一种蓄电池储能系统容量优化配置方法
大型风电场用储能装置容量的优化配置
大型风电场用储能装置容量的优化配置一、本文概述随着全球能源结构的转型和清洁能源的大力发展，风电作为一种可再生、无污染、储量丰富的能源形式，正受到世界各国的广泛关注和重视。
大型风电场的建设和运营对于减少温室气体排放、改善能源结构、促进经济社会可持续发展具有重要意义。
然而，风电的间歇性和随机性给电力系统的稳定运行带来了挑战。
为了解决这个问题，储能装置在风电场中的应用逐渐成为一种有效的解决方案。
储能装置可以在风电大发时吸收多余的电能，在风电出力不足时释放电能，从而平滑风电出力波动，提高电力系统的稳定性。
本文旨在研究大型风电场中储能装置容量的优化配置问题。
我们将对储能装置在风电场中的应用现状进行综述，分析储能装置的种类、特性和优缺点。
我们将探讨储能装置容量的优化配置方法，包括容量规划、运行策略、经济性分析等方面。
在此基础上，我们将建立一个数学模型，用于评估不同配置方案下的储能装置性能和经济性。
我们将通过案例分析，验证所提优化配置方法的有效性和实用性，为大型风电场储能装置的配置和运营提供理论支持和实践指导。
本文的研究不仅有助于推动储能技术在风电领域的应用和发展，也有助于提高电力系统的稳定性和经济性，促进清洁能源的可持续利用和发展。
二、风电场储能技术概述随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，已在全球范围内得到了广泛的应用。
然而，风电的间歇性和随机性给电力系统的稳定运行带来了挑战。
为了解决这个问题，风电场储能技术应运而生，成为提高风电并网性能、保障电力系统稳定的重要手段。
风电场储能技术主要包括电池储能、超级电容储能、飞轮储能等多种类型。
其中，电池储能技术因其能量密度高、技术成熟、维护方便等优点，在风电场储能领域占据了主导地位。
电池储能系统通过在风电大发时充电，风电出力小时放电，实现对风电出力的平滑和稳定，有效提高了风电的并网性能和利用率。
超级电容储能和飞轮储能等新型储能技术也在风电场储能领域得到了应用。
适应新能源消纳的储能系统优化配置方法研究
适应新能源消纳的储能系统优化配置方法研究随着新能源的快速发展与推广，如风能、太阳能等清洁能源的消纳问题日益突出。
然而，由于新能源具有不稳定性和间歇性等特点，其消纳过程中会出现波动性较大的情况，给电力系统的运行和稳定带来了一定的挑战。
为了解决这一问题，研究人员提出了一种适应新能源消纳的储能系统优化配置方法。
首先，该方法考虑了储能系统的容量和功率两个方面的优化配置。
在容量方面，通过对电力系统的负荷需求进行分析和预测，结合新能源的出力特点，确定了储能系统的容量大小。
在功率方面，通过建立新能源出力与负荷需求之间的匹配模型，确定了储能系统的功率输出。
通过这种方式，可以使储能系统在不同的负荷需求和新能源出力情况下，灵活调整容量和功率，以实现最优的能量调配和消纳效果。
其次，该方法考虑了储能系统的充放电效率和寿命等关键指标的优化。
在充放电效率方面，通过对储能系统的充放电过程进行建模和分析，确定了最优的充放电策略，以提高储能系统的充放电效率。
在寿命方面，通过对储能系统的循环使用过程进行建模和分析，确定了最优的使用策略，以延长储能系统的寿命。
通过这些优化措施，可以提高储能系统的能量转换效率和使用寿命，降低储能系统的运维成本，提高其经济性和可靠性。
最后，该方法考虑了储能系统与电力系统的协调运行问题。
通过建立储能系统与电力系统之间的协调运行模型，确定了最优的协调运行策略，以确保储能系统和电力系统之间的能量平衡和稳定性。
通过这种方式，可以使储能系统与电力系统之间实现有效的能量调配和信息交互，提高整个电力系统的运行效率和稳定性。
综上所述，“适应新能源消纳的储能系统优化配置方法研究”通过考虑储能系统的容量和功率优化，充放电效率和寿命优化以及储能系统与电力系统的协调运行问题，为解决新能源消纳问题提供了一种有效的技术手段。
这种方法可以帮助电力系统实现新能源的高效消纳，促进清洁能源的可持续发展，并为构建低碳、环保的能源体系提供了重要的支撑。
功率型储能和能量型储能的优化配置方案
功率型储能和能量型储能的优化配置方案随着能源消费的增长和能源需求的变化，储能技术在能源领域的应用越来越广泛。
功率型储能和能量型储能是常见的两种储能方式。
功率型储能是指储能系统能够在短时间内向电网输出大量功率，能够应对电网瞬时负荷的变化。
而能量型储能是指储能系统能够在长时间内存储大量能量，并可以在需要时慢慢释放。
在实际应用中，功率型储能和能量型储能的优化配置方案有着重要的意义。
首先，需要根据不同的应用场景选择适合的储能技术。
比如在电网调峰储能方面，需要选择功率型储能；而在可再生能源储能方面，需要选择能量型储能。
其次，需要考虑储能系统的容量和效率。
储能系统的容量需要根据实际需求进行规划，同时需要保证储能效率高，减少能量损失。
另外，针对不同的储能技术，还需要优化配置不同的控制策略。
比如，在功率型储能中，需要优化控制策略以提高储能系统的响应速度和功率输出能力；而在能量型储能中，需要优化控制策略以提高储能系统的能量存储效率。
综上所述，功率型储能和能量型储能的优化配置方案需要综合考虑不同的因素，包括储能技术选择、储能系统容量和效率、控制策略等因素，以实现最佳的储能效果。
- 1 -。
考虑运行寿命内经济性最优的梯次电池储能系统容量配置方法
环寿命的数学函数关系为
Nctf (DOD) = 6380 ⋅ DOD−0.3614 − 1680
(1)
式 中 ： DOD 为 磷 酸 铁 锂 电 池 的 放 电 深 度 ；
Nctf (DOD) 为磷酸铁锂电池在放电深度为 DOD 时
所对应的最大循环次数；式中具体数值为数据拟合
得到的结果。
工程中通过实验测得具体类型电池的最大循环
次数与定值 DOD 之间的关系。但在实际情况下，
蓄电池 DOD 会随系统运行实时变化。本文通过等
效循环寿命法，把电池实际运行中不同 DOD 下对
应的最大循环次数统一折算成为全充放状态
( DOD =1)下的等效循环次数，并求和得到电池在运
行周期(即一天)内的等效循环次数 N ′ 为
∑n
N′ =
Nctf (1)
表 1 某型号磷酸铁锂电池放电深度和循环寿命数据
Table 1 DOD and maximum number of cycles of
lithium iron phosphate battery
放电深度
循环寿命/次
放电深度
循环寿命/次
0.4
7 200
0.8
5 200
0.6
Байду номын сангаас
6 000
1
47 00
使用幂函数形式进行拟合，得到放电深度与循
基金项目：国家重点研发计划项目资助“梯次利用动力电池 规模化工程应用关键技术”(2018YFB0905305)
电池通过筛选、重组后可用于电网储能等对电池性 能要求较低的领域，可以降低大量电池进入回收期 的压力，同时减小电池储能系统的成本[1-4]。在现阶 段，退役动力电池用于储能系统尚有投资成本高、 循环寿命有限、不具备规模经济性等问题，因此梯 次电池储能系统的容量配置成为规划建设与应用的 重要环节。近年来，相关学者对此开展了一系列的 研究。文献[5]针对储能系统参与微网运行的问题，
共享储能优化配置方法
共享储能优化配置方法
共享储能优化配置方法主要包括以下步骤：
1. 建立配电网潮流模型及线性化：对大工业用户所在配电网潮流进行建模，建立配电网潮流方程，写出节点电压和支路电流的表达式，并对节点电压幅值、支路电流模值进行约束。
然后采用线性化近似处理，选取一个合适的运行点，对潮流方程以矩阵形式作一阶泰勒展开，再进一步推导出节点电压、支路电流和节点注入有功功率、无功功率的灵敏度函数关系式，完成二者的线性化表示。
2. 建立基于广义纳什议价理论的共享储能配置模型：先对大工业用户投资运行共享储能的收益和成本情况建模，包括日电量节费收益、月需量节费收益、共享储能年运行维护成本、一次性初始投资成本，考虑各用户在共享储能装置全寿命周期内所得总净收益（总收益与分摊的共享储能总成本之差）。
3. 考虑新能源消纳的共享储能电站容量功率配置方法：针对储能电站投运成本最低与微能源网运行经济性最优的多目标，建立双层规划模型，其中外层模型求解电站配置问题，内层模型求解经济消纳率及微能源网优化运行问题，使用Karush-Kuhn-Tucker (KKT)法对模型转化求解。
以上信息仅供参考，如需了解更多信息，建议查阅相关文献或咨询专业人士。
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６８ 电力与能源 第３８卷第１期 ２０１７年２月
一种蓄电池储能系统容量优化配置方法 王 波 （国网安徽省电力公司检修公司，安徽合肥２３００６１）
摘要：蓄电池储能单元是独立可再生能源发电系统中必不可少的环节，通过其充放电控制能够满足发电功 率与复合之间的实时匹配。蓄电池储能系统成本比较高，在进行容量配置时通常需要综合考虑系统的指标要 求与成本关系，从而尽可能在满足工作要求的情况下降低储能单元的成本。提出了一种蓄电池储能系统经济 性模型，通过给定工作指标的要求利用遗传算法进行储能系统容量优化配置。 关键词：蓄电池；可再生能源发电系统；容量优化；遗传算法 作者简介：王波（１９８８一），男，工程师，主要研究方向为电网运行与控制，新能源发电技术，储能系统的优化建 模与控制。 中图分类号：ＴＭ９１２ 文献标志码：Ａ 文章编号：２０９５—１２５６（２０１７）０１—００６８—０４
Ｏｐｔｉｍａｌ Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉ０ｎ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ａ Ｂａｔｔｅｒｙ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｓｙｓｔｅｍ Ｃａｐａｃｉｔｙ ＷＡＮＧ Ｂｏ （Ｓｔａｔｅ Ｇｒｉｄ Ａｎｈｕｉ Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ Ｃｏｍｐａｎｙ，Ｈｅｆｅｉ ２３００６１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｔｔｅｒｙ ｅｎｅｒｇｙ ｓｔｏｒａｇｅ ｕｎｉｔ ｉｓ ａｎ ｅｓｓｅｎｔｉａｌ ｐａｒｔ ｏｆ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｒｅｎｅｗａｂｌｅ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ．Ｉｔ ｃａｎ ｍｅｅｔ ｔｈｅ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ｍａｔｃｈ ｂｅｔｗｅｅｎ ｐｏｗｅｒ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｌｏａｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｉｔｓ ｃｈａｒｇｅ ａｎｄ ｄｉｓｃｈａｒｇｅ ｃｏｎｔｒｏ１．Ｔｈｅ ｂａｔｔｅｒｙ ｅｎｅｒｇｙ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｓｔ ｉｓ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｈｉｇｈ，ｓｏ ｗｅ ｓｈｏｕｌｄ ｕｓｕａｌｌｙ ｃｏｎｓｉｄｅｒ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｃｏｓｔ，ａｎｄ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｃｏｓｔ ｏｆ ｅｎｅｒｇｙ ｓｔｏｒａｇｅ ｕｎｉｔ ａｓ ｆａｒ ａｓ ｐｏｓｓｉｂｌｅ． Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａｎ ｅｃｏｎｏｍｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｅｎｅｒｇｙ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｅ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｎｅｒｇｙ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｙｓｔｅｍ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｇｉｖｅｎ ｗｏｒｋ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｓｔｏｒａｇｅ ｂａｔｔｅｒｙ；ｒｅｎｅｗａｂｌｅ ｅｎｅｒｇｙ ｐｏｗｅｒ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ；ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏ— ｒｉｔｈｍ（ＧＡ）
含风力、太阳能光伏的可再生能源发电系 统，通常有两种运行模式：孤岛运行和并网运 行。对于独立系统而言，主要是满足发电功率 与负荷之间的匹配，最大限度的维持功率平衡。 可再生能源系统发电功率是随天气条件变化 的，存在很大的随机性和波动性，因此储能单元 是必不可少的部分。通过储能单元的充放电控 制，能够最大限度满足独立系统的发电功率与 负荷功率之间的平衡。由于储能装置的成本较 高，如何对其容量、功率进行合理配置，不仅会 影响到储能的工作要求，同时也会关系到整个 系统的经济性。为此，本文进行蓄电池储能系 统优化配置研究，主要是通过对蓄电池储能单 元和系统经济性的数学建模，考虑独立可再生 能源发电系统储能单元工作指标要求，探讨储 能容量一功率二者的最优组合口 ］。 １ 蓄电池储能系统经济性模型 对于蓄电池储能系统而言，其总成本包括初 始投资成本、配套设施成本、运行维护成本以及更 换成本［６。］。 １．１电池初始投资成本 初始投资成本主要与容量配置和最大充放电 功率配置有关。假设容量配置为Ｅ ，最大充放 电功率为Ｐ髓。则初始投资成本Ｃ 可表示为： ＣＩＮＩ—Ｋ ×ＥＥｓＳ＋Ｋ。×ＰＥｓＳ （１） 式中Ｋ ——容量成本系数，￥／ＭＷｈ； Ｋ。——功率成本系数，￥／ＭＷ。 １．２电池配套设施成本 配套设施成本Ｃ 主要是储能工作所需的双 向变流器的投资成本，通常与蓄电池的最大充放 电功率有关，因此可以表示为： 王 波：一种蓄电池储能系统容量优化配置方法 ６９ ＣＡＦ—Ｋ ｆ×ＥＥｓｓ （２） 式中Ｋ ｆ——配套设施成本系数，￥／ＭＷ。 １．３ 电池运行维护成本 储能系统的年运行维护成本Ｃ。Ｍ也与最大充 放电功率有关，可表示为： ＣｏＭ—ＫｏＭ×ＰＥｓｓ （３） 式中 Ｋ。 ——年运行维护成本系数，￥／ＭＷ。 １．４电池更换成本 由于储能系统的使用寿命有限，在一定的工 程使用周期内，通常要进行储能及其相关配套装 置的更换，因此需要考虑相应的更换成本费用，并 且储能系统更换成本Ｃ ＥＰ与工程使用年限内的 更换次数Ｎ 有关，即有： ＣＲＥＰ（Ｋ ×ＥＥＳＳ＋Ｋ。×ＰＥｓｓ）×ＮＲＥＰ （４） 假设储能系统的使用寿命为Ｌ Ｓｓ，工程使用 年限为ＬＰＲ【）Ｊ，Ｎ 可按下式计算： Ｔ ＮＲＥＰ—ＩＮＴｆ＠ＰＲＯＪ １ （５） ＼ＬＥＳＳ／ 式中 ＩＮＴ（）——取整函数。 因此，整个储能系统工程使用年限中的总成 本ＣｓｕＭ为 ＣｓｕＭ—ＣＩＮＩ＋ＣＡＦ＋Ｃ０Ｍ＋ＣＰＲｏＩ＋ＣＲＥＰ （６） ２优化模型与求解 ２．１ 独立系统储能优化配置模型 独立可再生能源发电系统主要依靠内部电源 满足负荷需求。由于风力和光伏发电功率存在很 大的不确定性和波动性，通常需要在发电出口配 置一定容量的储能装置来协调二者的平衡，最大 限度地增强它们的匹配性，从而满足系统供电可 靠性的要求。当储能容量配置过小时，往往难以 达到系统的目标要求，而配置过大又会造成容量 的冗余影响系统经济性。对于储能系统来说，通 常其最大可充放电功率可达额定容量的数倍，但 是在实际运行中可能用不到其实际的最大可充放 电功率，如果以储能系统自身最大可充放电功率 来配置逆变器，容量会很大，势必会增加成本投 入。在进行储能系统的优化配置时，需要根据实 际储能系统的充放电要求进行合理规划，寻找最 优的容量一功率组合，在满足系统要求的情况下最 大化地降低储能成本［８ 。 （１）目标函数 ｍｉｎ：厂（ＥＥｓｓ，ＰＥｓｓ） 一ＣＩＮ＋ＣＡＦ＋ＣｏＭ＋ＣＲＥＰ 一（１＋ＮＲＥＰ）Ｋ ＥＥｓｓ＋（Ｋｐ＋ＫＡＦ＋ＫｏＭＬＰＲ（）Ｊ ＋ＮＲＥＰＫ。）ＰＥｓｓ （７） （２）约束条件 假设ｔ时刻可再生能源系统输出功率为Ｐ （ ），负荷功率为Ｐ （ ），储能充放电功率为Ｐ麟 （ ），大于０表示放电，反之充电。 ①电力不足率约束。当Ｐ１。 （￡）＞ＰＲＥ（￡），储 能系统放电，如果此时由于储能自身能量下限或 者放电功率的限制导致放电后仍不能达到负荷要 求即Ｐ ｓＳ（ ）十Ｐ （ｆ）＜Ｐｌ。 ｄ（ ）时，会造成电力的 不足，为了保证独立系统的供电可靠性，必须尽可 能的降低电力不足率。 电力不足率Ｌ。ＥＰ ∑ Ｎｌ（ ｄ（ ）一Ｐｒｓｓ（ ）一ＰＲＥ（ ）） ——— 一
（８） 电力不足约束 Ｌ（）ＥＰ≤Ｌｏ ＥＰ．… （９） 式中 Ｌ。 …——根据系统供电可靠性要求给 定的最大电力不足率限定值。 ②电力盈余率约束。当Ｐ。。 （￡）＜ＰＲＥ（ｆ），储 能系统充电，如果此时由于储能系统自身能量上 限或者充电功率的限制导致充电后仍不能与负荷 匹配，即Ｐ （ ）＋Ｐ （ ）＞Ｐ （ｔ）时，会造成电 力的盈余，这样资源不能得到充分利用，因此需要 尽可能的降低电力盈余率以防止能量的过度浪 费。 电力盈余率ｓ ，
。 ∑ Ｎ１（ＰＥｓｓ（ｔ）＋ＰＲＥ（￡）一Ｐ （ ）） 耶一——— 一
（１０） 电力盈余率约束 Ｓ Ｐ≤Ｓｆ）ＥＰ， （１１） 式中 Ｓ …——给定的最大电力盈余率限定 值。 因此，对于独立可再生能源发电系统而言，优 化的过程就是，在满足电力盈余率和电力不足率 约束条件下，寻找最优的Ｅ 一ＰＥｓｓ组合，使得储 能系统的总成本最低［１ｏ－１２］。 ２．２优化模型的求解 对于本文中的优化问题，共有两个变量Ｅ ７０ 王 波：一种蓄电池储能系统容量优化配置方法 和Ｐ ，可以利用遗传算法进行求解，首先需要进 行适应度函数的选取。 （１）适应度函数的选取。可以将目标函数和 约束条件进行结合，转化成如下适应度函数： Ｆｒｒｒ一－，‘（ＥＥ ，ＰＥｓｓ）＋口・Ａ （Ｌ（）ＥＰ— Ｌ（删，．ｍ ）十Ｉ８Ａ ＢＳ（Ｓ（胛一Ｓ Ｉ】． ） （１４） 式中Ａ （）——绝对值函数； －，’Ｈ ——独立系统适应度函数，为了能够 使得最优解满足独立系统电力不足率和电 力盈余率的要求，这里ａ， ，ｙ的取值较大。 （２）求解过程。确定优化目标以及适应度函 数。对于独立系统输入给定时间段内的可再生能 源功率数据、负荷数据，通过遗传算法进行最优 （Ｅ ．Ｐ ）的计算。独立系统储能优化配置的整 个算法流程如图ｌ所示。
ｌ羽１ 储能系统答量配置优化算法流程图 ３ 算例分析 假设某独立可再生能源发电系统发电功率和 负荷功率如图２所示，给定电力不足率限定值 Ｌ”ＥＰ… 一０．００７，电力盈余率限定值Ｓ【ＪＥＰ… 一０． ００８。根据独立系统储能优化模型求解，优化结果 如表１所示。负荷外功率变化值如图２所示。电
力不足率Ｌ 唰 与储能系统容量 功率之间的关 系如图３所示。电力盈余率Ｓ 胛与储能系统容 量一功率之间的关系如图４所示。
≥ 褂 雷
图２独立町再生能源发电系统功率输Ｉ｛Ｊ和负荷功率 ｌ＾』ｌＬ ． ｊｆＩ舢 Ｉｌ ｋ． Ｉ’ １
图２负荷外功率变化值
图３电力不足率Ｌ¨ＥＰ与储能系统容量一功率之间的关系 ０．１４ ０．１２ ０．１０ ０．０８ ０．０６ ０．０４ Ｏ．０２ ０
图４ 电力盈余率Ｓ ｝】与储能系统容量功率之间的关系 衷】 独立可再生能源发皂系统储能优化结果
在没有配置储能装置时，独立可再生能源发 电系统的Ｌ 吲 一０．１３４ ５７４，Ｓ㈨Ｐ一０．１３Ｏ ３８。由
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