含氢储能的多源联合发电系统调度研究

郭成威，田 书，刘明杭

(河南理工大学 电气工程与自动化学院，河南 焦作 454000)

伴随着时代的快速发展，传统的化石能源被过度开采并逐渐枯竭。同时，使用化石能源会对环境造成一定程度的污染，这就要求能源利用需由传统的化石能源向可再生能源过渡[1-3]。风、光等可再生能源具有间歇性和不确定性，将其大规模并入电力系统会有弃风弃光现象，造成资源的浪费。利用清洁的含氢储能系统一方面可以减少对环境的污染，另一方面可以降低弃风弃光率[4-6]。

目前，研究人员利用多源互补发电来降低风光发电对电力系统的影响，并利用风光和储能装置之间相互配合发电。文献[7]搭建了风光联合的动态环境经济调度模型，用改进的差分进化算法对模型进行求解，验证了其算法和模型的合理性。文献[8]以最少的火电和水电运行成本为目标，构建风光水火互补的调度模型，采用改进的差分进化算法进行求解。文献[9]建立风光储互补的微电网系统优化调度模型，并分别就离网和并网展开分析，采用改进的粒子群算法进行求解。文献[10]利用含氢储能系统和蓄电池共同配合风光出力，并与传统储能方式进行对比，验证了所提储能方式的可行性和经济性。文献[11]以系统运行成本最低为目标，验证了含氢储能系统对减少弃风量和提高经济性的作用。

上述文献对于多源发电系统联合调度以及利用储能装置参与调度多有研究，但利用含氢储能的多源联合发电研究比较少。未来能源朝着环保清洁的方向发展，在多源联合发电系统中加入含氢储能系统的研究具有现实意义。基于此，本文首先描述了多源发电系统的基本结构，然后构建了储能系统的出力模型，接着以运行成本和弃电惩罚成本最小为目标构建含氢储能的多源发电系统日前调度，最后通过算例分析，验证了含氢储能系统可以降低多源联合发电系统的弃风弃光率，以及提高系统的经济性。

1 多源联合发电系统基本结构

多源联合发电系统由风电场、光伏电站、火电场和含氢储能系统组成，其结构如图1所示。以充分接纳新能源和节能减排为导向，根据出力计划优先安排风能和光伏出力，由火电场和储能系统来平滑风光出力。

图1 多源联合发电系统基本结构Figure 1. Basic structure of multi-source combined power generation system

2 氢储能系统出力模型

储能系统主要由碱式电解槽、储氢罐和燃料电池组成。当风光超发时，多余的电可以用来电解水产生氢气，然后由储氢罐加压储存。当风光欠发时，可以由储氢罐里面的氢气作为燃料提供给燃料电池发电。其出力模型[12]为

(1)

风光超发时，产生H2的量可以用式(2)表示

(2)

风光欠发时燃料电池的输出功率可以用式(3)表示

(3)

式中，γ表示燃料电池效率；Qt表示t时段输入燃料电池H2的量；μ表示产生单位千瓦时的电量所需要H2的量。

储氢罐中H2的量可以用式(4)表示

(4)

3 含氢储能的多源联合发电系统日前调度模型

3.1 目标函数

以系统运行成本最低(仅考虑火电机组的燃煤成本，不考虑风电机组和光伏电站的运行成本)和弃风弃光的弃电惩罚成本最小为目标，其目标函数为

(5)

式中，F为系统运行总成本；t为运行时段；T为总的运行时间段；Ct1表示第t时段内火电机组的燃煤成本；Ct2表示第t时段储能系统运行成本；Ct3表示第t时段内的弃电惩罚成本。

火电机组的燃煤成本及其出力是一个二次函数关系，并且该函数是一个凸的非线性函数[13]。具体表达式为

(6)

储能系统运行成本为

(7)

式中，βt表示第t时刻电网的分时电价。

弃电惩罚成本主要就是弃风和弃光产生的惩罚费用之和

(8)

3.2 约束条件

系统功率平衡约束为

(9)

火电机组爬坡约束为

(10)

对于任一时段任一个火电机组来说，其出力应满足下列约束

(11)

为了更好地利用新能源，降低调度中的火电机组出力，把新能源未消纳的部分用作备用的一部分，也称为热备用约束[14]

(12)

式中，σ为热备用系数。

风电场出力约束指风电场任一时段计划调度的出力应不大于风电的预测出力[15]

(13)

光伏电站出力约束指光伏电站任一时段计划调度的出力应不大于光伏电站的预测出力

(14)

储能系统相关约束为

(15)

(16)

(17)

4 算例分析

4.1 基本数据和参数设置

氢储能系统受投资费用、安全性 、氢燃料电池效率和相关政策和法规等因素的影响。目前国际上仅针对小型氢能“发电站”开始进入推广期，故本文采用6台火电机组、1个风电场、1个光伏电站和1个氢储能电站组成的小型多源联合发电系统进行算例分析。其中火电机组具体参数如表1所示，风光电发电预测及负荷预测数据如图2所示[17]，含氢储能系统参数如表2所示[12]，电网分时电价见表3。含氢储能系统容量为10 MW，充放电功率上限为20 MW，储氢罐最小和最大容量分别取其装机容量的10%和90%，其起始状态为总装机容量的30%。热备用系数取5%，弃风弃光惩罚系数取500元/MWh[18]。

表1 火电机组具体参数

表2 含氢储能系统参数

表3 电网分时电价

图2 风光电发电预测及负荷预测Figure 2. Wind and photovoltaic power generation forecasting and load forecasting

4.2 有无储能系统的调度计划结果

本文通过YALMIP工具箱分别对上述多源联合发电系统有无含氢储能系统情况进行求解。有含氢储能系统和无含氢储能系统的日前调度计划结果分别如图3和图4所示。

图3 有含氢储能系统的日前调度计划Figure 3. A day-ahead scheduling plan with a hydrogen storage system

图4 无含氢储能系统的日前调度计划Figure 4. A day-ahead scheduling plan without a hydrogen storage system

从图3可以看出，调度计划中的负荷需求得到了满足，风光出力得到了合理的安排，火电机组出力较为平稳。从图4可以看出，调度计划中的负荷需求基本上也能被满足，但机组出力波动相对较大。风光出力波动性比较强，如果系统中没有含氢储能系统，就需要用火电机组来代替其去平滑风光出力。因此在没有含氢储能系统参与的调度计划中，火电机组出力相对波动性较大。

4.3 有无储能参与系统成本和风光出力情况对比

为进一步研究有、无含氢储能系统，需对两者从火电机组出力成本、弃风弃光惩罚成本和弃风弃光量方面进行对比。有、无储能参与系统的运行成本如表4所示。无含氢储能系统时的风光预测出力和实际出力见图5。有含氢储能系统时的风光预测出力和实际出力见图6。有、无储能系统参与系统的弃风弃光量见图7。

表4 有、无储能参与系统的运行成本

图5 无含氢储能系统时风光预测出力和实际出力Figure 5. Wind-solar forecast and actual output when there is no hydrogen storage system

图6 有含氢储能系统时风光预测出力和实际出力Figure 6. Wind-solar forecast and actual output when there is a hydrogen storage system

图7 有、无含氢储能系统参与系统的弃风弃光量Figure 7. Amount of wind and light abandonment with or without hydrogen-containing energy storage system participating in the system

从表4可以看出，相比无含氢储能系统参与的多源发电系统日前调度，当含氢储能系统参与时，火电机组出力成本减少5.7%。有含氢储能系统参与时的弃风弃光成本仅为89元，相比无含氢储能系统参与时减少了约6.91万元。虽然有含氢储能系统参与时有0.1万元的折旧成本，但相比无含氢储能系统参与时的弃风惩罚成本来说，经济性更好。此外，有含氢储系统可以平滑风光出力，使火电机组出力更加平稳，从而降低了火电机组出力成本。这也说明在调度运行中，含氢储能系统可以降低多源联合发电系统的弃风弃光率，从而提高系统运行的经济性。

从图5可以看出，风电和光电实际出力和各自预测出力值有相对差距，这说明在各个调度时段内都或多或少存在弃风弃光现象，新能源没有得到充分的利用，浪费了清洁能源。从图6可以看出，风电和光电实际出力和预测出力在每个调度时段内重合性都比较高，几乎不存在弃风弃光现象，新能源的利用率较高，这也说明了含氢储能系统能够提高新能源的接纳率，使新能源得到更好的利用。

从图7可以看出，有含氢储能系统参与的多源联合发电调度计划中弃风弃光量比较低，每时段的弃风弃光量接近于零。无含氢储能系统参与的调度计划在每个时段几乎都有弃风弃光量，且相对较高。这表明在无含氢系统的调度中，风光没有被完全接纳，而加入含氢储能系统则可以有效地改善该现象。

5 结束语

本文构建了含氢储能系统的多源联合发电系统日前调度模型。以系统总运行成本和弃电惩罚成本最小为目标，考虑火电机组相关约束、风电和光电机组出力约束，含氢储能系统相关约束，利用YALMIP工具箱进行编程并通过CPLEX求解器进行求解。通过算例分析得出含氢储能系统可以平滑风光出力，使火电机组出力更加平稳，还可以有效减少联合调度系统的弃风弃光量，提高风光的接纳率以及系统运行的经济性。但是，风光出力具有随机性，在调度中应考虑其预测误差，因此在下一步研究中将重点考虑风光出力的预测误差。