2. 内蒙古电力科学研究院, 呼和浩特 010020;
3. 东北电力大学 现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室, 吉林 吉林 132012
2. Inner Mongolia Power Research Institute, Hohhot 010020, China;
3. Northeast Electric Power University, Jilin 132012, China
随着蒙西电网风电、光伏装机容量的不断增加,风电、光伏渗透率不断提高[1],而新能源发电的波动性和间歇性,使其在并网过程中加剧了调峰、调频问题[2]。蒙西电网属典型的火电调峰电网,电网供热机组占火电机组的70%以上,冬季为保证供热导致火电机组的调峰灵活性受到影响,严重时甚至弃风弃光[3]。
近年来,很多学者在储能调峰、调频方面进行了大量的研究。关于储能调峰方面,文献[4]提出一种基于减法聚类和自适应网络模糊推理(SCM-ANFIS)电网负荷预测与调峰目标动态规划相结合的储能电站调峰控制策略。文献[5]将电力系统调峰机制引入风电场成本模型,设计了适应风电场出力不确定性的调峰权交易机制,提出以风-储-氢联产发电系统运行经济性为目标的储-氢耦合系统优化控制策略。文献[6]建立了以调峰运行成本最小为目标函数,包含调峰不足概率、弃风概率的可靠性约束和调峰不足量、弃风量的充裕性约束的储能辅助电力系统调峰容量优化配置模型。文献[7]通过对储能系统参与火电机组辅助调峰服务容量配置优化模型进行研究,设计了储能系统参与辅助调峰的充放电控制策略。文献[8]建立了基于年调峰不足概率的技术性指标和基于年调峰费用的经济性指标的计算模型。文献[9]分析了储能装置的投资规模对经济性的影响,对在峰谷电价下大中型电力用户的经济效益进行了分析和建模。目前储能装置在电力系统中大多用来削峰填谷[10-12],即在负荷低谷电价低时充当负荷,将过剩电能存储起来,在负荷高峰电价高时充当电源释放电能,补充功率的不足[13-14]。但是单一的调峰方式不能同时兼顾经济性与高效性,目前使用最多的往往是组合调峰,如正常调峰与储能调峰组合,但需根据当地负荷情况选取不同的组合调峰方式。
关于储能调频方面,文献[15]在火储联合系统中建立了期望函数,通过对滤波阶数进行调整,优化了储能调频性能,提高了调频效益期望,进而确定了系统最优储能配置。文献[16]在风力机中增加储能调频控制策略,其中增加PID控制器,将调整后的频率输入风储联合系统中,进而控制其输出。文献[17]在保证ACG补偿收益最大的条件下构建储能系统函数,确定约束条件,再对系统需求进行分析,进而确定储能系统容量最优配置。文献[18]采用DE算法对系统经济模型求解,进而计算出系统配置储能的最优配置容量。文献[19]对德克萨斯州电网进行调频,建立了关于钒液流电池储能的经济性模型。文献[20]分析了多种电池在调频调峰中的经济效益,依据能量交易市场实时价格决定其价值,对比得知钠硫电池储能在此条件下价值最高。综上所述,储能系统参与调频的控制策略是以系统需求为立足点,增加储能系统优化二次调频,通过改进基础算法来优化控制,以达到系统最稳定状态[21-22]。储能调频的容量配置是根据电网、负荷及储能电池的特性,针对特定研究条件优化原始算法和经济性模型,求取系统最优储能容量[23-24]。储能系统参与调频的经济性方面,针对特定电网和储能电池,结合相关参数建立经济性模型,通过对控制策略和容量配置进行优化,以求取系统最大价值[25-26]。
蒙西电网中风电及光伏大规模接入电网,亟需配备合适的储能系统及采用合适的控制方式,以解决蒙西电网的调峰、调频问题。由于蒙西电网负荷通常是1000 GW以上,因此需要百兆瓦级别以上的储能电站才可满足需求。
本文根据蒙西电网实际要求,选取储能规模能够达到100 MW以上的储能技术进行介绍,并结合当前国家储能利好政策以及将大规模储能应用于调频、调峰等具体问题的研究算例,分析未来大规模储能在调频、调峰及黑启动等方面的应用前景。
1 储能技术现状 1.1 储能技术储能技术是通过利用变流装置或物理介质将能量储存起来以供以后需要时使用的技术。根据蒙西电网实际要求及目前各类储能技术发展规模,主要选取以下几种储能技术进行介绍:铅炭电池、锂电池、全钒液流电池、抽水蓄能以及压缩空气储能。
1.1.1 铅炭电池铅炭电池是一种特殊的电容型铅酸电池,是将铅酸电池和超级电容器二者合一,既发挥了超级电容瞬间大容量充电的优点,也发挥了铅酸电池比能量高的优势,且拥有非常好的充放电性能。
铅炭电池的性能远优于传统的铅酸蓄电池,可应用于新能源车辆,也可应用于新能源储能领域。在江苏、甘肃多地建设的铅炭电池示范工程,起到了削峰填谷、应急备用的作用。
1.1.2 锂电池锂电池也是1种二次电池(可充电电池),其主要依靠锂离子在正极和负极之间移动来工作。优点有:电池单体电压高、能量密度大、循环寿命相对长、高低温适应性强、自放电小;缺点为:锂离子各单元参数(开路电压、内阻、容量)不一致,导致电池内阻增大、容量损失、循环寿命下降。
锂电池主要用于电网储能(电力辅助服务、可再生能源并网、削峰填谷等)、基站备用电源、家庭光储系统、电动汽车光储式充电站等领域,目前锂电池储能装机份额占储能装机总量的2/3,是我国应用比较广泛的储能技术。
1.1.3 全钒液流电池全钒液流电池储能工作原理是通过电池中钒元素化合价的变化来实现对电能存储及释放。其优点是:容量和功率相对独立,充放电功率稳定,是目前最为成熟的液流电池,也是目前唯一能够参与风电调峰、调频和平滑输出并网的液流电池储能方式。不足之处为能量密度不高、工作环境要求高(一般为5~45 ℃)。
全钒液流电池适用于调峰电源系统、大规模光伏电源系统、风能发电系统的储能以及不间断电源或应急电源系统。我国全钒液流储能技术和产业发展处于世界领先水平。目前,大连融科储能技术发展有限公司正在筹建200 MW/800 MWh全钒液流电池储能系统,建成后将成为全球最大的液流电池工程。
1.1.4 抽水蓄能抽水蓄能需要在上、下游分别建1个水库,负荷低谷时段抽水储能设备在电动机状态下,将下游水库的水抽到上游水库,将电能转化为重力势能保存;负荷高峰时抽水储能设备在发电状态下运行,利用储存在上游水库中的水进行发电。
虽然抽水蓄能是唯一1种规模可达到GW级别的储能方式,但由于蒙西地区风多水少的地理条件,不适合建设大量的水电机组,所以在本文中不作为重点。
1.1.5 压缩空气储能压缩空气储能是基于燃气轮机技术发展起来的一种能量存储方式,主要用电低谷期多余的电量压缩空气,并将压缩后的空气储存在密闭的气罐或废弃的山洞中,在电网用电高峰期释放压缩空气推动机组发电。
在不具备建设抽水蓄能电站自然条件的一些地区,尤其远离消费中心的大型风电场和太阳能发电场,压缩空气储能是有效解决我国大规模储能的最佳选择。清华大学梅生伟教授团队在此方面开展了大量研究工作,并在江苏金坛建立了压缩空气储能示范系统。
1.2 政策导向我国储能产业的发展已初步具备产业化基础,未来阶段国家将更重视大规模储能技术及其应用发展,未来10 a内,计划分2个阶段推进储能相关工作:第1阶段实现储能由研发示范向商业化初期过渡;第2阶段实现商业化初期向规模化发展转变。
国家及各省级部门相继出台诸多储能相关政策,渗透至储能相关产业、电力服务及微电网等各领域,并积极推进储能在提高可再生能源利用水平,提升电力系统灵活性、稳定性,用能智能化水平、储能多元化应用支撑能源互联网方面的应用示范。
从2007年开始,国家电网公司陆续开展了大规模储能应用研究,先后投建张北风光储输示范工程、辽宁卧牛石风储示范工程及风电-储热示范工程,着力提高电网功率调节能力,力图提高电网的风电接纳规模。国家能源局在2016年发布的《能源技术革命创新行动计划(2016—2030年)》中表示,将逐步示范推广100 MW级全钒液流电池储能系统、10 MW级钠硫电池储能系统和100 MW级锂离子电池储能系统等一批趋于成熟的储能技术。
随着国家对储能技术重视程度及支持力度的日益提高,100 MW级示范项目的大规模建成,储能的发展前景将愈加广阔。将100 MW级储能技术应用于蒙西电网,主要可以解决由于风电、光伏大规模接入造成的调频、调峰问题,这也是大规模储能电站的主要应用前景。
2 大规模储能技术的经济性分析 2.1 储能辅助电网调峰运行 2.1.1 算例条件本文以蒙西电网某典型日为例,考虑电池储能系统投资成本、运行效益、多接纳风电的效益等因素影响,分析使储能系统的综合效益达到最大的储能系统容量的优化配置。计算条件如下:
(1)忽略火电厂厂用电率与输电网损率,即δlos=0,δline=0;
(2)风电上网价格CW=650元/MWh,火电机组生产单位电能的环境成本Cf=230元/MWh;
(3)采用锂电池、全钒液流电池及铅炭电池3种储能技术进行仿真验证,对比不同储能技术用于蒙西电网调峰时的差异性,3种储能技术的各项参数如表 1所示。
![]() |
表 1 3种储能技术参数 |
(4)为简化计算进行合理假定,即在储能系统运行周期内,电网日负荷持续曲线不变,设置不同的目标谷值,计算在不同目标谷值条件下储能系统的收益情况。
(5)储能系统回收处理成本及效益计算参数如表 2所示,由表 2可算得对于单位容量的各储能系统的回收处理成本及收益。
![]() |
表 2 储能系统回收处理成本及效益计算参数 |
3种储能类型用于电网调峰时,对风电的接纳及风电接纳空间的提高都有明显改善,随着容量的提升其改善的效果都在逐渐减小,趋势大致相同。这是由于该典型日在没有配置储能系统时弃风电量有限,随着3种储能系统容量的不断增加,所接纳的风电量逐渐达到瓶颈。但是不同储能类型容量配置与经济效益关系差别较大,最优容量配置及在全寿命周期内的经济效益也有很大差别。3种储能类型的最优容量及相关参数如表 3所示。
![]() |
表 3 3种储能类型参与电网调峰的相关数据 |
从表 3可以看出,锂电池的最优容量配置为2041.15 MWh,其在全寿命周期内能够盈利37 399.66万元。全钒液流电池由于其能量转换效率低,单位容量造价成本高,与锂电池相比,其最优容量配置明显低于锂电池,不适合大规模建造。铅炭电池的能量转换效率与锂电池不相上下,寿命比较短,但由于其造价成本只有1300元/kWh,故其最优容量配置为3302.61 MWh,在全寿命周期内其效益为46 560.61万元,高于锂电池。
分析3种储能类型在参与电网调峰时每天的收益情况,可直观地比较3种储能调峰的优劣。
该典型日的负荷总需求为510.51 GWh,风电预测出力总量为32.86 GWh。3种储能单天的风电接纳改善情况及收益参数如表 4所示。储能系统全寿命周期内的风电接纳量以及收益情况按单天来计算。铅炭电池在参与电网调峰时,虽然最优容量比其他2种电池高、使用寿命短、日平均成本相对较高,但是对风电接纳量的改善情况最为明显,从而产生更大收益,其日平均收益也最高。由此可见,铅炭电池的调峰性能和经济性最优。
![]() |
表 4 3种储能单天风电接纳改善情况及收益参数 |
采用蒙西某局域电网1个月的AGC数据,参考电网峰谷时段的电价及电池的维护成本等参数设计储能系统调频的收益参数和惩罚运行参数,如表 5所示。计算100 MW/50 MWh(功率/容量)不同类型的电池储能系统配置的调频经济性,选取1种经济性较好的电池储能类型,对不同功率/容量配置组合与经济性的关系进行分析。
![]() |
表 5 响应电网AGC调频指令的相关仿真参数 |
根据上述各类型电池储能的特点,仿真分析100 MW/50 MWh(功率/容量)不同类型的电池储能系统参与AGC调频1个月内的综合收益, 如表 6所示。现依据全寿命周期理论,将不同类型的电池储能系统总投资成本折算为1个月成本。
![]() |
表 6 不同储能类型的调频收益及投资成本 |
由表 6可知,磷酸铁锂电池的净收益最高,为-91.6万元,全钒液流电池的总收益最小,为-2184.9万元。电池储能系统中投资建设成本最高的为全钒液流电池,达到了3036.3万元。在现阶段的价格条件下,磷酸铁锂电池储能应用于电网调频的经济性较好,其运行过程中各部分的调频电量及收益、成本情况如表 7、表 8所示。
![]() |
表 7 磷酸铁锂电池储能的调频电量及收益 |
![]() |
表 8 磷酸铁锂电池储能的调频电量及成本 |
由表 7、表 8可知,储能系统参与调频的充、放电电量基本相当,由于调频过程中的单位充电电价参考平时电价,单位放电电价参考峰时电价,因此调频放电电量虽小于充电电量,但其收益大于充电收益。
储能系统成本中投资建设及维护成本为1198.8万元,约占总成本的58.8%,是影响电池储能调频应用经济性的重要因素。因惩罚功率较大,造成惩罚成本处于较高水平,占总成本的39.6%,对电网调频性能的提升有一定的制约,但通过改变电池储能的配置,可大幅提高电网的调频控制性能。
储能系统替代部分火电机组应用于电网调频,起到了节能减排的作用。为了鼓励储能系统在电网调频方面的应用,可适当给予储能系统一定的调频补偿。通过仿真计算可得,磷酸铁锂电池应用于储能调频,收支平衡的调频电量补偿为0.036元/kWh。
3 储能技术在蒙西电网的应用展望 3.1 调峰风电、光伏大规模并网后,新能源对电网运行的稳定性产生冲击,造成弃风、弃光率高的原因一方面是风电、光伏资源富集区电网建设薄弱,电力输送受限,另一方面是火电参与新能源并网调峰的积极性不高[27-28]。为波动性电源提供调峰辅助服务是解决问题的有效措施之一。
随着多类型储能技术及辅助服务市场的不断成熟,成本显著下降,预期将有更多的大规模储能电站投入使用,储能技术将有效缓解由于大规模新能源并网带来的调峰需求。
3.2 调频随着蒙西电网中风光电源渗透率的不断提高,风光电源的快速大幅波动给电力系统的频率调节带来了严峻挑战。目前已有多座储能电站参与电网调频而获益,但随着储能电站投入数量的增多,储能联合调频市场日趋饱和。而且《华北区域并网发电厂辅助服务管理实施细则》《华北区域发电厂并网运行管理实施细则》 [29-30]两个细则的深入实施和相关政策调整及AGC补偿价格的显著下降,给AGC储能联合调频的项目投资带来巨大冲击。如何让储能产业由目前依赖于“两个细则”逐渐过渡到未来电力现货市场中,是解决储能产业困境的关键,此外亟需改善规模化储能技术的特性,降低成本,规范储能电站建设,以提高储能电站的安全性。
3.3 黑启动常规黑启动电源常选择水电厂,就水资源相对匮乏的蒙西电网,全电网水电装机容量小,且距离负荷中心较远,水资源的季节性变化也限制了水电厂作为蒙西电网黑启动电源。结合蒙西电网风光资源和风电光伏产业快速发展的实际情况,考虑将储能与风电场和光伏电站相结合作为黑启动电源,制订适合蒙西电网的黑启动方案。
近年来,随着风电和光伏装机容量的逐年提高及其技术的不断进步,风力发电的厂用电率较低,光伏电站除了控制系统用电以外厂用电率基本为零,这类清洁能源在一定条件下具备自启动能力[31]。考虑风储联合或光储联合作为黑启动电源所制订的黑启动方案将为黑启动电源的选择打开新思路。2014年冀北电网利用风光储示范电站通过大规模储能电站反向送电功能,由大到小逐级启动,成功完成了黑启动任务,是我国首次利用新能源电源进行的黑启动试验,有效填补了该项领域研究的空白。储能配合光伏黑启动的研究在微电网中也有较完整的理论分析,经仿真验证,所提方案可安全有效地完成光储型微电网黑启动,为实际工程提供一定的借鉴意义。
蒙西电网中风电场和光伏电站较为集中的区域为巴彦淖尔市、包头市北部的达茂旗以及锡林郭勒盟,这些电场、电站在配置储能系统后都将具备黑启动能力,而这些电场的分散分布特点使得蒙西电网在遇到大电网停电事故时便于电网调度部门将整个蒙西电网划分成多个子系统进行黑启动。而风电场的快速启动性能,加之多个子系统能够同时启动,大大加快了电网主网架的恢复速度[32]。配备储能系统的风电场/光伏电站作为黑启动电源的方案设计将大大提高蒙西电网应对大电网停电事故的能力。
[1] |
May G J, Davidson A, Monahov B. Lead batteries for utility energy storage:A review[J]. Journal of Energy Storage, 2018(15): 145-157. |
[2] |
Vaalma C, Buchholz D, Passerini S. Non-Aqueous Po tassium-Ion Batteries:A Review[J]. Current Opinion in Electrochemistry, 2018(9): 41-48. |
[3] |
Mckeon B B, Furukawa J, Fenstermacher S. Advanced Lead-Acid Batteries and the Development of Grid-Scale Energy Storage Systems[J]. Proceedings of the IEEE, 2014, 102(6): 951-963. DOI:10.1109/JPROC.2014.2316823 |
[4] |
王晓东, 苗宜之, 卢奭瑄, 等. 基于SCM-ANFIS负荷预测的储能电站调峰控制策略[J]. 太阳能学报, 2018, 39(6): 1651-1657. |
[5] |
孙近文.大中型风电场混合储能系统优化配置及先进控制策略研究[D].武汉: 华中科技大学, 2017. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10487-1017144670.htm
|
[6] |
汪赛.储能辅助电力系统调峰的容量需求研究[D].南宁: 广西大学, 2018.
|
[7] |
王海华, 陆冉, 曹炜, 等. 规模风电并网条件下储能系统参与辅助调峰服务容量配置优化研究[J]. 电工电能新技术, 2015, 38(2): 1-8. DOI:10.3969/j.issn.1003-3076.2015.02.001 |
[8] |
黎静华, 汪赛. 兼顾技术性和经济性的储能辅助调峰组合方案优化[J]. 电力系统自动化, 2017, 41(9): 44-50, 150. |
[9] |
樊高松.用户侧储能装置运行策略优化及经济性分析[D].南宁: 广西大学, 2015. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10593-1016198522.htm
|
[10] |
尚瑨, 邰能灵, 刘琦, 等. 采用区间控制的蓄电池储能电站调峰运行控制策略[J]. 电工技术学报, 2015, 30(16): 221-229. DOI:10.3969/j.issn.1000-6753.2015.16.028 |
[11] |
李军徽, 朱星旭, 严干贵, 等. 抑制风电并网影响的储能系统调峰控制策略设计[J]. 中国电力, 2014, 47(7): 91-95, 100. DOI:10.3969/j.issn.1007-0079.2014.07.037 |
[12] |
李军徽.抑制风电对电网影响的储能系统优化配置及控制研究[D].北京: 华北电力大学, 2012. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10079-1012430178.htm
|
[13] |
Zeraati M, Golshan M E H, Guerrero J. Distributed Control of Battery Energy Storage Systems for Voltage Regulation in Distribution Networks with High PV Pen etration[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2017(99): 1. |
[14] |
Zhou T, Francois B. Energy Management and Power Control of a Hybrid Active Wind Generator for Distributed Power Generation and Grid Integration[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2010, 58(1): 95-104. |
[15] |
贾燕冰. 基于集合经验模态分解的火-储联合调度调频储能容量优化配置[J]. 电网技术, 2018, 42(9): 2930-2937. |
[16] |
赵爱云. 储能电池参与风电调频控制策略[J]. 通信电源技术, 2018, 35(7): 209-214. |
[17] |
钱虹. 基于电池寿命损耗的火电一体化调频系统容量配置[J]. 热能动力工程, 2018, 33(3): 128-132. |
[18] |
陈丽娟. 改善电厂调频性能的储能策略研究和容量配置[J]. 电力自动化设备, 2017, 37(8): 52-59. |
[19] |
Fares R L, Meyers J P, Webber M E. A dynamic model-based estimate of the value of a vanadium re dox flow battery for frequency regulation in Texas[J]. Applied Energy, 2014(113): 189-198. |
[20] |
Tewari S, Mohan N. Value of NAS Energy Storage Toward Integrating Wind:Results From the Wind to Battery Project[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2013, 28(1): 532-541. DOI:10.1109/TPWRS.2012.2205278 |
[21] |
Moradi M H, Eskandari M, Hosseinian S M. Cooperative control strategy of energy storage systems and micro sources for stabilizing microgrids in different operation modes[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2016(78): 390-400. |
[22] |
Zhong J, He L, Li C, et al. Coordinated control for large-scale EV charging facilities and energy storage devices participating in frequency regulation[J]. Applied Energy, 2014(123): 253-262. |
[23] |
黄际元, 李欣然, 曹一家, 等. 考虑储能参与快速调频动作时机与深度的容量配置方法[J]. 电工技术学报, 2015, 30(12): 454-464. DOI:10.3969/j.issn.1000-6753.2015.12.058 |
[24] |
李建林. 大规模储能系统辅助常规机组调频技术分析[J]. 电力建设, 2015, 36(5): 105-110. DOI:10.3969/j.issn.1000-7229.2015.05.017 |
[25] |
牛阳, 张峰, 张辉, 等. 提升火电机组AGC性能的混合储能优化控制与容量规划[J]. 电力系统自动化, 2016, 40(10): 38-45, 83. DOI:10.7500/AEPS20150724003 |
[26] |
温可瑞, 李卫东, 韩松, 等. 考虑日历寿命的电池储能系统参与一次调频服务配置容量与控制参数协同优化[J]. 高电压技术, 2019, 45(7): 2185-2193. |
[27] |
王立斌, 赵佩, 王杉杉. 基于离群点分析的分布式光伏发电量异常检测算法[J]. 电力大数据, 2018, 21(2): 13-17. |
[28] |
邵银龙, 卢迪, 陆艳艳. 光伏领跑者基地大数据分析及可视化技术应用研究[J]. 电力大数据, 2017, 20(9): 59-62. |
[29] |
华北电监局.华北区域并网发电厂辅助服务管理实施细则[Z].北京: 华北电监局, 2009.
|
[30] |
华北电监局.华北区域发电厂并网运行管理实施细则[Z].北京: 华北电监局, 2009.
|
[31] |
姚阳阳, 潘巧波. 串并联独立光伏系统最大功率追踪控制策略[J]. 广东电力, 2016, 29(12): 27-31. DOI:10.3969/j.issn.1007-290X.2016.12.006 |
[32] |
严洪丽, 张秀钊. 风电出力特性对地区电网供电能力影响分析[J]. 云南电力技术, 2017, 45(1): 56-58. DOI:10.3969/j.issn.1006-7345.2017.01.021 |