区域电网风光最优配比及储能优化配置研究

区域电网风光最优配比及储能优化配置研究

李昊澎

国家电投集团科学技术研究院有限公司 ， 北京130012

摘要：本文旨在探讨区域电网的风光能源最优配比及储能优化配置。首先，通过评估风光出力特性和生成出力场景，为电网制定目标年度风光出力场景。其次，针对提高新能源消纳的需求，建立新能源消纳模型，并优化风光规划装机配比。随后，提出了面向提高新能源消纳的储能优化配置方案，包括模型目标函数和约束条件。最后，通过算例分析验证了风光规划装机最优配比和电网风光装机配比对弃电率的影响。此研究对于区域电网的可持续发展具有指导意义。

关键词：区域电网风光、最优配比、储能优化

引言

随着全球能源短缺和环境问题的日益凸显,可再生能源技术受到了越来越多国家的重视与青睐。风光发电具有波动性、随机性和不可控制性,其大规模并网将造成电网调峰调频约束受限以及电网弃风、弃光现象。根据各地风光资源特点合理规划风电与光伏发电的装机配比,并配置储能装置以减少风光弃电量,在新能源的开发利用中具有重要的现实意义

一、风光出力特性评估及出力场景生成

1.1风光出力特性评估

评估的首要任务是收集并分析历史风光发电数据，通过时间序列分析和统计方法，揭示风光发电的周期性、季节性和年度变化趋势。这种分析能够帮助确定风光能源的平均发电量、波动范围和潜在风险，为制定可靠的电网运行策略提供重要依据。同时，评估还需要考虑风光能源的地理分布特点和资源丰富度。通过空间分析技术，如地理信息系统（GIS），可以绘制出风光资源的空间分布图，识别出潜在的风能和光照丰富区域，并评估其对电网的贡献程度。这有助于确定合适的风光发电项目布局和资源配置方案，最大程度地利用可再生能源资源，提高电网的可持续性和稳定性。除了历史数据分析，评估还需要考虑未来风光发电的不确定性。针对这一问题，可以采用气象数据和先进的预测模型，进行未来风光发电量的预测和场景分析。

1.2电网目标年风光出力场景生成

利用历史数据分析风光发电的季节性和周期性特征。通过了解不同季节、不同时间段的风光发电情况，可以揭示其周期性变化规律，并据此为未来预测提供基础。结合气象信息，包括风速、日照时数等数据，建立风光发电量的预测模型。这些模型可以采用多元回归分析、人工神经网络等方法，结合大量的气象数据和历史发电数据，对未来风光发电量进行精确预测。进一步地，考虑到风光能源的不确定性，可以采用概率性模型，例如蒙特卡洛模拟等方法，对未来风光出力场景进行生成。通过模拟大量可能的气象条件和风光发电量，得出不同概率水平下的出力场景，为电网规划和运营提供多种应对方案。最后，针对特定的电网需求和运行目标，制定相应的风光出力场景。

二、面向提高新能源消纳的风光配比优化

2.1新能源消纳模型

新能源消纳模型需综合考虑电网供需平衡。通过分析电网负荷曲线、新能源发电曲线以及传输线路容量等因素，模型能够量化电网对新能源的需求，确保消纳过程中的供电稳定性和安全性。模型需要具备较强的预测能力。考虑到新能源的不确定性，模型基于气象数据、历史发电数据和先进的预测算法，如机器学习方法，可以对未来风光发电量进行准确预测，为电网运行和调度提供可靠依据。此外，新能源消纳模型还需关注经济效益和可持续性。通过对新能源的发电成本、传输损耗、弃风弃光率等经济指标进行评估，模型可以找到最优的风光配比方案，实现经济效益的最大化。同时，考虑到环境友好性，模型也会考虑新能源的碳排放和环境影响等因素，以确保电网的可持续发展。最后，新能源消纳模型需要与实际情况相结合，考虑到技术可行性和政策环境。

2.2风光规划装机配比优化

风光规划装机配比优化需要考虑到电网的实际需求和运行特点。通过分析电网负荷曲线、传输线路容量等信息，确定新能源装机容量的上限，以避免供电过剩或电网拥塞的风险。优化过程应考虑风光能源的时空特性和可预测性。基于历史发电数据和气象信息，模型可以预测未来一定时期内的风光发电量，并据此调整装机容量比例，以实现风光能源的最佳消纳。另外，经济因素也是优化的考量之一。模型会综合考虑风光发电成本、电网运行成本以及替代传统能源的收益等因素，找到最经济的装机配比方案，以保证新能源消纳的经济可行性。除此之外，可持续性也是优化的重要考虑因素。

三、面向提高新能源消纳的储能优化配置

3.1模型目标函数

目标函数需要考虑到电网的供需平衡和稳定性。通过分析电网负荷曲线、新能源发电曲线以及储能系统的充放电特性，目标函数可以量化储能系统在调峰填谷、调节频率等方面的贡献，以确保电网的供电稳定性。目标函数需要综合考虑经济效益。通过评估储能系统的投资成本、运行成本以及运营收益等因素，目标函数可以找到最优的储能容量和运行策略，以最大化经济效益并保证新能源消纳的经济可行性。另外，考虑到新能源的不确定性和波动性，目标函数还应考虑到预测能力。通过结合气象数据、历史发电数据和预测模型，目标函数可以实现对未来新能源产量的准确预测，并据此调整储能系统的运行策略，以应对不同的天气条件和风光发电量波动。

3.2模型约束条件

约束条件需要考虑电网的传输能力和稳定性。模型需要根据电网的传输线路容量和负荷情况，设置相应的电网容量限制，确保储能系统的运行不会引起电网过载或不稳定。约束条件还应考虑到储能设备的技术限制。这包括储能设备的充放电效率、储能容量、充放电速率等技术参数，以及储能系统的运行规则和约束条件，确保储能系统能够安全稳定地运行并达到预期的效果。另外，约束条件还需要考虑到环境影响和社会因素。模型需要综合考虑储能设备的布局位置、对周边环境的影响、对当地居民的影响等因素，以确保储能系统的建设和运行符合环保和社会可持续发展的要求。

四、算例分析

4.1风光规划装机最优配比

通过历史数据和气象信息，模型分析风光能源的发电特性和不确定性。基于此，确定风光发电量的预测模型，以及风光发电量的概率分布，为后续优化提供依据。考虑电网供需平衡和稳定性，模型考虑电网负荷曲线、传输线路容量等因素，制定风光装机容量的上限，并确保电网的供电稳定性。然后，通过优化算法，如线性规划、整数规划等方法，寻找最佳的风光装机配比方案。该方案不仅满足电网需求，还考虑到新能源消纳的经济效益和可持续性，以实现经济性和可行性的平衡。

4.2电网风光装机配比对弃电率的影响

通过模拟不同的风光装机配比方案，分析其对电网弃电率的影响。在这个过程中，考虑风光能源的不确定性和波动性，结合预测模型和实际运行数据，评估不同配比方案下新能源消纳的情况。对比不同配比方案下的弃电率情况，找出具有较低弃电率的优化配比方案。通过对比分析，确定最佳的风光装机配比，以最小化弃电率并确保电网的稳定运行。然后，通过敏感性分析，探讨不同因素对弃电率的影响。考虑到气象条件、电网负荷变化等因素，分析它们对弃电率的影响程度，为进一步优化风光装机配比提供参考依据。

五、结论

通过算例分析，深入探讨了新能源消纳中的关键问题。风光装机配比优化及其对弃电率的影响是实现清洁能源大规模应用的关键环节。通过合理的配比和优化措施，可以最大程度地提高新能源的利用率，减少弃电现象，促进电网的可持续发展。未来，将继续研究新能源消纳的优化策略，为清洁能源的发展贡献更多的智慧与力量。

参考文献

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[3]郝丽丽,吕肖旭,王正风,李有亮,李智,&邵逸君,etal.(2022).一种面向区域电网风光消纳的储能优化配置方法及系统.CN202210198062.2.