储能与间歇式DG的窨星配比关系以及实用估算方法

  杨汾艳，陈晓科，黄嘉健，李兰芳，张泽群，肖峻，东磊，邹广宇

（1．广东电网公司电力科学研究院，广东广州  510080;

2．天津大学智能电网教育部重点实验室，天津  300072；

3．天津天大求实电力新技术段份有限公司，天津  300384）

摘要：随着分布式电源在配电网中渗透率逐步提高，其间歇性和波动性等特点给电网带来了一定的冲击。储能是解决问歇式分布式电源(DG)接入问题的关键，现有的研究尚未明确储能与DG的容量配比关系。基于DG频谱分析结果对平滑输出场景下储能DG容量配比问题展开了研究，并提出了一种实用的储能容量配置估算方法。首先，介绍了储能容量优化的原理和算法。其次，利用某地各项目的实际间歇式DG数据，使用频谱分析的方法得到容量优化结果，并分析得到DG最大波动值与最优储能功率容量的关系、储能功率容量与能量容量的关系。实际工程较易得到的为DG的额定功率，因此还补充分析了DG额定功率与最大波动值之间的关系．最终得到储能容量与DG额定功率之间的关系，即储能与DG的配比规律。据此可无需要储能优化算法而通过简单手工计算得到近似优化的储能功率容量和能量容量。最后，通过算例对比了储能容量优化算法和实用方法，结果表明该实用方法简单有效。

关键词：分布式电源；储能；规划；容量配比

0引言

 风、光作为清洁的可再生能源在国内外得到迅猛发展，由于其问歇性，给电网带来了较大冲击。目前越来越多的实例证明，储能是这一问题的重要解决方法。由于目前储能价格昂贵，储能容量配置以及运行问题已经成为当今热门课题。

 储能与分布式电源(DG)发电系统配合模式按其控制目标的不同大致可分为2类：(1)配合DG平滑输出波动（包括短期和长期波动）；(2)将间歇式DG转变为可调度能源，实现削峰填谷、计划发电等。要实现后者所需要的储能容量较大，当前储能价格昂贵，其经济性有待发展，因此本文只讨论平滑DG的模式。

 现有的储能容量优化方法或以经济费用最小为目标，或以技术性指标最优为目标，建立相应的模型及目标函数，运用某种算法得到最终结果。通常做法是在风光功率或储能容量其中选一个为定值，另外一个作为变量变化时衡量不同的补偿效果，期望得到最优储能容量。文[11]给定风光出力与负荷后，得到了不同储能范围下供电损失率、能源浪费率等指标的评估结果，确定最优储能容量范围。文[12]在给定风电场额定功率与输出功率曲线后，分析了不同运行模式下最佳储能容量的影响，得到当前并预测未来的最优储能容量。文[13]首先对工厂、商业区的负荷特性进行了比较分析．然后得到不同的光伏和储能容量对降低总成本、减少CO2排放的影响，最终得到光伏和储能的容量。

 以上研究更偏重于对储能容量优化方法的研究．计算过程较为复杂，在实际工程应用中缺乏简单有效的估算方法。现有的研究还缺乏分布式储能规划配置的相关结论。文[14]针对大型风电场．分析了在储能容量一定的情况下不同数量额定功率风机的补偿效果，间接研究了储能与风机的功率配比，但未涉及储能与DG的配合。

 本文针对上述问题开展研究，采用现有主流方法在平滑DG输出场景下对大量实例数据进行储能容量优化计算．再总结规律得到储能与间歇式DG的容量配比关系，并基于此提出一种实用的储能容量估算方法。

1  储能容量优化算法

 本文容量优化算法使用文献[4]的算法。

1.1  储能充放电功率确定

 为实现对DG功率平滑的目的，首先使用傅里叶变换对DG功率进行频谱分析确定补偿频段，再根据补偿频段利用傅里叶反变换得到平滑后的目标曲线，最后得到储能充放电功率。以下举例说明。

1.1.1傅里叶变换

图1为某地风力发电机一天的功率波动曲线。

式中：N为采样点个数。

傅里叶变换后频谱分析的结果如图2所示。

当采样时间为60 s时．频谱为0～0.008 333 Hz(1／(2x60 s))。由图2可以看出．DG的功率波动频率主要集中在低频部分。本文冈各实例数据不同，为使各实例对比公平，本文使用文献[4]使用试差法搜索到的最小补偿频率范围的近似值为0~0.000 l Hz．获得补偿频段后．使补偿频段对应的幅值大小不变，将补偿频段外的幅值置0，即

式中：fgc,n为所需要补偿的频段；Sgc,n为补偿频段对应的幅值。

1.1.2傅里叶反变换

对S。进行傅里叶反变换可以得到DG平滑输出功率序列为

式中：F(．)为离散傅里叶反变换函数。

反变换后输出的功率序列如图3所示。

1.1.3充放电功率获取

通过傅里叶变化与反变换，得到平滑后的DG功率曲线，储能所需的对外充放电功率PIwS为

式中：Pix;为DG的原始功率值。由式(5)知，储能充电时功率值为负．放电时为正。

考虑到储能在实际充放电过程中会产生损耗，即考虑储能充放电效率．储能实际充放电功率为

式中：ηES,d为放电效率；ηES,c为充电效率。

1.2储能功率容量确定

可再生分布式电源平滑后的目标输出功率确定之后．通过目标输出功率减去分布式电源直接输出功率，便可得到储能所需充放电功率指令。以储能充放电功率指令绝对值的最大值作为功率容量，以便储能能够满足所有功率指令需求。储能功率容量PESO为

1.3储能能量容量确定

储能荷电状态(state of(．ha了ge，SOC)-般取值0～1,在SOC限制的前提下，以储能所需累计最大放电能量E嚣：，与累计最大充电能量E嚣：之和，作为储能系统能量容量E。为

式中：SOC．，。和SOC,．。分别为实际工程中使用的储能SOC的上下限约束。理想情况下，SOC。，=1，SOC,．。=0。考虑到储能实际运行时为了避免过充过放影响储能寿命，SOC。，与实际运行时与储能的类型、型号等有关，一般无法取到理想值。

2储能与DG的容量配比关系

2.1  DG功率最大波动值与储能功率容量的关系

2.1.1  容量优化数据

对多套问歇性DG功率数据进行储能容量优化计算，得到结果见表1。

 表1中案例均为某地DG项目典型日的功率波动数据．其中案例1~6是同一项目中不同日期数据，案例7—11是另外5个项目的数据。

 时间窗口为全数据长度内．为考察一定时间尺度下的波动特性所截取的连续时问段。由于6个项目功率采样时间不同．因此各项目数据时间窗口也不同。本文采用2倍采样时间作为时间窗口，若时间窗口变大，则由于采集的数据范围变大．最大波动值也会随之变大．2倍采样时间的时间窗U较为合理。

 该12个算例的负荷波动的频率较低，即类似间隙性DG高频率的波动很少或没有，储能的平滑主要针对DG的间歇性波动．因此仅分析储能容量与对DG的关系。此外，本文采用的储能优化配置算法不但可以针对DG,也可以针对DG功率和负荷合成后的净负荷。当负荷有间歇性波动时也可以分析。

2.1.2规律总结与分析

图4.5为选取某地光伏采样数据与某项日的风电采样数据以及其平滑效果。

对表1优化结果并结合图4.5总结，得到储能功率容量与DG最大波动值的关系为

式中：P为计算的功率值，Flu—x为最大波动值，kW;Q为最大波动切割值，即平滑后的曲线将DG最大波动功率切割为两部分后，较大的部分占波动总功率的值，取0~1。η为综合效率，本文选取综合效率值为88%,并默认储能充放电效率相等。若实际运用中充放电效率不相等，可将其分别代人，选取最大值。

 图4和图5中，P了。为可再生分布式电源的实际功率幅值；Pal,为平滑后的功率输出。图4中，光伏一天之中的最大波动发生在11:00左右：图5中，风机一天中最大波动发生在23:00左右。当Ppv高于Pall，储能需要吸收电源的多余的电量，储能充电；当Pl，。低于‰，储能需要发出不足的电量，储能放电。Pal,大约穿过P，。最大波动处的2/3的位置，即在最大波动处，储能需要放m波动值2/3左右的电量．此时也是储能一天中一次性充放电中最大的功率，再除以放电的效率η。即可计算出储能功率容量。

 可见，最大波动切割值Q是在接近2/3左右小幅度波动，实用计算中可以取2/3。

2.2  DG额定功率与最大波动值的关系

本文定义风光发电系数η。即可发电最大功率所占额定功率的百分比，该系数与各地风光资源、装机型号等有关，DG额定功率PHJ,乘以风光发电系数η。，得到安装地点DCJ实际最大出力功率。定义η．，为DG最大波动功率与实际发电最大功率的比值，简称波动比。即满足关系

 风光发电系数η。南所在地区的风速或光照、温度等条件决定的。

 将表1中第5列最大功率波动值除以第4列DG额定功率得到表2，各案例的波动比值。

由表2可得．波动比值为0.08～0.60．其中0.5～0.6占45%．其中案例1、3、6波动较小，是由当天的天气状况导致。可以看出，波动比值最大为0.6．本文η。取0.5～0.6，实用计算中η。可取0.6。

2.3储能能量容量与功率容量的配比关系

 针对储能的能量容量．日前国内外已经进行了很多的研究．本文提出最佳持续时问的概念探究功率容量与能量容量的关系。最佳可持续时间为储能在保持额定功率下的最佳持续放电时问，此时储能能量容量和功率容量达到最佳配比。

2.3.1  数据分析

将大量优化案例的储能功率容量与能量容量进行对比，结果见表3。

 表3中最后一列为储能可持续时问。可将0.45以上的数据近似看作0.50．将1.05近似看作1.00。则11组数据中，可持续时间在0.50～1.00 h的为91%,即只有一组数据不在此范围。本文便选取0.50～1.00 h作为最优可持续时间。即在功率容量确定以后，可以0.50—1.00 h作为基准来对能量容量进行选择。

2.3.2  SOC差值与最佳可持续时间关系确定

由储能能量容量计算公式可得，储能能量容量的计算不仅和储能充放电过程中能量的最大值和最小值有关外，还与SOC的初始值和上下限的差值有关。本文选取的为最优初始soc，即可保证储能充放电过程中能量的最大、最小值分别处于SOC。，．，和SOCI,,。的位置。并SOC,,I,=100%，SOC,。。=40%,即SOCUP-SOC．。=60%．，即在保证初始sOc为最优．soc上下限的差值为60%时的最佳持续时间为0.50—1.00 h。在实际运用中．SOC初值可以本文原理为依据做出优化．soc的上下限的差值可能由于储能型号的不同而有所变化。表4给出了在不同的soc上下限差值下的最佳持续时问。

 由表4可以看出．最佳可持续时问本文给出的为范围值，在实际应用中可取范围的中问值，如SOC上下限差值为45%—55%时，取0.9。

3基于配比关系的实用储能容量估算方法

根据2.1.2中式(9)与2.2中(10)联立，可以得到储能功率容量的简化计算公式为

式中：PI{P为风光的额定功率；η。为风光发电系数，7．为波动比；Q为最大波动切割值；叩为综合效率。

 其中P了P.η，需根据实际情况确定，由前文可知，在实际应用中，η。可取0.5～0.6，Q可取2/3，η根据储能特性而定，在88%附近，可取88%。将以上数据带入式(11)得

 从式(12)可以看出，储能功率容量与DG实际最大功率的配比关系为0.36—0.43。

根据2.3．储能能量容量计算公式可总结为

式中：n为最佳持续时间，具体结果可从表4得到。

 综上，根据DG额定功率、风光发电系数、储能综合效率即可得到储能的功率容量。在得到储能功率容量的基础上在已知储能SOC差值的基础上便可得到储能能量容量。

 由以上分析可得．储能容量在已知DG额定功率、与地区环境因素有关的风光发电系数和与储能本身有关的参数（储能的综合效率和储能的SOC差值）便可得到。即本文通过对实验数据的规律分析和总结，在不需要使用容量优化方法的条件下．只要已知上述4个数据便可估算出所需储能容量。

4算例分析

4.1  算例基本情况

本义使用某地额定功率为l 500 kW光伏为例，采样时间为60 s，根据当地的天气、光照等因素确定当地的风光发电系数为1．即当地光伏功率波动可达到其额定功率的60%。储能综合效率为88%，SOC上下限分别为100%、40%。该光伏一天放电功率如图6。

412  本文方法计算储能容量

 根据式( 10)得到该光伏发电的最大波动值为900 kW,根据式(9)得到储能功率为533～639.6 kW,选取，为0.6，即功率容量为639.6 kW，根据表4的规律分析，本文选取储能0.50～1.00 h为最佳时长．则储能的能量容量为319.8—639.6 kW -h,本文建议取中问值，即479.7  kW -h。

4.3储能容量优化结果对比

使用文献[4]的储能容量优化方法进行优化，将本文的优化结果和文献[4]的结果进行，对比如见表5所示。

 由表5看出．本文方法在储能的功率容量上与文献[4]方法相差较小，能量容量上文献[4]方法在本文方法的范同之内，说明了本文估算方法的可行性。

5结论

 本文首次研究了储能容量与分布式电源DG的容量配比关系．总结并深入分析了平滑输出场景下的储能功率容量与DG容量间的关系以及储能功率容量与能量容量之间的关系。

 在实际工程中一般无法得到DG的最大功率波动数据，因此，在本文还对DG的最大功率波动值与额定功率进行了分析。分析得到储能功率容量与DG额定功率配比取0.36～0.43比较合适．储能能量容量与功率容量比值则需根据SOC差值由表4给出。

 基于配比研究结论提出了估算储能容量的实用方法。在已知DG功率、风光发电系数、储能充放电效率、储能SOC限制的条件下，无需复杂的储能容量优化方法，便可估算出储能容量值，具有较好的工程实用价值。