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式中:PB,t为基站t时刻的能耗;PS,t为基站t时刻的静态能耗;ε为基站的能耗效率系数;PD,t为基站t时刻的动态能耗。由于设备硬件的限制,PD,t的取值为
式中:γ为反映通信数据量的系数;PD,max为基站的最大动态能耗。
2 基站光储系统数学模型
2.1 目标函数
本文选取系统调度周期为一天,以在调度周期内基站光储系统的综合成本最小为目标,目标函数为
式中:F为光储系统的综合成本;CPV为光伏发电的投资和运行维护费用在回收年限内平均日费用;CES为储能的投资和运行维护费用在回收年限内平均日费用;Cgrid为与电网交换功率的费用。
式中:rPV为光伏的回收系数;cPV为光伏的单位容量造价;PPV为光伏的安装容量;μPV为光伏输出单位功率的维护费用;PPV,t为光伏在t时刻的输出功率;r为贴现率;nPV为光伏的回收年限。
式中:rES为储能的回收系数;cES为储能单位容量的安装投资费用;SES为储能容量;CES,year为储能设备单位容量年运行维护费用;α为储能平均每天充放电循环次数;τ为储能平均每天的衰减率;nES为储能的回收年限。
式中:ct为t时刻从电网的购售电价;Pgrid,t为t时刻与电网间交换功率,当Pgrid,t≥0时,表示从电网购电,当Pgrid,t<0时,表示向电网售电。
2.2 约束条件
(1)功率平衡约束为
式中:PES,t为t时刻储能的充放电功率,PES,t≥0为储能放电,PES,t<0为储能充电。
(2)储能状态约束。储能的过充过放都会对自身造成损害,加快容量衰减,因此需要限制储能的放电深度[19]。
储能系统充放电受储能电池荷电状态影响[20]。储能充电时,t+1时刻储能的荷电状态为
储能放电时,t+1时刻储能的荷电状态为
式中:SOC,t+1、SOC,t分别为t+1和t时刻储能的荷电状态;ηch为储能充电效率;Δt为时段;ηdis为储能放电效率;SOC,max、SOC,min分别为储能荷电状态的上、下限;Pch为储能工作在充电状态时的功率限值,符号为负;Pdis为储能工作在放电状态时的功率限值,符号为正。
储能每个时刻的荷电状态继承了前一时刻的荷电状态,而为了避免前一日的剩余电量对后一日的程序规划造成影响,规定在每天结束时的储能荷电状态等于第二天初始时的荷电状态,即
式中:SOC,0、SOC,24分别为每天始末时刻储能的荷电状态。
(3)储能接入容量约束为
式中:SES,max、SES,min分别为储能可接入的最大、最小容量。
(4)光伏发电接入容量约束为
式中:PPV,max、PPV,min分别为光伏发电可接入的最大、最小容量。
3 模型求解
粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法是基于种群搜索的自适应进化计算技术。作为一种重要的优化工具,PSO算法已经成功地应用于函数优化、神经网络训练等领域[21]。
PSO算法不能保证以概率1搜索到全局最优解,收敛速度一般[22]。为了解决上述问题,文献[23]从量子力学的角度考察粒子个体与群体的进化模式,提出了收敛速度更快且具有全局收敛性的量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization, QPSO)算法。与PSO算法相比,QPSO算法中的粒子只带有位置信息,算法的控制参数相对更少,具有全局寻优能力强和计算耗时短的优点[24-25]。
当粒子在搜索空间中移动时,存在着一个以局部吸引点为中心的δ势能吸引着粒子,这正是粒子能够保持聚集性的原因[26]。由于在δ势能的吸引下,粒子可以在整个可行域的范围内按照不确定的搜索轨迹进行搜索,使得QPSO算法具有全局收敛性。
在第k次迭代时,粒子i在第d维的势阱为
式中:pbestid为粒子i的个体最优位置;gbestd为群体的全局最优位置;φ(k)为服从(0, 1)上均匀分布的随机数。
粒子的位置更新方程为
式中:β(k)和u(k)均为服从(0, 1)上均匀分布的随机数,β(k)前的符号取决于u(k)的大小,当u(k)>0.5时,β(k)前的符号为负,反之则为正;md(k)为第k代第d维的平均最优位置,即所有粒子自身最优位置的中心,其具体计算式为
式中:N为粒子群体大小。
对于本文的优化问题,采用QPSO算法进行求解,粒子群体大小N为5889,维数d为25,目标函数为适应度函数。在满足约束条件的情况下,求得5G基站光储系统的综合成本费用最小值,并可以确定光伏和储能的最佳接入容量。求解流程如图1所示。
4 算例分析
4.1 数据资料
选取天津市某5G基站为例,已知该基站站址具备建设光伏发电和储能的条件。该基站的静态能耗为2.3 kW,基站的能耗效率系数为2.8571[27],基站的最大动态能耗为550 W。通信数据量系数的选取与流量高低有关,在02:00—07:00时段为[0.5, 0.75]间的随机数,在00:00—02:00、08:00—24:00时段为[0.75, 1]间的随机数。为保证算例分析不受通信数据量系数的影响,数值大小在每个场景中保持不变。这里做以下假定:光伏的最大允许安装容量为15 kW,光伏发电的建设成本为3735元/kW,单个光伏组件最大发电功率为400 W,回收年限为15年,单位输出功率的维护费用为0.21元/kW。储能的最大允许安装容量为15 kW·h,单位容量安装投资费用为1000元/(kW·h),单位容量年运行维护费用为100元/(kW·h),平均每天的衰减率取0.04%,回收年限为8年,荷电状态的上下限分别为0.95、0.3,系统贴现率取8%。为了分析不同电价对结果的影响,设计了具有相同背景和参数设置的3个场景,区别如下。
(1)场景1:基站光储系统一天各个时段向电网的购售电价如表1所示。
表1 场景1的分时电价
(2)场景2:将基站光储系统向电网购电电价的峰谷价差调整为3∶1,具体数值如表2所示。
表2 场景2的分时电价
(3)场景3:将基站光储系统向电网购电电价的峰谷价差调整为4∶1,具体数值如表3所示。
表3 场景3的分时电价
4.2 结果分析
3个场景初始情况(未考虑光伏发电和储能建设时)的基站运行成本与程序运行结果中基站综合成本的对比如表4所示。由表4可以看出,随着电价峰谷差的扩大,未考虑光伏和储能建设时基站的运行成本略有提高,考虑配置光伏和储能后基站的综合成本下降。这说明合理增大分时电价的峰谷价差可以提高5G基站光储系统的经济性。
表4 成本对比
场景1的程序运行结果中光伏容量为6.8 kW,储能容量为0;场景2的程序运行结果中光伏容量为6.8 kW,储能容量为0;场景3的程序运行结果中光伏容量为10.4 kW,储能容量为0。与场景1、场景2相比,场景3的光伏容量较大,说明配置光伏的容量受分时电价的峰谷价差影响。在一定程度上,峰谷价差越大,可建设光伏的容量越大。3个场景中,储能容量均为0,说明在3个场景的分时电价条件下,储能的投资和运行维护成本较高,引入储能将无法收回成本。
为了探究系统经济效益与储能成本的关系,假设储能单位容量安装投资费用逐渐下降,其余数据均保持不变,分析3种场景下光伏、储能容量和系统综合成本随储能成本变化,结果分别如图2、图3、图4所示。
图2 场景1光伏、储能容量和综合成本与储能成本的关系
图3 场景2光伏、储能容量和综合成本与储能成本的关系
图4 场景3光伏、储能容量和综合成本与储能成本的关系
由图2、图3、图4可以看出,储能成本降低,可配置的储能容量随之增加,5G基站光储系统的综合成本减少。在场景1分时电价的条件下,储能成本下降到571元/(kW·h)时,储能开始投入建设;在场景2分时电价的条件下,储能成本下降到608元/(kW·h)时,储能开始投入建设;在场景3分时电价的条件下,储能成本下降到704元/(kW·h)时,储能开始投入建设。说明在分时电价固定的情况下只有储能成本下降到超过一定阈值时配置储能才具备经济性。当电价峰谷差增大,储能在单位容量成本较高时可以投入建设。这说明随着分时电价峰谷价差的增大,对储能成本阈值的要求会相应降低,储能所能带来的经济效益增加,5G基站光储系统对于储能的接纳能力提高。
随着储能成本降低,储能开始建设,储能容量增大,但光伏容量会减小。其主要原因是在储能容量为0时,为了减小系统的综合成本,尽可能地使光伏可以满足电价高峰时段基站能耗的供给。当系统开始配置储能后,由于储能可以将正午多余的光伏发电量转移到傍晚电价高峰时段,光伏容量可以适当减小。当光伏容量为5.6 kW时,储能成本继续降低,光伏容量将不再变化,即光伏容量小于5.6 kW时,配置光伏不具备经济性。
以场景1中储能单位容量成本为450元/(kW·h)时为例,一天时间内系统每小时功率变化情况如图5所示。
图5 每小时功率情况曲线
由图5可以看出,00:00—05:00和23:00—24:00时段光伏发电出力为0,电网购电量等于基站能耗;05:00—07:00时段光伏设备开始发电,光伏出力小于基站能耗,系统从电网购电,电网购电量等于基站能耗减去光伏出力;07:00—09:00时段光伏出力小于基站能耗,系统仍从电网购电,此时处于电价高峰时段,储能放电来减少一定的购电成本,电网购电量等于基站能耗减去光伏出力和储能放电量之和;09:00—16:00时段光伏出力大于基站能耗,储能充电,光伏在满足基站能耗和储能充电量后的多余出力向电网售电;16:00—19:00时段电价处于高峰时段,光伏出力小于基站能耗,储能放电为基站提供部分电量,电网购电量等于基站能耗减去光伏出力与储能放电量之和;19:00—20:00时段光伏发电出力为0,电价仍处于高峰时段,储能放电,但放电量小于基站能耗,系统需从电网购电;20:00—23:00时段光伏发电出力为0,分时电价处于平时段,储能不工作,电网购电量等于基站能耗。
储能利用白天光伏出力有剩余时进行充电,在其余高峰电价时段放电,减少系统的购电费用。这是由于在场景1的分时电价条件下,5G基站光储系统上网电价低于从电网购电的电价,为使系统费用最小,光伏的盈余功率优先选择给储能充电,并且为实现储能经济效益最大化,储能优先在电价高峰时段放电。
5 结论
本文为解决现阶段5G基站耗电量大、通信运营商成本高的问题,提出了5G基站光储系统的容量优化配置方法,考虑不同分时电价和储能成本对5G基站光储系统经济效益以及光伏、储能配置容量的影响,取得以下结论。
(1)考虑为5G基站配有合理容量的光伏发电和储能,可以降低基站的综合成本,有效缓解现阶段购电费用高的问题。提高分时电价的峰谷价差和降低储能成本,都会增加光储系统所能带来的经济效益。
(2)储能的配置容量受分时电价和储能成本的影响。在固定分时电价的情况下,当储能成本下降至一定阈值时,配置储能才具备经济性。随着峰谷电价差增大,对开始建设储能的阈值要求也会降低。
(3)光伏发电的配置容量受分时电价和储能容量的影响。在一定程度上峰谷价差越大,光伏发电容量越大;储能容量增大,光伏容量逐渐减小,当光伏容量小于某阈值时,配置光伏不具有经济性,因此光伏容量减小至某阈值后将不再减小。
现阶段储能的投资建设成本较高,引入储能可能无法收回成本。因此在后续的研究中可以在保留满足基站应急电能的前提下对5G基站自身配置的冗余储能进行调度,并继续探讨相应的方法。
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