新能源接入经济性分析.doc

本文重点研究以城市居住区为主要供电对象的小型微网中储能的容量配置及其经济性分析。城市居住区的负荷主要分为居民负荷和商业负荷。微网中的分布式电源包括太阳能光伏和风能。网络结构图如图1所示。 图1微电网结构 本文建立发电及用电特性模型包括4个部分：居民负荷与太阳能光伏发电整体的发电及用电特性模型；商业负荷的用电特性模型；风力发电特性模型和储能装置模型。城市居住区太阳能光伏发电是与居民用户相结合的，太阳能光伏电池板直接架设在用户屋顶，所以本文将居民负荷与太阳能光伏发电作为一个整体。 太阳能光伏发电量随时间的变化具有不确定性，因此整个微电网的发电及用电特性也会随时间有较大变化。本文建立的反映微电网发电及用电特性的数学模型如下： 式中：为整个微电网在不同时间段内的发电量或用电量预测值；n为1年中各时间段标号，本文将1年按月份划分为3个部分：6月-8月（夏季）、3月-5月与9月-11月（春秋季）、12月-次年2月（冬季）；每天按小时划分为3个部分：23：00-次日09：00，17：00-23：00，09：00-17：00，则一共将1年划分为3*3个时间段，即n=1，2，…，9；为各时间段内居民负荷与太阳能光伏发电所构成的整体的发电量及用电量预测值；为各时间段内商业负荷用电量预测值；为各时间段内风力发电机发电量预测值；为各时间段内储能装置发电量预测值。 一、居民负荷与光伏发电整体的发电及用电特性模型 可由下式计算： 式中：为规划目标年微电网内部居民负荷的年最大负荷预测数据；为规划地区居民负荷与太阳能光伏发电所构成的整体分别在9个时间段内平均每小时用电量或发电量与根据居民负荷年最大负荷预测数据计算得到的每小时用电量的比值，为正表示该整体呈用电特性，为负表明该整体呈发电特性，具体数值见表1。 表1 数值 日内时间段 6月-8月 3月-5月 12月- 9月-11月 次年2月 23:00-次日09:00 0.521 0.519 0.871 17:00-23:00 0.484 0.272 0.910 09:00-17:00 -0.366 -0.568 -0.144 式（2）可以较为准确地反映居民负荷和太阳能光伏发电整体的发电和用电特性，通过引入表1中的统计数据，将根据太阳能光伏发电量强弱分为9个典型的时间段分别表示，有效解决了太阳能光伏发电随时间变化较大而不易表达的特点。 二、商业负荷的用电特性模型 可由下式计算： 式中：为规划目标年微电网内部商业负荷的年最大负荷预测数据；为规划地区商业负荷分别在9个时间段内的平均每小时用电量与根据商业负荷年最大负荷预测数据计算得到的每小时用电量的比值，具体数值见表2。 表2 数值 日内时间段 6月-8月 3月-5月 12月- 9月-11月 次年2月 23:00-次日09:00 0.072 0.061 0.118 17:00-23:00 0.599 0.538 0.900 09:00-17:00 0.739 0.345 0.758 表1和表2的数据是参照日本九州地区熊本市太阳能居民用电统计数据以及商业用户用电统计数据计算得到的，目前中国还暂时缺少该类数据的积累，考虑到江浙一带与日本的纬度较为接近，本文将把日本统计得到的数据近似用在江浙地区。 三、风力发电特性模型 假设微电网负荷总量为，风力发电机在江浙一带正常风速下功率之和占微电网总负荷比例固定（这里设定为0.3），则 与 的比例不同，式（1）数学模型的发电及用电特性也会有所不同。这里假设风机在正常风速下功率比上额定功率为0.3。则可以通过以下公式估算： 以上公式仅用作估计储能装置容量。 四、储能装置容量配置 浙江某地区居民负荷为163MW，商业负荷为46MW。如果 所占比例适中，整个微电网可能会出现由用户倒送功率给配电网的情况，即微电网模型既有呈现用电特性的时刻，也有呈现发电特性的时刻，这里取 。将表1与表2中的与的数据代入式（1）-式（4）中，计算得到总负荷与光伏、风电整体呈现的发电及用电特性的数学模型如下： 考虑到在孤岛模式下电源能够和负荷平衡，由以上公式可以得出的估算公式如下： 该地区居民负荷加上商业负荷总量为209MW。假设该地区某地块的负荷为总负荷的1/10，这里假设建设微电网的该地块负荷为20MW，则储能功率为12.16MW，若孤岛运行两小时，则储能的容量为24.32MWh。 五、储能装置经济性比较 本文比较了铅酸电池，阀控式铅酸电池和纳硫电池的经济性。假设年运行天数为250天，放电时间为4h，每天充放电次数为2次，年利率为3.5%，储能时间为10年。详细参数见文献：Analysis of the Cost per Kilowatt Hour to Store Electricity。经