北极星智能电网在线讯: 摘要：分布式储能可以从根本上解决分布式电源接入和负荷快速增长给电力系统的运行与规划带来的问题与挑战。从分布式储能的规划技术、面向电网的应用模式、关键装备研发及商业运营模式4个方面介绍了国内外分布式储能研究的最新进展,并重点就其中的容量配置、选点布局、协调控制设备研发及运营模式进行了评述,并给出了进一步的研究方向建议。最后,结合中国未来智能电网的建设规划,对分布式储能的发展前景进行了展望。
0 引言
近年来,分布式电源大量接入配电网,其接入点的随机性和出力的不确定性给配电网的规划运营带来了新的问题。与此同时,随着负荷快速增长,峰谷差不断增大,城乡配电网“标准低、联系弱、低电压”等问题日益突出,负荷需求响应作为一种有效调节手段,在一定程度上可以缓解上述问题,但是要从根本上解决,需要引入储能技术[1-3]。
随着储能技术进步和成本降低以及需求侧的演化发展,分布式储能在电力系统中的广泛应用是未来电网发展的必然趋势,也是突破传统配电网规划运营方式的重要途径。2015年3月中共中央国务院印发的《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》明确提到鼓励储能技术的应用来提高能源使用效率,2016年3月《“十三五”规划纲要》中八大重点工程提及储能电站、能源储备设施,重点提出要加快推进储能等技术研发应用。各企业单位也在积极开展储能系统建设并探索储能商业化运营模式,国网江苏省电力公司规划到2020年江苏省内储能累计容量达到1000 MW。
分布式储能安装地点灵活,与集中式储能比较,减少了集中储能电站的线路损耗和投资压力,但相对于大电网的传统运行模式,目前的分布式储能接入及出力具有分散布局、可控性差等特点。从电网调度角度而言,目前缺乏有效的调度手段,如任其自发运行,相当于接入一大批随机性的扰动电源,它们的无序运行无助于电网频率、电压和电能质量的改善,也造成了储能资源的较大浪费。在配电网中合理地规划分布式储能,并调控其与分布式电源和负荷协同运行,不但可以通过削峰填谷起到降低配电网容量的作用,还可以弥补分布式出力随机性对电网安全和经济运行的负面影响。进一步,通过多点分布式储能形成规模化汇聚效应,积极有效地面向电网应用,参与电网调峰、调频和调压等辅助服务,将有效提高电网安全水平和运行效率[4]。
在此背景下,本文对分布式储能的规划技术、参与辅助服务的应用模式、关键装备研发及商业运营模式等规模化应用关键技术进行梳理与探讨,为后续开展更为深入的研究提供借鉴与参考。
1 储能规划技术
目前,分布式储能的应用场景主要包含用户侧、分布式电源侧和配网侧3个方面,其投资主体包括用户、分布式电源投资商和电网公司,多以分布式电源、用户侧或微电网为背景引入,电动汽车也是其中的一种重要组成。在配网中,关于分布式储能规划技术的研究主要涉及容量优化配置及选点布局2个方面,并且当需要同时开展容量和选点研究时,鉴于二者间存在的强耦合关系,在目前国内外开展的研究中,往往将之作为一体化问题处理,多通过将分布式储能规划描述为一个优化问题,优化目标和约束条件随应用场景和应用目标而变。优化目标主要包括技术性目标和经济性目标两类,约束条件一般包含储能设备布局总点数、储能本身和系统运行方面的约束条件。
文献[5-9]均为针对分布式储能容量优化配置开展的研究,涉及的场景包含促进分布式电源消纳、配电馈线削峰、参与配电网需求响应等。文献[8]以参与配电网需求响应为场景,建立了储能系统的数学模型和基于电价变化的需求响应模型,以节省电费、最大化业主收益为目标开展储能容量配置研究。文献[10]以配网馈线扩展规划为场景研究分布式储能的容量配置和选点布局,以储能安装成本、新电路的扩展成本、储能运行成本和切断可中断负荷的罚金总和最小为目标,约束条件包括系统潮流、储能容量和充放电功率约束、发电机运行边界和爬坡率等。文献[11]以系统功率平衡和参与电网辅助服务为场景探讨储能系统在主动配电网内的规划技术研究,提出了技术性和经济性综合规划目标,以一段时间内配电网各母线电压波动、网损和与外电网交互的总能量成本的加权和最小为目标,目标函数如式(1)所示。
文献[12]给出了在配网侧规划储能系统时,储容配置和选点布局的一般步骤：
1)确定研究对象,电网和储能应用场景(约束条件、负荷曲线、时间跨度等)。
2)确定电网内可用于安装储能设备的节点数。
3)确定分布式储能系统的总容量。
4)确定储能系统的控制策略。
5)确定分布式储能系统的容量划分方式。
6)在选定的应用场景中,模拟分布式储能的分配效果。
7)重复步骤5)和6),迭代次数取决于布局点数和计算精度要求。
算法流程图见图1。
图1 采用遗传算法的求解流程图
综合目前国内外开展的分布式储能系统的优化规划方面的研究,大多建立以技术性或经济性或技术与经济性综合目标的目标函数,在储能本身和系统运行的约束条件下开展寻优求解,目标函数一般可综合为单目标优化,约束条件包含等式约束和不等式约束,针对该优化求解问题也开展了较多研究,多采用智能求解算法进行求解,比如遗传算法。
此外,在用户侧规划储能设备,不存在布点问题;并且因为我国目前实行分时电价和针对工商业用户的两部制电价政策,所以用户侧分布式储能的引入多从经济性角度出发,以减少电费或最大化收益为目标开展储能配置研究[13-15]。江苏2017年用户侧分布式储能规划建设情况如表1所示。从表1可以看出,当前用户储能的建设目标还是以需求响应(价差套利)和提高供电可靠性为主,对电网的支撑作用主要是削峰填谷。
表1 江苏省2017年用户侧储能规划建设情况(容量1 MW以上)
分布式储能应用于不同场景下的目标函数及约束条件如表2所示。
表2 不同应用场景下的目标函数与约束条件
（表2中：m为储能系统的年投运次数;n为划 ">）
总体而言,国内外在分布式储能规划方面已有较多研究,但目前的研究均是在确定的应用场景下开展常规性的规划研究,在我国配网分布式储能蓬勃发展的背景下,为提高分布式储能系统的利用效率和充分调动电网资源,有必要面向电网应用,开展基于配网内现有储能资源的补充性规划技术研究,即针对电网需求,首先评估电网内已有的可汇聚储能资源,在此基础上,开展差额配置和布点研究。
