淺談基於儲能電站提高風電消納能力的電源規劃研究

簡婷

开云体育手机下载教程 上海嘉定 201801

摘要：文章提出了一種基於(yu) 遺傳(chuan) 算法的電源規劃模型，旨在提高電網對風電的消納能力並保持係統穩定。通過構建不同的規劃方案，分析了儲(chu) 能電站的引入對電力係統的影響，包括提升風電消納能力、電網穩定性和經濟效益。即使儲(chu) 能設施初期投資較高，但長期看可以有效降低運行成本，提高電網的可靠性。此外，文章還探討了允許風電輸出波動對規劃結果的積極影響，提供了一種在確保電力係統可靠性的同時降低投資成本的策略。

關(guan) 鍵詞：風電消納；電源規劃；儲(chu) 能電站

0引言

  隨著全球氣候變化和能源危機的日益嚴(yan) 峻，可再生能源的開發和利用成為(wei) 世界各國的共同選擇，其中風能作為(wei) 清潔能源的代表，其開發利用受到了廣泛關(guan) 注。然而，風能的間歇性和不穩定性給電網的穩定運行和風電的大規模消納帶來了挑戰。

1儲(chu) 能電站提高風電消納能力工作機理

  基於(yu) 儲(chu) 能電站提高風電消納能力的電源規劃研究，關(guan) 注的是如何通過儲(chu) 能係統提高風電的利用效率和穩定性。風能作為(wei) 一種可再生能源，雖然環保，但存在一定的不穩定性，特別是風速的變化導致發電量波動。為(wei) 了解決(jue) 這一問題，儲(chu) 能電站的作用顯得尤為(wei) 重要。儲(chu) 能電站通過存儲(chu) 風能在風速較高時多出的電力，解決(jue) 了風電供應不穩定的問題。當風速減弱，風力發電量減少時，儲(chu) 能電站可以釋放之前儲(chu) 存的電力，保證電網的穩定供電。

2模型求解的流程

  圖1展示的是一個(ge) 基於(yu) 遺傳(chuan) 算法的電源規劃模型求解流程，遺傳(chuan) 算法是一種啟發式搜索算法，用於(yu) 解決(jue) 優(you) 化和搜索問題。該流程圖詳細描述了電源規劃模型的各個(ge) 步驟，從(cong) 初始化種群到解決(jue) 方案輸出。

  流程從(cong) “開始”標記出發，首行的是“種群初始化”。在這個(ge) 階段，創建了一個(ge) 種群，包含多個(ge) 個(ge) 體(ti) ，每個(ge) 個(ge) 體(ti) 代表電源規劃問題的一個(ge) 潛在解決(jue) 方案。種群的每個(ge) 個(ge) 體(ti) 都有一個(ge) 與(yu) 之相關(guan) 的適應度值，該值指示該個(ge) 體(ti) 解決(jue) 問題的能力。接下來，流程進入“計算個(ge) 體(ti) 適應度”的步驟，基於(yu) 現有的係統數據和參數約束，計算每個(ge) 個(ge) 體(ti) 的適應度值。適應度值越高的個(ge) 體(ti) ，被認為(wei) 是更好的解決(jue) 方案。之後，流程圖指向一個(ge) 判定環節：“滿足條件”，這個(ge) 環節檢查當前種群是否已經達到了既定的停止條件，這些條件可能是解決(jue) 方案的精度滿足預定的要求，或者算法已經達到了預設的迭代次數。

  在“選擇”階段，根據個(ge) 體(ti) 的適應度進行選擇，適應度較高的個(ge) 體(ti) 有更高的機會(hui) 被選中參與(yu) 下一代的生成，這個(ge) 過程模仿了自然選擇，即適者生存的原則。“交叉”是指選定的個(ge) 體(ti) 通過某種方式交換它們(men) 的一部分基因，生成新的個(ge) 體(ti) ，這個(ge) 過程對應於(yu) 生物學中的繁殖和遺傳(chuan) ，有助於(yu) 產(chan) 生新的解決(jue) 方案。

2.1解碼與(yu) 編碼

  在應用遺傳(chuan) 算法進行電源規劃問題求解時，染色體(ti) 編碼的設計至關(guan) 重要。染色體(ti) 編碼是算法能否成功應用於(yu) 電源規劃的決(jue) 定性因素。一個(ge) 有效的編碼滿足3個(ge) 基本原則：完備性、健全性和小冗餘(yu) 性。完備性確保編碼可以覆蓋所有可能的解決(jue) 方案，健全性保證每個(ge) 編碼都能夠對應一個(ge) 有效的解決(jue) 方案，而小冗餘(yu) 性則意味著編碼係統盡可能簡潔，以降低無效解的出現。

2.2適應度函數的選擇

  在遺傳(chuan) 算法中，適應度函數是決(jue) 定個(ge) 體(ti) 存續的關(guan) 鍵，它衡量了個(ge) 體(ti) 在特定環境中的生存能力。高適應度的個(ge) 體(ti) 有大的概率傳(chuan) 遞其基因到下一代，而適應度低的個(ge) 體(ti) 則可能被淘汰。為(wei) 了有效地引導算法搜索過程，並確保解決(jue) 方案的質量，本文采用了一種懲罰策略來增強個(ge) 體(ti) 的適應度。這種策略通過對目標函數添加懲罰項來調整適應值函數，使其能夠反映約束條件的滿足程度。在構建小化國民經濟投入的目標函數時，電力和電量的約束被作為(wei) 懲罰項考慮在內(nei) 。這樣做的目的是確保在追求成本效益的同時，也要滿足電網的基本運行要求。類似地，當目標是大化風電消納能力時，電壓和頻率約束則成為(wei) 懲罰項。此時的目標函數為(wei) ：

  這意味著解決(jue) 方案不僅(jin) 要追求風電的利用，而且要保證電網的穩定性和可靠性。目標函數的設計反映了這種平衡的追求。在適應度函數中，電網的穩定運行參數被賦予了權重，這樣可以在種群進化的過程中自然淘汰那些可能導致電網不穩定的解決(jue) 方案。

2.3遺傳(chuan) 參數的選擇

  經過多輪的試驗和調整，確定了適合本文遺傳(chuan) 算法模型的關(guan) 鍵參數。設定了一個(ge) 由150個(ge) 個(ge) 體(ti) 組成的種群，以確保有足夠的多樣性來探索解空間。選擇率設置為(wei) 0.65，以平衡精英主義(yi) 和多樣性的保持。此外，采用了0.78的較高交叉率來鼓勵信息在個(ge) 體(ti) 間的廣泛交換，而變異率則定為(wei) 0.05，以引入新的基因變異但又不至於(yu) 破壞已經適應的結構。使用0.68作為(wei) 隨機數種子，以保持實驗的一致性和可重複性。這些參數的設置旨在優(you) 化算法的搜索能力，同時保持算法的魯棒性和避免過早收斂到局部優(you) 解。

3算例仿真

3.1規劃內(nei) 容

  采用了一個(ge) 虛擬的電網環境，對特定地區的電力係統進行了未來7年內(nei) 的規劃，其中涉及12個(ge) 預期建立的電源。電力總負荷及總用電量逐年增長情況如表1所示。特別地，編號為(wei) 9～12的電源是規劃中的儲(chu) 能電站，它們(men) 的容量取決(jue) 於(yu) 當地的風能資源利用情況，因此無法在規劃開始前準確設定。儲(chu) 能電站的容量將依據規劃過程中的具體(ti) 情況動態確定，每個(ge) 電站由若幹儲(chu) 能單元組成，具體(ti) 的技術參數如表2所示。這種規劃方法允許在考慮風能資源的同時，靈活調整儲(chu) 能電站的規模，以適應實際需求。

3.2不同規劃方案的結果及對規劃結果的分析

  本文提出的算法與(yu) 模型應用於(yu) 對一個(ge) 區域的電力係統實施了為(wei) 期7年的電源規劃，產(chan) 生了3種不同的規劃方案。在方案1中，直接采用了本文描述的算法和模型。方案2則在模型的基礎上做了調整，允許風電場的輸出功率有一定幅度的波動。方案3排除了儲(chu) 能電站的參與(yu) ，除此之外，與(yu) 方案1保持一致。這些方案的比較分析旨在評估儲(chu) 能電站的影響以，及風電輸出波動對區域電力係統規劃的影響。優(you) 化方案結果如表3所示。

  根據表3的數據，可以觀察到以下現象：①不同的投資選擇導致各電廠啟用的順序有所變化。這主要是由於(yu) 選址的地理位置、當地環境條件及電廠類型的不同考量，進而影響了投資總額。②通過比較不同的投資模型，可以看出總投資成本和電網對風電的吸納能力呈現顯著差異。在方案1和方案3的對比中，方案1由於(yu) 納入了儲(chu) 能電站，多出的投資為(wei) 109.6億(yi) 元，但其風電消納能力顯著優(you) 於(yu) 方案3。這表明儲(chu) 能電站的引入顯著提升了電網的風電消納效率，並降低了庫存與(yu) 缺貨成本，增強了市場競爭(zheng) 力。然而，儲(chu) 能設備的高成本也使得經濟投入相應增加。③在方案2和方案1的對比中，盡管風電消納能力相近，國民經濟總投入卻降低了31.4億(yi) 元。這是因為(wei) 方案2在不犧牲電力係統可靠性的前提下，允許風電場輸出功率有更大的波動，減少了所需儲(chu) 能電站的容量。由於(yu) 儲(chu) 能係統成本隨容量增加而上升，因此總投入相應減少。綜合分析可知，本文模型有效展現了儲(chu) 能電站在增強風電消納能力上的優(you) 勢。同時，也實現了在風電波動範圍內(nei) 的可靠性和經濟性之間的平衡，符合當前國際對環境保護、可持續發展、電能可靠性及市場競爭(zheng) 力新形勢的需求。

4安科瑞Acrel-2000MG微電網能量管理係統

4.1概述

  Acrel-2000MG儲(chu) 能能量管理係統是安科瑞專(zhuan) 門針對工商業(ye) 儲(chu) 能電站研製的本地化能量管理係統，可實現了儲(chu) 能電站的數據采集、數據處理、數據存儲(chu) 、數據查詢與(yu) 分析、可視化監控、報警管理、統計報表、策略管理、曆史曲線等功能。其中策略管理，支持多種控製策略選擇，包含計劃曲線、削峰填穀、需量控製、防逆流等。該係統不僅(jin) 可以實現下級各儲(chu) 能單元的統一監控和管理，還可以實現與(yu) 上級調度係統和雲(yun) 平台的數據通訊與(yu) 交互，既能接受上級調度指令，又可以滿足遠程監控與(yu) 運維，確保儲(chu) 能係統安全、穩定、可靠、經濟運行。

4.2應用場景

  適用於(yu) 工商業(ye) 儲(chu) 能電站、新能源配儲(chu) 電站。

4.3係統結構

4.4係統功能

4.4.1實時監管

  對微電網的運行進行實時監管，包含市電、光伏、風電、儲(chu) 能、充電樁及用電負荷，同時也包括收益數據、天氣狀況、節能減排等信息。

4.4.2優(you) 化控製

通過分析曆史用電數據、天氣條件對負荷進行功率預測，並結合分布式電源出力與(yu) 儲(chu) 能狀態，實現經濟優(you) 化調度，以降低尖峰或者高峰時刻的用電量，降低企業(ye) 綜合用電成本。

4.4.3收益分析

用戶可以查看光伏、儲(chu) 能、充電樁三部分的每天電量和收益數據，同時可以切換年報查看每個(ge) 月的電量和收益。

4.4.4能源分析

通過分析光伏、風電、儲(chu) 能設備的發電效率、轉化效率，用於(yu) 評估設備性能與(yu) 狀態。

4.4.5策略配置

微電網配置主要對微電網係統組成、基礎參數、運行策略及統計值進行設置。其中策略包含計劃曲線、削峰填穀、需量控製、新能源消納、逆功率控製等。

5硬件及其配套產(chan) 品

6結語

  本文通過采用遺傳(chuan) 算法對電力係統的電源規劃進行了深入分析。結果表明，儲(chu) 能電站的引入顯著提升了風電的消納能力，並增強了電網的穩定性，為(wei) 風電大規模應用和儲(chu) 能技術的集成提供了實用的規劃策略，對促進可持續能源發展和電力係統的經濟運行具有重要意義(yi) 。

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