一种基于蒙特卡洛法的储能容量优化方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于蒙特卡洛法的储能容量优化方法、装置和系统，所述方法包括获取分时段电价、单位容量电池价格和单位容量逆变器价格，基于蒙特卡洛方法抽取负载日负荷曲线；根据所述的多个抽取后的负载日负荷曲线，分别以单位储能容量的收益最优为目标，计算出对应的储能装置总容量，将多个计算结果的平均值；作为最终优化储能容量。本实施例可以根据负载的随机波动性，能更好地对储能容量规划，提高储能装置的经济性。

An Energy Storage Capacity Optimization Method, Device and System Based on Monte Carlo Method

The invention discloses an energy storage capacity optimization method, device and system based on Monte Carlo method. The method includes acquiring time-interval electricity price, unit capacity battery price and unit capacity inverter price, extracting load daily load curve based on Monte Carlo method, and optimizing the profit per unit energy storage capacity according to the load daily load curve after multiple extraction. The total capacity of the corresponding energy storage device is calculated, and the average value of multiple calculation results is taken as the ultimate optimization of the energy storage capacity. According to the stochastic fluctuation of load, this implementation can better plan the energy storage capacity and improve the economy of energy storage devices.

【技术实现步骤摘要】
一种基于蒙特卡洛法的储能容量优化方法、装置及系统
本专利技术涉及电力
，特别涉及一种基于蒙特卡洛法的储能容量优化方法、装置及系统。
技术介绍
储能技术对于全球节能减排和优化能源结构有着积极的推动作用，能源互联网的兴起，使得储能技术的应用贯穿于电力系统的发、输、配、用等各个环节。同时，随着社会经济的发展、能源日益紧张，新能源开发成为未来能源战略的重要方向，但新能源并网会给电网带来巨大的冲击。目前，电网负荷峰谷差日益增大，严重影响了电力系统的经济性。根据负载的随机波动性，如何能更好地对储能容量规划，并对其经济性分析，是同行业中人员亟待解决的难点问题。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题基于蒙特卡洛法的储能容量优化方法、装置及系统。第一方面，本专利技术实施例提供一种基于蒙特卡洛法的储能容量优化方法，包括：周期性地获取负载日负荷曲线、分时段电价、单位容量电池价格和单位容量逆变器价格；将所述周期性地获取的负载日负荷曲线、分时段电价、单位容量电池价格和单位容量逆变器价格，根据预设的统计模拟法分别对每日的负载日负荷曲线进行抽取以确定曲线形状；根据所述抽取后的每日的负载日负荷曲线，以单位储能容量收益最大为目标，计算出每个负载日负荷曲线对应的优化储能容量；统计所述每个负载日负荷曲线对应的优化储能容量，生成优化储能容量数组，计算所述优化储能容量数组的平均值；所述平均值为最终优化储能容量。在一个实施例中，根据蒙特卡洛法分别对每日的负载日负荷曲线进行抽取。考虑到负荷的波动性，利用蒙特卡洛抽样确认优化前的负荷曲线的形状，在此基础上进行优化储能容量的计算。在一个实施例中，根据所述抽取后的每日的负载日负荷曲线，以单位储能容量收益最大为目标，计算出每个负载日负荷曲线对应的优化储能容量，包括：计算每个时刻储能装置电量电费收益以及容量电费收益之和，即得储能装置总收益，将所述储能装置总收益与储能装置容量做比值，得到单位储能容量收益。在一个实施例中，所述比值为计算出每个负载日负荷曲线对应的单位储能容量收益，包括：根据以下公式计算出单位储能容量收益：式中，M为优化单位储能容量收益，Epr，i为储能装置电量电费收益，为第i时刻储能系统通过低储高发的套利，当储能装置充电的时候，Epr，i为负，当储能装置放电的时候，Epr，i为正，正负值表明储能装置的收益；Edef为储能装置容量电费收益，N为储能装置容量最大值。在一个实施例中，所述Epr，i通过以下方式获得：Epr，i＝-Ci×Di(i＝1，2，3，...，96)其中，Ci为第i时段充放电功率，Di为分时段电价第i时段电价，将负载日负荷曲线分为96点，因此i取值范围为1,2,…,96，当储能系统充电时，Ci为正，由于从电网购电，对应电量收益为负值。储能系统放电时，Ci为负，此时利用储能代替从电网购电，对应的电量收益为正值。在一个实施例中，所述Edef通过以下方式获得：Edef＝(Pmax-PTmax)×BC其中，Pmar为电网未加装储能装置时的最大负荷，Pmax＝max(Pi)(i＝1，2，...，96)；PTmar为储能装置调整后的最大负荷，Tmax＝max(PTi)(i＝1，2，3，...，96)；BC为减少单位容量的收益。在一个实施例中，所述Ci根据放电速度的约束计算得出，根据以下公式：其中，δ∈[-1，1]，CN为额定充电功率，n＞C，n为充放电倍率。第二方面，本专利技术实施例提供一种基于蒙特卡洛法的储能容量优化装置，包括：获取模块，用于周期性地获取负载日负荷曲线、分时段电价、单位容量电池价格和单位容量逆变器价格；第一计算模块，用于将所述获取模块获取的负载日负荷曲线、分时段电价、单位容量电池价格和单位容量逆变器价格，根据预设的统计模拟法分别对每日的负载日负荷曲线进行抽取；第二计算模块，根据所述抽取后的每日的负载日负荷曲线，以单位储能容量收益最大为目标，计算出每个负载日负荷曲线对应的优化储能容量；第三计算模块，统计所述每个日负荷曲线对应的优化储能容量，生成优化储能容量数组，计算所述单位优化储能容量数组的平均值；所述平均值为最终优化储能容量。在一个实施例中，所述第一计算模块中根据预设的统计模拟法分别对负载日负荷曲线进行抽取，包括：根据蒙特卡洛法分别对每日的负载日负荷曲线进行抽取。在一个实施例中，所述第二计算模块，具体用于根据第一计算模块计算出的每个时刻储能装置电量电费收益与储能装置容量电费收益，计算每个时刻储能装置电量电费收益与储能装置容量电费收益之和，将所述之和与该电网中建设的储能装置容量相比，得到比值；所述比值为计算出每个负载日负荷曲线对应的单位储能容量收益。在一个实施例中，所述第二计算模块,具体用于根据以下公式计算出单位储能容量收益：式中，M为优化单位储能容量收益，Epr，i为储能装置电量电费收益，为第i时刻储能系统通过低储高发的套利，当储能装置充电的时候，Epr，i为负，当储能装置放电的时候，Epr，i为正，正负值表明储能装置的收益；Edef为储能装置容量电费收益，N为储能装置容量。在一个实施例中，所述第二计算模块中的所述Epr，i通过以下方式获得：Epr，i＝-Ci×Di(i＝1，2，3，...，96)其中，Ci为第i时段充放电功率，Di为分时段电价第i时段电价。在一个实施例中，所述第二计算模块中的所述Edef通过以下方式获得：Edef＝(Pmax-PTmax)×BC其中，Pmar为电网未加装储能装置时的最大负荷，Pmax＝max(Pi)(i＝1，2，3，...，96)；PTmar为储能装置调整后的最大负荷，PTmax＝max(PTi)(i＝1，2，3，...，96)；BC为减少单位容量的收益。在一个实施例中，所述第二计算模块中Ci根据放电速度的约束计算得出，根据以下公式：其中，δ∈[-1，1]，CN为额定充电功率，n>0，n为充放电倍率。第三方面，本专利技术实施例提供一种基于蒙特卡洛法的储能容量优化系统，包括：至少一个电池、至少一个逆变器和如上述实施例中任一项所述的装置。本专利技术实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：本专利技术实施例提供的一种基于蒙特卡洛法的储能容量优化方法、装置及系统，所述方法包括周期性地获取负载日负荷曲线、分时段电价、单位容量电池价格和单位容量逆变器价格；将所述周期性地获取的负载日负荷曲线、分时段电价、单位容量电池价格和单位容量逆变器价格，充分考虑负荷的波动性，根据预设的统计模拟法分别对每日的负载日负荷曲线进行抽取以确定负载日负荷曲线形状；根据所述多个抽取后的负载日负荷曲线和储能装置容量优化值，计算出每个负载日负荷曲线对应的优化储能容量；统计所述每个负载日负荷曲线对应的优化储能容量，生成优化储能容量数组，计算所述优化储能容量数组的平均值；所述平均值为最终优化储能容量。本实施例可以根据负载的随机波动性，能更好地对储能容量规划，提高电网储能装置的经济性。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。附图说明附本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于蒙特卡洛法的储能容量优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，周期性地获取负载日负荷曲线、分时段电价、单位容量电池价格和单位容量逆变器价格；步骤二，将所述周期性地获取的负载日负荷曲线，根据预设的统计模拟法分别对每日的负载日负荷曲线进行抽取；步骤三，根据所述抽取后的每日的负载日负荷曲线，以单位储能容量收益最大为目标，计算出每个负载日负荷曲线对应的优化储能容量；步骤四，统计所述每个负载日负荷曲线对应的优化储能容量，生成优化储能容量数组，计算所述优化储能容量数组的平均值；所述平均值为最终优化储能容量。

【技术特征摘要】
1.一种基于蒙特卡洛法的储能容量优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，周期性地获取负载日负荷曲线、分时段电价、单位容量电池价格和单位容量逆变器价格；步骤二，将所述周期性地获取的负载日负荷曲线，根据预设的统计模拟法分别对每日的负载日负荷曲线进行抽取；步骤三，根据所述抽取后的每日的负载日负荷曲线，以单位储能容量收益最大为目标，计算出每个负载日负荷曲线对应的优化储能容量；步骤四，统计所述每个负载日负荷曲线对应的优化储能容量，生成优化储能容量数组，计算所述优化储能容量数组的平均值；所述平均值为最终优化储能容量。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二包括：根据蒙特卡洛方法分别对每日的负载日负荷曲线进行抽取。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤三包括：计算每个时刻储能装置电量电费收益和储能装置容量电费收益之和，即得储能装置总收益，将所述储能装置总收益与储能装置容量做比值，得到单位储能容量收益。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据公式(1)计算出单位储能容量收益：所述公式(1)为：式中，M为优化单位储能容量收益，Epr，i为储能装置电量电费收益，为第i时刻储能系统通过低储高发的套利，当储能装置充电的时候，Epr，i为负，当储能装置放电的时候，Epr，i为正，正负值表明储能装置的收益；Edef为储能装置容量电费收益，N为储能装置容量。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述Epr，i通过公式(2)获得：所述公式(2)为：Epr，i＝-Ci×Di(i＝1，2，3，...，96)其中，Ci为第i时段充放电功率，Di为分时段电价第i时段电价。将每个负载日负荷曲线分为96点，因此i取值范围为1,2,…,96，当储能系统充电时，Ci为正，由于从电网购电，对应电量收益为负值。储能系统放电时，Ci为负，此时利用储能代替从电网购电，对应的电量收益为正值。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述Edef通过公式(3)获得：所述公式(3)为：Edef＝(Pmax-PTmax)×BC其中，Pmax为电网未加装储能装置时的最大负荷，Pmax＝max(Pi)(i＝1，2，3，...，96)；PTmax为储能装置调整后的最大负荷，PTmax＝max(PTi)(i＝1，2，3，...，96)；BC为减少单位容量的收益。7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述Ci根据放电速度的约束计算得出，根据以下公式(4)：所述公式(4)为：其中，δ∈[-1，1]，CN为额定充电功率，n>0，n为充放电倍率。8.一种基于蒙特卡洛法的储能容量优化装置，其特征在于，包括：获取模块，用于周期性地获取负载日负...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子豪，赵特，李嘉骅，谭磊，
申请(专利权)人：杭州慧橙科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33