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图7 系统模拟运行情况对比
图8 蓄电池储能SOC对比
理。从图8中可看出,场景4运行时的SOC曲线更趋平缓,相对充放电深度更低,表3中对应的蓄电池使用寿命有了大幅提高,电池购置成本与置换成本相应的大幅降低。从总体上看,场景4对应的方案要优于不考虑储能寿命的场景3,工程期内将节省总成本约158.768万元,整体经济效益明显提高。
5.3 并网运行下的储能容量优化
并网运行下大电网作为后备支撑,所需的最小储能容量和功率分别为0kW˙h和0kW,上边界仍取为2400kW˙h和100kW。粒子群算法的参数设置同5.2节;本文方法与遗传算法迭代求解过程对比如图9所示,系统年均总成本随储能额定功率和额定容量的变化情况如图10所示。
由图9可看出,本文求解方法相比遗传算法依然能更快速的求解,收敛速度更快,求解效率更高,年均总成本最优值约为97.8735万元,对应需配置的储能额定功率为0kW,储能额定容量为0kW˙h,也即是说明在当前算例的储能成本数据下,并网运行模式不配置储能时系统的综合成本要更低。
由图10中也可以得出相同的结论,可以看出,随着储能额定容量和功率的增大,年均总成本呈现不断增长的趋势。分析来看,这是由于并网运行时,受限于目前储能的成本仍较高,在全生命周期内储能的单位功率充放电成本也较高,故在运行中的多数时段内,微电网从大电网购电相比分布式电源发电及储能放电更具经济优势,从大电网购电成为负荷供电的主要选择,微电网运行成本受储能容量的影响较小。当储能容量和功率增加时,微电网运行成本降低的速度要低于储能投资成本增加的速度,年均总成本会持续增加。
进一步以储能的单位容量成本${{c}_{E}}$和单位功率成本${{c}_{P}}$为敏感因子进行了敏感性分析,分别取不同的${{c}_{E}}$和${{c}_{P}}$,对应的最优储能配置容量情况如表4所示。
由表4可以发现,当蓄电池储能单位容量成本和单位功率成本逐步降低时,并网下的最优储能容量和功率不再为0,且呈现出逐步递增的趋势,这也从一定程度上说明了当前储能成本过高是制约其在微电网系统中应用的主要瓶颈。
6、结论
1)针对微电网中储能容量优化配置问题,本文在规划时详细考虑含储能的微电网的运行优化并
图9 并网下最优目标收敛曲线
图10并网运行模式下最优储能容量示意图
表4不同${{c}_{E}}和${{c}_{P}}$下的最优储能容量和功率计算结果Table4Optimalbatterycapacityunderdifferent${{c}_{E}}and${{c}_{P}}$
量化评估运行中的储能寿命损耗,提出了一种同时考虑系统经济运行和电池寿命的微电网储能容量双层优化模型,采用网格自适应直接搜索算法与改进粒子群算法相结合对模型迭代求解,通过算例分析,验证了本文模型的有效性。
2)通过与不优化、不考虑储能寿命的容量配置结果相比,表明本文的优化配置方案能有效兼顾系统运行经济性和储能寿命,对于系统未来运行有着更好的适应性,整体经济效益更高。
3)通过与遗传算法的对比,表明本文提出的基于网格自适应直接搜索算法与改进粒子群算法的两阶段迭代求解策略能有效降低计算求解规模和求解难度,收敛性更好,计算效率更高。
作者:肖浩,裴玮,杨艳红,齐智平,孔力
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