考虑热电联产和电动汽车调度的自治微电网储能容量优化

考虑热电联产和电动汽车调度的自治微电网储能容量优化内容CONTENT研究背景问题提出优化模型和优化策略算例分析总结123451.研究背景微电网发展现状随着我国能源产业化转移，以实现能源安全、清洁、高效利用的风、光等分布式发电得到迅速发展。微电网是分布式发电应用的最高级拓展和高级应用。自从2015年开始，我国陆续出台微电网相关政策。以中国、美国、日本为首，预计未来10年，微电网容量将超过全球的

50%，尤其是一带一路沿线的微电网装机和示范工程，将会有一个明显的增多。1.研究背景风光分布式电源发展现状中国光伏新增装机情况按照目前发展形势，乐观估计，2020年后新增光伏装机量将稳步回升，2025年有望达到70GW。全球风电装机累计容量我国是全球累计风电装机容量和新增容量最多的国家。2017年，分别占全球35%和37%。1.研究背景储能发展现状中国储能于2011年起步，近几年保持着强劲的增长态势，截至2016

年底，中国投运电化学储能项目累计装机规模为243.0MW，同比增长72%，新增装机呈现加速增长的状态。各类型占比锂离子电池铅蓄电池液流电池超级电容钠硫电池储能项目累计装机规模及增长率1.研究背景电动汽车目前受到国家的政策支持，发展电动汽车是国家的大略方针。2017年新能源汽车产量达到79.4万辆，年销售量为77.7万辆。目前国家已经建成超过10万个公用充电桩，发展电动汽车已成趋势。电动汽车发展现状

500万 200万12001000800600400200020202030中国新能源汽车未来年销售量预测千万级2025年销售量2.问题提出新能源发电与负荷功率的不平衡各种新能源与总负荷的功率平衡是微电网的最重要问题，为了提高系统可靠性，需要储能装置来进行功率动态平衡。2.问题提出电动汽车规划和需求侧管理对负荷的影响增加需求侧管理后的负荷对比示意图考虑电动汽车规划和需求侧管理后，会使功率不平衡量减少，在对储能装置容量进行规划时，需要考虑这两个方面。减少不平衡量2.问题提出储能类型能量/功率密度典型额定功率放电时间自放电率Wh/kgW/kg/MW%/天化学铅酸电池30~5075~300<100分钟~小时0.1~0.3锂电池75~250150~315<100分钟~小时0.1~0.3钠硫电池150~24090~230<100分钟~小时20机械抽水蓄能0.5~1.5-100~50004~10小时很小压缩空气30~60-10~3001~20小时较小飞轮储能5~130400~16000.005~1.515秒~15分钟100电磁超级电容0.1~15500~50000.01~1秒~分钟20~40超导储能0.5~5500~20000.01~1秒~分钟10~15储能类型循环寿命投资成本响应速度特点年限次数$/kW化学铅酸电池5~15500~1000280~910中技术十分成熟锂电池5~15>1000490~1400中技术较为成熟钠硫电池10~15>4500980~2800中运行安全性低机械抽水蓄能40~60-700~5040慢限于地理条件压缩空气20~40-560~1610慢限于地理条件飞轮储能>15>20000140~420快商业化程度低电磁超级电容>10>100000140~560快产业发展迅速超导储能>20>100000140~560快未实现商业化类型单价/＄单位容量超级电容器25001kWh锂离子电池2.883.2V3000mAh铅酸电池2002V

1000Ah不同储能装置的单价及容量各类型储能装置性能成本不同不同储能装置的参数储能装置的性能和成本不同，为了在保证可靠性的前提下，使总成本最低，需要对储能装置进行优化配置3.储能容量优化模型和优化策略储能容量优化模型结构图3.储能容量优化模型和优化策略WT3

3

i

rroP

0 0

v

vi

v

vo

v3

v3

P

Pr

WT

vi

v

vr

v

v

r

i

v

v

v

PWT-风机输出功率(kW)Pr-WT-风机额定功率(kW)vr-额定风速(m/s)vi-切入风速(m/s)vo-切出风速(m/s)风机出力模型风机模型

•

光伏模型

ccrR

(t)RrPV PV

r

PVP

n

P

()

1

k(T

(t)

T

)P

-光伏阵列输出功率(kW)PVnPV-光伏阵列中发电单元数量Pr-PV-标准环境条件下单一光伏发电单元输出功率(kW)Rc-实际光照强度(kW/m2)Rr-标准光照强度(kW/m2)Tc-实际温度(ºC)Tr-标准温度(ºC)k-功率温度系数光伏随时间出力变化示意图3.储能容量优化模型和优化策略燃气轮机和燃气锅炉模型)e

GPheCGas

QG

2

(i)MGas

Q

lQ

(i)

P

(i)

1

PQG1

(i)

Qe

(i)lQG1

(i)

QG

2

(i)

QLmaxPG

(i)

iMGas

P

(i)

CP

CQ

(i

1𝑃𝐺-燃气轮机的输出功率；𝜂𝑃-燃气轮机发电效率；𝜂𝑙-燃气轮机热损失系数；𝑄𝑒-燃气轮机的废热；𝑙ℎ𝑒-热交换系数；𝑄𝐺1-燃气轮机的热容量；𝑄𝐺2-燃气锅炉的热容量；𝐶

-总耗气量；𝐺𝑎𝑠𝑀𝐺𝑎𝑠-气体的低热值；𝜂𝑄-热锅炉的加热效率；3.储能容量优化模型和优化策略储能模型𝐸𝐸𝑆-储能的能量𝑃

𝑡

-充放电功率4(t

)ESESE(t

)tCcap,PbaN(t

1)ES

E(1

)

P

N

a

a

ea3

DN1

2

a

ea5

DNCPba,1

铅酸电池充放电次数与放电深度之间的关系𝐸𝑆𝜂-效率𝜎-自放电率𝑁-铅酸电池可充放电总次数𝑎1~𝑎5-拟合参数𝐷𝑁-充放电深度Ccap,Pba-铅酸电池投资费用CPba,l

-铅酸电池单次动作费用铅酸电池寿命短，在一个微电网周期内需要考虑其寿命问题。3.储能容量优化模型和优化策略电动汽车模型每日里程数概率密度函数充电起始时间tA概率密度函数电动汽车功率计算公式充电截止时间tB计算公式s12

22

2

(ln

s

)2g(s)

exp[

s

]iEV

iE

ds充电容量计算公式AAAAAA112

22

2

2

(t

A)2exp[

] (

12)

t

24

2

f

(t)

(t

24

)2

exp[

A

]0

t

(

12)

AtA

t

tBelse

PEV+PEV,i

(t)

0B

AEPt

t

i

EV𝜇s-里程数均值𝛿s-里程数标准差𝜂

-电动汽车效率EV𝑑𝑖-运行距离𝑃

-电动汽车充电功率EV+𝜇

-起始时间均值AA𝛿

-起始时间标准差3.储能容量优化模型和优化策略需求侧管理模型

230000d0

(i)p

(

j)p

(i)

E(i)

p(i)

p0

(i)

A(i)

d

(i)

d

(i)

E(i,

j)

p(

j)

p

(

j)

A(

j)

1

j

0𝑑(𝑖ሻ-用户的电力需求𝐸(𝑖,𝑗ሻ-交叉价格弹性系数𝑝(𝑗ሻ-电价𝐴(𝑗ሻ-激励津贴分时电价示意图3.储能容量优化模型和优化策略目标函数𝐶𝑐𝑎𝑝

−基建费𝐶𝑜𝑚-维护费𝐶𝑟-再生收益𝑝𝐶

-环境补偿费𝐶𝑙-停电损失费生命周期成本最小111ikimkLjmaxmom,ijkimjmaxmp.i

p,ijjmaxml

,i

l

,ijN

cCN

cE

ci

1

j

1min

C=Ccap

Com

Cr

Cp

Cl1C

(1

r)1C

(1

r)(1

r)kLiC

(1

r)C

(1

r)cap

i

ii

1

k

0om

Cr

cr

,ii

1

k

1p

i

1

j

1l

i

1

j

1𝑁𝑖-分布式电源或储能单元数量𝑐𝑖-设备单价𝑘𝑖-设备寿命𝐿𝑖-设备折旧年限𝑟-折现率𝑜𝑚,𝑖𝐶

-设备运行维护成本max𝑗

-微电网寿命𝑐𝑟,𝑖-设备回收利润𝑁𝑝.𝑖-污染物年排放量𝑐𝑝,𝑖-污染物单位补偿成本𝐸

-负荷缺额量𝑙,𝑖𝑐𝑙,𝑖-负荷缺额单位惩罚值3.储能容量优化模型和优化策略0

PPV

PPV,peak0

PWT

Pr

PgtPgt

,min

Pgt

,max约束条件风机，光伏，燃气轮机的出力上下限约束储能系统充放电功率上下限约束Pc,min

PES

Pc,maxPd,min

PES

Pd,maxTl

Tl

,max负荷供电可靠性约束储能系统电量上下限约束EESS,min

EESS(t)

EESS,maxl,max𝑇

-允许停电的最大时间3.储能容量优化模型和优化策略双层次混合储能系统不同的负荷有不同的供电可靠性要求。针对不同的要求，采用响应速度不同的储能装置进行补偿。3.储能容量优化模型和优化策略容量优化计算方法4.算例分析系统参数采用一个20年寿命的微电网工程作为算例，采用粒子群算法进行寻优。共采用三个场景来验证所提策略。不区分电力负荷重要程度，没有需求侧管理区分电力负荷重要程度，没有需求侧管理区分电力负荷重要程度，有需求侧管理4.算例分析系统参数时刻风速光照强度温度时刻风速光照强度温度(m/s)(KW/m2)(°C)(m/s)(KW/m2)(°C)09.8016127.70.8318.419.2015.2137.90.8218.629.1014.5147.30.818.638.5014.4157.80.7219.548.3013.8168.10.519.258.4013.3178.40.30318.667.30.213.1188.80.211878.80.31513.5198.5017.387.40.514.2209.6017.198.20.6815.7217.3016.9108.60.73517.1228.8016.3119.10.7918.2238.9015.8环境参数4.算例分析系统参数分布式电源参数分布式电源参数取值风机(WT)单价$100,000额定功率30

kW额定风速12

m/s切入风速3

m/s切出风速24

m/s光伏单元（PV）单价$90额定功率0.2

kWp额定光照强度1kW/m2额定温度25

°C功率温度系数−0.0045燃气轮机单价$66,150额定功率220kW燃气锅炉单价$10,000额定功率50

kW系数ηp

=0.3;

ηl

=0.5;

lhe=0.5;

MGas=0.5超级电容器单价$2500单位容量1

kWh锂离子电池单价$2.88单位容量3.2

V3000

mAH铅酸蓄电池单价$200单位容量2

V

1000

Ah系数a1

=

0,

a2

=

7753,a3

=−7.263,a4

=

2603,

a5

=

−0.8455

24.算例分析系统参数热负荷曲线电力负荷曲线重要负荷的主要类型允许停电最大时间Tlim工业电力负荷采矿行业200

ms化工行业200

ms冶金行业1

s电子行业200ms社会电力负荷电信800ms广播电视或收音机800ms信息安全800ms公共服务1

min运输800ms医院0.5

s人员密集场所1

min重要负荷类型4.算例分析场景一：不区分电力负荷重要程度，没有需求侧管理储能状态曲线4.算例分析迭代曲线装置容量寿命替换次数投资成本/＄运行维护成本/＄回收利益/＄风机750kW200250000019628671286光伏79.2kWp2003564027981016超级电容器23kWh2005750022651645锂离子电池27kWh5.0732430017493668铅酸电池234kWh1.8310234000183388080燃气轮机220kW2007500058892139燃气锅炉50kW20010000785285场景一：不区分电力负荷重要程度，没有需求侧管理容量规划结果最优规划方案的生命周期成本优化成本为$4991024，其中负荷短缺的补偿成本Cl为$884750。4.算例分析场景二：区分电力负荷重要程度，没有需求侧管理区分重要程度的负荷曲线4.算例分析场景二：区分电力负荷重要程度，没有需求侧管理储能状态曲线4.算例分析迭代曲线场景二：区分电力负荷重要程度，没有需求侧管理容量规划结果装置容量寿命替换次数投资成本/＄运行维护成本/＄回收利益/＄风机750kW200250000019628671286光伏79.2kWp2003564027981016超级电容器21kWh2005250020681502锂离子电池43kWh4.15451600369361405铅酸电池219kWh3.42510950085853750燃气轮机220kW2007500058892139燃气锅炉50kW20010000785285最优规划方案的全寿命周期成本为$4955303，其中功率短缺的补偿成本

Cl为$682130。4.算例分析场景三：区分电力负荷重要程度，有需求侧管理区分重要程度而且有需求侧管理的负荷曲线4.算例分析场景三：区分电力负荷重要程度，有需求侧管理储能状态曲线4.算例分析迭代曲线场景三：区分电力负荷重要程度，有需求侧管理容量规划结果装置容量寿命替换次数投资成本/＄运行维护成本/＄回收利益/＄风机660kW200220000017273162731光伏63kWp200283502226808超级电容器19kWh2004750018421338锂离子电池36kWh13.71105337544258铅酸电池77kWh2.7475390042411821燃气轮机220kW2007500058892139燃气锅炉50kW200