混合储能系统在风电网应用的经济性模型与评价分析

2018-07-04 05:53詹仁俊
电力与能源 2018年3期
关键词:风率风电场储能

詹仁俊

(国网福建省电力有限公司调度控制中心,福州 350003)

高温超导磁储能系统 (high temperature superconducting magnetic energy storagesystem,简称SMES)的响应速度快、功率密度大,储能效率高,能改善电能质量,使电力系统中的大功率、高效率的电力储能装置成为可能;同时,电池储能系统(battery energy storage system,简称BESS)具有储能密度高和使用寿命较长(每次放电不超过储能的80%时可充3 000次),可以更好地保证供电可靠性,并起到削峰填谷的作用。基于两种储能方式的混合储能系统使电网中的快速、大功率、小体积的电力储能装置成为可能[1,2]。因此,在未来的电网建设中,混合储能系统有望成为一种重要的电力储能装置,并对发电侧、输电侧、配电侧及用电侧起到智能化的能量调控作用。

由于传统电力系统没有大容量快速存取电能的器件,一旦系统受到扰动引发机电功率失衡就可能对系统构成威胁,严重时会导致系统崩溃,特别对于可再生能源电网,该情况变得更加严重。基于超导储能和电池的混合储能系统能为可再生能源电网系统提供快速响应容量,提高系统稳定性、增大输电线路的输送极限功率,并可抑制电网频率和电压波动、改善供电品质。美国研制的首台SMES用于阻尼500 kV输电线路上的低频振荡稳定性系统效果良好[3]。

本文考虑超导储能系统和电池系统的研制成本与可再生能源电网弃风损失等因素建立混合储能系统的成本经济性模型,将其应用在风电场中进行收益分析,可为混合储能系统在电网应用的经济性分析提供重要参考。

1 混合储能系统风电场应用经济性模型

1.1 福建某风电场模型

福建某风电场一期工程(48 MW)建造于2013年,通过一回110 kV线路接入电网,2017年风电年累计利用小时数2 880 h,上网电量为1.72亿kWh,如图1所示。近期拟开展二期工程(72 MW)建设,合计装机120 MW,年发电量预计为4.2亿kWh。为此,本文根据该风电场的弃风状况,介绍了一个由10 MJ/37 MW的超导储能和20 MWh/5 MW磷酸铁锂电池混合储能系统共同抑制弃风收益的实例。通过计算弃风损失价值、新建输电线路投资和建设混合储能系统投资成本,从而比较新建线路与购置混合储能系统在弃风情况下的收益值。

图1 风电场基地拓扑图

1.2 储能系统成本模型

超导储能磁体的储能量与成本计算如下。

线圈的储能量E计算为

(MJ)

线圈成本Wsc计算为:

Wsc=la×10-6

(百万元) (2)

式中l——环形磁体线圈的总长度,m;a——高温超导带材的成本,取455元/m。

单位储能所需的成本:

Q=Wsc/E

(百万元/MJ) (3)

电池储能系统的成本Wbettery:

Wbettery=b·Wf

(百万元) (4)

式中b——每千瓦时电池储能系统的成本,例如对磷酸铁锂电池储能系统,取b=0.2万元/kWh[4];Wf——电池储能系统储能电量。

1.3 混合储能收益模型

在一个给定的负荷增长率下,可以确定电网投资期限值[5]:

(4)

式中RC——投资值;r——负荷增长率,在0-1之间;D——电网所需负载容量;n——投资年限。

接入混合储能系统时,当电网由于稳定问题无法消纳多余的能量时,超导储能磁体和电池系统共同作用调节功率和存储风能,反之,就释放能量给电网。在这种情况下,电力网络的新投资期限nnew可以计算求出:

(5)

式中nnew——采用混合储能系统后的投资期限;SC——储能系统的最大储能容量。

电网投资效益是通过计算电网设备因为延期投资而节省的支出,它是通过比较电网设备年均未来投资的净现值来计算经济效益。分电网使用和未使用混合储能系统两种情况。

最终效益ΔPV评估公式[6]为

(6)

式中PVi,n,j——不含混合储能系统的电网组成部件i的投资值和投资期限;PVnew,i,nnew,i——含混合储能系统的投资值和期限;N——电网的组件数;Asseti——部件i的资产成本;d——折扣率;Annuityfactor——年金系数,在0和1之间。

2 经济性分析与评价

介绍并分析混合磁储能系统在实际风力发电场中提高风力发电效率的应用事例。为了避免大量弃风,对比了在该风力发电场新建输电线路和应用混合储能系统所需成本。针对避免弃风现象的经济效益方面,将混合储能系统与传统线路进行了对比。

2.1 弃风

当地电网难以就地消纳时需要缩减风能,这导致被缩减掉的风能失去其价值。该风场二期工程后如不新建输电线路预计弃风率将超过30%,弃风成本可由弃风总量乘以风力发电场电价单价求出,见表1。

表1 某风场弃风情况

2.2 新线路投资

为了避免弃风现象,传统电网改造通常加强110 kV输电线路的能力,但新建输电线路规划审批难度大,建设周期长。特别是当地电网难以消纳的,还需要通过长距离输电实现风能输送。对该风场新建线路进行分析,投资估算如表2。

表2 某风电场电网投资总结

2.3 SMES投资

在风电厂安装超导磁储能系统和电池储能系统。表3为使用寿命为30年的超导磁储能系统和电池储能系统在缩减风能上的所需投资,其中包含了制冷机和功率转换器的成本[7]。本案例中采用的电池为磷酸铁锂电池,具备3 000次的循环充电能力。混合系统同时具备了大功率和高储能量的特性。

表3 混合储能系统投资总结

2.4 经济性成果分析

这两个系统均以适应该风力发电场的丰富风能而开发。根据风电场容量等效计算,其投资成本及收益见表4。由表4可以看出,若不采取任何措施应对弃风现象,该风力发电场的年度弃风率30%,弃风成本为1 008万美元。若建立新输电线路提高能量输送且假设其预期寿命为20年,则其年度投资成本为11.26万美元,可减小弃风率到3%。若将容量为10 MJ/37 MW的超导磁储能系统和20 MJ/5 MW磷酸铁锂电池混合储能系统接入网络,假设该系统可在30年内运行良好,则其年度成本为52.47万美元,同时减小弃风率至12%。

可见,新建线路和装备混合储能系统都可以节省弃风损失,从而减少系统成本。从表4所列成本可知,该案例中新建线路投资成本约为混合储能系统投资成本的21.6%,从等效弃风率可见,新建线路弃风率相比混合储能系统弃风率减小了9%,在应对弃风方面比较有优势。一是由于目前超导体和锂电池的成本相对较高,案例中锂电池在30年周期内需经历3次投资,本文未考虑后两次更换成本的下降。以国家电网张北风光储输工程为例,其一期采用64 MWh/14 MW的磷酸铁锂电池(含相关变流设备),成本超过450万/MWh,而在近年成本已下降到1/3,可以预期的是储能系统成本将持续下降。二是本案例中新建输电线路条件成熟、风电在福建电网能源比重中占比不高,具备就地消纳条件,而风电的大量并网将降低火电利用小时数,目前未讨论该成本。三是储能系统可快速稳定风电场输出的电能,平滑短期波动,可节省用于稳定电压和输出频率的电力设备的成本,本文也未讨论。因此混合储能系统在未来将具有吸引力,联合应用超导磁储能和电池储能的混合储能系统在风力发电场的应用前景非常可观。

表4 年成本和收益总结

3 结语

本文基于年度老化模型,提出超导磁储能和电化学混合储能系统在电力系统应用的经济性模型,并依据系统部件投资延期值对电网投资收益进行评估。与建造传统输电线路相比,混合储能系统目前在工程造价并不占优势。但由于该系统有稳定再生能源系统的能力和削峰填谷的功能,且超导材料等储能技术在技术进步同时成本正在不断降低,应用前景将十分可观。

参考文献:

[1] 2015, China′s wind power installed capacity Bulletin. http://www.cnenergy.org/xny_183/fd/201604/t20160405_276532.html

[2]HE Chen, JUN Li, FENG Han,et al. Power grid is getting ready for the development of wind power in China[C]//Proceeding of International Power Engineering Conference - IPEC, pp. 396-401, 2010.

[3]ZHU Jiahui , YUAN Weijia , QIU Ming , et al. Experimental demonstration and application planning of high temperature superconducting energy storage system for renewable power grids [J]. Applied Energy, 2015,137(1): 692-69.

[4]高明杰,惠东,高宗和,等.国家风光储输示范工程介绍及其典型运行模式分析[J]. 电力系统自动化,2013,37(1): 59-64.

[5]GU C, ZHANG Y , LI F, et al. Economic analysis of interconnecting distribution substations via superconducting cables [C]// IEEE Power Eng. Soc. Gen. Meet., Jul. 22-26,201: 1-5.

[6]GU C, LI F, SONG Y.Long-run network pricing to facilitate users′ different security preference [J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2011,26: 2408-2416.

[7]QIU Ming, RAO Shuangquan,et al. Energy Storage Characteristics of MJ-Class Toroidal HTS-SMES Considering Maximum Value of Perpendicular Magnetic Field [J]. Energy Procedia, 2017, 105: 4179-4184.

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