【摘 要】
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随着“双碳”目标的提出,大力发展新能源,加快能源转型发展,构建清洁、低碳、安全、高效的能源体系是未来的发展趋势。但由于风、光等强不确定性和随机性电源大规模并入电网后,会出现严重的弃风弃光。合理配置储能有利于发挥新能源资源丰富地区的优势,实现清洁能源大规模消纳,优化能源结构,因此确定与可再生能源场站匹配的最优储能容量,提高外送通道中新能源占比是一个亟待解决的问题。本文以甘肃陇东大型新能源基地为研究对
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随着“双碳”目标的提出,大力发展新能源,加快能源转型发展,构建清洁、低碳、安全、高效的能源体系是未来的发展趋势。但由于风、光等强不确定性和随机性电源大规模并入电网后,会出现严重的弃风弃光。合理配置储能有利于发挥新能源资源丰富地区的优势,实现清洁能源大规模消纳,优化能源结构,因此确定与可再生能源场站匹配的最优储能容量,提高外送通道中新能源占比是一个亟待解决的问题。本文以甘肃陇东大型新能源基地为研究对象,综合考虑多种影响因素,提出了全寿命周期下储能容量优化配置模型,为新能源场站提出最优储能配置方案。主要研究内容和成果如下:（1）基于深度学习方法建立了可再生能源出力不确定性模型,利用生成对抗网络对可再生能源出力数据进行扩充,生成了符合数据分布规律的新样本数据,基于样本数据进行生产过程模拟。同时,分析了储能容量配置的基础性问题,包括储能系统选型和储能电池健康状态评估,为研究全寿命周期下储能容量优化配置提供了基础数据和理论支撑。（2）建立了风光能源基地总体结构与模型,提出了全寿命周期下储能容量配置的双层规划模型,内层以储能系统充放电功率为决策变量,以净收益最大为目标函数,外层以储能容量和功率为决策变量,以投资回报率最大为目标函数,采用粒子群算法和CPLEX求解器进行求解,确保联合系统并网运行过程中储能系统可以尽可能多的消纳弃风弃光,且配置储能之后联合系统在全寿命周期下的投资回报率最大,从而获得全寿命周期下的最优配置方案,以实际算例验证配置模型的有效性。（3）通过灵敏度分析方法判断风光渗透率、惩罚系数、碳减排收益,分时电价、储能补贴标准等关键因素变化对优化结果的影响程度,最后得到储能的优化配置结果,分析结果对于指导新能源场站配置一定比例的储能或者为新能源场站扩容及激励储能设备扩容等决策具有参考意义。
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