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采用AFSA能够具有较快的收敛速度,可以用于解决有实时性要求的问题,在本文中对求解精度要求不高,可以通过AFSA快速得出解。采用AFSA进行光伏电站储能优化配置和经济性评估模型的优化求解步骤如图1所示。
图1 人工鱼群算法流程
针对梯次储能电池单位容量的购买费用CE_sec,从梯次电池用于储能所能产生的使用价值角度出发来进行评估,与常规储能电池的使用价值相比较,梯次电池用于储能系统产生的使用价值可由下式估计其单位容量购买费用CE_sec。
单位容量梯次储能电池运行维护费用KE_sec随梯次电池初始容量保持率变化,以锂离子电池为例,不同初始容量保持率的梯次电池对应的运行维护单价如表1所示。
表1 不同容量保持率的锂电池对应的运行维护单价
3.算例分析
在本文中选取河北张家口风光储能电站的数据进行算例分析,其装机容量Pins为40MW,功率数据采样间隔Δt=1min,即一个典型日内共采1440个点。由于光伏发电夜间出力为0,因此只考虑每天从6:00时至19:00时的出力数据。模型所需各参数如表2所示。
表2 模型所需各参数
采用人工鱼群算法对所建模型进行优化求解,AFSA算法参数设置如下:最大迭代次数为100;鱼群规模为30;视野范围为6-12;最大步长为3-5;拥挤度因子为0.628;T为4-8;安全度系数为0.9;则求解得到该光伏电站配置储能系统的额定容量为2.2189MW˙h,额定功率为3.9259MW。图2为典型日光伏电站实测功率、马尔可夫预测功率以及光伏并网功率曲线。图3为储能电池充放电功率及荷电状态变化曲线。
图2 光伏实测功率和预测功率以及并网功率曲线
图3 储能电池充放电功率以及荷电状态变化曲线
由所述计算梯次电池等效循环寿命的方法, 根据储能电池的荷电状态计算得到电池在该典型日内的等效完全充放电次数Nday=3.3502次。通过计算得到配置常规储能系统和梯次储能系统的成本,同时对比梯次储能系统单位容量分别为990.8元/(kW˙h)、800元/(kW˙h)、600元/(kW˙h)时的情况,得到如表3所示的经济性对比结果。
表3 配置常规储能和梯次储能系统的经济性对比
从表3中可以看出,当梯次储能系统单位容量的购买价格CE取1270元/(kW˙h)时,梯次储能系统的购买成本和运维成本均高于常规储能系统,说明该情况下配置梯次储能系统相较于常规储能并不具有优势;当CE取990.8元/(kW˙h)时,配置梯次储能与配置常规储能的总成本相同;当CE取800元/(kW˙h)和600元/(kW˙h)时,配置梯次储能的成本低于常规储能系统。由以上分析可说明,在光伏电站应用场景中,考虑经济性的前提下,当梯次储能单位容量购买价格CE小于990.8元/(kW˙h)时,该模型能够带来一定的经济效益。
4.结束语
本文以某光伏电站为应用场景,建立光伏电站储能系统优化规划和经济性评估模型,以满足并网波动率限制下储能容量成本最小为目标函数,分析梯次电池储能在平抑光伏功率波动这一应用模式下的优化规划并对其进行经济性评估。采用AFSA进行优化求解,并对比常规储能系统,以此来评价梯次电池储能的经济性,算例分析结果表明了模型的合理性和有效性。
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