考虑广义储能的系统经济调度

刘胜泽

广义储能是指能够将不同形式的能量在时间和空间上进行转换和存储的设备，包括电池、超级电容器、动力电池、飞轮等。与传统储能技术相比，广义储能技术不仅具有更高的效率和更长的寿命，还具有更大的容量和更高的灵活性。因此，在能源转型背景下，广义储能技术被广泛应用于电力系统调度中。

1  综合能源系统结构

综合能源系统是指集成多种能源形式和能源转换技术实现高效能源利用的系统，其结构一般从能源供应、能源转换、能量存储和能源利用等方面来考虑。

能源供应：能源供应通常包括传统的化石能源和可再生能源。化石能源包括石油、天然气和煤炭等，而可再生能源则包括太阳能、风能、水力能等，综合能源系统应当综合利用这些能源，提高能源利用效率。

能源转换：能源转换一般包括热能、机械能、电能、化学能等形式，通过对这些能源进行转换和调节，提高能源利用效率。能源转换技术包括燃气发电、核能发电、太阳能发电、风电发电等。

能量存储：能量存储通常包括热能、电能和化学能等形式，以提高能源的可靠性和可再生性。能量存储技术包括氢气储能、电化学储能、超级电容储能等。

能源利用：能源利用一般包括供热、供电、供气等，不同能源利用需要使用不同的能源利用设备。

在综合能源系统的设计中，需要根据实际需求和地域特点，合理规划能源供应链、能源转换设备、能量储存设备、能源利用设备等的设置，满足能源的需求。综合能源系统可以采用多个不同的能源进行组合，以实现更加稳定和可靠的能源供应，并实现能源的高效利用和减少能源排放的目标。传统 IES 仅限于冷、热、电等单一能源形式下的独立运行，无法充分发挥各形式能源的互补优势和协同效益。本文研究的电热 IES 耦合了电力、天然气和热能，包括能源供应、能源转换、能源储存和能源需求4个环节，同时配有热电联产机组(Combined Heat and Power, CHP)、风电、电锅炉(Electrical Boiler, EB)、电储能(Electricity StorageSystem, ESS)、热储能(Thermal Energy Storage System,TSS)、微型燃气轮机(Micro Turbine Generation, MTG)等，IES可从外部购买所需的电力，此外，产生的能量提供给电负荷和热负荷

在新一代电网中，蓄能技术可实现能量与信息的动态互动，达到能量均衡、削峰填谷、动态稳定、快速调控的目的。储能装置是电力系统中的一种关键柔性可调能源，它能够有效地应对电力系统对电力系统的负荷变化，提高电力系统中各个环节的协调联动程度，缓解电力系统中的“风能”、“光能”等问题。目前，中国储能行业已进入由“政策驱动”到“市场化”的转型时期，需要以“高弹性”、“普惠性”、“技术革新”、“资源共享”等为核心，加快技术与业务的创新步伐。我国的储能发电场正处在发展初期，在运行控制和状态评估等方面还没有成熟的研究成果。当前，能量存储端面临着如下问题。

2  风电-储能参与调频的优化模型

选取总运行成本最小、弃风量最小为目标函数，总运行成本包括火电机组启停成本、出力成本、调频成本；风电弃风成本、向下调频备用成本；储能运行成本、调频成本。弃风量分为两部分，一部分是风电主动减载产生的弃风，另一部分为风电无法消纳所产生的被动弃风

3  研究方法

广义储能和条件风险价值的系统经济调度研究方法包括以下几个方面：基于数据分析的研究方法。平衡电力系统供需，需要精确地预测负荷和可再生能源发电量。因此，可以采用基于历史数据和机器学习算法的负荷和可再生能源发电量预测模型，提高预测准确度。同时，还可以使用统计分析方法对不同市场机制下的电力价格进行分析。基于优化模型的研究方法。针对不同场景和目标，可以建立不同的优化模型来实现最优经济调度。例如，在配网调度中，可以建立基于概率约束的随机规划模型来实现最小成本配网调度策略；在电力市场调度中，则可以采用基于条件风险价值的多目标优化模型以最大化系统利益为目标。基于仿真平台的研究方法。

为了评估不同经济调度策略在实际应用中的效果，可以使用仿真平台进行模拟实验，并根据仿真结果进行性能评估。基于案例分析和经验总结的研究方法。在实际应用中，广义储能和条件风险价值的系统经济调度面临着诸多挑战和困难，例如技术成本、政策法规等。因此，可以通过对实际案例的分析和总结经验，得出更加实用、可行的经济调度方法。综上所述，广义储能和条件风险价值的系统经济调度研究需要综合运用多种研究方法，以实现最优经济调度目标。

4  结论

系统经济调度是一项重要的研究课题，而广义储能和条件风险价值可以为该领域提供有效的技术和指标支持。下面是一些研究结论：

广义储能技术能够为电力系统提供更加灵活和可靠的调度服务，有助于稳定电力系统的运行。根据电力市场的需求和储能设备的特性，规划和优化设计储能系统的装机容量、放电时长、响应能力等，可以提高系统的经济性、可靠性和安全性。在系统经济调度中，可以采用线性规划、最优控制理论、机器学习和神经网络等多种技术手段，优化电力系统运行的效率和质量，降低运行成本。同时，需要考虑电力市场的竞争和政策规制等影响因素，以制定合理的经济调度策略。

总体而言，广义储能和条件风险价值的应用对电力系统经济调度研究提供了重要的技术和指标支持。综合运用这些技术手段和指标，可以实现电力系统的创新发展，促进可再生能源的利用和开发，实现电力系统的可持续发展。。

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