【电力系统】多种调度模式下的光储电站经济性最优储能容量配置分析附Matlab代码

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🔥 内容介绍

近年来，随着全球能源结构的转型和环境保护意识的日益增强，光伏发电（PV）作为一种清洁、可再生的能源形式，得到了迅猛发展。然而，光伏发电的间歇性和波动性给电力系统的稳定运行带来了挑战。为了缓解这些问题，储能系统（ESS）与光伏发电相结合的光储电站应运而生，成为了提升光伏发电可靠性和经济性的重要手段。然而，储能系统的初始投资成本较高，合理的储能容量配置对光储电站的经济性至关重要。本文将深入探讨多种调度模式下光储电站经济性最优储能容量的配置分析，旨在为光储电站的优化设计提供参考。

一、光储电站及其经济性分析的重要性

光储电站是指将光伏发电系统与储能系统集成，通过储能系统对光伏发电进行平滑处理、削峰填谷、频率调节等功能，从而提高光伏发电的利用率和电网的稳定性。经济性分析是评估光储电站可行性的关键环节。它不仅需要考虑光伏发电和储能系统的投资成本、运行维护成本，还要考虑电站的发电收益、电网补贴收益以及储能系统提供的辅助服务收益。

合理的储能容量配置是影响光储电站经济性的关键因素。储能容量过小，无法充分发挥其调节作用，导致光伏发电的弃光率高，经济效益低下；储能容量过大，则会增加投资成本，降低投资回报率。因此，根据具体的应用场景和调度模式，进行经济性最优的储能容量配置显得尤为重要。

二、多种调度模式分析

不同的调度模式会直接影响储能系统的运行方式和收益来源，进而影响最优储能容量的配置。以下列举几种常见的调度模式：

• 自发自用模式： 在这种模式下，光伏发电优先满足本地负荷需求，剩余电量存入储能系统。当光伏发电不足时，储能系统释放电量补充负荷。该模式旨在降低用户的用电成本，提高能源自给自足率。在这种模式下，储能容量的配置主要考虑负荷曲线的波动性以及光伏发电的出力特性，需要保证能够平滑负荷曲线，减少用户的购电需求。

• 峰谷套利模式： 在电力市场实行峰谷分时电价的情况下，储能系统可以在电价低谷时段充电，在电价高峰时段放电，从而获取价差收益。该模式的储能容量配置需要根据峰谷电价差的大小、持续时间以及储能系统的充放电效率进行综合考虑。通常需要较大的储能容量才能充分利用峰谷电价差，但同时也要注意投资成本的控制。

• 电力辅助服务模式： 储能系统可以参与电网的频率调节、电压支撑、旋转备用等辅助服务。通过提供这些服务，储能系统可以获得相应的收益。该模式的储能容量配置需要满足电网对辅助服务的需求，通常需要具备快速响应能力和较大的充放电功率。同时，还需要考虑储能系统的使用寿命和充放电循环次数，避免过度使用导致电池寿命缩短，降低经济效益。

• 组合调度模式： 在实际应用中，往往采用多种调度模式相结合的方式，以实现光储电站的最大经济效益。例如，可以同时进行自发自用和峰谷套利，或者同时参与电力辅助服务和峰谷套利。这种情况下，储能容量的配置需要综合考虑各种模式下的收益和成本，进行全局优化。

三、经济性最优储能容量配置分析方法

在不同的调度模式下，需要采用不同的方法来分析经济性最优的储能容量配置。以下列举几种常用的方法：

• 仿真优化法： 该方法基于历史数据或预测数据，建立光伏发电、储能系统和负荷的模型，通过仿真模拟储能系统在不同容量下的运行情况，计算其经济效益，然后通过优化算法（例如遗传算法、粒子群算法等）搜索最优的储能容量。该方法的优点是可以较为准确地模拟实际运行情况，但需要大量的计算资源和数据支持。

• 解析法： 该方法通过建立数学模型，将光储电站的经济效益表示为储能容量的函数，然后通过求解该函数的极值，得到最优的储能容量。该方法的优点是计算速度快，但模型过于简化，可能无法准确反映实际情况。

• 混合优化法： 该方法结合了仿真优化法和解析法的优点，先通过解析法确定一个大致的储能容量范围，然后通过仿真优化法在该范围内进行精细搜索，从而提高计算效率和精度。

在进行经济性分析时，需要考虑以下几个关键因素：

• 投资成本：

   包括光伏发电系统的投资成本、储能系统的投资成本（包括电池、变流器、能量管理系统等）、以及安装成本等。

• 运行维护成本：

   包括光伏发电系统的运行维护成本、储能系统的运行维护成本、以及电站的人工成本等。

• 发电收益：

   包括光伏发电的上网电价收益、自发自用的电费节省收益等。

• 电网补贴收益：

   包括国家和地方政府对光伏发电和储能系统的补贴。

• 辅助服务收益：

   包括储能系统参与电力辅助服务获得的收益。

• 储能系统的使用寿命：

   储能系统的使用寿命是影响其经济性的重要因素，需要考虑电池的充放电循环次数和衰减特性。

• 折现率：

   折现率是用于将未来收益折算成现值的比率，需要根据项目的风险水平进行合理确定。

四、案例分析与展望

为了更清晰地说明上述方法，可以针对具体的应用场景进行案例分析。例如，可以分析在某一地区的工业园区内，采用自发自用和峰谷套利相结合的调度模式，如何确定经济性最优的储能容量。通过收集该地区的历史负荷数据、光伏发电数据、电价数据等，建立仿真模型，采用遗传算法进行优化，最终得出最优的储能容量配置方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 洪晗笑.考虑频率-惯量安全约束的新型电力系统优化调度[D].杭州电子科技大学,2024.

[2] 杨丽君,黄凯婷,孔晓磊,等.一种考虑柔性负荷的独立微电网系统容量优化配置方法:CN201711145985.7[P].CN107834601A[2025-03-09].

[3] 戴武昌,李军徽,严干贵,等.一种提高电力系统调度经济性的风电场储能容量配置方法.2016[2025-03-09].

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