分布式储能优化配置影响因素的评价方法研究

摘 "要： 合理的分布式储能配置不仅可以推动可再生能源的应用，还可提高分布式电源的运行稳定性、维持系统频率和电压稳定、补偿负荷随机波动、降低供电成本等。在此基础上提出了一种分布式储能系统综合评估体系，该体系除了考虑储能系统的影响因素及技术性能外，还综合储能的经济性、安全性和可靠性等，并结合多方专家干预选取典型技术指标及经济指标，以导则规定、成熟的技术结论及运行经验为指标评价判据，能够准确应用到工程评价，得到科学的评价结果。通过对实际工程进行评估，得到储能配置情况分析结果，验证分布式储能系统评估体系的有效性，同时也为系统控制策略调整、储能配置优化方向提供指导。

关键词： 分布式储能系统; 影响因素; 综合评估体系; 评价指标

中图分类号： TN919⁃34; TM615 " " " " " " " " "文献标识码： A " " " " " " " " " " "文章编号： 1004⁃373X（2015）02⁃0152⁃06

Evaluation method of distributed energy storage system in consideration of optimization configuration influence factors

YANG Yi1， LIU Jie1， YU Jian⁃cheng2， ZHANG Pan2， WANG Xu⁃dong3， XIAO Jun4

（1. Tianjin Tianda Qiushi Electric Power High Technology Co.， Ltd， Tianjin 300384， China;2. Tianjin Electric Power Corporation， Tianjin 300010， China;

3. Electric Power Research Institute， Tianjin Electric Power Corporation， Tianjin 300384， China;

4. Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education， Tianjin University， Tianjin 300072， China）

Abstract： Reasonable distributed energy storage configuration can not only promote renewable energy application， but also improve the running stability of the distributed power， maintain the system frequency and voltage stability， compensate the random fluctuation of load， reduce the power supply cost， etc. In consideration of these， a comprehensive evaluation system for distributed energy storage system is put forward in this paper， in which the influence factors and technical performance of energy storage system， as well as the efficiency， security and reliability of integrated energy storage are considered. In combination with many experts’ interventions to select typical technical indexes and economic indexes， and by taking guide rule stipulation， mature technology conclusion and running experience as evaluation criterion， it is able to accurately be applied to the engineering evaluation to obtain scientific evaluation results. Energy storage configuration analysis results can be obtained by evaluating the actual project to verify the validity of the distributed energy storage evaluation system. It also provided a guidance for the control strategy adjustment and energy storage configuration optimization direction.

Keywords： distributed energy storage system; influencing factor; comprehensive evaluation system; evaluation indicator

0 "引 "言

随着电力系统的发展，分布式发电技术越来越受到人们的重视。但是分布式电源并网会产生很多问题，根本原因在于其出力具有间歇性和随机性。因此储能系统作为分布式发电系统必要的能量缓冲环节，其作用越来越重要。

分布式储能是指在用电侧将电能转换成机械能、化学能等其他能量形式存储起来，在需要时再转换成电能释放出来的一种装置。在规划分布式电源的同时引入分布式储能环节，以实现需求侧的管理，消除系统昼夜间峰谷差，平滑间歇性分布式电源并网点的功率波动[1]。分布式储能装置的引入，不仅可以更有效地降低供电成本，还可以促进可再生能源的大规模应用，同时也可作为提高系统运行稳定性、调整频率、补偿负荷波动的手段[2]。储能技术作为保证供电质量和分布式发电系统效率的有效途径，已经成为促进可再生能源应用和提高输配电系统稳定性的重要手段。

目前已有很多国内外学者对分布式储能的优化配置进行了相关研究，取得了许多理论和实践方面的成果：文献[3]针对风光复合发电系统中储能单元的容量优化问题进行了研究，利用蓄电池储能与飞轮储能的互补特性，将二者综合考虑，以最小成本为优化目标，系统性能指标为约束，应用基于随机模拟的遗传算法，进行容量的组合优化设计，但由于其约束条件没有考虑经济性、可靠性等因素，势必造成结果不准确;文献[4]针对同一问题，通过详细分析储能容量合理取值受到的各种影响因素，利用储能容量成本及风电场输出功率平滑效果辅助判据，得出风电场储能容量合理的取值范围。研究成果均可用于对储能进行配置，理论研究技术相对成熟，但是由于技术局限性及误差，无法判定配置结果是否满足工程需求。文献[5⁃6]提出一些衡量风光储系统供电可靠性的指标，如负载缺电率和蓄电池组荷电状态等。

综上所述，目前并未形成科学的分布式储能系统配置合理性评估方法，所有研究工作主要以功率平衡和提高供电可靠性为目标，如何正确评估储能优化配置，包括现状配置和规划设计优化配置的评估，是提出储能最优配置方案的前提。本次研究针对分布式储能配置的应用现状提出了一种包含储能技术指标、经济指标的综合评估方法，用以判断储能规划的混合储能是否能够满足提高供电可靠性，提高可再生能源利用率，提高经济性等要求。

1 "储能容量配置影响因素分析

储能容量配置影响因素是关系到储能性能的重要方面，直接影响到储能容量配置对供电可靠性、可再生能源利用率及储能经济性的高低，同时也关系到储能容量配置评估体系的指标提取[7]。

1.1 "外部因素

（1） 环境因素

影响到储能容量优化配置的重要方面之一是外界环境的影响，具体包括3个方面：环境温度、环境湿度和灰尘。不同的环境温度和湿度对储能的正常运行有不同的影响，温度、湿度过高或者灰尘过多都会影响储能的寿命，从而影响整个系统的经济性。影响储能性能的环境因素如图1所示。

（2） 外部条件因素

影响到储能容量优化配置的还有来自外界条件的一些因素，包括负荷需求、分布式能源的出力。根据负荷的需求变化和分布式能源出力的大小来合理配置储能的容量，从而影响整个系统的总投资计划。影响储能性能的外界条件因素如图2所示。

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图1 影响储能性能的环境因素lt;E：＼王芳＼现代电子技术201502＼Image＼24t2.tifgt;

图2 影响储能性能的外界条件因素

在给定负荷条件下考虑储能容量规划的问题，由于分布式电源为间歇性的，负荷也是波动性的，电力储能规划应该考虑现有负荷水平。若负荷水平大于分布式电源出力和电力储能的容量之和，则无优化的必要;而如果负荷水平远小于分布式电源的出力和电力储能的容量之和，则有优化的空间。

1.2 "内部因素

储能的自身特性也是影响储能容量配置的重要因素之一，影响储能自身特性的因素很多，主要包括：能量密度、功率密度、循环寿命、能量转换效率、充电效率、放电效率。

影响储能性能的内部因素如图3所示。

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图3 影响储能性能的内部因素

2 "储能容量配置评估体系构建

储能容量配置评估体系构建方法采用传统评估体系[8]，其指标选取应遵循数据一致性、真实性与可度量性等原则。

2.1 "评估体系指标选取

评估体系指标选取国内外储能研究中的通用指标，并结合储能技术及经济特点给予专家干预，进行筛选。

（1） 供电可靠性

随着风电的大规模开发，其功率波动对系统的冲击越来越突出，严重的威胁到电力系统的安全稳定运行。国际上较多参考文献采用的供电损失率[ηLPSP]和持续供电能力作为衡量联合系统供电可靠性的指标。

供电损失率[ηLPSP]是一个广泛运用于风光储联合系统中优化储能容量配置的工程应用指标标准，因此选择供电损失率为供电可靠性的一级指标。

（2） 补偿效果

储能装置应用于大规模的、并网型间歇式的电源中，其主要目标是平抑功率波动，提高电能质量。因此，选取功率波动为补偿效果的一级指标，其具体指标超出约束次数、方均根偏差、绝对波动率为二级指标。

（3） 综合效率

储能系统综合效率指标涵盖了整个储能系统的损耗，包括逆变器的效率、储能充放电的效率以及网络效率。综合效率越高，各个设备的损耗越低，整个系统的性能越好。考虑设备的损耗受到设备自身的特性影响，评估指标仅考虑网损率。

（4） 可再生能源利用率

国际上较多参考文献采用能量浪费率[ηexc]指导风光储容量配比，该指标属于衡量风光储联合系统可再生能源利用率的指标，可以间接评价储能的配置对可再生能源利用率的影响。

（5） 经济性

目前已经开发出了多种高性能储能元件，部分成本很高，由于建设智能电网对储能装置需求量较大，储能元件的合理成本也是影响储能配置方案的重要因素之一。

由于与储能配合的各类分布式电源在运行特性和受环境影响方面不同，这里主要采用总净现值、内部收益率、投资回收期3个指标来评价储能经济性，该指标体现了储能配置应用的综合效果，可有效减少分布式电源特殊性造成的影响。

2.2 "评估体系结构

按照指标体系构建方法，结合专家多方面意见，确定如图4所示的储能优化配置综合评价指标体系。

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图4 储能优化配置综合评价指标体系结构

3 "底层指标计算方法及评价判据

3.1 "底层指标计算方法

供电可靠性

供电损失率[ηLPSP]是系统不能满足的负荷需求量与评估期总负荷需求量的比值。

当蓄电池放电至最小值[Cbatmin]时，控制系统断开蓄电池和负荷的连接，负荷需求即不能满足。[t]时间内的供电损失值为：

[ELPS（t）=PloadΔt-[PPV（t）Δt+PWG（t）Δt+ " " " " " " " Cbat（t）-Cbatmin]ηinv]

评估期T内，供电损失率表示为：

[ηLPSP（t）=t=1TELPS（t）/t=1TPloadΔt]

式中：[Δt]为用于计算的步长;T为评估期，并假设评估期内风、光发电出力保持不变。

3.2 "补偿效果

（1） 超出约束次数[NOP]是指全数据长度内，各点同目标曲线偏差的绝对值超出允许偏差功率的次数。其计算公式为：

[NOP=i=1NOPi， i=1，2，…，N]

式中：[OPi=1， " " " " PC igt;PClim0， " " " " PC i≤PClim]。

（2） 方均根偏差RMS是指全数据长度内，各点同目标曲线偏差的平方和除以数据点数后开平方。方均根偏差的计算公式为：

[RMS=i=1N（PC i-PClim）2N]

（3） 波动率是指相邻的两个时间窗口的平均值之差与额定功率之比。其计算公式为：

[Rflur（n）=Pramp（n）PN=Pmean（n+1）-Pmean（n）PN]

式中[PN]为可再生能源额定功率。

3.3 "综合效率

系统损耗率为电量传输过程中的损失量与供电量的比值。

[系统损耗率=供电量-售电量供电量]

3.4 "可再生能源利用率

能量浪费率[ηexc]为风力、光伏发电浪费的功率与评估期负载总的功率要求的比值[9]。

当[PWG（t）+PPV（t）+Pbat（t）=Ptotal（t）gt;Pref（t）]时，风力和光伏发电浪费能量的计算公式为：

[EWE（t）=[PPV（t）+PWG（t）]Δt-{PrefΔtηinv+ " " " " " " "[Cbatmax-Cbat（t-1）ηcha]}]

式中[EWE（t）]是在满足负荷要求和储能元件充电要求的基础上，风力发电和光伏发电浪费的能量[10]。能量浪费率的计算公式为：

[ηexc（T）=EWE（T）2t=1TPload（t）Δt]

3.5 "经济性

（1） 净现值。净现值是项目方案整个寿命期内各年的收益、费用或净现金流按一定的折现率折现得到的现值代数和，是反映项目盈利能力的最重要指标。

[NPV=t=0n（CI-CO）（1+i）-t]

式中：CI为第t年的现金流入;CO为现金流出;i为基准收益率;n为项目寿命。

（2） 内部收益率

内部收益率是指使方案在研究期内一系列收入和支出的现金流量净现值为零时的折现率，也是反映项目盈利能力的重要指标。

[t=0nPt（1+i*）t=0]

式中：[Pt]为第[t]年的净现金流;[i*]为待求的内部收益率;n为设备经济使用年限。

（3） 投资回收期

投资回收期是工程项目的净收益抵偿全部投资所需要的时间，是反映项目财务投资回收能力的重要指标。分静态投资回收期和动态投资回收期两种。

[P0=t=1PtRt1+it]

式中：[P0]为初投资;[i]为基准收益率;[Rt]为每年的净收益;Pt为投资回收期。

3.6 "指标评价判据

在对储能配置进行综合评价过程中，需要对各项指标进行评价，这些指标只有在一定的范围内时，对储能才会达到最好的配置效果，因此需要确定这些指标的合理运行范围[11]。

已选指标选择评价判据和评分标准根据分布式储能的特点和评价目的确定，参考了相关导则、相应的理论推导，借鉴一些相关理论成形的结论，并邀请多位专家进行干预。

储能优化配置综合评价指标的判据主要来源有4个方面，总结如下：

（1） 导则中规定的数值;

（2） 通过导则中所规定的一些数据所进行的理论研究;

（3） 大量文献中成形的、被认可的结论;

（4） 在理论研究中个别值根据长期运行、规划经验确定。

通过以上方法得到评估指标评价判据具体如下：

（1） PI值、均方根、超出约束次数。PI值越小补偿效果越好;均方根偏差越小补偿效果越好，超出约束次数越少，补偿效果越好。

（2） 能量浪费率。依据《储能系统接入配电网技术规定》中规定数值，计算能量浪费率，其值越小，表明可再生能源利用率越高。

（3） 绝对波动率、波动率。绝对波动率值越小，说明补偿效果越好。波动率反应的是可再生能源出力的情况，理想情况下，可再生能源波动越小越好。

（4） 总净现值。在经济评价中，若净现值大于等于零，则该方案在经济上可以接受;若净现值小于零，则该方向在经济上不可接受。净现值越大，方案越优，投资效益越好。

（5） 内部收益率。在单方案评价中，内部收益率大于基准收益率 ，方案可行，且IRR越大越好;在多方案评选中，IRR越大，方案越优。因此，该指标为收益性指标，取值愈大愈好。

（6） 投资回收期。在单方案评价中，Pt小于国家或有关部门规定的基础投资回收期，方案可行，且Pt越小越好;在多方案评选中，Pt越小，方案越优。因此，该指标为成本型指标，取值愈小愈好。

4 "实例分析

4.1 "智能营业厅概况

本文以天津市中新生态城智网营业厅为依据，采用分布式储能系统评估方法对其进行评估。

智网营业厅的微电网系统是由30 kWp光伏、6 kW风机构成分布式电源，以15 kW×4 h锂离子电池作为储能设备，以10 kW照明和5 kW电动汽车充电桩共15 kW作为微网负荷，于2011年9月17日正式投入运行，其运行方式为并网运行。

智网营业厅，分布式储能系统运行控制目标为削峰填谷和控制联络线功率，运行效果如下：

（1） 微网系统运行供电可靠性达到99.999%;

（2） 储能电池在一天中充放电频繁，多达百余次;

（3） 实现微网并离网模式安全切换;

（4） 并网模式下市电与微网系统的交换功率波动较大，与预期规定的 ±2 kW偏差较大，致使微网对母线产生一定的冲击，当期不影响系统运行的安全、稳定。

该项目在运行过程中存在一些问题，后期为合理改建优化储能配置，使其达到理想运行效果，需对其进行储能配置评估。

4.2 "储能配置评估

此处仅在削峰填谷场景下对智能营业厅储能配置进行评估。当前已有智能营业厅储能一个季度运行数据，通过对比分析，选取2012年6月13日的运行数据进行评估分析。

（1） 供电损失率

在智网营业厅外部电网停电时，储能配置能够满足智网营业厅在孤网运行的负荷供电需求，达到可靠性提升效果的要求。因此，其供电损失率为0。

（2） 功率波动

功率波动在削峰填谷场景下的评估指标为：功率越限次数、方均根偏差。由于智网营业厅微网仅为光储微网系统，评估数据选取光伏开启至关闭时间段。

① 功率越限次数。按照联络线功率在±2 kW的区间内波动，储能运行功率超过约束曲线150次。实际联络线功率与目标运行曲线如图5所示。

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图5 实际联络线功率与目标运行曲线

② 方均根偏差。根据联络线功率交换情况，和预期控制联络线的交换功率目标值，通过公式计算得到联络线交换功率的方均根偏差RMS=3.67。

（3） 系统损耗率

网损率主要体现蓄电池的型号、逆变器的类型以及储能的接入位置，本次的储能配置情况评估是单点储能配置情况，储能的接入位置影响可忽略，仅仅与储能系统自身的能量转换、传输效率相关：

[系统损耗率=供电量-售电量供电量=市电送电量+光伏发电量-储能放电量-负荷用电量市电送电量+光伏发电量]

通过储能充放电数据分析和计算可得智网营业厅储能系统网损率为21.52%。

（4） 能源浪费率

从智网营业厅整个微网系统并网运行，但是，受到联络线功率波动控制的限制，对多余的光伏发电进行切除，造成部分能量的浪费。

[能量浪费率=浪费的电量最大发电量=光伏提供最大的发电量-光伏实际发电量+系统损耗电量光伏提供最大的发电量+市电提供电量]

经统计计算可知，智能营业厅全天的能源浪费率为41.26%，能源浪费率处于较高水平。微网光伏系统最大出力与实际出力曲线如图6所示。

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图6 微网光伏系统最大出力与实际出力曲线

（5） 经济效益

根据智网营业厅的储能配置结果，计算得到净现值为-97.9万元。由于内部收益率的边界条件是NPV必须大于0，若NPV小于0，则内部收益率IRR、投资回收期计算没有意义。

根据评估体系和评估方法，对智网营业厅储能配置情况进行评估分析，评估结果如表1所示。

表1 评估指标汇总

针对以上计算结果进行分析，实际配置结果能够满足期望运行要求，但储能补偿效果较差，尤其是功率波动和能量的损耗及浪费，主要原因表现为：控制策略过于简单;现状负荷远小于光伏系统发电容量。基于评估结果，建议随着负荷的增长及时调整智网营业厅微网的控制策略：仍以联络线的功率波动为控制目标，调整控制边界条件;允许光伏并网上网，以平滑联络线功率为控制目标，调整控制边界条件，使智网营业厅微网达到最佳效果。

5 "结 "语

本文提供了一套科学合理、可操作性强的储能容量配置综合评估体系和方法，通过该体系能够全面评估储能规划的混合储能是否满足供电可靠性、可再生能源利用率、经济性等方面的提高效果，并以此为依据可提出改善储能配置效果的方案策略，为储能容量优化配置提供量化标准，指导储能容量配置的设计，为混合储能建设项目的优化提供科学依据，提升储能容量安排合理性，规范分布式电源及微网建设项目投资管理，减少盲目投资及短期行为，增强投资的全局观念，提高电网公司总体效益。

参考文献

[1] 郑漳华，艾芊，顾承红，等.考虑环境因素的分布式发电多目标优化配置[J].中国电机工程学报，2009，29（13）：23⁃28.

[2] 董力通，徐隽，刘海波.DSM与储能技术在峰值负荷管理的应用及效果[J].中国电力，2012（4）：47⁃50.

[3] 田军.分布式发电系统储能优化配置[D].北京：华北电力大学，2011.

[4] 陈琳，钟金，倪以信，等.联网分布式发电系统规划运行研究[J].电力系统自动化，2007，31（9）：26⁃31.

[5] YANG Hong⁃xing， ZHOU Wei， LU Lin， et al. Optimal sizing method for stand⁃alone hyird solar⁃wind system with LPSP technology by using genetic algorithm [J]. Solar Enery， 2008（82）： 354⁃357.

[6] ZHOU Wei， YANG Hong⁃xing， FAN Zhao⁃hong. Battery behavior prediction and battery working states analysis of a hybrid solar⁃wind power generation system [J]. Renewable Energy， 2008， 33（6）： 1413⁃1423.

[7] 邓威，李欣然，刘志勇，等.考虑无功补偿影响因素的间歇性分布式电源综合优化配置[J].中国电机工程学报，2012，32（10）：80⁃88.

[8] 罗凤章.现代配电系统评价理论及其综合应用[D].天津：天津大学，2009.

[9] ANDERSON MD， CARR D S. Battery energy storage technologies [J]. Proceedings of the IEEE， 1993， 81（3）： 475⁃479.

[10] 张浩，马爱军，李文斌.风电场日出力曲线和储能容量关系研究[J].中国电力，2012（6）：77⁃81.

[11] 王伟，毛安家，张粒子，等.暂态稳定分析中的风险评估方法[J].现代电力，2008，25（3）：18⁃23.