The invention discloses an optimal allocation method for distributed energy storage system, which includes the following steps: S1. First, historical data of local electricity consumption are obtained, and classified according to historical data in terms of days, then the results are generated, and then the historical data are classified in terms of hours. At this time, several typical days can be generated according to the classification results, and the results can be used to classify the historical data. The fluctuation range of adjacent two days is counted in days, which involves the field of energy storage technology. The optimal allocation method of the distributed energy storage system can generate the fluctuation amplitude according to the typical day and historical data. It is convenient for users to optimize the whole system again considering the fluctuation factors. It greatly improves the accuracy of the optimal allocation. It can also budget the next cycle. It can also deal with the growth rate to a certain extent, so as to ensure a comprehensive consideration. The overall optimization configuration effect is achieved, which is convenient for users to operate.
【技术实现步骤摘要】
一种分布式储能系统的优化配置方法
本专利技术涉及储能
,具体为一种分布式储能系统的优化配置方法。
技术介绍
储能技术主要分为储电与储热。目前储能方式主要分为三类:机械储能、电磁储能和电化学储能,储能技术主要分为物理储能(如抽水储能、压缩空气储能、飞轮储能等)、化学储能和电磁储能(如超导电磁储能、超级电容器储能等)三大类。根据各种储能技术的特点,飞轮储能、超导电磁储能和超级电容器储能适合于需要提供短时较大的脉冲功率场合,如应对电压暂降和瞬时停电、提高用户的用电质量,抑制电力系统低频振荡、提高系统稳定性等;而抽水储能、压缩空气储能和电化学电池储能适合于系统调峰、大型应急电源、可再生能源并入等大规模、大容量的应用场合,现有的分布式储能系统的优化配置方法,虽然能够通过历史数据进行分类后进行优化,但是不能够根据历史数据对波动幅度与典型日进行结合,降低了整体的准确性,且不能够对下一个周期的增长率进行提前预算,影响了使用者的使用。传统的分布式储能系统的优化配置方法,不能够根据典型日和历史数据对波动幅度进行生成,不便于使用者考虑到波动因素再次对整体进行优化,大大的降低了优化 ...
【技术保护点】
1.一种分布式储能系统的优化配置方法,其特征在于,具体包括以下步骤:S1、首先获取当地用电量的历史数据,并且根据历史数据按照天为单位进行分类,然后生成结果,然后以小时为单位对历史数据进行分类,这时就可以根据分类结果生成多个典型日,且可以以天为单位对相邻两天的波动幅度进行统计,根据统计结果生成波动幅度区间,且与多个典型日进行对比,这时就可以对分布式储能系统的优化配置方法按照多个典型日进行经济性评估,然后结合波动幅度区间对整体配置进行优化,生成最佳的优化配置方法;S2、根据工程经济参数,确定规划周期年数NY,贴现率a,安装储能系统的单位费用PrDESS($/MW),不同负荷水平 ...
【技术特征摘要】
1.一种分布式储能系统的优化配置方法,其特征在于,具体包括以下步骤:S1、首先获取当地用电量的历史数据,并且根据历史数据按照天为单位进行分类,然后生成结果,然后以小时为单位对历史数据进行分类,这时就可以根据分类结果生成多个典型日,且可以以天为单位对相邻两天的波动幅度进行统计,根据统计结果生成波动幅度区间,且与多个典型日进行对比,这时就可以对分布式储能系统的优化配置方法按照多个典型日进行经济性评估,然后结合波动幅度区间对整体配置进行优化,生成最佳的优化配置方法;S2、根据工程经济参数,确定规划周期年数NY,贴现率a,安装储能系统的单位费用PrDESS($/MW),不同负荷水平下的时间间隔数量NL,i,第i年第k个时间间隔的时间长度ΔTi,k(h),第i年第k个时间间隔的单位网损费用PrL,i,k($/MW·h),第i年第k个时间间隔的高压网侧注入无功功率的单位费用PrHV,i,k($/Mvar·h),第i年第k个时间间隔的分布式电源提供无功功率的单位费用PrDG,i,k($/Mvar·h),第i年第k个时间间隔的有功能量的单位费用PrEn,i,k($/MW·h),考虑通货膨胀情况下PrL,i,k每年的增长率αL,考虑通货膨胀情况下PrHV,i,k每年的增长率αHV,考虑通货膨胀情况下PrDG,i,k每年的增长率αDG,考虑通货膨胀情况下PrEn,i,k每年的增长率αDESS;S3、根据电网参数,确定节点导纳矩阵的实部、虚部G、B,节点总数N,以及允许储能系统接入的最大功率Pmax;S4、根据储能系统的特性参数,确定充电效率ηC和放电效率ηD,储能系统的最...
【专利技术属性】
技术研发人员:王井封,周亮,蒋萌,
申请(专利权)人:武汉安锐科能源科技有限公司,
类型:发明
国别省市:湖北,42
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。