高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法技术

本发明专利技术公开了一种高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法，包括建立分布式可再生能源的典型发电模型；建立储能上层优化模型和储能下层优化模型；联合储能上层优化模型和储能下层优化模型并求解，得到最终的配电网混合储能配置结果。本发明专利技术不仅详细的从社会效益、投资者收益、降低网损等角度建立经济性评价模型，研究混合储能对中高压配电网系统消峰填谷的选址定容和经济运行，同时提出功率型储能和能量型储能协调控制方法，从而更好的实现对系统的消峰填谷，增强系统对不确定电源的消纳能力。

【技术实现步骤摘要】
高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法
本专利技术具体涉及一种高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法。
技术介绍
随着当前能源需求的快速增长和环境保护压力的不断增大，分布式电源的大量并网对电网带来了不容忽视的冲击，配电网由“无源”变为“有源”，潮流由“单向”变为“双向”，呈现出越来越复杂的“多源性”特征，将会对配电网负荷特性、供电安全性、可靠性和资产利用率等产生深刻影响。一方面，分布式能源接入电网，电网负荷峰谷差的增大严重影响了电网的安全性和经济性；另一方面，分布式能源的大规模接入给电网公司带来了新的机遇和挑战，有利于电网公司开拓售电市场，扩充负荷调控资源，改善电网峰谷特性，提升电网利用效率，储能系统的接入为解决这些问题提供了新的途径，储能系统可以有效地实现需求侧管理，消除昼夜峰谷差，平滑负荷，提高电力设备利用率，降低供电成本，提高对新能源发电的消纳能力。目前关于储能系统容量配置的研究大多集中在改善风电场功率波动，提高风电场并网点电压、频率稳定性等局部问题方面，而从配电网调峰角度考虑利用功率型和能量型混合储能系统削峰填谷的深入研究鲜有报道。《用于电网消峰填谷的储能系统本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法，包括如下步骤：S1.建立分布式可再生能源的的典型发电模型；S2.根据步骤S1得到的模型，建立储能上层优化模型；S3.根据步骤S2建立的储能上层优化模型，建立储能下层优化模型；S4.联合步骤S2得到的储能上层优化模型和步骤S3得到的储能下层优化模型并求解，得到最终的配电网混合储能配置结果。

【技术特征摘要】
1.一种高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法，包括如下步骤：S1.建立分布式可再生能源的的典型发电模型；S2.根据步骤S1得到的模型，建立储能上层优化模型；S3.根据步骤S2建立的储能上层优化模型，建立储能下层优化模型；S4.联合步骤S2得到的储能上层优化模型和步骤S3得到的储能下层优化模型并求解，得到最终的配电网混合储能配置结果。2.根据权利要求1所述的高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法，其特征在于步骤S1所述的建立分布式可再生能源的的典型发电模型，具体为根据分布式可再生能源的历史输出数据和历史负荷数据得到分布式可再生能源的概率密度函数，并采用基于Wasserstein距离的最优场景生成技术进行分布式可再生能源的的典型发电模型的建模。3.根据权利要求2所述的高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法，其特征在于所述的建立分布式可再生能源的的典型发电模型，具体为采用如下步骤进行建模：A.采用如下算式建立风力发电的概率模型：式中Pm为风电机组的机械功率，ρ为空气密度，A为风轮覆盖的面积，Cr是风电机组的风能利用系数，Prated为风电机组有功功率的额定值，vcut-in是切入风速，vcut-out为切出风速，vrated为额定风速；其中平均风速v满足下述关系式：式中k为形状参数，c为尺度参数；B.采用如下算式建立光伏发电的概率模型：式中PPV,N为光伏发电额定功率，α和β为Beta分布的参数，Γ(.)为伽马函数；C.采用基于Wasserstein距离的最优场景生成方法得到风力发电与光伏发电的功率分点以及功率分点对应的概率；D.根据步骤C得到的功率分点及对应概率，联合得到基于Wasserstein距离的风光联合最优场景发电模型。4.根据权利要求1～3之一所述的高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法，其特征在于步骤S2所述的建立储能上层优化模型，具体为采用基于投资经济效益最大化的原则建立储能上层优化模型。5.根据权利要求4所述的高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法，其特征在于所述的建立储能上层优化模型，具体为采用如下步骤建立模型：a.采用如下算式计算运行效益F1：F1＝Cdischarge(Ebat/ηdischarge2+Ecap/ηdischarge2)-(CchargeEbat/ηcharge1+Ecap/ηdischarge2)式中Ccharge为电网低谷时段的电压，Cdischarge为电网高峰时段的电价，Ebat为配置的储能电池的储能容量，Ecap为配置的超级电容的储能容量，ηcharge1为储能电池的充电效率，ηdischarge2为储能电池的放电效率，ηdischarge2为超级电容的放电效率；b.采用如下算式计算延缓设备投资收益F2：F2＝Cvest(Pbat+Pcap)式中Cvest为设备单位功率投资额，Pbat为储能电池额定功率，Pcap为超级电容额定功率；c.采用如下算式计算环境公益F3：式中Cf为火电机组生产单位电能的排放成本，Ebat为配置的储能电池的储能容量，Ecap为配置的超级电容的储能容量，为金属i的价格，为单位重量储能电池中金属i的含量，Chandle为处理单位重量废电池所需生产支出，为能重比系数；d.采用如下算式计算配电网年供电损耗费用F4：式中c为电价，t为供电时间，S为场景个数，N为系统节点数，Pi(s)为第s个场景节点i处注入的有功功率之和，Pi,bess(s)为第s个场景对应储能出力值，p(s)为第...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘力强，禹海峰，谢欣涛，侯益灵，杨高才，盛鵾，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司，国网湖南省电力有限公司经济技术研究院，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43