火-储耦合协同调频策略下飞轮储能容量配置一体化研究.pdf

underfire-storagThermalPowerGeneration,2023,52(9):65-75.coordinatedmodulationstrategyJHONGFeng,JIAIANGLu.etal.Researchonintewheelenergystorageconfiguration52(9):65-75.引用本文格式洪烽，贾欣怡，梁璐，等火-储耦合协同调频策略下飞轮储能容量配置一体化研究.热力发电，2 0 2 3,Sep.2023THERMALPOWERGENERATION2023年9 月No.9Vol.52第9 期热力发电第52 卷D01I:10.19666/j.rlfd.202305061火-储耦合协同调频策略下飞轮储能容量配置一体化研究洪烽1，贾欣怡1，梁璐1，郝俊红，王玮1，房方1（1.华北电力大学控制与计算机工程学院，北京102206;2.华北电力大学能源动力与机械工程学院，北京102206)摘要面对大规模波动性新能源并网带来的电网频率安全问题，飞轮储能辅助火电机组参与调频可以有效提升电网发电侧频率主动支撑能力，是能源结构转型期间支撑电网频率安全的有效保障。针对飞轮储能系统的出力控制策略和容量优化配置，提出一种用于辅助火电机组一次调频的飞轮储能控制策略与容量配置一体化方法。首先设计了一种考虑机组实时状态的飞轮储能协同调频控制策略；提出了考虑电厂一次调频收益的经济评估模型，采用改进的粒子群算法进行求解；最后采用华北某电厂315MW机组实际调频数据进行仿真验证。仿真结果表明，所提出一体化配置方案能够在有效改善电网调频效果的同时兼顾投资方收益，该研究对推动飞轮储能辅助火电参与电力系统调频服务的现场工程应用具有重要理论指导意义。关键词飞轮储能；一次调频；协同控制；容量优化；一体化配置Research on integration of flywheel energy storage capacity configuration underfire-storage coupling coordinated frequency modulation strategyHONG Feng,JIA Xinyil,LIANG Lul,HAO Junhong,WANG Weil,FANG Fang(1.School of Control and Computer Engineering,North China Electric Power University,Beijing 102206,China;2.School of Energy,Power and Mechanical Engineering,North China Electric Power University,Beijing 102206,China)Abstract:Facing the frequency security problem caused by large-scale integrations of fluctuating new energy,theparticipation of thermal power units coupled with flywheel energy storage in frequency regulation can effectivelyimprove the active power support capability of the power grid from the generation side,which is an effectiveguarantee for the frequency security of the power grid.According to the output control strategy and capacityconfiguration of flywheel energy storage systems,this paper proposed a combined method of flywheel controlstrategy and capacity configuration for primary frequency regulation to optimize the thermal power unit operations.Firstly,a coordinated frequency regulation control strategy of flywheel energy storage considering the real-timepower output of thermal power units is designed.An economic evaluation model considering the primary frequencyregulation benefit of power plants is proposed,and a refined particle swarm optimization algorithm is utilized totackle the problem.Finally,the actual data of a 315 MW unit in a power plant from the northern part of China aresimulated and verified.The result shows that the proposed integrated configuration strategy can effectively improvethe frequency modulation effect of the power grid while taking the cost of energy storage investments into account.The research results are of great significance for promoting engineering applications of flywheel energy storageparticipating in frequency regulation services.收稿日期：2 0 2 3-0 5-15基金项目：国家自然科学基金项目（52 0 0 6 0 6 2;52 17 6 0 0 5）Supported by:National Natural Science Foundation of China(52006062;52176005)第一作者简介：洪烽（1991），男，博士，副教授，主要研究方向为储能+发电支撑电网调频运行控制，。通信作者简介：梁璐（1998），男，博士研究生，主要研究方向为储能辅助电网调频控制优化，。http:/inteon;Ke!20233年66热力发电words:flywheel energy storage;primary frequency control;coordinated control;capacity optimizatigration configuration随着国家“双碳”目标的提出，构建以风电和太阳能等可再生能源为主的新型电力系统成为当前我国能源发展的主要方向1-3。未来的火电也将从主力发电能源的角色转变为保障电力供应安全的支撑性能源和促进可再生能源消纳的重要调节性电源，功能定位转变为“安全兜底、调节支撑”4-5。火电机组长期运行在宽负荷、频繁波动的动态工况下，机组的调频响应能力受限将无法满足新能源大规模并网带来的系统安全稳定和经济运行要求。新型储能的快速发展及商业化应用为上述问题提供了解决思路，火电机组耦合储能技术参与调频，是增强电力系统调节能力和提高频率稳定性的重要途径和有效解决方案6-8 。飞轮储能系统凭借快速响应、调节精准、功率密度大的特点，可以有效应用于辅助火电机组参与时间尺度较短的一次调频9。储能系统的控制策略和容量配置是飞轮储能系统在电网调频应用的2 个重要研究课题。控制策略可以在保持飞轮荷电状态的基础上改善电网一次调频效果，而容量优化配置的结果会直接影响投资方的经济效益，对储能系统的推广应用具有重要影响。何林轩等通过仿真验证了飞轮储能的参与可以减少电网频偏差量和联络线上交换功率波动，飞轮的参与有效减轻了机组负担，对延长机组寿命具有重要意义10 。李军徽等引入随频率自适应变化的出力权重因子，在一次调频控制方案中考虑了储能系统荷电状态（SOC）恢复，提出储能SOC自恢复方法11。李若等依据区域控制偏差信号的划分，定量描述了电网二次调频备用容量状态，设计了兼顾调频效果和储能SOC维持效果的储能协调控制策略12 。上述策略中，飞轮储能系统的出力控制基本独立于火电机组，储能系统的出力只与系统频差有关，未考虑火电机组实时状态的影响，储能系统的容量参数由人为设定，存在一定的局限性。针对储能系统的容量优化配置，罗耀东等提出一种考虑积分电量贡献和全生命周期成本的飞轮储能系统容量配置方法，在最优容量配置结果下可以提升积分电量贡献指数到98.2%，飞轮投资回收周期为4.3年13。武鑫等设计了一种粒子滤波下的飞轮阵列容量配置方法，在该设计方案容量配置结果下核电机组积分电量贡献指数可提高2.6 9倍14。宋杰等通过对一次调频目标功率指令的分解重构，提出一种基于经验模态分解（EMD）的混合储能容量规划方法，该方法考虑功率高低频响应，有利于火电机组调频储能规划实践15。上述容量配置研究中，调频收益的计算无统一标准，对于储能在一次调频过程中的收益和火电效益没有明确指标，储能配置后针对电网调频效果的分析较少。针对上述问题，本文考虑将飞轮储能系统辅助火电机组一次调频的控制策略与容量配置问题进行一体化研究，在保证调频效果的同时兼顾投资收益。首先提出一种考虑火电机组实时出力的协同调频控制策略；然后建立考虑调频收益和火电机组效益的全生命周期容量配置经济评估模型，在协同控制策略下得到飞轮储能系统的初步功率指令后，采用粒子群算法求解经济评估模型，得到火-储耦合协同调频策略下飞轮储能系统的最优容量配置结果；最后选取某电厂实际一次调频数据进行仿真验证。1火-储耦合系统一次调频控制1.1系统拓扑结构通过在电源侧配置飞轮储能系统主动参与一次调频，可以有效提升电网频率安全支撑能力16 。飞轮储能系统辅助火电机组参与一次调频的拓扑结构如图1所示。火电机组电网菜样飞轮储能调图1火-储耦合调频系统拓扑结构Fig.1 Topology structure of thermal power unit-flywheelenergy storage coupling frequency modulation system当发电侧与用户侧功率偏差导致电网频率出现波动时，火电机组协同飞轮储能系统根据频差信号快速响应，提供或吸收电网有功功率，减小电网频率偏差的波动量。目前工程实践中，飞轮储能系统通常通过扩建高压柜和升压变压器接入高压厂用母线，通过从高压厂用母线吸收和释放电能参与http:/67洪第9 期烽等火-储耦合协同调频策略下飞轮储能容量配置一体化研究一次调频，储能系统的功率和火电机组发电机功率经过同步相量测量装置测量合成后上传至电网，便于电网侧监测与考核17 。1.2汽轮机实时出力增量的动态预测火电机组运行过程中内部耦合严重，从多变量控制系统角度考虑，通常认为主蒸汽热力参数的变化受到锅炉侧和汽轮机侧的共同影响。主蒸汽压力和进入汽轮机做功的主蒸汽流量变化影响因素有汽轮机调节阀的开度变化以及锅炉侧燃料量的输入能量改变2 部分18 。由于一次调频时间尺度较短，一般在1min以内，而燃料侧响应的时间较长，因此燃料量的改变并不能达到快速弥补锅炉蓄能的效果，其对于机组一次调频性能影响有限19。本文分析时忽略机组燃料侧的影响，认为一次调频过程中主蒸汽流量的增量变化主要由锅炉侧实时主蒸汽压力和汽轮机阀门开度变化共同决定。基于火电机组实时主蒸汽压力和阀门开度的状态和变化量，建立主蒸汽流量预测模型2 0 ：AD,=J u.dP+J P.du,=dPdu(1)（u+P)dtdtdt式中：Dt为主蒸汽流量实时增量，u为汽轮机调节阀开度；Pt为主蒸汽压力。锅炉侧主蒸汽在压力作用下进入汽轮机做功，联合汽轮机传递函数模型2 1，可以得到汽轮机输出功率的增量预测模型：AP(2)pre(1+sTsc)(1+sTrH)式中：Ppre为汽轮机输出功率实时增量；Tsc、T R H分别为高、中压蒸汽容积时间常数；FHp为高压缸功率系数；几为高压缸过调系数。根据汽轮机输出功率的增量预测模型，动态工况下机组的一次调频出力能够实现准确量化评估。飞轮的功率指令根据评估结果自适应地调整，弥补机组调频出力的不足，使得联合调频系统的出力满足电网频差需求。1.3飞轮储能系统协同调频控制本文飞轮储能协同调频控制策略如图2 所示。采用的协同调频控制策略在飞轮储能系统下垂控制的基础上，考虑机组实时调频出力。根据机组预测出力值自适应地调整飞轮的功率指令，弥补动态工况下机组调频能力的不足，提高联合调频系统的合作出力，该控制策略的有效性已在文献2 2 中得到验证。由图2 可见，火电机组出力指令由频差信号经过死区与调差系数后产生，飞轮储能系统的功率指令主要由下垂控制出力P。和弥补火电机组出力的P组成。K,Logistic电网SOC回归约束飞轮储能AfSOC状态监控汽轮机实时出力增量预测P.飞轮协同调频控制Ks火电机组死区图2 飞轮储能协同调频控制策略Fig.2 Flywheel energy storage cooperative frequency modulation control strategy飞轮储能系统对应2 个部分出力计算公式为：P,=-K,Af(3)P=-K,A f -P(4)pre飞轮储能系统的初始出力指令计算公式为：P,=P+P(5)相较化学电池，飞轮储能系统具有循环充放电次数更多的优势，但是这种能力并不是无限的。为了平滑储能出力，尽可能避免过充过放，提高运行寿命的同时留一定的备用容量来响应多次调频指令。本文引入逻辑回归函数，根据飞轮的实时荷电http:/2023年68热力发电状态约束飞轮的实时充放电功率2 3。计计算公式为rx(Ssoc-Ssoc,min)KPmPxebP.(t)=(6)rx(Ssoc-Ssoc,min)K+Pxerx(Ssoc.max-SOC)KP.PxebP.(t)=(7)mrx(Ssoc.max-SOC)K+P.xe式中：Pc(t)为飞轮储能系统的实时最大充电功率，MW；Pa(t)为飞轮储能系统的实时最大放电功率，MW；Pm 为储能系统额定功率，MW；Ss o c 为储能系统当前荷电状态；SsoC,min为储能系统最小允许荷电状态；SsoC,max为储能系统最大允许荷电状态；K、P、Po、b、r 为逻辑回归函数的特征参数，具体取值见表1。表1Logistic函数参数Tab.1 Parameters of Logistic function特征参数数值K3.15P1/315Po0.01b0.413最终得到飞轮储能系统的实时功率指令：min(Pa(0),P.),f 0.0 33 H z2飞轮储能系统容量配置模型2.1目标函数运营商对产品的选择不仅取决于飞轮储能系统的初始成本，还要考虑产品在全生命周期内的投资、运维等费用。基于全生命周期成本理论并采用净现值将不同时间上的成本折算为现值2 4，同时考虑飞轮参与一次调频的相关收益，包括调频收益、环境收益以及节约煤耗收益，建立飞轮储能系统辅助发电机组一次调频的经济评估模型2.1.1全生命周期成本根据飞轮储能系统的建设需求及储能特性，本文考虑的全生命周期成本包括初始投资成本、运行维护成本和电量损失成本3项。对于飞轮储能系统，其设备寿命一般为2 0 年，在全寿命周期内无需更换，因此不考虑其置换成本。1）初始投资成本飞轮储能系统寿命长，不像电池储能系统需要经常置换，因此在其生命周期内，其整体投资成本只有初始投资成本Cinv，按照功率和容量分为功率投资成本以及容量投资成本。初始投资成本Cinv计算公式为：CmC.P+CE(9)invpcsratedfessrated式中：Prated为储能变流器（PCS）的额定功率，MW；Erated为储能的额定容量，MWh；Cp c s 为PCS的单位功率成本，万元/MW；Cf e s s 为单位容量的成本，万元/(MWh)。2）运行维护成本与投资成本相同，运行维护成本Co,M也分为功率维护成本及容量维护成本2 部分。运维成本Co,M计算公式为：Co.M=Cpo,M Prated+Ceo,MErated(10)式中：Cpo,M为单位功率维护成本，万元/MW；Ce o,M为单位容量维护成本，万元/(MWh)。因为运行维护成本按年度产生，采用净现值方法可以将生命周期内全部成本折算为经济现值Nco,M,车转换计算公式为：(1+r)ic-1Nco.M=Co.M(11)r(1+r)rice式中：TLcc为飞轮寿命周期，本文取2 0 年；r为贴现率。3）损失电量成本飞轮储能系统虽然采用了磁悬浮和真空系统减少能量损耗，但在其充放电过程中，仍有部分电量损耗，损失电量成本Cel计算公式为：PdtCol=PefFESS(PFESs(t)0)式中：PFEss(t)为飞轮实时出力，MW；Pe r 为飞轮运行损失电量单价，万元/(MWh)；n e、n a 分别为充、放电效率，%。损失电量成本同样按年度产生，其现值Ncel计算公式为：(1+r)fic-1(13)celelr(1+r)ic综上分析，可得飞轮储能系统在全寿命周期内总成本CLcc为：CLcc=Cinv+Nco.M+N。(14)cel2.1.2相关效益1）一次调频收益各地区发电厂并网两个细则指出火电机组http:/69洪烽等火-储耦合协同调频策略下飞轮储能容量配置 一体化研究第9 期参与调频要接受电网考核。与之相对应，未来的发展趋势下，发电侧机组如能提供额外的一次调频服务，有关部门也将给予补助奖励产生的服务价值，已有多地发布相关细则提出对火电机组辅助参与调频考虑提供补偿。因此本文考虑飞轮储能系统参与调频辅助服务，电力市场支付对应的费用予以鼓励。一次调频收益计算公式为：Y,=A/Prs(t)dt(15)式中：Af为储能参与一次调频的收益单价，万元/(MWh)。2）火电机组节约成本收益对于常规火电机组来说，飞轮储能系统参与并网调频，一方面可以减少机组频繁动作，延长寿命；另一方面可以减少火电机组一次调频期间发电量，有效节约机组煤耗，从而为机组运行节约成本2 5。常规火电机组因飞轮储能系统而减少的发电量M为：M=J(Pco(t)-P,(t)dt(16)式中：PGo(t)为常规火电机组单独参与调频时t时刻出力，MW；PG(t)为火-储联合调频时火电机组在t时刻的出力，MW。飞轮储能接入常规机组后所节省煤耗成本Yc计算公式为：Yc=MPC(17)式中：Yc为减少火电机组煤耗成本，万元；Pc为火电机组煤耗水平，t/(MWh)；C.为燃煤平均价格，万元/t。3）环境收益飞轮储能系统可以在电网电量充裕时候充电，在电网电量短缺的时候放电，因此可以减少火电机组参与一次调频时的发电量，火电机组污染物排放量随之减少，环境治理成本降低，将其认定为飞轮储能系统参与一次调频的环境收益。当前火电机组主要产生的环境污染物为SO2和NOx，2 种气体对应的环境治理成本YE为：Ye=M(Gso,Xso,+Gno,Xno,)(18)式中：Gso.和GNo.分别为单位电量下SO2和NOx气体排出量,kg/(MWh);Xso,和Xno,分分别为单位SO2和NOx治理成本，万元/kg。采用净现值方法将飞轮运行寿命内的收益进行折现，最终得到飞轮储能系统辅助火电机组一次调频的综合效益为：C=Y,+Ye+Yc-Cicc(19)本文采取全生命周期内的飞轮储能系统辅助火电机组一次调频综合收益最大化为优化目标，因此容量配置的优化目标函数为：F=max(C)(20)2.2约束条件1)额定功率约束本文考虑采用传统的额定功率通用计算方法对飞轮储能系统的功率上限进行限制，可将飞轮储能系统最大充放电功率设置为储能功率指令的最大值，该值在不同控制策略下进行仿真实验得到，因此其额定功率Prated约束为：0PrateddPfmax(21)式中：Pfmax为不同控制策略下飞轮储能系统功率指令的最大绝对值，MW。2)额定容量约束电网对一次调频的考核周期一般为6 0 s，为充分发挥飞轮调频能力，容量配置应保证电量充足的情况下飞轮可以多次参与一次调频。因此，本文考虑对飞轮留有一定调频裕量，飞轮额定放电时间初步设置为3min，因此设置其额定容量Erated约束为：0EPx3(22)ratedfmax3）实时充放电功率约束飞轮储能系统辅助火电机组参与调频控制过程中，其实时充放电功率P.都在其额定功率范围内：-PratedP,Prated(23)2.3粒子群算法求解粒子群算法在求解运算过程中具有操作简单方便、收敛速度快的优点2 6 。其初始粒子随机赋值，形成一个随机解，在后续过程中不断迭代更新。在每轮迭代中，每个粒子都会根据个体最优值和全局最优值进行更新，其位置和速度不断迭代，通过调节粒子的速度、位移大小，即可更新整个种群的位置，粒子的速度和位置更新公式为：Xik+I=Xi,k+Vi.+1式中：i为粒子编号；k为粒子迭代次数；vi为粒子速度；xi为粒子位置；Pbest为个体最优；Gbest为种群最优；为粒子的惯性权重；C1、C2 均为学习因子；r1、r 2 均为随机因数。3算例分析取华北区域某315MW机组1天内的一次调频http:/20233年70热力发电功率需求数据，具体如图3所示。1510501-5-1000:0004:0008:0012:0016:0020:0024:00时刻图3一次调频的功率指令信号Fig.3 Power command signal of primary frequencymodulation数据采样间隔为1S，共得到8 6 40 0 个实测数据。首先对所提控制策略下飞轮储能系统功率开展仿真，得到实际调频功率需求下飞轮储能系统的功率指令；然后针对建立的飞轮储能辅助火电机组一次调频的经济评估模型，采用粒子群算法进行最佳功率和容量的寻优，并对不同控制策略下的容量配置结果和调频效果进行分析；最后进行不同单位投资成本和调频收益系数下的灵敏度分析。3.1参数设置基于2.1节，建立飞轮储能系统辅助火电机组一次调频的容量优化配置经济评估模型，参考文献13，该经济评估模型中所使用的相关参数设置见表2。参考文献2 5，环境收益所涉及参数见表3。表2 容量配置经济模型参数Tab.2 Parameters of capacity allocation economic model模型参数数值PCS的单位功率成本Cpcs/(万元MW-I)125单位容量成本Ctess/(万元(MWh)-)2500单位功率维护成本Cpo.Ms(万元MW-)6单位容量维护成本CEo,Ms/(万元(MWh)-)1常规机组煤耗水平Po/(t:(MW-h)-1)0.3t燃煤平均价格C(万元t)0.0562贴现率r0.05飞轮寿命周期TLcc/a20损失电量单价Pef(元(kWh）)0.6充、放电效率n/%93调频收益单价Af/(万元(MWh)-)0.18粒子群设置参数见表4，搜索空间维度为自变量个数，在本文中即为飞轮储能系统功率与容量。3.2飞轮储能系统功率指令基于本文所述协同调频控制策略，飞轮储能系统的功率指令主要由下垂控制出力P，和弥补火电机组出力P组成，仿真得到图3所示1天的调频功率需求时飞轮储能系统的功率指令，结果如图4所示。表3排放气体的环境成本参数Tab.3 Environmental cost parameters of emission gases气体单位排出量/(kg(MWh)1)单位治理成本/(万元kg）SO20.427 80.000 6NOx3.80300.0008表4粒子群算法参数Tab.4 Parameters of particle swarm optimization algorithm项目数值学习因子11.4学习因子21.4惯性权重0.8种群粒子数200搜索空间维度2选代次数5042州0-2400:0004:0008:0012:0016:0020:0024:00时刻图4飞轮储能系统功率指令（协同策略）Fig.4 Power command of flywheel energy storage system(cooperative strategy)为比较说明飞轮储能系统的运行控制策略对于容量配置结果的影响，本文选取常见的虚拟下垂策略和EMD策略作为对比。得到不同策略下飞轮储能系统的实际功率进行容量优化配置。下垂控制策略是飞轮储能系统辅助一次调频最常用的控制策略，以固定下垂控制系数跟踪电网的频率偏差，产生飞轮储能系统的功率指令，下垂控制下飞轮储能系统的功率指令如图5所示。由图5可见，功率指令幅值较小。采用EMD算法对调频需求功率进行自适应分解，分解为不同频率的IMF信号分量，结果如图6所示。飞轮储能系统具有可频繁充放电、寿命长和响应快的优势，适合响应高频信号；火电机组不适合http:/71洪烽等火-储耦合协同调频策略下飞轮储能容量配置一体化研究第9 期频繁动作，且响应速度具有一定限制，适合响应低频信号。因此采用EMD分解后的IMF分量进行线性重构，得到高频分量PH和低频分量PL，将其分别作为飞轮储能系统和火电机组的功率指令。重构后的高低频功率分量，即火电机组和飞轮储能系统的功率指令如图7 所示。2/0-2300:0004:0008:0012:0016:0020:0024:00时刻图5飞轮储能系统功率指令（下垂控制）Fig.5 Power command of flywheel energy storage system(droop control)FIMF10IMF9IMF84IMF7MW/率虹IMF62IMF5IMF4-2IMF3-4IMF2IMF100:0004:0008:0012:0016:0020:0024:00时刻图6 基于EMD的调频功率信号分量Fig.6Frequency modulation power signal componentdecomposedbyEMD飞轮功率指令机组功率指令20200:0004:0008:0012:0016:0020:0024:00时刻图7 EMD分解重构后功率指令Fig.7Power instructions afterEMD decompositionandreconstruction3.3容量配置结果采用粒子群算法进行多次寻优后，得到各种控制策略下储能系统的平均容量配置结果、收益以及全生命周期成本，结果见表5。由表5可知：在本文控制策略下，飞轮储能系统的最优容量配置结果为1.17 9MW/0.053MWh，在该配置下飞轮储能系统可以以额定功率充放电约2.7 min，全生命周期内收益净现值2 2 95.8 2 万元，飞轮的投资回报年限为3.57年；虚拟下垂控制下储能系统的容量配置结果为0.8 45MW/0.022MWh，略小于本文策略，投资成本小，但是由于容量配置较小，系统的调频收益不高，约为本文控制策略下收益44.2 5%，因此投资回报年限最长，为4.7 5年；在EMD控制下飞轮储能系统的容量配置最大，结果为2.9MW/0.127MWh，投资成本最大。分析其主要原因在于EMD分解算法只是对调频需求功率进行时频分解，分解后的火电机组和飞轮储能系统存在很多反向功率，反向叠加抵消后的总出力来满足调频需求，因此EMD策略下储能系统的出力幅值及波动频率都较大，从资源合理利用的角度并不合适。表5不同策略下容量优化配置结果Tab.5 Capacity optimization configuration results underdifferent strategies参数虚拟下垂EMD本文策略飞轮功率P/MW0.8452.9001.179飞轮容量E/(MWh)0.0220.1270.053全生命周期成本CLcc/万元160.70679.86409.78一次调频收益Ys/万元998.135125.772.437.98总收益C/万元1015.924.475.492295.82投资回报年限/a4.754.403.57图8 为在本文控制策略下，配置飞轮储能系统的各项成本与收益占比。初始投资成本一次调频收益运维成本机组节约成本收益损失电量成本环境收益10.19%68.15%90.11%21.66%8.27%1.62%图8 储能系统成本及收益占比Fig.8 Cost and benefit ratio of energy storage system从图8 可以看出，在全生命周期成本中，初始投资成本占比最大，约占总成本的6 8.2%，损失电量成本最小，占比约为10.2%。随着飞轮技术发展及充放电效率的提高，飞轮储能系统可以进一步降低耗电成本。在储能系统2 0 年的寿命内，系统参与一次调频的收益是配置储能系统辅助机组调频http:/722023年热力发电的最大收益来源，占比达到90%。随着国家政策及电力市场对一次调频收益补贴政策的进一步完善，储能的市场机制会更加科学，飞轮储能系统的市场化应用将具有良好前景。3.4调频效果对比在3.3节的容量配置结果下，将调频需求指令作为扰动功率进行不同策略的连续仿真，得到在不同控制策略下飞轮储能系统辅助火电机组参与调频的系统频差及机组出力情况。为了更直观地对数据进行分析，截取50 0 0 s仿真数据进行展示，得到系统的频率偏差如图9所示，火电机组的调频出力如图10 所示，在扰动下火电机组的主蒸汽压力波动情况如图11所示，统计这段时间内频差和机组出力的峰值及标准差见表6。0.09下垂控制0.06本文策略EMD分解ZH/0.0300.030.06-0.09010002000300040005.000时间/s图9不同控制策略下系统频率偏差曲线Fig.9 System frequency deviation curves under differentcontrol strategies一下垂控制3本文策略一EMD分解23010002.000300040005000时间/s图10 不同控制策略下火电机组调频出力曲线Fig.10 Frequency regulation output curve of thermal powerunitunderdifferent control strategies由图10 和表6 可以看出，在不同控制策略下，配置储能后的联合系统调频效果都有改善。相比于下垂控制和EMD策略，本文策略在频率偏差的峰值和标准差上都明显下降，频差峰值相比EMD策略下降了2 6.1%，相比下垂控制下降了5.3%。本文策略频差的标准差最小，说明本文策略频率更加稳定，有效改善了频率波动，电网频率稳定性有效提升。结合表6 和图10 还可以看出：相比于下垂控制，本文控制策略下，火电机组的峰值出力更小，减少了0.7 1MW，出力波动更小，标准差降低0.15MW；在EMD的控制策略下，火电机组出力更加平缓，机组峰值出力也减小到1.7 2 MW，主要原因在于火电机组功率指令由EMD分解后的低频分量重构得到，波动范围小。由图11可见，与机组出力相对应，EMD策略下机组的主蒸汽压力变化最为平缓，本文策略下的主蒸汽压力波动的幅值小于下垂控制，机组运行更安全。下垂控制本文策略17.52-EMD分解17.5017.4817.46010002000300040005000时间/s图11不同控制策略下火电机组主蒸汽压力变化曲线Fig.l1 Main steam pressure variation curve of thermalpower unit under different control strategies表6 不同控制策略下系统频率偏差及机组出力情况Tab.6 System frequency deviation and unit output powerunder different control strategies频率偏差/Hz机组出力/MW控制策略峰值标准差峰值标准差虚拟下垂0.062 60.025 22.732.900.5663EMD0.08020.025 81.719 600.4350本文策略0.05930.024 82.018 380.418 53.5敏感度分析1）初始投资成本系数目前飞轮储能系统的成本仍然很高，由图8 可知，在火-储联合调频成本中，储能系统的初始投资成本占比较大，随着科技进步和市场成熟，飞轮储能系统的初始投资成本将会逐步降低。表7 和图12给出了飞轮储能系统的初始投资成本在本文参数的基础上降低10%40%情况下，对于储能系统容量配置结果、运行成本以及收益的影响。由表7 和图12 可以看出，随着飞轮储能系统初始投资成本的下降，配置储能系统的功率和容量逐步增大，系统全生命周期成本受到储能容量和单73洪第9 期烽等火-储耦合协同调频策略下飞轮储能容量配置一体化研究位容量成本的影响，在储能成本降低10%和2 0%的区间，投资成本及全生命周期成本都有所下降。随着成本进一步降低，储能系统配置容量增大，投资成本及全生命周期又有所回升。然而储能系统参与一次调频的收益随着储能容量的增大而增大，因此系统净收益随着成本降低逐步提高。储能系统的投资回报年限在储能成本下降2 0%时达到最低，约为3.1年。综上，随着储能技术及其市场成熟，储能系统投资成本不断降低，有利于发电侧配置储能参与电网频率调节的应用推广。表7 不同储能成本下储能容量配置结果Tab.7 Configuration results of energy storage capacityunderdifferent unit energy storagecosts储能成本降低/%功率/MW容量/(MWh)投资回报年限/年01.1790.0533.570101.2060.0533.333201.2300.0533.088301.2480.1013.550401.2720.1003.179500400300200投资成本全生命周期成本100010203040储能成本降低百分数/%a)成本趋势2550斤一次调频收益2500一净收益2.450240023502300010203040储能成本降低百分数/%b)收益趋势图12 不同储能成本下投资收益和成本趋势Fig.12 Investment income and cost trends under differentenergystoragecosts2）一次调频收益单价系数改变飞轮储能系统参与调频的收益单价A，取表2 中收益单价的0.8 1.2 倍，得到飞轮储能系统的容量配置结果和收益情况如表8 和图13所示。由表8 可以看出，随着储能参与调频的收益单价升高，储能系统的容量配置结果有进一步增大的趋势，投资成本逐步增大，系统的总收益提高，系统投资回收年限逐步降低。当收益单价为1.2 倍时，只需要3.0 3年即可收回投资成本，相比原调频收益单价下，飞轮储能系统的功率配置增大了5.2 6%，投资回报年限减少了15%，净收益提高了2 1.3%，配置储能系统的经济性进一步得到体现。从国家政策制定的方面来看，通过电力市场的机制激励，提高储能参与调频的辅助服务单价，有利于储能系统的推广应用。表8 不同一次调频收益单价下储能容量配置结果Tab.8 Configuration results of energy storage capacityunder different primary frequency regulation incomecoefficients调频收益投