基于AHP 和CRITIC 的电网调峰调频储能系统规划

李德鑫，田春光，吕项羽，张海锋，王 锋，韩晓娟

（1.国网吉林省电力科学研究院有限公司, 长春130021；2.华北电力大学控制与计算机工程学院，北京102206）

高渗透率下的风电、光伏等大规模间歇式新能源的并网，加剧了电网的调峰调频压力，给电网的安全稳定运行带来了极大的挑战。传统火电机组调峰调频能力不足的问题日益突出，急需新的调峰调频技术出现[1-3]。储能系统作为一种具有双向功率能力、快速响应等特点的可调度资源，可以有效解决新能源并网过程中调峰调频能力不足的问题[4-5]。由于储能系统种类繁多，不同的应用场景下对储能系统的技术需求也各不相同。 因此，如何选取合适的储能系统类型， 充分发挥储能系统的技术优势，对储能系统的推广应用具有重要作用。

目前针对储能系统容量配置和控制策略的研究较多[6-8]，而对储能选型的研究较少。 文献[9]从技术、经济、安全和成熟度等多角度对比分析，选择最佳储能技术；文献[10]提出了基于区间层次分析法的储能系统选型方法，根据专家经验确定一层决策指标权重，利用熵值法确定二层决策指标权重，保证了选型结果具备较好的工程适用性；文献[11]从服务对象潜在的经济效益出发，分析了调频服务场景下储能技术选型标准，提出适合风力发电厂并网的储能技术选型方案，锂离子电池由于具备快速响应能力成为最佳方案；文献[12]提出基于模糊逻辑的储能系统选型方法，通过建立多个决策准则给出储能系统排序，确定最终选型方案；文献[13]提出基于层次分析法和模糊逻辑相结合的储能技术选型方法，以效率、负载管理、技术成熟度、成本、生命周期和电能质量作为决策准则，实现储能技术选型。

综上所述， 目前储能技术在选型过程涉及大量模糊因素，受个人主观因素影响较大，在决策过程中也未考虑各指标的冲突性。 本文以储能系统参与电网调峰调频为应用场景， 提出基于AHP 和CRITIC相结合的储能系统选型方案，通过对储能系统在调峰调频场景下的工况特性分析，构建储能技术选型决策指标体系。综合考虑了安全性、技术性、经济性和环境性等方面的指标，根据调峰调频场景对储能的技术需求，采用评分制将定性指标量化。 针对常用的12 种储能技术类型， 利用AHP 和CRITIC 确定各指标权重并得出相应的综合评分，得到最佳储能技术选型方案。

1 适于调峰调频的储能决策指标体系构建

储能系统的选型作为一个系统的过程，在决策过程中需要考虑各方面因素对结果的影响。针对储能系统参与电网调峰调频应用场景，构建储能系统选型的决策指标体系如图1 所示。在决策层主要考虑安全性指标、技术性指标、经济性指标和环境性指标。安全性指标包括储能系统的技术成熟度和安全性；技术性指标包括能量转换效率、功率等级、响应时间、持续时间、循环寿命和充放电深度；经济性评价指标包括功率成本、 容量成本和运维成本；环境性指标包括功率密度、能量密度和对环境的影响程度。 对于一层决策指标中的4 个指标，利用AHP法确定其权重；对于二层决策指标，利用CRITIC 法确定其权重。

图1 储能系统选型的决策指标体系Fig. 1 Decision index system for energy storage system selection

1.1 AHP 法确定权重

AHP 是一种将定性与定量分析方法相结合的多目标决策分析方法，通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，对两两指标之间的重要程度做出比较判断，建立判断矩阵，通过计算判断矩阵的最大特征值以及对应特征向量，得出不同方案重要性程度的权重[14]。 利用层次分析法确定一层权重指标的步骤如下。

步骤1针对一层决策的4 个指标， 基于专家经验，根据九级标度法[15]构建指标的对比矩阵，即

式中，axy为第x 个指标和第y 个指标的重要性之比。

步骤2对比矩阵的一致性检验。 检验公式为

式中：CI 为一致性指标；RI 为平均随机一致性指标。 CI 可表示为

式中，λmax为矩阵的最大特征值。

当n=1～9 时RI 可以根据表1 得到。

表1 平均随机一致性指标RITab. 1 Average random consistency index RI

一般而言，当CR<0.1 时，认为对比矩阵满足一致性；若CR≥0.1 时，则需要对矩阵进行修正，直到满足条件为止。

步骤3层次总排序及权重计算。

在对矩阵的一致性进行检验之后，计算数据的权重为

步骤4归一化处理，得到各指标的一层权重为

1.2 CRITIC 法确定权重

CRITIC 是由Diakoulaki 提出的一种客观权重赋值法，它主要是以对比强度和评价指标之间的冲突性为基础来确定指标的客观权重系数[16]，具体步骤如下。

（1）计算各指标之间的系数，有

式中：cov（x, y）为指标x 和y 之间的协方差；var[x]为指标x 的方差；var[y]为指标y 的方差。

（2）计算第j 个指标与其他指标的冲突性的量化指标，有

（3）计算第j 个指标的标准差，有

（4）计算第j 个评价指标所含的信息量cj，有

（5）计算第j 个评价指标的二层权重，有

1.3 指标综合权重的计算

通过综合两层决策指标权重，结合各类型储能系统量化后的指标参数，储能系统的综合评分为

式中：SCOREi为第i 种储能系统的综合得分；Xstandard_ij为第i 种储能系统的第j 个指标的评分值， 其计算方式如下。

（1）若对于第i 种储能系统，第j 个指标越高越好，则有

式中，maxjXij和minjXij分别为所有储能系统第j 个指标中的最大值和最小值。

（2）若对于第i 种储能系统，第j 个指标越低越好，则有

2 算例分析

本文选取12 种常用的储能类型进行分析，图1决策指标体系中各指标的技术参数见表2[17-18]。 由表2 可知，功率成本、容量成本等可以定量描述，而安全性、技术成熟度等只能定性描述。 为便于分析，根据其对调峰调频工况的重要性进行量化评分，评分等级分为差（1 分）、中（2 分）、良（3 分）和优（4 分）。

根据调峰调频应用场景下对储能系统的技术需求，对各指标的评分标准如表3 所示。

表2 各类型储能系统的技术参数Tab. 2 Technical parameters of various types of energy storage system

表3 指标评分标准Tab. 3 Index scoring standard

根据表3 中的评分标准，将表2 中不能定量描述的指标进行量化。利用式（12）和式（13）对量化后的数据进行无量纲化处理，作为各指标的评分值。

通过对每一个指标进行评分后，根据九级标度法对一层决策指标构造判断矩阵A 为

由一致性矩阵检验得到CR=0.095 2<0.1， 可认为构造的矩阵A 赋值合理。 根据A 赋值，计算得到一层指标的权重见表4。根据第2.2 节CRITIC 法步骤，求取二层决策指标权重，结果见表5。 根据式（11）对储能系统进行综合评分，结果见表6。

由表6 可知， 在电网调峰调频应用场景下，磷酸铁锂电池具有最佳的工况适应性，钛酸锂电池次之；抽水蓄能虽然安全性最高，但是其响应速度较慢且经济性较差；氢储能技术虽然在技术性指标方面具有较大优势，但技术不成熟且在安全性方面存在隐患；铅炭电池和胶体电池虽然在经济性方面具有一定优势，但是其功率等级低、循环寿命小、存在铅污染且技术成熟度不够。 因此，在该技术评价体系中，其他储能设备的综合工况适应性都弱于磷酸铁锂电池和钛酸锂电池。

表4 一层指标权重Tab. 4 Index weights in the first layer

表5 二层指标权重Tab. 5 Index weights in the second layer

表6 各类型储能的综合评分Tab. 6 Comprehensive score for each type of energy storage

3 结语

本文针对储能系统面向电网调峰调频应用场景下工况适应性进行研究， 提出了基于AHP 和CRITIC 法相结合的储能技术选型规划方法。 根据调峰调频场景下储能工况特性建立相应决策指标体系，在决策层考虑了两层决策指标。 基于专家经验和技术需求，利用AHP 法确定一层决策指标权重，利用CRITIC 法确定二层决策指标权重。 结合两层决策指标对各储能系统进行综合评分， 根据评分结果确定适用于电网调峰调频应用场景的储能系统类型， 即磷酸铁锂电池具有最佳的工况适应性，钛酸锂电池次之。 该储能系统选型方案不仅适用于电网调峰调频应用场景， 也可用于其它应用场景。 用于其他场景时，只需考虑各指标对该场景工况适应性的影响即可。 本文方法具有一定的工程实践意义， 可为储能系统选型和应用提供理论依据。