基于年净收益最大的退役电池储能容量配置方法研究.pdf

ElectricalAutomation51在PowerSystem&Automation电力系统及其自动化电气自动化2 0 2 3年第45卷第4期于年净收益最大的退役电池储能容量配置方法研突刘秋华，王明康，郑亚先（1.南京工程学院，江苏南京211167;2.中国电力科学研究院，江苏南京210003)摘要：为了退役电池储能系统在园区微网削峰填谷应用中获得更大的经济效益，提出了一种以年净收益最大为目标的容量配置方法。首先，在对退役电池系统经济效益与成本分析的基础上，建立退役电池容量配置模型；其次，采用粒子群算法求解模型；最后，选取某园区微网数据进行仿真分析。结果表明，容量配置方法既提高退役电池储能系统的经济性，又改善负荷的削峰填谷率。研究成果为园区微网配置退役电池储能提供参考。关键词：退役电池；储能系统；容量配置；粒子群算法；经济效益D0I:10.3969/j.issn.1000-3886.2023.04.016中图分类号TM91文献标志码A文章编号10 0 0-38 8 6（2 0 2 3)0 4-0 0 51-0 3Research on Allocation Method of Decommissioned Battery EnergyStorage Capacity Based on Maximum Annual Net IncomeLiu Qiuhua,Wang Mingkang,Zheng Yaxian?2(1.School of Electric Power Engineering,Nanjing Institute of Technology,Nanjing Jiangsu 211167,China;2.China Electric Power Research Institute,Nanjing Jiangsu 210003,China)Abstract:In order to obtain greater economic benefits from the decommissioned battery energy storage system in the application of peak shavingand valley flling in the park microgrid,a capacity allocation method with the goal of maximizing the annual net income was proposed.Firstly,based on the economic benefit and cost analysis of the decommissioned battery system,a capacity configuration model of thedecommissioned battery was established;secondly,the particle swarm algorithm was used to solve the model;finally,the microgriddata of a park were selected for simulation analysis.The results show that the capacity allocation method can not only improve theeconomy of the decommissioned battery energy storage system,but also update the peak shaving and valley flling rate of the load.This research result can provide a reference for the deployment of decommissioned battery energy storage in the park microgrid.Keywords:decommissioned battery;energy storage system;capacity configuration;particle swarm optimization;economic benefits0引言电动汽车上电池实际容量衰减到原有容量7 0%8 0%时需从电动汽车上退役，若直接报废处理会造成严重的环境污染和资源浪费。目前退役电池越来越多地作为储能应用，一方面降低储能成本,另一方面减轻回收压力。文献1-4重点研究了在风光发电不稳定的背景下电池储能的容量配置优化，提高了全网运行的经济性，为风光储建设提供了理论依据和选型配置参考，但缺乏实际工程实践价值。王帅等5基于家庭用电系统，配置退役动力电池，通过对建立的家庭能量系统模型优化求解，论证了退役电池储能可以有效地降低家庭电费费用。文献6-7 则是基于削峰填谷背景，对不同类型的电池储能进行容量配置，论证了峰谷套利的可行性，但其并没有重点考虑电池储能的经济性。因此，本文综合考虑退役电池储能系统的经济性与削峰填谷的效果，提出一种以年净收益最大为目标的容量配置方法，本文考虑了峰谷套利、碳减排获利、延缓配电网升级收益、初始投资成定稿日期：2 0 2 2-0 4-2 8基金项目：国家电网公司科技项目“服务新型电力系统构建的电力市场设计关键技术研究”（SGZJ0000KXJS2100257）；江苏省高校哲学社会科学研究重点项目（2 0 18 SJZDI097）江苏省高校哲学社会科学优秀创新团队建设项目（2 0 17 ZSTD025）本以及运行维护成本等因素，建立经济一成本模型；然后通过粒子群算法求解，得到最优容量配置；最后仿真验证该方法经济效益优越的同时，发现削峰填谷效果也很好1退役电池容量配置模型1.1目标函数1.1.1退役电池系统经济效益分析1峰谷套利收益考虑到我国的电价采用的机制一般为峰谷电价，退役电池储能系统可以利用电价机制，在低电价时充电，在高电价时放电，从而增加利润，降低成本。当退役电池储能系统运行n天时，其通过峰谷套利得到的收益计算如式（1）所示24E.=nZ(P;-Pt)e;(1)=1式中：Pt、P为退役电池系统日内i小时的充放电功率；e,为日内i小时电价；n为退役电池系统运行天数。2）碳交易收益碳排放权交易市场开市后，发电行业作为首个纳人碳交易市场的板块，退役电池储能参与碳减排自然受益颇丰。为了实现“双碳”目标，退役电池储能系统可以有效减少传统能源发电量，从而减少产生的二氧化碳，降低碳排放。退役电池储能通过碳减52Electrical.AutomationPowerSystem&Automation电力系统及其自动化电气自动化2 0 2 3年第45卷第4期排实现的收益可以表达为：E,=nepQD(2)式中：ep为碳交易价格；Q，为碳减排量。3）延缓配电网升级投资效益鉴于电网对其配电站和输电线路的不断升级改造造成的费用支出成本巨大，可以通过退役电池储能系统改善超出配电站和输电线路的额外容量降低电网负载，从而延缓配电网升级改造。其中，因退役电池储能系统延缓配电网升级的总收益为：1+irAn11+drE。=N(3）式中：Cin为电网升级的建设成本；ir为通货膨胀率；dr为贴现率；An为延缓电网升级的年限；N为退役电池系统的运行寿命。1.1.2退役电池系统成本分析1）初始投资成本退役电池储能系统的投资成本可以分为两大类，一类是容量成本，其与退役电池的购置成本息息相关；另一类则是功率成本，主要为储能变流器成本。投资成本为：CeEm+C,P.C.=N(4)式中：C为退役电池系统的单位容量成本；E为退役电池系统的额定容量；Cp为储能交直流功率转换单元单位功率成本；P为退役电池系统的额定功率。考虑到资金的时间价值，假设初始成本按照中国银行年利率升值，共八年。其实际成本为：C.=C.(L+i)(5)N式中：i为银行年利率2.1%2）运行维护成本退役电池系统的运行维护成本主要是退役电池与储能电能转换器的维护费用。其运行维护成本为：C,=KeEm+KpP,(6)式中：K为退役电池运行维护时的单位容量成本；Kp为储能变流器运行维护时的单位功率成本。综上所述，以年利润为目标的退役电池系统容量配置的目标函数为：1.2约束条件退役电池储能系统经济分析模型约束条件主要包含充放电功率约束、充放电守恒约束和考虑电池寿命的日内充放电次数约束以及荷电状态约束另外，退役电池储能系统经济性分析模型的约束条件如下所示：1）充放电功率约束：0PiP.(8)0PiPm(9)2）充放电守恒约束：24Z(Pt-Pi)=0(10)k=1S=E.+E,+E-Ca-Cb(7)3）荷电状态约束：SOCminSOC(t)SOCmax(11)式中：SOCmax、SO Cmi n 分别为储能系统中退役电池的SOC上、下限。2粒子群算法为了验证所提方法的优越性，引用了粒子群算法求解。粒子群算法的原理是模拟鸟群觅食，把一只鸟作为一个“粒子”，代表其中一个潜在可行解，觅食行为则是对空间内粒子的寻优行为。群体中的任意粒子都在一个n维空间寻优以此锁定最优解，且每一个群体中的粒子都在寻优过程中得到自己的历史最佳位置（个体极值）；群体中的全部粒子在寻优工程中获得的历史最佳位置则是全体极值。粒子群算法流程如图1所示。开妇确定粒子的个数n，学习因子c、c,及迭代次数对粒子位置x、粒子速度v进行初始化计算粒子的适应度，计算个体极限和全局极值根据粒子的适应度值更新个体极值和全局极值更新粒子种群的位置和速度否满足选代次数或全局最优达到特定值？是结束，输出最优解图1粒子群算法流程图3算例分析3.1仿真数据及参数选取选取某地区微网数据，其模型相关参数如表1所示，典型日负荷曲线如图2 所示，峰谷电价曲线如图3所示。表1仿真参数参数数值参数数值Cm/万元2.500Cg/万元（M Wh）-180ir/(%）1.5Cp/万元（M Wh）-100dr/(%)4.5Kp/万元（M Wh）-2N/a8ep/万元（M Wh）-10.0052n/d365SOCmin,SOCmax 0.1,0.9Q/t25863.753.2仿真结果与分析仿真过程中，设定的种群数量为10 0,学习因子c=1.5、C2=2.5，最大迭代次数为50 0。通过优化算法求解得到下面的结果：退役电池最优额定容量为E=14.8 932 M W，退役电池最优额定功率为Pm=2.0132MW。图4为退役电池参与前后的负荷曲线。ElectricalAutomation53PowerSystem&Automation电气自动化2 0 2 3年第45卷第4期电力系统及其自动化9.59.08.5MW/率8.07.57.06.56.05.55.00:004:008:0012:0016:0020:0024:00时刻图2典型日负荷曲线0.12,(4MW).2/40.100.080.060.040.028：:0 04:008:0012:0016:0020:0024:00时刻图3分时电价9.5一退役电池储能参与前的负荷曲线9.0一退役电池储能参与后的负荷曲线8.58.0MW/率7.57.06.56.05.55.00:004:008:0012:0016:0020:0024:00时刻图4退役电池参与前后的负荷功率曲线退役电池充放电功率曲线如图5所示。2.52.01.51.00.50-0.5-1.0-1.5-2.00:004:008:0012:0016:0020:0024:00时刻图5退役电池充放电功率曲线求解得到退役电池系统的最大年净收益为17 2.46 万元，其具体的年经济收益与成本如表2 所示由结果可以看出，该地区原负荷的峰值为9.30 12 MW，而退役电池充放电功率叠加后的负荷峰值为7.42 33MW，削峰率为20.19%，且负荷的峰谷差值从原来的3.90 12 MW较大缩减为1.4226MW，减小幅度高达6 3.53%。由此可见，本文研究的以由年净收益最大化为目标的退役电池储能容量配置模型不仅可以有效获得较大利润，还有显著的削峰填谷效果，改善了系统运行的稳定性。表2退役电池系统年经济收益与成本单位：万元项目数值峰谷套利收益401.71退役电池储能碳减排收益134.49系统年经济收益延缓配电网升级收益53.15容量成本376.92退役电池储能初始投资成本功率成本29.71系统年经济成本运行维护成本10.264结束语为了提高退役电池储能系统在微网削峰填谷的经济性，本文研究了以年净收益最大为目标的退役电池储能系统容量配置策略，引入了粒子群优化算法求解，从而得出退役电池系统的最优容量配置方案。算例分析的结果显示该容量配置方法不仅具有优越的经济性，还有很好的技术性。该方法既可以提高退役电池系统的年净利润，也有很强的削峰填谷效果，有利于维持电网的稳定性。参考文献：【1陈景文，莫瑞瑞，党宏社，等储能型光伏系统电池容量优化配置及经济性分析J.科学技术与工程，2 0 19，19（2 8）：16 5-17 1.【2 刘永前，梁超，阎洁，等风光电站中储能系统混合最优配置及其经济性研究J中国电力，2 0 2 0，53（12）：143-150.3仇成，李亦农，宋若晨，等风光联合发电系统的储能容量优化配置方法J】：水电能源科学，2 0 2 0，38（5）：2 0 2-2 0 6.4解坤，姜成龙，吴亮璇，等基于退役电池梯次利用的源储容量优化配置J.储能科学与技术，2 0 2 0，9（增刊1）：2 3-30.5王帅，尹忠东，田硕文，等基于退役动力电池的家庭储能容量优化配置J电测与仪表，2 0 2 0，57（9）：58-6 4；8 8.6 蒋迎花，侯少攀，刘永忠多电池储能系统实现削峰填谷的分步优化方法J：高校化学工程学报，2 0 2 0，34（5）：12 6 512 7 37 崔传世，谢丽蓉，包洪印，等平抑风电功率波动退役电池储能系统容量配置J电源技术，2 0 2 0，44（8）：118 5-1190.【作者简介】刘秋华（196 3一），女，山东青岛人，教授，博士，研究方向为电力市场。王明康（1998 一），男，江苏宿迁人，硕士研究生，研究方向为电力市场能源经济。郑亚先（198 2 一），男，江苏宿迁人，硕士，研究员级高工，研究方向为电力系统优化、电力市场运营。智能预警高科技，安全驾驶保平安