参与辅助服务的用户侧储能优化配置及经济分析-第3页-北极星储能网

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3 算例分析

3.1 参数说明

本文选取了广西南宁市某冷链物流产业用户的2019年度用电负荷作为算例，通过储能配置优化模型对用户侧储能最优容量优化配置，同时确定参与辅助服务的变量值。最后，通过改变政策敏感度，对不同辅助服务的经济效益对比分析，为后续储能投资提供指导性意见。

广西冷链物流农产品产业享受电价优惠，其分时电价政策[26]如表4所示。储能系统的基本信息参数如表5所示。

表4 广西冷链物流产业的电价政策

Table 4 The electricity price policy of Guangxi cold chain logistics industry

表5 磷酸铁锂电池储能的基本信息参数

Table 5 The basic information parameters of energy storage

3.2 优化配置结果

本文利用历史数据计算用户参与辅助服务所需的储能配置，储能系统的日循环次数限制在2次。需求响应的补助电价为12元/kW，速度系数为1；应急供电补助电价为22元/kW。需求响应和应急供电年响应次数均为10次。储能配置最优容量和辅助服务的参数优化结果如表6所示。

表6 储能优化配置结果

Table 6 The optimal configuration results of energy storage

由表6可知，该用户在现有的电价水平下，安装储能参加辅助服务可获取收益。但由于用户享受的补助优惠电价较小，用户收益增幅不大。配置的储能系统最大功率与需求响应和应急供电上报的响应量各不相同，说明用户在使用储能时不仅仅参与了一种辅助服务，而是通过合理的决策分析对储能容量进行最优分配，从而获得用户侧储能最大收益。

需求响应典型日和应急供电典型日的用户负荷功率曲线分别如图1和图2所示。由图1可知，储能在00:00—01:00时段削减了原负荷曲线的峰值；在03:00—06:00和23:00—00:00时段内储能充电。特别地，在设置的13:00—15:00需求响应时段内，储能进行放电，减少了用户从电网中汲取能量。其中，用户最大负荷量减少201.6 kW，这与需求响应参数配置结果相吻合。在需求响应典型日中储能参与了峰谷套利、需量管理和需求侧响应3种辅助服务。由图2可知，用户参与了峰谷套利、需量管理和应急供电3种辅助服务。在设置的15:00—16:00应急供电时段内，储能设备供能，负荷曲线降低了所上报的功率值118.125 kW。

图1 需求响应典型日的用户负荷曲线

Fig.1 User load curve on typical day of demand response

图2 应急供电典型日的用户负荷曲线

Fig.2 User load curve on typical day of emergency power supply

3.3 经济性分析

对该用户2019年上缴电费整理分析，该用户在每年7月和8月为用电高峰期，如表7所示。为更好地反应储能用户参与辅助服务的经济效益，选取8月份实际用电数据与模型配置结果进行经济性分析。

表7 某大工业用户2019年度用户电费统计

Table 7 The electricity bill statistics of a large industrial user in 2019

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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