基于完备集合经验模态分解的含抽蓄微电网混合储能容量优化配置

doi:10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0432

摘要/Abstract

摘要：

为减缓微电网并网联络线功率波动，拓展混合储能参与系统调节的能力边界，提出一种含抽蓄的微电网混合储能系统结构及基于完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition， CEEMDAN)的容量优化配置方法。首先，考虑抽水蓄能、蓄电池的能量型储能特性与超级电容器的功率型储能特性，在微电网中搭建混合储能系统结构模型；其次，根据负荷出力确定联络线协议功率及混合储能总功率，并采用完备集合经验模态分解法对混储系统总功率进行分解；最后，建立以储能年综合成本最小为优化目标的混合储能系统容量优化配置模型，并给出相应求解方法。算例结果表明：较不含抽蓄的混储系统，该结构模型的调控能力得到提升，在有效平抑联络线功率波动的同时提高系统经济性，且蓄电池设备动作频次有所减少，提升了其使用寿命，验证了所提混合储能结构的合理性及优化模型的有效性。

关键词: 微电网, 混合储能系统, 完备集合经验模态分解, 容量配置, 抽水蓄能

Abstract:

To reduce fluctuation of the tie-line power in the micro-grid and expand the capacity boundary of a hybrid energy storage system (HESS) in regulation, this study proposes an HESS structure with pumped storage and a capacity-optimization method based on CEEMDAN. First, considering the energy-type energy storage of pumped storage and battery and the power-type energy storage of supercapacitors, the HESS in micro-grid is constructed. Next, the power of the tie line and the total power of the HESS are determined according to the load, and CEEMDAN is used to allocate the power of the storage system. With the minimum annual cost of energy storage as the optimization goal, the capacity-based optimal configuration model of the system is established, and the corresponding solution method is given. The simulation results of the example show that the HESS with pumped storage can improve the system economy and prolong the life of the storage equipment according to the stabilization of the fluctuation of tie-line power. The rationality and effectiveness of the proposed optimal configuration method are verified.

Key words: micro-grid, hybrid energy storage system, complete ensemble empirical mode decomposition, capacity configuration, pumped storage

中图分类号:

TM 641

魏震波, 姚怡欣, 张雯雯, 罗紫航, 李银江, 任语杰. 基于完备集合经验模态分解的含抽蓄微电网混合储能容量优化配置[J]. 储能科学与技术, 2023, 12(11): 3414-3424.

Zhenbo WEI, Yixin YAO, Wenwen ZHANG, Zihang LUO, Yinjiang LI, Yujie REN. Capacity-based optimal configuration of microgrid hybrid energy-storage system with pumped storage based on CEEMDAN[J]. Energy Storage Science and Technology, 2023, 12(11): 3414-3424.

图/表 16

图1

图2

图3

图4

图5

图6

图7

图8

表1

表2

表3

方案1容量优化配置结果"

联络线功率偏移率	参数	取值
0.685	$E B N$ /MWh	46.715
	$E C N$ /MWh	24.124
	$C t$ /×10⁷元	5.789

表3

表4

方案2容量优化配置结果"

联络线功率偏移率	参数	取值
0.540	$E B N$ /MWh	26.518
	$E C N$ /MWh	23.467
	$E P N$ /MWh	63.031
	$C t$ /×10⁷元	5.296

表4

表5

方案3容量优化配置结果"

联络线功率偏移率	参数	取值
0.998	$E B N$ /MWh	23.864
	$E C N$ /MWh	16.452
	$C t$ /×10⁷元	5.214
	$Y B$ /年	2.12

表5

表6

方案4容量优化配置结果"

联络线功率偏移率	参数	取值
0.371	$E B N$ /MWh	8.015
	$E C N$ /MWh	21.469
	$E P N$ /MWh	52.540
	$C t$ /×10⁷元	4.651
	$Y B$ /年	2.72

表6

图A1

表A1

参考文献 26

1	文云峰, 杨伟峰, 汪荣华, 等. 构建100%可再生能源电力系统述评与展望[J]. 中国电机工程学报, 2020, 40(6): 1843-1856.
	WEN Y F, YANG W F, WANG R H, et al. Review and prospect of toward 100% renewable energy power systems[J]. Proceedings of the CSEE, 2020, 40(6): 1843-1856.
2	乔亮波, 张晓虎, 孙现众, 等. 电池-超级电容器混合储能系统研究进展[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(1): 98-106.
	QIAO L B, ZHANG X H, SUN X Z, et al. Advances in battery-supercapacitor hybrid energy storage system[J]. Energy Storage Science and Technology, 2022, 11(1): 98-106.
3	RIGO-MARIANI R, SARENI B, ROBOAM X. Integrated optimal design of a smart microgrid with storage[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2017, 8(4): 1762-1770.
4	马瑞, 李浩, 吴震宇. 考虑置信水平的混合储能平抑风电波动[J]. 电力科学与技术学报, 2022, 37(1): 35-40.
	MA R, LI H, WU Z Y. Wind power fluctuations suppression with hybrid energy storage considering the confidence level[J]. Journal of Electric Power Science and Technology, 2022, 37(1): 35-40.
5	张雯雯, 魏震波, 郭毅, 等. 含混合储能的交直流配电网日经济优化运行[J]. 高电压技术, 2022, 48(2): 565-576.
	ZHANG W W, WEI Z B, GUO Y, et al. Optimal daily economic operation of AC/DC distribution network with hybrid energy storage[J]. High Voltage Engineering, 2022, 48(2): 565-576.
6	李军徽, 付英男, 李翠萍, 等. 提升风电消纳的储热电混合储能系统经济优化配置[J]. 电网技术, 2020, 44(12): 4547-4557.
	LI J H, FU Y N, LI C P, et al. Economic optimal configuration of hybrid energy storage system for improving wind power consumption[J]. Power System Technology, 2020, 44(12): 4547-4557.
7	程龙, 张方华. 用于混合储能系统平抑功率波动的小波变换方法[J]. 电力自动化设备, 2021, 41(3): 100-104, 128.
	CHENG L, ZHANG F H. Wavelet transform method for hybrid energy storage system smoothing power fluctuation[J]. Electric Power Automation Equipment, 2021, 41(3): 100-104, 128.
8	陈颖, 石永富, 钟鸿鸣, 等. 含高比例风光接入的输电网氢-电混合储能系统配置方法[J]. 电力建设, 2022, 43(11): 85-98.
	CHEN Y, SHI Y F, ZHONG H M, et al. Configuration method of hydrogen-electricity hybrid energy storage system of transmission network with high proportion of wind and light access[J]. Electric Power Construction, 2022, 43(11): 85-98.
9	桑林卫, 卫璇, 许银亮, 等. 抽水蓄能助力风光稳定外送的最佳配置策略[J]. 中国电力, 2022, 55(12): 86-90, 123.
	SANG L W, WEI X, XU Y L, et al. The optimal allocation strategy of pumped storage for the collaborative operation with wind/solar generation[J]. Electric Power, 2022, 55(12): 86-90, 123.
10	钟国彬, 吴涛, 曾杰, 等. 基于离散傅里叶变换的主动配电网混合储能容量优化配置[J]. 电力建设, 2018, 39(8): 85-93.
	ZHONG G B, WU T, ZENG J, et al. Optimal capacity planning of hybrid energy storage system in active distribution network on the basis of discrete Fourier transform[J]. Electric Power Construction, 2018, 39(8): 85-93.
11	王苏蓬, 张新慧, 吴文浩, 等. 用于风电平抑的混合储能选型和容量优化配置方法[J]. 智慧电力, 2021, 49(9): 16-23.
	WANG S P, ZHANG X H, WU W H, et al. Hybrid energy storage selection and capacity optimization configuration method for wind power smoothing[J]. Smart Power, 2021, 49(9): 16-23.
12	马兰, 谢丽蓉, 叶林, 等. 基于混合储能双层规划模型的风电波动平抑策略[J]. 电网技术, 2022, 46(3): 1016-1029.
	MA L, XIE L R, YE L, et al. Wind power fluctuation suppression strategy based on hybrid energy storage Bi-level programming model[J]. Power System Technology, 2022, 46(3): 1016-1029.
13	肖峻, 张泽群, 张磐, 等. 用于优化微网联络线功率的混合储能容量优化方法[J]. 电力系统自动化, 2014, 38(12): 19-26.
	XIAO J, ZHANG Z Q, ZHANG P, et al. Hybrid energy storage capacity optimization method for optimizing microgrid Tie line power[J]. Automation of Electric Power Systems, 2014, 38(12): 19-26.
14	庞博文, 丁月明, 杜善慧, 等. 基于CEEMDAN-BO-LSTNet的风电出力短期预测[J]. 电测与仪表, 2023, 60(9): 109-116, 170.
	PANG B W, DING Y M, DU S H, et al. Short-term prediction of wind power output based on CEEMDAN-BO-LSTNet[J]. Electrical Measurement & Instrumentation, 2023, 60(9): 109-116, 170.
15	任建文, 陈兴沛, 焦瑞浩. 平抑联络线功率波动的微网混合储能容量优化[J]. 华北电力大学学报(自然科学版), 2019, 46(1): 67-73.
	REN J W, CHEN X P, JIAO R H. Capacity optimization of microgrid hybrid energy storage for smoothing power fluctuation of tie-line[J]. Journal of North China Electric Power University (Natural Science Edition), 2019, 46(1): 67-73.
16	靳雯皓, 刘继春, 刘俊勇. 基于复合储能系统的微网联络线功率优化[J]. 电力自动化设备, 2018, 38(6): 22-28, 33.
	JIN W H, LIU J C, LIU J Y. Microgrid Tie line power optimization based on hybrid energy storage system[J]. Electric Power Automation Equipment, 2018, 38(6): 22-28, 33.
17	李玲玲, 王鑫, 郎永波, 等. 基于改进鲸鱼算法的微网复合储能系统容量优化配置[J]. 电测与仪表, 2019, 56(16): 104-110.
	LI L L, WANG X, LANG Y B, et al. Capacity configuration of micro-grid composite energy storage system based on improved whale optimization algorithm[J]. Electrical Measurement & Instrumentation, 2019, 56(16): 104-110.
18	谢小荣, 马宁嘉, 刘威, 等. 新型电力系统中储能应用功能的综述与展望[J]. 中国电机工程学报, 2023, 43(1): 158-169.
	XIE X R, MA N J, LIU W, et al. Functions of energy storage in renewable energy dominated power systems: Review and prospect[J]. Proceedings of the CSEE, 2023, 43(1): 158-169.
19	郭玲娟, 魏斌, 韩肖清, 等. 基于集合经验模态分解的交直流混合微电网混合储能容量优化配置[J]. 高电压技术, 2020, 46(2): 527-537.
	GUO L J, WEI B, HAN X Q, et al. Capacity optimal configuration of hybrid energy storage in hybrid AC/DC micro-grid based on ensemble empirical mode decomposition[J]. High Voltage Engineering, 2020, 46(2): 527-537.
20	ANTICO A, SCHLOTTHAUER G, TORRES M E. Analysis of hydroclimatic variability and trends using a novel empirical mode decomposition: Application to the Paraná River Basin[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2014, 119(3): 1218-1233.
21	贾源琦. 考虑蓄电池寿命与风电平抑效果的混合储能容量配置与控制策略[D]. 重庆: 重庆大学, 2022.
	JIA Y Q. Configuration and control strategy of hybrid energy storage capacity considering battery life and wind power stabilization effect[D].Chongqing: Chongqing University, 2022.
22	杨天蒙. 含高渗透率风电电力系统中复合储能优化配置研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2017.
	YANG T M. Study on optimal configuration of composite energy storage in power system with high permeability wind power[D].Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2017.
23	罗鹏, 杨天蒙, 娄素华, 等. 基于频谱分析的微网混合储能容量优化配置[J]. 电网技术, 2016, 40(2): 376-381.
	LUO P, YANG T M, LOU S H, et al. Spectrum analysis based capacity configuration of hybrid energy storage in microgrid[J]. Power System Technology, 2016, 40(2): 376-381.
24	葛乐, 袁晓冬, 王亮, 等. 面向配电网优化运行的混合储能容量配置[J]. 电网技术, 2017, 41(11): 3506-3513.
	GE L, YUAN X D, WANG L, et al. Capacity configuration of hybrid energy storage system for distribution network optimal operation[J]. Power System Technology, 2017, 41(11): 3506-3513.
25	文劲宇, 周博, 魏利屾. 中国未来电力系统储电网初探[J]. 电力系统保护与控制, 2022, 50(7): 1-10.
	WEN J Y, ZHOU B, WEI L S. Preliminary study on an energy storage grid for future power system in China[J]. Power System Protection and Control, 2022, 50(7): 1-10.
26	贾东卫, 任永峰, 李莉美, 等. 基于集合经验模态分解的微电网混合储能优化配置[J]. 太阳能学报, 2023, 44(2): 239-246.
	JIA D W, REN Y F, LI L M, et al. Optimal configuration of hybrid energy storage in microgrid based on ensemble empirical mode decomposition[J]. Acta Energiae Solaris Sinica, 2023, 44(2): 239-246.

平抑情况	功率偏移率
平抑前	1.147
平抑后	0.371

对象	参数	取值
蓄电池	维护率/%	0.01
	单位功率成本/(元/kW)	1500
	单位容量成本/(元/kWh)	1500
	充放电效率/%	90
	循环使用寿命/次	4500
	初始容量/kWh	0.6 E_BN
	荷电状态阈值	0.1～0.9
	寿命/年	20
超级电容器	维护率/%	0.01
	单位功率成本/(元/kW)	1500
	单位容量成本/(元/kWh)	2×10⁴
	充放电效率/%	95
	初始容量/kWh	0.6 E_CN
	荷电状态阈值	0.1～0.9
	寿命/年	30
抽水蓄能	维护率/%	0.02
	单位功率成本/(元/kW)	4075
	单位容量成本/(元/kWh)	250
	抽水/发电效率/%	80
其他	折现率/%	6

[1]	张响, 段俊东, 康博阳. 考虑电动汽车灵活储能的微电网双重激励优化调度[J]. 储能科学与技术, 2023, 12(8): 2556-2564.
[2]	武鑫, 尚文举, 马志勇, 滕伟, 张爽, 罗海荣. 抽水蓄能-飞轮混合储能系统协调控制方法[J]. 储能科学与技术, 2023, 12(2): 468-476.
[3]	刘连德, 何江, 周家旭, 李翠萍, 李凯强, 朱星旭, 严干贵, 李军徽. 含高比例风光发电的电力系统中抽蓄电站的优化控制策略[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(7): 2197-2205.
[4]	申景潮, 胡健, 胡敬梁, 焦提操, 齐晓妹, 王云鹏, 于娣, 刘尚奇. 直流微电网储能装置双向DC-DC变换器参数自适应反步控制[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(5): 1512-1522.
[5]	郭斌, 邢洁, 姚飞, 景小敏. 基于双层规划模型的用户侧混合储能优化配置[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(2): 615-622.
[6]	李瑜, 张占强, 孟克其劳, 魏皓天. 基于分层控制的孤岛微电网储能优化控制策略[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(1): 176-184.
[7]	张诗钽, 楚帅, 葛维春, 李音璇, 刘闯. 大规模弃风与储热协调调控评估方法[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(1): 283-290.
[8]	刘坚. 适应可再生能源消纳的储能技术经济性分析[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(1): 397-404.
[9]	乔亮波, 张晓虎, 孙现众, 张熊, 马衍伟. 电池-超级电容器混合储能系统研究进展[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(1): 98-106.
[10]	高晓芝, 王磊, 田晋, 刘佳璐, 刘庆华. 基于参数优化变分模态分解的混合储能功率分配策略[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(1): 147-155.
[11]	谢雨轩, 白云驹, 肖意军. 含地面充电桩的储能式有轨电车车地整体性容量配置[J]. 储能科学与技术, 2021, 10(4): 1388-1399.
[12]	徐余丰, 严加斌, 何建明, 琚正伟, 程革, 郑达, 邹印龙, 叶磊, 王建新. 退役动力锂电池在光储微电网的集成与应用[J]. 储能科学与技术, 2021, 10(1): 349-354.
[13]	陈星宇, 刘忠, 寇攀高, 邹淑云, 潘宜桦. 离网型风-光-抽水蓄能恒压供电系统[J]. 储能科学与技术, 2021, 10(1): 355-361.
[14]	龚国仙, 吕静亮, 姜新建, 孙旭东. 参与一次调频的双馈式可变速抽水蓄能机组运行控制[J]. 储能科学与技术, 2020, 9(6): 1878-1884.
[15]	赵正一, 俞葆青, 孔德卿, 任海滢. 城轨超级电容储能的容量配置和控制策略研究[J]. 储能科学与技术, 2020, 9(5): 1558-1561.