风电光伏并网储能容量优化配置方法

林畅

中国电建集团福建省电力勘测设计院有限公司  福建省 福州市 350003

摘要：随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风电和光伏发电作为清洁、可再生的能源形式，在全球范围内得到了广泛应用。然而，风电和光伏发电具有间歇性和随机性，其出力受到天气条件、季节变化等多种因素的影响，这给电力系统的稳定运行和电力供应带来了挑战。为了平抑风电和光伏发电的出力波动，提高电力系统的稳定性和供电质量，储能技术被广泛应用于风电光伏并网系统中。因此，研究风电光伏并网储能容量的优化配置方法，对于提高电力系统的经济性、稳定性和环保性具有重要意义。

关键词：风电光伏；并网储能；容量优化

1、风电光伏并网储能系统的基本原理

风电和光伏发电是两种常见的可再生能源发电方式。它们具有清洁、可再生、环保等优点，但也存在一些问题。例如，风力和光照强度会实时变化，导致风电和光伏发电的输出电压和功率不稳定。为了解决这个问题，风电光伏并网储能系统应运而生。风电光伏并网储能系统的基本原理是将风电和光伏发电系统与储能系统相结合，通过储能系统对发电过程中的多余电能进行储存，以便在发电不足或需求高峰时使用。这样，不仅可以提高风电和光伏发电的稳定性和可靠性，还可以实现对电网的灵活调度和优化。

2、风电光伏并网储能容量的影响因素分析

2.1、风电光伏出力特性对储能容量的影响

风电和光伏发电作为可再生能源的重要组成部分，其出力特性对储能容量的需求有着直接的影响。首先，风电和光伏发电的出力受到天气条件的显著影响，如风速和太阳辐射强度的不确定性导致其出力具有较大的波动性和间歇性。这种波动性和间歇性使得储能系统需要具备较大的调节能力，以平衡供需之间的不平衡，因此，对储能容量的需求较高。其次，风电和光伏发电的出力预测难度较大。由于其受天气条件影响较大，且天气条件难以精确预测，因此，风电和光伏发电的出力预测也存在较大的不确定性。这种不确定性要求储能系统具备一定的备用容量，以应对可能的出力不足或过剩，从而影响储能容量的配置。此外，风电和光伏发电的出力曲线通常呈现一定的季节性。在春夏季节，风速和太阳辐射强度较高，风电和光伏发电的出力较大；而在秋冬季节，风速和太阳辐射强度较低，风电和光伏发电的出力较小。这种季节性要求储能系统能够适应季节性的出力变化，进行相应的容量调整，以实现能源的平衡供应。

2.2、并网系统稳定性要求对储能容量的影响

并网系统的稳定性是保障电力系统安全、可靠运行的重要条件。储能系统在并网系统中扮演着重要的角色，其对储能容量的需求也受到并网系统稳定性要求的影响。首先，并网系统稳定性要求储能系统具备一定的调节能力，以应对电力系统中的瞬时扰动和频率波动。例如，风电和光伏发电的出力波动可能会导致电力系统的频率波动，储能系统需要通过快速充放电来实现功率的平衡，保证系统的稳定性。因此，对储能容量的需求较高。其次，并网系统稳定性要求储能系统能够参与电力系统的电压和无功调节。在电力系统中，电压和无功平衡对于系统的稳定运行至关重要。储能系统通过充放电过程可以提供或吸收无功功率，调整系统的电压水平，从而提高系统的稳定性。因此，对储能容量的需求也受到并网系统稳定性要求的影响。

2.3、经济政策与市场环境对储能容量的影响

经济政策和市场环境是影响储能容量配置的重要外部因素。首先，政府的补贴政策对储能容量的配置具有显著影响。例如，政府对风电和光伏发电的补贴可以降低其成本，从而提高储能系统的经济性，增加储能容量的配置。其次，电价机制也是影响储能容量配置的重要因素。在实行分时电价的情况下，储能系统可以在电价较低的时段进行充电，在电价较高的时段进行放电，从而降低系统的运行成本。因此，分时电价机制可以提高储能系统的经济性，影响储能容量的配置。此外，市场竞争环境也会影响储能容量的配置。在竞争激烈的市场环境下，储能系统可以作为一种灵活的资源，参与电力市场的调峰和备用服务，从而获得额外的经济收益。

3、风电光伏并网储能容量的优化配置方法

3.1、基于经济性分析的储能容量优化配置方法

基于经济性分析的储能容量优化配置方法主要关注储能系统投资成本和运营维护成本与收益之间的平衡。该方法通过建立成本-效益模型，以最小化总成本为目标，确定最佳的储能容量。首先，需要考虑储能系统的投资成本，包括储能设备购置成本、安装成本、基础设施建设成本等。此外，还需要考虑储能系统的运营维护成本，包括设备维护成本、能源消耗成本、人工成本等。其次，需要评估储能系统的收益。储能系统可以通过调节电力系统的供需平衡，提高风电和光伏的并网能力，减少因波动性和间歇性导致的电力质量问题。此外，储能系统还可以参与电力市场的调峰调频等辅助服务，获得额外的经济收益。在具体实施过程中，可以采用多种经济性分析方法，如净现值（NPV）、内部收益率（IRR）、投资回收期等，对储能容量优化配置进行评估。通过比较不同储能容量配置方案的经济性指标，可以确定最佳的储能容量配置方案。

3.2、基于技术性能分析的储能容量优化配置方法

基于技术性能分析的储能容量优化配置方法主要关注储能系统的技术性能指标，如能量密度、功率密度、充放电循环寿命、效率等。该方法通过建立技术性能指标模型，以最大化储能系统的技术性能为目标，确定最佳的储能容量。首先，需要考虑储能系统的能量密度和功率密度。能量密度是指储能系统存储的能量与其体积或质量之比，功率密度是指储能系统输出功率与其体积或质量之比。高能量密度和功率密度的储能系统可以提高风电和光伏的并网能力，减少储能系统的体积和重量，降低安装和运输成本。其次，需要考虑储能系统的充放电循环寿命。充放电循环寿命是指储能系统能够承受的充放电循环次数。充放电循环寿命越长，储能系统的使用寿命越长，减少了更换和维修的成本。在具体实施过程中，可以采用多种技术性能分析方法，如比能量、比功率、循环寿命、效率等，对储能容量优化配置进行评估。通过比较不同储能容量配置方案的技术性能指标，可以确定最佳的储能容量配置方案。

3.3、基于多目标决策分析的储能容量优化配置方法

基于多目标决策分析的储能容量优化配置方法主要关注储能系统的经济性、技术性能以及环境影响等多个目标。该方法通过建立多目标决策模型，以最大化多个目标之间的平衡为目标，确定最佳的储能容量配置方案。首先，需要考虑储能系统的经济性。储能系统的经济性可以通过评估其投资成本、运营维护成本以及收益来进行评估。投资成本包括储能设备购置成本、安装成本、基础设施建设成本等。运营维护成本包括设备维护成本、能源消耗成本、人工成本等。收益可以通过提高风电和光伏的并网能力、减少电力质量问题、参与电力市场的调峰调频等辅助服务等方式来实现。其次，需要考虑储能系统的技术性能。储能系统的技术性能可以通过评估其能量密度、功率密度、充放电循环寿命、效率等指标来进行评估。这些指标可以反映储能系统的性能优劣，对风电和光伏的并网能力以及电力系统的稳定性有重要影响。在具体实施过程中，可以采用多种多目标决策分析方法，如线性规划、非线性规划、多目标遗传算法等，对储能容量优化配置进行评估。通过比较不同储能容量配置方案的经济性、技术性能和环境影响指标，可以确定最佳的储能容量配置方案。

结束语

总而言之，随着可再生能源的快速发展，风电光伏并网储能系统的优化配置问题日益凸显。本文通过对风电光伏并网储能容量的深入研究，提出了一系列有效的优化配置方法。未来的研究应更加注重储能技术的创新和应用，以及储能容量优化配置方法的进一步完善。相信随着科技的不断进步和可再生能源政策的持续推动，风电光伏并网储能技术将迎来更加广阔的发展前景，为全球的能源转型和可持续发展做出重要贡献。

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