考虑微电网联络线利用率的混合储能容量优化

孟 明，吴亚帆，苏亚慧

(华北电力大学电力工程系，河北保定 071003)

0 引 言

风能、太阳能等分布式能源在环境日益恶化的当今世界中占据着越来越重要的地位。随着这些可再生能源渗透率的提高，其随机性、不确定性等负面影响也受到了越来越多的重视。储能设备对分布式发电的随机性、波动性都具有较好的调控能力，在平抑波动、削峰填谷、运行备用等方面发挥着重要作用[1-4]。因此，为微电网配置合理的储能系统显得尤为重要。

储能设备可分为能量型储能和功率型储能，采用功率型储能和能量型储能组成的混合储能系统，可以使其充分发挥各自的优势，从而提高储能系统的整体性能[5-6]。

目前，针对储能容量的优化已经有了很多研究成果，其中很大部分是针对风电场并网的储能容量优化研究[7-9]。针对微电网储能容量的优化还存在很多需要改进的问题。文献[10]针对并网风光发电系统提出了优化蓄电池工作状态的能量管理策略，建立了以提高系统经济性为目标的优化模型进行了储能的优化配置。文献[11]提出了一种基于机会约束规划的方法，对含储能电池和超级电容的混合储能系统进行了容量优化配置。

并网型微电网的接入给电网的规划运行带来了许多新问题，其中包括联络线的使用情况。因为并网型微电网自身具备发电能力，导致联络线处于低负载率的运行情况，因此，有专家对并网型微电网在规划和运行中采用“全备用”的方式提出了质疑。所以在考虑并网型微电网自身经济效益的同时，还需要关注配电网资产利用情况[12]。目前，考虑微电网联络线利用率的研究还很少。本文通过对联络线功率进行调整来提高联络线利用率，得到的联络线功率优化结果可以为大电网的调度部门提供参考，进而提高配电网资产利用情况。

本文采用离散小波变换对微电网中的净负荷功率进行分解，得到满足联络线功率波动要求的联络线功率以及蓄电池和超级电容分配到的功率，引入联络线功率平移调整量为优化变量，建立了既能提高联络线利用率又能满足经济性要求的储能容量优化模型。并采用遗传算法进行求解。

1 并网型微电网系统

并网型微电网系统由光伏发电系统，柴油发电机可控电源，混合储能系统以及本地负荷通过电力电子器件与直流母线相连，微电网通过联络线与外部大电网连接。光伏系统发出的功率为PDG，柴油发电机的功率输出为PM，本地负荷消耗的有功功率为PL，蓄电池和超级电容器的功率分别为PB和PC，联络线上的功率为Pg。当蓄电池和超级电容放电时功率为正，充电时功率为负，当大电网向微电网输送电能是Pg为正，微电网向大电网倒送电能时Pg为负。

微电网中由光伏发电、柴油机发电和负荷用电产生的不平衡功率为净负荷PJ，对于并网型微电网产生的净负荷功率由储能系统和大电网共同进行补偿。

(1)

2 功率分解

2.1 离散小波变换原理及实现

以一天为计算周期，选取典型日净负荷功率作为样本数据，进行采样分析，采样点为T。

PJ=PJ(t),t=1,2,…,T

(2)

离散小波变换可以将信号分解为低频信号和高频信号，其中低频信号还可以继续进行分解，分解层数越多，得到的低频分量波动越小，离散小波变换可表示为

(3)

式中:n为离散小波变换的分解层数,分解层数决定了联络线功率的波动情况；Dn为净负荷功率分解得到的第n层低频分量；Gi为净负荷功率分解得到的第i层高频分量。

Dn为得到的波动较小的低频分量分配给联络线功率Pline；nBC为蓄电池和超级电容的频率临界层，从第1层到第nBC层频率较高的分量分给超级电容器，第nBC+1层到第层n频率较低的分量分给蓄电池。对净负荷功率进行频谱分析选择合适的频率临界层。得到蓄电池和超级电容的分配功率为

(4)

2.2 联络线功率波动要求

联络线功率波动情况在一定程度上可以反映出微电网对大电网的影响，因此需要对联络线功率的波动情况进行分析，从而得到满足波动要求的联络线功率。表征联络线功率波动情况的主要有两个评价指标，分别为联络线功率变化率和联络线功率的波动率。联络线功率变化率定义为

(5)

式中:Dg为联络线功率变化率;Pline，max和Pline，min分别为Δt时间间隔内的最大值和最小值。

联络线功率的波动率以联络线功率的标准差来描述联络线功率的波动情况

(6)

联络线变化率适合作为短时功率波动的评价指标，联络线功率的波动率适合作为长时功率波动的评价指标[13]。综合考虑联络线波动要求，选取合适的分解层数，得到满足要求的联络线功率目标。

3 微电网联络线利用率

联络线承担着并网型微电网与大电网双向互动的任务，不仅向并网型微电网输送电能，同时将并网型微电网过剩的电能返送给大电网。微电网联络线利用率定义为在一定周期内，实际输送的电能(包括微电网向大电网倒送的电能)与联络线最大输送能力的比值。

(7)

式中:Uline是联络线利用率;Eg-in是大电网向微电网输送的电量;Eg-out是微电网向大电网倒送的电量;Eline是联络线额定功率下输送的电量。

(8)

式中:Pline是联络线功率值;Pline，0是联络线额定功率取联络线上输送功率的最大值。

由离散小波变换得到的联络线功率情况，可以对联络线功率通过向上或向下平移，以便在不改变联络线功率波动的前提下来提高联络线利用率，平移量记为ΔPline。当ΔPline<0时联络线功率整体向上平移|ΔPline|，当ΔPline>0时，联络线功率整体向下平移|ΔPline|。某联络线功率如图1所示，则随着功率平移调整量的变化，联络线利用率的变化如图2所示。每个微电网系统联络线利用率的变化都不相同，因此对不同的微电网都应进行联络线利用率变化的分析。

图1 联络线功率

图2 联络线利用率变化曲线

合理地选取ΔPline对联络线利用率有重要影响，因此，将ΔPline作为一个优化变量加入到储能容量优化配置的模型中，通过合理地取值实现联络线利用率的提升和系统整体经济性。可控电源柴油发电机的输出功率也要配合联络线功率进行相应的调整。

(9)

式中：Pline,a为调整后的联络线功率;PM0为调整后的柴油发电机功率。

4 建立优化配置模型

建立以联络线功率调整量、蓄电池和超级电容的额定功率、额定容量为优化变量的数学模型，优化目标为混合储能系统年运行成本、联络线利用率以及柴油发电机发电成本的变化量所组成的综合目标,使用遗传算法对优化模型进行求解。

4.1 优化目标

由于不同储能系统的寿命周期各不相同，因此，在计算储能系统的经济成本时，需要将储能系统的投资费用折算成等年值。

(10)

式中:C0为混合储能的总成本;CB、CC分别为蓄电池和超级电容的购置成本和运行维护成本之和;YB、YC为蓄电池和超级电容的使用寿命;SB、HB、SC、HC分别为蓄电池和超级电容的功率成本系数和容量成本系数;GB、GC为蓄电池和超级电容的运行维护成本系数。

蓄电池的使用寿命与工作方式密切相关，主要受蓄电池的放电深度、循环使用次数的影响。蓄电池的放电深度越大，循环寿命越短。蓄电池的放电深度DOD为蓄电池允许的放电量与其标称容量的百分比。根据蓄电池放电深度与储能循环使用寿命的对应关系，可以拟合出其函数关系为[14]

(11)

式中:Db为蓄电池的基准放电深度;NB(Di)为放电深度为Di时对应的蓄电池使用寿命。由此可得出放电深度为Di时的第i次循环对应放电深度为基准值时的循环次数。

(12)

蓄电池的实际运行年限可得

(13)

式中:Nj(Di)为第j天中第i次循环对应的等效循环次数;l为1 d内的充放电次数;p为 1 a内工作运行的天数。

联络线利用率根据第3节进行计算，由于调整联络线会影响柴油发电机的输出功率，因此在考虑联络线利用率的同时也要考虑柴油发电机的发电成本的变化。柴油发电机的成本计算如下[15]：

CM=kM(f0PMP+f1P)

(14)

式中:kM为单位燃料成本;PMP为柴油发电机的额定功率;P为其当前输出功率;f0、f1为燃料相关曲线的系数。

柴油发电机经过平移调整后，成本的变化量为

ΔCM=CM0-CM=kMf1ΔPline

(15)

式中:ΔCM为柴油发电机的成本变化量;CM0为调整后的柴油发电机发电成本;CM为调整前的柴油发电机发电成本。

综上，优化模型的总目标函数可表示如下，其中α为联络线利用率的经济性折算系数。

minF=min{C0+ΔCM-αUline}

(16)

4.2 约束条件

①柴油发电机输出功率的约束

柴油发电机的输出功率受柴油机本身的约束，最小为0，最大为其额定功率。

PMmin≤PM≤PMmax

(17)

②联络线功率调整量的上下限约束

联络线功率调整量的取值会影响到其功率以及柴油发电机的输出，因此联络线功率的调整量要在满足联络线功率和柴油发电机功率要求的基础上进行选取。

-ΔPline,min≤ΔPline≤ΔPline,max

(18)

③储能系统约束

储能系统约束包括储能任意时刻剩余电量和充放电功率的约束。为保证储能系统的正常运行，延长储能系统的寿命，储能系统任意时刻的剩余电量应满足一定约束条件。

(19)

储能系统任意时刻的充放电功率应该不超过其额定功率的值。

(20)

④负荷缺电率约束

负荷缺电率是衡量一个系统可靠性的重要指标，当储能系统放电时，放电功率不足造成负荷缺电，负荷缺电率为负荷缺电量与负荷实际所需电量之比。当蓄电池和超级电容器的荷电状态不能满足所需放电功率时，需要对蓄电池和超级电容器的放电功率进行调整。

(21)

式中:ηB、ηC分别为蓄电池和超级电容的充放电效率。

蓄电池和超级电容器造成的负荷缺电率分别LB、LC，满足一定的约束条件来保证系统的安全可靠运行。

(22)

⑤能量损失率约束

当储能系统充电时，储能系统充电功率不足时会造成发电能量的损失，当蓄电池和超级电容器的荷电状态不能满足所需的充电功率时，需要对储能系统的充电功率进行调整。

(23)

储能充电功率不足时造成发电能量的损失，蓄电池和超级电容器造成的能量损失率分别为QB、QC，应满足一定的约束条件以保证能源的利用率。

(24)

4.3 优化模型的求解流程

①根据离散小波变换对净负荷功率进行分解，得到联络线功率，得到蓄电池和超级电容分配到的功率，确定各储能的平抑目标，确定储能额定功率和储能额定容量的最大值、最小值。

Guarini和Porcile(2016)[12]的研究发现，众创空间的发展模式可以归纳为三种，即联合办公型、投资驱动型和技术平台型，其中技术平台型模式可以从产业链出发打通创新链。Capdevila(2018)[13]的研究发现，从众创空间的运营特征来看，可分为技术众创型、产品众创型、龙头企业资源整合型、联合项目型等多种模式。贾天明等(2017)[14]认为，众创空间运营的主流模式包括两类，一类是创业社区模式，将地产与其他创业元素相融合，通过收取租赁费用来实现赢利；另一类是全面服务模式，依托于产业资本与金融资本，注重内外部创业资源互动，提供全面的创业服务，主要通过服务收入来实现盈利。

②对蓄电池、超级电容的额定功率和额定容量以及联络线功率平移调整量进行初始化。

③计算总适应度函数值。

④进行选择、交叉、变异。

⑤重复步骤③和④直到达到收敛条件或设定好的迭代次数。

⑥多次计算后，综合选取最优变量值。

5 算例分析

以新疆塔城区的一个光伏发电的微电网为例进行验证分析。其中，光伏的容量和柴油发电机的容量分别为60kW和5kW。以光伏、柴油发电机的发电以及用电负荷为依据，采用本文中的优化模型进行计算，从而得到混合储能容量的优化配置。新疆地区由于其独特的地理位置，光照充足，因此光电资源丰富。采样时间为1min，冬季某典型日光伏发电数据和负荷数据及可控电源柴油机组的发电数据如图3所示，由式(1)可以得到净负荷功率曲线如图4所示。对净负荷进行离散小波变换，分解层数为7层，频率临界层为4，得到满足波动要求的联络线功率，以及蓄电池和超级电容的分解功率如图5所示。由得到的结果可以看出，经离散小波变换后得到的联络线功率波动较小，较储能平抑之前的波形平滑许多。混合储能系统中蓄电池和超级电容所分配的功率中，超级电容作为功率型储能负责频率较高，波动性较强的分量，而蓄电池作为能量型储能负责频率较低的波动分量。

表1 相关费用系数

图3 功率数据

图4 净负荷功率

图5 联络线、蓄电池和超级电容功率

图6 蓄电池和超级电容剩余电量

6 结 论

针对采用混合储能系统的并网型微电网，考虑其联络线利用率的同时对其进行混合储能容量的优化。通过离散小波变换对净负荷功率进行分解。对

表2 优化结果

联络线功率的平移调整量对联络线利用率的影响进行了分析。通过对联络线功率的平移调整可以在不改变联络线功率波动的情况下有效提高联络线利用率，从而提高配电网资产利用情况，提升微电网系统的整体经济性。引入联络线功率调整量为优化变量，建立优化模型并采用遗传算法进行求解。在优化混合储能容量的同时，得到对联络线功率和柴油发电机功率最优调整量，达到了经济成本与联络线利用率综合目标的最优。所得结果可为联络线功率的调度分配和柴油发电机的输出提供参考。

以实际算例进行分析，优化结果表明：

①通过对联络线功率的调整，提高了联络线的利用率，由调整前的43.08%提高到了49.99%，调整后比调整前相对提高了16%。

②降低了柴油发电机的发电成本。柴油发电机的发电成本降低了5 808元。微电网系统的整体经济效益有所提升。

[1] 孟明, 陈世超, 赵树军, 等. 新能源微电网研究综述[J].现代电力,2017,34(1):1-7.

[2] 丁明, 陈忠, 苏建徽, 等. 可再生能源发电中的电池储能系统综述[J]. 电力系统自动化,2013, 37(1): 19-25.

[3] Chen S X, Gooi H B, Wang M Q. Sizing of Energy Storage for Microgrids[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2012, 3(1):142-151.

[4] Tan C W, Green T C, Hernandez-Aramburo C A. A Stochastic Simulation of Battery Sizing for Demand Shifting and Uninterruptible Power Supply Facility[C].Power Electronics Specialists Conference, 2007.

[5] Marnay C, Lai J, Stadler M,et al. Added Value of Reliability to a Microgrid: Simulations of Three California Buildings[C]. Integration of Wide-Scale Renewable Resources Into the Power Delivery System, 2009 CIGRE/IEEE PES Joint Symposium, 2009.

[6] 张国驹, 唐西胜, 齐智平. 超级电容器与蓄电池混合储能系统在微网中的应用[J]. 电力系统自动化,2010, 34(12): 85-89.

[7] 张国驹, 唐西胜, 齐智平. 平抑间歇式电源功率波动的混合储能系统设计[J]. 电力系统自动化,2011, 35(20): 24-28.

[8] 梁亮, 李建林, 惠东. 大型风电场用储能装置容量的优化配置[J]. 高电压技术,2011(4): 930-936.

[9] 汪海蛟, 江全元. 应用于平抑风电功率波动的储能系统控制与配置综述[J]. 电力系统自动化,2014, 38(19): 126-135.

[10]杨珺, 张建成, 桂勋. 并网风光发电中混合储能系统容量优化配置[J]. 电网技术,2013(5): 1209-1216.

[11]谢石骁, 杨莉, 李丽娜. 基于机会约束规划的混合储能优化配置方法[J]. 电网技术,2012, 36(5): 79-84.[12]赵波.微电网优化配置关键技术及应用[M]. 北京科学出版社,2015:160-165.

[13]徐林, 阮新波, 张步涵, 等. 风光蓄互补发电系统容量的改进优化配置方法[J]. 中国电机工程学报,2012(25): 88-98.

[14]罗鹏, 杨天蒙, 娄素华, 等. 基于频谱分析的微网混合储能容量优化配置[J]. 电网技术,2016(2): 376-381.[15]丁明, 王波, 赵波, 等. 独立风光柴储微网系统容量优化配置[J]. 电网技术,2013(3): 575-581.