【精彩论文】基于动态峰谷时段划分的储能调峰调频经济调度研究

基于动态峰谷时段划分的储能调峰调频经济调度研究

王亚莉^1,2, 叶泽^1,2, 黄际元³, 魏文⁴, 戴双凤^1,2, 张冰玉⁵

（1. 长沙理工大学 经济与管理学院，湖南 长沙 410114; 2. 长沙理工大学 电价研究中心，湖南 长沙 410114; 3. 国网湖南省电力有限公司 长沙供电分公司，湖南 长沙 410015; 4. 湖南理工学院 经济与管理学院，湖南 岳阳 414000; 5. 国网浙江湖州市德清县供电有限公司，浙江 湖州 310000）

摘要：为高效合理地利用储能(energy storage，ES)设备和提高ES多应用场景切换的准确性，在分析ES多应用场景的基础上，提出一种基于ES等容量调峰的峰谷时段划分方法，旨在提高峰谷时段划分和ES应用场景切换准确性。在此基础上，构建基于动态峰谷时段划分的ES多应用场景经济优化模型，即在非调峰阶段，利用ES参与平抑负荷波动，充分发挥了ES“闲时复用”的功能，进而提高了ES利用率和经济收益。仿真结果表明：相比单调峰经济模型，ES多应用场景经济优化模型投资回收期缩短了1.17年，与单调峰场景时段划分相比，动态峰谷时段划分方法投资回收年限缩短了1.75年，有效证明了该方法的可行性。

引文信息

王亚莉, 叶泽, 黄际元, 等. 基于动态峰谷时段划分的储能调峰调频经济调度研究[J]. 中国电力, 2022, 55(8): 64-72.

WANG Yali, YE Ze, HUANG Jiyuan, et al. Research on economic scheduling of es peak and frequency regulation based on dynamic peak-valley time division[J]. Electric Power, 2022, 55(8): 64-72.

引言随着中国近年来一系列清洁能源并网政策的推出，尤其2021年“双碳”政策的推出，加速了新能源并网速度。“十三五”规划指出，到2050年非化石能源占总能源消费的目标比例高达50%^[1-2]。但清洁能源出力的反调峰特性和间歇性^[3-4]给电网调峰调频带来了新的挑战^[5-6]，亟须发展新的调峰调频手段。近年来，随着大规模储能(energy storage，ES)并网技术的不断发展，以及ES的快速响应能力，使其已成为调峰的重要手段之一^[7-10]。然而，目前其造价成本较高，配置容量有限，若仅参与调峰控制，降低了ES利用率和经济性。为此，文献[11]针对负荷侧ES，建立联合调峰收益与调频收益的经济优化模型，证明调峰调频联合优化的收益大于两者单独收益之和，从经济性的角度验证了调峰调频多场景的可行性。文献[12]利用非调频期ES平抑风电波动，有效提高了系统风电消纳能力和利用率，从技术层面分析了多场景协调控制的可行性。文献[13]基于园区预测负荷，对负荷及荷电状态（state of charging，SOC）进行划分区间，针对不同区间设计各自的目标函数，采用动态自适应粒子群算法进行求解，进而确定ES控制策略。文献[14]提出负荷预测与调峰动态目标规划结合的ES调峰控制策略，通过分阶段滚动优化实现最优调峰效果。文献[15]针对电网侧ES，提出了一种调峰调频的综合控制策略，将SOC进行区域划分，实现2个应用场景协调运行。除此之外，对SOC的研究也得到广泛关注。文献[16]提出根据电池SOC来优化风电场、ES及同步发电机组参与调频功率的分配。在文献[17]中，为避免高放电深度的频率调节，提出了一种风电-电池混合动力系统SOC反馈控制策略。在文献[18]中，在微电网中提出了电池/超级电容SOC的恢复，并通过实验装置进行了验证。文献[19]基于SOC与充放电功率关系，提出一种变下垂系数自适应控制方法，有效避免SOC越限问题。由上述文献研究不难看出，现有研究对推动ES参与电力市场服务做出了巨大贡献，但对如何确定峰谷时段的研究报道较少，基本采用固定峰谷时段计算，而在不同季节，负荷曲线不同，峰谷时段有偏差^[20]。基于此，本文提出了一种基于ES等容量的峰谷时段划分方法，可应对不同季节负荷曲线偏移问题；并在此基础上，提出一种“闲时复用”策略，进而提高ES利用率和经济效益。1  基于SOC的多时间尺度划分方法

ES只在负荷高峰或低谷时段才进行充放电动作，其他时段均处于闲置状态，利用率较低。图1为单调峰场景示意。为此，本文对ES采用“闲时复用”原则，即在ES非调峰阶段，利用闲置ES改善电网频率，进而提高利用率。图2为ES根据图1划分的调峰调频多场景切换示意。

图1  ES调峰原理

Fig.1  ES peak regulation principle

图2  不同时间尺度的协同工作区域划分Fig.2  Division of collaborative working areas at different time scales

受ES容量限制，当ES应用于调峰调频协同控制时，须考虑SOC影响。当ES工作在填谷区时，ES处于充电状态，其SOC从0.1升至0.9。工作在削峰区时，处于放电状态，SOC从0.9降至0.1。此时，当ES切换至调频区时，SOC初始值可能处于0.1或0.9。然而，频率偏差具有双向可能性。因此，当SOC为0.1时，不能通过放电来改善频率跌落问题，当SOC为0.9时，不能通过充电来改善频率上升问题。为避免使SOC处于临界值，降低调频能力。将SOC调峰工作区间设为0.15~0.85，图3为协同控制下的SOC分区示意。

图3  协同控制下的SOC工作区域划分Fig.3  SOC working area division under collaborative control

ES参与调峰调频协调场景出力过程如图4所示。图4中：Δf_dead为频率偏差死区值，取0.033 Hz；P_g(t)和P_f(t)分别为时刻t的计划填谷线和计划削峰线，将在第2节动态峰谷时段划分中详细分析求解步骤；P_bess(t)为ES充放电量；P_PRF(t) 为在非调峰期由负荷扰动引起的ES调频出力。采样间隔为1 min，则一天时间内样本数t=1440。

图4  ES多场景出力流程

Fig.4  Output flow chart of ES multi-application scenarios

式中：ΔP_PFR__i为第i台机组调频输出功率；Δf为频率偏差；K_i为单位功率调节系数；P_N、f_N分别为ES额度功率和额度频率。根据ES参与调峰调频协同场景工作区域划分与出力规则，可得到每个时刻的ES出力，具体实现过程如下。（1）填谷区：在该时段负荷处于谷值，电力处于供大于求的状态，ES处于充电状态，P_bess(t) = P_g(t) ＜ 0。（2）调频区：在该时段没有调峰需求，若频率偏差大于设定上限，ES为充电状态，P_bess(t) = P_PRF(t) ＜ 0；若频率偏差小于设定下限，ES为放电状态，P_bess(t) = P_PRF(t) ＞ 0；若频率偏差在死区内，ES出力为0，P_bess(t) = 0。

（3）削峰区：在该时段负荷处于峰值，电力处于供不应求的状态，ES处于放电状态，P_bess(t) = P_f(t) > 0。

2  动态峰谷时段划分方法

目前，利用ES进行“削峰填谷”的研究已相当完善，但大都是基于固定峰谷时段和峰谷值。然而，在不同季节，受风电和负荷影响，峰谷时段略有不同，如图2所示，峰谷时段的划分直接影响ES调峰调频时段。因此，本文提出一种基于ES等容量变功率充放电来确定峰谷时段的方法，进而提高峰谷时段划分准确性。实现过程如下。

步骤（1）：导入原始负荷P_L，得到负荷最大值P_max和最小值P_min。

步骤（2）：设定ES额定功率与额定容量为P_m和E_m，ES当前可用容量为E_n，削峰线初始值为P_max，并以步长△P向下移动，则可得实时削峰线P_f=P_max–k×△P与负荷曲线的交点t₁、t₂，则此时ES参与削峰释放的电量为

若S_f  ＜ E_n，则迭代次数k=k+1，更新时刻t的削峰线P_f(t)，直至S_f = E_n。步骤（3）：取初始填谷线P_min，并以步长△P上移，填谷线P_g=P_min+k×△P与负荷曲线交点t₃、t₄，则此时ES参与填谷吸收的电量为若S_g ＜ E_n，则迭代次数k=k+1，更新时刻t的填谷线P_g(t)，直至S_g = E_n。3  经济调度模型

3.1  ES成本模型

ES参与调峰场景的经济优化模型主要从投资成本与运行收益两方面构建。投资成本主要包括初始投资成本、运行维护成本、报废成本3大类。

（1）初始投资成本C_t指ES电站建设时的投入资金，包括容量成本与功率成本，即

式中：M_p为ES电站建设时单位功率投资成本，万元/MW；M_E为单位容量投资成本，万元/(MW·h)；n为ES电站运行寿命，年。（2）运行维护成本C_y指为保证ES电站正常运行对设备进行检修与保养而动态投入的费用，即式中：N_p为ES电站在使用年限内单位功率维护成本，万元/MW；N_E为单位容量维护成本，万元/(MW·h)。（3）报废成本C_b指ES电站在运行寿命结束后，对其进行清理、销毁以及部分资源回收而产生的成本，即式中：λ_pcs为PCS单位功率报废成本，万元/MW；α_ecs为ES电池单位容量回收成本，万元/(MW·h)。3.2  ES收入模型2019年1月9日，国家发展改革委、国家能源局联合发布《关于积极推进风电、光伏发电无补贴个价上网有关工作的通知》，提出要加快推进风电和光伏上网量。基于新能源反调峰特性，在未来几年内，ES收入将主要依赖“削峰填谷”赚取峰谷价差。在闲置时段，通过辅助服务市场(电网备用或调频)赚取补贴。因此，ES收入主要分为削峰填谷和辅助服务市场收入2大部分。3.2.1  削峰填谷收入

削峰填谷收入主要是指ES在负荷低谷时段充电，在高峰时段放电，赚取电网差价，以及降低火电机组调峰所节省的燃料成本和环境治理成本，称为环境成本收入。

（1）调峰直接收入B₁为

式中：P_price为电网实时峰谷电价差；P_C、P_D分别为充、放电功率，MW；η_f为充放电效率；Δt为负荷采样间隔时间，h。

（2）根据国家能源局2016年发布的《关于推动电ES参与“三北”地区调峰辅助服务工作的通知》，建设在发电端的ES设施，ES与机组联合参与调峰或作为独立主体参与调峰辅助服务市场交易，放电电量按照发电厂相关合同电价结算。调峰补偿收入为

式中：B₂为全年调峰补偿收入，万元/(MW·h)；E_i为第i天调峰电量，MW·h；e为合同电价，元/(MW·h)；N₂为一年内调峰天数。

（3）环境成本收入B₃为

式中：G_j为第j种污染物的排放量，kg/(MW·h)；R_j为第j种污染物环境治理成本，万元/kg；m为污染物的种类数。

综上，ES削峰填谷收入I_xf为

3.2.2  辅助服务收入

（1）调频补贴。2020年9月，一次调频首次纳入华中电网有偿辅助服务。调频补贴I_s为

式中：P_PFR为ES调频单位容量的补贴，万元/ (MW·h)。

（2）备用功率收入。ES备用功率是指介于额定充放电功率之间的上、下可调节功率空间，即

式中：P_up、P_dn分别为上调功率与下调功率，MW；P_i为ES 剩余功率；P_B-max、P_B-min分别为ES作为备用的上、下限值。

备用功率收益以小时进行结算，将上调与下调时间平均分配，则备用功率收益I_res为

式中：C_up、C_dn分别为每小时备用功率上调和下调价格，万元/MW。

综上所述，ES辅助服务收入I_fz为

3.2.3  延缓电网投资建设收益

随着负荷逐渐增大，需要投入新设备以升级配电网。通过在电网侧建设ES电站，在负荷高峰时释放电能，可以降低变电站负载率以及对配电网的容量需求，代替传统电网扩建方案。延缓电网投资建设收益I_delay为

式中：C_inv为单位增建容量的费用，万元/MW。i_t为通货膨胀率；r为折现率。

综上所述，电网侧ES年净收入I_total-f为

3.3  模型约束

（1）功率约束。由于电池本体与PCS的技术限制，充放电功率小于额定功率，即

（2）SOC约束为

式中：S_OC(t)、S_OCmin、S_OCmax为时刻t 的SOC、SOC最小值与最大值。

本文采用改进的GA算法进行模型求解，具体求解过程参考文献[21]。

4  仿真分析4.1  仿真参数

以中国中部某省变电站典型日负荷数据为例，进行实例仿真。负荷扰动数据采样间隔为1 min，P_m=27.7 MW，额定容量E_m=80 MW·h，采用两充两放方式，一年充放电270天，调峰补偿标准为2元/MW，深度调峰补偿标准为0.5元/( MW·h)，全年参与深度调峰140天^[22-23]，分时电价如表1，ES电池参数如表2所示^[24]，经济参数如表3所示。在进行环境收入分析时，环境污染物种类与对应单位治理成本如表4所示，调频备用容量分时补贴价格如图5所示。

表1  峰谷电价参数Table 1  Peak-valley price parameters
表2  磷酸铁锂ES电池参数Table 2  Parameters of lithium iron phosphate ES battery
表3  ES经济参数Table 3  Economic parameters of ES
表4  排放气体种类及环境成本Table 4  Emission types and environmental costs
图5  ES备用补偿价格Fig.5  ES standby compensation price
4.2  “闲时复用”控制策略经济对比分析假设GA算法最大迭代次数为500，迭代终止误差ε为10^–10，种群数量为200，交叉变异概率分别为0.3和0.1。以NPV最优为目标进行求解，对应年成本与年收入如表5所示，“削峰填谷”曲线如图6所示。图7为ES采用“闲时复用”控制策略后的出力值。调峰和调频ES动作次数与利用率如表6所示。表7为“闲时复用”控制策略下年成本、年收入与年净收益数值。表5  调峰年成本、收益与回收期Table 5  Annual cost, benefit, and payback period of peak regulation

由图6可知，通过ES削峰填谷的功能，负荷曲线峰值由205.32 MW降低到187.24 MW，削峰率达到8.82%，缓解了电网调峰压力。结合表5，初始投资成本占总成本98%，其中报废成本包括对ES电池资源回收产生的残余价值，为负数，说明报废成本能带来额外收入。其投资回收年限为9.26年，而ES寿命周期为10年，说明能在寿命期限内收回成本。

图6  调峰曲线Fig.6  Peak regulation curves
图7  调峰调频多场景下ES出力Fig.7  ES output under multiple peak and frequency regulation scenarios
表6  ES利用率Table 6  ES utilization rate
表7  “闲时复用”控制策略下年成本与收益Table 7  Annual costs and benefits of “functioning normally in idle hours” control strategy
由图7和表6可知，当ES采用“闲时复用”控制策略时，在“削峰填谷”时段，ES输出功率一致。而备用时段，当系统负荷增大时ES放电，负荷减小时ES充电，ES利用率有效提高了16.25%。对比表5和表7可以发现，投资建设成本不变，仅运行维护成本略有增加，这是由于备用状态参与平抑负荷扰动、增加动作次数所致。但收入因ES在闲置时段参与平抑负荷扰动，可获得辅助收入大于成本。因此，年净收益相较仅调峰增加了20.12万元，投资回收年限为8.09年，缩短了1.17年。综上，ES采用“闲时复用”控制策略，不仅可以提高年净收益，缩短投资回收年限，而且可有效提高ES利用率。进而实现提高ES利用率和电网经济性的双重目的，具有较好的研究价值。4.3  峰谷时段划分对ES经济影响分析由4.2节分析可知，ES采用“闲时复用”控制策略时能有效提高ES经济性，但调峰调频场景工作时间受峰谷时段划分法影响。因此，本节主要验证本文所提峰谷时段划分方法对ES经济性的改善作用。图8为不同季节负荷曲线，图9为峰谷时段曲线划分。仅根据ES经济模型求解，可得固定峰谷时段划分曲线如图9 a)所示，而采用本文所提等容量“削峰填谷”时段划分法，可得峰谷时段曲线如图9 b)所示。其中投资回收期、NPV指标如表8所示。

图8  不同季节负荷曲线

Fig.8  Load curves in different seasons
由表8可知，ES在本文所提峰谷时段划分方法下，ES电站投资回收期为6.34年，在电池寿命终结前可以收回投资，与固定划分法相比缩短1.75年。且ES电站的NPV为563.41万元，远超固定划分法。这主要是因为本文所提方法能充分发挥ES作用，扩大了“削峰填谷”时间和功率，进而有效提高ES经济效益。

图9  不同季节峰谷时段划分曲线

Fig.9  Curves of peak-valley time division in different seasons
表8  经济指标结果Table 8  Results of economic indicators5  结论针对ES仅参与调峰控制、利用率低、经济成本高，以及峰谷时段划分对多场景切换的影响问题，本文提出了一种基于等容量的“削峰填谷”时段划分方法。并在此基础上，提出一种ES参与多应用场景的经济优化模型。通过仿真分析得出以下结论。（1）基于ES电站一站多用、一主多辅的协同规划理念，提出一种ES参与多应用场景的方案，进而实现ES“闲时复用”功能，相比单调峰控制，有效降低了ES闲置率，NPV增加了20.12万元，投资回收年限缩短1.17年。（2）提出的“削峰填谷”时段划分方法，提高了峰谷时段划分准确性，进而实现调峰和平抑净负荷波动工作状态的准确切换，与单调峰峰谷时段划分法相比，NPV增加了110.92万元，投资回收年限缩短1.75年。（责任编辑　许晓艳）

作者介绍

王亚莉(1982—)，女，讲师，博士，从事电力经济、电力市场及价格理论研究，E-mail: [e-mail];

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叶泽(1962—)，男，教授，博士生导师，从事电力经济、电力市场及价格理论研究，E-mail：[e-mail];

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黄际元（1988—），男，高级工程师，通信作者，博士，从事新能源在电网中的应用及其优化调度，E-mail: [e-mail];

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魏文(1986—)，男，博士，讲师，从事电价及电力市场研究，E-mail：[e-mail];

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戴双凤(1983—)，博士，讲师，从事电力经济、电力市场及价格理论研究，E-mail：[e-mail];

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张冰玉(1994—)，硕士，从事新能源在电网中的应用及其优化调度技术研究，E-mail：[e-mail].欢迎点击文后“阅读原文”跳转期刊官网，获取更多信息！

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编辑：于静茹校对：许晓艳审核：方彤

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