黎 青 王萬軍 周振平

微電網(wǎng)系統(tǒng)最優(yōu)容量配比及潮流分析研究

黎 青1王萬軍2周振平3

（1. 陜西理工大學(xué)，陜西 漢中 723001；2. 龍源（北京）太陽能技術(shù)有限公司，北京 100083；3. 龍源（北京）風(fēng)電工程技術(shù)有限公司，北京 100083）

微電網(wǎng)系統(tǒng)中如何進行風(fēng)光儲容量的最優(yōu)配置，是目前微電網(wǎng)行業(yè)面臨的一大難題。本文利用PVsyst軟件建立光伏發(fā)電系統(tǒng)模型，考慮溫度、灰塵等因素的影響，準確預(yù)測光伏系統(tǒng)的發(fā)電量；對負荷數(shù)據(jù)進行長期跟蹤，利用負荷密度預(yù)測的方法考慮未來五年負荷的增長，并對現(xiàn)有負荷進行詳細分析，建立負荷模型；結(jié)合Homer軟件仿真，從消納光伏發(fā)電系統(tǒng)剩余電力及峰谷電價差兩方面進行分析，以度電成本最低為目標，給出微電網(wǎng)系統(tǒng)中光伏系統(tǒng)與儲能容量的最佳配比。最后通過PSD-BPA軟件對該微電網(wǎng)系統(tǒng)進行潮流分析，以驗證光伏發(fā)電系統(tǒng)的接入節(jié)點電壓波動范圍符合規(guī)范要求。

最優(yōu)配比；剩余電力；峰谷電價差；光伏系統(tǒng)；儲能

0 引言

由于煤炭、電力資源的短缺，2021年底多省區(qū)出現(xiàn)拉閘限電現(xiàn)象，給居民及工企業(yè)帶來了很大不便及經(jīng)濟損失。若園區(qū)建立微電網(wǎng)系統(tǒng)，可緩解電力限制帶來的種種問題。

文獻[1]以某大型商貿(mào)中心為例，對分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)進行研究。分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)可解決企業(yè)部分用電，但由于光照時段及光資源不穩(wěn)定的限制，僅有光伏系統(tǒng)很難滿足企業(yè)在電價峰值時段的供電需求及供電可靠性要求。為消除新能源出力的間歇波動特征帶來的影響，可增加儲能系統(tǒng)，提高微電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。文獻[2]以儲能經(jīng)濟最優(yōu)為目標，經(jīng)建模分析，對分時電價下的五種儲能電池進行容量配置；文獻[3]研究非支配排序的遺傳學(xué)算法求解電動汽車參與下的最優(yōu)儲能容量配置；文獻[4]研究風(fēng)機和儲能系統(tǒng)參與下的功率柔性分配策略；文獻[5]針對偏遠及海島地區(qū)，提出一種多元化預(yù)裝式儲能電站，采取遺傳學(xué)算法，給出多元儲能容量配置方案。文獻[6]面向區(qū)域電網(wǎng)，考慮發(fā)電系統(tǒng)的可靠性，以總費用期望等年值最小為優(yōu)化目標，構(gòu)建風(fēng)光機組的容量配比；文獻[7]針對電網(wǎng)中的負荷率高及峰谷差價大等現(xiàn)象，提出用于變電站的儲能容量配置方法。上述研究或僅考慮了儲能的容量配置，或僅針對電力系統(tǒng)發(fā)電側(cè)可再生能源的配置。

本文以某產(chǎn)業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)項目為例，通過分析該地區(qū)太陽能資源，使用太陽能光伏系統(tǒng)設(shè)計軟件PVsyst計算出25年光伏發(fā)電量。再結(jié)合該產(chǎn)業(yè)園的用電負荷情況，以負荷密度預(yù)測的方法考慮未來五年負荷的增長，預(yù)測該產(chǎn)業(yè)園區(qū)未來的負荷趨勢。在Homer軟件中建立模型，從光伏系統(tǒng)供給負荷后的剩余電力及峰谷電價差兩方面進行分析，以度電成本最低為目標，給出微電網(wǎng)系統(tǒng)中光伏系統(tǒng)與儲能容量的最佳配比。最后通過電力系統(tǒng)分析軟件PSD-BPA進行潮流分析，驗證該系統(tǒng)中光、儲、負荷供需平衡，系統(tǒng)穩(wěn)定。

1 數(shù)據(jù)分析

1.1 光資源分析

利用PVsyst軟件對某產(chǎn)業(yè)園區(qū)的光伏系統(tǒng)進行建模，經(jīng)計算裝機容量為2.143 2MW，首年發(fā)電量為214.5萬kW?h，系統(tǒng)效率為82%。該地區(qū)的月度水平輻射量見表1。

光伏系統(tǒng)在發(fā)電時會有損耗，包括交直流電纜的損耗、灰塵損耗、變壓器損耗、溫度損耗、組件修正系數(shù)、失配損耗等，在PVsyst軟件中建模時，設(shè)置直流電纜的損耗為1.5%、灰塵損耗為3%、變壓器銅損為1.2%、溫度功率衰減因子為-0.06%/℃、組件修正系數(shù)為-0.3%、失配損耗為1.2%。光伏組件的壽命按25年考慮，組件效率按壽命期25年內(nèi)累計折損20%，首年衰減2.5%，第二年起，年均衰減為0.70%。

表1 月度水平輻射量

考慮到系統(tǒng)損耗及光伏組件衰減后，光伏電站第年的年實際發(fā)電量計算公式為

式中：為第年，≥2；1為光伏電站首年發(fā)電量。光伏電站壽命期內(nèi)逐年發(fā)電量見表2。

表2 光伏電站壽命期內(nèi)逐年發(fā)電量

（續(xù)表2）

該光伏系統(tǒng)25年總發(fā)電量約為4 900.50萬kW?h，25年年平均發(fā)電量約196.02萬kW?h，年等效利用小時數(shù)為914.61h。

1.2 負荷分析

圖1是某產(chǎn)業(yè)園區(qū)2017年3～4月中30天的日用電量變化曲線，其中最大用電量在4月8日，消耗電能1.823 5萬kW?h，最小在4月5日，消耗電能為0.575 2萬kW?h。30天的平均日消耗電能為1.159 3萬kW?h。

圖1 某產(chǎn)業(yè)園區(qū)日用電量變化曲線

對2016年及2017年1～4月某產(chǎn)業(yè)園區(qū)的月度用電情況進行分析，月度用電量變化曲線如圖2 所示。

圖2中方框?qū)嵕€代表2016年各月的用電量情況，三角實線代表2017年1～4月的用電量情況。對圖2數(shù)據(jù)進行分析可得：

1）分析2016年各月的用電量，12月的用電量遠高于其他月份，這是由于12月該園區(qū)二期開始投入使用；3～5月的用電量偏小。

圖2 月度用電量變化曲線

2）比較2016年1～4月及2017年1～4月的用電量可看出，各月用電量變化趨勢相同，說明該產(chǎn)業(yè)園區(qū)的負荷基本為固定負荷。但是由于2017年該園區(qū)二期投運，使用電量整體有一定幅度的增長，差值約為15萬kW?h。

該產(chǎn)業(yè)園區(qū)的電度電費主要由兩個方面構(gòu)成：大工業(yè)用電及非居民照明用電。其收取的峰谷電價基準不同，峰谷電價單價見表3。

表3 峰谷電價單價

將非居民照明的用電量按電價折算至大工業(yè)用電，統(tǒng)一電價基準。折算后的各月峰谷用電量如圖3所示。

圖3 折算后的各月峰谷用電量

各月的平價用電量均最大，大約占37%，峰價用電量占總用電量35%左右，谷價用電量最少，占28%。峰值時電價最高，可利用峰谷電價差的優(yōu)勢收益。

1.3 用電分類及負荷趨勢預(yù)測

一方面，由于某產(chǎn)業(yè)園區(qū)還未完全建成，部分三期廠房、辦公樓等還未投入，未來的負荷勢必要增加；另一方面，用戶側(cè)需求是隨時間變動的，負荷具有不確定性，因此負荷預(yù)測時應(yīng)對這些因素進行考慮。

負荷預(yù)測的方法有類比法、負荷密度法、比例系數(shù)增長法、季節(jié)時間序列預(yù)測法等[8]，根據(jù)目前所掌握的該產(chǎn)業(yè)園區(qū)用電數(shù)據(jù)及三期擴建規(guī)劃情況，在此選用負荷密度預(yù)測法進行負荷預(yù)測。

負荷密度預(yù)測即從該地區(qū)的人口或土地面積的平均耗電量出發(fā)進行預(yù)測，總耗電量是通過單位耗電面積乘以總面積求得。從總平面圖上分析該產(chǎn)業(yè)園區(qū)預(yù)建面積約為現(xiàn)有面積的三分之一，因此以30%的增加量進行預(yù)測。目前，該產(chǎn)業(yè)園區(qū)的平均日消耗電能為1.159 3萬kW?h，三期建成后，該產(chǎn)業(yè)園區(qū)的用電量為現(xiàn)在的1.3倍，即日均用電量為1.507 09萬kW?h。

通過1.2節(jié)對比分析的結(jié)論可知，峰價用電量占總用電量35%左右，即峰值時段用電量為0.527萬kW?h。按360天統(tǒng)計，該園區(qū)年用電峰值量為189.72萬kW?h。

1.4 現(xiàn)有光伏系統(tǒng)與負荷用電量需求對比分析

將該園區(qū)3月20日光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量與負荷用電量進行比較，數(shù)據(jù)如圖4所示。其中，菱形實線為發(fā)電量數(shù)據(jù)，方框?qū)嵕€為8:00—19:00的小時用電量數(shù)據(jù)，測得日總用量為1.316 7萬kW?h，平均小時用電量為548.63kW?h，如圖4中橫直線所示。圖4中橫直線高于方框?qū)嵕€的主要原因是：該園區(qū)夜間生產(chǎn)車間工作，車間大功率用電設(shè)備多，使全天總用電量增加，從而導(dǎo)致平均小時用電量高于白天小時用電量。

圖4 3月20日小時數(shù)據(jù)

由圖4數(shù)據(jù)可看出，在9:00～17:00，光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量可滿足該產(chǎn)業(yè)園區(qū)負荷用電需求。該園區(qū)當日的總負荷用電量為1.316 7萬kW?h，光伏系統(tǒng)發(fā)電量預(yù)測為0.518 7萬kW?h。獨立光伏發(fā)電系統(tǒng)無法滿足日負荷需求。

由上述分析可知，光伏發(fā)電系統(tǒng)在某些時段輸出功率過剩，但總量上無法滿足負荷需求。為解決此問題并降低園區(qū)的用電成本，本文從消納光伏系統(tǒng)的剩余電力及利用削峰填谷兩個方面進行儲能電池配置，搭建微電網(wǎng)系統(tǒng)。

2 儲能配置容量

2.1 光伏系統(tǒng)剩余電力儲能容量計算

為求出從光伏系統(tǒng)余電儲存峰值釋放的角度需配置的最小儲能容量，假設(shè)該產(chǎn)業(yè)園區(qū)不從電網(wǎng)接收電能，不考慮負荷供電可靠性，使用Homer軟件進行建模仿真。

Homer模型：建立2.143MW光伏組件模型，日均用電量為1.24萬kW?h、峰值為944kW的負荷模型，額定容量為480～1 440kW?h的電池模型，配置2MW光伏逆變器。

經(jīng)計算，不同儲能電池容量下的光伏系統(tǒng)的年棄電量、棄電率、負荷年缺電量、負荷缺電率、系統(tǒng)年缺電量、系統(tǒng)缺電率見表4。

表4 不同儲能裝機容量下電性能參數(shù)計算結(jié)果

當配置480kW?h的儲能系統(tǒng)時，光伏系統(tǒng)的年棄電量為135 966kW?h，占光伏系統(tǒng)發(fā)電量的7%。隨著儲能系統(tǒng)裝機容量的增加，系統(tǒng)的棄電量逐漸減小，不同儲能裝機容量下的光伏系統(tǒng)年棄電量變化趨勢如圖5所示。

圖5 不同儲能裝機容量下光伏系統(tǒng)年棄電量變化趨勢

當儲能裝機容量增加至1 140kW?h時，光伏系統(tǒng)的棄電量逐漸趨近于0。

為計算棄電量為0時，儲能的最小裝機容量，對1 200～1 260kW?h區(qū)間的儲能容量進行進一步細化，重新建模后的棄電量如圖6所示。

圖6 1 200～1 260kW?h儲能裝機容量下的棄電量

當儲能的裝機容量為1 255.2kW?h時，光伏系統(tǒng)的年棄電量僅為0.467kW?h，故從光伏系統(tǒng)剩余電力全部存儲的角度，需配置的最小儲能裝機容量為1 255.2kW?h。

當微電網(wǎng)系統(tǒng)配置1 255.2kW?h的儲能電池時，電價峰值時段的光伏系統(tǒng)的年發(fā)電量為57.26萬kW?h，儲能系統(tǒng)的年出力為102.45萬kW?h，總計159.71萬kW?h電量。而該園區(qū)年用電峰值量為189.72萬kW?h，因此峰值時段其余的30.18萬kW?h電量，可通過削峰填谷方式配置儲能，進一步降低用電成本。

2.2 削峰填谷儲能容量計算

經(jīng)1.2節(jié)分析，利用削峰填谷配置儲能系統(tǒng)具有經(jīng)濟性。

30.18萬kW?h為年用電量，以全年8 760h計算，每小時的用電量為34.452kW?h，儲能系統(tǒng)蓄電池容量的基本公式為

式中：為可靠系數(shù)，一般取1.1；、、分別為蓄電池電壓、電流、功率；為蓄電池循環(huán)效率；DOD為蓄電池放電深度，深度循環(huán)時取80%；為蓄電池溫度系數(shù)，當1＜電池放電率＜10時，取0.008；為電池的使用時間；為溫度。

結(jié)合該地區(qū)氣象資料，其多年極端最低氣溫為-21.2℃；考慮峰谷電價差很大的因素，初步擬定儲能系統(tǒng)存儲的電量供晚上18:00—22:00高峰時段負荷需求；儲能電池的放電深度按80%計算，電池的循環(huán)效率按85%考慮，儲能系統(tǒng)容量根據(jù)式（2）計算為

根據(jù)以上從余電儲存峰值釋放的角度分析得出儲能的最小裝機容量為1 255.2kW?h，削峰填谷需要配置的儲能系統(tǒng)最小容量為471.55kW?h，故本文推薦配置的儲能系統(tǒng)容量為1.727MW?h。

3 經(jīng)濟性分析

該產(chǎn)業(yè)園區(qū)裝設(shè)2.142MW光伏發(fā)電系統(tǒng)，1.727MW?h儲能系統(tǒng)，分析園區(qū)的用電成本。

在Homer軟件中建立各元件的經(jīng)濟模型[9]，光伏系統(tǒng)的初始投資取4元/W，不考慮年運維費用，其壽命周期為25年；系統(tǒng)效率為82%；組件為平鋪方式，不含跟蹤系統(tǒng)；安裝傾角及方位角為0°；地面反射率為0.2，設(shè)置光伏系統(tǒng)各經(jīng)濟參數(shù)。

儲能系統(tǒng)的初始投資按3.5元/(W?h)，壽命周期按10年考慮，設(shè)置儲能系統(tǒng)的經(jīng)濟模型各參數(shù)。

該產(chǎn)業(yè)園區(qū)裝設(shè)2.142MW光伏發(fā)電系統(tǒng)，1.727MW?h儲能系統(tǒng)的初始投資為1 461.25萬元。其中光伏系統(tǒng)的初始投資為856.8萬元，儲能系統(tǒng)的投資為604.45萬元。

經(jīng)Homer軟件仿真計算，該產(chǎn)業(yè)園區(qū)裝設(shè)2.142MW光伏發(fā)電系統(tǒng)，1.727MW?h儲能系統(tǒng)時，園區(qū)的度電成本為0.84元/(kW?h)。仿真所得經(jīng)濟數(shù)據(jù)見表5。

本方案每年可為園區(qū)節(jié)約153.99萬元電費，項目初始投資為1 461.25萬元，回收期約9.49年。同時，本方案可將峰值時段的電價由0.886 0元/(kW?h)降至0.84元/(kW?h)，具有經(jīng)濟性。

表5 經(jīng)濟數(shù)據(jù)

4 系統(tǒng)潮流分析

該產(chǎn)業(yè)園區(qū)包括生產(chǎn)廠房、辦公樓、生活區(qū)等，為滿足其供電要求，現(xiàn)設(shè)置變壓器：戶外箱變T1（1 600kV?A）、聯(lián)合生產(chǎn)廠房變壓器T2（1 600kV?A）、聯(lián)合生產(chǎn)廠房變壓器T3（1 600kV?A）、電源設(shè)備間變壓器T4（1 250kV?A）、戶外箱變T5（800kV?A）、光伏升壓變壓器及儲能系統(tǒng)變壓器。由總配變電所的10kV電源經(jīng)過YJV22—8.7/10kV—3×95電纜分別接至各變壓器的高壓側(cè)。戶外箱變T1位于宿舍樓附近，主要供生活區(qū)供電；T2、T3變壓器位于二期廠房內(nèi)的車間變電所，主要供逆變器裝配一、二車間及逆變器研發(fā)區(qū)、半成品裝配區(qū)、戶外龍門吊及研發(fā)樓等配電照明；T4變壓器位于二期廠房內(nèi)電源設(shè)備間變電所，主要供研發(fā)區(qū)、中間輔房二層配電及冷熱機房配電照明；戶外箱變T5位于二期辦公樓旁，主要供二期辦公樓內(nèi)的照明、空調(diào)、客梯、消防等使用。該產(chǎn)業(yè)園內(nèi)除消防控制室照明、主要通道照明、樓梯間照明、客梯、消防電梯等為二級負荷外，其余均為三級負荷，二級負荷還設(shè)置了備用電源柴油發(fā)電機供電。具體的配電系統(tǒng)如圖7所示。

圖7 配電系統(tǒng)

根據(jù)圖7在PSD-BPA軟件中進行潮流分析，并繪制微電網(wǎng)系統(tǒng)單線圖如圖8所示。

含光伏和儲能系統(tǒng)的微電網(wǎng)計算，使用PVsyst軟件導(dǎo)出光伏發(fā)電系統(tǒng)在某一天的典型日小時輸出功率數(shù)據(jù)，在PSD-BPA軟件中建立模型，采用牛頓-拉夫遜法進行該系統(tǒng)一天內(nèi)24h的潮流計算[10]。設(shè)并網(wǎng)點為平衡節(jié)點，其電壓幅值、相位分別為1.02p.u.、0rad，光伏系統(tǒng)及儲能系統(tǒng)設(shè)置為PQ節(jié)點。

2.142MW光伏系統(tǒng)某一天的典型日小時輸出功率如圖9所示，光伏系統(tǒng)出力受日照影響，在早6:00—晚19:00有功率輸出，其余時間受日照限制，光伏發(fā)電系統(tǒng)無功率輸出。

圖8 微電網(wǎng)系統(tǒng)單線圖

圖9 2.142MW光伏系統(tǒng)某一天的典型日小時輸出功率

通過PSD-BPA軟件進行潮流計算，光伏接入節(jié)點DG1的潮流計算結(jié)果如圖10所示。由圖10可看出，光伏發(fā)電系統(tǒng)的接入節(jié)點DG1的電壓波動范圍為0.992p.u.～1.039p.u.，偏差絕對值為4.7%，滿足GB 12325—2008《電能質(zhì)量供電電壓偏差》標準中20kV及以下三相供電電壓偏差為標稱電壓±7%的要求[11]。

圖10 DG1潮流計算結(jié)果

5 結(jié)論

本文通過對用戶側(cè)負荷進行分析、光資源計算，結(jié)合消納光伏發(fā)電系統(tǒng)剩余電力及峰谷電價差兩種策略，給出微電網(wǎng)系統(tǒng)能源配比的計算方法，以某產(chǎn)業(yè)園區(qū)的具體應(yīng)用實例進行分析說明，通過經(jīng)濟性對比分析可看出，方法滿足行業(yè)標準要求，具有可行性。通過潮流計算可知，光伏系統(tǒng)接入節(jié)點電壓符合國家標準要求。

[1] 張藍宇, 李俊, 歐陽進, 等. 大型建筑屋頂分布式光伏發(fā)電項目的研究與應(yīng)用[J]. 湖南電力, 2019, 39(6): 34-37.

[2] 陳景文, 肖妍, 莫瑞瑞, 等. 考慮光伏校正的微電網(wǎng)儲能容量優(yōu)化配置[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2021, 49(10): 59-66.

[3] 陸燕娟, 潘庭龍, 楊朝輝. 計及電動汽車的社區(qū)微網(wǎng)儲能容量配置[J]. 太陽能學(xué)報, 2021, 42(12): 362- 367.

[4] 張靖, 張志文, 胡斯佳, 等. 獨立微電網(wǎng)風(fēng)儲協(xié)同調(diào)頻的功率柔性分配策略[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2022, 37(15): 3767-3780.

[5] 袁鐵江, 張昱, 栗磊, 等. 計及功率密度約束含氫儲能的預(yù)裝式多元儲能電站容量優(yōu)化配置研究[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2021, 36(3): 496-506.

[6] 宋宇, 李涵, 楚皓翔, 等. 計及可靠性的風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)容量優(yōu)化配比研究[J]. 電氣技術(shù), 2022, 23(6): 49-58, 68.

[7] 白樺, 王正用, 李晨, 等. 面向電網(wǎng)側(cè)、新能源側(cè)及用戶側(cè)的儲能容量配置方法研究[J]. 電氣技術(shù), 2021, 22(1): 8-13.

[8] 牛東曉, 曹樹華, 盧建昌. 電力負荷預(yù)測技術(shù)及其應(yīng)用[M]. 2版. 北京: 中國電力出版社, 2009.

[9] AL-KARAGHOULI A, KAZMERSKI L L. Optimi- zation and life-cycle cost of health clinic PV system for a rural area in southern Iraq using HOMER software[J]. Solar Energy, 2010, 84(4): 710-714.

[10] 彭寒梅, 昌玲, 郭穎聰, 等. 主從控制微電網(wǎng)的動態(tài)區(qū)間潮流計算[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2018, 42(1): 195-202.

[11] 電能質(zhì)量 供電電壓偏差: GB/T 12325—2008[S]. 北京: 中國標準出版社, 2009.

Research on optimal capacity ratio and power flow analysis of the microgrid system

LI Qing1WANG Wanjun2ZHOU Zhenping3

(1. Shaanxi University of Technology, Hanzhong, Shaanxi 723001;2. Long Yuan (Beijing) Solar Energy Technology Co., Ltd, Beijing 100083;3. Long Yuan (Beijing) Wind Power Engineering Technology Co., Ltd, Beijing 100083)

How to optimize the allocation of wind, photovoltaic and energy storage capacity in the microgrid system is a major problem faced by microgrid industry at present. This paper establishes the photovoltaic power generation system model using PVsyst software, considering the influence of temperature, dust and other factors, to accurately predict the power generation of photovoltaic system. The load data is tracked for a long time. The load growth in the next five years is considered by using the load density prediction method, and the existing load is analyzed in detail to establish a load model. Combined with the simulation analysis of Homer software, the research and analysis are carried out from the aspects of absorbing the residual power of photovoltaic power generation system and the difference between peak and valley electricity prices. With the lowest electricity cost as the goal, the optimal ratio of photovoltaic system and energy storage capacity in the microgrid system is given. Finally, the power flow analysis of the microgrid system is carried out through PSD-BPA software, and the voltage fluctuation range of the access node of photovoltaic system is verified to meet the specification requirements.

optimal ratio; surplus power; peak valley electricity price difference; photovoltaic system; energy storage

陜西理工大學(xué)科研項目“智能微電網(wǎng)系統(tǒng)研究”（SLGKYXM2203）

2022-07-07

2022-09-10

黎 青（1990—），女，陜西省咸陽市人，碩士，主要從事新能源發(fā)電、微電網(wǎng)系統(tǒng)分析等方面研究工作。