摘要：随着能源互联网的发展分布式储能用电侧电能管理采用优化复合特性的储能系统规划和优化调度模型，进行全寿命周期管理。用户侧储能系统的进行调度实现周期内收益，结合工程实际运用混合整数线性规划、遗传算法等求得双层优化配置模型，测算出储能单位成本以及能量转换效率。本文对储能优化配置问题进行论述，分析了现阶段储能技术、盈利途径、经济效益以及成本的影响，期望为实现用户储能系统优化配置提供参考。
关键词：能源革命；工业储能；系统配置
当前在能源革命背景下，以新能源为代表的如电力能力大规模被开发利用，成为能源变革的趋势，为解决能源互联网应用问题，在储能技术应用上发挥关键支撑技术，进行电网侧的大规模集中式储能分布式储能以及微电网建设，形成了具有商业化效益的储能发展策略。
1 储能优化配置的重要性
现阶段的盈利途径量化储能系统，储能技术通过用户储能配置，提出规模商业化的建设方法，以经济性最优目标进行储能系统的优化配置，解决双层决策问题，储能系统运行问题的实现了周期内的用户侧储能，全寿命周期经济效益提升的目标。
2 用户侧储能蓄量管理
用户侧储能全寿命周期管理，构建双层决策模型，外层规划包括储能额定容量、额定功率、年复合削峰率、内层优化，则进行时间尺度、负荷削峰率、周期内充放电策略优化。经过算理证明，提出的模型算法具有有效性，能够实现典型储能电池的经济性。
目前我国大工业用电实行两部制，又分为电度电价和基本电价，分时电价包括电阻电价、基本电价、按月收取。按照变压器容量最大需量，进行平均负荷最大值的计算，后者按照实际耗电量进行平时古时风时的预用电时间的计算，通常情况下，工业用户单位每月最大负荷，按照电表进行计算，在相对短的时间内，高峰负荷的额外成本，实施现行工业电价，出现电费耗费的情况较多，为了减少短时间内负荷高峰峰值，降低容量电费，可以在工业用户侧配置储能调控需量，以提升用户经济效益[1]。
P’load(t)=Pload(t)+PEss(t)
Pload(t)表示工程负荷处理数据，t为时刻，t=1,2,3......,PEss <0为储能放电，以某工业用户进行峰值对应场景下的电负荷曲线绘制为例，该用户在工厂储能补充和缓冲峰值负载进行用户需求侧管理，包括处理数据以及储能装置功率上进行公式的计算后降低部分基本电价支出。基于电网最大供应能力约束，利用缓冲峰值负荷和储能补偿实现用户需求侧管理，利用峰谷价差获得套利，降低基本电价支出，在低谷充电高峰放电规划初期，对用户侧电力设备进行改造，有效降低基础设施投资费用。
3 工业用户侧储能优化配置模型
考虑到复合收益两层决策模型是一种具有双层地接结构的系统，优化后的模型实行多层规划，两层规划数学模型可以使用下列公示显示：
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其中x,y为外层和内层优化问题的决策变量，F,f为外层和内层优化问题的目标函数，S,T, g为外层和内层优化问题的约束条件。在电力系统应用中外层优化目标函数，设计按照管理的储能系统进行全寿命周期的净收益。选择工业用户作为储能系统的应用用户，对不同储电池种类的技术指标和经济效益指标进行计算。外层优化问题模型建立在外层规划目标函数基础上，用户侧储能系统经济运行的总收益、储能全寿命周期、净收益包含了成本和收益两个方面。月时间、日尺度周期下，储能高峰放电低谷充电的价格进行套利收益。用户侧储能的全寿命周期成本主要包括运行维护成本，固定投资成本、用户侧储能的回收价值达到寿命年限是，通过回收利用获得收益[2]。
内层优化问题模型，将月基本电费的收益平摊到每日，对储能的充放电策略进行优化，确定用户侧储能配置额定功率容量，由于峰谷价差套利，将基本电费的收益进行平摊，降低收益偏差，选择最大负荷日作为典型日，内层模型优化目标不再赘述。对于内存问题进行削峰率的确定。考虑到不同类型储能设备的放电倍率上，为缩短运行寿命过大，电流充放电会损坏设备性能，贺电状态soc约束，剩余容量要满足一定的储能荷电状态的约束。每个调度周期始末、存储能量，可确保连续运行的周期性。
Cinv=ccEmas+COPmax
在上述公式中，Cinv为一次性固定投资成本，COPmax储能充电放电能量转化效率,ccEmas储能投资成本。双层规划模型求解采用遗传算法与混合整数规划，利用软件进行求解，外层采用GA算法，得出外层目标、额定功率、年负荷、削峰率、内层调用仿真、调度周期，优化储能相应容量、年负荷削峰率、额定功率在最大充放电策略下，进行内层放电策略优化，通过遗传操作巡游最终得到设定目的，目标下的最优解[3]。
算法初始化后调度周期、负荷曲线、储能技术等参数均得到读取，生成规模为100的初始种群中每个个体包含了储能、额定功率、年负荷削峰率信息、调用仿真周期内初始种群，哪个个体在调度周期内，最优充放电曲线和月负荷削峰率。根据额定功率月负荷削峰率计算初始种群个体适应度值，将初始种群年负荷、削峰率和储能充放电曲线进行计算，直到满足终止条件为止。
4 算例分析
为验证本文提出的优化配置模型和求解算法，对某U工业用户的典型日负荷曲线进行研究算例的仿真，寿命为20年的变压器负载率功率因数为0.8，负载率为0.75，贴现率为10%。出于电池储能回收，考虑基本容量电费设置为40元/月.Kw。
工业用户峰谷分时电价
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从用户侧储能的技术经济性考虑，选择锂电子电池额定容量，计算基本电费。储能系统的放电策略和复合特性具有耦合性，满足低电解充电、高电接放电和峰值负荷时刻放电模式，对各个时刻的处理进行优化，得出各月份典型日负荷曲线。
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月份典型日负荷曲线
收益层面对于需量的管理提升敏感性，实现电池寿命周期内的投资回收，考虑负荷特性对经济型的影响，对收益结果在负荷曲线结果趋势不变的前提下改变峰值负荷时刻后加以计算，接论文铅碳储能系统净收益随着负荷峰值时刻变化趋势与峰谷套利曲线相似。
结语：
引入不同时间尺度，综合考虑工业用户储能全寿命周期，降低全寿命周期成本。在工业用户侧储能中引入蓄量管理，改变用户负荷曲线特性能够获得可观的收益。在额定功率和储能系统容量一定的条件下，对用电曲线的相关性影响储能收益进行考虑。设置在长时间框架下，框架下进行决策问题的论证，得出的结论为：铅碳电池成本较低回收周期短，锂离子电池放电倍率有明显优势。在储能特性方面，考虑复合测需量管理，应大幅度提高储能技术的同时，提高储能系统效率，进一步研究测算储能在调峰调频价格套利和其他辅助功能上的经济性。
参考文献：
[1]丁逸行,徐青山,吕亚娟, 等.考虑需量管理的用户侧储能优化配置[J].电网技术,2019,43(4):1179-1186.
[2]修晓青,唐巍,李建林, 等.基于层次分析法的储能配置综合评估技术[J].电力系统自动化,2018,42(11):72-78.
[3]李越.基于用户侧储能系统的电力负荷优化调度研究[D].浙江:浙江大学,2018.
论文作者:陈雷
论文发表刊物:《电力设备》2019年第22期
论文发表时间:2020/4/13
标签：储能论文; 负荷论文; 用户论文; 周期论文; 收益论文; 电价论文; 外层论文; 《电力设备》2019年第22期论文;