含分布式电源的配电网中混合储能优化配置

（上海交通大学电子信息与电气工程学院 大数据工程技术研究中心，上海 200240）

0 引言

储能技术可以为电力系统提供快速响应容量，有助于实现系统在各种工况下的功率和能量平衡，配置合适的储能装置对于保障电网安全运行具有重要意义[1-3]，既可以应用于配电网中，有效促进配电网中的分布式能源消纳，实现改善电网净负荷特性等优化目标[4-5]；又可以辅助实现微电网内的实时功率平衡[5-6]，提高综合能源系统的经济性等[7-8]。

文献[9]针对含分布式电源的配电网中净负荷不确定性强的问题，充分利用储能可灵活地在充放电状态之间转换的能力，按照设定的负荷峰谷值，通过控制储能装置的充放电状态，实现削峰填谷。对于负荷波动较大的场景，采用这种充放电策略对单一类型储能技术性能要求过高，且经济性较差。文献[10]针对分布式电源渗透率较高的配电网中电能质量问题，通过储能系统的运行策略优化，提高系统运行的经济性，并改善有源配电网运行中的三相不平衡程度。

由于单一储能技术难以满足电力系统的多种需求，基于储能技术特点，将其分为功率型储能和能量型储能两类，并依据具体的应用场景，采用多种储能技术组合，以进行性能互补。发展混合储能已成为储能技术应用的重要方向之一。

文献[11]考虑电网的潮流约束，同时综合计及电网的发电、运维和减排等环境成本，以系统总成本最小化为目标，对混合储能进行优化配置，优化模型未将削峰填谷指标与系统成本进行综合优化，可能会影响削峰填谷的效果。文献[12]对含风光的微电网进行了混合储能优化配置，研究在储能类型确定的情景下开展，即混合储能由氢储能和蓄电池构成。类似地，文献[13]研究了超级电容器和蓄电池的混合储能配置问题，未涉及储能类型的优化确定。

本文以含分布式电源的配电网为应用对象，研究多种类型（5 种可选储能技术之间的多种组合）的混合储能装置的配置及运行策略，为配电网的安全经济运行及分布式电源的高效消纳提供支撑。

1 储能装置的出力特性与成本计算

1.1 储能装置出力模型

采用SOC（荷电状态）刻画储能装置出力特性，在充电和放电状态下的储能装置出力可用式（1）、式（2）表示[3]：

式中：SOC（t），SOC（t-1）分别为t 时刻、t-1 时刻储能装置的荷电状态；Δt 为采样间隔；PC（t）和PD（t）分别为储能装置在t 时刻的实时充电功率及放电功率；En为储能装置的额定容量；ηc，ηd分别为储能装置的充电效率与放电效率。

1.2 储能装置的出力约束

储能装置运行时需要满足荷电状态及充放电功率等技术约束：

式中：SOCmin和SOCmax分别为储能装置允许的SOC上、下限；PC，min，PD，min分别为储能装置最小充、放电功率；PC，max和PD，max分别为储能装置允许的最大充、放电功率。

式中：Pcm，Pdm分别为储能装置的额定充电功率及放电功率；E（t-Δt）为t-Δt 时刻储能装置的剩余容量；EB，min为储能装置允许的最低存储容量。

1.3 混合储能成本模型

目前存在着多种电力储能形式，各种不同类型的储能在功率密度、能量密度、响应速度、循坏寿命、制造成本以及容量规模方面存在较大差异。本文基于铅酸电池、钠硫电池、超级电容、压缩空气（中小型）以及飞轮储能等5 种常用储能构建混合储能系统，计及投资成本、运维成本及报废成本构建混合储能的年成本计算模型。

混合储能的年成本（美元/年）为：

式中：CP为混合储能装置单位充放电功率对应的投资费用；CE为混合储能装置单位容量对应的投资费用；P 和E 分别为储能装置的额定功率及额定容量；CM为单位模块运维成本；CR为报废成本；dr为贴现率；Y 为寿命周期。

2 含分布式电源的配电网中混合储能优化配置

参考文献[13-14]的研究成果，本文考虑将能量型储能作为一级储能，功率型储能作为二级储能构建混合储能装置，对功率差额进行实时补偿。篇幅所限，本文不具体讨论上述5 种储能的功能定位，混合储能的控制策略详见文献[14-15]。

2.1 含分布式电源的配电网中混合储能应用目标

配电网中，由于新能源（风电、光伏）的随机性和不稳定性，容易导致接入点等效负荷平稳性下降，因此储能装置应用于配电网时，优化目标可设定为削峰填谷和负荷平滑。

2.1.1 配电网削峰填谷

为了衡量混合储能在风光互补系统中的削峰填谷的效果，可以从负荷峰谷差最小化、负荷方差最小化及负荷率最大化3 个角度分析[16-19]，本文以峰谷差最小为例。

通过混合储能的优化配置与运行实现负荷峰谷差的优化，即：

式中：Pf（1），Pf（2），…，Pf（M）为对应各采样时刻的储能调节后的系统输出总有功功率；M 为时段总数，采样间隔Δt＝30 min 时，M=48；Pload（t），PPVW（t），PStr（t）分别为t 时刻的系统负荷、风光和储能的有功功率，储能有功功率定义充电为正、放电为负。

2.1.2 等效负荷平滑

t 时刻的等效负荷Pout（t）定义为：

等效负荷平滑的主要目的是平滑相邻时间节点内的负荷变化。优化配置混合储能以实现“平滑负荷”为目标，可以表示为：

2.2 含分布式电源的配电网中混合储能优化配置模型

含分布式电源的配电网中混合储能优化配置，其目标是在满足约束条件限制下，优化选取一级储能装置和二级储能装置的容量（本文算例假定给定了待选的储能模块参数，优化确定所需储能模块的组数），以实现削峰填谷或等效负荷平滑等目标[20-23]，同时还需考虑混合储能装置的成本问题，即需要考虑2 个不同性质的评价目标函数。例如，在配电网削峰填谷应用目标下，对于储能配置既要考虑到加装储能后要实现负荷峰谷差最小化，同时也要考虑到成本的最小化。

2.2.1 目标函数

选取离差排序法将多个子目标函数并合统一为单一函数，再使用粒子群优化算法完成求解。以负荷方差最小化为例，综合优化目标函数如下：

2.2.2 约束条件

含分布式电源的配电网中进行储能优化配置时，主要考虑配电网的功率平衡约束及混合储能装置的技术约束，即充放电的功率约束与放电深度的约束。

（1）系统功率平衡约束。混合储能的加入应该保证系统在任一采样时刻的功率达到供需平衡，即满足：

式中：Ppri（t）和Psec（t）分别为t 时刻混合储能装置中能量型、功率型储能的实时功率输出，定义充电为正、放电为负。

（2）混合储能装置的技术约束。如1.2 小节所述，混合储能装置的运行需满足充放电功率约束及充放电深度等约束，见式（3）—式（5）。

考虑到优化模型中目标函数为非线性函数且决策变量数共2 个（混合储能元件组数），决策变量较少，不易出现局部最优情况，该模型可以2种储能的配置容量为编码，采用PSO（粒子群优化算法）进行求解。

（3）混合储能优化配置模型求解流程及能量管理策略。采用PSO 算法求解混合储能优化配置问题流程如图1 所示。混合储能的控制策略如图2 所示。其中，Pleft为系统功率功率差额，即：

式中：Ppri，max和Psec，max分别为一级和二级储能的最大充放电功率输出；ηc为系统能量转换效率。

3 算例分析

3.1 算例说明

取一天24 h 为调度时长，采样间隔为30 min（24 h 采样点数为48 点），该配电网中风电、光伏的装机容量分别为10 MW 和5 MW，配电网的供电端口容量约束为15 MW，总负荷需求为50 MW。

配电网的负荷曲线及风光发电曲线见图3。

3.2 混合储能优化配置结果

以负荷方差最小化为削峰填谷目标，优化得到混合储能优化配置结果，如表1 所示。

图1 含分布式电源的配电网中混合储能优化配置模型求解流程

图2 混合储能充/放电管理策略

表1 配电网中削峰填谷场景下混合储能优化配置结果

图3 配电网负荷及风光发电曲线

3.3 混合储能优化配置结果

表1 表明，在只考虑削峰填谷指标的情况下，50 MW 飞轮及16.3 MW 铅酸电池构成的混合储能系统削峰填谷的效果最佳，其主要原因是待选的单一储能中铅酸电池能量密度和功率密度较高。综合来看，如果以成本作为考量混合储能优化配置的主要目标，压缩空气和飞轮构成的混合储能为最佳组合。如果以削峰填谷效果为混合储能优化配置的考核目标，则铅酸电池和飞轮为最优组合方案。

图4 表示含分布式电源的配电网在经过混合储能系统进行削峰填谷的电能补偿后的不平衡功率输出，其越接近0，说明补偿效果越好。由图4可知，在不考虑成本时，87 929 组铅酸电池和500 组飞轮的补偿效果最好。但是在综合考虑成本时，287 组钠硫的补偿效果最好。

图4 经储能系统补偿后不平衡功率输出效果

4 结论

本文针对配电网的削峰填谷场景中混合储能的优化配置问题开展研究，主要结论如下：

削峰填谷的不平衡功率的基本功率（低频分量）绝对值较大，高频分量较小。因此，削峰填谷指标对一级储能（能量型储能）的要求较高，而二级储能（功率型储能）的加入可以对一定量的高频分量进行补偿，但是对指标影响较小。

利用多类型储能进行优化组合能够有效改善电网净负荷特性，在本文所讨论的典型储能组合方案中，钠硫电池及飞轮构成的混合储能系统综合效果最佳，考虑成本因素时，所有的二级储能容量均为0。

算例结果表明，本文提出的以削峰填谷及混合储能装置成本综合最优为目标的优化配置模型及求解算法，能够在考虑储能成本支出的情况下取得较好的补偿效果。