电池储能 光伏储能蓄电池 价格 容量和功率怎么计算

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【科普】电池储能电站的成本与效益计算对比
来源:电力储能联盟
以三种不同电池,按照500kW-8h(4000kWh),分别比较与效益。见下表1~表2。
表1 三种不同电池储能电站参数表
对表1的参数说明如下:
铅碳电池使用放电深度为60%DOD,所以4000kWh储能电站电池容量需要按照4000kWh/0.6=6667kWh配置;
锂电池使用放电深度为90%DOD,电池容量按照4000kWh/0.9=4445kWh配置;
动力电容电池使用放电深度为90%DOD,但电池容量有约11.6%裕度,故电池容量按照4000kWh配置。
需要更换电池次数,是按照储能系统每天充放电1次,电池循环次数10000次计算,累计折合运行27年;锂电池和铅碳电池循环次数3000次,需要更换电池3次。
表2 储能电站投资成本与效益比较表
上表2用以下参数计算储能电站投资成本与效益:
商业峰谷电价差,按照以北京1.01元/KWh计算;
储能系统每年电价差收益按照365天计算;
储能系统累计收益年份按照电池使用循环次数10000次计算,为27年。
从上表2看,以全寿命使用周期27年计算,有如下结论:
动力电容电池每度电储能成本最低,其次是铅碳电池和锂电池;
动力电容电池储能系统累计总收益高于铅碳电池储能系统;
动力电容电池系统设备累计投资最低,其次是铅碳电池和锂电池;
动力电容电池系统设备初始投资最高,其次是锂电池和铅碳电池。
4000kWh不同电池所建成的储能电站主要存在以下几点差异:
由于动力电容电池的充放电效率高, 所以在相同的功率下动力电容电池的配置容量是最小的,起到了节约资源的作用。
铅碳电池的每千瓦时电池价格最低,其次是锂电池;动力电容电池每千瓦价格最高。动力电容电池比铅碳电池高5倍多。
动力电容电池的循环次数是铅碳电池和锂电池的3倍多,所以在储能电站的27年的使用时间内动力电容电池不需要更换电池,而铅碳电池和锂电池需要更换至少3次以上的电池。
动力电容电池的全寿命周期每度电储能成本比铅碳电池、锂电池低很多。
基于以上优势,动力电容电池一定会在储能领域得到广泛应用。
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全面解析储能在光伏系统中的应用
&&来源:摩尔光伏微信&&&& 15:50:35&&我要投稿&&
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:太阳能作为替代能源,应用越来越广泛,预计到2020年,国内光伏装机容量将达到150GW,平均每年以20GW的装机容量递增。到2030年,装机容量有望达到400GW。光伏发电受自然条件影响,具有间歇性、随机性、周期性特点。随着装机量的不断增大,渗透率的不断提高,光伏系统并网性能的要求越来越高。大量分布式光伏接入配电网,对配电网安全运行也将产生一定的影响。因此,作为光伏系统与电网的接口,逆变器具有十分重要的作用,将直接影响光伏系统的并网性能。同时,技术在平滑光伏系统输出、解决问题,增强系统调频能力、提高稳定性方面有着重要的意义。1光伏电站并网面临的挑战挑战一:电网故障时,光伏电站需要在规定的时间内保持并网运行在电网出现扰动故障时,光伏电站需保持并网运行,并为电网提供支撑,保证系统的稳定运行,以防止事故进一步扩大,造成大面积的停电。相关标准也明确要求大中型光伏电站应具备一定的耐受电网频率和电压异常的能力,能够为保持电网稳定性提供支撑。图1(a)所示光伏电站低电压穿越能力要求,当并网点电压跌至0时,光伏电站应能不脱网连续运行0.15s,当并网点电压跌至曲线1以下时,光伏电站可从电网切出。图1(b)所示电站高电压穿越能力要求,当并网点电压为额定电压的1.2~1.3倍时,光伏电站应能不脱网连续运行0.5s,当并网点电压为额定电压的1.1~1.2倍时,光伏电站应能不脱网连续运行10s。图1光伏电站故障穿越能力要求挑战二:功率调度,电压频率调节要求越来越高光伏装机容量占一次能源的比例越来越高,调度的重要性日益突出。目前青海、甘肃等新能源装机量大的地区已明确要求光伏系统需具备调度能力,并且响应时间也有明确要求。目前国内调度方式主要是调度主站将调度指令下发至电站AGC/AVC,然后AGC/AVC通过通讯方式下发至逆变器。调度性能一方面取决于电站监控系统接受调度指令后下发至逆变器速度,另一方面取决于逆变器功率调度模式和自身响应速度。国外如德国中压并网标准BDEW已规定逆变器需要根据电网电压和频率变化自动调节逆变器输出无功和有功,对逆变器提出了更高要求。不同的逆变器方案和通讯方案对调度的快速性、稳定性也将产生影响。挑战三:谐振、电压波动、功率因数低等问题突出光伏电站接入电网环境千差万别,部分末端电网相对较弱,电压波动明显,电能质量差。光伏系统并网甚至出现谐振脱网的现象。如图2所示的西北某大型电站,采用了多台组串式逆变器并网方案,由于设备数量多,电网弱,光伏输出阻抗与电网阻抗严重不匹配导致谐振,引起大面积脱网事故。无奈之下只有通过增加额外的无功补偿装置以增强对电网的支撑,并逐个修改了每台逆变器的控制软件。脱网不仅造成了发电量损失,而且增加了设备投资。
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基于光伏电站场景下的梯次电池储能经济性分析
&&来源:电力工程技术杂志&&作者:刘大贺, 韩晓娟, 李建林&& 13:56:39&&我要投稿&&
关键词: &&
:1.研究背景近年来,应用梯次电池储能已成为研究热点, 但成本仍是制约电池储能大规模应用的主要因素。对于退役动力电池,直接报废回收处理会对环境造成极大的危害,同时也是对电池价值的巨大浪费。退役动力电池虽然无法满足在电动汽车应用领域的性能要求,但仍可在其他场合发挥其作用,一个最主要的用途就是用于储能领域。对退役动力电池进行,可充分发挥动力电池的容量价值、延长使用寿命。研究动力电池的梯次利用技术,对于推动电力行业的健康绿色发展、 储能系统的推广应用以及节能环保具有重要的社会意义和巨大的经济效益。大规模可再生能源并网时,通过配置储能系统平抑功率波动,可以实现能量的平稳转移。以某光伏电站为应用场景,分析梯次电池储能在平抑光伏功率波动这一应用模式下的优化规划并评估其经济性。建立光伏电站储能系统优化规划和经济性评估模型,以满足并网波动率限制下储能容量成本最小为目标函数,采用人工鱼群算法进行优化求解,并通过对比常规储能系统评估梯次电池的经济性。选取相关算例进行分析,结果表明模型具有一 定的合理性和有效性。2.梯次电池储能用于光伏电站的规划模型在可计算得到梯次电池的循环寿命和日历寿命的基础上,本节提出以梯次电池储能系统所能产生的使用价值为依据的配置梯次电池储能系统的成本估算方法。梯次电池储能系统的成本由初始购买成本和运行维护成本构成。初始购买成本(折算到等年值)由容量成本(梯次成本)和功率成本(储能变流器成本)组成,可下由式计算: 采用AFSA能够具有较快的收敛速度,可以用于解决有实时性要求的问题,在本文中对求解精度要求不高,可以通过AFSA快速得出解。采用AFSA进行光伏电站储能优化配置和经济性评估模型的优化求解步骤如图1所示。 图1 人工鱼群算法流程针对梯次储能电池单位容量的购买费用CE_sec,从梯次电池用于储能所能产生的使用价值角度出发来进行评估,与常规储能电池的使用价值相比较,梯次电池用于储能系统产生的使用价值可由下式估计其单位容量购买费用CE_sec。 单位容量梯次储能电池运行维护费用KE_sec随梯次电池初始容量保持率变化,以锂离子电池为例,不同初始容量保持率的梯次电池对应的运行维护单价如表1所示。表1 不同容量保持率的锂电池对应的运行维护单价 3.算例分析在本文中选取河北张家口风光储能电站的数据进行算例分析,其装机容量Pins为40MW,功率数据采样间隔&Dt=1min,即一个典型日内共采1440个点。由于光伏发电夜间出力为0,因此只考虑每天从6:00时至19:00时的出力数据。模型所需各参数如表2所示。表2 模型所需各参数 采用人工鱼群算法对所建模型进行优化求解,AFSA算法参数设置如下:最大迭代次数为100;鱼群规模为30;视野范围为6-12;最大步长为3-5;拥挤度因子为0.628;T为4-8;安全度系数为0.9;则求解得到该光伏电站配置储能系统的额定容量为2.2189MW&h,额定功率为3.9259MW。图2为典型日光伏电站实测功率、马尔可夫预测功率以及光伏并网功率曲线。图3为储能电池充放电功率及荷电状态变化曲线。 图2 光伏实测功率和预测功率以及并网功率曲线 图3 储能电池充放电功率以及荷电状态变化曲线由所述计算梯次电池等效循环寿命的方法, 根据储能电池的荷电状态计算得到电池在该典型日内的等效完全充放电次数Nday=3.3502次。通过计算得到配置常规储能系统和梯次储能系统的成本,同时对比梯次储能系统单位容量分别为990.8元/(kW&h)、800元/(kW&h)、600元/(kW&h)时的情况,得到如表3所示的经济性对比结果。表3 配置常规储能和梯次储能系统的经济性对比 从表3中可以看出,当梯次储能系统单位容量的购买价格CE取1270元/(kW&h)时,梯次储能系统的购买成本和运维成本均高于常规储能系统,说明该情况下配置梯次储能系统相较于常规储能并不具有优势;当CE取990.8元/(kW&h)时,配置梯次储能与配置常规储能的总成本相同;当CE取800元/(kW&h)和600元/(kW&h)时,配置梯次储能的成本低于常规储能系统。由以上分析可说明,在光伏电站应用场景中,考虑经济性的前提下,当梯次储能单位容量购买价格CE小于990.8元/(kW&h)时,该模型能够带来一定的经济效益。4.结束语本文以某光伏电站为应用场景,建立光伏电站储能系统优化规划和经济性评估模型,以满足并网波动率限制下储能容量成本最小为目标函数,分析梯次电池储能在平抑光伏功率波动这一应用模式下的优化规划并对其进行经济性评估。采用AFSA进行优化求解,并对比常规储能系统,以此来评价梯次电池储能的经济性,算例分析结果表明了模型的合理性和有效性。相关阅读:
原标题:基于光伏电站场景下的梯次电池储能经济性分析
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摘要:独立光伏系统光储容量对光伏系统的供电能力具有重要影响,光伏发电系统的运行过程中,会产生光储容量的变化,当前光储容量配置方法大多考虑并网风电场及微网系统,忽视了离网型微电网储能系统的光储容量配置,而离网型微网光储容量配置与负荷缺电率相关,能源利用率较低。本文根据负荷缺电率及能量溢出比作为衡量光伏系光储容量配置的标准,分析分别采用阀控铅酸电池、锂离子电池以及全钒液流电池对光伏系统光储容量进行配置的效果。
关键词:独立光伏系统;光储容量;优化配置
&&&&&&& 随着全球经济的不断发展,人类面临着能源日益枯竭的危机,且随着全球环境污染不断扩大,寻找新型清洁的替代能源成为迫切之举。光伏发电系统以其产量值高、电能质量好、可再生的优势,逐渐取得人们的青睐,在世界范围内得到了广泛的应用。由于光伏发电系统易受太阳辐射及周围环境温度的影响,使得光伏发电系统的供电能力具有不稳定性,因此需要构建储能系统。当前储能系统大多采用并网风电场、微网系统及离网型微电网,其中针对离网型微网储能系统通常考虑符合缺点率的问题,导致能源利用率低下,下面提出独立光伏系统光储容量优化配置的方法。
一、独立光伏系统组成部分
&&&&&&& 光伏系统主要由光伏组件、电池储能系统以及本地负荷组成,见图1。C0为单向DC-DC转换器,其作用为使光伏发电单元压力值增大,并对光伏最大功率进行监测;C1是单向DC-AC逆变器,其作用在于把光伏系统电流性质由直流转换为交流,以符合配电网的使用要求;C2是双向DC-DC转换器,作用为对储能系统的电流输入及输出进行有效控制,同时向光伏系统主干线路进行电流增压,保证光伏系统直流电的正常运行。光伏系统运行过程中,发电系统及储能系统使直电流通过对应的DC-DC转换器传递至系统母线进行汇流,使用DC-AC逆变器实现符合供电。
二、光伏发电系统光储容量配置
(一)光储容量配置
&&&&&&& 在光伏发电系统独立运行模式中,光伏系统光储容量配置作用在于维持储能系统的能量平衡,提高光伏组件的能源有效利用率。由于光伏系统负荷缺电率、能量溢出比与光伏系统储能系统具有密不可分的联系,因此需要合理配置光伏系统光储容量配置,达到提升光伏系统供电稳定性及经济效益的目的。下面介绍光储容量的功率及能量配置办法。
(二)电池储能功率
&&&&&&&&&&&&&& 公式中是这一时间点的储能单元电流值;是△t这一时间段光伏储能单元电流输出及输入的电流总量;是光伏储能单元的限定容量值。
三、光伏发电系统光储微网系统具例分析
&&&&&&& 本文以某光伏发电系统光储微网系统作为研究对象,该光伏系统由光伏发电、储电单元及本地负荷组成,见图1。图1中转换器效率。本文以一年365天作为研究时间段,每隔15min进行取样调查。在研究时间段中,光伏系统光储容量值为50kW,本地负荷高峰值为20kW。光伏发现系统的日出力值曲线图及日负荷值曲线图见图2。
&&&&&&& 由于阀控铅酸电池、锂离子电池以及全钒液流电池在SOS、电流输入及输出的工作效率上存在较大差异,因此对上述三种电池进行对比,设置L1值为1kW,L2值为5kW&h,对比计算结果分别见图3、4、5。
&&&&&&& 从图3、4/5中可以得知:①在光伏规模增长前期阶段,光伏容量的增加对系统影响甚微;②不同光伏规模光储容量变化对系统的影响不同。但当光储容量增长到约40kW后,系统明显降低。因此需要设置合理的光伏系统及储能单元的光储容量,才能保证光伏发电系统的供电稳定性及经济效益。
本文为研究光伏及储能的优化配置,进光伏发电系统都额经济效益值以方式表示出来:
公式中是光伏发电系统开始阶段的投资额,是光伏单元的单位成本价。设置光伏单位成为CPV为8000元/kW,根据上述公式对光伏发电系统数据进行分析,得出三种不同类型电池储能容量最优配置结果,见表2。
表2 不同类型电池光储容量最优配置结果
&&&&&&& 根据表2可知,阀控铅酸电池储能系统开始阶段的投资额最少,锂离子电池成本价最高。使用阀控铅酸电池及全钒液流电池作为光伏发电系统储能,负荷缺电率达到最高值,若使用锂离子电池,则使能量溢出比达到最高值。
&&&&&&& 本文通过分析阀控铅酸电池、锂离子电池及全钒液流电池作为储能系统,通过负荷缺电率及能量溢出比进行对比,探讨不同类型电池储能系统的特点。光伏系统可以通过光储协同配置,在相同配置下,全钒液流电池的供电能力较为稳定,经济效益比较好,但若需达到指定目标要求,则阀控铅酸电池经济效益较好。
参考文献:
【1】王志群,朱守真,周双喜. 分布式发电对配电网电压分布的影响[J]. 电力系统自动化,):56-60.
【2】李蓓, 李兴源. 分布式发电及其对配电网的影响[ J] . 国际电力,) : 45-49.
【3】王波.储能系统的优化建模与控制策略研究[D].合肥工业大学,2013.
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