基于优化调度的用户侧电池储能配置及控制方法

研究背景

用户侧电池储能的应用需要解决经济性及使用寿命的问题，现有研究工作对此问题的探讨可归纳为以下3个方面。 储能容量配置优化与经济性分析：通过建立用户侧储能应用的成本收益分析模型，检验储能投资的经济性，确定最佳的电池储能配置与运行方案。现有工作主要考虑的收益类型包括削峰填谷及需量控制；在成本计算方面，现有工作主要考虑电池的投资成本、运行成本以及运行寿命，较少有研究考虑运行期内电池容量衰减导致的成本或收益变化。 系统能量管理与优化控制：在储能系统接入后，一方面，需要考虑与电网及终端用户系统的其它设备，如分布式可再生能源发电、负荷等，共同协调运行，以优化电池储能的实际收益。另一方面，需要考虑对多个储能系统或模组间的充放电功率分配及均衡控制，从而优化电池效率及寿命。 储能应用领域的拓展：通过增加用户侧电池储能系统的功能与服务类型，提高电池储能应用的收益。例如，利用数据中心的后备电源提供削峰填谷服务，集聚分布式电池以提供需求响应、频率调节服务等。

在以上研究范畴之内，本文重点讨论面向单个终端电力用户，如工商企业、数据中心、家庭等的电池储能系统优化配置及控制方法，从而为用户提供经济性最优的电池储能投资及运行策略。

创新点及解决的问题

为提高用户侧电池储能系统的经济性及使用寿命，提出一种基于能量优化调度的储能配置及控制方法。首先，建立用户侧储能应用的成本及收益的经济性分析模型，综合考虑电池容量在不同最大放电深度下的衰减特性，以及负荷与可再生能源发电的不确定性，得到净收益最佳的储能容量配置方案。其次，在运行阶段，采用模型预测控制进行能量管理，跟踪设备出力变化，求解系统的最优调度决策，以保证用户收益及电池循环寿命。算例分析比较了数种类型电池，包括梯次利用电池的经济性，体现了所提储能联合规划与运行方法对优化用户侧储能经济价值的重要性。

重点内容导读

1 系统框架与建模

1.1 系统框架

考虑单个终端电力用户系统，其结构如图1所示，系统中包含电网供电、本地负荷、可再生能源发电设备、电池储能系统。本文假设可再生能源发电设备和电池储能系统都配有相应的接入及潮流控制装置，可保证系统稳定运行，并接受调度指令实现功率控制。

图1 单个终端电力用户系统的结构示意图

本文的优化问题框架如图2所示，采用优化调度方法来解决储能的配置与控制问题。规划与运行阶段的优化调度目标的组成互有异同，在第2节和第3节做具体说明。

图2 优化问题框架图

1.2 系统潮流模型

1.2.1 电池储能系统模型

1.2.2 可再生能源发电模型

1.2.3 并网点功率平衡

2 电池储能的经济配置方法

2.1 优化目标

2.1.1 电度电费节省收益

2.1.2 需量电费节省收益

2.1.3 初始投资成本

2.1.4 运维成本

2.1.5 电池容量衰减成本

2.2 最优配置问题

3 能量管理与控制方法

在系统运行时，对储能系统、光伏等设备的出力进行优化控制，在保证系统的电费开销最小的同时，维护电池循环寿命及平滑并网点的功率交换。

考虑可再生能源发电与负荷的不确定性，采用模型预测控制方法。设当前时隙为，滚动时间窗口为。如图3所示，系统在决定各设备在当前时隙的出力时，需要结合对未来的系统状态预测，进行整个时间窗口的优化调度，但只执行时隙对应的控制策略。到下一时隙，此过程重复。本文中，时间窗口的长度为一天。

图3 模型预测控制的示意图

3.1 优化目标

3.1.1 电度电费

3.1.2 需量电费

3.1.3 电池容量衰减罚函数

3.1.4 并网点功率波动平滑

3.2 最优控制问题

4 算例分析

本节将分析对比常规铅炭电池、常规及梯次利用磷酸铁锂电池在用户侧储能应用的经济性，用数值结果检验本文所提的优化配置及控制方法的效果。

4.1 模型参数说明

4.2 储能经济配置结果

4.3 能量管理与控制结果

结 论

本文提出了一种基于优化调度的用户侧储能配置及控制方法，对储能系统规划和运行阶段的优化模型进行统一设计，从而提高用户侧储能应用全周期的投资回报。在规划模型中，考虑了电池在不同充放电循环模式及最大放电深度限制下的收益变化，以更准确地评估储能收益，同时维护电池寿命。算例分析对常规铅炭电池，以及常规和梯次利用磷酸铁锂电池的储能应用经济性进行了对比，结论如下。

（1）在本算例中，以回收周期及年均净收益为关键指标，分析得常规铅炭电池的经济性高于常规磷酸铁锂电池。

（2）系统运行实验结果表明，储能的实际年运行收益与规划阶段的年均收益估算误差在2%～4%以内，表明所提储能配置方法可对收益有较准确的评估，优化配置结果较可靠，所提能量管理与控制方法可调度储能系统以赚取最佳收益。

下一步工作将拓展所提优化框架，考虑多种类型储能共存及提供更多种电能服务，如频率调节等情况下的模型设计与求解方法。

引用本文

林俊豪，古雄文，马 丽. 基于优化调度的用户侧电池储能配置及控制方法[J]. 储能科学与技术, 2018, 7(1): 90-99.

LIN Junhao, GU Xiongwen, MA Li. Optimal sizing and control of demand-side battery energy storage system[J]. Energy Storage Science and Technology, 2018, 7(1): 90-99.