摘要在“双碳”目标和新能源快速发展的背景下传统电气能源系统面临碳排放高、新能源消纳能力不足以及运行调度灵活性较弱等问题。为提高系统低碳运行水平本文以风电、光伏、储能、可控负荷和智慧电网为主要研究对象开展低碳环境下新型电气能源系统优化配置与运行仿真研究。系统概述本项目面向低碳运行需求构建了含风电、光伏、储能、可控负荷和智慧电网的新型电气能源系统并基于 MATLAB/Simulink 实现优化配置与运行仿真分析。系统组成本系统主要由典型日工况输入模块、新能源发电模块、储能系统模块、EMS 能量管理模块、电网交互模块和低碳评价输出模块组成。典型日工况输入模块用于提供太阳辐照度、环境温度、风速和负荷需求等外部条件新能源发电模块包括光伏发电单元和风力发电单元分别根据辐照度、温度和风速变化计算光伏出力与风电出力并形成系统的可再生能源总出力。储能系统模块用于平抑新能源出力波动和缓解源荷不匹配问题。当新能源出力充足时储能系统吸收多余电能当新能源出力不足或负荷需求较高时储能系统释放电能补偿功率缺额并通过 SOC 上下限约束保证储能安全运行。EMS 能量管理模块作为系统的控制核心根据新能源出力、负荷需求和储能 SOC 状态生成储能充放电、电网购售电、负荷调节和弃风弃光等控制指令实现风光储荷网协调运行。电网交互模块用于实现系统与外部电网之间的功率交换在新能源和储能无法满足负荷需求时由电网购电补充在新能源出力充足且存在剩余电能时可向电网售电。低碳评价输出模块用于计算累计碳排放量、运行成本、综合目标函数、新能源利用率、购电电量、售电电量、弃风弃光量和负荷削减量等指标为系统优化配置和不同运行方案对比分析提供依据。系统运行逻辑系统运行时风电和光伏优先满足负荷需求新能源过剩时优先为储能充电多余电能可外送或弃风弃光新能源不足时由储能放电补偿必要时由电网购电补充。EMS 根据新能源出力、负荷需求和储能 SOC 状态协调储能与电网运行低碳评价模块用于计算碳排放、运行成本和新能源利用率等指标评价系统运行效果。系统架构本系统采用“源—荷—储—网—控—评”一体化架构主要由新能源发电层、负荷层、储能层、电网交互层、能量管理控制层和低碳评价层组成。各层之间通过功率信号、SOC 状态信号和调度控制信号进行连接实现风电、光伏、储能、负荷和电网的协同运行。系统总体结构本系统由风电、光伏、储能、负荷、电网交互、EMS 能量管理和低碳评价模块组成。系统优先利用风光新能源满足负荷需求并通过储能充放电和电网购售电实现功率平衡。EMS 模块根据新能源出力、负荷需求和储能 SOC 状态进行协调控制低碳评价模块用于计算碳排放、运行成本和新能源利用率等指标实现系统的低碳优化运行。系统功能模块本系统主要包括典型日工况输入、风光发电、EMS 能量管理、储能与电网交互以及低碳评价输出五个功能模块。输入模块提供辐照度、温度、风速和负荷数据风光发电模块计算新能源出力EMS 模块生成储能充放电和电网购售电指令储能与电网模块完成 SOC 计算和功率交换低碳评价模块输出碳排放、运行成本、新能源利用率等指标。Simulink 仿真模型搭建系统总体模型图1 Simulink总体模型展示系统整体结构说明模型由典型日工况输入模块、风光发电模块、EMS 能量管理模块、储能与电网交互模块以及低碳评价输出模块组成。输入与新能源发电模块图2 典型日工况输入模块图3 风光发电模块主要介绍系统输入条件和新能源发电建模方法。典型日工况输入模块提供光照强度、环境温度、风速和负荷需求曲线风光发电模块根据外部环境条件计算光伏发电功率和风力发电功率并得到新能源总出力。EMS能量管理与储能电网交互模块图4 EMS能量管理模块图5 储能与电网交互模块主要介绍系统的控制与调度部分。EMS 能量管理模块根据新能源出力、负荷需求和储能 SOC 状态生成储能充放电、电网购售电、弃风弃光和负荷调节指令。储能与电网交互模块用于计算储能 SOC 变化并将 SOC 状态反馈至 EMS实现储能安全约束和系统功率平衡。低碳评价与结果输出模块图6 低碳评价输出模块主要介绍系统运行结果评价方法。低碳评价输出模块用于计算累计碳排放量、运行成本、综合目标函数、新能源利用率、弃风弃光量和负荷削减量等指标并通过 Scope 与 To Workspace 模块输出仿真结果为后续对比分析提供数据基础。快速开始在 MATLAB 中运行模型生成脚本并启动仿真即可查看风光储荷网系统的运行曲线、低碳评价指标和三方案对比结果。环境要求本项目基于 MATLAB/Simulink 平台开发建议使用 MATLAB R2020b 及以上版本运行。运行环境需安装 Simulink 基础组件并支持 MATLAB Function 模块、Scope 显示、To Workspace 数据输出以及固定步长离散仿真设置。硬件方面普通 Windows 个人电脑即可完成模型生成、仿真运行和结果绘图建议内存不低于 8 GB。结果展示与分析以储能低碳优化调度方案为对象对系统运行过程中的风光出力、储能状态、电网交互功率、低碳评价指标以及新能源利用情况进行仿真结果分析。低碳优化调度方案运行结果图7 风光出力与负荷需求对比曲线图8 储能系统-SOC-与充放电功率变化曲线图9 电网购电与售电功率变化曲线图10 系统累计碳排放量与运行成本变化曲线图11 新能源利用率与系统功率调节变化曲线三种运行方案对比分析运行run_low_carbon_three_scenarios.m图12 风光出力与负荷需求对比曲线图12给出了典型日内光伏出力、风电出力、新能源总出力和负荷需求的变化情况。由图可知光伏出力主要集中在白天并在中午时段达到峰值风电出力变化相对平缓但仍具有一定波动性负荷需求在早晚时段较高。新能源出力与负荷需求在时间上存在不完全匹配现象说明系统需要通过储能调节和电网交互来维持功率平衡。图13 三种运行方案储能 SOC 对比曲线图13反映了三种运行方案下储能 SOC 的变化情况。方案1未配置储能系统因此 SOC 曲线为零方案2采用基础储能调度储能在部分时段进行充放电SOC 存在明显变化方案3采用低碳优化调度策略SOC 在新能源出力较高时上升在负荷高峰时下降并始终保持在安全运行范围内。结果说明低碳优化调度能够更合理地安排储能充放电过程提高储能系统的调节作用。图14 三种运行方案电网购电功率对比曲线图14给出了三种方案下电网购电功率的变化情况。方案1由于没有储能参与调节在新能源出力不足时对电网购电依赖较大方案2加入储能后部分时段购电功率有所下降方案3通过低碳优化调度进一步协调新能源、储能和电网功率使电网购电功率整体降低。该结果表明储能配置和优化调度能够减少系统对外部电网的依赖。图15 三种运行方案储能充放电功率对比曲线图15展示了不同方案下储能充放电功率的变化情况。方案1无储能系统因此储能功率始终为零方案2采用基础调度策略储能在固定或简单规则下进行充放电方案3采用低碳优化调度策略储能能够根据新能源出力、负荷需求和 SOC 状态进行更加合理的充放电控制。图中储能在新能源充足时充电在负荷较高时放电体现了削峰填谷和提高新能源利用率的作用。图16 三种运行方案核心指标对比图图16对比了三种运行方案下的累计碳排放量、运行成本和购电电量等核心指标。由图可知方案1各项指标相对较高说明无储能系统时电网购电需求较大低碳运行效果较差方案2加入储能后碳排放量、运行成本和购电电量均明显下降方案3进一步采用低碳优化调度策略后各项指标继续降低综合运行效果最好。该结果验证了储能配置和低碳优化调度策略对降低碳排放、减少运行成本和提升系统运行性能的有效性。表1 能源管理方案对比分析表储能低碳优化调度方案方案3在碳排放、运行成本、新能源利用率等各项指标上均表现最优相比无储能方案实现了显著的经济和环境效益提升。作者信息作者Bob (张家梁)原创声明本项目为原创作品