电网侧大规模电化学储能运行效率及寿命衰减建模方法综述

电化学储能在电力系统中扮演着重要的角色,近期对电网侧大规模电化学储能参与电力系统调度运行及控制的研究层出不穷。电化学储能的运行效率和寿命衰减特性受到储能充放电速率、充放电深度和运行温度的非线性影响,这些影响在现有的电网侧电化学储能研究中考虑的并不全面。文中介绍了锂离子电池、超级电容和全钒液流电池3种电化学储能系统的原理与特点,综述并归纳了这3种电化学储能系统运行效率的建模方法和寿命衰减的建模方法。最后,提出了电网侧大规模电化学储能系统运行效率和寿命衰减建模方法有待进一步考虑的问题,并对未来的研究方向进行了展望。     

基于碳交易的含大规模光伏发电系统复合储能优化调度

为提高电力系统对光伏发电的接纳能力,提出一种基于碳交易的含大规模光伏发电的电池储能—抽水蓄能电力系统复合储能优化调度模型。基于低碳经济理念,将阶梯型碳交易机制引入电力系统经济调度中。采用基于最大最小距离准则的改进K均值聚类算法对光伏发电的出力场景进行有效聚类,在保证光伏发电出力分布特征的前提下削减场景数量;以系统综合运行成本最低为目标,兼顾系统的运行经济性和低碳性,利用电池储能作为功率型储能以平滑光伏电站出力波动,抽水蓄能作为能量型储能参与接入光伏发电后系统的调峰平衡。以改进的IEEE-RTS96系统对所提模型进行仿真分析,算例结果验证了模型的合理性和有效性。     

考虑电池寿命损耗的园区综合能源电/热混合储能优化配置

针对园区综合能源系统(PIES)储能容量优化配置问题,为提升PIES规划-运行经济性,提出了考虑电池寿命损耗的PIES电/热混合储能优化配置方法.首先,构建了适用于PIES规划问题的电池寿命损耗模型,用于量化评估电池寿命损耗;进而,在考虑PIES多能互补特性基础上,引入电池置换成本体现电池寿命损耗的长期影响,以电/热混合储能投资置换成本与运行成本等年值最低为目标函数,建立了PIES电/热混合储能容量双层优化配置模型;最后,通过算例验证了文中混合储能配置方法对系统规划-运行经济性、电池使用寿命的提升效果,并比较分析了电/热混合储能与单一储能对系统规划-运行经济性和电池使用寿命的影响.     

考虑充放电策略对储能寿命影响的新型分布式储能优化配置研究

针对储能使用寿命在投资决策中的关键作用及其与充放电策略和放电深度的非线性复杂关系,文中提出一种考虑充放电策略对储能寿命影响的新型储能规划配置方法。?首先,根据放电深度与储能寿命及循环次数的关系建立了储能年等效额定放电量计算方法。其次,建立考虑充放电策略对储能寿命影响的电池储能优化配置模型,在确保储能设计使用寿命的同时使储能全寿命周期内的收益最大。而且进一步提出了改进的多种群遗传算法进行优化求解,提高了求解速度与收敛性。最后,利用改进的IEEE-39节点风光水系统进行测试,证实了方法的有效性。     

基于参数规划的含储能和风电电力系统低碳经济调度

为了实现“双碳”目标以及适应新能源快速发展的形势,基于参数规划及工程博弈论提出了一种含储能和风电电力系统的多目标低碳经济调度方法。以系统发电成本、碳排放量、储能寿命折损为目标构建多目标优化模型,采用系数约束法将模型转化为参数线性规划模型,求解参数规划模型可获得Pareto前沿的精确解析表达式,从而进一步构建工程博弈问题,精炼得到对多目标具有公平性的唯一Pareto最优解,为决策者提供参考。算例分析结果表明,所提调度方法能够充分兼顾各目标的优化程度,保证电力系统调度的环保性与经济性,可有效应用于新能源电力系统的低碳经济调度。     

风—光—储混合电力系统的博弈论规划模型与分析

综合分析由风力发电、光伏发电和储能电池组成的混合电力系统的技术经济特性,提出一类基于博弈论的混合电力系统规划模型。该模型以风力发电、光伏发电和储能电池的投资者作为博弈参与者,选取发电/储能容量作为参与者的策略,其收益计及发电/储能电池的全寿命周期费用、售电收入、系统供电可靠性等因素。根据博弈模型中可能的联盟关系,提出了...     

考虑电池寿命的商业园区储能电站运行控制策略

商业园区中安装电池储能电站(battery energy storage statin, BESS)能够削减用电高峰负荷,提高园区用电经济效益,但现有控制策略较为单一,难以适应未来的大规模发展与应用。为此,以商业园区储能电站为主要研究对象,提出一种考虑电池寿命的商业园区储能电站多目标运行控制策略。首先建立了基于雨流计数法的电池充放电循环次数统计方法,然后采用5阶函数拟合电池循环寿命与放电深度的关系,以此估算电池寿命衰减情况并将其作为控制子目标函数之一,达到延缓电池寿命衰减的目的。依据所提出的储能电站控制策略,基于园区分布式光伏及负荷功率预测曲线,采用遗传算法以10 min为优化区间、每隔1 min对储能系统充放电功率进行一次滚动优化,实现了储能电站的时序分钟级控制。最后,以上海某商业园区夏季典型日为例,验证了控制策略的有效性与优越性。     

基于可变寿命模型的电池储能容量优化配置

针对电池储能(BESS)在实际运行过程中的使用寿命变化特征,建立BESS的可变经济使用寿命预测模型。基于电力系统中电池储能系统的静态功能(即削峰填谷),提出基于可变寿命模型的电池储能容量规划模型。该模型以系统净收益最大为目标,合理评估了电池储能承担调峰功能的能源节约效益、环保效益以及容量替代效益,并综合考虑了放电深度对电池使用寿命的影响。以IEEE RTS-96系统为例,对电池储能系统容量优化配置进行研究,仿真结果表明了所提模型的有效性。     

储能系统商业模式及其优化规划方法

新一轮能源革命和电力体制改革背景下，电力系统源-网-荷各环节对储能技术提出了多样化应用需求，实现由研发示范向商业化初期过渡、商业化初期向规模化发展是"十三五"期间储能产业的两阶段发展目标。针对储能市场化应用初期阶段的商业模式与规划问题，基于投资、收益、运营等因素，分析了该阶段下储能系统呈现的典型商业模式。考虑商业模式的差异，分别建立了业主投资模式、合同能源管理模式下储能系统全寿命周期优化规划数学模型，结合电化学储能系统容量衰减特性，提出电化学储能系统全寿命周期评估方法及其优化算法。基于实际案例验证了所提模型和方法的有效性和可行性，分析了储能电池退役点、电池成本、循环寿命对储能系统规划结果的影响。结果表明，所提出的储能系统全寿命周期优化规划方法能够解决不同商业模式下的储能系统规划问题，对储能系统应用商业模式和规划具有指导意义。     

计及电池寿命损耗的多能源微网储能优化配置

储能容量的优化配置是提升多能源微网系统经济性和安全性的重要手段.针对容量配置问题,提出了一种以储能投资置换成本和运行成本等年值最低为目标函数、计及电池寿命损耗的多能源微网储能容量双层优化配置模型,其上层模型对储能容量进行优化,下层模型对系统运行策略进行优化.可在规划阶段详细考虑含储能多能源微网的经济优化运行,并构建了电池寿命损耗模型,对运行中的电池寿命损耗进行了量化评估.算例结果验证了所提储能配置方法对电池使用寿命和多能源微网经济性的提升效果.     

电池储能单元群参与电力系统二次调频的功率分配策略

大规模电池储能电站响应频繁的电力系统二次调频小额功率需求时,面临二次调频功率在电池储能单元群之间分配的问题,分配不当会劣化储能电站运行效率。文中分析了电池储能单元充放电功率对其能量转换效率的影响,构建了电池储能单元充放电功率-效率模型,提出使电池储能电站整体能量转换效率最大化的电池储能单元群功率分配策略。该策略可以提高电池储能电站运行效率、减小功率损失,同时在小额调频功率需求场景下可以减少电池储能单元响应数量和延长电池储能电站寿命。仿真分析验证了所提功率分配策略的有效性,与按比例功率分配策略和最大充放电功率分配策略对比结果表明,所提出的功率分配策略在提升电池储能系统运行效率以及减缓电池寿命衰减方面均具有优势。     

考虑电池寿命和运行控制策略影响的风电场储能容量优化配置

为了满足电网对风电场功率变化率的要求,提出了一种改进的风电场储能容量优化配置方法.该方法计及电池使用寿命以及由此带来的电池更换成本,能够更加精确地反映风电场寿命周期内的储能系统经济性.以风电场寿命周期内储能系统初始购置及更换总成本最低为优化目标,建立了储能容量优化配置模型;将电池寿命和运行控制策略纳入优化模型;并将计及风储联合长期运行的优化模型视为黑盒函数,采用网格自适应直接搜索算法对该黑盒函数进行搜索求解,得到满足风电并网相关技术规定的最佳配置容量.在算例分析中采用实际风电场1a发电数据进行仿真计算,对比了改进前后优化方法对优化结果的影响,采用改进后的优化方法,风电场寿命周期内储能投资总成本可以降低15％～20％,验证了所提模型及其求解方法的有效性.     

多时间尺度的电池储能系统建模及分析应用

大容量电池储能技术的快速发展及应用为大规模风电的接入与消纳提供了新的解决思路与方法,但电池储能在电力系统应用中的建模问题一直没能得到较好的解决。建立基于戴维南等效电路的电池储能系统仿真模型,并在模型中计及电池荷电状态和充放电电流对模型参数的影响,同时提出基于实验数据拟合模型参数的方法。在此基础上,分析讨论该模型在电力系统不同应用场景中的主导因素,建立适用于多时间尺度的电池储能仿真模型,并通过实测电压电流曲线验证了模型的有效性。最后以平抑风电中长期波动性为例,通过计算机仿真采用戴维南等效电路简化模型的电池储能平抑风电输出波动的效果,并比较与采用常规恒功率模型时的优点及对储能容量规划的影响。     

基于有序充放电的电池储能系统优化调度策略研究

为储能系统中电池配置合适的运行模式,可有效延长电池的循环寿命并提高储能系统的经济性。以部分电池参与功率分配并轮换使用,协调储能电池放电深度和充放电次数为基础,提出一种储能电池的有序充放电方法。根据可充放电次数与放电深度的关系,得到有序充放电下寿命最大时所对应的功率分配电池个数。通过综合考虑电池使用次数均衡和荷电状态均衡的合作博弈,提出了基于有序充放电的电池储能系统优化调度策略。建立以电池储能系统的运行成本为优化调度的效果评价指标,仿真实例验证了所提策略的有效性。     

基于机会约束规划的风–蓄联合动态经济调度

大规模具有随机性、波动性和反调峰特性的风电接入电力系统后,给电力系统的调度运行带来了很大挑战。针对风电出力特性,提出了基于智能能量管理系统(smart energymanagement system,SEMS)的风-蓄联合调度策略,基于随机规划理论建立了经抽水储能平抑后以风电功率波动最小和火电运行成本最低为目标的风–蓄联合运行的电力系统动态经济调度模型,并采用混沌粒子群优化算法求解模型。仿真结果表明了该调度策略的合理性及有效性。     

基于电池暂态响应分析的锂电池SOC估计

锂离子电池因快速充电和长循环寿命特性,在电动汽车、电网侧储能系统中应用广泛.精准的电池荷电状态(SOC)估计有助于保障系统可靠性,延长电池系统寿命,然而在考虑电池充电和放电以及复杂工况条件造成的电池内部复杂的化学和物理变化的条件下,完成精准电池SOC估计十分困难.通过脉冲激励电池的充放电暂态响应特性分析,辨识等效电路模型参数,建立电池不同工况条件下的动态电池模型,并采用扩展卡尔曼滤波方法对纠正参数辨识和OCV-SOC映射中的误差.以Arbin测试平台估算结果作为对标,验证了所提方法的有效性.     

考虑需求响应和储能寿命约束的多类型电源协同调度

为了应对不断提高的风电渗透率给电力系统运行带来的调峰压力,参与调峰的火电机组往往需要频繁启停,降低了系统运行的经济性和效率;电化学储能的灵活调节能力和柔性负荷的快速响应能力能够提升系统灵活性,有效平抑风电波动带来的影响。因此,针对储能电池的充放电行为对其寿命带来的影响和不同柔性负荷的响应特性,建立考虑需求响应和储能寿命约束的多类型电源协同调度模型。某地区电网的算例仿真结果表明:在多类型电源电力系统中实施需求响应和引入储能电池参与电网的协同调度,能够有效降低系统负荷峰谷差,提升风电消纳率,减少火电机组的启停机费用和燃料费用,从而提升系统运行经济性;制定调度计划时考虑储能电池的折损成本,有利于延长储能电池的使用寿命。     

考虑性能热衰减和热失控传播的大规模电池储能系统可靠性建模与评估EI北大核心CSCD

功率、能量密度相对均衡的大规模电池储能在新型电力系统中具有广阔应用前景。然而,电池储能的可靠运行与工作环境温度强相关。一方面,异常温度加快电池容量衰减;另一方面,热失控现象极易导致系统严重故障,但现有关于电池储能系统可靠性的研究未有效考虑热效应及其传播的影响。针对此问题,该文提出计及性能热衰减和热失控传播的大规模电池储能系统可靠性分析方法。首先,构建考虑拓扑结构的电池储能系统模糊多状态模型,在故障数据相对缺乏的条件下科学描述电池正常、衰减、完全故障等性能水平和对应概率;结合电池循环寿命模型以及性能分布均值与温度的随变关系,量化不同环境温度下,电池在各时刻的性能衰减程度。然后,从电池组内热量传递角度,建立电池储能系统热失控传播模型,以预测不同电池达到热失控临界温度的时序。在此基础上,构建电池储能系统可靠性评估指标和流程。最后,结合测试系统验证所提模型和方法的有效性,说明单个电池高温下的性能突变对整个储能系统的性能有明显影响。     

特约主编寄语

在"双碳"目标的驱动下,中国的新能源装机将持续快速增长,并最终形成以新能源为主体的新型电力系统.新能源的资源特性将会给电力系统的规划和调度运行带来巨大挑战.伴随储能技术进步和新型储能出现,储能的大规模应用是突破新能源发展瓶颈的有效手段之一,在提升电力系统灵活性、促进新能源消纳和保障电网安全等方面具有显著优势.     

计及电池寿命和经济运行的微电网储能容量优化

针对微电网系统中储能容量优化配置问题,为保证规划储能容量对于系统未来运行具有更好的适应能力,在规划阶段详细考虑了含储能微电网的经济优化运行,并量化评估了运行中的储能寿命损耗,提出了一种同时计及系统经济运行和电池寿命的微电网储能容量双层优化模型,针对模型中运行变量与规划变量混合,且求解时微电网期望运行成本与储能容量呈现出难以解析的"黑箱"特性,提出了一种网格自适应直接搜索算法与改进粒子群算法相结合的两阶段模型迭代求解策略,通过多种场景的对比分析,结果表明:所提出的储能容量优化配置方案在保障系统运行经济性的同时,有效避免了储能的深度充放电,延长了储能使用寿命,具有更好的整体经济效益;两阶段求解方法也有效降低了模型的计算规模和求解难度,计算效率更高。仿真结果证明了模型和求解方法的有效性,可为微电网系统储能容量的配置提供一定的参考。