方濟城 楊俊杰 樊安潔 蔣 偉 邵凌峰

1(上海電力大學(xué)電子與信息工程學(xué)院 上海 200090) 2(國網(wǎng)江蘇電力有限公司經(jīng)濟技術(shù)研究院 江蘇 南京 210000)

0 引 言

為應(yīng)對全球能源緊缺和環(huán)境惡化問題，各國都在大力發(fā)展可再生能源發(fā)電技術(shù)并出臺太陽能等清潔能源的相關(guān)政策[1]。國家“十三五”規(guī)劃明確規(guī)定將繼續(xù)發(fā)展分布式光伏發(fā)電，鼓勵大型公共建筑及公共設(shè)施、工業(yè)園區(qū)等建設(shè)屋頂分布式光伏發(fā)電[2]。然而新能源的大規(guī)模應(yīng)用也進(jìn)一步影響著園區(qū)系統(tǒng)的供電穩(wěn)定，為進(jìn)一步提高供電可靠性，國家大力推動儲能的商業(yè)化應(yīng)用[3]。

現(xiàn)普遍運用在用戶側(cè)的儲能設(shè)備多為蓄電池，能量密度較高。通過引導(dǎo)單類型蓄電池儲能(Single-type Battery Energy Storage,SBES)利用分時電價峰平谷的差異，“低儲高發(fā)”實現(xiàn)峰谷套利，改善整體電力系統(tǒng)的收益[4]。文獻(xiàn)[5]為工業(yè)用戶側(cè)儲能電池的商業(yè)推廣提供了初步的方案，評估用戶加裝儲能的經(jīng)濟性并優(yōu)化儲能配置。但考慮到工業(yè)園區(qū)負(fù)荷存在高頻功率波動的特點，電池受制于充放電周期、功率密度、成本等因素，并不能完全滿足園區(qū)系統(tǒng)需求。而以超級電容器(Super Capacitor,SC)為代表的功率型儲能可以彌補能量型儲能功率密度低的缺陷。因此本文應(yīng)用能量型儲能鋰電池(Lithium Battery,Li-B)結(jié)合功率型儲能SC，形成HESS。HESS中的Li-B和SC可以形成能量響應(yīng)幅度以及響應(yīng)速率的互補，使得電力系統(tǒng)運行更加平穩(wěn)，也減小了運行成本。

許多國內(nèi)外學(xué)者圍繞HESS的應(yīng)用問題展開深入探討。合理配置HESS需要對原始輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行高低頻功率分解，小波變換方法一直被廣泛應(yīng)用，文獻(xiàn)[6-8]基于小波包分解技術(shù)，將風(fēng)電功率分解為高頻分量和低頻分量，低頻分量并入電網(wǎng)，高頻分量由儲能裝置平抑。然而小波變換需要選擇合適的母小波，并且需要設(shè)置可行的分解層數(shù)，增加了高低頻的分解的不確定性。本文應(yīng)用的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解技術(shù)以原始數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的自適應(yīng)分解，可以彌補小波變換的缺陷。HESS的應(yīng)用多見于平抑新能源發(fā)電功率短時間尺度的波動，提高其電能質(zhì)量。文獻(xiàn)[9-11]將風(fēng)電功率分解為高頻分量、低頻分量和并網(wǎng)分量，高頻和低頻分量分別由SC和蓄電池補償，實現(xiàn)并網(wǎng)功率波動的平抑，并采用遺傳算法優(yōu)化混合儲能系統(tǒng)容量配置。文獻(xiàn)[12-13]基于超級電容器和蓄電池組成的混合儲能系統(tǒng)，建立了短期動態(tài)控制模型，實現(xiàn)并網(wǎng)功率的平滑控制，并優(yōu)化了儲能系統(tǒng)容量配置。從上述文獻(xiàn)可以看出，國內(nèi)外研究HESS主要應(yīng)用在風(fēng)光發(fā)電側(cè)，而在工業(yè)用戶側(cè)配置方面的研究較少，優(yōu)化過程單一。另外，在需量管理[5]以及兩部制電價計費模式的背景下，針對工業(yè)園區(qū)場景用戶負(fù)荷存在尖峰多、峰谷差大的特點，需要對其進(jìn)行精細(xì)的運行優(yōu)化研究，以進(jìn)一步提升運行的經(jīng)濟性。

基于目前研究的現(xiàn)狀，本文提出一種計及工業(yè)用戶用電需量的多時間尺度HESS容量配置和經(jīng)濟運行模型。通過優(yōu)化受電側(cè)混合儲能配置運行方法來降低工業(yè)園區(qū)用戶用電成本。以Li-B和超級電容器SC作為工業(yè)園區(qū)供電系統(tǒng)的HESS模塊，建立以HESS額定功率容量、最大需量為變量，需量收益、HESS全壽命周期、系統(tǒng)波動性為目標(biāo)的兩階段月度和日前優(yōu)化模型。模型中確定工業(yè)用戶上報的最大需量，引入峰谷差為評估約束，最大化用戶收益。應(yīng)用改進(jìn)的CPSO進(jìn)行兩階段優(yōu)化求解，將混沌映射加入常規(guī)粒子群算法，在算法后期保持了粒子多樣性。仿真結(jié)果表明，通過HESS替代SBES，能夠更好地實現(xiàn)削峰效果、平滑波形，且能大幅減少工業(yè)園區(qū)的電度電費和需量電費的繳納，進(jìn)一步提升系統(tǒng)的經(jīng)濟運行。

1 工業(yè)園區(qū)供電系統(tǒng)模型

針對工業(yè)園區(qū)負(fù)荷存在瞬時功率高、峰谷落差大的特點，本文引入SC與Li-B組成HESS，使電網(wǎng)系統(tǒng)平穩(wěn)運行，進(jìn)一步減少用電成本。

所設(shè)計的工業(yè)園區(qū)供電系統(tǒng)如圖1所示，該系統(tǒng)主要由新能源發(fā)電單元和混合儲能系統(tǒng)單元組成的光儲一體化系統(tǒng)以及工業(yè)用戶綜合負(fù)荷單元組成，通過能源管理中心對工業(yè)園區(qū)負(fù)荷進(jìn)行控制調(diào)度。新能源發(fā)電單元包含就地安裝的光伏電池板，通過變換器連接母線。HESS單元主要包含Li-B以及SC。能量型儲能如Li-B用于平抑大幅值、小波動頻率的低頻分量；而功率型儲能如SC用于平抑小幅值、大波動頻率的高頻分量。光儲一體化結(jié)合工業(yè)用戶負(fù)荷一并與大電網(wǎng)相連，在兩部制電價機制下，HESS的充放電策略具體是：太陽能發(fā)電供給用戶有余電且電價較便宜時，考慮效益最大化，對HESS進(jìn)行充電操作。而在電價較高時，對HESS進(jìn)行放電操作，將多余的電能賣給電網(wǎng)。這種策略滿足了工業(yè)園區(qū)的負(fù)荷，又實現(xiàn)了清潔能源的高效利用。錯峰用電方式也減輕了電網(wǎng)的能源調(diào)度壓力，滿足了系統(tǒng)可靠運行要求，實現(xiàn)主網(wǎng)側(cè)與用電側(cè)的雙贏。

圖1 工業(yè)園區(qū)供電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

將光伏輸出功率和用電負(fù)荷的等效值定義為凈負(fù)荷[14]，凈負(fù)荷PJ與負(fù)荷功率PL和光伏出力PPV的關(guān)系表示如下：

PJ=PL-PPV

(1)

對于多個隨機變量的處理，可應(yīng)用蒙特卡洛模擬產(chǎn)生隨機值，將隨機量按照時序疊加，得到時段t內(nèi)的凈負(fù)荷隨機量：

PJ(t)=[PL(t)+δL(t)]-[PPV+δPV(t)]

(2)

式中：δL(t)與δPV(t)分別為負(fù)荷和光伏出力的波動功率。

2 基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)的混合儲能功率分配

本文通過應(yīng)用EMD技術(shù)分解凈負(fù)荷功率信號來滿足HESS中超級電容和鋰電池不同平抑特性的要求，將多分量原始信號分解為固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)，不需要其他的先驗信息，是一種自適應(yīng)的信號處理方法[15-16]。將單月的大工業(yè)用戶負(fù)荷與光伏模塊發(fā)電數(shù)據(jù)合成出的等效凈負(fù)荷曲線分解成一系列IMF分量。根據(jù)頻率混疊情況確定分頻頻率k，如圖2所示，可以在混疊區(qū)域最少的條件下分離高、低頻波動分量。具體公式如下：

(3)

式中：PL_bat與PL_cap表示分別提供給Li-B和SC平抑的低高頻波動分量；ci表示各階IMF分量；r為余量。

圖2 HESS系統(tǒng)平抑的高低頻分量

HESS的設(shè)計特征在功率密度、能量密度、壽命和成本方面各不相同；本文設(shè)定的HESS系統(tǒng)主要由Li-B和SC組成，兩者具有互補特性。高能量密度的Li-B能夠存儲大量電能，而SC具有高功率密度以便在充放電過程中提供快速響應(yīng)。規(guī)劃HESS的主要目的是及時平抑瞬時功率并且最大程度節(jié)約單位時間內(nèi)的壽命周期成本。HESS可以解決兩種儲能單獨使用時受能量密度和響應(yīng)速度制約的問題，成為提高電網(wǎng)運行經(jīng)濟性和穩(wěn)定性的有效措施。所以，HESS里的Li-B和SC應(yīng)對不同的平抑目標(biāo)。具體地，Li-B被安排當(dāng)作經(jīng)濟調(diào)度的單元運行，而SC能夠彌補瞬時功率的不平衡。

本文所采用的HESS設(shè)備參數(shù)詳見表1，加裝的鋰電池相比于常規(guī)蓄電池?fù)碛腥萘看?、使用年限長、電能傳輸效率高、循環(huán)次數(shù)多等特點，未來將在儲能電站的建設(shè)中廣泛應(yīng)用。但相比于超級電容器，鋰電池還不能進(jìn)行高頻的充放電，且超級電容具有較高的可靠性，維護(hù)成本不高。如果單獨利用鋰電池對凈負(fù)荷進(jìn)行平抑，配置容量性價比方面不高。另一方面，當(dāng)鋰電池運行在較大放電倍率(C-rate)和放電深度(Depth of Discharge,DOD)等工況下，則一定程度上降低其壽命。因此，配置HESS可以形成資源互補，相比獨立的鋰電池配置能夠降低工業(yè)用戶的用電成本。

3 基于需量管理的混合儲能兩階段調(diào)度規(guī)劃模型

本文提出一種計及工業(yè)用戶用電需量的多時間尺度HESS容量配置和經(jīng)濟運行兩階段模型。通過改進(jìn)的CPSO優(yōu)化受電側(cè)混合儲能配置運行方法來降低工業(yè)園區(qū)用戶總用電成本。當(dāng)前，工業(yè)園區(qū)普遍執(zhí)行兩部制電價計收，增強了模型的說服力。

3.1 兩部制電價機制

當(dāng)前，中國大多數(shù)地區(qū)受電變壓器容量在315 kVA以上的工業(yè)用戶執(zhí)行兩部制電價，容量在100～315 kVA的電力負(fù)荷可自行選擇兩部制或單一制。兩部制電價計收方式分為電度電價和基本電價，電度電價根據(jù)“峰—平—谷”階段分時電價計收，而基本電價則以月時間尺度根據(jù)受電變壓器容量(kVA)或最大需量(kW)計收。最大需量是從月用戶負(fù)荷曲線中提取出每個需量周期(本文取15 min)平均功率的最大值[17-18]。

需量管理是通過控制負(fù)荷需求，實現(xiàn)最大需求功率低于合同用電功率，并且通過管理降低合同用電功率，從而提高負(fù)荷利用率。本文通過優(yōu)化需量系數(shù)降低用戶的最大用電需量，這個過程進(jìn)一步減少了用戶基本電費的支出，在整體上提高用戶的需量收益。

3.2 一階段月度HESS容量優(yōu)化配置優(yōu)化模型

一階段月度HESS容量優(yōu)化配置模型以規(guī)劃總成本F最小為優(yōu)化目標(biāo)，優(yōu)化函數(shù)的變量包括鋰電池的額定功率及容量、超級電容器的額定功率及容量和最大需量。總成本F包括：電度電費、按需量計費的基本電費、HESS全壽命周期成本，以及波動率折算成本。

目標(biāo)函數(shù)表示為：

minF1=C1+C2+C3+C4

(4)

式中：F1為月時間尺度優(yōu)化配置總成本；C1為月電度電費成本；C2為用戶按月最大需量計費的基本電費成本；C3為折算到月周期的HESS全壽命周期成本；C4為波動率的折算成本。

月電度電費成本C1中功率測量的時間間隔為15 min，一天24 h共有96個功率點，具體公式為：

(5)

式中：T為每個月的天數(shù)，本文所設(shè)典型月為30天；m為分時電價；PL_bat(i,t)和PL_cap(i,t)為第i天t時刻鋰電池與超級電容的輸入功率；Pdis_bat(i,t)和Pdis_cap(i,t)為第i天t時刻鋰電池與超級電容的放電功率；Pch_bat(i,t)和Pch_cap(i,t)為第i天t時刻鋰電池與超級電容的充電功率；PL_HESS為輸入混合儲能系統(tǒng)總功率。

用戶按月最大需量計費的基本電費成本C2如下：

(6)

式中：a為可選擇基本電價；M表示最大需量；Ppeak表示實際需量值。

HESS全壽命周期成本C3考慮鋰電池和超級電容的綜合功率容量折算成本，具體公式如下：

(7)

式中：Spb、Seb、Spc和Sec分別代表鋰電池的功率單價和容量單價以及超級電容的功率單價和容量單價；Pmbat、Embat、Pmcap和Emcap分別代表鋰電池的額定功率和額定容量以及超級電容的額定功率和額定容量；Nbat、Ncap分別表示鋰電池的使用年限壽命和超級電容的使用年限壽命。

等效凈負(fù)荷波動性成本C4通過累加單位時刻間的凈負(fù)荷差值，并通過折算得出，公式如下：

(8)

式中：λ為波動折算因子。

在優(yōu)化配置HESS容量時，應(yīng)充分考慮以下約束條件：

(1) 電網(wǎng)能量守恒約束。光伏模塊出力、HESS功率與工業(yè)用戶負(fù)荷之和應(yīng)與并網(wǎng)功率一致，合理進(jìn)行電價交易。

(2) 混合儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)(SOC)約束。鋰電池和超級電容器的SOC都應(yīng)當(dāng)在合理的限定范圍內(nèi)，過充過放會降低儲能的使用壽命；且不同種類儲能的SOC變化范圍也不同，應(yīng)當(dāng)根據(jù)所采用的儲能介質(zhì)具體分析[19-20]。

(3) 混合儲能系統(tǒng)最大充放電功率約束。鋰電池與超級電容器的充放電功率的限制分別是其各自的額定功率。

(4) 負(fù)荷功率峰值約束。平抑后的負(fù)荷功率需要低于設(shè)定的峰值上限約束。

(5) 負(fù)荷功率波動率約束。平抑后的負(fù)荷功率前后時刻的差值需要滿足限值，滿足系統(tǒng)的波動性要求。

結(jié)合上述的分析，約束條件整理如下：

(9)

式中：Pex為電網(wǎng)與用戶交換功率；PPV、PHESS、PL分別表示光伏出力、混合儲能輸出功率、用戶負(fù)荷；SOCbat和SOCcap分別為鋰電池與超級電容的荷電狀態(tài)；Pbat和Pcap分別為鋰電池與超級電容的充放電功率；Ppeak_max為峰值約束的限值；Pflu_max為波動差額限值。

3.3 二階段日前調(diào)度優(yōu)化模型

二階段日前調(diào)度模型以第一階段優(yōu)化配置的功率和容量結(jié)果作為約束，優(yōu)化的最大需量值作為該模型已知量。以24 h為周期、15 min為時隙對用戶的兩部制電費和波動性進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步提高用戶的峰谷套利，具體表示為：

minF2=C1+C2+C4

(10)

式中：F2為日時間尺度優(yōu)化運行調(diào)度成本。

該模型的約束條件與月度模型類似，滿足電網(wǎng)能量守恒約束、混合儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)(SOC)約束、混合儲能系統(tǒng)最大充放電功率約束、負(fù)荷功率峰值約束，以及負(fù)荷功率波動率約束。此外，模型將一階段優(yōu)化出的鋰電池的額定功率和額定容量以及超級電容的額定功率和額定容量作為約束條件。公式如下：

(11)

式中：Pbat(t)和Pcap(t)分別為鋰電池與超級電容t時刻的充放電功率；Δt表示單位時間序列。

3.4 算法求解

本文采用改進(jìn)的混沌粒子群算法(CPSO)[21-22]對雙階段模型進(jìn)行優(yōu)化求解。在粒子群算法中增加混沌映射，有利于增加粒子群算法的全局搜索能力。如果每次迭代都對粒子進(jìn)行混沌化，可能會破壞粒子向最優(yōu)解進(jìn)化的趨勢。因此本文提出一種改進(jìn)的CPSO，每次迭代時，根據(jù)粒子每維的值相對最優(yōu)解此維度的值位置賦值為0、1、2、3，從而對每個粒子進(jìn)行編碼。對粒子Pi的編碼規(guī)則如下：

(12)

式中：xmid1 j和xmid2 j為粒子上下限與xbest j之間的二分點，xmid1 j=(xbest j+xmin)/2，xmid2 j=(xbest j+xmax)/2；xij為粒子Pi第j維的數(shù)值；xbest j為當(dāng)前迭代次數(shù)下的最優(yōu)粒子第j維的數(shù)值，j=1,2,…,N。

可以得到每個粒子的編碼矩陣Mbin：

(13)

算法后期，粒子群傾向于集中在某極值附近，部分粒子的二進(jìn)制編碼變得相同，為了防止陷入局部最優(yōu)，可以通過設(shè)定編碼矩陣Mbin的閾值來判斷粒子的多樣性，并求解編碼矩陣Mbin的極大線性無關(guān)組，極大線性無關(guān)組對應(yīng)的粒子具有多樣性，繼續(xù)回到PSO的迭代過程中，對剩余聚集度高的粒子混沌化，增強算法的全局搜索能力。

模型的上層容量配置層在月周期內(nèi)以規(guī)劃總成本為目標(biāo)，計算粒子的適應(yīng)度值，優(yōu)化出鋰電池與超級電容器的額定容量和額定功率四個變量以及最大需量M。確定HESS額定容量功率以及最大需量的基礎(chǔ)上，下層日前優(yōu)化調(diào)度層進(jìn)一步降低工業(yè)用戶的用電成本，以及減小對電網(wǎng)功率波動的影響。具體流程結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 兩階段優(yōu)化流程

4 算例分析

為了驗證HESS容量和功率配置以及經(jīng)濟性的有效性，在MATLAB R2016a的開發(fā)環(huán)境下應(yīng)用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解技術(shù)將凈負(fù)荷功率分解成HESS平抑的高頻、低頻波動分量，并用改進(jìn)的混沌粒子群算法對HESS模型與單儲能(SBES)模型分別進(jìn)行兩階段優(yōu)化對比。本文以江蘇某工業(yè)園區(qū)典型年負(fù)荷為仿真對象。工業(yè)凈負(fù)荷與分時電價如圖4所示。

圖4 工業(yè)凈負(fù)荷與分時電價曲線

4.1 EMD分解結(jié)果

本文將大工業(yè)用戶負(fù)荷與光伏模塊發(fā)電數(shù)據(jù)合成出的等效凈負(fù)荷曲線分解成一系列IMF分量。如圖5所示，其中：c0代表原始凈負(fù)荷功率；c1-c5代表分解得到的各階IMF分量；r代表分解得到的趨勢性余項?？梢钥闯?第1階IMF分量具有最高瞬時頻率成分，第5階IMF分量具有最低瞬時頻率成分，階數(shù)越高則所含瞬時頻率成分越低;第i階IMF分量的瞬時頻率幾乎是第i+1階IMF分量瞬時頻率的兩倍。根據(jù)頻率混疊情況選擇接近分頻頻率的c4選擇0.000 5 Hz作為分頻頻率能在混疊最少的情況下區(qū)分高低頻波動分量的k值。

圖5 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解凈負(fù)荷功率

4.2 優(yōu)化參數(shù)設(shè)置與算法流程

本文以江蘇地區(qū)某工業(yè)園區(qū)11月份負(fù)荷作為典型月，月中選擇某日作為典型日研究，其合成凈負(fù)荷峰值為4 033.73 kW，光伏出力峰值為1 257.8 kW?；旌蟽δ芟到y(tǒng)參數(shù)參照表1。所設(shè)電價參照江蘇省工業(yè)分時電價，高峰1.069 7元/kW·h，平段0.641 8元/kW·h，低谷0.313 9元/kW·h?？蛇x擇基本電價，需量電價為40元/kW·mon，容量電價為30元/kVA·mon。

本文算法流程如圖6所示。

圖6 分頻優(yōu)化流程

原始凈負(fù)荷曲線被EMD劃分所產(chǎn)生的高頻功率和低頻功率，分別被超級電容和鋰電池平抑。對HESS的容量進(jìn)行優(yōu)化配置，第一階段采用改進(jìn)的CPSO求解額定功率、額定容量、最大需求量。第二階段建立日前調(diào)度模型，優(yōu)化HESS最佳充放電功率，計算用戶的綜合成本。

4.3 儲能配置成本分析

采用HESS替換SBES，通過減少儲能配置成本來增加收益。利用改進(jìn)的CPSO進(jìn)行計算，所設(shè)最大迭代次數(shù)為200，迭代精度為10-3,與常規(guī)粒子群算法優(yōu)化對比如圖7所示，改進(jìn)的CPSO收斂速度變緩，適應(yīng)度值更低，說明該方法更易搜尋到全局最優(yōu)解。

圖7 適應(yīng)度值對比

優(yōu)化結(jié)果如表2所示，HESS雖然多出SC的額定容量成本，但同時降低了Li-B的額定容量。雖然SBES和HESS的額定容量參數(shù)有區(qū)別，但可以實現(xiàn)相同的功率平抑效果。對照月均最小成本，采用SBES的月均最小成本為151 566.7元，而HESS的年均最小成本僅為136 427.2元，降幅約為10%。

表2 儲能優(yōu)化配置結(jié)果對比

表3所示為無儲能配置、SBES與HESS配置經(jīng)濟性對比，配置SBES相較于無儲能配置，即便多出一部分儲能成本，其總成本還是稍有下降。配置HESS的月均成本以及工業(yè)用戶總成本好于SBES的削峰填谷，其改進(jìn)的混沌粒子群優(yōu)化適應(yīng)度要好于傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化結(jié)果；雖基本電費上升了8.34%，但電度電費、儲能月均成本分別下降19.39%、6.04%，工業(yè)用戶總成本少花費642 525元，下降17.8%。

表3 儲能配置經(jīng)濟性

4.4 典型日優(yōu)化運行分析

二階段日前調(diào)度優(yōu)化模型選用江蘇某輕工業(yè)園區(qū)典型日負(fù)荷數(shù)據(jù)，HESS和SBES優(yōu)化的充放電功率分別如圖8-圖9所示，可以明顯看出，單儲能的充放電功率跟隨凈負(fù)荷的波動規(guī)律，而混合儲能工作時，可結(jié)合圖2對比，其鋰電池和超級電容器的充放電分別跟隨凈負(fù)荷低頻分量以及高頻分量的波動規(guī)律。

凈負(fù)荷的優(yōu)化結(jié)果對比如圖10所示，HESS的削峰效果明顯好于單儲能平抑，其波動性也比單儲能小。具體地，單儲能的削峰率為34.78%，HESS的削峰率為43.92%。單儲能平抑的峰谷差是原始凈負(fù)荷曲線峰谷差的30.37%，HESS平抑的峰谷差是原始凈負(fù)荷曲線峰谷差的15.10%。圖11為HESS分頻優(yōu)化結(jié)果，可以看出凈負(fù)荷高頻分量的劇烈波動基本上被超級電容所平抑，因此HESS的優(yōu)化的凈負(fù)荷曲線比單儲能更加平滑，體現(xiàn)了HESS在提升用戶的用電質(zhì)量、消除工業(yè)用戶并網(wǎng)的不利影響上的優(yōu)勢。

圖10 凈負(fù)荷優(yōu)化對比

圖11 混合儲能分頻優(yōu)化結(jié)果

5 結(jié) 語

本文采用EMD分解工業(yè)用戶凈負(fù)荷功率，由混合儲能平抑，對電池和超級電容器的容量配置進(jìn)行了具體量化。建立了不同時間尺度的兩階段優(yōu)化模型，在月度優(yōu)化中，以用戶的總電費、HESS安裝成本、負(fù)荷的波動性最小作為目標(biāo)函數(shù)，確定上報的最大需量以及HESS的容量配置。在日前優(yōu)化中，以工業(yè)用戶收益最大和電能質(zhì)量最優(yōu)為目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化儲能充放電功率，進(jìn)一步提高用戶的經(jīng)濟收益。實例分析結(jié)果表明：

(1) 通過不同時間尺度的兩階段優(yōu)化，應(yīng)用改進(jìn)的CPSO增加了全局尋優(yōu)能力，提高了儲能系統(tǒng)的出力性能并降低儲能容量配置成本，進(jìn)而提高了工業(yè)用戶儲能安裝收益。

(2) 相比單儲能優(yōu)化，配置HESS可以降低用戶負(fù)荷的最大需量，相應(yīng)地降低基本電費。同時，也減少了用戶側(cè)受電變壓器的配置容量，大幅降低工業(yè)用戶的用電成本，充分滿足工業(yè)用戶節(jié)約用電費用需求。

(3) 配置HESS有利于提升并網(wǎng)的工業(yè)用戶負(fù)荷的平滑度，實現(xiàn)電網(wǎng)與用戶的雙贏，有利于HESS商業(yè)化推廣。

本文后續(xù)的工作主要是針對HESS在工業(yè)用戶中的長期運行情況進(jìn)行研究，進(jìn)一步提高用戶收益，深入HESS在用戶側(cè)的應(yīng)用研究。