含风电接入的配电网储能系统优化配置

含风电接入的配电网储能系统优化配置

肖弦

（马鞍山当涂发电有限公司安徽省马鞍山市243102）

摘要：随着社会的发展，我国的科学技术的发展也有了很大的进步。环境压力与能源危机要求新能源发电在系统总装机容量中占据更大比重，随着配电网中风电渗透率不断提高，其带来的电压越限、弃风等问题也越来越严峻。上述问题主要由风力发电的波动性与不确定性造成，电池储能系统(batteryenergystoragesystem，BESS)作为一种快速响应的灵活电源，可以有效解决这一问题。为应对大量风电分散接入配网带来的负面影响，同时考虑储能的高投资费用，研究如何合理配置BESS具有现实意义。储能价格昂贵，经济性是制约其应用的一个重要因素，在含有分布式电源的配电网中以配电网公司投资储能的经济效益为优化目标，研究了储能的最优配置;考虑‘低储高发＇套利、政府补贴等因素，从长远角度建立配电网储能系统的全寿命周期配置模型。结合储能的运行环境与自身特点，在规划方案中考虑了配电网多种不确定性和储能的寿命，但是优化结果没有计及电压质量。上述文献虽指明储能的应用场景，包含了分布式的电网系统，但并未针对新能源带来的电压越限等问题采取相应策略，不能充分发挥储能的潜能，储能的充放电策略只与电价相关，由于电价峰值时刻往往也是风电出力高峰期，可能造成系统负荷峰谷差加剧，同时上述文献不能兼顾对储能规划有较大影响的因素，如安装位置、储能寿命等。

关键词：含风电接入；配电网储能系统；优化配置

引言

提出了一种计及规划与运行相互影响的电池储能系统双层规划模型以解决配电网风电渗透率提高所带来的电压越限等问题。该模型以配电网投资收益最大为目标，综合考虑了接入位置、容量和寿命等对优化结果有较大影响的因素，并在规划阶段根据风电典型出力曲线模拟储能日内运行方案，实现了风电波动功率消纳。结合启发式算法适应性强和数值分析优化法求解效率高的优点，采用一种遗传算法与二阶锥优化相结合的方法求解所提储能规划，并在IEEE33节点算例系统进行测试，结果说明合理配置储能系统可以弥补风电波动性等缺点。比较了不同风电渗透率对规划结果的影响，并验证了所提模型与方法的有效性和快速性。

1含风电场的配电网储能优化建模

1.1含风电场的储能优化问题概述

风电具有波动性、与负荷逆向分布等特点，接入配电网后，可能导致电压越限，同时有文献研究指出，高渗透率的风电将增加系统所需备用容量。储能作为一种快速响应的的灵活电源，可以有效解决上述问题。本文设定配电网为储能投资方，并且安装储能的首要目标是保证配电网电压质量，提升新能源消纳能力并针对风电规模提供备用服务，在上述前提下，通过低储高发套利与降损获取直接经济效益，优化内容涵盖储能的位置、容量与功率等对规划结果有较大影响的因素，为充分发挥储能潜能并且更好地消纳可再生能源，设立规划愿景如下:(1)最小化储能投资;(2)最小化运行费用;(3)提升系统电压质量与新能源消纳能力;(4)提供针对风电规模的备用支持。采用双层决策模型将问题分解为投资层和运行层以简化求解难度。

1.2双层决策模型

双层优化模型是一种具有双层递阶结构的系统优化问题，该模型中内外层有各自的目标函数与约束条件，同时内外层相互依赖。由于储能系统的长期规划和短期运行方案相互影响，形成互有联系的投资层与运行层，所以双层优化适用于解决储能规划问题

2求解方法

本文综合考虑储能配置的多方面因素，得到的优化模型是一个包含离散变量的非凸非线性问题，同时由于储能运行有明显时序性，导致系统变量维数随时间断面增加迅速增大。目前相关文献多使用启发式算法求解，启发式算法虽然有适用性强的优点，但求解速度慢，且不能保证求得最优解。以其中运用较为广泛的遗传算法为例，遗传算法在储能配置问题的迭代过程中，为了获取种群适应度，需要反复解潮流方程，耗时巨大。针对以上问题，本文采用将启发式算法与数值分析法结合的策略对储能配置问题进行求解。上层问题采用遗传算法求解，求解下层问题时先利用松弛技术将最优潮流模型转换为可以用数值分析法直接求解的二阶锥规划，然后将最优解返回上层用于计算个体适应度，进而避免了潮流方程的反复求解。

3不同风电渗透率对储能配置结果的影响

为考察不同风电接入比例时的蓄电池规划结果，其他参数不变的条件下，逐步调整风电接入容量。随风电渗透率提高，安装储能的总成本大致呈现先减后增的趋势，观察储能安装容量变化，可以发现节点17处安装容量随风电渗透率提高递减，节点32处与之相反。这是因为风电渗透率低时，配电网电压水平较低，在重负荷时出现电压越下线问题，所以需要在节点17处增加容量以提高电压;当风电渗透率提高时，因风电接入可以提升配电网整体电压水平，所以节点17处所需容量减少;随着风电渗透率进一步提高，其带来的电压越限问题开始出现，所以需要增加节点32处(风电接入较为集中的节点)储能容量以吸收多余的风电功率。总成本的小幅波动是由储能容量变化带来的降损与套利收入波动造成的。上述分析同时说明含风系统中储能装置接入配电网可以改善电压质量，减少网络损耗。当风电比例较高时，完全消纳其波动功率需要的储能成本太高，应该考虑适当弃风以换取经济性。综上，在配电网安装与风电相匹配的BESS可以有效解决弃风以及电压越限问题，同时改善电压水平并降低负荷峰谷差。

结语

本文建立了配电网储能优化配置模型，以配电网作为投资方，综合考虑了储能安装容量、位置和寿命等对规划方案有较大影响的因素，针对含有连续、离散变量的非凸非线性系统，采用遗传算法与二阶锥松弛相结合的双层规划求解，算例分析得出:(1)本文结合启发式算法适应性强和数值分析法求解效率高的优点，所得算法在双层规划框架下能很好地求解储能规划问题。(2)在配电网中配置储能可以解决风电波动性带来的问题，同时达到削峰填谷的作用。优化结果表明储能优先安装在线路末端和风电接入密集的节点附近。(3)储能造价昂贵，由配电网投资建设储能系统时，其经济收益不明显，其为配电网电压稳定性与优化负荷特性带来的益处更为重要。本文研究可以为含风电的主动配电网BESS选址定容提供指导。将启发式算法与数值分析法结合可以为配电网规划问题的求解带来新思路。

参考文献

[1]张璐，唐巍，丛鹏伟，等.含光伏发电的配电网有功无功资源综合优化配置[J].中国电机工程学报，2014(31):5525－5533.

[2]高红均，刘俊勇.考虑不同类型DG和负荷建模的主动配电网协同规划[J].中国电机工程学报，2016，36(18):4911－4922.

[3]马美婷，袁铁江，陈广宇，等.储能参与风电辅助服务综合经济效益分析[J].电网技术，2016，40(11):3362－3367.

[4]向育鹏，卫志农，孙国强，等.基于全寿命周期成本的配电网蓄电池储能系统的优化配置[J].电网技术，2015，39(01):264－270.

[5]邱晓燕，沙熠，宁雪姣，等.计及智能电网多不确定性的多目标储能优化[J].高电压技术，2016，42(09):2715－2722.

[6]肖浩，裴玮，杨艳红，等.计及电池寿命和经济运行的微电网储能容量优化[J].高电压技术，2015，41(10):3256－3265.

[7]刘文霞，牛淑娅，石道桂，等.考虑运行策略及投资主体利益的主动配电系统储能优化配置[J].电网技术，2015，39(10):2697－2704.