考虑风电场可调度性的储能容量配置方法
- 格式：pdf
- 大小：610.67 KB
- 文档页数：9
电场实际功率差额， P＜ 0 表示储能处于充电状态，
( t + kT t ) 是在 t 时刻对从 t+kT P 时刻开始持 式中，P P
续时间长度 T P 的风电平均功率预测值； P ( t − TP , t ) 是从 t− T P 时刻开始持续时间长度 T P 内历史风电实 测功率平均值。 t 是预测发生时刻， TP 是平均功率 预测期持续时间长度，此处取值为 30min 。预测时 长 kT P 从预测时刻 t 至被预测时段开始时刻 t+kT P 之 间的时间间隔，此处取值为 1.5h 。 进而，持续预测方法产生的预测误差是通过风 电实测功率平均值和风电平均功率预测值之差表 征，下式表征 t+kT P 时刻风电出力预测误差：
Energy Storage Sizing Method Considering Dispatchability of Wind Farm
Shi Lin Luo Yi Tu Guangyu Shi Wuhan 430074 China） （ Huazhong University of Science and Technology Abstract
国家自然科学基金重点（ 50837003 ）资助项目。 收稿日期 2012-05-09 改稿日期 2012-12-25
1
引言
近年来世界范围内风力发电发展迅猛，装机容
量迅速增加， 在 2001 ～ 2011 年期间全球风电装机总
尤其随着电网中风电渗透率不 电源和备用容量 [2-5] 。 断提高，如何安全可靠经济实现风电场接入已是迫
The undispatchability of wind farm brings great challenge to safe operation of power
system. Designing energy storage system for dispatchability of wind farm is an effective integration solution. This paper presents a novel sizing method of energy storage system for dispatchability of wind farm at specified confidence level, which is for the compromise between dispatchability of wind farm and energy storage size. The persistence method was used to generate the forecast data of wind power, and then based on forecast data a dispatch strategy was proposed for the minimization of energy storage size. The confidence level of dispatchability was defined as constraint and constraint functions of energy storage rated power and capacity were established separately with non-parametric estimation and curve fitting. The investment cost model considering lifetime of energy storage is proposed as objective function with the constraint functions. For obtaining optimal energy storage size, genetic algorithm was used to solve the non-linear objective function. Finally, the sizing method of lithium-ion battery energy storage system is illustrated as an example. Keywords： Confidence level, dispatchability, energy storage sizing, wind farm 量年均增长率约 28%， 截至 2011 年底全球风电装机 总量达到 238GW [1] 。但在风力发电接入电网提供天 然清洁能源的同时，其随机性和间歇性会对电能质 量和系统的稳定性带来不利影响，同时为保障系统 安全运行在风电接入后需要配置更多的调频、调峰
图1 Fig.1
1.5h 前持续预测模型
One and a half hour ahead persistence model
122
电 工 技 术 学 报
2013 年 5 月
持续预测方法基于大气环境在小时级尺度上可 视为“准稳态”的假设，采用历史实测的风电出力 平均值预测延时 k 个时段后的风电出力，表达式为
( t + kT t ) = P ( t − T , t ) P P P
i =1
nch
η ch Pi =
j ηdis j =1
ndis
P
（ 3）
式中， 等式左边表示在调度周期内储能总充电能量，
（ 1）
n ch 是调 等式右边表示同一调度周期内总放电能量； n dis 是调度周期内放电次数； ηch、 度周期内充电次数， ηdis 分别是充电效率和放电效率； P 是调度水平和风
2013 年 5 月 第 28 卷第 5 期
电 工 技 术 学 报
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY
Vol.28 May
No. 5 2013
考虑风电场可调度性的储能容量配置方法
施
摘要
琳
罗
毅
涂光瑜
施
武汉
念
430074）
（华中科技大学电气与电子工程学院
[13,14] [9] [10-12] [8]
低短期风电出力预测的不确定性出发，根据风电出 力预测误差和储能充放电状态的统计特性，在满足 不同预测不确定性需求的条件下采用概率性方法规 划储能设备功率和容量；但是仍然不能限制风电出 力波动性或者实现风电场出力可调度性。文献 [20] 为实现短期风电场出力可调度性， 提出风电场 - 储能 组合系统短期调度策略，并依据该策略考虑风电出 力预测误差统计特性以满足调度水平所需置信度水 平规划储能容量，但基于不同周期内的风电出力最 大和最小值制定调度水平要求较大的储能容量且调 度水平持续时段会随储能充放电时间不断变化。
风电场出力的不可调度性给大量风电场接入后系统安全运行形成了巨大挑战。配套储
能系统实现风电场可调度性是解决风电场接入问题的有效方法，基于风电场可调度性规划合理的 配套储能容量成为必须解决的问题。本文对满足特定风电场可调度性置信度水平下储能系统规划 方法进行了研究。首先采用持续预测方法获取全年风电场小时前预测出力数据，并依据风电场预 测出力考虑配套储能容量最小化原则提出了一种调度策略。 基于风电场可调度性和储能容量折中， 定义风电场可调度性作为约束并利用非参数估计和曲线拟合方法生成储能功率和容量约束函数， 以计入储能使用寿命的投资成本模型作为目标函数，利用遗传算法进行求解。最后，以风电场锂 电池储能规划为例进行说明。 关键词： 置信度水平 可调度性 储能容量规划 风电场 中图分类号： TM614; TM715
( t + kT t ) ε ( t + kTP t ) = P ( t + kTP ) − P P
P＞ 0 表示储能处于放电状态。
100% 预 测 精 度 下 所 提 调 度 策 略 能 够 最 小 化 储 能容量，但由于风电场功率波动和预测误差，所需 储能容量仍然可能很大。如果储能规划要求联合系 统出力 100% 可调度性，储能额定功率需要不小于 风电场出力和调度水平最大功率差值，储能容量需 要完全填补风电场出力和调度水平间的持续能量缺 额，然而大型风电场在出力波动较大情况下要求储 能规模很大，从经济性上而言并非合理的选择。可 以 考 虑 使 用 风 电 场 功 率 限 制 器 [25] 削 减 功 率 峰 值 或 者弃用风能，安排相对于风电场不可调度情况下少 量备用补偿功率缺额或者进行切负荷，从而减少风 电场可调度性所需储能规模，具体运行策略和经济 性评估不在本文讨论范围内，此处采用不同置信度 水平对风电场可调度性和储能规模或投资成本进行 折中。
、配合风电出力进
。但是，储能设备造价昂贵，在满
足系统运行需求的同时，合理规划储能设备容量对 应用储能设备经济有效配合风电接入至关重要。已 有储能容量规划研究分别从不同角度进行展开，文 献 [15] 以平抑风电场出力为目标，根据平抑后出力 和储能投资总体投资最大化规划储能设备容量，并 且考虑了储能设备直流侧电压约束需求，但是恒功 率控制导致储能容量值偏大且选取特定一天作为样 本不能代表全年风电出力变化状态。文献 [16] 基于 风电场出力可调度性设计了一套双储能单元系统， 利用风电出力交替对其进行充电，实现储能满足一 定置信度水平进行恒功率放电，并基于风电出力统 计学特性对储能容量进行规划，但是双储能系统控 制复杂且储能容量大。文献 [17] 针对一个由风电和 柴油发电机供电的孤立电网，以供电费用最小化为 目标，考虑风电渗透率、储能效率和柴油发电机运 行策略影响，利用随机优化求解储能容量最优规划 值， 但孤立电网储能用于配合风电 - 柴油发电机进行 负荷跟踪，而风电场接入大电网时储能需要降低风 电出力预测误差和波动性。文献 [18,19]研究出发点 具有相似性，前者是以一定置信度水平减小风电场 出力预测误差为目标规划储能容量，不仅可以增加 风电场出力的可预测性，还能够减少负荷跟踪和调 节所需备用电源，比较结果说明储能系统功率控制 策略对储能容量规划结果具有显著影响；后者从降
( t + kT t ) 是在 t 时刻对从 t+kT P 时刻开始持 式中，P P
续时间长度 T P 的风电平均功率预测值； P ( t − TP , t ) 是从 t− T P 时刻开始持续时间长度 T P 内历史风电实 测功率平均值。 t 是预测发生时刻， TP 是平均功率 预测期持续时间长度，此处取值为 30min 。预测时 长 kT P 从预测时刻 t 至被预测时段开始时刻 t+kT P 之 间的时间间隔，此处取值为 1.5h 。 进而，持续预测方法产生的预测误差是通过风 电实测功率平均值和风电平均功率预测值之差表 征，下式表征 t+kT P 时刻风电出力预测误差：
Energy Storage Sizing Method Considering Dispatchability of Wind Farm
Shi Lin Luo Yi Tu Guangyu Shi Wuhan 430074 China） （ Huazhong University of Science and Technology Abstract
国家自然科学基金重点（ 50837003 ）资助项目。 收稿日期 2012-05-09 改稿日期 2012-12-25
1
引言
近年来世界范围内风力发电发展迅猛，装机容
量迅速增加， 在 2001 ～ 2011 年期间全球风电装机总
尤其随着电网中风电渗透率不 电源和备用容量 [2-5] 。 断提高，如何安全可靠经济实现风电场接入已是迫
The undispatchability of wind farm brings great challenge to safe operation of power
system. Designing energy storage system for dispatchability of wind farm is an effective integration solution. This paper presents a novel sizing method of energy storage system for dispatchability of wind farm at specified confidence level, which is for the compromise between dispatchability of wind farm and energy storage size. The persistence method was used to generate the forecast data of wind power, and then based on forecast data a dispatch strategy was proposed for the minimization of energy storage size. The confidence level of dispatchability was defined as constraint and constraint functions of energy storage rated power and capacity were established separately with non-parametric estimation and curve fitting. The investment cost model considering lifetime of energy storage is proposed as objective function with the constraint functions. For obtaining optimal energy storage size, genetic algorithm was used to solve the non-linear objective function. Finally, the sizing method of lithium-ion battery energy storage system is illustrated as an example. Keywords： Confidence level, dispatchability, energy storage sizing, wind farm 量年均增长率约 28%， 截至 2011 年底全球风电装机 总量达到 238GW [1] 。但在风力发电接入电网提供天 然清洁能源的同时，其随机性和间歇性会对电能质 量和系统的稳定性带来不利影响，同时为保障系统 安全运行在风电接入后需要配置更多的调频、调峰
图1 Fig.1
1.5h 前持续预测模型
One and a half hour ahead persistence model
122
电 工 技 术 学 报
2013 年 5 月
持续预测方法基于大气环境在小时级尺度上可 视为“准稳态”的假设，采用历史实测的风电出力 平均值预测延时 k 个时段后的风电出力，表达式为
( t + kT t ) = P ( t − T , t ) P P P
i =1
nch
η ch Pi =
j ηdis j =1
ndis
P
（ 3）
式中， 等式左边表示在调度周期内储能总充电能量，
（ 1）
n ch 是调 等式右边表示同一调度周期内总放电能量； n dis 是调度周期内放电次数； ηch、 度周期内充电次数， ηdis 分别是充电效率和放电效率； P 是调度水平和风
2013 年 5 月 第 28 卷第 5 期
电 工 技 术 学 报
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY
Vol.28 May
No. 5 2013
考虑风电场可调度性的储能容量配置方法
施
摘要
琳
罗
毅
涂光瑜
施
武汉
念
430074）
（华中科技大学电气与电子工程学院
[13,14] [9] [10-12] [8]
低短期风电出力预测的不确定性出发，根据风电出 力预测误差和储能充放电状态的统计特性，在满足 不同预测不确定性需求的条件下采用概率性方法规 划储能设备功率和容量；但是仍然不能限制风电出 力波动性或者实现风电场出力可调度性。文献 [20] 为实现短期风电场出力可调度性， 提出风电场 - 储能 组合系统短期调度策略，并依据该策略考虑风电出 力预测误差统计特性以满足调度水平所需置信度水 平规划储能容量，但基于不同周期内的风电出力最 大和最小值制定调度水平要求较大的储能容量且调 度水平持续时段会随储能充放电时间不断变化。
风电场出力的不可调度性给大量风电场接入后系统安全运行形成了巨大挑战。配套储
能系统实现风电场可调度性是解决风电场接入问题的有效方法，基于风电场可调度性规划合理的 配套储能容量成为必须解决的问题。本文对满足特定风电场可调度性置信度水平下储能系统规划 方法进行了研究。首先采用持续预测方法获取全年风电场小时前预测出力数据，并依据风电场预 测出力考虑配套储能容量最小化原则提出了一种调度策略。 基于风电场可调度性和储能容量折中， 定义风电场可调度性作为约束并利用非参数估计和曲线拟合方法生成储能功率和容量约束函数， 以计入储能使用寿命的投资成本模型作为目标函数，利用遗传算法进行求解。最后，以风电场锂 电池储能规划为例进行说明。 关键词： 置信度水平 可调度性 储能容量规划 风电场 中图分类号： TM614; TM715
( t + kT t ) ε ( t + kTP t ) = P ( t + kTP ) − P P
P＞ 0 表示储能处于放电状态。
100% 预 测 精 度 下 所 提 调 度 策 略 能 够 最 小 化 储 能容量，但由于风电场功率波动和预测误差，所需 储能容量仍然可能很大。如果储能规划要求联合系 统出力 100% 可调度性，储能额定功率需要不小于 风电场出力和调度水平最大功率差值，储能容量需 要完全填补风电场出力和调度水平间的持续能量缺 额，然而大型风电场在出力波动较大情况下要求储 能规模很大，从经济性上而言并非合理的选择。可 以 考 虑 使 用 风 电 场 功 率 限 制 器 [25] 削 减 功 率 峰 值 或 者弃用风能，安排相对于风电场不可调度情况下少 量备用补偿功率缺额或者进行切负荷，从而减少风 电场可调度性所需储能规模，具体运行策略和经济 性评估不在本文讨论范围内，此处采用不同置信度 水平对风电场可调度性和储能规模或投资成本进行 折中。
、配合风电出力进
。但是，储能设备造价昂贵，在满
足系统运行需求的同时，合理规划储能设备容量对 应用储能设备经济有效配合风电接入至关重要。已 有储能容量规划研究分别从不同角度进行展开，文 献 [15] 以平抑风电场出力为目标，根据平抑后出力 和储能投资总体投资最大化规划储能设备容量，并 且考虑了储能设备直流侧电压约束需求，但是恒功 率控制导致储能容量值偏大且选取特定一天作为样 本不能代表全年风电出力变化状态。文献 [16] 基于 风电场出力可调度性设计了一套双储能单元系统， 利用风电出力交替对其进行充电，实现储能满足一 定置信度水平进行恒功率放电，并基于风电出力统 计学特性对储能容量进行规划，但是双储能系统控 制复杂且储能容量大。文献 [17] 针对一个由风电和 柴油发电机供电的孤立电网，以供电费用最小化为 目标，考虑风电渗透率、储能效率和柴油发电机运 行策略影响，利用随机优化求解储能容量最优规划 值， 但孤立电网储能用于配合风电 - 柴油发电机进行 负荷跟踪，而风电场接入大电网时储能需要降低风 电出力预测误差和波动性。文献 [18,19]研究出发点 具有相似性，前者是以一定置信度水平减小风电场 出力预测误差为目标规划储能容量，不仅可以增加 风电场出力的可预测性，还能够减少负荷跟踪和调 节所需备用电源，比较结果说明储能系统功率控制 策略对储能容量规划结果具有显著影响；后者从降
