考虑运行调度策略的工商业用户侧光储联合系统协同规划

2022-10-26孙树敏邢家维田润泽

电工电能新技术 2022年10期

孙树敏，程艳，于芃，邢家维，田润泽，寇鹏

(1.国网山东省电力公司电力科学研究院，山东济南 250000；2.西安交通大学电气工程学院，陕西西安 710049)

1 引言

随着社会的进步和国民经济的发展，我国能源需求量逐年提高，现阶段能源结构的不合理造成了严重的能源紧缺与环境污染。为应对上述能源问题，我国提出了“2030年实现碳达峰，2060年实现碳中和”的战略目标，而构建以新能源为主体的新型电力系统是实现这一目标的关键环节[1]。光伏发电作为新能源的代表之一，其输出功率的随机性和间歇性对电力系统的安全稳定运行存在潜在的不利影响[2,3]，光伏和蓄电池储能系统(Battery Energy Storage System, BESS)结合组成的光储联合系统可以有效地改善上述问题[4-6]。此外，储能系统与光伏相结合后，系统运行的经济性要优于独立光伏系统的经济性，并且光伏上网电价越低，这种经济性上的优势愈发明显[7]。2021年后，我国对新备案的光伏项目不再进行补贴，实行光伏平价上网[8]。在此背景下，光储联合系统的经济性优势进一步凸显。因此，越来越多的工商业用户开始选择装设用户侧光储联合系统来提升用电的经济性。目前，国内外的学者们已经在“光伏容量确定，对储能容量进行规划”这一方面开展了较多研究[9-12]，而在光伏容量与储能容量协同规划方面的研究则相对较少，并且这方面的研究主要集中在配网侧。例如，文献[13]建立了代理交易模式下考虑光伏预测误差和代理费用以投资规划效益为优化目标的配电网分布式光储协同规划模型，该模型能够在不同储能运行策略下求解经济性最优的光伏与储能的容量配置。但是对用户侧的分布式光伏储能协同规划较少，文献[14]建立了一个多网络节点用户侧综合能源系统规划运行模型，并基于此模型建立了一套规划方法，虽然该规划方法可以对光伏和储能进行协同规划，但该模型还同时涉及了燃气锅炉、热泵、电制冷、热储、冷储等设备容量的规划，并且该规划方法主要运用在由多栋建筑所组成的区域中，相较于单纯的用户侧分布式光伏储能规划，该模型在求解用户侧光伏储能优化规划问题时针对性较弱，导致求解效率有所下降。

另一方面，现有的光储联合系统容量规划方法中，在考虑光伏发电功率时往往以分场景功率聚类中心作为规划的基本出发点[15]，这种模式虽然具有对光伏发电功率数据量要求低、求解效率高的优势，但也存在以下缺点：①无法确定对光伏发电功率聚类后的聚类中心所对应的日期，因此无法将其与用户负荷对应，在山东省等分时电价随季节变化的省份也无法将其与电价信息对应，给规划带来了困难；②仅凭聚类中心进行规划往往会忽略光伏出力的某些非常规情景，存在导致系统出现源荷不平衡的隐患。

针对上述问题，本文提出了一种基于混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming，MILP)的用户侧分布式光储联合系统协同规划方法。在数据方面，该方法以时间跨度为一年的光伏输出功率值为出发点，更加细致、全面地反映一年中不同时段光伏输出功率的波动情况；通过考虑不同用户用电负荷的差异性和光伏板最大安装面积的差异性，对多元电力用户特性进行了充分考虑；考虑了最新的电力市场交易政策相关数据，其中包括最新的分时电价数据和最新的光伏余电上网电价数据。随后，以年综合成本最低为目标函数，考虑功率平衡约束、储能系统电量以及其充放电约束、光伏功率约束建立了协同规划模型，对规划模型的求解可得到光伏、储能容量以及光储联合系统的最优运行调度策略。最终通过算例分析验证了本文提供方法的有效性。

2 光伏-储能系统介绍

图1所示为本文研究的光储联合系统结构，其中Ps·in为储能系统充电功率；Ps·out为储能系统放电功率；Pbuy为光伏储能系统从电网侧购电功率；Psell为光伏余电上网功率；Ppv为光伏发电输出功率；Pload为用户用电负荷。

图1 光伏-储能系统示意图

用户侧分布式光伏储能系统由电网侧、用户侧、储能侧、光伏发电侧这4部分组成。本文所考虑的用户侧分布式光储联合系统基于以下运行调度策略：

(1)光伏发电侧：当光伏发电功率小于用户侧负荷需求时，光伏发电功率全部供用户负荷使用；当光伏发电功率大于用户侧用电负荷时，首先供用户负荷使用，剩余部分基于光伏余电上网电价和分时电价信息选择为储能充电或向电网售电。

(2)储能侧：除某些情况下光伏余电为储能系统充电外，在电价谷时，系统从电网侧购电为储能系统充电；在电价峰时，储能系统放电供用户负荷使用。

(3)用户侧：当储能系统放电功率以及光伏发电输出功率足够用户负荷所使用时，用户侧不用从电网购电；当无法满足用户负荷所使用时，用户侧从电网购电以填补功率缺额。

3 规划模型的建立与求解

本文协同规划模型的主要目标为：在保障光储联合系统安全稳定运行的前提下，以系统的年综合运行成本最小为目标，对光伏容量、储能容量以及光储联合系统的运行策略进行协同规划。本模型主要特点包括：①通过用户所在区域时间跨度为一年的光伏发电功率值对光伏发电功率的随机性和多样性进行充分考虑，使得规划结果更能保障光储联合系统的安全稳定运行，显著降低系统在运行过程中出现功率不平衡现象的概率；②对多元用户负荷特性进行了充分考虑，使本模型具有更广泛的适用性。

3.1 年度综合运行成本目标函数

降低用电成本是用户选择装设光伏储能系统的主要目的，故本规划模型以最小化用户侧光储系统年运行成本为目标，目标函数可以表示为：

minCcost=Crun+Cinvest

(1)

式中，Ccost为光储系统年综合运行成本；Crun为用户的年用电成本；Cinvest为光伏和储能系统折算到年度的投资成本。

用户的年用电成本的计算方法如下：

(2)

年度投资成本计算方法如下：

(3)

式中，Ms为单位容量储能设备的投资成本；Mpv为单位容量的光伏设备的投资成本；EsN为储能的规划容量；PpvN为光伏的规划容量；Ys为储能设备的寿命，单位为年；Ypv为光伏设备的寿命，单位为年。

3.2 约束条件的建立

(1)系统功率平衡约束

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

约束式(4)保障系统的功率平衡和安全稳定运行。约束式(5)、式(6)限制了购电和售电功率。约束式(5)～式(8)限制了从电网购电与光伏余电上网不能同时进行。

(2)储能系统电量约束

(9)

1-U≤Ek≤0.95EsN

(10)

式中，U为储能系统的最大放电深度；ηin为储能系统的充电效率；ηout为储能系统的放电效率；Ek为第k个时间节点的储能系统电量。

为延长储能系统寿命，将储能系统的最大剩余电量设置为0.95倍的额定容量。本文中储能系统电量指储能系统中储存的电能。

(3)储能系统充放电约束

(11)

(12)

(13)

(14)

Ps·in·max=Ps·out·max=CEsN

(15)

(16)

约束式(11)～式(14)对储能系统的充放电进行了限制使得储能系统无法同时充电和放电。约束式(11)、式(12)分别对储能系统的充电功率和放电功率进行了约束。约束式(15)表示储能系统的容量与其最大充放电功率间存在比例关系。设置约束式(16)目的在于防止储能系统向电网侧倒送电能，该约束为不允许储能利用峰谷电价差获利的机制而设立，若机制允许储能利用峰谷电价差获利，则可去除此约束。

(4)光伏功率约束

(17)

PpvN≤[R/Rpv]Pppv=Ppv·max

(18)

3.3 规划模型的求解

由式(1)～式(18)可知，本文所建立工商业用户光储联合系统协同规划模型，其所对应的优化问题为混合整数线性规划。

分支定界法是求解混合整数线性规划的常用方法，具有平均速度快，能够求得规划问题的最优解等优点[16]。因此，使用分支定界法求解该规划问题，求解流程如图2所示。

图2 分支定界法求解光储发电系统协同规划问题

除分支定界法外，内点法、单纯型法等方法同样适用于求解问题式(1)～式(18)，仿真算例求解结果表明求解算法的不同对规划结果没有显著影响。

4 算例分析

本节基于某典型重工业用户以及某典型商业用户的负荷特性，使用本文提出的分布式光储联合系统协同规划方法进行算例分析。为验证本文所提出的规划方法的优势，同时选择了另一种规划方法同时进行算例分析，并对比两种规划方法的结果。

4.1 对比方法

对比方法与本文所提方法的区别主要体现在对光伏发电功率的考虑方面，对比方法在进行规划时首先对时间跨度为一年的光伏发电功率数据进行聚类分析，之后基于光伏发电功率的聚类中心进行规划。这种方法对光伏发电功率的考虑局限于聚类中心，对光伏发电功率的随机性和多样性的考虑较为局限，而本文提出的方法则是基于时间尺度为1年的光伏出力归一值进行规划，能够对光伏发电功率的随机性和多样性进行充分考虑。

4.2 光伏发电功率归一值的提取

光伏发电功率具有随机性、间歇性、多样性的特点，年光伏发电功率的归一值能够对上述特点充分反映，因此，本文收集用户所在地理区域时间跨度为1年的光伏发电功率理论值数据，并求取其归一值，该归一值能够有效反映用户所在区域光伏发电功率的变化趋势，使规划结果更具有针对性，光伏发电功率归一值的提取方法如下：

(19)

式中，Ppvb为用户所在区域时间长度为一年的光伏发电功率归一值；Ppv为用户所在区域时间长度为一年的光伏发电功率理论值。

4.3 仿真参数设置

(1)购电电价

本文算例中电价信息来自山东省2021年起执行的工商业用电分时电价[17]。具体地，选取典型重工业用户以及典型商业用户电价，二者用电电压等级均为10 kV，故其分时电价信息相同。

山东省分时电价时段的划分有两套机制，在6～8月电价时段可分为：尖峰、高峰、平段、低谷，在其余月份仅分为：高峰、平段、低谷。具体电价信息见表1、表2。

表2 山东省分时电价信息(6～8月)

(2)光伏余电上网电价

2021年后新备案的光伏项目不再享受国家补贴，平价上网。山东省的光伏余电上网电价为0.394 9 元/(kW·h)。

(3)光伏设备相关参数

光伏设备价格为8 450元/kW；光伏设备寿命为20 年；单块光伏板面积为1.63 m2;单块光伏板功率为0.275 kW。

(4)储能设备参数

储能系统考虑锂离子电池储能系统，单位电量成本4 500元/(kW·h)、单位容量成本1 500元/kW，充放电倍率0.6，则单位储能容量价格5 400元，充放电效率0.95，储能设备的寿命15年。

(5)用电负荷数据

用电负荷数据分别来自某典型工业用户和某典型商业用户。负荷数据采样周期为15 min，单日内共96个采样点。

(6)用户光伏最大安装面积

典型商业用户的光伏最大安装面积为3 000 m2，典型重工业用户的光伏最大安装面积为50 000 m2。

(7)其他参数

电网与用户侧分布式光储联合系统间的最大关口功率流量为2 000 kW。

4.4 典型商业用户算例分析

使用本文所提出的协同优化规划方法，对某典型商业用户的光储联合容量配置进行规划，并优化其运行调度策略。

图3为经优化得到的光储联合系统某单日运行调度策略。从图3中功率曲线和电价曲线可以看出，本策略通过以下两个手段最大程度地降低用户用电成本：①在电价谷段，光储联合系统从电网购电以满足用户用电需求同时为储能系统充电；②在电价峰段，优先控制储能系统放电满足用户负荷需求，以最大程度避免以一个高昂价格从电网购电，从而尽可能地降低用户的用电成本。

图3 基于典型商业用户特征的光储联合系统优化调度策略(截取一日)

为验证本文所提出的光伏储能规划方法的优势，同时使用4.1节中对比方法对该用户的光储联合系统进行容量规划。表3为基于本文所提协同规划方法(方法1)和对比方法(方法2)的光储联合系统容量规划结果。从表3中可以看出使用两种规划方法的规划结果有着很高的相似度，两方法规划出的光伏容量相同，同时在年综合运行费用方面，两方法的规划结果差别不大，本文提出的方法相较于对比方法在降低年综合运行成本方面效果不显著。

表3 基于典型商业用户特性的光储联合系统容量规划结果

4.5 典型工业用户算例分析

使用本文提出的协同规划方法，对某典型工业用户的光储联合系统容量进行优化配置，并对其运行调度策略进行优化。

图4为经优化得到的该用户光储联合系统某日调度运行策略。从图4中可以看出，由于规划所得光伏容量较大，光伏系统功率输出充沛，故在某些时段，光伏出力远大于用户负荷的需求。这使得相较于4.4节中的商业用户运行策略，工业用户运行策略可以更大程度地体现出本文协同规划方法在光储联合系统运行调度策略优化方面的特点。本策略通过以下几个方面来最大程度地降低用户年综合运行成本：①在电价谷段，光储联合系统从电网购电以满足用户用电需求同时为储能系统充电；②在电价峰段，优先控制储能系统放电满足用户负荷需求；③在光伏出力大于用户负荷时，若光伏余电上网电价低于该时刻的购电电价，则光伏余电优先为储能系统充电，若光伏余电上网电价高于该时刻的购电电价，则光伏余电优先上网，以获取经济上的收益。

图4 基于典型工业用户特征的光储联合系统功率优化策略(截取一日)

为验证本文所提出的光伏储能规划方法的优势，同时使用4.1节中对比方法对该用户的光储联合系统进行容量规划。表4为基于本文所提协同规划方法(方法1)和对比方法(方法2)的光储联合系统容量规划结果。采用本文所提方法对该用户的光储联合系统进行规划时能够得到光伏、储能的规划容量、光储联合系统的最优调度策略以及光储联合系统的年度综合运行成本，在采用对比方法进行规划时虽也能得到光伏、储能的规划容量，但光储联合系统按照此容量运行时出现功率失衡现象无法求得光储联合系统的年度综合运行成本，图5中反映了该功率失衡现象。表5统计了功率不平衡情景的分布情况，功率不平衡情景集中分布在平均光伏发电功率较大的月份，由此可推断出现功率不平衡现象的原因是对比方案使用的分场景规划方法对光伏发电功率的考虑不够全面，即仅考虑了几个聚类中心的光伏发电功率，而未考虑到某些光伏发电功率较大的场景，导致对光伏容量的规划值偏大。而本文提出的方法通过考虑用户所在区域时间长度为一年的光伏发电功率归一值对光伏发电功率进行充分考虑，从而在运行过程中可以最大程度地避免功率不平衡现象的出现。

表4 基于典型工业用户特性的光储联合系统容量规划结果

图5 对比方法规划结果引起的功率失衡

表5 功率不平衡点的分布

4.6 两类典型用户协同规划结果分析

在对典型商业用户进行光储联合系统协同优化规划时，本文提出的方法和对比方法的规划结果差异不明显，相对应的年度综合运行成本也大致相同。这种情况产生的原因是：由于典型商业用户的屋顶面积有限，其光伏设备最大安装面积往往较小，故其光伏容量的最大值也较小，因此无论使用哪种方法进行规划，光伏容量的规划结果往往接近光伏容量的上限，从而使得两种方法的规划结果较为相似。同时，由于商业用户安装条件限制导致其光伏容量规划结果往往较小，因此对比方法的规划结果在实际运行中出现功率不平衡情景的概率也较低。

在对典型工业用户侧光储联合系统进行优化时，由于工业用户可用于安装光伏板的物理空间往往较为充裕，光伏容量的最大值也较大，因此两种方法光伏容量的规划结果均小于光伏容量的最大值。基于上述因素，两种规划方法的规划结果出现了明显差异，由于对比方法在规划时对光伏发电功率的考虑不够全面，忽略了某些光伏发电归一值较大的场景，其光伏容量的规划结果偏大，导致了在实际运行中出现了功率不平衡的现象，严重影响了用户光伏储能系统的安全稳定运行。相较而言，本文所提出的方法在规划时考虑了用户所在区域为期一年的历史光伏发电功率归一值，所以对光伏发电功率的波动性和随机性考虑得更为充分，从而得到了一个合理的光伏容量，有效避免了光伏容量配置过大、光伏发电功率在某些时刻无法消纳等因素对光储联合系统安全稳定运行的危害。同时，本文提出的规划方法的规划结果能够有效地降低用户光伏储能系统的年综合运行成本。