制氢储能参与的互联电力系统优化调度研究.doc
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1、制氢储能参与的互联电力系统优化调度研究摘要:在能源互联网背景下,可再生能源发电并网比例快速增长,而由于风电出力特性等因素的影响,风电并网时出现大量弃风,未能实现全消纳。以减少弃风为前提,运行成本和环境成本最小为目标,构建含制氢储能的电-气综合能源日前经济调度模型。通过对比系统中制氢储能单元参与前后的弃风电量、运行成本和环境成本,验证了制氢储能对减少弃风,提高系统经济性和环保性的作用。仿真算例表明:构建的电-气综合能源系统,在很大程度上实现了风电全额消纳,且制氢储能的参与使整个系统的经济性和环保性都有所提高。在能源互联网的背景下,该模型的提出对系统能够经济、环保地运行具有重要意义。引言随着可再生
2、能源发电系统的不断开发,将逐渐减少化石能源的使用,这对于能源短缺、环境污染等一系列问题的解决具有重要意义1。我国电力系统的电能生产及消费结构随着可再生能源的快速发展也发生了深刻的变革,能源互联网的概念在这一时代背景下顺应提出,微电网、智能电网等新兴电网技术与互联网技术相互结合,同时能源网络与信息网络深度融合,共同构建新一代能源互联网2。在能源互联网背景下,新能源发电将在能源系统中扮演重要角色3。风电出力特性具有不确定性,在统筹协调风电、储能和火电等出力来实现优化调度时需考虑这一不确定因素,通过发展储能,可减少该不确定性对电力系统经济运行产生的影响,增加系统的新能源消纳3。对于抽水蓄能、压缩空气
3、储能等常规储能方式,对新能源消纳虽有一定的优势,但在应对大容量、长周期储能需求时尚有不足之处4。因此,本文通过构建含制氢储能的电-气综合能源日前经济调度模型,在系统中引入了制氢储能这一跨能源领域的储能方式,利用新能源弃电量将电能转化为氢能,在大能源互联网的背景下,该模型的提出对系统能够经济、环保的运行具有重要意义。新能源发电技术发展的同时系统的弃风问题也日益严重,为保证新能源能够尽可能全额消纳,在电源侧或电网侧投资兴建大型消纳设备的技术手段具有良好的可行性5。文献6在发电侧引入储能技术,提出分散式调度模型,实现风电的跨区域消纳;文献7基于风储一体化电站中电池储能系统,建立含弃风量最小的多目标优
4、化模型,实现风电消纳。文献8基于微网型能源集线器模型,对含电转气(P2G)多源储能型微网系统进行建模,验证了P2G消纳可再生能源的潜力;文献9提出的P2G考虑了电转氢和电转天然气两阶段能量流动,将混合储能系统与微网结合,在风电并网时保证了系统的经济性和环保性。综上所述,本文在对氢储能系统建模的基础上,以减少弃风为前提,运行成本和环境成本最小为目标,构建含制氢储能的电-气综合能源日前经济调度模型。算例分析结果表明,本文所构建的电-气综合能源系统,在实现弃风量最小的同时,可保证系统的经济性,并兼顾环境效益。验证了制氢储能对减少弃风,提高系统经济性和环保性的作用。1制氢混合储能系统在电-气综合能源系
5、统中的构建1.1氢储能系统数学模型氢是一种高能燃料,其单位燃烧热值为1.4108J/kg,是仅次于核燃料的高能燃料,且氢能作为清洁能源无污染,适合大规模的储能。在能源互联网中的应用前景广泛。氢储能系统包括燃料电池、电解槽和氢罐3部分,由于经济调度问题涉及氢储能系统在能量转化过程中的能量损失,故首先对燃料电池和电解槽建立数学模型,氢罐作为储氢设备暂且不计。二者的数学模型本文采用通用模型,详见文献10。(1)燃料电池模型氢燃料电池是利用氢气和氧气发生电化学反应生成水并发电的设备,由于电池内部的各种电压损失,电池的电压要小于热力学上的理论电压。电池电势如式(1)所示。1.2电-气互联综合能源系统电-
6、气互联综合能源系统如图1所示,该系统由风电场、常规机组、电解槽、燃料电池、氢缓存等部分构成。若系统风电功率配合其他出力单元满足负荷需求后还有剩余,为避免弃风,此部分弃风电量可对氢储能单元进行电解水制氢,所得H2可直接供应氢负荷,或储存于氢储存设备中;若系统出现功率缺额,氢储能单元可通过燃料电池进行放电,与其他出力单元配合,共同满足负荷需求,保证电网安全可靠运行。故此,该互联系统利用电解制氢以及燃料电池发电两个环节之间的双向电气耦合,形成电-气-电的能量闭环流动圈9。氢储能技术适合与大规模集中式可再生能源相结合,解决我国风电并网消纳难题。系统经济运行目标下,水电解制氢装置和燃料电池容量优化,受制
7、氢和燃料电池投资成本、储氢容量及氢市场价格等因素影响11,故在能源互联网发展趋势的背景下,对含氢储能参与的高比例风光互联电力系统优化调度的研究有一定意义。2考虑氢储能参与的风电互联电力系统优化调度模型本文所提模型建立了系统综合经济成本最低这一目标函数,并考虑了常规机组约束、负荷平衡约束、备用约束、储能单元约束。3经济调度模型求解4算例分析针对一个容量为400MW的风电场和6台常规火电机组的电力系统进行仿真。负荷需求见文献6,机组相关数据见文献15,氢储能单元参数取值见文献16,17。一天24h分时电价见文献9。4.1单目标优化结果4.1.1系统运行成本最小优先利用风电场进行发电,以实现风电的最
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- 关 键 词:
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