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西北電網儲能獨立參與電網調峰的模擬分析

作者:薛晨 楊迎等 來源:儲能科學與技術 發布時間:2020-12-04 瀏覽:
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摘 要: 為了促進電儲能積極參與電網調峰,在調峰輔助服務市場向電儲能放開的背景下,梳理了儲能獨立參與電網調峰的交易模式,模擬分析了儲能獨立參與調峰市場情景下的調度運行情況和市場收益情況。以從電網吸收的電量越多,儲能的報價越高為原則,制定了儲能參與調峰市場的分段報價策略,結合儲能充放電行為預測,構建了儲能參與調峰市場的申報模型。根據次日電網調峰需求,結合儲能、火電調峰報價信息,構建了調峰市場競價出清模型,使電力調度機構能夠以系統調峰成本最小為目標調用調峰資源。實際調度運行中,考慮儲能的實時充放電狀態和電能量價格,構建了儲能實時優化調度模型,以市場獲利最大為目標優化放電行為。以配合風電、光伏電站運行的儲能電站為例,基于西北某電網的實際運行數據,采用上述模型進行了算例分析,模擬結果表明,儲能參與調峰市場能夠減少電網調峰成本,并能通過調峰補償和電能市場收益提高自身獲利,為促進儲能獨立參與調峰輔助服務市場提供了一定的理論依據。

關鍵詞: 獨立儲能;電網調峰;西北電網;競價出清;優化調度

西北電網長期以來新能源裝機占比一直處于全國前列,截至2018年6月底,新能源累計并網容量達8438.8萬千瓦,占全網總裝機的34.5%。預計到2020年底,可再生能源裝機容量占比將達到49%。但西北電網負荷增長放緩,受冬季供暖及自然因素影響,系統內靈活性調節資源稀缺,高比例新能源的并網增加了等效負荷的峰谷差,導致西北電網棄風棄光率長期居高不下。目前,作為西北電網調峰市場的主力——傳統火電機組,由于自身技術特性和供熱要求,導致其參與調峰缺乏靈活性,最低運行負荷較高,難以滿足系統需求。

電儲能近年來在我國可再生能源消納、電力輔助服務等領域得到越來越多的應用,形成了初步的商業發展模式。儲能設備與火電機組相比,具備響應速度快、靈活調節的特性,且儲能成本不斷下降,在電力調峰調頻領域具有較大前景。儲能參與電網調峰也在近年得到了廣泛研究,主要體現在兩方面:一是儲能參與輔助服務的優化控制方面;二是儲能參與輔助服務的經濟效益評估方面。在儲能參與輔助調峰的優化控制方面,文獻[6]提出了一種基于動態規劃的削峰填谷實時優化方法;文獻[7]設計了含動作死區參與負荷低谷時段調峰的電池儲能系統控制策略;文獻[8]提出以一個邊際負荷值來確定電站充放電運行狀態的控制方案;文獻[9]提出一種光儲系統利用逆變器空閑容量參與電網調頻/調峰的綜合控制策略。在儲能參與輔助服務的經濟效益評估方面,文獻[10]從社會效益和投資者角度建立了評價儲能系統投資經濟性的數學模型;文獻[11]考慮了儲能系統的潛在收益構建了判斷儲能經濟性的數學模型;文獻[12]提出了電池儲能參與風電輔助服務綜合經濟效益數學模型;文獻[13]引入了全生命周期能源投入存儲回報指標對不同的儲能技術進行評價。

上述文獻為儲能參與調峰調頻輔助服務提供了良好的技術支持和經濟決策參考,但很少有考慮發電側儲能作為獨立主體參與輔助服務市場的優化控制和效益的研究。能源局在《關于促進電儲能參與“三北”地區電力輔助服務補償(市場)機制試點工作的通知》提出,發電側電儲能設施可作為獨立主體參與輔助服務市場交易。為此,有必要進行儲能獨立參與輔助服務市場的研究,為西北電網完善儲能參與電力調峰的支持政策和市場機制提供參考。本文首先分析了發電側電儲能獨立參與調峰輔助服務市場的具體模式以及實施流程,并構建了調峰市場的競價出清模型,以及儲能的實時優化調度模型,基于西北某電網的實際運行數據對模型進行了模擬分析,評估儲能獨立參與調峰市場后對電網調峰調度成本和自身經濟效益的影響。

1 西北電網儲能參與調峰的市場模式

1.1 國內外儲能市場機制簡介

國外電力市場運行機制較為成熟,儲能主要參與調頻、備用等輔助服務市場。美國PJM調頻輔助服務市場中,電池及飛輪儲能裝置通過跟蹤動態調頻信號獲得調頻資源補償費用。美國CAISO市場中,儲能可以同時參加調頻市場、能量市場、旋轉備用容量市場等,獲取疊加收益。英國電力輔助服務市場中,儲能能夠參與先進調頻以及容量市場。德國在光伏發電設施上加裝的儲能裝置可以通過參與市場調頻等方式獲取收益。

自“兩個細則”發布后,我國部分電網相繼建立了輔助服務市場管理機制,給出了儲能參與調峰輔助服務市場的方式與補償規則。江蘇省規定市場初期儲能電站作為市場主體可以參與啟停調峰,但不參與報價,對于超出基礎充電量部分予以補償。福建省、東北和南方地區規定儲能可獨立或聯合其他主體參與輔助服務市場,根據一定標準或協商確定補償費用。青海、甘肅省規定發電企業計量出口內儲能電站可作為市場主體參與調峰、調頻等輔助服務交易,根據市場出清價格確定補償費用。

1.2 西北電網儲能參與調峰交易模式

西北地區新能源裝機占比將逐年提升,儲能電站總體布局應基本與新能源發電布局大體一致,初期以投資較低且便于靈活布置的電化學儲能為主,抽水蓄能和蓄熱式儲能將作為輔助技術手段,新能源發電場規模配置儲能將成為重要的調峰技術手段。

根據青海、甘肅已發布的電儲能交易規則,在風電場、光伏電站計量出口內建設的電儲能設施,其充電能力優先由所在風電場和光伏電站使用,由電儲能設施投資運營方與風電場、光伏電站協商確定補償費用。儲能(特指新能源發電側電能,下同)在獨立參與調峰市場前,需要基于所配套的風電場或光伏電站次日的發電出力計劃,預測儲能次日的充放電行為,獲得其荷電狀態(state of charge,SOC)預測值,進而決策其參與調峰市場的報價行為。儲能獨立參與市場獨立承擔收益及損耗成本。

儲能參與調峰市場的交易模式為日前申報、日內調用。有意愿參與電力調峰服務市場集中交易且滿足要求的儲能向市場交易機構申報交易期間意向價格、日用電曲線,包括交易時段及每時段的用電功率。由電力調度機構根據電網運行需要,根據日前競價結果由低價到高價在日內依次調用(報價相同時按申報深度調峰電力等比例調用),并以當日實際調用的最后一家儲能報價作為市場出清價格,并按照儲能的充電量和出清價格對儲能進行調峰補償。

2 儲能參與調峰市場的優化調度模型

隨著電能量現貨市場的開展,儲能除了參與調峰市場進行充電獲取調峰補償費用,還可以在其余時段通過電網系統放電,基于儲能的放電能力根據實時電能量價格變化曲線,以市場獲利最大為目標進行控制其放電行為。儲能獨立參與調峰市場,并進行實時優化調度的具體流程如圖1所示。

圖1   儲能參與調峰市場的優化調度流程

2.1 儲能參與調峰市場申報模型

考慮儲能在市場初期缺乏競價經驗,為各交易時段提供M個報價方案,第m個報價方案的報價為

圖2   各報價方案下SOC狀態曲線

在不同的市場競價方案下,各時段的調峰用電功率為

式中,CV為電網調峰成本;TV為系統需要調峰的時段;Ni和Nj分別為參與調峰市場的儲能數量和火電機組數量;s?t為t時段調峰市場的邊際出清價格;PW,i,t、PW,j,t分別為t時段儲能和火電機組中標的調峰功率;Rt為t時段系統調峰需求。邊際出清價格與各市場成員的中標功率關系如圖3所示。

圖3   市場出清價格與中標功率的關系

2.3 儲能實時優化調度模型

假定經過協商,新能源電源企業基于儲能調節的電量和新能源上網電價給予儲能補償費用,并補償相應的電池損耗費用。以調度日內獲利最大為目標,儲能實時優化調度的目標函數為

式中,Pt為t時段現貨市場的電價;Tdis為在調度周期內儲能放電的時段;Pe,dis,t為儲能在t時段參與現貨市場的放電功率;FC為新能源企業給予儲能的補償費用;pC為新能源的上網電價;FV為儲能參與調峰市場的實際收益;Closs為電池損耗費用;β為充/放電單位電能折合的電池損耗費用率;Pdis,t、Pc,t分別為儲能在t時段實際的放電功率和充電功率。

該模型需要考慮的約束條件同樣包括放電功率約束和不能同時充放電約束。此外,為保證儲能電站提供輔助服務的可持續性,在實時調度過程中需考慮儲能每日初始時刻和結束時刻SOC相同,約束關系如下

(14)

式中,ST為調度日結束時刻的SOC;S0為調度日初始時刻的SOC。

2.4 模型求解

求解調峰市場的集中競價出清模型時,市場交易機構按照各市場主體提交的申報信息,以調峰調度成本最小為目標確定中標結果及邊際出清價格。考慮到遺傳算法的運算均是二進制碼的相互轉換,計算過程中不需要存儲狀態或決策變量離散點,求儲能的實時調度優化模型時,因離散荷電狀態量較多,將采用遺傳算法確定調度周期內各時段的放電情況[18]。

遺傳算法把問題的解表示成“染色體”作為遺傳的個體,在算法中以二進制或實數編碼的串的形式存在。在執行算法之前,給出一群“染色體”作為初始假設解,并將這些假設解置于問題的“環境”中,按照適者生存的原則從中選擇比較適應環境的“染色體”進行復制,再通過交叉和變異產生更適應環境的新一代“染色體”群,直到種群收斂到最適應環境的一個“染色體”上,即問題的最優解。采用遺傳算法求解儲能的實時優化調度模型時,具體流程如下。

(1)編碼及初始化種群

考慮儲能實時調度模型的約束條件相對復雜,為方便直接判斷約束條件,本文采用實數編碼方式利用遺傳算法求解,在約束條件內隨機生成一組調度周期內各時段儲能參與現貨市場的放電功率,組成的“染色體”為X=(Pdis,1, Pdis,2,…, Pdis,t,…, Pdis,T),每條染色體對應優化調度的一個解,也稱“個體”,所有個體組成了種群,即初始化種群。

(2)適應度函數

求解電儲能的實時優化調度模型時,以模型的目標函數作為適應度函數,根據每個個體的適應度值進化和搜索,實現優勝劣汰,進而讓種群向更優的方向進化。

(3)選擇

將種群中的個體按照適應度的大小進行排列,采用“輪盤賭選擇法”進行選擇,每個個體被選中的概率與其適應度值大小成正比,使適應度較大的個體作為下一代個體的父母進行后續的進化。

(4)進化

以一定的概率對選擇出的父母個體進行交叉和變異,交叉是產生新個體的主要方法,變異可以維持群體的多樣性,防止陷入局部最優。在實數編碼的遺傳算法中,通過構建交叉、變異算子實現種群的進化。其中,交叉算子為

Δ為一個很小的數。

在進化過程中,為防止最優解被替換掉,將上一代適應度最高的個體直接放入下一代種群中。

3 儲能參與調峰市場算例分析

3.1 算例數據

由于西北電網高比例新能源的特性,儲能參與調峰主要是指新能源大發時吸收系統電力。為了評估在西北區域儲能參與調峰市場對系統經濟及自身效益的影響,對上述模型進行仿真分析。本文假設區域內有一個儲能配合風電場運行,一個儲能配合光伏電站運行,主要技術參數見表1。

表1   儲能的主要技術參數

基于次日新能源的出力預測,得到儲能配合新能源電站運行的充放電行為預測結果如圖4所示,其中儲能功率大于0表示放電,小于0表示充電,SOC為對應時刻末的荷電狀態。儲能1和儲能2次日初始時刻(當日結束時刻)儲能容量分別為40 MW·h和90 MW·h。

圖4   儲能配合新能源的運行情況

以西北區域某省級電網為例,預測該電網的96點新能源出力曲線和實時電價如圖5所示。

圖5   新能源出力和實時電價

該地區日內的新能源出力波動幅度較大,對此交易機構提出需要調峰的時段為10:00—16:00,以15 min為一交易時段,各時段的調峰需求如圖6所示。

圖6   電網調峰需求

3.2 調峰市場競價結果

除上文所提的儲能外,另有兩個火電機組也會參與調峰交易。市場初期儲能申報價格區間為0.2~0.5元/(kW·h)。火電企業在不同的調峰檔位,報價上下限見表2。

根據調峰市場的競價出清模型進行計算,表5、表6分別為儲能參與和不參與調峰市場時,調峰市場的競價出清結果以及電網的調峰成本。

可以看出,儲能參與調峰市場后,能夠分擔火電機組的調峰壓力,避免機組低負荷率運行,降低了調峰的邊際成本,使電網調峰成本顯著降低。

3.3 儲能實時優化調度結果

電池充放電折合的電池損耗費用率β取120~140元/(MW·h),利用遺傳算法對儲能實時優化調度模型求解,得到各儲能的96點實時優化調度結果分別如圖7、圖8所示。

儲能電站參與調峰、現貨電能量等市場經濟活動中,其初始投資成本需要合理地反映到運行過程中。為更準確地在實時調度中體現投資成本,本文將儲能電站的初始投資折算到每一天的成本中,折算結果如表7所示。

表7   投資成本折算

在本算例中,考慮每日的折算投資成本,儲能參與調峰市場和不參與調峰市場的情況下,在一天的調度周期內的具體獲利情況見表8。可見,儲能通過參與調峰市場,增加了自身的電力存儲,并在現貨市場中實現套利,進而提高了自身的效益。

表8   儲能的獲利情況(單位:元)

4 結 論

儲能作為一種靈活的調峰資源,本文在電力輔助服務市場向儲能放開的背景下,構建了儲能獨立參與調峰市場的競價出清模型,以及儲能的實時優化調度模型,采用遺傳算法優化求解。基于西北某電網實際運行數據進行模擬分析,結果表明儲能參與調峰市場能夠不僅能為儲能投資方帶來了可觀的收益,同時能降低系統調峰成本,為電力系統釋放調峰潛力提供新途徑。

隨著西北電網新能源裝機的增加,建議積極完善儲能獨立參與電網調峰市場的方式,通過政策支持和市場引導,進一步釋放系統調峰能力以解決新能源消納需求,增強西北電網對可再生能源并網的適應性。此外,對于同樣屬于“三北”地區的華北電網和東北電網也先后出臺了相應的規則允許儲能獨立參與調峰市場,在高比例可再生能源并網的要求下,也亟需擴大儲能參與調峰的規模,充分發揮儲能在電力系統調峰方面的作用。

引用本文: 薛 晨,任 景,張小東等.西北電網儲能獨立參與電網調峰的模擬分析[J].儲能科學與技術,2020,09(06):1897-1904.

XUE Chen,REN Jing,ZHANG Xiaodong,et al.Simulation analysis of the northwest power grid energy storage independently participating in peak regulation market[J].Energy Storage Science and Technology,2020,09(06):1897-1904.

第一作者:薛晨(1986—),女,碩士,高級工程師,主要研究方向為調度計劃和新能源消納管理,E-mail:1275953780@qq.com;

通訊作者:楊迎,碩士,主要研究方向為電力市場、電力調度等,E-mail:18729013387@163.com。

關鍵字:儲能調峰市場 儲能項目

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