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式中:f1f1为日前调度优化模型的目标函数,代表系统运行成本;fG,tfG,t、ferss,tferss,t、fDG,tfDG,t、fload,tfload,t分别代表常规机组、储能电站(包含抽水蓄能和电化学储能)、分布式能源机组和用户负荷的成本函数;NSNS为场景个数;psps为第s个场景发生的概率系数;NG为常规机组数量;PGi,t,sPGi,t,s为第i个常规机组在s场景下t时刻的发电量;aiai、bibi、cici分别为第i台常规机组的发电成本系数;SiSi为第i台常规机组的启停成本系数;uGi,tuGi,t为第i台常规机组在t时刻的启停状态,1为启动,0为停止;NerssNerss为储能电站个数;NbtNbt为电化学储能个数;Perss,i,t,sPerss,i,t,s为储能电站i在t时刻s场景下的出力量;C(Perss,i,t,s)C(Perss,i,t,s)为储能电站成本函数;W(Perss,i,t,s)W(Perss,i,t,s)为储能电站的维护成本函数;πbtπbt代表电化学储能的单位时间折旧成本系数;ubti,t,subti,t,s代表电化学储能站i在t时刻的启停状态;NDG代表分布式新能源的机组数量;PDGi,t,sPDGi,t,s代表第i个分布式机组在t时刻s场景下的出力;C(PDGi,t,s)C(PDGi,t,s)代表分布式机组在t时刻s场景下的成本函数;uDGi,t,suDGi,t,s为分布式机组的启停状态;kc,DGkc,DG代表弃风(弃光)惩罚成本系数;PpreDG,t,sPDG,t,spre代表分布式能源在场景s下t时刻的预测出力;kIDRAkIDRA、kIDRB,skIDRB,s分别为A类和B类IDR的成本系数;Δ|PIDRA,t|Δ|PIDRA,t|为A类IDR在t时刻调用量;Δ|PIDRB,t,s|Δ|PIDRB,t,s|为B类IDR在t时刻s场景调用量;kc,loadkc,load为负荷失电惩罚系数;Ploss,t,sPloss,t,s为负荷在t时刻s场景的失电量。
4.1.2 约束条件
1)功率平衡约束条件。
式中:DfixedDfixed为负荷中不随电价改变的部分;ΔPPDR,tΔPPDR,t为PDR负荷在t时刻的变化量;ΔPIDRA,tΔPIDRA,t为A类IDR负荷在t时刻的变化量;ΔPIDRB,t,sΔPIDRB,t,s为B类IDR负荷在t时刻场景s下的变化量。
2)常规机组运行约束条件。
①机组出力约束条件。
PminGi≤PGi,t,s≤PmaxGiPGimin≤PGi,t,s≤PGimax(4)
式中PminGiPGimin和PmaxGiPGimax分别为第i个常规机组出力上、
下限。
②机组爬坡约束条件。
{PGi,t,s−PGi,t−1,s≤ui,tRiPGi,t−1,s−PGi,t,s≤ui,t−1Ri{PGi,t,s−PGi,t−1,s≤ui,tRiPGi,t−1,s−PGi,t,s≤ui,t−1Ri(5)
式中RiRi为第i个常规机组的爬坡率。
3)分布式新能源出力约束条件。
0≤PDG,i,t,s≤PpreDG,i,t,s0≤PDG,i,t,s≤PDG,i,t,spre(6)
新能源发电的出力应当小于预测值。
4)储能电站运行约束。
①抽水蓄能储能电站约束条件。
抽水蓄能电站的约束条件主要是水库的可容纳水量约束、受到抽防水速率影响的爬坡率约束。
⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪Pminwater,t,s≤Pwater,t,s≤Pmaxwater,t,sVminPump≤Vwater≤VmaxPump|Pwater,t,s−Pwater,t−1,s|≤ΔPR′′{Pwater,t,smin≤Pwater,t,s≤Pwater,t,smaxVPumpmin≤Vwater≤VPumpmax|Pwater,t,s−Pwater,t−1,s|≤ΔPR″(7)
式中:Pminwater,t,sPwater,t,smin和Pmaxwater,t,sPwater,t,smax分别代表抽水电站的上下网电量的上、下限;VminPumpVPumpmin和VmaxPumpVPumpmax代表抽水蓄能电站的储水量上、下限;ΔPR′′ΔPR″代表抽水蓄能电站的爬坡率。
②电化学储能电站约束条件。
电化学储能主要受逆变器额定功率和储能电站的额定充放电功率约束。
{Pchaelec,t,s≤Pelec,t,s≤Pdiselec,t,sSSOCmin≤SSOCt,s≤SSOCmax{Pelec,t,scha≤Pelec,t,s≤Pelec,t,sdisSSOCmin≤SSOCt,s≤SSOCmax(8)
式中:Pchaelec,t,sPelec,t,scha和Pdiselec,t,sPelec,t,sdis分别是逆变器的额定充电功率和额定放电功率;SSOC为储能电站荷电状态;上下限;SSOCmaxSSOCmax、SSOCminSSOCmin为储能电站荷电状态上下限。
5)传输线的输电功率约束。
−Pmaxij≤Bij(θi,t,s−θj,t,s)≤Pmaxij−Pijmax≤Bij(θi,t,s−θj,t,s)≤Pijmax(9)
式中:PmaxijPijmax为节点ij之间传输线的最大输送功率;BijBij为节点ij之间的电纳;θi,t,sθi,t,s为i节点s场景t时刻的相角。
6)各场景调节约束调节。
{|PGi,t,s−PGi,t,bs|≤ψi|Perss,t,s−Perss,t,bs|≤ψerss{|PGi,t,s−PGi,t,bs|≤ψi|Perss,t,s−Perss,t,bs|≤ψerss(10)
式中:PGi,t,bsPGi,t,bs和Perss,t,bsPerss,t,bs分别为常规机组和储能电站的基准场景出力值;ψiψi和ψerssψerss分别为常规机组和储能电站的灵活调节能力。
7)各类DR资源的约束条件。
PminPDR≤PPDR,t≤PmaxPDRPPDRmin≤PPDR,t≤PPDRmax(11)
{0≤P+IDRA,t≤P+,maxIDRA0≤P−IDRA,t≤P−,maxIDRA{0≤PIDRA,t+≤PIDRA+,max0≤PIDRA,t−≤PIDRA−,max(12)
{0≤P+IDRB,t≤P+,maxIDRB0≤P−IDRB,t≤P−,maxIDRB{0≤PIDRB,t+≤PIDRB+,max0≤PIDRB,t−≤PIDRB−,max(13)
式中:PminPDRPPDRmin和PmaxPDRPPDRmax分别为PDR负荷的调用量下限和上限;P+IDRA,tPIDRA,t+和P+IDRB,tPIDRB,t+分别为A、B类IDR增加负荷量;P−IDRA,tPIDRA,t−和P−IDRB,tPIDRB,t−为A、B类IDR减少负荷量。
4.1.3 优化结果
通过优化算法对日前调度模型进行求解,将:1)常规机组启停状态;2)抽水蓄能机组充放电量;3)PDR调用量,A类IDR调用量。作为确定条件代入之后的日内和实时协调调度模型中。
4.2 日内滚动调度优化模型
日内滚动优化调度通常是将当前状态下实测的系统数据反馈到日内滚动优化模型中,结合未来4 h内时间尺度为15 min的风光负荷的预测数据来求解最优控制序列,
4.2.1 目标函数
日内滚动优化的目标函数同样为系统运行成本最小,相较于日前调度模型,滚动模型中改变的只有IDR类负荷的调用量成本,由于A类已经确定,负荷总成本为B类和C类IDR之和。fG,tfG,t、ferss,tferss,t、fDG,tfDG,t同上。
minf2=∑t=124fG,t+ferss,t+fDG,t+fload,tminf2=∑t=124fG,t+ferss,t+fDG,t+fload,t(14)
fload,t=∑s=1NSps[kIDRB,sΔ|PIDRB,t|+kIDRC,sΔ|PIDRC,t,s|+kc,loadPloss,t,s]fload,t=∑s=1NSps[kIDRB,sΔ|PIDRB,t|+kIDRC,sΔ|PIDRC,t,s|+kc,loadPloss,t,s]
(15)
式中:kIDRC,skIDRC,s为C类IDR的成本系数;Δ|PIDRC,t,s|Δ|PIDRC,t,s|为C类IDR在t时刻s场景的调用量。
4.2.2 约束条件
由于日内滚动模型同样采用了多场景随机规划方法来抑制不确定性带来的不利因素,因此其约束条件与日前调度模型中基本一致。多一条C类IDR的约束条件。在此不重复赘述。
4.2.3 优化结果
日内调度在日前调度已经确定常规机组启停状态、抽水蓄能机组充放电量、PDR调用量,A类IDR调用量的基础上(将其设置为已知代入计算),最终将确定:
1)分布式新能源机组启停计划。
2)电化学储能电站充放电量。
3)B类IDR负荷调用量。
4.3 实时调度模型
由于实时调度的时间尺度为5 min,对调度决策量的鲁棒性要求更高,适用于日前调度和日内滚动模型的多场景随即规划方法变得不再适用。本文采用数学模型中的机会约束方法,通过设置一定的约束条件,使得约束条件成立的概率不得小于某一置信水平。
4.3.1 目标函数
对于实时协调调度模型因为采用机会约束方法,设置备用容量的约束条件,使得约束条件小于置信水平,从而确定系统所需的旋转备用。
式中:fR,tfR,t为系统旋转备用成本;kR,GkR,G、kR,DGkR,DG、kR,ersskR,erss分别为常规机组、分布式机组和抽水蓄能储能的旋转备用成本系数;R+Gi,tRGi,t+、R−Gi,tRGi,t−分别为常规机组的正、反旋转备用;R+wateri,tRwateri,t+、R−wateri,tRwateri,t−分别为抽水蓄能储能电站的正、反旋转备用。
4.3.2 约束条件
日内调度确定了常规机组启停状态、PDR和A类IDR、抽水蓄能储能站的调度量,日内滚动确定了分布式机组启停状态、B类IDR和电化学储能站的调度量。因此在此只剩下了功率平衡约束条件、C类和D类的IDR约束条件和备用容量约束条件。而系统约束条件和IDR约束条件与前面基本相同,本节不再赘述。主要阐述备用容量约束条件。
式中:Pr{}Pr{}为置信度表达式;αα,ββ分别是满足正旋转备用容量和负旋转备用容量的置信度,取值为0.95。
4.3.3 优化结果
对实时调度模型进行优化计算,可以确定以下优化结果:
1)所有机组启停状态和出力。
2)旋转备用容量。
3)C类IDR和D类IDR调用量。
5 算例分析
5.1 算例介绍
为能够实际解决新能源消纳受限严重的情况,本文调研了华东区域某新能源消纳受限严重的区域电网,以此作为算例对本文所提调度策略进行验证。该区域电网包含6个常规火电机组,分别位于节点1、2、5、8、11、13处,火电机组参数见附录A表A1。在节点2处接入一个400 MW的风电场和一个50 MW/200 MW•h的电化学储能电站,在节点8接入一个100 MW/400 MW•h的抽水蓄能电站。拓扑图见附录A图A2。假设PDR变化范围为总负荷的10%,A类、B类、C类IDR的调用量不超过总负荷的5%,D类IDR的调用量不超过总负荷的3%。为简化计算过程,IDR的补偿成本系数均采用固定值,数值见附录A表A2。模型在MATLAB平台中的YALMIP工具包调用CPLEX软件进行求解。
负荷和风电的预测均根据实测数据加上白噪声生成(预测误差服从正态分布),其中实测曲线的时间尺度从1 h的基础上拓展到15 min,即每小时内的4个数据相同,都是每个小时点的数据,共96个数据点。负荷的日前、日内、实时的预测误差分别为3%、1%、0.5%。风电的日前、日内、实时的预测误差分别为5%、3%、1%。负荷和风电实测和预测曲线见附录A图A2。
5.2 调度结果分析
图1为风电的正调峰和反调峰2种场景下的调度计划,每一条曲线为前一条曲线加对应机组(或DR资源)出力的总和。图2为2种场景下DR资源调用计划。图3为2种场景下抽水蓄能储能电站和电化学储能电站的调度计划。
分别对2种场景调度计划进行分析,可以获得以下结论:
1)当风电正调峰时,风电出力曲线趋势与负荷曲线基本吻合,风电高发时段为日中(10:00—14:00)与午后(16:00—19:00),此段时间因为系统非需求响应型负荷量高,IDR类资源调用量比反调峰场景同时段少。
2)当风电反调峰时,风电出力曲线趋势与负荷曲线不吻合,风电高发时段为凌晨(2:00—6:00)
图1 系统调用计划Fig. 1 System scheduling plan
图2 DR资源调用计划Fig. 2 DR resource scheduling plan
和傍晚(16:00—21:00),此时段系统非需求响应型负荷低,通过IDR资源正调用和储能电站充电来提高该时段的风电消纳水平。
图3 储能电站调用计划Fig. 3 Energy storage power station scheduling plan
3)从图2各部分调用计划可以看出,主要还是由常规机组承担功率调整,完成调峰调频任务,IDR类因为调用量限制较小,只能对变化较为剧烈的功率调整量做出响应。
4)从图3各类DR资源调用情况基本可以看出,在白天时IDR资源主要用于削峰以及平抑风电波动,在晚上时,IDR资源主要用于填谷。
5)从图2看出风电正调峰时,储能调用量比风电反调峰场景下更小。面对风电突变与负荷突变时段,抽水蓄能无法做到快速响应调节,电化学储能可以完成快速响应调节。2种储能电站的存在能够更好地提供削峰填谷能力。结合图3,风电的弃风情况基本被消除。
5.3 调度模式策略对比分析
为能够体现2种储能电站接入对提高风电消纳率,减少弃风现象,降低系统成本的作用。本文同样在风电的正、反调峰2种场景下,设置对比案例进行讨论。
调度方案1。没有储能电站参与,同时不考虑多时间尺度调度,所有调度计划均为日前调度计划。
调度方案2。抽水蓄能储能电站参与,同时不考虑多时间尺度调度,所有调度计划均为日前调度计划。
调度方案3。本文调度策略。即2种储能电站同时参与的多时间尺度调度。
表1为3种不同调度方案下的结果对比情况。
1)无储能电站参与的调度方案1,特别是在风电反调峰场景下,在风电高发时段(2:00—6:00,16:00—21:00)少量的需求响应负荷调用无法满足对
表1 不同调度方案对比Tab. 1 Comparison of different scheduling schemes
风电的大规模消纳,导致严重的弃风现象,弃风率达到23.34%。
2)单一抽水蓄能水电站参与的调度方案2中,由于抽水蓄能电站不具备快速调节特性,在风电反调峰场景下无法做到及时反应,因此反调峰场景与正调峰场景下,该调度策略模式下2种场景的弃风率基本相同。
3)2种储能电站参与调度的方案3,电化学储能电站的快速调节特性与抽水蓄能电站的大容量高功率运行形成互补,加上需求响应资源的小幅调节,能够实现在正反调峰场景下,弃风率的大幅减小,以及系统运行成本的小幅减小。
综上所述,对比单一抽水蓄能储能电站对“源网荷储”系统新能源消纳能力的改善研究,本文所提的考虑2种储能电站特性的多时间尺度调度策略能够更好地消除新能源预测的不确定性带来的不利影响,更好地提升新能源消纳能力。
为了更好地验证本文所提方法在不同电网环境下,对区域电网的新能源消纳能力、系统运行成本的优化。在前文案例的电网结构基础上,改变常规机组的安放位置、容量配置,改变储能电站的容量配置以及出力特性,以此作为新的算例对本文方法进行适用广泛性的验证。拓扑图如附录A图A5所示,常规火电机组分别位于节点1、2、22、27、23、13,火电机组参数见附录A表A3。节点2接入400 MW风电场并处于反调峰场景,同节点2处接入10 MW/40 MW•h电化学储能电站,节点8接入40 MW/100 MW•h抽水蓄能电站。DR资源配置与风电负荷预测结果同上,不再赘述。
针对弃风率更高的风电反调峰场景进行调度方案对比,方案设置同上,结果见表2。
表2 不同调度方案对比Tab. 2 Comparison of different scheduling schemes
对比新案例的区域电网,在改变电网拓扑结构以后,由调度方案1结果可见,改变电源分布位置后的无储能电站参与的区域电网的风电消纳能力基本相同,而系统运行成本由于机组出力分配不同有了一定程度的变化。根据调度方案2、3的结果,储能电站容量配置的减小,使得储能电站无法对高发时期风电进行消纳,导致电网弃风率和成本较之前有所提高。但新算例验证了本文方法在不同电网环境下,均能提高区域电网的新能源消纳能力,降低区域电网的运行成本。
6 结论
本文提出了综合考虑抽水蓄能和电化学储能电站时间特性和DR资源的多时间尺度特性的“源-储-荷”调度计划。对2种储能电站的出力特性进行分析,并结合DR资源的多时间尺度特性进行互动,实现了日前调度计划的制定,并通过日内滚动与实时修正对新能源预测与负荷预测的不确定性进行一定程度的抑制。算例的结果表明:
1)2种储能电站参与调度计划的制定能够提高风电消纳,降低风电惩罚成本从而降低系统运行成本。
2)电化学储能电站有快速调节能力,能够有效地对抽水蓄能储能电站的调节能力进行互补,为高发时期的风电与火电提供更好的存储空间。实现在不同时间的调峰效果。
3)多时间尺度能够更好地利用电化学储能电站和DR资源的快速调节能力。使得系统对预测数据的精确性有了更好的提升。
4)本文所提调度方法能够广泛适用在新能源出力受限的区域电网,提升风电消纳能力。
将本文方法与文献[15-16]所提的仅计及需求响应的调度策略的研究结论进行对比,本文对储能电站进行了基于时间特性的研究,结合了抽水蓄能的大功率储能效果以及电化学储能的快速调节特性,更有效地缓解了由于风电出力与负荷需求呈逆向分布导致的大量弃风现象,更有效提高了风电消纳能力。对“源网荷储”系统的新能源消纳有更好的参考作用。
本文方案对于电化学储能电站的组成仅考虑锂电池这一种情况,不同的电池类型和储能技术会有不一样的出力特性[11]。未来的电力系统会接入形式各异的大规模储能系统,对各类储能技术的建模方法各不相同,接下来的研究中可以对各种储能技术以及各类电化学储能技术展开进一步的研究。
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2025年3月27日,第三届中国储能大会召开。国网能源研究院总经理(院长)、党委副书记魏玢出席大会并发表题为《新型储能赋能电力系统:调节、平衡与创新》的主旨演讲,深入探讨新型储能技术在电力系统中的关键作用及其发展趋势,为推动我国能源转型和新型电力系统建设提供了重要思路。魏玢指出,我国新
北极星储能网获悉,拓邦新能源孟加拉1MW/2.15MWh储能项目成功并网。位于孟加拉达卡市的某知名服装工业园,长期受限于电网设施落后、频繁停电等问题,企业被迫依赖柴油发电,导致运营成本高昂,生产受限。为有效缓解这一困境,拓邦团队高效部署1MW/2.15MWh集装箱储能系统,按计划每年可新增1.5GWh绿色电
北极星储能网获悉,4月2日,国家电投华东区域公司吉电和县功桥50MW风电项目工程储能系统设备采购项目中标候选人公示,项目招标人为吉林电力股份有限公司,项目位于安徽省马鞍山市和县,项目采购13MW/30MWh储能设备,第一中标候选人为阳光电源股份有限公司,投标报价1715.46万元,折合单价0.572元/Wh。
北极星储能网获悉,4月2日晚间,金盘科技发布公告,2024年度公司实现营业总收入69.01亿元,同比上年增长3.50%,其中储能营收5.23亿元;2024年度归属于上市公司股东的净利润为5.74亿元,同比上年增长13.82%;2024年度公司实现基本每股收益为1.29元,同比上年增长9.32%;2024年度公司加权平均净资产收益
近期,储能安全与质量问题再度成为行业焦点。随着行业快速发展,低价竞标、假冒伪劣(性能虚标)、虚假宣传、服务乱象等问题接连出现,甚至引发安全事故。这其中行业既存在“无知”的问题——对电池及电化学储能的安全研究不够,防范方法缺失;又存在“知而不行”的问题,有的存侥幸心理,有的是从成本
据外媒报道,英国约有2.5GW电池储能系统在T-1和T-4容量市场(CM)的拍卖中中标,同时这些储能项目融资总额达约10亿英镑,其中包括Zenobē、Constantine和Quinbrook等公司融资。在T-1和T-4的容量市场拍卖中,总计2.5GW电池储能系统中标。英国国家能源系统运营商(NESO)公布了未来一年(T-1)和未来四年
北极星储能网获悉,4月1日晚间,海博思创发布公告,公司于近日完成了工商变更登记和备案手续,并取得了由北京市海淀区市场监督管理局换发的《营业执照》,变更后的相关工商登记信息如下:名称:北京海博思创科技股份有限公司统一社会信用代码:9111010858587583XQ类型:股份有限公司(港澳台投资、上市
3月29日,南网科技发布2024年度报告。公司实现营业收入30.14亿元,较上年同期增长18.77%;归属于上市公司股东的净利润为3.65亿元,较上年同期增长29.79%;归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为3.45亿元,较上年同期增长30.6%,公司主营业务持续健康稳定发展。南网科技表示,报告期内公司经
随着新能源装机量的井喷式增长,储能电站正从配角走向能源革命的核心舞台。据CESA储能应用分会产业数据库不完全统计,2024年新型储能新增装机达42.46GW/109.58GWh,功率规模同比增长99.17%,容量规模同比增长129.56%。但与之相伴的,是后市场运维压力呈指数级攀升。当储能系统复杂度超过传统火电的3倍
日前,独立电力运营商ClearwayEnergy公司表示,该公司已经完成融资,开始在美国犹他州建设其320MW/1280MWh的Honeycomb电池储能组合。该组合由四个电池储能系统组成,分别与ClearwayEnergy公司运营的太阳能发电场配套。每个电池储能系统的装机容量为80MW,储能容量320MWh,将采用特斯Megapacks电池储能
在河西走廊的新能源核心区,一座占地60亩的巨型“电力银行”拔地而起——临泽天海100MW/400MWh共享储能电站。项目配备110千伏升压站及2公里输出线路,通过32个储能单元昼夜校准新能源与电网的共振频率,破解风光电波动性难题,成为甘肃省构建新型电力系统的标杆工程。与此同时,天合智慧云平台实时追踪
据外媒报道,日前,总部位于英国的开发商HarmonyEnergy公司波兰分公司表示,该公司已经向法国能源开发商EDFRenewablesPolska公司出售了计划在波兰部署的200MW/400MWh电池储能系统。HarmonyEnergy公司的波兰分公司没有透露该项目更多细节,只透露了其规模。该公司表示,此次出售是在仲量联行的协助下完
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