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摘要:上述文献分别从能量管理的统一系统、协同模型的分层规划、求解算法的快速搜索能力角度提出创新,通过建立“源网荷储”协同调度模型,制定日前调度计划,从而提高电网的新能源消纳能力。但是存在以下考虑不周之处:1)新能源出力的波动性与随机性,需求响应负荷的不确定性会对电网制定的日前调度计划准确性造成影响。2)工程实践表明,电化学储能是目前储能电站的发展趋势,抽水蓄能电站依旧是主要储能方式。而电化学储能具有与传统抽水蓄能电站不一样的出力特性,鲜有相关文献对两类储能电站的出力特性进行比较研究。3)“源网荷储”调度模型的研究只考虑电网日前调度情况,而忽略了电网紧急模式,不利于电网长期运行的稳定性。
引言
截至2019年底,我国风电装机达2.1亿kW,较去年增幅为14%,光伏装机容量达2.05亿kW,较去年增幅为17.4%[1]。新能源的大规模接入会带来严重的弃风弃光问题。提升电网对新能源的消纳能力是当下的发展趋势。
(来源:电网技术微信公众号;ID:dwjs1957;)
近年来,我国对储能电站项目大力支持,实现了电网从“源网荷”系统向“源网荷储”系统的升级。江苏建山储能电站、南京江北储能电站都是已建成的示范储能电站项目,采用电化学储能,通过配备智能“源网荷”互动终端设备,实现与原江苏地区电力系统的合并,并升级为“源网荷储”系统,大幅提升了江苏地区新能源消纳能力。
区域供电网大多是主动配电网,具有主动控制、主动服务、主动管理的特点。可以通过调度指令对电网中的分布式能源,储能装置以及响应负荷实现统一调度控制。目前在“源荷”互补、“网荷储”[2]互补或“源源”[3]互补的研究已经较为成熟。但是对于更新型的“源网荷储”协同调度策略研究并不充分。
目前,对“源网荷储”的优化调度理论研究中,文献[4]采用拉格朗日乘子法对能源局域网内各可调度资源进行协同优化;文献[5]采用人工智能算法对“源网荷储”的全局指标进行统一优化;文献[6]基于分布式算法实现了更快计算速度,更好收敛性的协同优化模型的求解;文献[7]中提出通过能源路由器对各可调度资源进行能量优化管理;文献[8]提出电网的3层规划模型,并采用全局搜索能力强大的支持向量机回归(support vector regression, SVR)和并行遗传膜算法(parallel genetic membrane algorithm, PGMA)的结合算法求解协同优化模型。
上述文献分别从能量管理的统一系统、协同模型的分层规划、求解算法的快速搜索能力角度提出创新,通过建立“源网荷储”协同调度模型,制定日前调度计划,从而提高电网的新能源消纳能力。但是存在以下考虑不周之处:1)新能源出力的波动性与随机性,需求响应负荷的不确定性会对电网制定的日前调度计划准确性造成影响。2)工程实践表明,电化学储能是目前储能电站的发展趋势,抽水蓄能电站依旧是主要储能方式。而电化学储能具有与传统抽水蓄能电站不一样的出力特性,鲜有相关文献对两类储能电站的出力特性进行比较研究。3)“源网荷储”调度模型的研究只考虑电网日前调度情况,而忽略了电网紧急模式,不利于电网长期运行的稳定性。
为能够解决上述存在的几个问题,本文采用基于场景(scenario-based stochastic programming, SSP)与机会约束(chance-constrained programming, CCP)的随机规划多时间尺度调度模型[9-10]来实现对日前调度计划的修正,提高精确性;通过比对2类储能电站的储能特性,综合考虑常规机组、风电机组、储能电站、需求响应负荷的时间尺度特性建立多时间尺度的“源网荷储”调度模型;通过在调度模型中增加电网紧急模型的目标函数,提高在紧急模式下电网的供电可靠性。使用MATLAB/CPLEX软件对该模型求解,结合实际算例验证模型的效果。
1 储能电站的运行特性
抽水蓄能电站具有快速的启动速度,较大的储能容量的优点,同时也有受地理环境限制更大的劣势。现有的其他储能方式有空间布置灵活,调节速度快的优势,但是有设备成本高,储能容量有限的劣势。本文选取抽水蓄能电站与最常见的电化学储能电站作为样例进行分析。
1.1 抽水蓄能储能电站
抽水储能电站主要由上水库、引水系统、抽水蓄能机组和下水库组成。在电力系统高峰负荷时发电,在负荷低谷时抽水,达到机械能和电能转化的目的。抽水蓄能电站的发电运行原理与常规水电厂一致,机械能通过水轮机带动发电机转动,发出电能通过变压器接入电网。因此其调节速度与常规的水电机组一致,不具备快速调节能力。
1.2 电化学储能电站
电化学储能技术主要是通过蓄电池或超级电容技术实现电能与化学能的转化。综合能量效率可以达到85%~90%。电化学储能技术不同于常规机组,它有较快的反应速度和灵活调节能力,并且其能量密度很大,可以存储较大容量的电能。电化学储能技术能够较好地平抑分布式电源的出力波动,促进系统消纳,还具有环境适应性强、能够小型分散配置且建设周期短的技术优势[11]。
2 需求响应资源的分类
负荷侧需求响应资源(demand response,DR)根据用户响应方式的不同分为电价型(price-based demand response,PDR)和激励型(incentive-based demand response,IDR)2种[12-14]。其中PDR可以通过制定不同的电价策略来改变用户的用电方式,常见的包括分时电价(time of use pricing,TOU)、实时电价(real time pricing,RTP)和尖峰电价(critical peak pricing,CPP)等;IDR是指DR实施机构制定优惠政策来激励用户响应调度信号。主要包括直接负荷控制(direct load control,DLC)、可中断负荷(interruptible load,IL)、需求侧竞价(demand side bidding,DSB)和紧急需求响应(emergency demand response,EDR)。生活中常见有智能家电、智能楼宇等。
在本文模型中电价采用动态的日前定价模式,因此PDR需要在日前调度中确定。而IDR根据响应电网调度指令时间的长短,可以分为以下几种:
1)A类IDR,计划提前1天制定。
2)B类IDR,响应时长15 min~2 h。
3)C类IDR,响应时长5~15 min。
4)D类IDR,实时做出响应。
3 考虑储能电站接入的多时间尺度调度
计划
本文设计的考虑2种储能电站参与的“源-储-荷”多时间尺度调度框架如附录A图A1所示。
1)日前调度计划的时间尺度为1 h,执行周期为24 h。在日前调度中需要确定包括常规机组的启停计划、抽水蓄能储能站的充放电量、PDR负荷响应量、A类IDR负荷调用计划。并作为确定量代入日内滚动优化中。
2)日内滚动优化的时间尺度为15 min,执行周期为4 h。在日内调度中需要制定包括各个新能源机组的出力计划、电化学储能电站的充放电量、B类IDR负荷的调用计划。用以对日前调度计划与实际情况的偏差修正。其中对日前调度计划中制定的各个机组启停计划和储能站计划、负荷调用量等数据均不变。
3)实时协调控制执行周期为5 min,作用是以日内滚动曲线为参考,实时协调控制调度策略以修正实际工况,减少偏差。
4 多时间尺度协调调度模型
4.1 日前调度优化模型
根据已有的研究,日前调度采用适用于大不确定性的多场景随机规划方法[9],对于不同负荷、新能源出力预测情境下的误差,满足系统安全约束条件。
4.1.1 目标函数
为达到提升电网新能源的消纳能力,提高电网紧急模式下的供电可靠性的目的,日前调度模型的目标函数应在系统总运行成本最小的基础上,通过将弃风量和负荷缺电量折算成惩罚成本计入系统运行成本中,同时计及电化学储能的折旧成本。能达到优化经济性,提升新能源消纳能力以及紧急模式下供电可靠性。
式中:f1f1为日前调度优化模型的目标函数,代表系统运行成本;fG,tfG,t、ferss,tferss,t、fDG,tfDG,t、fload,tfload,t分别代表常规机组、储能电站(包含抽水蓄能和电化学储能)、分布式能源机组和用户负荷的成本函数;NSNS为场景个数;psps为第s个场景发生的概率系数;NG为常规机组数量;PGi,t,sPGi,t,s为第i个常规机组在s场景下t时刻的发电量;aiai、bibi、cici分别为第i台常规机组的发电成本系数;SiSi为第i台常规机组的启停成本系数;uGi,tuGi,t为第i台常规机组在t时刻的启停状态,1为启动,0为停止;NerssNerss为储能电站个数;NbtNbt为电化学储能个数;Perss,i,t,sPerss,i,t,s为储能电站i在t时刻s场景下的出力量;C(Perss,i,t,s)C(Perss,i,t,s)为储能电站成本函数;W(Perss,i,t,s)W(Perss,i,t,s)为储能电站的维护成本函数;πbtπbt代表电化学储能的单位时间折旧成本系数;ubti,t,subti,t,s代表电化学储能站i在t时刻的启停状态;NDG代表分布式新能源的机组数量;PDGi,t,sPDGi,t,s代表第i个分布式机组在t时刻s场景下的出力;C(PDGi,t,s)C(PDGi,t,s)代表分布式机组在t时刻s场景下的成本函数;uDGi,t,suDGi,t,s为分布式机组的启停状态;kc,DGkc,DG代表弃风(弃光)惩罚成本系数;PpreDG,t,sPDG,t,spre代表分布式能源在场景s下t时刻的预测出力;kIDRAkIDRA、kIDRB,skIDRB,s分别为A类和B类IDR的成本系数;Δ|PIDRA,t|Δ|PIDRA,t|为A类IDR在t时刻调用量;Δ|PIDRB,t,s|Δ|PIDRB,t,s|为B类IDR在t时刻s场景调用量;kc,loadkc,load为负荷失电惩罚系数;Ploss,t,sPloss,t,s为负荷在t时刻s场景的失电量。
4.1.2 约束条件
1)功率平衡约束条件。
式中:DfixedDfixed为负荷中不随电价改变的部分;ΔPPDR,tΔPPDR,t为PDR负荷在t时刻的变化量;ΔPIDRA,tΔPIDRA,t为A类IDR负荷在t时刻的变化量;ΔPIDRB,t,sΔPIDRB,t,s为B类IDR负荷在t时刻场景s下的变化量。
2)常规机组运行约束条件。
①机组出力约束条件。
PminGi≤PGi,t,s≤PmaxGiPGimin≤PGi,t,s≤PGimax(4)
式中PminGiPGimin和PmaxGiPGimax分别为第i个常规机组出力上、
下限。
②机组爬坡约束条件。
{PGi,t,s−PGi,t−1,s≤ui,tRiPGi,t−1,s−PGi,t,s≤ui,t−1Ri{PGi,t,s−PGi,t−1,s≤ui,tRiPGi,t−1,s−PGi,t,s≤ui,t−1Ri(5)
式中RiRi为第i个常规机组的爬坡率。
3)分布式新能源出力约束条件。
0≤PDG,i,t,s≤PpreDG,i,t,s0≤PDG,i,t,s≤PDG,i,t,spre(6)
新能源发电的出力应当小于预测值。
4)储能电站运行约束。
①抽水蓄能储能电站约束条件。
抽水蓄能电站的约束条件主要是水库的可容纳水量约束、受到抽防水速率影响的爬坡率约束。
⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪Pminwater,t,s≤Pwater,t,s≤Pmaxwater,t,sVminPump≤Vwater≤VmaxPump|Pwater,t,s−Pwater,t−1,s|≤ΔPR′′{Pwater,t,smin≤Pwater,t,s≤Pwater,t,smaxVPumpmin≤Vwater≤VPumpmax|Pwater,t,s−Pwater,t−1,s|≤ΔPR″(7)
式中:Pminwater,t,sPwater,t,smin和Pmaxwater,t,sPwater,t,smax分别代表抽水电站的上下网电量的上、下限;VminPumpVPumpmin和VmaxPumpVPumpmax代表抽水蓄能电站的储水量上、下限;ΔPR′′ΔPR″代表抽水蓄能电站的爬坡率。
②电化学储能电站约束条件。
电化学储能主要受逆变器额定功率和储能电站的额定充放电功率约束。
{Pchaelec,t,s≤Pelec,t,s≤Pdiselec,t,sSSOCmin≤SSOCt,s≤SSOCmax{Pelec,t,scha≤Pelec,t,s≤Pelec,t,sdisSSOCmin≤SSOCt,s≤SSOCmax(8)
式中:Pchaelec,t,sPelec,t,scha和Pdiselec,t,sPelec,t,sdis分别是逆变器的额定充电功率和额定放电功率;SSOC为储能电站荷电状态;上下限;SSOCmaxSSOCmax、SSOCminSSOCmin为储能电站荷电状态上下限。
5)传输线的输电功率约束。
−Pmaxij≤Bij(θi,t,s−θj,t,s)≤Pmaxij−Pijmax≤Bij(θi,t,s−θj,t,s)≤Pijmax(9)
式中:PmaxijPijmax为节点ij之间传输线的最大输送功率;BijBij为节点ij之间的电纳;θi,t,sθi,t,s为i节点s场景t时刻的相角。
6)各场景调节约束调节。
{|PGi,t,s−PGi,t,bs|≤ψi|Perss,t,s−Perss,t,bs|≤ψerss{|PGi,t,s−PGi,t,bs|≤ψi|Perss,t,s−Perss,t,bs|≤ψerss(10)
式中:PGi,t,bsPGi,t,bs和Perss,t,bsPerss,t,bs分别为常规机组和储能电站的基准场景出力值;ψiψi和ψerssψerss分别为常规机组和储能电站的灵活调节能力。
7)各类DR资源的约束条件。
PminPDR≤PPDR,t≤PmaxPDRPPDRmin≤PPDR,t≤PPDRmax(11)
{0≤P+IDRA,t≤P+,maxIDRA0≤P−IDRA,t≤P−,maxIDRA{0≤PIDRA,t+≤PIDRA+,max0≤PIDRA,t−≤PIDRA−,max(12)
{0≤P+IDRB,t≤P+,maxIDRB0≤P−IDRB,t≤P−,maxIDRB{0≤PIDRB,t+≤PIDRB+,max0≤PIDRB,t−≤PIDRB−,max(13)
式中:PminPDRPPDRmin和PmaxPDRPPDRmax分别为PDR负荷的调用量下限和上限;P+IDRA,tPIDRA,t+和P+IDRB,tPIDRB,t+分别为A、B类IDR增加负荷量;P−IDRA,tPIDRA,t−和P−IDRB,tPIDRB,t−为A、B类IDR减少负荷量。
4.1.3 优化结果
通过优化算法对日前调度模型进行求解,将:1)常规机组启停状态;2)抽水蓄能机组充放电量;3)PDR调用量,A类IDR调用量。作为确定条件代入之后的日内和实时协调调度模型中。
4.2 日内滚动调度优化模型
日内滚动优化调度通常是将当前状态下实测的系统数据反馈到日内滚动优化模型中,结合未来4 h内时间尺度为15 min的风光负荷的预测数据来求解最优控制序列,
4.2.1 目标函数
日内滚动优化的目标函数同样为系统运行成本最小,相较于日前调度模型,滚动模型中改变的只有IDR类负荷的调用量成本,由于A类已经确定,负荷总成本为B类和C类IDR之和。fG,tfG,t、ferss,tferss,t、fDG,tfDG,t同上。
minf2=∑t=124fG,t+ferss,t+fDG,t+fload,tminf2=∑t=124fG,t+ferss,t+fDG,t+fload,t(14)
fload,t=∑s=1NSps[kIDRB,sΔ|PIDRB,t|+kIDRC,sΔ|PIDRC,t,s|+kc,loadPloss,t,s]fload,t=∑s=1NSps[kIDRB,sΔ|PIDRB,t|+kIDRC,sΔ|PIDRC,t,s|+kc,loadPloss,t,s]
(15)
式中:kIDRC,skIDRC,s为C类IDR的成本系数;Δ|PIDRC,t,s|Δ|PIDRC,t,s|为C类IDR在t时刻s场景的调用量。
4.2.2 约束条件
由于日内滚动模型同样采用了多场景随机规划方法来抑制不确定性带来的不利因素,因此其约束条件与日前调度模型中基本一致。多一条C类IDR的约束条件。在此不重复赘述。
4.2.3 优化结果
日内调度在日前调度已经确定常规机组启停状态、抽水蓄能机组充放电量、PDR调用量,A类IDR调用量的基础上(将其设置为已知代入计算),最终将确定:
1)分布式新能源机组启停计划。
2)电化学储能电站充放电量。
3)B类IDR负荷调用量。
4.3 实时调度模型
由于实时调度的时间尺度为5 min,对调度决策量的鲁棒性要求更高,适用于日前调度和日内滚动模型的多场景随即规划方法变得不再适用。本文采用数学模型中的机会约束方法,通过设置一定的约束条件,使得约束条件成立的概率不得小于某一置信水平。
4.3.1 目标函数
对于实时协调调度模型因为采用机会约束方法,设置备用容量的约束条件,使得约束条件小于置信水平,从而确定系统所需的旋转备用。
式中:fR,tfR,t为系统旋转备用成本;kR,GkR,G、kR,DGkR,DG、kR,ersskR,erss分别为常规机组、分布式机组和抽水蓄能储能的旋转备用成本系数;R+Gi,tRGi,t+、R−Gi,tRGi,t−分别为常规机组的正、反旋转备用;R+wateri,tRwateri,t+、R−wateri,tRwateri,t−分别为抽水蓄能储能电站的正、反旋转备用。
4.3.2 约束条件
日内调度确定了常规机组启停状态、PDR和A类IDR、抽水蓄能储能站的调度量,日内滚动确定了分布式机组启停状态、B类IDR和电化学储能站的调度量。因此在此只剩下了功率平衡约束条件、C类和D类的IDR约束条件和备用容量约束条件。而系统约束条件和IDR约束条件与前面基本相同,本节不再赘述。主要阐述备用容量约束条件。
式中:Pr{}Pr{}为置信度表达式;αα,ββ分别是满足正旋转备用容量和负旋转备用容量的置信度,取值为0.95。
4.3.3 优化结果
对实时调度模型进行优化计算,可以确定以下优化结果:
1)所有机组启停状态和出力。
2)旋转备用容量。
3)C类IDR和D类IDR调用量。
5 算例分析
5.1 算例介绍
为能够实际解决新能源消纳受限严重的情况,本文调研了华东区域某新能源消纳受限严重的区域电网,以此作为算例对本文所提调度策略进行验证。该区域电网包含6个常规火电机组,分别位于节点1、2、5、8、11、13处,火电机组参数见附录A表A1。在节点2处接入一个400 MW的风电场和一个50 MW/200 MW•h的电化学储能电站,在节点8接入一个100 MW/400 MW•h的抽水蓄能电站。拓扑图见附录A图A2。假设PDR变化范围为总负荷的10%,A类、B类、C类IDR的调用量不超过总负荷的5%,D类IDR的调用量不超过总负荷的3%。为简化计算过程,IDR的补偿成本系数均采用固定值,数值见附录A表A2。模型在MATLAB平台中的YALMIP工具包调用CPLEX软件进行求解。
负荷和风电的预测均根据实测数据加上白噪声生成(预测误差服从正态分布),其中实测曲线的时间尺度从1 h的基础上拓展到15 min,即每小时内的4个数据相同,都是每个小时点的数据,共96个数据点。负荷的日前、日内、实时的预测误差分别为3%、1%、0.5%。风电的日前、日内、实时的预测误差分别为5%、3%、1%。负荷和风电实测和预测曲线见附录A图A2。
5.2 调度结果分析
图1为风电的正调峰和反调峰2种场景下的调度计划,每一条曲线为前一条曲线加对应机组(或DR资源)出力的总和。图2为2种场景下DR资源调用计划。图3为2种场景下抽水蓄能储能电站和电化学储能电站的调度计划。
分别对2种场景调度计划进行分析,可以获得以下结论:
1)当风电正调峰时,风电出力曲线趋势与负荷曲线基本吻合,风电高发时段为日中(10:00—14:00)与午后(16:00—19:00),此段时间因为系统非需求响应型负荷量高,IDR类资源调用量比反调峰场景同时段少。
2)当风电反调峰时,风电出力曲线趋势与负荷曲线不吻合,风电高发时段为凌晨(2:00—6:00)
图1 系统调用计划Fig. 1 System scheduling plan
图2 DR资源调用计划Fig. 2 DR resource scheduling plan
和傍晚(16:00—21:00),此时段系统非需求响应型负荷低,通过IDR资源正调用和储能电站充电来提高该时段的风电消纳水平。
图3 储能电站调用计划Fig. 3 Energy storage power station scheduling plan
3)从图2各部分调用计划可以看出,主要还是由常规机组承担功率调整,完成调峰调频任务,IDR类因为调用量限制较小,只能对变化较为剧烈的功率调整量做出响应。
4)从图3各类DR资源调用情况基本可以看出,在白天时IDR资源主要用于削峰以及平抑风电波动,在晚上时,IDR资源主要用于填谷。
5)从图2看出风电正调峰时,储能调用量比风电反调峰场景下更小。面对风电突变与负荷突变时段,抽水蓄能无法做到快速响应调节,电化学储能可以完成快速响应调节。2种储能电站的存在能够更好地提供削峰填谷能力。结合图3,风电的弃风情况基本被消除。
5.3 调度模式策略对比分析
为能够体现2种储能电站接入对提高风电消纳率,减少弃风现象,降低系统成本的作用。本文同样在风电的正、反调峰2种场景下,设置对比案例进行讨论。
调度方案1。没有储能电站参与,同时不考虑多时间尺度调度,所有调度计划均为日前调度计划。
调度方案2。抽水蓄能储能电站参与,同时不考虑多时间尺度调度,所有调度计划均为日前调度计划。
调度方案3。本文调度策略。即2种储能电站同时参与的多时间尺度调度。
表1为3种不同调度方案下的结果对比情况。
1)无储能电站参与的调度方案1,特别是在风电反调峰场景下,在风电高发时段(2:00—6:00,16:00—21:00)少量的需求响应负荷调用无法满足对
表1 不同调度方案对比Tab. 1 Comparison of different scheduling schemes
风电的大规模消纳,导致严重的弃风现象,弃风率达到23.34%。
2)单一抽水蓄能水电站参与的调度方案2中,由于抽水蓄能电站不具备快速调节特性,在风电反调峰场景下无法做到及时反应,因此反调峰场景与正调峰场景下,该调度策略模式下2种场景的弃风率基本相同。
3)2种储能电站参与调度的方案3,电化学储能电站的快速调节特性与抽水蓄能电站的大容量高功率运行形成互补,加上需求响应资源的小幅调节,能够实现在正反调峰场景下,弃风率的大幅减小,以及系统运行成本的小幅减小。
综上所述,对比单一抽水蓄能储能电站对“源网荷储”系统新能源消纳能力的改善研究,本文所提的考虑2种储能电站特性的多时间尺度调度策略能够更好地消除新能源预测的不确定性带来的不利影响,更好地提升新能源消纳能力。
为了更好地验证本文所提方法在不同电网环境下,对区域电网的新能源消纳能力、系统运行成本的优化。在前文案例的电网结构基础上,改变常规机组的安放位置、容量配置,改变储能电站的容量配置以及出力特性,以此作为新的算例对本文方法进行适用广泛性的验证。拓扑图如附录A图A5所示,常规火电机组分别位于节点1、2、22、27、23、13,火电机组参数见附录A表A3。节点2接入400 MW风电场并处于反调峰场景,同节点2处接入10 MW/40 MW•h电化学储能电站,节点8接入40 MW/100 MW•h抽水蓄能电站。DR资源配置与风电负荷预测结果同上,不再赘述。
针对弃风率更高的风电反调峰场景进行调度方案对比,方案设置同上,结果见表2。
表2 不同调度方案对比Tab. 2 Comparison of different scheduling schemes
对比新案例的区域电网,在改变电网拓扑结构以后,由调度方案1结果可见,改变电源分布位置后的无储能电站参与的区域电网的风电消纳能力基本相同,而系统运行成本由于机组出力分配不同有了一定程度的变化。根据调度方案2、3的结果,储能电站容量配置的减小,使得储能电站无法对高发时期风电进行消纳,导致电网弃风率和成本较之前有所提高。但新算例验证了本文方法在不同电网环境下,均能提高区域电网的新能源消纳能力,降低区域电网的运行成本。
6 结论
本文提出了综合考虑抽水蓄能和电化学储能电站时间特性和DR资源的多时间尺度特性的“源-储-荷”调度计划。对2种储能电站的出力特性进行分析,并结合DR资源的多时间尺度特性进行互动,实现了日前调度计划的制定,并通过日内滚动与实时修正对新能源预测与负荷预测的不确定性进行一定程度的抑制。算例的结果表明:
1)2种储能电站参与调度计划的制定能够提高风电消纳,降低风电惩罚成本从而降低系统运行成本。
2)电化学储能电站有快速调节能力,能够有效地对抽水蓄能储能电站的调节能力进行互补,为高发时期的风电与火电提供更好的存储空间。实现在不同时间的调峰效果。
3)多时间尺度能够更好地利用电化学储能电站和DR资源的快速调节能力。使得系统对预测数据的精确性有了更好的提升。
4)本文所提调度方法能够广泛适用在新能源出力受限的区域电网,提升风电消纳能力。
将本文方法与文献[15-16]所提的仅计及需求响应的调度策略的研究结论进行对比,本文对储能电站进行了基于时间特性的研究,结合了抽水蓄能的大功率储能效果以及电化学储能的快速调节特性,更有效地缓解了由于风电出力与负荷需求呈逆向分布导致的大量弃风现象,更有效提高了风电消纳能力。对“源网荷储”系统的新能源消纳有更好的参考作用。
本文方案对于电化学储能电站的组成仅考虑锂电池这一种情况,不同的电池类型和储能技术会有不一样的出力特性[11]。未来的电力系统会接入形式各异的大规模储能系统,对各类储能技术的建模方法各不相同,接下来的研究中可以对各种储能技术以及各类电化学储能技术展开进一步的研究。
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北极星储能网获悉,3月27日,海西克鲁克电网侧电化学储能电站项目EPC总承包中标候选人公示发布。第1中标候选人:中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,投标报价51754815元;第2中标候选人:中铁武汉电气化局集团有限公司,投标报价50488958元。根据招标公告,储能电站考虑放置在青海德令哈50万千瓦
北极星储能网获悉,3月27日上午,市场监管总局(国家标准委)召开专题新闻发布会,发布《中国标准化发展年度报告(2023年)》并介绍有关情况。会上,市场监管总局标准技术司一级巡视员国焕新介绍标准作为重要的基础性制度,是支撑产品质量提升、促进产业高质量发展的重要技术力量。2023年,市场监管总
北极星储能网获悉,据淮河能源燃气集团有限责任公司消息,3月27日,淮能瑞腾公司首个用户侧储能项目——芜湖奇瑞汽车80MWh用户侧储能项目成功并网。该项目建设总规模为40MW/80MWh,其中依托于淮能瑞腾园区光伏配套储能容量为13.75MW/27.5MWh。项目投产后,年均放电量约1900万kWh,二十五年总放电量约4.
北极星储能网获悉,3月26日,江苏、河南两省分别发布一项200MW/400MWh新型储能电站EPC招标。深圳能源集团发布深能刘老庄200MW/400MWh储能电站EPC招标,项目位于江苏淮安淮阴区刘老庄镇南营村。采购范围包括但不限于:储能电站本体、升压站、送出线路工程的初步设计、设备材料采购,以及施工、调试相关
北极星储能网讯:3月27日,中国电力企业联合会电动交通与储能分会副秘书长马晓光发布《2023年度电化学储能电站安全信息统计数据》。(报告原文见下文)2022年电化学储能的利用情况曾在业内引起很大反响,电化学储能建而不用、或不及预期问题凸显。2023年统计数据来看,电化学储能电站利用情况整体平稳
北极星储能网获悉,据中城大有消息显示,3月26日,中城大有产业集团有限公司(以下简称“中城大有”)绍兴诸暨枫桥50MW/100MWh储能电站项目开工。诸暨枫桥项目是中城大有落地建设的第五个储能项目。诸暨枫桥独立储能电站项目总规模为50MW/100MWh,占地面积约16.2亩,总投资1.7亿人民币,项目储能系统计
3月26日,新中港发布以简易程序向特定对象发行A股股票预案,公司本次发行对象为不超过三十五名(含三十五名)特定投资者,包括符合中国证监会规定条件的证券投资基金管理公司、证券公司、信托投资公司、财务公司、保险机构投资者、合格境外机构投资者(QFII)、其它境内法人投资者和自然人等特定投资者等。
北极星储能网获悉,据宁夏百川电力消息,3月26日,宁夏百川电力嘉峪关市150MW/600MWh共享储能电站建设项目开工。该项目作为2024年甘肃省列重大项目,总投资高达8亿元,位于嘉西光伏产业园,占地约60亩。目前,该项目已完成项目公司注册、用地选址等前期工作,正在积极办理相关手续。
北极星储能网获悉,3月26日,江苏连云港经开区48MW/96MWh新型独立共享储能电站EPC工程总承包招标公告发布。项目建设容量为48MW/96MWh,含储能电池集装箱、PCS集装箱、干式变压器集装箱、高压开关柜集装箱,新建110千伏升压站1座,送出线路等。项目资金17400万元,折合单价1.8125元/Wh。详情如下:
近年来,我国能源绿色低碳转型步伐加快。截至去年底,可再生能源装机在全国发电总装机中的比重突破50%,历史性超过火电装机。可再生能源发电量占比不断提升,成为保障电力供应的新力量。对于电网来说,风电、光伏发电具有“看天吃饭”的特性,容易导致电力供应波动。怎么把风光等可再生能源富余的发电
近年来,我国能源绿色低碳转型步伐加快。截至去年底,可再生能源装机在全国发电总装机中的比重突破50%,历史性超过火电装机。可再生能源发电量占比不断提升,成为保障电力供应的新力量。对于电网来说,风电、光伏发电具有“看天吃饭”的特性,容易导致电力供应波动。怎么把风光等可再生能源富余的发电
北极星储能网讯,3月22日,广东省能源局发布《关于埃克森新能源(珠海)储能电池(一期)项目节能报告的审查意见》。根据公告显示,埃克森新能源(珠海)储能电池(一期)项目采用的主要技术标准和建设方案符合国家相关节能法规及节能政策的要求,原则同意该项目节能报告。项目主要建设内容包括:建设3
3月20日,辽宁省朝阳市政府与浙江吉利远程新能源商用车集团有限公司、运达能源科技集团股份有限公司签署合作框架协议,并就朝阳新能源产业发展与辽宁航天凌河汽车有限公司合作等事宜进行座谈交流。市委书记单义出席并讲话,市委副书记、市长老颜武主持并讲话。吉利远程新能源商用车集团董事长周建群,
中共中央政治局2月29日下午就新能源技术与我国的能源安全进行第十二次集体学习。中共中央总书记习近平在主持学习时强调,能源安全事关经济社会发展全局。积极发展清洁能源,推动经济社会绿色低碳转型,已经成为国际社会应对全球气候变化的普遍共识。我们要顺势而为、乘势而上,以更大力度推动我国新能
北极星储能网从爱企查获悉,3月12日,湖北睿派新能源科技有限公司成立,法定代表人为高守武,注册资本1亿人民币,经营范围含新材料技术研发和推广服务,新能源汽车废旧动力蓄电池回收及梯次利用,电子专用材料研发、制造、销售,储能技术服务等。据股权全景穿透图显示,该公司由东风汽车旗下东风鸿泰控
北极星储能网获悉,安徽省蚌埠市发展和改革委员会发布加强能源安全保供保障重大项目建设相关情况。其中提出,风电光伏项目方面今年以来申报竞争性配置建设规模达1.8GW,同时因地制宜推进配套储能设施,完成项目装机容量319.6MW/519.2MWh。提升发电能力。积极谋划风电光伏项目,今年以来申报竞争性配置
近日,博时新能源携五款工商业储能产品惊艳亮相,分别是四款在近期发布发布的200kWh能量立方N型、100kWh海外版能量立方、215kWh液冷能量立方以及418kWh液冷直流柜,以及重磅揭晓的最新产品——125kW/261kWh液冷能量立方。本次全新亮相的125kW/261kWh液冷能量立方,在小体积的同时实现更高的能量密度和
北极星储能网获悉,3月11日,林洋新能源河北平泉市150MW风电+储能、150MW光伏+储能发电项目正式开工。项目位于河北平泉市台头山镇、杨树岭镇。项目共用45MW/180MWh储能配套系统。该项目的建成对促进平泉市生态环境可持续发展,助推当地经济高质量发展具有重要意义。
北极星储能网讯,近日,江海股份发布《关于控股股东协议转让股权暨控制权拟发生变更的提示性公告》。根据公告显示,亿威投资拟通过协议转让的方式向浙江经投出让其持有的南通江海电容器股份有限公司170,130,000股股份,占江海股份总股本的20.02%。浙江经投系浙江省交通投资集团有限公司下属的产业投资
3月11日,陕煤电力运城公司召开专题会议,迅速传达陕煤电力集团深化降本增效、亏损企业治理、盘活闲置资产、严控工程超概、内部协作专题工作会议精神,该公司领导班子成员,全体中层干部参加了会议。会议传达学习了陕煤集团党委委员、副总经理袁广金在本次专题工作会议上的讲话精神和电力板块党工委书
“十四五”时期,经济要保增长,能源要保供应,环境要控排放,“发展、安全、低碳”是经济社会进步的关键点。随着双碳目标推进,能源结构绿色低碳转型加速,综合能源服务产业以优化能源结构,提升用能能效等优势,在互联网信息技术、可再生能源技术创新及电力改革进程加快下,进入快速成长期。开展综合
3月27日,敦煌市沙州能源光伏发电有限责任公司260兆瓦光伏发电项目二期150兆瓦光伏发电配套储能系统设备采购项目(22.5MW/90MWh)启动招标。项目概算7960.66万元,折合单价0.88元/Wh。本项目为新能源项目配套储能,规划建设22.5MW/90MWh储能系统,采用磷酸铁锂电池,全部采用液冷户外集装箱布置,通
3月28日,中国安能发布了中国安能一局秦皇岛盛通100MW光伏发电EPC工程总承包工程储能系统采购项目招标公告。项目采购储能系统60MWh,其中7.5MW/30MWh组串式储能系统设备、7.5MW/30MWh集中式储能系统设备。详情如下:中国安能一局秦皇岛盛通100MW光伏发电EPC工程总承包工程储能系统采购项目招标公告1.招
3月27日,南方电网发布了储能系统能量控制设备框架采购招标公告。项目所在地为广东省广州市。储能系统能量控制设备框架采购招标公告(招标编号:/)(涉及日期的以公告/文件发出时载明的日期为准)储能系统能量控制设备框架采购(招标编号:/),已由项目审批机关批准,招标人为南方电网电力科技股份有
多家央/国企纷纷加注投资储能产业,加快布局储能系统及电池的步伐。据相关统计,截至目前,包括中国南方电网、国家电投集团、三峡集团、中国电气集团、中国能建等在内,入局储能产业的央/国企已达百余家。有业内人士指出,“未来央/国企或者某些地方集团或将成为储能行业的主力”。也有声音认为,地方
北极星储能网获悉,3月27日,安徽省工业和信息化厅发布关于印发《安徽省光伏建筑一体化试点示范和推广应用实施方案》的(以下简称《方案》)的通知。《方案》指出,按照高水平设计、高标准建设、高质量应用的原则,推动光伏发电系统与建筑有机结合,鼓励配置必要储能设施,在新建公共建筑、工业建筑、
北极星储能网获悉,3月26日,江苏、河南两省分别发布一项200MW/400MWh新型储能电站EPC招标。深圳能源集团发布深能刘老庄200MW/400MWh储能电站EPC招标,项目位于江苏淮安淮阴区刘老庄镇南营村。采购范围包括但不限于:储能电站本体、升压站、送出线路工程的初步设计、设备材料采购,以及施工、调试相关
4月11日-4月13日远景邀您相约第十二届储能国际峰会暨展览会。以储为基,重塑能源,储能未来不可限量。远景将为您呈现更懂新型能源系统的全新一代智慧液冷储能解决方案。
北极星储能网获悉,3月20日,国家市场监督管理总局(国家标准化管理委员会)发布关于批准406项国家标准的公告。其中3项标准与储能相关,将于2024年10月1日实施。《锂离子电池和电池组能源转换效率要求和测量方法》主要起草单位为:中国电子技术标准化研究院、广州赛西标准检测研究院有限公司、蜂巢能源
北极星储能网获悉,3月26日,双杰电气在回复投资者提问时表示,目前公司未专门从事钠离子电池的生产制造,基于锂离子电池储能系统项目开发经验,公司已具备钠离子电池系统开发设计能力
据彭博社报道,宁德时代董事长曾毓群本周一接受采访时透露,宁德时代确实有第二次上市的计划。事实上,去年年底彭博社便援引IFR报道称,宁德时代正在考虑赴香港上市,但宁德时代并未对此消息做出回应。此次曾毓群在采访中则是确认了这一消息。不过曾毓群还表示,虽然有相关计划,但其现金流稳健,意味
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