冯亮，鉴庆之，田浩，赵龙，刘蕊，赵二岗
(1.国网山东省电力公司经济技术研究院，济南市250021；
2.北京智中能源互联网研究院有限公司，北京市100176；
3．电力系统及发电设备安全控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)，北京市100084；
4．无锡学院自动化学院，江苏省无锡市214072)
高度发展和重视可再生能源，是解决环境污染、气候变化、化石能源短缺等问题的重要手段，也是促进实现“双碳”目标的有效途径[1-2]。风光发电等可再生能源正逐渐替代化石能源[3]，但风光发电的随机性、间歇性及波动性对电网造成较大冲击，高比例可再生能源接入到电力系统面临诸多问题，因此要实现“双碳”目标需从电力系统“发输变配用”各环节进行协调。用户侧是实现“双碳”目标的重要环节，而零碳园区更是用户侧实现“双碳”目标的重要举措。储能作为“能量缓冲器”，可以实现跨时空能量调节，同时也是零碳园区的必备装置。
已有研究充分探索了含储能的零碳园区优化调度。文献[4]将储能纳入低碳园区综合能源系统架构，并指出通过配置储能可降低园区综合能源系统供能成本和碳排放。文献[5]提出风火储联合双层优化，该方法可同时降低风电场和火电机组的运行成本。然而，储能虽然有效提高了园区供能的灵活性，但仍存在回收周期长、投资建设成本高等经济性问题。近年来，随着“共享经济”的发展，共享储能(shared energy storage,SES)成为储能高效利用的新模式[6]。文献[7]提出分散式SES系统优化配置与调度方法，该方法可降低投资初期成本、用电成本，对用户侧储能发展具有一定指导意义。文献[8]提出了SES电站参与用户群日前能量优化调度方法，以用户群从SES和电网购买辅助服务成本最小为目标，得出了SES电站经济可行。文献[9]在互联网背景下探索了SES电站交易可行性和存在的问题，并指出制定合理的新能源+储能政策、明确储能分摊方式、探索区块链与SES相结合交易平台等能够促进大规模可再生能源并网消纳。可见，储能产业是促进可再生能源有效发展的“最后一公里”[10]。但是，很多研究工作忽略了储能参与能量优化调度的日衰减问题，而该问题在退役动力电池储能应用中更为凸显。
随着最早推广的一批新能源汽车的动力电池退役高峰即将来临，预计近期退役规模达百MW·h以上。如何利用好、管理好海量的退役动力电池，愈发成为行业研究重点。用户侧削峰填谷、辅助服务对电池储能系统(battery storage system,BSS)的安全及可靠性要求相对较低。而退役BSS可用于要求低的工况，如削峰填谷[11]、备用电源、通信基站[12]、家用电池以及商用储能[13]等。目前许多研究学者对退役电池做了研究。文献[14]分析了退役电池平抑光伏出力波动的可行性，并做了经济性评估。文献[15]提出了基于退役电池阈值设定与分级控制的弃风消纳模式以降低储能成本，并且利用分级控制策略实现退役电池实时动态切换存储模式，此方案可提高电池的使用寿命。由此可见，退役动力电池的高效利用是提高经济性的又一主要举措。
本文突出“共享储能”和“退役电池”两大经济性提升手段，提出考虑SES容量衰减的零碳园区能量优化调度与经济性评估方法。首先，提出SES全生命周期成本效益分析模型，并建立以各园区日运行成本最小为优化目标的优化调度模型。然后，提出SES全生命周期经济性评估指标。接着，在算例分析中考虑各园区无配置储能电站、自配储能电站、SES电站三种配置方案，以及新电池与退役电池两种选型方案，充分对比不同配置方案与选型方案下园区优化调度与经济性评估结果。最后，通过敏感性分析突出SES服务价格对其经济性的影响，并给出服务价格的建议取值。
1.1 成本效益分析
SES成本包括：初始投资建设成本、运维成本、更换成本以及回收残值。
1)初始投资建设成本。
全生命周期初始投资建设成本由额定功率成本和额定容量成本构成，具体表达式为：
Cint=CEErate+CpPrate
(1)
式中：CE、Cp分别为BSS额定容量和功率成本单价；
Prate为BSS额定功率；
Erate为BSS额定容量。
SES日均投资建设成本具体表达式如下：
(2)
式中：dS为BSS一年内总运行天数；
j为贴现率；
NY为项目年限。
2)运维成本。
BSS运维成本主要包括项目运行期间的维修、保养、更换相关设备的费用等。本文设其与额定功率有关，如下所示:
(3)
式中：Copt,day为BSS单位功率每天运维成本；
gint为通货膨胀率。
3)更换成本。
新BSS的衰减率具体表达式如下[16-17]：
(4)
式中：α1、α2为常数；
D(t)为BSS实时放电深度；
Dr为标准放电深度；
Δt为采样周期；
Nr为Dr下的循环次数；
PD(t)为BSS在t时刻的放电功率。
若将退役磷酸铁锂 (LiFePO4)电池作为SES参与各园区优化调度，其容量保持率按照式(5)估算[11]：
(5)
(6)
假设新、退役BSS容量衰减至初始额定容量的80%时需更换，具体表示如下：
(7)
BSS更换次数为：
(8)
式中：k1、k2分别为新、退役BSS更换次数，若k为非整数，其进1取整。
BSS更换成本为：
Crep=kCint
(9)
4)回收残值。
BSS额定容量降至原来的80%时，需回收，回收残值具体表达式如下：
Cres=-βresCint
(10)
式中:βres为回收残值系数。
因此，BSS总成本为：
Csum=Cint+Copt+Crep+Cres
(11)
1.2 目标函数
本文将日内园区用电调度的运行成本作为目标函数。一个调度周期内的运行成本包括园区向SES电站缴纳的服务费和从电网侧购电的费用，具体表达式如下：
CTotal=min(CSES+CG)
(12)
(13)
(14)
式中：CTotal为接入SES后各园区以日为调度周期的总运行成本；
CSES为各园区向SES电站购买的总服务费用；
CG为各园区从电网购电费；
Z为零碳园区总数；
δB(t)为SES的充放能量服务单价；
δG(t)为该区实时电价；
PC,i(t)、PD,i(t)、PG,i(t)分别为园区i使用BSS的充放电功率和从电网购买电量的功率。
1.3 约束条件
1)功率平衡约束：
PP,i(t)+PW,i(t)+PG,i(t)+
PD,i(t)-PC,i(t)-PL,i(t)=0
(15)
式中：PW,i(t)、PP,i(t)分别为园区i在t时刻的风光功率出力；
PL,i(t)为园区i在t时刻的负荷。
2)功率约束和额定功率配置。
(16)
式中：PC(t)、PD(t)分别为BSS在t时刻的总充放电功率；
Pmax为BSS最大功率；
ηC、ηD为BSS的充放电效率；
ψC,i(t)、ψD,i(t)为园区i在t时刻的充放电状态。
3)荷电状态和额定容量配置。
(17)
式中：E(t)为BSS在t时刻的电量状态；
Emin、Emax为最小和最大电量；
SOCmin、SOCmax为SES最小和最大荷电状态；
SOC(0)、SOC(T+1)为SES的开始和下一个调度周期最初的SOC。
2.1 各园区不建立储能电站(场景1)
若该区域新能源出力大于负荷，即PP,i(t)+PW,i(t)>PL,i(t)时，区域存在弃风弃光，具体表达式如式(18)所示； (18) (19) 该场景下的成本具体表达式如下： (20) 自投资建设BSS成本包括初始投资建设成本、运维成本，如式(21)所示。 (21) 式中：Cint,day,i、Prate,i分别为园区iBSS初始投资建设成本和额定容量。 以成本最低为目标函数： (22) 净现值(net present value,NPV)的数学表达式如下： (23) 此外，项目动态回收期(dynamic payback period,DPP)反映SES电站项目的总运行收益与总运行成本之差等于零时的年份，具体表达式如下： (24) 式中：NYD为SES参与各园区能源优化调度的动态回收期。 平准化成本模型(levelized cost of energy,LCOE)是SES电站所发生的总成本与总电量的比值。LCOE方法可用于不同发电技术下的经济性评估[18-19]。本文SES电站LCOE主要包括全寿命周期内投资相关的成本与系统运行期间所发电量年值的比值，如式(25)所示。 (25) 优化求解流程如图1所示，SES获取零碳园区新能源出力和负荷需求，通过相关约束条件进行SES的最优功率和容量配置，并且制定初步的服务单价。各园区可自行配置BSS或者使用SES的服务，取决于两种方案之间的总运行费用的差异； 图1 SES优化求解流程图Fig.1 Flow chart of optimization solution of SES 使用Matlab R2021b中求解器CPLEX和YALMIP工具箱求解。 本文SES采用LiFePO4电池，表1中针对新、退役BSS给出了电站的具体相关参数。风光出力数据以来自不同地区的风光出力和负荷曲线作为算例输入，并对部分数据进行了处理。以山东省2018年电网销售电价作为参考电价，如表2所示。 在场景1调度中，各园区不建立储能电站参与能量调度。通过自身负荷需求及园区内新能源出力进行协调，结果如表3所示。园区内没有实现新能源就地消纳，能源浪费严重，并且日内运行费用也较高。弃风弃光严重，总弃电量高达13 693.47 kW·h。同时，4个园区需从电网购置的总电量为19 339.42 kW·h。 表1 SES电站相关参数Table 1 Relevant parameter of SES 表2 分时电价Table 2 Time-of-use price 表3 场景1优化调度结果Table 3 Optimized schedule results of scenario 1 场景2中，各园区可根据新能源出力及负荷波动情况配置储能功率和容量。各园区的新能源出力与负荷侧不匹配时，园区还需要向电网侧购买一定的电量，优化调度结果如表4所示。 由于新、退役BSS的初始投资建设成本不同，退役电池的投资建设成本远低于新电池，因此零碳园区自配置新电池或退役电池产生不同的日运行成本。由表4可见，零碳园区配置退役电池时的日运行成本远低于配置新电池。具体调度情况如图2—5所示。 图2中，园区A在23:00—次日08:00期间多次向电网购电，更明显的是在23:00—24:00从电网购电并且存储到BSS电站。这也体现了园区A在电力电价低谷时尽量从电网侧多购买电量。 图3中，园区B风电出力不足，导致日内调度前向电网侧买电量并且存储到自建的退役BSS电站，利用储能削峰填谷。 图4中，园区C与A和B相比，其从电网购电量较高，但比园区A的日总运行费用低，并且配置的退役BSS容量和功率也相对较低。可推断出，园区C的风电出力和负荷侧的需求反调峰现象略小。 表4 场景2优化调度结果Table 4 Optimized schedule results of scenario 2 图2 园区A配置退役BSS电站调度结果Fig.2 Result of park A with retired BSS power station 图3 园区B配置退役BSS电站调度结果Fig.3 Result of park B with retired BSS power station 图4 园区C配置退役BSS电站调度结果Fig.4 Result of park C with retired BSS power station 图5中，园区D负荷需求高于该区光伏出力，光伏白天反调峰现象较小，需从电网购买5 780.91 kW·h电量。 与场景1相比，各零碳园区配置退役BSS并参与调度的总成本降低了3 445.04元，若配置新BSS电站，总成本并未有明显下降，因为新BSS的初始投建成本高，各园区不愿意配置新BSS电站。 图5 园区D配置退役BSS电站调度结果Fig.5 Result of park D with retired BSS power station 各园区使用SES电站的调度结果如图6所示。园区A使用SES配置的退役BSS电站时，除了电力电价低谷时段之外，在20:00—22:00还需向电网购买电量，若SES配置新BSS电站，园区A在部分电力电价低谷时从电网购电，其余时间向SES缴纳服务费用。显然，退役BSS由于能量转换效率低，导致园区部分新能源存储到BSS后损耗掉，总损耗电量约1 780.32 kW·h，而新BSS电量损耗仅为657.42 kW·h。 园区B使用SES配置的退役BSS电站时，在20:00—21:00从电网购买了128.64 kW·h电量。若SES配置新BSS电站，该园区无需从电网购买电量。使用退役BSS电站的总损失电量约为866.57 kW·h，使用新BSS电站总损失电量约为295.291 kW·h。园区C和园区A与B相似。 与场景2对比，园区D使用SES配置的退役BSS电站的经济效益较好，日运行费用从3 708.47元降至3 352.96元。而SES配置的新BSS电站对于园区D而言最为经济，日运行费用从4 295.56元降至3 352.96元。园区D无论SES配置退役还是新BSS，对其调度结果无任何影响。可以看出，目标函数中，为了达到各园区购买服务成本之和最低，各园区的调度成本之间需互相协调，使得园区D的调度结果未有明显差异。 图6 SES配置退役BSS和新BSS情况下，园区A—D电负荷平衡曲线Fig.6 Power load balance curves of park A to D under SES configured with retired and new BSS 整体来看，各零碳园区使用SES电站可将在采样时间段相同的新能源出力作为互补，整体配置容量远小于各零碳园区配置BSS容量的总和。这也体现了SES电站的优点。通过多个园区的互补作用，SES电站的实时充放电曲线以及电量状态如图7所示。 图7 SES电站充放电功率和电量状态曲线Fig.7 Charge,discharge and power state of SES 各零碳园区使用SES配置的退役BSS电站的总放电量为13 693.47 kW·h，总充电量为13 206.207 1 kW·h，并且在15:00时SES配置的退役BSS(新BSS)容量达最高点0.90Emax(0.98Emax)。 各园区使SES电能调度结果如表5所示。从表5可以看出，与场景1对比，各零碳园区使用SES配置的退役BSS(新BSS)电站可降低各园区从电网购电量的比例为68.28%(77.52%)，并且成本降低了9.17%(10.11%)。与场景2相比，配置的退役BSS的容量降低了26.27%。相反，各园区使用SES配置的退役BSS(新BSS)的成本提高了19.20%(17.96%)，说明本文设计的服务单价较高。 表5 各园区使用SES电站调度结果Table 5 Dispatching results of SES used in each park 1)退役电池。 由1.1节成本效益模型得到退役BSS的初始成本为704.43万元； 此外，SES一天内的总放电量约为13 206.21 kW·h，因此CLCOE=0.579 1元/(kW·h)。使用SES配置的退役BSS参与零碳园区能源优化调度的电价与电力峰值电价有一定的差距。 2)新电池。 由1.1节成本效益模型得到新BSS的初始投资建设成本为2 624.42万元； 新BSS一天内的总放电量约为14 991.96 kW·h，因此CLCOE=0.801 3元/(kW·h)。SES配置新BSS参与各园区能源优化调度的电价与电力电价实际上与表2中的峰值电价差距较小，与退役电池LCOE相比显得不经济。 3)敏感性分析。 本文将SES的服务费用设定为0.40元/(kW·h)，调度结果显示四个园区自配置退役BSS电站的成本仅为11 028.90元/天，其从SES购买服务的总费用高达13 146.81元/天(退役BSS)、13 009.69元/天(新BSS)。 退役BSS的净现值和动态回收期更具有经济效益，但从调度结果来看新BSS的调度使各园区更加节约费用，原因在于退役电池的能量转换效率低，导致部分电量损耗掉，各园区需从电网购买电量来弥补。 敏感性分析从服务单价变化来判断其经济效益，将SES的服务单价从0.30～0.40元/(kW·h)作为参考服务单价，通过仿真计算，SES配置的退役BSS和新BSS的净现值和动态回收期的结果如图8所示。 从图8中可以看出，服务单价从0.30元/(kW·h)上升至0.35元/(kW·h)时，SES的净现值一直处于逐步上升状态，辅助服务费用达到0.36元/(kW·h)时，此时电网低谷时段电价低于服务单价，因此各园区在23:00—次日08:00从电网侧购买大量电量，其余时段考虑到SES的价格较低廉，因此从SES购买辅助服务。另外，服务单价从0.36元/(kW·h)上升至0.40元/(kW·h)时，SES的净现值也处于上升状态。由此可见，净现值一直处于上升状态直至峰时电价。 图8 不同服务单价下的NPV和DPPFig.8 NPV and DPP under different unit price 另外，当δB=0.32元/(kW·h)时，SES配置的退役BSS使得各园区使用SES的总成本低于场景2的成本，SES的净现值为919.37万元，动态回收期为5.93年。因此该服务单价可设为SES配置退役BSS参与零碳园区的服务单价。SES配置的新BSS虽也存在盈利现象，但动态回收期较长。 本文提出了考虑共享储能容量衰减的零碳园区优化调度与经济性评估方法。通过仿真算例，得出如下结论： 1)相比于园区不配置储能，零碳园区配置BSS减少了园区大量的弃风弃光电量，提高了新能源就地消纳量，降低了园区用电费。 2)相比于园区自建退役BSS，SES若将服务单价设定过高，会影响园区使用SES的意愿，若设置太低，影响SES的净现值，延长动态回收期。通过敏感性分析，SES配置退役BSS服务单价最佳方案是δB=0.32元/(kW·h)，既能让用户愿意使用SES的服务，SES也仍有较好的经济收益。 3)与新BSS相比，SES配置的退役BSS，衰减快、需更换，但初始成本低，仍有较高的经济收益，净现值和动态回收期明显更好。但其能量转换效率较低，导致损耗部分电量。 4)另外，可通过LCOE来判断各场景下是否存在经济效益。若LCOE与电力峰值电价接近，甚至超过实际峰值电价，该场景不盈利，反之亦然。
若PP,i(t)+PW,i(t)
2.2 各园区分别建立储能电站(场景2)
3.1 净现值和动态回收期
3.2 平准化成本
SES商若发现设定的服务单价过高，导致各园区偏向自配置BSS电站，则调整服务单价。
5.1 参数设置
5.2 场景1：各园区不建立储能电站
5.3 场景2：各园区分别建立储能电站
5.4 各零碳园区使用SES电站
5.5 SES经济性评估分析
运维成本为278.68万元。SES参与4个零碳园区的日优化调度，假设每天SES循环次数为4，由式(6)得日衰减率约为0.012 4%。此外，退役BSS回收残值为-21.13万元。第一批退役BSS运行天数为2 136天，约为5.83年，因此SES配置的退役BSS需更换一次。项目的净现值为1 237.83万元，动态回收期为5.20年。从净现值和动态回收期可看出，服务单价为0.40元/kW·h时，其具有盈利空间。
运维成本124.67万元。新BSS参与4个零碳园区的日优化调度，由式(4)可得日衰减率约为0.0065%，新BSS的总日运行时间为3 429天，约为10.08年，因此该场景不需要更换电池。此外，新电池的回收残值约为-131.22万元。项目的净现值为479.17万元，动态回收期为8.14年。