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💥1 概述
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参与调峰的储能系统配置方案及经济性分析研究
储能辅助电网调峰原理分析
目前电网的调峰形势为在负荷尖峰时段有足够的旋转备用空间,但在负荷低谷时期,机组的向下
调节灵活性严重不足,从而导致大量弃风产生。储能辅助火电机组调峰基本原理如图 1 所示。
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从图 1 中可以看出,储能辅助火电机组深度调峰可以有效改善电网调峰压力,减少弃风产生。而
储能系统产生的调峰效果主要取决于其配置方案,配置越高其调峰效果越好,但成本也随之大幅上升。储能系统的配置应兼顾经济性指标及技术性指标。
一、储能系统在电力调峰中的作用与价值
- 调峰机制与储能功能定位 调峰指在较长时段内平衡发电量与用电负荷的供需关系,通过储能系统实现"削峰填谷"。其核心价值体现在:
- 负荷曲线平滑:通过充电(低谷期)和放电(高峰期)双向能量流动,降低峰谷差。如图2所示,储能系统可将负荷曲线波动减少30%-50%。
编辑 - 系统稳定性提升:缓解火电机组频繁启停压力,延长设备寿命。
- 新能源消纳促进:通过存储间歇性风光发电,提升可再生能源渗透率。
- 技术经济双重价值
| 功能维度 | 技术价值 | 经济价值 |
| 调峰能力 | 响应速度<100ms,效率>90% | 补偿收益0.3-0.7元/kWh |
| 调频辅助 | 调节精度提升40% | 调频里程补偿0.1-0.5元/MW·h |
| 备用容量 | 15分钟内满功率响应 | 容量租赁收益200元/kWh·a |
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二、典型调峰储能系统配置方案
- 分类与选型标准
根据应用场景和技术特征,主流配置方案分为四类(基于整理):
| 类型 | 储能时长 | 核心技术 | 典型应用场景 | 技术指标示例 |
| 容量型 | >4小时 | 锂离子电池、液流电池 | 区域电网削峰填谷 | 容量配置≥20%新能源装机 |
| 能量型 | 1-2小时 | 磷酸铁锂电池、压缩空气储能 | 工业园区负荷调节 | 充放电效率≥85% |
| 功率型 | <30分钟 | 飞轮、超级电容 | AGC调频辅助 | 功率密度>5kW/kg |
| 备用型 | >15分钟 | 锂离子电池 | 电网紧急备用 | SOC保持80%±5% |
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2. 典型配置方案
(1) 集中式储能电站
- 技术参数:容量100MW/200MWh级,充放电深度90%,循环寿命≥6000次
- 运行策略:采用两充两放模式,配合分时电价实现峰谷套利
- 案例:某220kV并网锂电池电站,年调峰收益3900万元,容量租赁收益2000万元
(2) 火储联合调峰系统
- 技术参数:熔融盐储热温度565℃,储热密度>700MJ/m³
- 经济性:降低火电机组调峰成本10.1%,提升风电消纳3.68%
(3) 分布式聚合储能
- 配置特点:多节点聚合形成虚拟电厂,容量5-50MW
- 收益模型:套利收益+调峰补偿+需求响应补贴
三、经济性分析框架与关键指标
- 全生命周期成本模型 编辑
- kp: 功率成本系数(元/kW)
- kq: 容量成本系数(元/kWh)
- 典型值:锂电系统初始投资1.5-2.0元/Wh
- 度电成本(LCOS) 编辑
| 技术类型 | 2024年LCOS(元/kWh) | 2030年预测 |
| 锂电储能 | 0.3-0.4 | <0.2 |
| 全钒液流电池 | 0.4-0.5 | 0.3-0.35 |
| 压缩空气储能 | 0.25-0.35 | 0.18-0.22 |
- 收益模型 编辑
- 某50MWh独立储能项目IRR达9.7%(调峰补偿1元/kWh,年调用500次)
- 共享储能项目综合收益可达6200万元/年(含套利、租赁、补贴)
四、外部影响因素与优化路径
- 政策驱动机制
- 电价机制:分时电价峰谷差>0.7元/kWh时具备经济性,如浙江实现两充两放策略
- 补贴政策:地方度电补贴0.1-0.3元,容量补贴30元/kWh·a
- 技术降本路径
| 降本维度 | 当前水平 | 2030年目标 | 降本贡献度 |
| 电芯成本 | 0.5元/Wh | 0.3元/Wh | 40% |
| 系统效率 | 85%-90% | 92%-95% | 15% |
| 循环寿命 | 6000次 | 10000次 | 25% |
- 市场机制创新
- 容量租赁市场:形成200-300元/kWh·a的交易价格
- 虚拟电厂聚合:提升分布式储能利用率30%以上
五、典型场景运行案例分析
案例1:某省100MW/200MWh共享储能电站
- 运行策略:日两充两放(23:00-7:00充电,11:00-13:00/19:00-21:00放电)
- 经济指标:
| 收益项 | 金额(万元/年) | 占比 |
| 峰谷套利 | 3900 | 63% |
| 容量租赁 | 2000 | 32% |
| 调峰补偿 | 300 | 5% |
| IRR | 12.4% | - |
案例2:火储联合深度调峰系统
- 技术参数:配置20%机组容量的熔融盐储热系统
- 经济效益:
- 调峰成本下降10.1%
- 年增收2100万元(含节省燃料成本与调峰补偿)
结论与建议
- 配置方案选择:优先采用"锂电+液流电池"混合储能,兼顾功率与能量需求
- 经济性提升路径:通过容量租赁、虚拟电厂聚合提升收益率3-5个百分点
- 政策建议:推动峰谷价差>0.8元/kWh,建立容量补偿机制
该研究体系通过技术参数优化与收益模式创新,可为储能参与调峰提供全生命周期经济性解决方案,支撑新型电力系统建设。
📚2 运行结果
2.1 模式设置
基础调峰:50%出力,Pmin=0.5*Pmax
深度调峰:40%出力,Pmin=0.4*Pmax, 600mw可以深度调峰,200-300不可以(50%出力)。
投油,30%出力。
场景设置
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2.2 新能源消纳曲线:(模式1-模式3)
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2.3 场景3下的运行结果
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2.4 储能配置结果
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2.5 两个灵敏度分析
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部分代码:
%储能电池(对应公式30) summ2=0; for l=1:1:24 summ2=summ2+max(x2(1,l),0)*ng+min(x2(1,l),0)/np; end c =[c,summ2==0];%容量平衡约束 summ4=E0; for l=1:1:24 summ4=summ4+max(x2(1,l),0)*ng+np*min(x2(1,l),0); c =[c,Ehmax*0.1<=summ4<=Ehmax*0.9];%容量上下限约束 end for l=1:1:24 summ9=max(x2(1,l),0)*ng+np*min(x2(1,l),0); c =[c,-Pgmax<=summ9<=Pgmax];%功率上下限约束 end %风机 c =[c,0<=x3<=fj];%可再生能源消纳约束 %日负荷平衡约束 for i=1:24 c =[c,sum(x1(:,i))-sum(x2(:,i))+sum(x3(:,i))==load(i)];% end %% 目标函数 %储能设备(公式1) C1=(CE*1000*Ehmax+CP*1000*Pgmax)*(rs*(1+rs)^Nz)/(((1+rs)^Nz)-1)/(365*Nz); %储能设备(公式2) C2=0; for i=1:24 C2=C2+abs(x2(1,i))*0.0075*1000;%储能充放电成本 end %火电机组(公式3) C3=0; for j=1:6 for i=1:24 C3=C3+ag(j)*x1(j,i)*x1(j,i)+bg(j)*x1(j,i)+cg(j);%机组发电成本 end end %火电机组(公式4-5) C4=0; for j=1:6 for i=1:24 C4=C4+0.05*1000*abs(x1(j,i));%机组发电成本 end end C5=0; % for j=1:2 % for i=1:24 % C5=C5+b2(j,1)*4.8*6130;%投油成本 % end % end %弃风成本(公式6) C6=0; for i=1:24 C6=C6+0.61*1000*max(fj(i)-x3(1,i),0);% end %储能套利(公式7) C7=0; for i=1:24 C7=C7+Pgs(i)*(max(x2(1,i),0)*ng+np*min(x2(1,i),0)); end %储能补偿(公式8) C8=0; for i=1:24 C8=C8+0.4*max(x2(1,i),0)*ng;%调单位补偿 end %火电机组补偿(公式9) C9=0; for j=1:6 for i=1:24 C9=C9+0.01*(Pmin1(j)-x1(j,i));%max(0,Pmin1(j)-x1(j,i)),求解时间变长 end end %新能源消纳(公式15) C10=0; for i=1:24 C10=C10+0.05*(x3(1,i)-xn(i));%指标归一化 end %调峰成本(公式28-29) GD=5000;%基础调峰成本 GC=5000*1.2;%不投油深度调峰成本 GO=4.8*6130;%投油深度调峰成本
%储能电池(对应公式30)
summ2=0;
for l=1:1:24
summ2=summ2+max(x2(1,l),0)*ng+min(x2(1,l),0)/np;
end
c =[c,summ2==0];%容量平衡约束
summ4=E0;
for l=1:1:24
summ4=summ4+max(x2(1,l),0)*ng+np*min(x2(1,l),0);
c =[c,Ehmax*0.1<=summ4<=Ehmax*0.9];%容量上下限约束
end
for l=1:1:24
summ9=max(x2(1,l),0)*ng+np*min(x2(1,l),0);
c =[c,-Pgmax<=summ9<=Pgmax];%功率上下限约束
end
%风机
c =[c,0<=x3<=fj];%可再生能源消纳约束
%日负荷平衡约束
for i=1:24
c =[c,sum(x1(:,i))-sum(x2(:,i))+sum(x3(:,i))==load(i)];%
end
%% 目标函数
%储能设备(公式1)
C1=(CE*1000*Ehmax+CP*1000*Pgmax)*(rs*(1+rs)^Nz)/(((1+rs)^Nz)-1)/(365*Nz);
%储能设备(公式2)
C2=0;
for i=1:24
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%火电机组(公式3)
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for i=1:24
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end
end
%火电机组(公式4-5)
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for j=1:6
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end
end
C5=0;
% for j=1:2
% for i=1:24
% C5=C5+b2(j,1)*4.8*6130;%投油成本
% end
% end
%弃风成本(公式6)
C6=0;
for i=1:24
C6=C6+0.61*1000*max(fj(i)-x3(1,i),0);%
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C7=0;
for i=1:24
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%储能补偿(公式8)
C8=0;
for i=1:24
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%火电机组补偿(公式9)
C9=0;
for j=1:6
for i=1:24
C9=C9+0.01*(Pmin1(j)-x1(j,i));%max(0,Pmin1(j)-x1(j,i)),求解时间变长
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%新能源消纳(公式15)
C10=0;
for i=1:24
C10=C10+0.05*(x3(1,i)-xn(i));%指标归一化
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%调峰成本(公式28-29)
GD=5000;%基础调峰成本
GC=5000*1.2;%不投油深度调峰成本
GO=4.8*6130;%投油深度调峰成本
🎉3 文献来源
部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。
[1]李军徽,张嘉辉,李翠萍等.参与调峰的储能系统配置方案及经济性分析[J].电工技术学报,2021,36(19):