園區光儲多場景協同優化運行策略

宋欣睿，賈燕冰，韓肖清，陳浩

（1.電力系統運行與控制山西省重點實驗室(太原理工大學),山西省太原市 030024；2.國家電網山西省太原市供電公司,山西省太原市 030024）

0 引言

大力發展分布式電源是保證“碳達峰”目標實現的重要措施，建設園區型光伏成為提升城郊分布式電源占比的重要發展趨勢[1]，而光伏的隨機波動使得光伏消納受限。目前已有相關政策要求園區光伏配置儲能，以抑制功率波動[2]，但儲能承擔單一應用使得部分功率、容量閑置，難以充分利用其潛能，造成儲能成本回收期長，利潤較低，在一定程度上制約了光儲產業發展；而儲能同時承擔多種應用場景時，由于各種應用相互耦合，增大了調度復雜性[3]。因此亟需探索光儲多應用場景的協同優化運行策略，保證園區電網安全可靠運行的同時，獲得更高的收益，使得園區光儲投資經濟效益更具吸引力。

針對含儲能的新能源場站參與多種應用場景的運行控制，文獻[4]提出光伏商業園區使用變參數控制儲能的方式進行削峰填谷；文獻[5]從用戶需求側響應的角度，提出微電網成本、光伏消納率、用戶滿意度3個指標，對儲能參與能量時移的應用場景進行了優化配置；文獻[6]對儲能參與削峰填谷與新能源波動平抑的應用場景建立了等效價值評估模型，并且在新能源出力平滑方面提出了基于功率差與預測準確率兩種等效評估模型；文獻[7]提出了光儲系統中儲能參與能量管理的收益優化方法；文獻[8]在考慮需求側響應與分時電價的前提下構建了光儲微網效益最大與光伏消納率最高的求解模型；文獻[9-10]基于小波分析法對儲能參與光伏功率波動的平抑進行了研究，提升了光伏出力穩定性；文獻[11]綜合考慮了新能源出力的不確定性以及負荷需求側響應對運行策略的影響；文獻[12]在儲能滿足風電場運行穩定時參與調頻市場，比較了儲能以不同價格參與市場時的運行決策對運行方式的影響；文獻[13]利用魯棒優化控制的方法在計及新能源出力與電價不確定性的情況下提出了一種光儲聯合運行的優化策略。上述研究表明，在儲能配備指標以及應用模式上的研究已經比較廣泛，也得到了光儲協同在多場景應用可以提升電網對新能源的消納能力的結論，但光儲同時參與多個應用場景時的協調運行優化策略還有待進一步研究。

本文綜合考慮光儲園區出力特性與負荷的轉移特性，針對儲能參與平抑光伏波動、能量時移、調頻市場3種應用場景，計及園區電網安全運行約束，建立了以光儲運營商收益最大為目標的儲能多應用場景協同優化調度模型，并研究了價格參數變動對用戶選擇偏好以及協同運行決策的影響，經算例驗證了本文所提調度策略的有效性。

1 園區光儲多應用場景

在“自發自用、余額上網”園區光伏運營模式下，為減小考核成本，園區光伏可以通過配置儲能抑制光伏實際值與預測值之間的偏差；同時，隨著售電放開，采用儲能的能量時移作用或與主網交互購售電等方式也可以提升光伏消納率，同時獲取更高的收益[14]；而隨著輔助服務市場的開展，光伏運營商還需支付額外的調頻費用，儲能并網后，當園區內部負荷波動導致并網點頻率波動或主網出現頻率波動時，儲能可以通過參與調頻市場提升并網點電能質量[15]。由此可見，儲能可以在平抑波動、能量時移、參與調頻等多個方面助力光伏園區的運營，但由于儲能成本較高，通過協同儲能在各個場景的應用，提升光儲園區的收益和儲能成本回收效率，是推進光儲園區有序發展的重要動力。

為保證儲能留有足夠的裕度可以達到能量時移、平抑波動或參與調頻等功能，通常需要根據歷史運行數據和負荷預測、輔助服務需求預測等方法，預先對儲能參與各種服務進行分配[16]。隨著增量配網的發展，園區運營商負責園區與主網的交易，以園區光儲總收益最大化為經濟目標[17]。本文研究以保證光儲園區安全可靠運行為前提的，儲能同時參與多種應用的運行模式，如圖1所示，從而提升光儲園區的光伏消納率和總體經濟效益。

圖1 園區光儲聯合運行模式結構Fig.1 Stricture chart of combined operation mode of PV generation with battery energy storage system(abbr.BESS)in the zone

對于儲能而言，考量其工況指標最重要的一個參數就是儲能的SOC狀態即儲能的荷電狀態，其表達式為：

式中：

式中：Eb為t時刻儲能的能量變化量，負值表示充電，正值則表示放電；γ為儲能自放電率；ηc，ηd分 別表示儲能的充放電效率；Eb_max表示儲能的最大可儲存電量值，即t+1時刻的SOC值與t時刻的SOC值和t時刻儲能的充放電特性相關。

1.1 儲能平抑光伏波動

光伏出力由于受環境與自身工況的影響存在較大的不確定性，實際功率輸出與預測值之間會存在波動，光伏出力波動通常指光伏預測值與實際出力值之間的偏差。光伏波動特性如圖2所示。

圖2光伏出力波動特性Fig.2 Fluctuation characteristic of PV output

圖2 為光伏陣列在最大功率輸出模式下的功率波動情況，光伏預測周期為15 min，實際運行出力采樣時間為1 min，圖2為1 h的采樣數據。在一個運算周期即15 min內，光伏出力的波動情況為波動值圍繞預測值上下波動[10]，且其均值與預測值相差不大，即：

為了保證光儲園區并網功率的穩定性，當光儲園區并網功率存在較大出力偏差時，以懲罰函數的形式削減收益。為了提升園區收益，可以通過儲能的快速響應特性平抑光伏出力的波動，即：

考慮到光伏電站出力波動的特征，設計儲能優先用于平抑光伏出力的波動，即首先滿足功率穩定的要求。則儲能在周期t內可用于其他應用場景的剩余功率裕量為：

式中：Pbe為儲能在周期t內滿足平抑光伏波動后的剩余裕量；Pb_max為儲能出力的最大值，為保證儲能有足夠的功率可用于平抑功率波動，故按照周期t內最大可能使用的儲能功率來估算。根據光伏歷史運行數據，周期t內預留用于平抑光伏波動的儲能容量為：

式中：Pbi為儲能為平抑光伏波動預留的容量；k 為根據歷史統計數據得到的光伏出力波動系數。

1.2 儲能參與能量時移

相較于傳統的恒功率控制的儲能運行模式，本文采用分時段變功率差的模式控制儲能的響應，即儲能在參與負荷平衡時的出力方式主要由負荷與光伏出力限值之間差值的符號來決定[18]。

即當光伏出力無法滿足負荷需求時，儲能放電或/并從電網購電來補充；光伏出力過量時，由儲能充電或/并向電網售電來提升光伏的消納。其充放電判別方式如圖3所示。

圖3 儲能參與能量管理的充放電判別方式Fig.3 The way to judge charging/discharging of BESS participating in energy management

為識別儲能參與能量時移的狀況，增加判斷此應用場景儲能的充放電標志為：

則：

式中：Pl為當前時段的負荷值； ubc、 ubd分別為儲能參與能量市場的充放電標志；Pbc、Pbd分別為儲能參與能量管理的充放電功率；Ppv_max為光伏出力限值，取決于環境因素與光伏陣列特性；Pbat為儲能在能量轉移應用中的功率表現值。

光儲園區中，除了靠儲能達到光伏與負荷平衡外，還可以引入負荷響應來使得光儲園區獲得更高的光伏消納能力和經濟效益。因此，本文在儲能進行能量時移的同時引入負荷補償，即通過負荷轉移補償提升園區內部削峰填谷的響應能力：

式中：ΔPl為負荷轉移功率； Pl_t為負荷轉移以后，園區內的負荷值，當負荷移出本周期時ΔPl(t)＞0，否則ΔPl(t)＜0。

通過負荷轉移后園內用戶可獲得補償為：

式中：Wl_t為用戶獲得的負荷轉移補償；ρ為負荷轉移補償單價。

用戶側通過負荷轉移，可以減小其負荷購電支出，同時可以提升園區運營商收益，提升光伏的消納量。

1.3 儲能參與調頻市場

現階段國內外對于調頻市場中的準入條件與補償辦法不盡相同，但是所有市場中的補償機制基本都是以容量與里程兩方面為基準進行定義[19]。即：

式中：Wfm為調頻市場給予的調頻補償； Kf為調頻性能指標，一般包括調頻時間、調頻里程與調頻速度3類，根據不同的地方標準也會略有差異；Cf為儲能補償單價；Pf為上報調頻容量。

由于儲能擁有良好的功率響應特性，其對于響應的時間一般在毫秒級，通常認為儲能可作為一種優質的調頻資源且其向市場上報的調頻資源可被市場全部接受[20]?；诖?，在保證園區功率平衡的同時可利用儲能裕量參與調頻市場以獲得更好的經濟效益與并網滿意度。

在實際調頻運行周期中，調頻信號在正負值間波動，均值約為0，而儲能在周期開始前要預留足夠的容量保證能準確地響應調頻市場的信號，即：

式 中Ptfi為儲能可響應的調頻信號。

1.4 園區經濟收益模式

綜合考慮光儲園區與電網交互購售電、儲能平抑園區波動、能量時移和調頻需求時，光儲園區的協同優化策略模型應考慮：1）園-網交互的能量市場與調頻市場；2）園內負荷側響應的需求；3）儲能工況，由此建立園區內功率平衡關系如式(13)所示：

式中：Ppv_g為 園區向電網的售電功率；Pg_pv為園區從電網的購電功率。

園-網交互能量市場由園區向電網售電與購電兩部分組成，即在光伏出力不能滿足負荷需求時向電網購電（包括逆變器待機時的園區負荷滿足情況），在光伏出力大于園區內部負荷和儲能可消納量時將多余的電量向電網出售。調頻市場中主要考慮的因素則是調頻的收益補償模式以及儲能的動作方式。引入負荷側響應需求的主要目的是在減小棄光量的基礎上提升園區運營商收益、減小園內用戶支出，也就是說，通過負荷轉移補償的方式引導用戶將可轉移的使用電量從光伏出力較低的時期轉移到光伏出力高峰期。在上述的市場應用中各場景均離不開儲能的動作，而儲能的損耗也是目前大部分儲能運營商考慮的重要問題，如何合理地使用儲能以獲得更大的收益已經成為了目前研究的重點。

2 園區光儲聯合運行優化策略

為保證供電的穩定性與電能質量，儲能首先保證光伏出力的波動進行平抑，剩余儲能功率基于光伏園區收益最大化為目標，在能量時移和調頻收益之間進行協同運行優化。

2.1 優化目標函數

綜合考慮園區運營商與園內用戶的經濟效益，建立光儲聯合運行優化策略模型的目標函數為：

式中：W 為園區運營商的每日總收益；Wl為園區向內部負荷售電的收益；Wpv_g為園區向電網售電收益；Wfm為園區參與調頻市場收益，如式(11)；Wg_pv為 園區從電網購電的支出；Wb為儲能損耗。由于本文中設置儲能的最高優先級用于平抑光伏波動以滿足園區并網的電能質量，并保證所設置儲能裕量大于平抑波動所需容量，因此對于光伏并網的偏差電量考核成本忽略不計。

2.1.1 園區內部負荷用電收益

從園區內部的角度來說，園區運營商的負荷收益就是園內用戶的支出。園區內部負荷用電收益分為兩部分：負荷用電收益與負荷轉移補償，其表達式為：

式中：Cl為園內用戶用電的單位價格。

則園區內部用戶用電的總支出Q為：

2.1.2 園區與電網能量交互收益

園區與電網進行能量的交互的方式有兩種：園區光伏上網與園區從電網購電。對應的收益方式為Wpv_g與 Wg_pv，表達式為：

式中：Cpv_g為光伏園區的上網電價； Cpv_g為光伏園區從電網的購電電價。

通常上述兩類價格在電力市場的背景下以分時電價的形式存在，園區上網電價在限光與非限光時段分為峰谷兩段，購電電價則根據市場需求的特性分為峰谷平3段，如圖4所示。

圖4 園－網能量交互電價Fig.4 The energy interactive electricity price between PV zone and power grid

2.1.3 儲能經濟壽命損耗

目前常用的計算儲能壽命損耗的方法為全壽命周期理論，即壽命損耗與儲能的循環充放電量有關。研究表明儲能單位壽命損耗與儲能的功率輸出成正比，即壽命損耗可表示為儲能能量的變化與一個常數的乘積。

在光伏園區中儲能主要有3種應用場景，這3種場景都會給儲能的壽命帶來損耗，即：儲能參與能量管理的壽命損耗Wbl，儲能參與平抑波動的壽命損耗Wbi，儲能參與調頻市場的壽命損耗Wbf，所以儲能總的壽命損耗可以表示為：

式中：Cb為儲能壽命損耗單價；α·PbiΔt為儲能在一個運算周期內平抑光伏波動所消耗的電量；β·PfΔt為一個運算周期內儲能參與調頻市場消耗的電量。

2.2 約束條件

模型中的約束主要包括光伏與儲能的功率約束、園-網能量交互約束、負荷功率約束與儲能的工況約束。

2.2.1 光儲功率約束

光伏陣列的功率約束為：

綜合儲能的各類應用場景后儲能的功率約束為：

式 中： Pf_max為允許上報的最大調頻容量。

2.2.2 園－網能量交互約束

考慮帶園區光伏上網作為一種能量倒送的方式流入電網，現設置約束條件為：

2.2.3 負荷側功率約束

基于負荷可轉移的需求，負荷的功率約束為

式中：Ldown，Lup為 可轉移負荷的上下限限值；δ為基礎負荷在轉移時最低的容量保有量。

2.2.4 儲能工況約束

儲能工況的約束主要體現在儲能的SOC狀態上面，即：

式中： S OCmin與 S OCmax分別為儲能SOC狀態的下限與上限。

值得注意的是，由于儲能參與平抑光伏波動與調頻市場時的出力采樣周期與價格出清結算周期不同，因此要增加儲能的SOC狀態約束為：

式中Δi為儲能參與平抑光伏波動與參與調頻市場的出力采樣周期。

3 算例分析

3.1 算例設置

采用我國某光伏園區夏季典型日一天96點采樣數據。光伏電站最大額定功率為10 MW，儲能設置為2 MW/3 MW·h。

圖5為模型設置中的光伏出力限值與基礎負荷曲線，光伏陣列運行時間為6:00—18:00，其余時間段光伏逆變器處于待機狀態，沒有電力輸出。負荷轉移時的變化狀態為上下波動至多1 MW且當下時段損失或增加不超過40%。園區與電網進行交互的購售電價如圖4所示，即在限光時段電網不鼓勵光伏上網，電價較低，在非限光時段以常規電價對光伏電能進行購買；對于電網售電價格，根據時間節點的不同分為峰、谷、平3類。能量交互與負荷補償以15 min為周期進行出清結算。

圖5 光伏出力限值與基礎負荷Fig.5 PV output limit and base load

光伏波動特征取典型光伏陣列波動特性，儲能參與功率波動平抑時采取滿功率補償的方式，調頻信號取該園區所在電網AGC信號，并根據光儲園區做等效AGC信號曲線，波動與調頻信號的采樣周期均為1 min，調頻信號為早6:00—23:00的限值為1.5 MW的信號。調頻補償與儲能壽命損耗的出清結算周期均為15 min。

表1為園區運行的各類價格設置，表2為儲能運行的各類參數，其中所有數據均按照上文中的運算周期轉化。

表2 儲能運行參數Table 2 Operating parameters of energy storage

表1中的價格參數中，用戶電價、負荷轉移補償價格可由園區運營商做適當調節，調頻補償價格為申報價格上限，且隨市場的變化會出現一定的波動。

表1 園區電價參數Table 1 Electricity priceparametersin the zone

3.2 計算結果分析

3.2.1 園區光儲聯合運行優化結果

圖6為園區與電網能量交互功率，圖中綠色虛線部分為園區向電網電量倒送的功率上限2 MW。售電電價高峰價格，且園區內光伏發電大于區域負荷用電需求時，園區以售電為主，在滿足本區域負荷需求的前提下，盡可能地將電量出售給電網。

圖6 園-網能量交互功率Fig.6 Power exchanged between the zone and the grid

圖7為優化前后的負荷與光伏實際出力，由圖7可知，優化后負荷很大一部分從光伏發電低谷區轉移到光伏出力高峰時期，引入負荷響應可以引導用戶在光伏出力高峰時間段增加電量使用。

圖7 優化后負荷與光伏出力Fig.7 Optimized load and photovoltaic output

圖8為儲能參與能量時移的功率與儲能的SOC狀態，圖9為儲能參與調頻市場與光伏波動平抑時的功率。

由圖8、圖9可知，在正午12：00往后的2～3 h內，受到光伏出力波動的影響與儲能SOC狀態的約束，儲能更多的裕量來進行能量時移，也就是說在該時段，儲能參與能量時移帶來的價值要大于儲能參與調頻市場帶來的價值。而由圖8中儲能的SOC狀態可知，在可向電網購電的情況下，儲能的初始SOC狀態可適當地降低來保證更好的經濟性與棄光率。而在12:00—16:00光伏園區將大量的電能用于儲能充電，從圖6可知，在該時段園區售電功率已達上限，為了保證更好的光伏消納率與儲能裕量參與其他應用，需要在此時對儲能進行充電。

圖8 儲能參與能量管理功率與SOC狀態Fig.8 Power and SOC status of bessparticipating in energy management

圖9 儲能參與平抑波動與調頻市場的功率Fig.9 The power of BESSparticipating in mitigating fluctuation and frequency regulation market

園區運營商的總收益為40913.51元，園內用戶的總支出為34435.33元，園區的棄光量0.747 MW·h，儲能參與調頻的電量為8.68 MW·h。

為研究本文所提運行策略的有效性，對比本文的運行方式與光儲不參與調頻市場、園區無負荷響應機制兩種情況，結果如表3和圖10所示。

圖10 各類運行策略下收益-支出情況Fig.10 Earning and expenditure situations under various operating strategies

由表3可知在引入能量平移后能夠減小園內用戶的支出同時減小棄光量，而設置儲能參與調頻市場則能夠給園區運營商帶來更好的經濟效益，而聯合兩者實行的優化運行策略則能夠在減小棄光量與園內用戶支出的同時提升園區運營商的經濟收益。

表3 各類運行策略對比Table 3 Comparison of various operating strategies

圖10為各類情況下園區運營商收益的組成部分，各類情況下園-網的售電收入沒有太大的變化，這一部分也能夠從圖7分析可知，即園區向電網的售電功率在全時段已經接近上限，儲能沒有更多的裕量進行能量時移。在不考慮負荷側響應的情況下，園-網的購電支出增大，這是因為取消了負荷轉移補償后儲能棄光量增大，同時為了經濟收益的提高儲能的裕量大部分用于調頻而少用于能量時移。綜合考慮兩種情況，優化策略主要通過增加調頻市場收益與減小購電支出來獲得更好的經濟效益。

3.2.2 調頻與負荷轉移補償價格的影響分析

由文中模型可見，負荷轉移補償價格和調頻價格的波動會對園區總收益有較大的影響，進而影響到園區的調度策略，在模型中分別改變負荷轉移補償價格與調頻補償價格，對比各價格變動對棄光、園區總收益、負荷轉移量、園區用戶支出的影響。

圖11為負荷轉移補償價格從0元/MW到100元/MW變動時，棄光量、負荷轉移總量、園區運營商收益與園內用戶的支出情況。

圖11 負荷補償價格變化對運行決策的影響Fig.11 Impactsof thechange of load compensation price on the decision of operation

當負荷補償價格從100元/MW逐步降低時，園區運營商的總收益逐步升高，而園區負荷轉移量會呈現出階段性上升的狀態，園內用戶的支出也隨之升高。這是因為降低負荷補償價格后園區可以以較低的成本購買更多的負荷轉移量，從而可以預留出更多的儲能容量來參與調頻和能量時移市場，從而獲得更多的經濟收益。在圖11中負荷補償價格為85元/MW時棄光量的變化與園內用戶的支出出現了一個比較特別的跳躍現象，這是因為在負荷補償價格過高時，對于園區來說負荷轉移補償的成本大于其收益，此刻寧愿棄光讓儲能參與調頻市場來獲得更好的經濟收益。

圖12為調整調頻補償價格后園區運營商收益與棄光量的變化情況，隨著調頻補償價格的升高，園區運營商的總收益上升的，棄光量隨價格上升階段性上升。導致棄光量呈現階段性上升的原因是在一定程度內儲能減小的棄光量的成本與購電支出小于儲能參與調頻市場所帶來的收益，實際上也就是儲能的裕量分配問題，即儲能本應用于光伏能量時移的裕量用于了調頻市場，而功率平衡缺失的部分則由園區向電網購電來補充。

圖12 調整調頻補償價格后園區運營商收益與棄光量的變化情況Fig.12 Variation of earningsof operatorsin the zoneand the PV curtailment rateafter the adjustment of frequency regulation compensation price

3.2.3 價格對運行決策影響的靈敏度分析

為了對比綜合價格因素對于園區運行收益/支出的影響情況，設定負荷轉移價格區間為[20,100]元/MW，調頻補償價格區間為[90,210]元/MW，用戶電價區間為[500,1000]元/MW，圖13為園區運營商的收益情況，圖14為園內用戶的支出情況，圖15為電量隨價格的變化情況，圖16為電量之間的影響變化情況。

由圖13可知，對于園區運營商來說，負荷電價變化對其的影響最大，調頻補償價格次之，而負荷轉移補償價格影響最小。由圖14可知，對于園內用戶來說負荷電價對其影響最大，負荷補償價格次之，調頻補償價格影響基本無影響。

圖13 園區運營商收益情況切片Fig.13 The slice map of the earning of the operator in the zone

圖14 園內用戶支出情況切片Fig.14 The slice map of the expenditure situation of users in the zone

由圖15可知，調頻補償價格主要影響棄光量與參與調頻電量，也就是對于儲能的分配方式產生較大的影響，呈現階段性的分配變化，即儲能的裕量更多的用于能量時移亦或是調頻市場，僅在價格較高時會對負荷轉移量有些許影響，這是因為在價格過高時園區運營商希望有更多的負荷來進行轉移以給儲能留出更多的余量來參與調頻市場。負荷轉移補償價格主要影響園區購入的負荷轉移量，僅在價格較高時會對棄光量產生影響，且會使棄光量增大，這是因為價格過高時對于園區運營商來說負荷轉移補償的成本大于此部分電量的收入，則其寧愿舍棄一部分電量也不愿有更多的負荷進行轉移，而負荷轉移補償價格對于調頻電量的影響僅在調頻補償價格較低時體現。

圖15 電量隨價格變化可視化散點Fig.15 The visual scatter plot of electric quantity varying with theprice

由圖16中的調頻電量與棄光量可以看出儲能裕量的分配傾斜度。在負荷轉移補償價格一定的情況下，棄光量的增大必然會伴隨著調頻電量的增大，即儲能的裕量是一定的，更多的參與調頻市場必然會減少其參與能量時移的裕量，同時減小棄光量。負荷轉移量在小于一定值時會影響棄光量的變化，即存在一個上限量也就是儲能用于負荷轉移的裕量的上限值，在此值之后，影響極小，綜合考慮圖15，在負荷轉移量較大時也就是負荷轉移補償價格較低時會產生一些影響。負荷轉移量對調頻電量的影響僅體現在棄光量較小時，在此區域調頻補償價格較低，儲能用于能量時移的裕量足夠，減小負荷補償價格增大負荷轉移量可以減小棄光量，在調頻價格較高后，儲能較多的裕量參與調頻市場，沒有更多的能力進行能量時移減小棄光量。

圖16 電量變化可視化散點Fig.16 Thevisual scatter plot of electric quantity variation

4 結論

現階段配備儲能的光伏園區建設已經成為研究的熱點，而儲能的分配利用問題成為了影響光伏園區運營商收益的重要因素?；谏鲜鰡栴}，本文首先設置了3類儲能應用場景，引入了負荷轉移補償概念，提出了一種光儲聯合的園區運營優化策略。經過算例驗證與分析，證明所提方法能夠在提高園區運營商收益的前提下減小園內用戶的支出，提高光伏消納率。本文研究價格變動對于策略參數的影響程度，分析不同價格對于收益、支出與光伏消納率因素的影響，同時分析了價格變化對于策略傾斜程度的影響，結果表明，調頻市場補償價格的變動對運行策略的影響要大于負荷需求響應與儲能能量時移對運行策略的影響。