樸紅艷1，劉  斌2，王承民3，李宏仲2，劉  涌4，衣  濤3

　　(1.國網上海市電力公司電力科學研究院，上海200437；2.上海電力學院 電氣工程學院，上海200090；3.上海交通大學，上海200240；4.上海博英信息科技有限公司，上海 200240）

　　摘  要： 以儲能電站、分布式電源和充電站等智能設備接入系統的配電網為研究對象，從全社會的角度出發，分別建立了典型智能設備的成本效益模型。分析了幾種設備同時接入系統后配網的綜合經濟效益，并結合算例對比了智能設備安裝在配網的負荷側和電源側系統的經濟性。結果表明，智能設備安裝在負荷側時經濟性較佳。

　　關鍵詞： 智能設備；儲能電站；分布式電源；充電站；經濟效益分析

0 引言

　　隨著經濟的快速發展和智能電網技術的進步，各種智能設備在現代電網中發揮著越來越重要的作用。分布式電源、電動汽車和儲能系統作為我國智能電網戰略的重要組成部分，逐漸被應用于削峰填谷、備用、改善電能質量、提高新能源供電穩定性以及解決資源短缺和環境污染等方面[4-6]。

　　儲能電站、分布式電源和充電站等智能設備接入系統會產生良好的經濟效益和社會效益。然而各種智能設備的投入使用也需要大量的資金支持，智能設備的接入是否具有經濟性，這取決于其經濟效益是否可觀。對多種智能設備接入系統后配電網進行成本效益分析，不僅可以為投資決策提供科學依據，而且對各種智能設備本身技術和電網建設的發展具有重要意義。

　　文獻[7-8]分析了蓄電池儲能裝置在低儲高發套利、延緩電網擴建和降低輸電阻塞三方面的價值。文獻[9]對蓄電池儲能裝置在削峰、功率平衡和調節負荷三方面的價值及投資成本進行了建模分析。文獻[10]較為全面地考慮了鈉硫電池儲能裝置在延緩電網建設、提供備用、低儲高發套利等方面的效益，并建立了其成本效益模型。文獻[11]則依據典型日負荷曲線分析了配電網中蓄電池儲能系統（BESS）在減少電網擴建容量和降低總網損等5個方面的效益，并與其投資成本和運行維護成本共同建立了綜合價值評估模型，使用結合罰函數的粒子群優化算法進行求解，通過算例驗證了蓄電池的經濟性。文獻[12]基于分時電價，建立了充電變功率工況下的充電站經濟運行模型，通過遺傳智能優化算法合理安排電池組的開始充電時間，從而實現充電站的經濟運行。文獻[13]從電動車的使用成本、電網資源利用率、土地利用率、節能減排及國家能源安全等角度分析了建設充電站潛在的社會、經濟和環境保護等方面的綜合效益。文獻[14]對基于總費用和考慮變壓器過載運行的兩種充電站變壓器選擇方法進行了對比，從而確定合理地變壓器配置容量。文獻[15]從經濟性、可靠性和安全性三個方面建立了綜合指標評價體系，利用層次分析法(AHP)對分布式電源并網后對電網產生的影響進行了綜合評價。文獻[16]研究了分布式電源作為削峰資源時所產生的各類經濟效益，并建立了電價效益、線損效益及減排效益3種評估模型。文獻[17]建立了不同運營模式下光伏發電并網的全壽命周期成本效益模型。文獻[18]分析了分布式電源在降低網損、延緩輸配電建設、提高供電可靠性、環境效益、減少購電支出、改善氣候等方面的效益，并建立了其效益量化評估模型。

　　以上對蓄電池儲能裝置、充電站和分布式電源進行價值評估的文獻中，只是單純地針對某一種智能設備接入電網后對其經濟效益的影響，缺乏各種智能設備完善的經濟評價模型，沒有體現出智能裝置的安裝位置對系統綜合效益的影響。本文在綜合考慮各種智能設備的全壽命周期成本和效益的基礎上，通過算例對多種智能設備分別同時接入系統的負荷側和電源側的配電網經濟效益進行了估算及對比。

1 多種智能設備經濟效益模型研究

　　1.1 儲能電站的技術經濟模型

　　隨著智能電網的發展，大量的分布式電源接入智能配用電系統，城市地區電能需求與新增傳輸通道的矛盾越來越大，儲能技術的重要性日益提高。儲能技術已被視為電網運行過程中的重要組成部分。電力系統在引入儲能環節后，可以有效地實現需求側管理，消除晝夜峰谷差，平衡負荷，不僅可以有效地利用電力設備，降低供電成本，還可以促進可再生能源的利用，也可以作為提高系統運行穩定性、調整頻率、補償負荷波動的一種手段。儲能技術的應用必將在智能配用電系統中發揮重要作用，并將帶來重大變革。目前具有代表性的、技術比較成熟的儲能蓄電池技術主要有：鉛酸蓄電池、鎳鎘電池、鎳氫電池、鋰電池、鈉硫電池、液流電池（包括釩電池、鋅溴電池）。

　　1.1.1 成本模型

　　(1)投資成本

　　儲能電站的投資成本主要包括：規劃設計成本、物資采購成本以及工程建設成本。

　　C1=CA Wmax+Cp Pmax(1)

　　其中，CA為單位儲能的費用(萬元/MW·h)；Cp為電力傳輸系統以及能量轉換控制系統單位功率建造費用(萬元/MW)； Pmax、 Wmax分別為儲能電站的最大功率(MW)和其儲存的最大電能(MW·h)。

　　(2)運行維護成本

　　儲能電站的運行維護成本包括運行成本和檢修維護成本。

　　C2=(Cy+Cw) Pmax(2)

　　其中Cy、Cw分別為能量存儲系統的單位運行費用和單位維護費用(萬元/MW)。

　　1.1.2 效益模型

　　(1)減少電網擴建容量

　　通過在配電網中安裝BESS，可以使儲能站在用電低谷時對蓄電池進行充電，提高電網的負載率，而在用電高峰時，將儲存的電能釋放到電網中，實現部分負荷就地供電，減少配電網中傳輸的功率，從而使配電網所需擴建容量減少。所以它在減少電網擴建容量方面的收益等值到每年的現值E1可以表示為：

　　其中，Cd為配電網的單位造價(萬元/MW)；?姿d為配電設備的固定資產折舊率；?濁為儲能裝置的儲能效率，包括并網設備的損耗和蓄電池的充放電損耗；Pmax為儲能系統長期最大充放電功率，即額定功率。

　　(2)減少電網網損費用

　　儲能系統在負荷低谷充電、負荷高峰放電，從而實現削峰填谷，拉平負荷曲線，提高負荷率。研究表明：儲能系統在拉平負荷曲線的過程中，能有效地減少系統的總網損。則儲能裝置的安裝所減少的電網網損費用為：

　　荷峰期電網網損節約費用：

　　在儲能電站的整個壽命周期中，系統在減少電網網損費用方面的收益為：

　　E2=Wh0+Wl1(6)

　　其中，h0、hi分別為安裝儲能電站前后荷峰期間的網損率，l0、li分別為安裝儲能電站前后荷谷期間的網損率；th、tl分別為荷峰、荷谷時間（h）；eh、el分別為峰、谷電價(萬元/ MW·h)；N為儲能電站的壽命。

　　(3)低儲高發套利

　　在峰谷電價下，儲能裝置在負荷低谷、電價較低時充電，而在負荷高峰、電價較高時放電，在這個低價儲電、高價賣出的過程中，實現其顯性經濟收益的年值E3可表示為：

　　(4)新能源并網備用容量

　　由于新能源發電的隨機性會給電網帶來沖擊，需要電網中配備更多的備用容量來應對新能源發電的波動，儲能電站可以快速調節其消耗/發出的功率，可以更好地替代常規電源作為新能源發電的備用容量。為方便計算，將儲能裝置理想化為均勻充放電，則在充放電期間，其剩余電量在0～Pmax T之間的概率分布為均勻分布，其儲存電量期望值為0.5Pmax T，即儲能裝置可用于調節系統功率的電量期望值為0.5Pmax T。所以有：

　　E4=0.5Pmax Tes(8)

　　其中，es為備用容量的價格(萬元/MW·a)；T為儲能裝置以功率Pmax充電的持續時間（h）。

　　(5)減少缺電成本

　　儲能裝置帶來的可靠性效益難以直接定性評估，但儲能電站安裝于配電站中，可以在停電時作為應急電源為部分重要用戶繼續供電，減少該配電站的用戶停電損失。為便于衡量和計算，可將缺電成本用由于電力供給不足或中斷引起用戶缺電、停電而造成的經濟損失來表示。

　　E5=0.5Pmax T(1-As)RIEA(9)

　　其中，As為配電站供電可靠度，RIEA為用戶停電損失評價率(萬元/MW·h)。

　　綜合以上分析，儲能電站的價值評估模型如下：

　　Es=E1+E2+E3+E4+E5-C1-C2(10)

　　1.2 分布式電源的技術經濟模型

　　分布式電源大量接入配用電系統是智能配用電系統區別于傳統配用電系統的主要特征之一。發展分布式電源是推進能源生產和利用方式變革，合理控制能源消費總量的重要舉措。分布式電源規模較小、布局分散、就近利用、清潔高效，是對傳統能源生產和利用方式的重大變革。分布式電源包含多種類型，我國近中期分布式電源的發展重點是分布式光伏、分布式天然氣及風能。

　　1.2.1 成本模型

　　(1)固定成本

　　C1=CDi Pmax(11)

　　其中，CDi為分布式電源的購買和安裝費用(萬元/MW)，Pmax為分布式電源的最大功率(MW)。

　　(2)運行維護成本

　　C2=Cm CDi Pmax(12)

　　其中，Cm為運行維護成本占投資成本的百分比。

　　1.2.2 效益模型

　　DG的效益模型主要體現在環境效益和減少網損效益兩個方面。長距離的輸電傳輸不可避免地會產生線損，其損失的程度主要取決于輸電線長短以及輸電路徑的阻塞情況，在用電高峰時期，線損甚至達到 20%。DG在靠近負荷的地方或負荷端接入，在一定程度上能夠減少線損。研究表明，系統大小與接入分布式電源的數量和位置相關。當負荷需求較大時， DG的運行能夠減少系統線損，而當負荷需求較小時，運行 DG反而會增加線損。

　　減少網損效益El可按照儲能電站減少網損效益的公式計算得到，其環境效益即相比于普通電源所減少的環境成本。

　　綜合以上分析，分布式電源的價值評估模型如下：

　　Ed=Ee+El-C1-C2(14)

　　1.3 充電站的技術經濟模型

　　電動汽車具有顯著的節能減排和環保優勢，推廣應用電動汽車對于保障國家能源安全、實現經濟社會可持續發展具有重要意義。隨著智能電網的逐步建設以及電動汽車保有量的大幅提高，充換電設施的基礎性地位更為突出和重要，其對電網以及電力用戶都將產生多方面的影響。因此，分析智能配用電系統中的電動汽車充換電站技術經濟特性具有重要意義。

　　1.3.1 成本模型

　　(1)固定成本

　　固定成本主要是充電站的建設成本，它包括配變等基礎設備的固定投資成本Cc1、土地使用成本Cc2和充電站整個壽命周期內的人力成本Cc3。

　　其中，Cc0為配變等基礎設備的固定單位投資成本(萬元/MW)，Pmax為充電站的最大功率（MW），r為貼現率，i為貨幣膨脹率，N為充電站的壽命年限；S0為單位土地使用成本（萬元/h），S1為單位人力成本（萬元/年）。

　　(2)運行維護成本

　　Cm=Cm0 Pmax(18)

　　Cm0為充電站的單位運行維護成本（萬元/MW）。

　　1.3.2 效益模型

　　(1)充換電收益

　　充換電收益與購電成本對應，是充換電站向電動汽車用戶出售電力所獲得的收益：

　　E1=365Pmax T(eh-el)N(19)

　　T為充電樁以功率Pmax充電的持續時間（h）。

　　(2)節能減排收益

　　電動汽車的普及將減小傳統燃油汽車的需求，從而減少汽車的尾氣排放，實現良好的經濟效益和環境效益。

　　E2=365TNd Ld(cc Kds+cK+cco Kdco+ccN KdcN+cK)

　　(20)

　　其中，Nd為充換電站在T時間段內的電動汽車數量，Ld為每輛電動汽車每次充電后的平均行駛距離（km），cc、cco、ccN、c分別為煤、CO2、CO、CN化合物和NOx的排放價格(元/kg)；Kds為單量電動汽車的平均節煤系數(kg/km)，Kdco、KdcN、K分別為其對應污染物的減排系數（kg/100km）。

　　綜合以上分析，充換電站的價值評估模型如下：

　　Ec=E1+E2-Cc1-Cc2-Cc3-Cm(21)

2 算例分析

　　為了對包括儲能電站、充電站、分布式電源多種智能設備接入系統的配電網進行經濟效益分析，并對比典型智能設備安裝在配網的電源側和負荷側兩種不同位置時對其經濟性的影響，在一配網的負荷側和電源側分別安裝智能設備并使用上述經濟效益模型對其進行經濟效益分析。

　　2.1 算例描述

　　該配網是某區域的一條10 kV配電線路，該條線路有62個配變，最長供電半徑達到4 km；10 kV線路采用電纜與架空混合接線，其中母線出線端多以電纜為主；10 kV架空線主干線的截面積為鋁芯240 mm2、185 mm2、150 mm2；10 kV電纜線路主干線的截面積為400 mm2、240 mm2。供電面積較大，節點較多，有兩塊重負荷區域，分別為：節點23、25處和節點24處。該配網系統的日負荷曲線如圖1所示。

　　由圖1可以看出，在一天中，從上午8：45到晚上21:45大概為高峰負荷階段，凌晨0:00至上午8：00大約為負荷低谷時期。所以根據該配網系統的日負荷曲線，取峰時間13 h，谷時間為8 h。

　　表1～表3分別為經濟效益分析中用到的儲能電站、分布式電源和充電站的相關參數。

　　2.2 綜合效益分析及對比

　　2.2.1 在負荷側配置智能設備

　　在負荷側的節點23處安裝容量為0.3 MW的蓄電池儲能裝置，在節點24處安裝容量為1 MW的分布式電源并在節點25處配置容量為0.4 MW的充電站。荷峰期智能設備作為電源給負荷提供電能，荷谷期則作為負荷從電網吸收電能，從而實現優化負荷曲線，提高設備利用率以及降低網損等功能。根據上述負荷曲線分析，荷峰時間為13 h，取峰電價為0.088萬元/MWh；荷谷時間為8 h，谷電價為0.0408萬元/MWh。通過仿真計算得到在負荷側配置智能設備后該算例系統的綜合經濟效益為4 501.8萬元。

　　2.2.2 在電源側配置智能設備

　　在靠近電源側的節點2處安裝容量為0.3 MW的儲能電站，在節點3處安裝容量為1 MW的分布式電源并在節點4處配置容量為0.4 MW的充電站。各種智能裝置的成本效益分析同負荷側，其收益的不同主要在于減少網損費用這一項。通過仿真計算得到在負荷側配置智能設備后該算例系統的綜合經濟效益為3 966萬元。

　　所以，儲能裝置安裝于配網的不同位置時，會對與網絡計算有關的效益組成部分——減少電網網損費用和減少缺電成本方面產生影響。

3 結論

　　本文比較全面地考慮了儲能電站、分布式電源和充電站多方面的效益和相應的全壽命周期成本組成，并建立了三者的經濟效益模型。以此為基礎結合算例的日負荷變化，對多種智能設備同時接入系統的配電網進行了經濟效益分析。通過對在負荷側和電源側分別安裝多種智能設備后的配網進行仿真計算和對比可知，在配網中安裝儲能設備具有一定的經濟性。當智能設備的安裝位置變化時，對降低網損帶來的收益影響最大，而且這部分收益是體現在智能設備的整個壽命周期中。綜上，從經濟性的角度出發，將儲能設備安裝于負荷側比電源側的效果更好，這主要是因為將儲能裝置安裝于負荷側，可以有效降低線路的傳輸容量，從而有效地降低網損。

參考文獻

　　[1] 王志群，朱守真，周雙喜，等.分布式發電對配電網電壓分布的影響[J].電力系統自動化，2004，28(16)：56-60.

　　[2] 江澤民.對中國能源問題的思考[J].上海交通大學學報，2008，42（3）：345-359.

　　[3] BOULANGER A G，CHU A C，MAXX S，et al.VEHICLE electrification：status and issue[J].Proceedings of the IEEE，2011，99(6)：1116-1138.

　　[4] BHARGAVA B，DISHAW G.Application of an energy source power system stabilizer on the 10MW battery energy storage system at Chino substation[J].IEEE Trans on PowerSystems，1998，13(1)：145-151.

　　[5] BILLINTON R B.Impacts of energy storage on power system reliability performance[C].Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering.Saskatchewan，Canada，2005：494-497.

　　[6] JEWELL W T.Electric industry infrastructure for sustainability：climate change and energy storage[C].IEEE Power Engi- neering Society General Meeting.Tampa，USA，2007.

　　[7] Leou Rongceng.An economic analysis model for the energystorage systems in a deregulated market[C].IEEE Interna-tional Conference on Sustainable Energy Technologies，2008. ICSET 2008.Singapore:[s.n.]，2008：744-749.

　　[8] REDRRODT R C，ANDERSON M D，KLUCZNY R M. Economic models for battery energy storage:improvements for existing methods[J].IEEE Trans on Power Systems，1990，5(4)：659-665.

　　[9] OUDALOV A，CHARTOUNI D，OHLER C，et al.Value analysis of battery energy storage applications in power systems[C].2006 IEEE PES Power Systems Conference and Exposition，2006.PSCE’06.Atalanta，GA，USA：[s.n.]，2006：2206-2211.

　　[10] KAZEMPOUR S J，MOGHADDAM M P.Economic viabilityof NaS battery plant in a competitive electricity market[C].2009 International Conference on Clean Electrical Power.Capri，Italy：[s.n.]，2009：453-459.

　　[11] 顏志敏，王承民，鄭健，等.配電網中蓄電池儲能系統的價值評估模型[J].電力自動化設備，2013，33(2)：57-61.

　　[12] 張帝，姜久春，張維戈，等.基于遺傳算法的電動汽車換電站經濟運行[J].電網技術，2013，37(8)：2101-2107.

　　[13] 居勇.建設電動汽車充電站的約束條件及綜合效益分析[J].華東電力，2011，39(4)：0547-0550.

　　[14] 葛文捷，黃梅，張維戈.電動汽車充電站經濟運行分析[J].電工技術學報，2013，28(2)：15-21.

　　[15] 柳睿，楊鏡非，程浩忠，等.分布式電源并網的綜合評價[J].電力系統及其自動化學報，2013，25(1)：34-39.

　　[16] 曾鳴，田廓，李娜，等.分布式發電經濟效益分析及其評估模型[J].電網技術，2010，34(8)：129-133.

　　[17] 蘇劍，周莉梅，李蕊.分布式光伏發電并網的成本/效益分析[J].中國電機工程學報，2013，33(34)：50-56.

　　[18] 李德泉，徐建政，楊碩.分布式發電效益分析及其量化模型[J].電力系統保護與控制，2012，40(14)：147-151.