考虑多运行场景的城市电网用户侧储能需求评估方法

2024-03-07 08:05董绍光叶丽雅赵能能何杲杳耿光超
浙江电力 2024年2期
关键词:储能电动汽车配电网

李 伟,周 天,董绍光,叶丽雅,赵能能,何杲杳,耿光超

(1.国网浙江省电力有限公司培训中心,杭州 310015;2.浙江大学 电气工程学院,杭州 310027;3.国网浙江省电力有限公司余姚市供电公司,浙江 余姚 315400)

0 引言

随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,大力发展风电、光伏等可再生能源已成为我国实现可持续发展的重要战略[1]。根据国家发展改革委、国家能源局印发的《“十四五”现代能源体系规划》,到2025年,非化石能源发电量比重达到30%左右。随着分布式可再生能源发电装机容量的不断增大,其出力的随机性、波动性与城市电网负荷时空匹配性差异问题将不断凸显,这对城市电网的可再生能源消纳能力提出了更高的要求[2]。

与此同时,随着经济社会的发展,城市电网中以电动汽车、电采暖等为代表的新型负荷呈现快速增长的趋势。根据IEA(国际能源署)发布的《2023年全球电动汽车展望》报告,预计2023年全球电动汽车销量将达到1 400万辆,较2022年增长35%[3]。随着电动汽车保有量的快速增长,其随机充电行为也为城市电网的安全稳定运行带来了新的挑战[4-6]。

图1 全球电动汽车年销量变化趋势Fig.1 Global trends in annual electric vehicle sales

储能作为一种灵活性资源,可以帮助城市电网有效地提高可再生能源消纳能力,通过错峰充放电来实现可再生能源出力高峰、负荷需求高峰在时间坐标上的平移[7-9]。基于储能在提升电网可再生能源消纳能力、调峰等运行场景下的应用,国内外许多学者对电网的储能优化配置及运行调度问题进行了研究。文献[10]提出了一种考虑分布式发电负载的电-氢混合动力系统的双层规划方法,可提高有源配电网的稳定性,平抑可再生能源带来的随机性与波动性。文献[11]采用双层嵌套结构建立了以新能源消纳电量最大、配电网运行成本最小为目标的多种灵活性资源协调调度模型,通过电网中已有的源网荷储灵活性资源提高可再生能源消纳能力。文献[12]提出了考虑电动汽车充电站、储能系统与配电网扩展的联合规划模型,在满足电动汽车充电需求的同时延缓了配电网的扩建。在储能的多功能复用方面,文献[13-15]分别从输电网、配电网的角度提出了提高可再生能源消纳能力的储能配置方法;文献[16-17]提出了储能参与平抑可再生能源波动性、调峰、调频、峰谷套利等多重应用场景下的配电网储能需求评估方法,在提高储能系统利用率的同时增强电网运行的稳定性。

然而,现有研究成果主要考虑储能在配电网中的多功能复用,对储能在城市电网不同运行场景下的调节能力研究不足,侧重于研究电网侧储能的优化配置问题,通过规划配电网用户侧储能来解决电网运行问题的研究不足。针对上述研究现状,本文提出了一种考虑多运行场景的城市电网储能需求评估方法,针对当前城市电网存在的可再生能源消纳能力不足和大量电动汽车接入导致的局部过载问题,建立了考虑城市电网运行约束、储能运行约束与可再生能源弃电约束的用户侧储能需求评估优化模型。通过浙江省某区域37节点城市电网算例验证本文提出的城市电网储能需求评估方法的有效性。

1 城市电网用户侧储能需求评估模型

根据国家电网公司2019年12月发布的《关于进一步严格控制电网投资的通知》,电网不得以投资、租赁或合同能源管理等方式开展电网侧电化学储能设施建设。城市电网中配置储能的主体包括分布式新能源、电动汽车充电站、电力负荷等分布式用户。本文提出的考虑多运行场景的城市电网用户侧储能需求评估方法通过综合考虑各运行场景下的储能配置需求,提高用户侧储能在不同场景下的复用率,为建设用户侧储能提供依据。

1.1 运行场景生成及其权重构成

在文献[14]所述电网运行瓶颈识别模型的基础上,添加了配电网潮流约束、线路传输功率约束与清洁能源消纳约束,构建了模拟的城市电网运行瓶颈识别模型。根据文献[18]的K-means 聚类方法对识别出的运行瓶颈进行聚类,得到城市电网运行场景集合S。

城市电网用户侧储能需求评估模型在处理各运行场景权重构成τ(s)时,同时考虑场景s出现的频率ρ(s)[19]与场景s出现时对城市电网造成的危害性λ(s),如式(1)所示。其中,场景对电网的危害性通过发生该场景时城市电网保持正常运行需要花费的成本来衡量,可以近似地等效为电网维持正常运行需支付的费用,如弃电电价、切负荷电价等。

1.2 目标函数

考虑多运行场景的城市电网用户侧储能需求评估优化模型的目标函数为总成本Cobj最小,即用户侧储能新建投资成本Ces(包括储能功率建设成本与储能容量建设成本)、储能充放电运行成本Ceso、可再生能源弃电成本Cab之和最小,如式(2)所示。式(3)—(5)给出了各项成本的具体计算方式。

1.3 约束条件

构建储能需求评估优化模型时除了需要考虑城市电网的基本运行约束条件,还需考虑用户侧储能的运行约束条件与可再生能源出力约束条件,以满足城市电网在各场景下的运行需求。

1.3.1 功率平衡约束

城市电网在运行时须保持各节点功率平衡,式(6)表示各节点的注入功率,式(7)表示城市电网中各节点的功率平衡约束。

1.3.2 线路最大传输功率约束

对于城市电网中的各条线路,其最大传输功率不能超过线路承载能力的额定值。式(8)表示城市电网的线路最大传输功率约束。

式中:Plij,max为线路l(i,j)的额定最大传输功率。

1.3.3 输、配电网交换功率上下限约束

由于输电网向配电网供电的调节能力有限,故输电网与配电网在交换功率时存在上下限约束,如式(9)所示。

1.3.4 储能运行约束

储能运行约束如式(10)—(18)所示。式(10)、式(11)为储能的功率上、下限约束。式(12)为储能的注入功率表达式。式(13)为储能的工作状态约束,保证储能在同一时刻只能处于充电状态、放电状态或停机状态三者之一。式(14)为储能的功率与容量比值约束,出于用户侧储能项目的经济性考虑,储能的容量与功率比值不应小于2∶1。式(15)为储能的能量状态表达式。式(16)表示储能的能量须保持在一定工作区间内。式(17)、式(18)分别表示储能在0时刻与T时刻的能量约束。

1.3.5 可再生能源消纳约束

式(23)描述了可再生能源发电机组在任意时刻弃电的比例约束。

2 算例分析

2.1 参数设置

本算例基于浙江省某城市电网配电区域37 节点配电网模型,该配电网网络拓扑如图2所示,由电压等级35 kV、容量8 000 kVA的主变压器供电,辐射11个电压等级10 kV、容量1 250 kVA的专用变压器用户,该区域负荷容量为6 000 kW。使用Julia JuMP构建优化模型,调用Gurobi求解器对模型进行求解。在节点7、27处安装PV(光伏发电机组),总装机容量为1 200 kW;节点5、12、13、16、19、24、34 处安装电动汽车充电站。其中,节点12、24 处为以公交大巴为主的充电站,节点5、34 处为以通勤大巴为主的充电站,节点19 处为以电动物流车为主的充电站,节点13和16处为以电动出租车为主的充电站。根据浙江省能源局印发的《浙江省可再生能源发展“十四五”规划》,截至2020年底,光伏发电与风力发电装机容量比例约为8.15∶1,故在本算例模型中可再生能源发电仅考虑光伏。通过对该城市电网历史数据进行瓶颈识别与运行场景聚类,得到城市电网正常运行、可再生能源消纳不足、电网局部过载3个典型运行场景。

图2 浙江省某区域37节点配电网Fig.2 A 37-node distribution network in a region of Zhejiang Province

根据作者前期调研,各类型电动汽车充电站典型日负荷曲线如图3所示。电动汽车充电负荷往往具有日负荷率低的特征,即其充电行为多集中在某几个时间段内。

图3 各类型电动汽车充电站典型日负荷曲线Fig.3 Load curves of all types of EV charging stations on a typical day

本算例中用到的其他各项经济技术指标如表1所示。

表1 各项经济技术参数Table 1 Economic and technical parameters

2.2 城市电网单运行场景储能需求评估

对城市电网进行各运行场景储能需求评估,所得结果如下。需要说明的是,算例中出现的储能充放电需求为在其正常进行峰谷套利、调峰调频等行为的基础上辅助城市电网运行所需的额外充放电功率。

2.2.1 正常运行场景

在正常运行场景下,城市电网负荷呈现出典型的峰谷特性,各电动汽车根据其充电特性进行充电,光伏发电机组正常运行,与负荷预测情况、可再生能源出力预测情况基本一致,城市电网能够正常运行。正常运行场景下的负荷水平、光伏出力曲线如图4所示。

图4 城市电网正常运行场景Fig.4 Normal operating scenario of urban grids

城市电网在正常运行场景下仅需要在节点9 处需要配置额定功率为64.7 kW,额定能量为129.4 kWh的储能。该储能主要用于削峰填谷,其充放电功率需求曲线如图5所示,与图4中总负荷的峰谷趋势相吻合。22:00后由于电动汽车充电需求增加,储能放电功率又出现一个高峰时段。

图5 正常运行场景储能充放电功率需求曲线Fig.5 Power demand curves of energy storage charging anddischarging under normal operating scenarios

2.2.2 可再生能源消纳不足运行场景

在可再生能源消纳不足运行场景下,可再生能源出力高出其预测出力水平,而城市电网的供电水平与负荷水平与正常运行场景基本一致,使得部分可再生能源发出的电力无法被消纳,造成弃光的现象。该场景下城市电网需在节点7、节点12与节点27处分别安装储能,其具体需求情况如表2所示。

表2 城市电网可再生能源消纳不足场景储能需求情况Table 2 Demand for energy storage in scenarios with insufficient renewable energy consumption in urban grids

在该运行场景下,两个光伏电站安装用户侧储能,主要用于消纳可再生能源发出的多余电量。同样的,22:00后储能将多余电量放出,用于满足电动汽车的充电需求。其充放电功率需求曲线如图6所示。

图6 可再生能源消纳不足场景储能充放电功率需求曲线Fig.6 Power demand curves of energy storage charging and discharging under insufficient renewable energy consumption scenario

2.2.3 局部过载运行场景

图7展示了电动物流车充电站与公交大巴充电站所在节点的负荷水平曲线,当电动汽车集中充电时城市电网局部节点会出现较大峰荷。

图7 城市电网局部负荷曲线Fig.7 Curves of local loads in urban grids

在局部过载运行场景下,由于大量的电动汽车在某时刻同时充电,导致该充电站所在节点出现局部过载的现象,如图8所示。其中,19 节点处的电动物流车充电站与34 节点的出租车充电站分别在15:00与21:00出现了大量电动汽车同时充电的现象,超出了连接至该点的线路传输功率最大值,导致局部过载现象的发生。

图8 城市电网局部过载场景Fig.8 Local overload scenario in urban grids

该运行场景下,城市电网需要分别在节点19、24、27、29、34 安装用户侧储能,其具体需求情况如表3所示。

表3 城市电网局部过载场景储能需求情况Table 3 Demand for energy storage under local overload scenario of urban grids

此时,城市电网安装的用户侧储能主要用于解决局部过载的问题,除了出现局部过载的节点外,与过载节点临近的节点也需要安装储能来减轻线路的功率传输压力。其充放电功率需求曲线如图9所示。

图9 局部过载场景储能充放电功率变化曲线Fig.9 Curves of power change under local overload scenario

2.3 城市电网多运行场景储能需求评估

2.3.1 运行场景权重选取

根据对该城市电网历史数据的瓶颈识别结果,各运行场景出现的频率如表4所示。正常运行场景下城市电网维持运行的成本可用上网电价来衡量,市场均价约为0.42元/kWh。可再生能源消纳不足场景下城市电网维持运行需额外支付的成本可用弃光费用来衡量,为0.42元/kWh。局部过载场景下城市电网维持运行需额外支付的成本可用切负荷费用来衡量,为20 元/kWh。根据式(1)计算得到城市电网运行场景的权重取值,结果如表4所示。

表4 城市电网运行场景权重取值Table 4 Weighting values for urban grid operation scenarios

2.3.2 储能需求评估结果

根据本文所提出的城市电网用户侧储能需求评估方法,构建优化模型后求解得到该城市电网的储能需求情况如表5所示。除局部过载场景中的局部过载节点所连接的传输线路存在线路过载的现象,其他场景下的各线路均保留有一定的传输裕度,相邻节点建设的储能也能够为本节点所用。因此城市电网多运行场景的储能需求计算结果并非单场景储能需求节点最大值的线性叠加。

表5 储能需求情况Table 5 Demand for energy storage

而仅将不同运行场景下的储能需求评估结果进行线性叠加,则该城市电网共需要安装750 kW/1 500 kWh的储能,比考虑多运行场景的储能需求增加了51.8%。因此,在考虑多运行场景后,各节点的储能实现了多功能的复用,既能在正常运行场景下调节负荷峰谷值,又可以提高城市电网可再生能源消纳能力,缓解电网局部过载的压力。

2.3.3 经济性评价

根据求解得到的储能需求进行城市电网投资与运行成本计算,同时比较仅考虑单一运行场景下的成本。设用户侧储能的运行周期为15年,年利率为6%,将储能建设成本折算为年金,所得结果如表6所示,总计一列中,储能建设成本为3个运行场景叠加,弃光成本与储能运行成本根据出现场景概率进行叠加。

表6 储能投资与系统运行成本Table 6 Costs of energy storage investment and system operation万元

由此可见,与仅考虑单一场景的储能需求评估方法相比,考虑多运行场景的储能需求评估方法能够减少32.7 个百分点的城市电网的投资与运行成本,显著提高了用户侧储能投资的经济性。

3 结语

本文提出了一种考虑多运行场景的城市电网用户侧储能需求评估方法。针对当前城市电网存在的可再生能源消纳能力不足、大量电动汽车接入导致的局部过载问题建立了考虑城市电网运行约束、储能运行约束与可再生能源弃电约束的用户侧储能需求评估优化模型,并通过城市电网不同运行场景的出现概率与危害性对各运行场景进行加权,量化储能需求评估中的不确定性。为了验证该方法的有效性,通过浙江省某区域37 节点配电网进行算例分析。算例分析结果表明,该方法可以有效地评估城市电网的储能需求,通过调度储能资源可以提高电网的可再生能源消纳能力,避免局部过载的情况。同时,该方法评估得到的储能需求情况与投资运行成本显著小于单运行场景的线性叠加。由于本文的需求评估模型未考虑线路损耗、电压等约束条件,在储能需求评估的精确性方面存在一定局限性,未来将进一步完善城市电网的储能需求评估方法。

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