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文獻標識碼：B文章編號：1003-0492（2023）04-066-04中圖分類號：TM732

★羅文（重慶機電職業技術大學電氣與電子工程學院，重慶402760）

★彭偉（成都凱天電子股份有限公司，四川成都610073）

★鄭連清（重慶機電職業技術大學電氣與電子工程學院，重慶402760）

摘要：分布式光伏發電的隨機性和間歇性導致了資源利用率低，而電池儲能具備功率快速吞吐、靈活運行的能力，是當前解決光伏并網和消納的有效手段之一。本文首先針對當前儲能成本高、收益模型不清晰等問題進行了研究，隨后分別從投資者和社會綜合收益角度構建了儲能系統經濟收益模型，并以最優經濟指標對儲能進行容量配置，對影響儲能經濟效益的重要因素進行盈虧平衡和敏感性分析，最后以某分布式光伏系統典型日的數據為基礎，對儲能系統進行經濟分析和容量優化配置，結果表明儲能的成本因素對系統經濟收益起主要影響作用。

關鍵詞：分布式儲能；經濟性分析；優化配置；盈虧平衡分析；敏感性分析

隨著化石能源危機與環境污染問題日益嚴重，建設清潔低碳、安全高效的能源體系已是未來發展的必然趨勢。目前，太陽能資源作為一種清潔可再生能源，廣泛應用于光伏發電系統^[1]。我國太陽能資源豐富且主要集中在“三北”地區，但這些區域電能消納有限，“棄光”現象嚴重。光伏發電多余電量一是通過輸電線路外送，二是通過儲能系統存儲^[2]。電能外送存在傳輸容量有限和線路損耗較大的缺點，合理的配置儲能不僅能夠提高光伏消納能力還可以利用分時電價峰谷套利、輔助調峰和調頻等獲得可觀經濟收益。目前制約儲能推廣應用的主要問題是投資成本高、經濟收益衡量困難等，因此如何建立儲能系統完善的經濟評估模型是當前亟待解決的問題^[3]。

1　儲能系統成本和收益

1.1　儲能系統成本

儲能系統的成本主要包括投資建設成本和運行維護成本，具體表示如下：

式（1）中：C為儲能系統總成本；CBESS為投資建設成本；C_M為運行維護成本。

（1）投資建設成本

儲能系統的投資建設成本主要由功率成本和容量成本構成，同時當儲能電池達到壽命年限時需要進行更換。按照資金的時間價值將儲能電池初始投資和整個儲能系統全壽命周期內更換電池的投資費用折算到項目初期，其數學模型如下：

式（2）中：C_p表示BESS單位功率成本；CE表示BESS單位容量成本；r表示資金的貼現率；Z表示電池的壽命年限；G表示儲能系統壽命周期內電池的更換次數。

（2）運行維護成本

儲能裝置的運行維護成本主要與儲能電池的規模大小相關，將系統每年的運行維護成本按資金的時間價值折算到項目初期可表示為：

式（3）中：C_m表示儲能系統單位容量年運行維護成本；n表示儲能系統壽命年限；Q表示儲能系統年發電量。

1.2　儲能系統收益

（1）售電收益售電收益包含分時電價下“低儲高放”的售電收益和存儲光伏發電多余電量的售電收益。儲能系統可以利用分時電價在晚間電價低谷時段充電、早上用電高峰時段售電獲得收益；午間時段當光伏出力大于負荷用電時，儲能系統儲存光伏發電多余電量然后在晚上用電高峰時段售電獲得收益^[4]。合理地規劃儲能充放電時段和功率，可以實現系統經濟效益最大化。

式（4）中：E_pv表示BESS“低儲高放”時段充放電量；E_sv表示提高消納時段放電量；R(t)表示分時電價。

式（5）、（6）、（7）中：B_ch(t)和B_dis(t)為0-1狀態變量，分別表示BESS在t時刻的充電和放電狀態，且兩個狀態變量不能同時為1；P_ch(t)和P_dis(t)分別表示BESS在t時刻的充電和放電功率；?t表示系統采樣間隔時間；T表示光伏出力大于負荷初始時刻；N_day表示BESS年運行時間。

（2）輔助調峰收益

儲能可根據電網需要參與調峰獲得補償收益，參與調峰市場交易模式為日前申請、日內調用。

式（8）中：m₁表示BESS一天內參與調峰的次數；E_pi表示第i次調峰電量；ρ_i表示第i次出清價格；N_day1表示BESS一年內參與調峰的天數。

（3）輔助調頻收益

儲能系統可根據電網調度需求參與調頻獲得補償收益，收益與調頻里程、AGC綜合性能指標以及出清價格相關，具體收益表達式為：

式（9）中：m2表示儲能每月輔助調頻交易周期數；I表示第I個交易周期；D_i、λ_i和K_i分別表示第I個交易周期儲能提供的調頻里程、輔助調頻的出清價格和AGC考核指標平均值。

（4）儲能電池回收收益

儲能電池在達到壽命使用周期后還具有殘值價值，電池回收利用收益與容量相關，年回收收益可表示為：

式（10）中：C_re為BESS單位容量的回收價格；E_bess為儲能系統的額定容量。

（5）延緩電網改造收益

收益與電網升級改造一次性投資成本和儲能消減峰值負荷功率有關，收益可表示為：

式（11）、（12）中：?n表示儲能延緩電網改造年限；P_bess表示儲能額定功率；P_max表示峰值負荷功率；s表示負荷增長率；C_inv表示電網一次性升級改造的費用。

（6）降低備用容量收益

當配置儲能系統后，可以利用BESS功率靈活吞吐的特性來平滑光伏發電輸出功率，從而減少備用容量為電網公司帶來收益。光伏發電系統輸出功率呈現近似正態分布的特性，因此利用正態分布擬合光伏發電，則BESS降低備用容量的期望值：

按照資金的時間價值，將BESS降低備用容量的收益折算到每年可表示為：

式（13）、（14）中：P_RC表示電網公司減少的備用容量；P_α表示電網未配置備用容量時可消納光伏發電的限值；P_u表示光伏發電輸出功率平均值；P_δ表示光伏發電輸出功率偏差；er表示單位功率容量的價格。

（7）減少碳排放收益

采用光伏發電可減少或替代傳統燃煤發電，從而進一步減少二氧化碳排放，據相關機構統計傳統燃煤電廠二氧化碳排放量約890kg/MWh。配置儲能系統能夠提高光伏發電消納能力，因增加發電量而減少碳排放的收益就是儲能系統減少碳排放的收益，具體可表示為：

式（15）中：為配置儲能典型日碳減少排放量；為碳交易價格。

2　儲能系統優化配置模型

2.1　目標函數

直接投資收益模式下的目標函數如公式（16）-（18）所示^[5]，社會綜合收益模式下的目標函數就是分別把每個目標函數中的I_dir用I_all進行替換即可。

（1）最大凈現值目標函數：

（2）最小動態投資回收期目標函數：

（3）最大內部收益率目標函數：

式（16）-（19）中：NPV表示凈現值；P_t表示動態投資回收期凈；IRR表示內部收益率；I_dir表示直接投資年等值收益；r表示資金的貼現率；t表示第t年；n表示儲能項目運行年限；C表示BESS折算到項目初期的建設和運維成本。

2.2　系統約束條件

（1）系統功率平衡約束

式（20）、（21）中：P_pv(t)和P_pg(t)表示t時刻光伏出力和聯絡線傳輸功率；P_b(t)表示儲能系統充放電功率；P_load(t)表示負荷功率；η_c和η_d表示BESS充放電效率。

（2）儲能充放電約束

式（22）中：P_bess(t)為儲能系統的額定功率；P_b(t)為采樣時刻儲能出力。儲能系統充電為正值，放電為負值。

（3）荷電狀態約束

式（23）、（24）中：SOC(0)為初始時刻BESS的荷電狀態數值；E_bess為儲能容量；SOC_min、SOC_max分別為儲能系統工作時所允許的最小、最大荷電率；m為運行考核時間。

（4）聯絡線功率約束

電力網絡中線路傳輸容量大小受線路類型限制且和電網電壓等級密切相關，儲能系統實際充放電受聯絡線功率限制。

式（25）中：P_pg(t)為聯絡線傳輸功率；P_line1為聯絡線最大逆向傳輸功率；P_line2為最大正向傳輸功率。

2.3　算法求解流程

儲能系統的優化配置采用遍歷算法求解BESS不同功率和容量配置參數，然后利用CPLEX優化工具包求解給定參數下的各項經濟指標，具體步驟如下：

（1）初始化數據，載入光伏出力、負荷數據、電價曲線以及電池儲能的相關技術指標等參數。

（2）在給定儲能初始配置下，根據光伏出力、負荷運行數據以及系統運行約束條件等信息，運用CPLEX工具包優化BESS日內充放電功率并求解出當前功率和容量配置下BESS最優的凈現值NPV、動態投資回收期Pt和內部收益率IRR等相關經濟指標。

（3）邊界條件判斷，每次計算經濟指標后對儲能功率和容量進行邊界判斷，若容量配置未達到邊界約束時新的容量參數在原有基礎上增加L2步長，當容量配置超過限值約束時，功率參數增加L1步長同時容量配置復位到邊界初始參數。

（4）重復經濟指標計算以及儲能功率和容量邊界條件判斷，最終通過外層功率和容量的遍歷求解得到儲能系統不同的配置方案，結合內層計算結果可以獲得儲能系統在不同功率和容量配置下的最優經濟指標。

3　結論

本文建立了光伏側儲能系統多模式經濟收益模型，并以某地區微電網為例對儲能進行優化配置以及盈虧平衡和敏感性分析，得到主要結論如下：

（1）社會綜合收益模式下，儲能壽命周期內凈現值NPV8934萬元、回收期Pt為8.6年、收益率IRR9.8%，各項經濟指標遠高于直接投資模式下NPV1731萬元、P_t13.1年、IRR4.54%，因此在目前儲能項目一方投資多方獲利的背景下，可考慮給予投資者費用投資補貼或政策扶持。

(2)以不同經濟指標為優化目標，最優儲能配置容量不同。如直接投資收益模式下，儲能配置5.6MW/18MWh系統取最大凈現值NPV1731萬元，儲能配置4.8MW/16MWh時分式儲能系統的最小動態投資回收期Pt為13.1年，最大內部收益率IRR為4.54%，投資者可根據自身財務狀況和預期收益選擇相應經濟指標優化配置儲能。

（3）直接投資收益模式儲能配置5MW/16.2MWh時，當儲能單位容量價格高于0.46萬元/kWh或分時電價峰谷價差小于0.36元/kWh時項目出現虧損。

（4）不確定因素中，儲能單位容量價格比分時電價峰谷價差對項目收益影響更大，電池儲能成本進一步降低是未來分布式儲能得以廣泛應用的關鍵。

★基金項目：國家自然科學基金資助項目（52177170）。

作者簡介：

羅　文（1978-），男，重慶人，副教授，學士，現就職于重慶機電職業技術大學電氣與電子工程學院，研究方向為新能源發電技術與控制。

彭　偉（1990-），男，碩士，現就職于成都凱天電子股份有限公司，研究方向為新能源發電中儲能的優化配置。

鄭連清（1964-），男，博士，教授，現就職于重慶機電職業技術大學電氣與電子工程學院，研究方向為電力電子技術在電力系統中的應用。

參考文獻：

[1] 盧錦玲, 張偉, 張祥國, 何同祥, 聞若彤. 含混合儲能的光伏微電網系統協調控制策略[J]. 電力系統及其自動化學報, 2021, 33 (08) : 102 - 108.

[2] 程志浩. 混合儲能系統平抑光伏微電網功率波動策略研究[D]. 武漢: 湖北工業大學, 2020.

[3] 金楚. 光伏儲能聯合發電系統控制方法及其容量優化配置研究[D]. 武漢: 華中科技大學, 2016.

[4] 何宸. 大型光儲電站容量優化配置及其經濟性分析[D]. 北京: 華北電力大學, 2017.

[5] 蔣科, 張信真, 蘇麟, 史洋. 新能源側儲能系統綜合經濟效益評估方法與實例[J]. 電力勘測設計, 2020 (S1) : 18 - 24.

摘自《自動化博覽》2023年4月刊