储能系统容量优化配置及全寿命周期经济性评估方法研究
发布时间：2021-04-20 10:28
近年来,随着储能技术性能的提高、成本的降低、电网供需矛盾的突出、以及激励政策的出台,长寿命、低成本、高能量转换效率的电池储能技术的经济性逐渐凸显,储能技术的应用正逐步由项目示范转向商业运营。但现阶段储能系统的技术、经济性能有限,尚不具备规模经济性,储能系统容量配置及经济性评估是储能项目示范和商业推广应用的前提。本文研究储能系统容量配置及全寿命周期经济性评估,主要研究内容包括:（1）分析研究了储能容量配置及经济性评估的基础性问题,包括:储能系统结构、储能电池健康状态模型、典型曲线提取方法,建立了基于放电深度、循环次数的储能电池健康状态评估模型,提出了可再生电源、负荷典型曲线的提取方法。（2）为实现源储荷系统的整体经济性最优,建立了多时间尺度下源储荷协同配置的双层规划模型,上层优化以源储荷协同配比为决策变量、投资回报率为目标函数,下层优化以储能充放电功率为决策变量、净收益为目标函数,考虑储能电池健康状态、容量衰减特性,为规划前期源-储-荷之间容量配比、储能系统持续放电时间的提出合理建议。仿真结果表明该方法能实现源储荷系统整体经济性最优,并且源储荷间的配比、储能系统持续放电时间结果与实际情况...
【文章来源】：中国农业大学北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：130 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 储能技术及应用现状分析
1.2.2 储能容量配置研究现状
1.2.3 储能经济性评估研究现状
1.3 主要研究内容
第二章 储能系统容量配置及经济性评估基础分析
2.1 概述
2.2 电池储能系统结构及电池健康状态评估
2.2.1 电池储能系统结构
2.2.2 储能电池健康状态模型
2.3 可再生电源/负荷典型曲线提取
2.3.1 典型曲线提取方法
2.3.2 可再生电源典型出力曲线选取
2.3.3 典型负荷曲线选取
2.4 本章小结
第三章 基于双层规划的源-储-荷协同优化配置
3.1 概述
3.2 源-储-荷系统模型
3.3 储能与源荷优化配置数学模型及求解算法
3.3.1 双层优化目标函数
3.3.2 约束条件
3.3.3 求解算法
3.4 源-储-荷协同配置算例分析
3.4.1 示范项目基础数据
3.4.2 储能系统优化运行曲线分析
3.4.3 储能电池健康状态分析
3.4.4 源储荷协同优化配置分析
3.5 本章小结
第四章 融合蓄热式电锅炉提升风电消纳的多目标储能优化配置
4.1 概述
4.2 储能融合蓄热式电锅炉降低弃风分析
4.2.1 系统结构
4.2.2 供热地区风电场弃风特性分析
4.2.3 储能融合蓄热式电锅炉降低弃风的机理
4.3 储能多目标优化配置模型及求解
4.3.1 优化目标
4.3.2 约束条件
4.3.3 多目标优化算法
4.4 算例分析
4.4.1 基础数据
4.4.2 储能多目标优化配置分析
4.5 本章小结
第五章 计及多属性综合评估的储能规划方案决策
5.1 概述
5.2 计及多属性综合评估的储能规划数学模型及求解算法
5.2.1 基于层次分析法的多属性综合评估指标
5.2.2 约束条件
5.2.3 模型求解算法
5.3 算例分析
5.3.1 基础数据
5.3.2 铅炭电池储能系统多属性综合评估指标分析
5.3.3 磷酸铁锂电池储能系统多属性综合评估指标分析
5.3.4 全钒液流电池储能系统多属性综合评估指标分析
5.3.5 退役动力电池储能系统多属性综合评估指标分析
5.3.6 储能选型与配置分析
5.4 本章小结
第六章 储能系统全寿命周期经济性评估
6.1 概述
6.2 退役动力电池梯次用于储能电站的可行性及成本
6.2.1 退役动力电池梯次利用可行性分析
6.2.2 退役动力电池梯次利用流程及成本分析
6.3 储能系统全寿命周期经济性评估方法与评估指标
6.3.1 基于价值角度的经济性评估
6.3.2 基于竞争力角度的经济性评估
6.4 算例分析
6.4.1 基于价值评估的实例分析
6.4.2 基于竞争力评估的实例分析
6.5 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 结论
7.2 展望
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于电池储能的光伏充电站经济性评估[J]. 李朝晖,艾瑶瑶,宋宁希,杨海晶,王骅,李相俊. 电器与能效管理技术. 2018(01)
[2]基于商业园区源/储/荷协同运行的储能系统多目标优化配置[J]. 杨锡运,张璜,修晓青,付果,李建林. 电网技术. 2017(12)
[3]风电波动平抑的储能容量配置方法研究[J]. 孙玉树,唐西胜,孙晓哲,贾东强,张国伟,王平. 中国电机工程学报. 2017(S1)
[4]考虑风电消纳的风电-电储能-蓄热式电锅炉联合系统能量优化[J]. 王振浩,杨璐,田春光,李国庆. 中国电机工程学报. 2017(S1)
[5]计及电池健康状态的源储荷协同配置方法[J]. 修晓青,唐巍,李建林,田春光. 高电压技术. 2017(09)
[6]含可再生能源发电的配网储能多目标优化配置方法[J]. 程庭莉,陈民铀,罗欢. 电网技术. 2017(09)
[7]计及系统动态可靠性评估的光伏电站储能经济配置[J]. 梁琛,王鹏,韩肖清,秦文萍,王猛,宋述勇,王金浩. 电网技术. 2017(08)
[8]风电-氢储能与煤化工多能耦合系统全寿命周期经济性评估[J]. 李国军,袁铁江,孙谊媊,陈广宇,梅生伟. 电工技术学报. 2017(21)
[9]复合储能在主动配电网中的容量配置[J]. 颜宁,厉伟,邢作霞,肖婉秋,张博. 电工技术学报. 2017(19)
[10]考虑储能电池参与一次调频技术经济模型的容量配置方法[J]. 黄际元,李欣然,常敏,黎淑娟,刘卫健. 电工技术学报. 2017(21)
博士论文
[1]模糊聚类算法研究[D]. 曾山.华中科技大学 2012
硕士论文
[1]基于经济效益的风/储系统容量优化配置及研究[D]. 曾紫光.南昌大学 2014
本文编号：3149507
【文章来源】：中国农业大学北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：130 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 储能技术及应用现状分析
1.2.2 储能容量配置研究现状
1.2.3 储能经济性评估研究现状
1.3 主要研究内容
第二章 储能系统容量配置及经济性评估基础分析
2.1 概述
2.2 电池储能系统结构及电池健康状态评估
2.2.1 电池储能系统结构
2.2.2 储能电池健康状态模型
2.3 可再生电源/负荷典型曲线提取
2.3.1 典型曲线提取方法
2.3.2 可再生电源典型出力曲线选取
2.3.3 典型负荷曲线选取
2.4 本章小结
第三章 基于双层规划的源-储-荷协同优化配置
3.1 概述
3.2 源-储-荷系统模型
3.3 储能与源荷优化配置数学模型及求解算法
3.3.1 双层优化目标函数
3.3.2 约束条件
3.3.3 求解算法
3.4 源-储-荷协同配置算例分析
3.4.1 示范项目基础数据
3.4.2 储能系统优化运行曲线分析
3.4.3 储能电池健康状态分析
3.4.4 源储荷协同优化配置分析
3.5 本章小结
第四章 融合蓄热式电锅炉提升风电消纳的多目标储能优化配置
4.1 概述
4.2 储能融合蓄热式电锅炉降低弃风分析
4.2.1 系统结构
4.2.2 供热地区风电场弃风特性分析
4.2.3 储能融合蓄热式电锅炉降低弃风的机理
4.3 储能多目标优化配置模型及求解
4.3.1 优化目标
4.3.2 约束条件
4.3.3 多目标优化算法
4.4 算例分析
4.4.1 基础数据
4.4.2 储能多目标优化配置分析
4.5 本章小结
第五章 计及多属性综合评估的储能规划方案决策
5.1 概述
5.2 计及多属性综合评估的储能规划数学模型及求解算法
5.2.1 基于层次分析法的多属性综合评估指标
5.2.2 约束条件
5.2.3 模型求解算法
5.3 算例分析
5.3.1 基础数据
5.3.2 铅炭电池储能系统多属性综合评估指标分析
5.3.3 磷酸铁锂电池储能系统多属性综合评估指标分析
5.3.4 全钒液流电池储能系统多属性综合评估指标分析
5.3.5 退役动力电池储能系统多属性综合评估指标分析
5.3.6 储能选型与配置分析
5.4 本章小结
第六章 储能系统全寿命周期经济性评估
6.1 概述
6.2 退役动力电池梯次用于储能电站的可行性及成本
6.2.1 退役动力电池梯次利用可行性分析
6.2.2 退役动力电池梯次利用流程及成本分析
6.3 储能系统全寿命周期经济性评估方法与评估指标
6.3.1 基于价值角度的经济性评估
6.3.2 基于竞争力角度的经济性评估
6.4 算例分析
6.4.1 基于价值评估的实例分析
6.4.2 基于竞争力评估的实例分析
6.5 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 结论
7.2 展望
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于电池储能的光伏充电站经济性评估[J]. 李朝晖,艾瑶瑶,宋宁希,杨海晶,王骅,李相俊. 电器与能效管理技术. 2018(01)
[2]基于商业园区源/储/荷协同运行的储能系统多目标优化配置[J]. 杨锡运,张璜,修晓青,付果,李建林. 电网技术. 2017(12)
[3]风电波动平抑的储能容量配置方法研究[J]. 孙玉树,唐西胜,孙晓哲,贾东强,张国伟,王平. 中国电机工程学报. 2017(S1)
[4]考虑风电消纳的风电-电储能-蓄热式电锅炉联合系统能量优化[J]. 王振浩,杨璐,田春光,李国庆. 中国电机工程学报. 2017(S1)
[5]计及电池健康状态的源储荷协同配置方法[J]. 修晓青,唐巍,李建林,田春光. 高电压技术. 2017(09)
[6]含可再生能源发电的配网储能多目标优化配置方法[J]. 程庭莉,陈民铀,罗欢. 电网技术. 2017(09)
[7]计及系统动态可靠性评估的光伏电站储能经济配置[J]. 梁琛,王鹏,韩肖清,秦文萍,王猛,宋述勇,王金浩. 电网技术. 2017(08)
[8]风电-氢储能与煤化工多能耦合系统全寿命周期经济性评估[J]. 李国军,袁铁江,孙谊媊,陈广宇,梅生伟. 电工技术学报. 2017(21)
[9]复合储能在主动配电网中的容量配置[J]. 颜宁,厉伟,邢作霞,肖婉秋,张博. 电工技术学报. 2017(19)
[10]考虑储能电池参与一次调频技术经济模型的容量配置方法[J]. 黄际元,李欣然,常敏,黎淑娟,刘卫健. 电工技术学报. 2017(21)
博士论文
[1]模糊聚类算法研究[D]. 曾山.华中科技大学 2012
硕士论文
[1]基于经济效益的风/储系统容量优化配置及研究[D]. 曾紫光.南昌大学 2014
本文编号：3149507
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