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1.2 风电场储能优化配置的运行模拟
通过求解多场景随机规划模型,可以得到储能的初始配置方案。但由于其未充分考虑风电出力不确定性的影响,储能的初始配置容量需进一步的验证和优化。通过对含初始储能配置方案的系统进行全年的运行模拟[26],可考虑风电全年的出力变化和储能运行的寿命折损[27]对储能配置结果的影响,以便获取更合理的储能配置方案。
1.2.1 运行模拟的输入参数
首先,需要生成运行模拟的输入参数,主要包括:①电网网架结构以及线路参数;②各节点负荷的时序曲线;③储能的初始配置方案;④风电场年出力时序曲线;⑤常规机组和线路的运行状态等。其中,第①—②部分的输入参数由系统直接确定,第③部分的输入参数由1.1节的优化方法求得。下面分别给出其余输入参数的获取方式。
1)风速模型和风机出力特性:采用时间序列法中的ARMA模型模拟生成风电场全年每小时的风速曲线[28]。风电场全年的时序出力曲线由风机的切入风速、切出风速和额定风速决定,与风速之间的关系采用文献[28]中的分段函数。
2)常规机组和线路运行状态模拟:采用序贯蒙特卡洛模拟抽样法生成常规机组和线路特定时段(全年)的时序工作状态。一般情况下,认为机组或线路的正常运行持续时间和故障修复时间服从指数分布,则其维持当前状态的持续时间ττ可由式(14)给出[29]。
式中:U为[0,1]上的均匀分布随机数;λ为元件的故障率或修复率。
1.2.2 日运行优化的数学模型
对于配置初始储能方案系统,采用考虑储能充放电约束的多时段直流最优潮流(DC optimal power flow,DC-OPF)模型进行全年的日运行模拟。
本文1.1节所建立的风电场储能优化配置的随机规划模型本质上是一种考虑多场景集和储能投资优化的多时段DC-OPF模型。因此,通过将该模型目标函数中的储能投资成本去除,将PESS、EESS变量替换为已知的储能配置方案,将场景集DD设置成1 d,即可获得所需的日运行优化数学模型。
1.2.3 储能容量的收益投资比
通过对不同E1ESS百分比的配置方案进行日运行模拟,得到配置不同储能容量时的收益投资比,可对E1ESS进行修正。储能容量的收益投资比由运行模拟中储能能量上限约束式(13)的对偶变量累加求得,计算方式如下[19]:
Aee为储能单位容量投资成本的年金值。
1.3 储能的寿命模型
本文以锂电池储能系统作为研究对象,锂电池的循环次数与其放电深度密切相关.,对于特定的放电深度下所能释放的总电能是一定的,称之为有效放电量,即锂电池在特定的放电深度下总的循环次数一定[27]。锂电池在充放电深度dd下总的循环次数
kp为不同类型储能电池循环寿命的指数系数,kp的取值一般由电池生产厂家根据实验测试结果提供。对于某一特定放电深度d的充放电循环过程,可将其等效为100%充放电深度下的循环次数,转换公式如下:
式中:Neq是指等效为100%充放电深度的循环次数,Nd为充放电深度d下的循环次数。
2 风电场储能优化配置的算法流程
结合随机规划和序贯蒙特卡洛模拟的风电场储能优化配置方法主要包括以下2个阶段,流程如图1所示。
图1 风电场储能优化配置方法流程
Fig. 1 Flowt of optimal ESS planning for wind farms
2.1 阶段1(随机规划)
在随机规划阶段获得储能的初始功率和容量配置方案,步骤如下:
Step1。对全年的风电出力曲线和日负荷曲线利用K-means聚类算法进行聚类[30],得到春夏秋冬4个季节的风电出力典型曲线和工作日与非工作日2类日负荷典型曲线,并将其组合成8类典型场景作为随机规划的场景集。
Step2。利用1.1节中建立的多场景0-1混合整数线性规划模型求得储能的初始功率和容量配置方案,即P1ESS和E1ESS。
2.2 阶段2(运行模拟)
在运行模拟阶段,考虑风电全年的出力变化和储能的寿命折损对储能配置结果的影响,获取更合理的储能配置方案,步骤如下:
Step3。利用ARMA模型模拟生成风电场全年时序风速,计算出风电场全年各时段的最大有功出力,利用序贯蒙特卡洛模拟机组、线路全年的工作状态时序。
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