站电池作为从光伏发电中产生的剩余电量的储存介质，（2）提出了两个相关分析。在第一个分析中，我们计算出了电池和逆变器使用最佳发电组合模型所产生的边际价值。第二个分析中，我们制定了逆

2、变器和电池的年度租金，并计算出了这些设备的最佳装机容量。结果表明随着逆变器/电池容量的增加，逆变器/电池的边际价值会减少。边际价值的直线与年度租赁费直线的交点就是逆变器/电池的最佳装机容量。电站通过把电池出租给公共事业来获得额外收入。关键词：电池交换站，经济价值，电动车，光伏电池，剩余电力引言日本政府对本国电力行业设立了一个目标：到2030年光伏能源的使用量达到53000。然而，大规模引进光伏电池会给电力系统带来一些问题：配电网电压升高、输出波动、电能过剩。这些问题中，电力过剩的费用在日本电力系统引进光伏发电的总成本中占有很大份额。如果多余电力出现在电力系统中，需要将其存储然后再输入到电网。总

3、之，我们需要大存储容量的抽水蓄能系统或电池，但是这些电站的建设成本非常高。与此同时，在交通运输方面，电动车作为环保的交通工具正在逐步发展。为了促进电动汽车的普及，需要建设给电池充电的基础设施。尤其是，快速充电是一个关键因素。电池交换站是这个问题的一个解决方法。在交换站，自动交换平台用充满电的电池换下耗尽的电池并把耗尽的电池放置在储藏室进行重新充电以便于给其他司机使用。这意味着交换站需要拥有一定数量的电池。在以前的研究中，我们曾经提出用交换站电池储存光伏发电的剩余电力并评估了假定在电池和逆变器都具有恒定容量条件下的经济价值。另外，在文献【3】中得到的经济价值包括电池和逆变器的共同价值。相比之下，

4、这篇文章阐述了在不同情况、不同电池容量和逆变器容量的的价值。电力存储的经济价值在早期的文献【4】和【5】中进行了分析。电力系统在车辆电网（V2G）的贡献见文献【6】【8】，用于控制充电式混合动力电动汽车的充电电源的方案在【9】和【10】中提出，他们主要针对家庭充电电池，其中包括电动车车主的的不确定性行为。在这项研究中，公用事业公司可以排除的电动车车主的不确定性和对电池的充放电进行统一管理。本研究的出发点是对电站的经济性进行详细的研究。电站的充放电控制图1说明了在控制信号的作用下电池的充放电。通过发送一个控制信号x，电网运营商可以控制充、放电功率。图中，虚线上方的区域表示在充电状态，虚线下方的区

5、域表示放电状态。我们建立了控制规律，使各站可以得到电池转换的日常所需电量：1）控制信号x在24小时的积分值等于预设值X，公式如下： （1）2）各站设定最大的充电功率以保证他们拥有日常所需的电量，公式如下： （2）图1 控制信号的充放电X是控制信号x在24h的积分；是当控制功率是1KW时的充电功率；是电池交换的日常所需充电电量（kWh/day）。这些规则保证了各站满足每天的日常充电配额。电网运营商获取每个充电站充电功率的最大值，通过公式（2）计算出控制信号x，并把控制相同的信号x发送到各个充电站。使用相同的控制信号的好处是公共事业公司可以把好多充电站视为一个，例如：一个被控对象。公共事业公司在充

6、电时可以用电池储存多余电量，放电时可以把电池视为峰值提供者或者产生备用电量。这个系统的优点是有能力达到最佳运行状态，给电动车主提供便利。日本乘用车的年度总里程在2007年度达到了5830亿公里。参考文章12，我们设定了7km/kWh的效率。我们可以将年度总里程数的充电效率的需求由7km/kWh转换为83286亿千瓦时/年，或者228GWh/day.假设上述电量的20的需求是由电池转换站提供的，则每天的电量需求变为45亿千瓦时/天。模型A、 最佳发电组合模型我们用最佳发电组合模型来评估拟设系统的经济价值【13】，【14】。该模型通过求解线性规划问题计算出最经济的运营成本和建设成本。目标函数中的总

7、成本包括建设成本和燃料成本。问题在于 （3）中相对于和的最小化，其中TC是公用事业的年度总费用（日元）；下标n是电厂的类型；N是电厂类型的总和；是n类电厂的装机容量（kW）；是n类型电厂在t时刻的输出量（kW）；代表建设成本；代表资本回收率；代表运营成本率；代表每千瓦时的燃料费（日元/千瓦时）；代表时间间隔是1h。模型中考虑四类电厂：核电厂，整体煤气化联合循环发电系统（IGCC）【15】，更先进的液化天然气联合循环发电系统（LNGMACC）【16】，抽水蓄能发电系统。这些电厂的费用参数见表【17】。核电厂的燃料成本定为1.58日元/千瓦时【17】。通过公式（4）可以利用发电效率算出化石燃料电厂

8、的燃料成本【15】【16】；每单位重量的燃料价格【18】以及所产生的较高热量值【19】见表 （4）是n型电厂的发电效率；是较高的热值（千卡/千克）；是能量转换系数，860千卡/千瓦时；是每单位重量的燃料价格（日元/千克）。表 电厂的费用参数类型建设费用燃料价格资本回收系数运营成本率核电厂279，0001.585.8%4.0%IGCC272，0002.235.8%4.8%LNG-MACC164,0009.075.8%3.6%抽水蓄能220,000-5.8%4.0%表 燃料电厂的参数IGCCLNG-MACC发电效率48.0%53.0%燃料价格（日元/吨）7，65072，900较高的热值（千卡/千克

9、）6,13913，043燃料价格（日元/千克）2.239.07决策变量是装机容量和发电量；总之，该模型优化了在电力系统操作约束的前提下每个电厂的装机容量和每小时的产出。水电站的电力输出是由外力决定的。图2显示了基于2030年前景需求的每个季节的日负荷曲线【18】【20】.表三 电厂运行参数图2 每个季节日负荷曲线模型中考虑了以下操作约束，相关参数见表。（1） 随时保持供需平衡。（2） 保持发出的备用电量高于需求的5。（3） 设置运转率的上限，考虑定期检查和维护。（4） 设置输出变化率限额。（5） 基于公共设施的电力供应计划设置电厂厂房建设的上限。（6） 对于核电厂，要保证每个季节电量的恒定输出

10、。（7） 对于抽水蓄能电厂，要保证泵送流入和流出的平衡超过一天，并设定储水容量达到装机容量的10倍（8） 对于IGCC，由于它不能在短时间内立即启动或停止，所以要设定最低输出量为额定发电量的50。（9） 对于LNGMACC，保持负载频率控制（LFC）的容量大于需求的2这个章节提到的最优发电组合模型被广泛应用于电力系统的规划中。在这项研究中，我们模拟了电池交换站，并把约束添加到OPTIGEN模型，新的约束将在下节详细讨论。B、电池交换站的规划为了减少计算时间，我们没有模拟每个单独的电池而是把它们作为1GWh容量的集总电池进行模拟。在站内储存的电能将被减少为电动车从耗尽的电池转换为充满电的电池的能

11、量。我们假设该站的开放时间为7:00至22:00，在开放时间内，储存的能量减少量等于。为了模拟电动车到达的时间，我们采用的泊松到达模型 （5）其中，f(s)是电动车到达的概率；s为每小时交换电池的数目；为每小时交换电池的平均数目;e是是自然对数的底。用每天充电的需求量(45 GWh/day)除以运作时间（15h），我们可以得到每小时节约的能源(3 GWh/h)。换句话说，每小时交换三个电池，因为上述集总电池容量为1GWh。把平均值3带入概率密度函数（5），我们得到泊松分布如图（3）。通过图（3），我们可以得到代表每小时交换电池数量的随机数据集，如图（4）。图3 交换电池数量的泊松分布图4 每小

12、时交换电池数对电池的约束如下：（1） 由于放电量包括电池交换时的能量损耗，所以要保持一天内充放电量的平衡。 （6）其中m下标是电池的数目;M是电池的总数;T是总小时数（24）; 是m电池在时间t的充电量（千瓦）; 是m电池在时间t的放电量（千瓦）; 是充电效率；是放电效率。正如第二节所提到的，通过使用统一控制信号，公共电站可以把很多电站统一管理。在这个模型中我们使用和替代x作为决策变量。（2） 电池容量限定储能 （8）其中是m电池在时间t时刻储存的能量（KWh）；是电池容量1GWh；是一个布尔系数，它采用下列值：我们用布尔系数表示电池开关。因此， OPTIGEN模型已经由原来的线性模型问题变为

13、混合整型线性模型问题。为了解决这个优化问题，我们使用了OPL开发工作室/CPLEX算法。（3） 变频器的容量限制充/放电功率 （9） （10）其中是变频器的容量。（4） 交换相同数目的电池如图5所示 （11）其中s(t)是交换电池的小时数（如图4所示）。表IV显示了抽水蓄能系统和电池的参数; 电池的效率（0.81）是充电效率（0.9）和放电效率（0.9）的乘积。表 抽水蓄能系统和电池参数电力系统在设计的时候要考虑意外的设备故障以及出乎意料的增加用电量需求。因此，备用发电量受到OPTIGEN模型制约。如果遇到上述情况，电站可以停止对电池的充电转而由电池进行供电，或者电站储存的老化的电池不能用于给

14、电车供电，但是可以用于存储普通电力，可以用这些老化电池对电站进行供电。在我们的模型中，我们把从电池中释放出来的电量当做发电的备用电量。通过运用上述变频器的容量，我们可以将发电的备用电量描述如下：（12）其中是电厂的利用率；是现场用电率；Demand是电力需求。我们需要注意的是公式（12）的约束条件不包括光伏电站的装机容量，因为光伏电站的发电量在很大程度上取决于天气条件。由于研究目的是分别推导出电池和逆变器的经济价值，公式（3）中的总花费不包括这些设备的费用；换句话说，就是把这些设备的花费设置为0。如果我们增加了装机容量，总的花费就会降低。总之，电池的经济价值是由电池容量的边际价值计算出来的，它

15、等于总花费的降低与电池容量的增加的比值。逆变器的经济价值也可以用同样的方式计算出来。C、假设我们假定将5300万千瓦的光伏引进全国的电力系统，如图5所示，光伏的最大发电量在晴天时是装机容量的80，阴天时是10。我们把一年365天分成一半晴天一半阴天，可以得到光伏的年利用率为12。这项研究假定光伏系统安装在房子、工厂以及商业建筑的屋顶。因此，公式（3）中的总成本不包括光伏的初始成本，因为它们是由用户而不是公共机构承担。图5 光伏电站输出我们进行了两项分析。第一项分析中，我们用电池和逆变器总容量固定值计算出了电池和逆变器的边际价值；第二项分析中，我们设定这些设备有公共机构付给电站的年租赁费用，计算

16、出最佳装机容量。因此，在第二项分析中，电池和逆变器的容量作为决策变量，公式（3）中总的年度花费被改写如下：（13）其中是逆变器的年度费用（日元/千瓦/年）; 是电池的年度费用（日元/ 千瓦时/年）。接着进行以下三种案例的评估。1）无光伏的案例：在这种案例中，没有使用光伏，把这种案例作为一种参考案例。2）抽水蓄能案例：抽水蓄能系统用作储存光伏发电的过剩电力。3)电池案例：除了抽水蓄能系统，电池电站也用作储存过剩的电力。在没有光伏的案例和抽水蓄能的案例中，每天需要均匀的扣除从23:00到7:00的电量需求，没有其他的控制方案。我们用年度需求总量除以每年的总成本得到每千瓦时的平均电力成本作为评价指标

17、。如上所述，我们假设PV是由用户而不是公共机构所拥有，因此每年的总成本不包括光伏设备的成本。公式（14）中年度电量需求需要减去PV的年发电量，因为等式中电力系统的需求已经去掉了光伏输出。因而： （14）其中代表每千瓦时的平均电力成本（日元/千瓦时）；AD代表年度需求总量，包括图3中的电力负荷以及电动汽车每年充电需求量（千瓦时/年）；PV代表光伏的年发电量（千瓦时/年）。、结论A、逆变器的边际价值图6表明逆变器的边际价值随着逆变器容量的增加而减少。电池容量越大，边际价值越高。逆变器的边际价值在很大程度上取决于电池的容量，因此需要选择合适的电池容量使逆变器发挥最大潜能。图7表示装机容量变化2GW时

18、逆变器的增加情况；图6中条形图A、B对应A、B两点的结果。A点发电量的变化如图8所示；左边的柱状图表示发电需要的燃料成本，右边的图表示不需要燃料成本的电量：用来抽水或者给电池充电的电能来自其他电厂。在发电时人们希望降低燃料成本而不是升高，换句话说，电池输出（放电）的增加量大于抽水蓄能系统输出的减少量，这是因为电池的总效率高于抽水蓄能系统（见表）。我们可以得出结论：逆变器的边际价值源于电池对抽水蓄能系统的替代。图6 电池容量的边际价值（10,50和90GWH）图7 逆变器以2GWH的增幅，电厂装机容量的变化图8 A点发电量的变化另一方面，如图7所示，在点B，LNG-MACC的容量随着逆变器容量的

19、增加而减少，这可以用公式（12）中对备用发电量的约束来解释。B点处，为了满足公式（12）中在夏天对每天用电量的最大需求建造了LNG-MACC，因为它的建设成本在所有类型的电站中是最低的。事实表明，逆变器作为备用发电量作用于电力系统，它一直作用到公式（12）中另外的LNG-MACC建设被逆变器完全取代。在公式（12）中，考虑到电厂的利用率以及现场的用电量（表），1kW第二代逆变器的容量等于1.07kW的第一代LNG-MACC的容量，这时通过公式（3）可以计算出1.07kW容量的LNG-MACC年均固定成本变为16611日元/千瓦时。我们可以看到这个值在图6边际价值的平坦部分。B、电池的边际价值图

20、9表示随着电池容量的增加，电池的边际价值减小。对于逆变器来讲，容量越大，边际价值越高。电池的边际价值很大程度上取决于逆变器的容量；因此需要合理选择逆变器容量使电池发挥最大价值。图10表明装机容量以10GWh进行变化时增加了电池容量。图9中条形图C和D对应着点C和D的结果，点C处随着电池容量的增加，抽水蓄能系统的容量减小；相反，点D处随着抽水蓄能系统容量的减小，LNG-MACC的容量变大。这归功于公式（12）中发电备用量的约束。抽水蓄能系统被增加的电池容量所取代，因此，在D点，进一步的更换抽水蓄能系统，将导致备用电量的缺口。换句话说，由于电池的容量是以千瓦/小时而不是以千瓦来测量的，所以电池不能

21、作为电力供应给电力系统供电，所以建立了LNG-MACC来满足公式（12）的要求。图9 逆变器从10GW变化到40GW对应电池的边际价值图10 电池容量以10增加时，电厂装机容量的变化C、最佳装机容量我们设定逆变器和电池年度租赁费分别为6000日元/千瓦/年和3000日元/千瓦时/年，在这个条件下计算出了设备的最佳容量来解释第III-C。图11表示电站的装机容量。由于公式（12）中发电备用量的约束，在三种案例下的装机容量的总和几乎是相等的。在电池供电的案例中，逆变器的装机容量是29，电池的装机容量为。如图所示，从边际价值的线（连接实心圆圈数据点的线）与每年的租赁费（虚线）的线的交叉点得到逆变器的

22、容量为；在图中，用同样的方法得到电池容量为。这些结果表明，公共机构可以通过增加逆变器电池的容量减少总成本直到边际价值与年度租赁费相等。图电厂装机容量图电池容量是时逆变器的边际价值图逆变器容量是GWH时电池的边际价值、日负荷曲线图14表示抽水蓄能系统和光伏电池在晴天日负荷曲线的案例，这里，我们选择一周中的较好的点。在抽水蓄能系统案例中，多余的电力在白天用于抽水，给晚上发电。同样的，电池案例中，多余的电量在白天给电池充电，给晚上供电。由于电池转换需要消耗一定的能量，电池站不能释放全部的充入电能。抽水蓄能系统需要有一定的容量来储存所有来自光伏电池的剩余电量而电池不需要，因为在充电的时候需要消耗储存的

23、能量，这是使用电池电站的一个优势。白天充电时存储的能量增加，晚上放电时能量减少。总之，来自光伏的一部分多余电量消耗在了电池转换上，其余部分消耗在了电网上。这个可由公式（7）来解释。在白天充电期间，由于第二阶段（充电）的增加量大于第四阶段（电池转换）的减少量，储能增加；晚上放电阶段，储存的能量随着第三和第四阶段的消耗而减少，其中第三阶段代表给电网送电。图15表示阴天时的结果。在抽水蓄能案例中，系统在需求最小的时候抽水蓄能，用于晚上的发电。同理，电池案例中，需求最小的时候给电池充电，用于晚上放电。这将导致在日常负荷曲线的峰值偏移。在用电需求最小的时候储存的电能随着充电而增加，随着电池转换和晚上的放

24、电，能量减少。图14 （a）抽水蓄能系统和（b）电池案例在晴天时的日负荷曲线图15 （a）抽水蓄能系统和（b）电池案例在阴天时的日负荷曲线E、平均电力成本如表所示，在抽水蓄能情况下的平均电力成本为0.16日元/ 千瓦时，多于没有光伏的情况。这主要是因为抽水蓄能系统的建设成本。另一方面，电池案例的成本为0.11日元/ 千瓦时，小于没有光伏的情况。这些结果表明了光伏电站和其他电站的组合可以减少电力成本的可能性。然而电池案例的成本主要来自于逆变器和电池的年度租赁费用。因此，如图16所示，我们可以计算得到，电池的年度租赁成本从2000到5000日元/千瓦时/年不等，逆变器的租赁成本从4000到1400

25、0日元/千瓦时/年不等。年度租赁费范围的确定可以参考图6和9。如果电力成本是在图中的虚线区域，它表示没有光伏电池的成本，我们可以实现大规模的引进光伏电站和减少电力成本。表平均电力成本图16电池的年度租赁成本从2000到5000日元/千瓦时/年不等，逆变器的租赁成本从4000到14000日元/千瓦时/年不等时的平均电力成本F、灵敏度分析我们假定一个需求是日常充电需求的10%，通过第二章节的计算进行敏感性分析（即：假定=25GWh）。图17表示逆变器边际价值的结果；图18表示电池边际价值的结果。图6和9具有相同的趋势，结果也十分相似。图17 第二节中日充电需求是总电量的10%时逆变器的边际价值图18 第