The invention discloses an optimal allocation strategy of photovoltaic energy storage capacity for large-scale distributed power generation absorption: adopting peak-valley time-sharing tariff to reflect user demand side response, establishing time-sharing tariff policy; establishing photovoltaic micro-grid operation strategy under time-sharing tariff; comprehensively studying photovoltaic output characteristics, load characteristics, energy storage system characteristics and photovoltaic micro-grid operation strategy under time-sharing tariff, respectively, and constructing a photovoltaic micro-grid operation strategy under time-sharing tariff. The income model and multi-objective optimal allocation model of photovoltaic system are established. The upper and lower limits of each decision variable are determined after considering the photovoltaic output and load demand. According to the operation strategy of photovoltaic microgrid, the optimal allocation of photovoltaic energy storage capacity can be obtained by using improved genetic algorithm. The invention can promote the local absorption of distributed photovoltaic and improve the efficiency of photovoltaic system, and has practical significance for the conversion and practical utilization of power.
【技术实现步骤摘要】
大规模分布式电源消纳的光伏-储能容量优化配置策略
本专利技术涉及新能源利用领域,更具体的说,是涉及一种大规模分布式电源消纳的光伏-储能容量优化配置策略。
技术介绍
随着电力市场的完善和通讯、计量设施的普遍应用,用户侧参与需求响应带来的负荷优化成为规划运行中不可忽视的因素,因此研究多时段需求响应对光伏微网储能配置的影响,对光伏商业化投资决策有着重要的意义。由于储能器件价格昂贵,储能容量的配置不宜过大,过大的储能容量将显著增加投资成本;储能容量的配置也不能过小,过小的储能容量无法保证系统在离网时段的稳定运行,也不利于促进光伏的消纳。当前,微网内储能优化的研究主要在于:1)单一储能配置和复合储能配置两种应用场景下储能的配置方法;2)微网离网和并网运行下储能配置原则与方法;3)储能优化分析方法,如差额补充法、波动平抑分析方法等;4)针对特定类型微网,如工业、商业微网,定量分析储能配置用户收益、系统经济性的影响等。用户需求响应的研究主要在于:1)基于实时电价的自动需求响应技术的优化数学模型;2)考虑用户需求侧响应的微网优化运行问题;3)采用智能优化算法或博弈论方法,对参与需求响应的资源进行协调优化。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服现有技术中的不足,提供一种利用光伏发电与储能配合过程中容量优化配置方法,具体为一种大规模分布式电源消纳的光伏-储能容量优化配置策略,结合当前大规模分布式光伏并网和消纳困难,弃光严重的实际问题的基础上,利用光伏微网中配置合理容量的储能,能够促进分布式光伏就地消纳、提高光伏系统效能,对电能的转化和实际利用都具有现实意义。本专利技术的目的是 ...
【技术保护点】
1.一种大规模分布式电源消纳的光伏‑储能容量优化配置策略,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,采用峰谷分时电价反映用户需求侧响应,确立分时电价政策;步骤二,建立分时电价下光伏微网运行策略;步骤三,综合研究光伏出力特性、负荷特性、储能系统特性和分时电价下光伏微网运行策略,分别构建光伏系统收益模型和多目标优化配置模型;步骤四,综合考虑光伏出力与负荷需求后确定各决策变量的上、下限,依据光伏微网运行策略,采用改进型遗传算法进行求解即可求得光伏‑储能容量的最佳配置。
【技术特征摘要】
1.一种大规模分布式电源消纳的光伏-储能容量优化配置策略,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,采用峰谷分时电价反映用户需求侧响应,确立分时电价政策;步骤二,建立分时电价下光伏微网运行策略;步骤三,综合研究光伏出力特性、负荷特性、储能系统特性和分时电价下光伏微网运行策略,分别构建光伏系统收益模型和多目标优化配置模型;步骤四,综合考虑光伏出力与负荷需求后确定各决策变量的上、下限,依据光伏微网运行策略,采用改进型遗传算法进行求解即可求得光伏-储能容量的最佳配置。2.根据权利要求1所述的大规模分布式电源消纳的光伏-储能容量优化配置策略,其特征在于,步骤二中所述分时电价下光伏微网运行策略:①夜间电价的低谷时段,从电网购电对储能电池的功率缺额进行弥补;②上午电价的平时段或高峰时段,储能电池对负荷供电;③午间光伏出力大于负荷时段,将光伏对负荷供电的剩余电能对储能电池充电;若储能充满,多余光伏上网;④夜间电价的高峰时段,储能电池对负荷供电,至储能电池荷电状态下降至初始值,放电停止。3.根据权利要求1所述的大规模分布式电源消纳的光伏-储能容量优化配置策略,其特征在于,步骤三中所述储能系统特性包括储能方式选择和配置方法选择。其中储能方式选择包括储能介质选择和储能容量选择,配置方法选择包括单一储能配置和复合储能配置以及储能优化分析方法。4.根据权利要求1所述的大规模分布式电源消纳的光伏-储能容量优化配置策略,其特征在于,步骤三中所述光伏系统收益模型由光伏微网投资年成本CI和光伏微网典型日收益C0参数表示;光伏微网投资年成本CI表达式为:CI=CPV+CB+CC;其中,CPV为光伏系统年成本,CB为储能系统年成本,CC为储能双向变流器模块年成本,QPV为用光伏系统容量,IPV为光伏组件单价,r0为贴现率,μ(A)为光伏年运行和维护费用,QB为储能系统容量,IB为储能电池单价,RE为...
【专利技术属性】
技术研发人员:王甫,李艳琼,李国武,张婧,
申请(专利权)人:国网冀北电力有限公司张家口供电公司,国家电网有限公司,
类型:发明
国别省市:河北,13
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