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储能在电网调峰中的角色:如何在保持火电机组运行经济性前提下提升电力系统调峰能力?

北极星储能网  来源:电网技术    2019/11/27 16:04:19  我要投稿  

北极星储能网讯:截至2018年底,我国风电累计装机容量1.84亿kW,占总装机容量的9.7%。风电的反调峰特性提高了电网峰谷差,给电网的稳定运行带来困难。为缓解调峰困境,各电网纷纷展开火电机组深度调峰,但深度调峰会增加机组运行成本,如何平衡经济性与调峰性能的关系是决定机组运行的关键因素。此外由于储能技术优质的性能及大规模储能技术的日趋成熟,储能系统也成为一种重要的调峰手段,储能辅助火电机组调峰已成为研究热点。

(来源:微信公众号“电网技术” ID:dwjs1957)

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本文提出了一种储能辅助火电机组深度调峰的分层优化调度方案,主要研究储能系统的削峰填谷作用对火电机组深度调峰的改善情况。由于在计算过程中包含储能系统及火电机组的深度调峰,涉及的约束条件及变量较多,故采用分层调度方案来简化计算的复杂性。上层模型通过储能系统对净负荷进行削峰填谷,降低系统负荷峰谷差,提高火电机组的调峰空间;中层模型根据火电机组在接纳风电过程中产生的额外运行成本、电量损失成本、深度调峰补偿收益以及弃风惩罚成本,来优化风电接纳量,确定火电机组总出力;下层模型以火电机组运行效益最大为目标优化各机组出力。其方案结构如图1所示。

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图1 火储调峰分层调度模型结构

对上述各层模型分别进行求解。

1)上层模型求解方法。

上层模型采用粒子群优化算法进行求解,求出储能系统充放电功率。

2)中层模型求解方法。

中层模型采用迭代方式,计算各时刻随风电接纳量增加的总调峰成本变化情况,选取成本最小时对应的风电接纳量作为优化结果。

3)下层模型求解方法。

下层模型采用改进粒子群优化算法进行计算,由于火电机组在各阶段的成本和补偿收益函数为非线性,计算过程比较复杂。而根据中层模型确定的火电机组总出力,可以判定各机组的运行状态从而选择相应成本和收益计算公式进行优化。

算例结果如下所示:

1)从调峰效果角度,储能系统参与电力系统调峰可以在提高电力系统调峰能力、减少弃风同时改善了火电机组最大峰谷差调节量,如图2、3所示;

2)从调峰经济角度,储能系统参与电力系统调峰可以有效降低系统总调峰成本,如图4所示。

图2 储能削峰填谷效果

图3 含储能系统和不含储能系统的机组及风电功率累加图

图4 含储能系统和不含储能系统每天各项成本结果

后续研究方向

随着可再生能源渗透率不断增加,电力系统调峰问题会愈发凸显。火电机组灵活性改造具有很大的调峰潜力有待挖掘,此外,储能系统自身优势十分明显,一方面降低成本是势在必行,另一方面更好地结合电力市场调峰辅助服务机制,有助于大规模储能在电力系统中的应用。


原标题:东北电力大学李军徽、张嘉辉、穆钢等:储能在电网调峰中扮演的角色—如何在保持火电机组运行经济性的前提下提升电力系统调峰能力?

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