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式中:C1表示储能投资成本;d为储能的年折现率;L为储能的使用寿命年限;Cp和Ce分别为储能单位功率和单位容量的投资成本;PESS和EESS分别表示储能的额定功率和额定容量。
2)储能的运行成本。
式中:C2表示储能的运行成本;Ccha和Cdis分别表示储能的充电费用系数和放电收益系数;Pcha,t和Pdis,t分别为储能在第tt个时段内的充、放电功率。
1.2 储能系统的充放电控制策略
对于蓄电池,其需要满足的约束条件有容量约束、工作状态约束、充放电功率约束、充放电次数约束,具体形式同文献[15]。
2 含风电和考虑储能的互联电力系统分散式调度模型
2.1 基于SADMM的分散优化原理
含风电的互联电力系统示意图见图1。送端区域记为A,受端区域记为B,两区域之间通过一条直流联络线连接,假设直流联络线功率从A流向B。
图1 互联电力系统示意图
Fig. 1 Schematic diagram of DC interconnected power system
图2 基于SADMM的优化示意图
Fig. 2 Optimized schematic diagram based on SADMM
互联电力系统的优化示意图如图2所示。以两区域互联为例,需要满足的耦合约束为
采用标准的ADMM进行分散求解时,每次迭代时的求解过程如下[14]:
式中:k表示迭代次数;F1和F2分别为第k迭代时A、B两区域的目标函数;λ为引入的拉格朗日乘子向量;β为大于零的常数。
从ADMM的迭代过程可以看到,其原理为串行迭代方式。即利用前面区域的优化值进入到后面的区域进行优化求解,当所有区域都完成优化之后,由上级协调器完成拉格朗日乘子的更新,并将其下发到分散的区域。显然,这种方法迭代速度比较慢,不利于大规模的计算。下面为从ADMM到SADMM的转换过程。
以式(4)的第1个式子为例,后面两项可表示为
取两个区域每一次优化结果的平均值,令
2.2 风电出力的鲁棒优化表示形式
式中:ΓS为考虑空间集群效应后,对每个调度时段tt来说所有风电场出力预测总体偏差量的上限;ΓT为考虑时间平滑效应后,对特定的风电场jj来说所有时段出力预测总体偏差量的上限。
当ΓS和ΓT取整数时,由于式(11)表示的集合是多面体,在不确定性最坏的场景下,风电场出力必定会发生在多面体的极点上[16],因此,只需要考虑与式(11)等价的多面体的极点集。但此时描述风电出力的极点集保守度偏高,为了降低问题求解的保守度,可在极点集中引入调节参数,使得最坏场景下的风电出力也不会达到边界上。综上,考虑保守度可调的风电出力的集合表示形式如下:
2.3 单个区域的经济调度模型
1)目标函数。
以区域A为例,待优化的目标函数包括火电机组发电成本、弃风惩罚成本、储能的投资成本和运行成本、直流联络线功率偏差惩罚成本。其中,加入直流联络线功率偏差惩罚成本是为了使两个区域优化得到的直流联络线功率更加接近,从而达到优化整个互联系统的目的。具体的表示形式如下:
此外,互联系统之间的直流联络线功率也可以作为优化的资源,直流联络线出力需要满足的约束条件同文献[18]。
3 模型求解
4 算例分析
考虑储能参与的互联电力系统分散式调度模型的求解本质是一个较为复杂的混合整数二次规划问题。本文在MATLAB2016平台上采用Yalmip编程,选择的求解器是Gurobi 7.5,测试环境的CPU为AMD A8处理器,8GB内存。
4.1 算例描述
采用2个修改的新英格兰39节点系统互联对所建立的模型进行验证,其结构见附录图A1。互联区域内共包含4个风电机组和20个火电机组,火电机组的相关数据及负荷需求见文献[19],区域B内火电机组的煤耗系数取为区域A的2倍,负荷取为区域A的1.3倍,联络线传输上限为1000MW,调度周期内直流联络线出力的最大调整次数为6次,每个时段内的最大调整量和最小调整量分别为300 MW和40 MW,调度周期内计划外送总电量为12.2 GW˙h;允许的传输偏差为1%,直流联络线功率的初始值为,收敛系数ε=10-5,弃风惩罚费用系数为100 USD/MW,ΓS=4,ΓT=12,鲁棒保守度因子μ=0.5,区域A内配置储能系统,充电费用系数和放电收益系数均为80USD/MW,充电效率为0.85,放电效率为0.9,蓄电池在调度周期内的最大充电次数和最大放电次数均为8次,其余的储能相关参数见表1,区域A内单个风电机组的出力预测值及出力上下界如图3所示。
表1 储能系统的相关参数
Tab. 1 Related parameters of energy storage system
图3 单个风电机组出力的预测值及出力上下界
Fig. 3 Prediction value and the upper and lower bounds of the output of a single wind turbine
4.2 结果分析
1)风电相关出力情况分析。
风电预测值、考虑预测误差之后的风电实际出力及电网调度风功率如图4所示。
由图4可知,在t=5至t=24这20个时段内,风电的实际出力等于电网实际调度的风功率,即在这20个时段内,风电出力被电网全额消纳,验证了所提模型在促进风电消纳问题上的有效性。而在t=1至t=4这4个时段内,风电的实际出力大于电网实际调度的风功率,从而产生了弃风,这是由于在风电出力的高峰期,送端和受端电网内的负荷水平都很低,即使考虑储能的参与和风电的跨区域消纳也无法全额消纳高比例的风电。
图4 风电预测值、实际出力及电网调度风功率
Fig. 4 Wind power fore, the actual output and grid scheduling wind power
2)储能系统的充放电功率及荷电状态。
储能系统的充放电功率如图5所示,功率为负值表示储能系统充电,功率为正值表示储能系统放电,储能系统的荷电状态如图6所示。由图5和图6可知,由于风电的反调峰特性,在负荷低谷时期风电的出力相对较多,此时一部分风电将通过储能系统储存起来,因此在负荷低谷时段储能系统一直处于充电状态,荷电状态也在一直增加。在负荷高峰时段则恰恰相反,风电出力较少,储能系统一直处于放电状态,故荷电状态在不断减少。而在t=7、t=8、t=20以及t=21这4个时段内,区域A内的备用容量较为充足,储能系统处于既不充电也不放电的状态,因此荷电状态保持不变。
图5 储能系统的充放电功率
Fig. 5 Charge and disge power of energy storage system
图6 储能系统的荷电状态
Fig. 6 State of ge of energy storage system
3)储能系统的容量对互联系统弃风率和总成本的影响。
改变储能系统容量,得到互联系统的弃风率及总成本的变化情况,如图7所示。从图7可见,互联系统的弃风率随着储能系统容量的增加而单调下降,而总成本的变化趋势为先是随着储能系统容量的增加而减少,当储能系统容量达到600 MW˙h以后,由于互联系统用来应对风电出力不确定性的备用容量已经相当充足,再增加储能系统的容量则会使得互联系统运行的经济性降低,而且弃风率降低地也并不明显。因此,在应对风电出力的不确定性的同时要降低互联电力系统的总成本就需要合理的配置储能系统的容量。
图7 储能系统的容量对互联系统弃风率和总成本的影响
Fig. 7 The influence of capacity of energy storage system on wind power abandoned ratio and total cost of interconnected system
4)有无储能作用下的直流联络线功率对比。
通过对模型求解得到有无储能作用下的直流联络线功率对比如图8所示。
图8 有无储能作用下的直流联络线功率对比
Fig. 8 Comparisons for DC tie line power with or without energy storage
从图8可以看到,与无储能作用时的情况相比,当考虑储能系统的参与后,在t =1至t =6和t =22至t =24这9个时段内,互联系统间的直流联络线输送功率降低。在t=9至t =19这11个时段内,互联系统间的直流联络线输送功率增加。这说明在送端电网内配置一定容量的储能系统既可以提升风电在夜间的消纳水平,又可以缓解受端电网在负荷高峰期内的调峰压力。
5)鲁棒保守度因子对互联系统弃风率的影响。
在储能系统的容量设定为600 MW˙h的前提下,得到鲁棒保守度调节因子对互联系统弃风率的影响如图9所示。
图9 鲁棒保守度调节因子对互联系统弃风率的影响 Fig. 9 Influence of robust conservatism adjustment factor on wind power abandoned ratio of interconnected system
从图9可以看到,互联系统的弃风率随着μμ的增加而单调增加。这是由于μμ越大,风电的实际出力与风电预测值之间的偏差越大,即风电出力的不确定性越强,给电网的运行环境造成的影响越大,当储能系统的应对能力有限时,会导致互联系统的弃风率越来越高。当μμ=0时,意味着不考虑预测误差,此时互联系统的弃风率最低;当μμ=1时,风电的实际出力与风电预测值之间的偏差达到最大,此时互联系统的运行环境最差,弃风率最高。
6)集中式调度与分散式调度的对比。
分别选取由2个、3个及4个修改的新英格兰39节点互联系统作为算例,计算结果对比如表2所示。再选取某实际两区域互联系统作为算例,基础数据见文献[20],计算结果对比如表3所示。
表2 采用2区域、3区域和4区域系统的计算结果对比
Tab. 2 Comparison of the results of 2, 3, and 4 regional systems
表3 采用实际系统的计算结果对比
Tab. 3 Comparison of the calculation results of the actual system
从表2可以看到,选取修改的2区域、3区域和4区域系统作为算例,采用两种调度方法得到的弃风率均相同,且互联系统的总发电成本也基本一致,这体现了本文采用的SADMM算法在解决含风电并网的互联电力系统优化调度问题时的有效性。当互联区域数少于4个时,采用分散式调度的计算时间要多于集中式调度的计算时间,这是由于采用分散式调度求解模型时比采用集中式调度需要的迭代次数更多,而且并行计算的方式会占据计算机必要的数据通信资源,因此求解过程更为耗时;而当互联区域数达到4个以后,采用分散式调度比采用集中式调度的计算时间短,这是由于并行计算时,各区域的计算速度不受总区域数的影响,集中式调度的计算时间则会随着区域数的增大而迅速增加。因此,当系统规模达到一定程度后,采用并行计算的分散式调度相对于集中调度更具有优势。
从表3可以看到,选取实际系统作为算例,采用两种调度方法得到的弃风率也相同,互联系统的总成本误差仅为0.2%,体现了本文所提方法在解决实际电力系统优化调度问题时的有效性。
5 结论
针对高比例风电难以完全就地消纳的问题,本文提出了一种考虑储能参与的含高比例风电互联电力系统分散式调度模型,通过对模型求解,得到的主要结论如下:
1)考虑储能系统的参与可以提升风电的消纳水平。在风电难以完全就地消纳的情况下,将风电进行跨区域外送也是提升风电消纳能力的一种有效方式。
2)在求解大规模多区域互联系统时,分散式调度的计算时间比集中式调度更具有优势。
3)本文所提的分散式调度方法既能满足各区域电网独立运行的需要,又可以实现互联系统经济性优化的目的。
考虑需求侧响应对互联电力系统内风电消纳能力的影响,是下一步的研究方向。
附录
图A1 2个修改的新英格兰39节点系统互联结构图
Fig. A1 Interconnected structure diagram of the 2 modified new England 39 node systems
参考文献
[1] 牛东晓,李建锋,魏林君,等.跨区电网中风电消纳影响因素分析及综合评估方法研究[J].电网技术,2016,40(4):1087-1093. Niu Dongxiao,Li Jianfeng,WeiLinjun,et al.Study on technical factors analysis and overall evaluation method regarding wind power integration in trans-provincial power grid[J].Power System Technology,2016,40(4):1087-1093(in Chinese).
[2] 姚力,黄镔,王秀丽,等.考虑风火联合外送的互联系统随机生产模拟[J].电网技术,2015,39(5):1219-1225. Yao Li,Huang Bin,Wang Xiuli,et al.Probabilistic production simulation of interconnected system by considering the joint delivery of wind power and thermal power generation[J].Power System Technology,2015,39(5):1219-1225(in Chinese).
[3] 肖创英,汪宁渤,丁坤,等.甘肃酒泉风电功率调节方式的研究[J].中国电机工程学报,2010,30(10):1-7. Xiao Chuangying,Wang Ningbo,Ding Kun,et al.System power regulation scheme for Jiuquan wind power base[J].Proceedings of the CSEE,2010,30(10):1-7(in Chinese).
[4] Yingvivatanapong C,Wei J L,Liu E.Mufti-area power generation dispatch in competitive markets[J].IEEE Transactions on Power Systems,2008,23(1):4373-4383.
[5] 江全元,龚裕仲,储能技术辅助风电并网控制的应用综述[J].电网技术,2015,39(12):3360-3368. Jiang Quanyuan,Gong Yuzhong.Review of wind power integration control with energy storage technology[J].Power System Technology,2015,39(12):3360-3368(in Chinese).
[6] 徐国栋,程浩忠,马则良,等.考虑电网调峰能力限制的风储联合系统概率综合效益评价方法[J].电网技术,2015,39(10):2731-2738. Xu Guodong,ChengHaozhong,Ma Zeliang,et al.A method to evaluate probabilistic comprehensive benefits of joint wind power and storage system considering constraints of peak load regulation capacity[J].Power System Technology,2015,39(10):2731-2738(in Chinese).
[7] 严干贵,刘嘉,崔杨,等.利用储能提高风电调度入网规模的经济性评价[J].中国电机工程学报,2013,33(22):45-52. Yan Gangui,Liu Jia,Cui Yang,et al.Economic evaluation of improving the wind power scheduling scale by energy storage system[J].Proceedings of the CSEE,2013,33(22):45-52(in Chinese).
[8] 吴雄,王秀丽,李骏,等.风电储能混合系统的联合调度模型及求解[J].中国电机工程学报,2013,33(13):10-17. Wu Xiong,Wang Xiuli,Li Jun,et al.A joint operation model and solution for hybrid wind energy storage systems[J].Proceedings of the CSEE,2013,33(13):10-17(in Chinese).
[9] 王秀丽,李骏,黄镔,等.促进风电消纳的区省两级电力系统调度模型[J].电网技术,2015,39(7):1833-1838. Wang Xiuli,Li Jun,Huang Bin,et al.A two-stage optimal dispatching model for provincial and regional power grids connected with wind farms to promote accommodation of wind power[J].Power System Technology,2015,39(7):1833-1838(in Chinese).
[10] 赵文猛,刘明波,周保荣,等.含风电接入多区域电力系统的分散式随机动态经济调度方法[J].中国电机工程学报,2017,37(24):7087-7098. Zhao Wenmeng,Liu Mingbo,Zhou Baorong,et al.Decentralized stochastic dynamic economic dispatch for multi-area power systems with wind power integrated[J].Proceedings of the CSEE,2017,37(24):7087-7098(in Chinese).
[11] 王斌,夏叶,夏清,等.直流跨区互联电网发输电计划模型与方法[J].电力系统自动化,2016,40(3):8-13.Wang Bin,Xia Ye,Xia Qing,et al.Model and methods of generation and transmission scheduling of inter-regional power grid via HVDC tie-line[J].Automation of Electric Power Systems,2016,40(3):8-13(in Chinese).
[12] Zheng W Y,Wu W C,Zhang B M,et al.A fully distributed reactive power optimization and control method for active distribution networks[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2016,7(2):1021-1033.
[13] Šulc P,Backhaus S,Chertkov M.Optimal distributed control of reactive power via the alternating direction method of multipliers[J].IEEE Transactions on Energy Conversion,2014,29(4):968-977.
[14] 欧阳聪,刘明波,林舜江,等.采用同步型交替方向乘子法的微电网分散式动态经济调度算法[J].电工技术学报,2017,32(5):134-142. Ouyang Cong,Liu Mingbo,Lin Shunjiang,et al.Decentralized dynamic economic dispatch algorithm of microgrids using synonous alternating direction method of multipliers[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2017,32(5):134-142(in Chinese).
[15] 黄杨,胡伟,陈立.基于两阶段优化的风储联合发电系统日前发电计划模式[J].电力系统自动化,2015,39(24):8-15. Huang Yang,Hu Wei,Chen Li.Day-ahead generation scheduling plan modes for large-scale wind-storage combined power generation system based on two-stage optimization[J].Automation of Electric Power Systems,2015,39(24):8-15(in Chinese).
[16] 魏韡,刘锋,梅生伟.电力系统鲁棒经济调度(一)理论基础[J].电力系统自动化,2013,37(17):37-43.Wei Wei,Liu Feng,Mei Shengwei.Robust and economical scheduling methodology for power systems:part one theoretical foundations[J].Automation of Electric Power Systems,2013,37(17):37-43(in Chinese).
[17] 栗然,党磊,董哲,等.分时电价与风储联合调度协调优化的主从博弈模型[J].电网技术,2015,39(11):3247-3253. Li Ran,Dang Lei,Dong Zhe,et al.Coordinated optimization of time-of-use price and dispatching model combining wind power and energy storage under guidance of master-slave game[J].Power System Technology,2015,39(11):3247-3253(in Chinese).
[18] 周明,翟俊义,任建文,等.含风电并网的直流互联电网分散协调调度方法[J].电网技术,2017,41(5):1428-1434. Zhou Ming,Zhai Junyi,Ren Jianwen,et al.A decentralized coordinated dispatch approach for interconnected power grid with wind power via HVDC tie-line[J].Power System Technology,2017,41(5):1428-1434(in Chinese).
[19] Nguyen T,Pai M A.Dynamic security-constrained rescheduling of power systems using trajectory sensitivities[J].IEEE Transactions on Power Systems,2003,18(2):848-854.
[20] 钟海旺,夏清,丁茂生,等.以直流联络线运行方式优化提升新能源消纳能力的新模式[J].电力系统自动化,2015,39(3):36-42. Zhong Haiwang,Xia Qing,Ding Maosheng,et al.A new mode of HVDC tie-line operation optimization for maximizing renewable energy accommodation[J].Automation of Electric Power Systems,2015,39(3):36-42(in Chinese).
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北极星售电网获悉,3月28日,湖北电力交易中心发布湖北省电力现货市场发电侧4月新增市场主体名单,包括6家发电企业,详情如下:
北极星储能网获悉,近日,鄂尔多斯市时代可再生能源发展有限公司达拉特旗100万千瓦工业园区绿色供电项目取得备案批复,标志着该项目光伏储能工程正式立项。据了解,该项目位于达拉特旗树林召镇,由鄂尔多斯市国投集团新能源公司联合宁德时代共同开发建设。项目配建风电66万千瓦、光伏34万千瓦、16%/4小
“还能在卷的市场活下去,就已经是看到了储能市场黎明的曙光。”当强制配储的闸门落下,这场残酷的淘汰赛,终将为中国储能行业锻造出一批真正的强者。强配储时代正在落幕。2025年2月9日,国家发改委、国家能源局联合发布《关于深化新能源上网电价市场化改革促进新能源高质量发展的通知》,明确取消“强
远东电池新研发的21700-6000mAh圆柱电池组,成功搭载于国内头部科创中心研发的第四代工业四足机器人,为实现国产机器人的技术突破提供有力支持。作为未来工业机器人的核心动力系统,远东电池推出的21700-6000mAh高容量圆柱电芯通过创新性结构设计与新型材料应用,在续航能力与体积重量间达成精妙平衡。
北极星售电网获悉,彰武县发展和改革局发布《彰武县碳达峰实施方案》公众征求意见稿的意见公告,加快发展新能源。全力推进风电、光伏等清洁能源大规模开发和高质量发展。统筹电力、国土、气象、地质、生态等数据资源,深化全县光伏、风电资源调查,强化新能源用地等要素保障。在探索发展新能源产业发展
2025年2月4日,荷兰鹿特丹的S4Energy公司正式宣布:首个4小时电池储能系统在荷兰泽兰省投入运营。这一项目是荷兰4小时储能系统上线运营的首例,是荷兰源网侧储能领域的重要里程碑。随着电力需求的快速增长,荷兰电网正面临前所未有的压力。S4Energy首席商务官DominiqueBeckerHoff指出:“电力需求的增
按语:12年前,有幸参与《国务院关于促进光伏产业健康发展的若干意见》(国发〔2013〕24号)的起草,此后一路跟踪新能源上网电价改革。时至近日出台的《国家发展改革委国家能源局关于深化新能源上网电价市场化改革促进新能源高质量发展的通知》(发改价格〔2025〕136号),新能源上网电价市场化改革大
北极星售电网获悉,湖北电力交易中心发布湖北省电力现货市场发电侧2月新增市场主体名单,涉及宜城市申宜新能源有限公司、中南电力天门新能源有限公司2家发电企业。
北极星储能网获悉,1月15日,中国石油在运最大整装光伏项目,塔里木油田上库高新区低碳转型130万千瓦光伏项目成功并网发电。据了解,该项目2024年8月21日主体工程全面启动建设,主要由光伏场区、2座220千伏升压站、13万千瓦/26万千瓦时超大型储能电站等组成,总占地面积达3.5万亩。
北极星储能网获悉,据天眼查APP显示,1月6日,时代售电(山东)有限公司成立,据显示,时代售电(山东)有限公司,成立于2025年,位于山东省济宁市,是一家以从事电力、热力生产和供应业为主的企业。注册资本2000万人民币。据了解,时代售电(山东)有限公司为时代绿色能源有限公司的全资子公司,而时代
北极星储能网获悉,1月6日,河南省三门峡市渑池县华能风光电储一体化项目举行签约仪式。据了解,华能风光电储一体化项目总投资108亿元,共分两期:一期总投资57亿元,包括渑池县工业企业类源网荷储,投资约10亿元;用户侧工商业储能,投资约16亿元,还包括渑池县城乡能源革命、集中式风电开发4个子项目
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