一种计及全寿命周期成本的配电网储能优化配置方法技术

本发明专利技术公开了一种计及全寿命周期成本的配电网储能优化配置方法，采用两段式优化求解方法解决配电网储能寻址定容问题，从储能平抑分布式电源和负荷引起的电压波动的角度以储能的全寿命周期成本为优化目标，建立了双段优化模型，第一阶段通过遗传算法和模拟退火算法对备选节点进行筛选，并最终输出储能应定安装节点以及各节点储能运行策略和最小安装容量；第二阶段基于第一阶段的优化结果考虑储能的使用寿命并通过遗传算法和模拟退火算法优化出全寿命周期成本最小的储能容量配置。该方法考虑了分布式电源出力随机波动性和储能系统的全寿命周期成本，可以获得较为经济的配电网储能位置及容量配置方案，为配电网储能优化配置方法提供一定的参考。

An Optimal Distribution Network Energy Storage Allocation Method Considering Life Cycle Cost

The invention discloses an optimal allocation method of energy storage in distribution network, which takes into account the life cycle cost. The two-stage optimization solution method is adopted to solve the problem of energy storage addressing and capacity fixing in distribution network. From the angle of energy storage suppressing the voltage fluctuation caused by distributed generation and load, the two-stage optimization model is established with the aim of energy storage life cycle cost as optimization objective. In the first stage, the genetic algorithm and load are used to optimize the allocation of energy storage. Simulated annealing algorithm filters the candidate nodes, and ultimately outputs the energy storage nodes and the energy storage operation strategy and minimum installation capacity of each node. In the second stage, based on the optimization results of the first stage, the energy storage service life is considered and the energy storage capacity configuration with minimum life cycle cost is optimized by genetic algorithm and simulated annealing algorithm. This method takes into account the stochastic fluctuation of distributed generation output and the life cycle cost of energy storage system. It can obtain a more economical energy storage location and capacity allocation scheme for distribution network, and provide a reference for the optimal allocation method of energy storage in distribution network.

【技术实现步骤摘要】
一种计及全寿命周期成本的配电网储能优化配置方法
本专利技术属于配电网储能优化配置方法领域，在考虑平抑可再生能源随机波动性引起的配电网电压波动的基础上，特别设计一种基于全寿命周期成本的配电网储能优化方法。
技术介绍
随着能源危机和环境污染问题的日益突出，分布式电源(DistributedGeneration，DG)并网发电成为21世纪电力工业的重要研究方向，世界各国大力发展风力发电和光伏发电这类分布式电源。与常规电源相比，风能和光伏是一种随机性、间歇性能源，未来风能和光伏这类DG将大规模接入配电网，但是DG渗透率的增加也将给配电网的电压、电能质量、调度运行等带来一系列的影响。储能(EnergyStorageSystem，ESS)作为配电网的重要组成部分，可以有效的平抑电网中DG的随机性和波动性改善电能质量，维持电网稳定性。现有文献对于配电网储能优化配置方法开展了大量的研究工作，常用的储能系统容量配置和优化方法主要有差额补偿法、波动平抑法、经济特性优化法三种类型。差额补偿法一般从保障持续供电的角度出发，依据储能来平衡发电机组发电量与用电负荷耗电量间的不平衡进行容量配置；波动平抑法主要根据储能系统对波动功率的平抑效果进行储能容量的优化配置；经济特性优化法主要是通过建立优化目标函数和约束条件，将储能系统容量作为优化变量，采用智能优化算法求取最佳的储能容量。但已有相关研究针对储能装置容量规划时少有考虑其配置位置对储能容量的影响以及在考虑系统运行的同时对储能寿命进行定量评估和测算，规划结果很难兼顾储能的使用寿命从而增加了配置成本降低了储能的经济性。目前配电网的储能优化方法较少涉及全寿命成本的计算，且多为双层优化模型，外层优化储能容量，内层优化储能运行，迭代复杂且计算量较大。本专利技术采用双段优化模型，第一阶段优化储能运行及安装位置，第二阶段优化储能安装容量，两阶段的优化方法迭代简单计算量相对较少，效率更高。
技术实现思路
针对上述现有技术，本专利技术提供一种计及全寿命周期成本的配电网储能优化配置方法，本专利技术从储能平抑分布式电源和负荷引起的电压波动的角度以储能的全寿命周期成本为优化目标，结合运行策略建立了双段优化模型，利用遗传算法进行求解，分别确定了储能位置、额定功率和额定容量。通过对示范项目改进算例进行储能容量配置实例分析，证明该方法可以有效的平抑分布式电源和负荷引起的电压波动并降低储能成本，提高储能系统的经济性。为了解决上述技术问题，本专利技术提出的一种计及全寿命周期成本的配电网储能优化配置方法的技术方案如下：该方法从储能平抑分布式电源和负荷引起的电压波动的角度以储能的全寿命周期成本为优化目标，结合运行策略建立了双段优化模型，利用遗传算法进行求解，分别确定了储能位置、额定功率和额定容量，包括按顺序进行的下列两个阶段的优化：第一阶段、对备选点进行优化：确定配电网预选配置储能位置并通过遗传算法和模拟退火算法对备选节点进行筛选，并最终输出储能应定安装节点以及样本周期内各安装节点储能各时刻运行功率和最小安装容量；第二阶段、对第一阶段确定的各安装的最小容量进行经济性优化：基于第一阶段最终输出的储能应定安装节点以及各节点储能样本周期内运行功率和最小安装容量，考虑储能的使用寿命并通过遗传算法和模拟退火算法优化出全寿命周期成本最小的储能容量配置。本专利技术中的第一阶段包括按顺序进行的以下步骤：步骤1-1、确定配电网预选配置储能位置，包括：主变电站、馈线终端、分布式电源母线和需要不间断供电的负荷及I级负荷节点和II级负荷节点，并采用遗传算法对上述确定的储能位置其相应位置上的储能出力功率进行编码；步骤1-2、以储能在t时刻出力功率为额定功率，以此时刻满足储能出力的储能容量为额定容量，考虑储能的安装成本根据式(1)计算储能成本Cost1，所述安装成本包括电池本体成本、能量转换装置成本辅助设施成本，Cost1＝CE+CP+Cass(1)式(1)，第一项CE为电池本体成本，PESS，i(t)为t时刻节点i配置的储能出力功率，为电池本体单位能量价格，Nset为配电网预选配置储能位置总数，Ei为节点i储能容量，储能容量Ei由该时刻充放电功率和每次充放电的持续时间Δt，同时，考虑电池储能的循环效率η和最大放电深度D计算得到；利用式(2)计算得到CE；第二项CP为能量转换装置成本，利用式(3)得到，CKW为能量转换装置单位功率价格；第三项Cass为辅助设施成本，利用式(4)得到，式(4)中，Csup为辅助设置单位能量价格；将式(2)、式(3)和式(4)代入式(1)，得：步骤1-3、根据式(6)计算遗传算法和模拟退火算法的优化目标函数式(6)中，Closs为线路损耗成本值为线路损耗有功功率乘以电价；Cpun为电压越限惩罚值，通过潮流计算，若电压已越线，则Cpun设定为各位置储能按最大功率出力时Cost1值的10倍；步骤1-4、根据式(6)取遗传算法适应度目标函数为式(7)，步骤1-5、由遗传算法和模拟退火算法获得的t时刻节点i配置储能出力功率PESS，i(t)，从而获得各位置储能各时刻出力功率；步骤1-6、对储能充放电量进行累计，获得相应节点储能相对于初始状态能量波动EESS，i(t)，储能充电时根据式(8)计算能量波动EESS，i(t)，储能放电时根据式(9)计算能量波动EESS，i(t)，EESS，i(t)＝EESS，i(t-1)+PESS，i(t)ΔtηC(8)式(8)和式(9)中，EESS，i(t-1)为t-1时刻节点i配置储能相对于初始状态能量波动，其中，初始状态能量波动EESS，i(0)设为0；ηC、ηD分别为储能充放电效率；步骤1-7、使储能电池能够循环利用，储能在一个充放电周期中满足能量守恒，对储能出力功率进行进一步优化使储能在一个充放电周期内充放电量相等；步骤1-8、在整个样本周期内的能量波动，计算储能最大、最小能量之差，考虑SOC限制，利用式(10)获取储能具备满足储能在整个样本周期内出力的最小容量值，即为各预选点最终的需配置最小储能容量；式(10)中，E0，i为节点i满足储能出力的最小容量值；SOCmax和SOCmin分别为储能运行SOC上限约束和下限约束；max{EESS，i(t)}、min{EESS，i(t)}分别为整个样本周期内储能相对于初始状态的最小能量波动和最大能量波动，max{EESS，i(t)}-min{EESS，i(t)}为整个样本周期内储能最大能量波动的绝对值；步骤1-9、根据式(10)得出各预选点最终的需配置最小储能容量，若某预选点的储能需配置的最小储能容量小于各预选点需配置容量平均值的10％，则舍弃该点，返回步骤1-5，重新对剩余备选点进行优化直到储能位置及相应位置上的储能配置容量满足要求则进入第二阶段。本专利技术第一阶段中的步骤1-5的具体步骤如下：步骤1-5-1)、定义样本周期开始点；步骤1-5-2)、随机生成遗传算法中的初始群体，初始群体中包含多个个体，每个个体包含4n各基因位，每4个基因代表一个储能位置同时此四个基因位用二进制编码此位置上储能出力功率；步骤1-5-3)、以式(6)为遗传算法的目标函数，以式(7)为适应度函数，约束条件为电压约束，支路潮流约束，通过潮流计算和目标函数评估各个个体适应度；步骤1-5本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种计及全寿命周期成本的配电网储能优化配置方法，其特征在于，包括按顺序进行的下列两个阶段的优化：第一阶段、对备选点进行优化：确定配电网预选配置储能位置并通过遗传算法和模拟退火算法对备选节点进行筛选，并最终输出储能应定安装节点以及样本周期内各安装节点储能各时刻运行功率和最小安装容量；第二阶段、对第一阶段确定的各安装的最小容量进行经济性优化：基于第一阶段最终输出的储能应定安装节点以及各节点储能样本周期内运行功率和最小安装容量，考虑储能的使用寿命并通过遗传算法和模拟退火算法优化出全寿命周期成本最小的储能容量配置。

【技术特征摘要】
1.一种计及全寿命周期成本的配电网储能优化配置方法，其特征在于，包括按顺序进行的下列两个阶段的优化：第一阶段、对备选点进行优化：确定配电网预选配置储能位置并通过遗传算法和模拟退火算法对备选节点进行筛选，并最终输出储能应定安装节点以及样本周期内各安装节点储能各时刻运行功率和最小安装容量；第二阶段、对第一阶段确定的各安装的最小容量进行经济性优化：基于第一阶段最终输出的储能应定安装节点以及各节点储能样本周期内运行功率和最小安装容量，考虑储能的使用寿命并通过遗传算法和模拟退火算法优化出全寿命周期成本最小的储能容量配置。2.根据权利要求1所述计及全寿命周期成本的配电网储能优化配置方法，其特征在于，第一阶段包括按顺序进行的以下步骤：步骤1-1、确定配电网预选配置储能位置，包括：主变电站、馈线终端、分布式电源母线和需要不间断供电的负荷及Ⅰ级负荷节点和Ⅱ级负荷节点，并采用遗传算法对上述确定的储能位置其相应位置上的储能出力功率进行编码；步骤1-2、以储能在t时刻出力功率为额定功率，以此时刻满足储能出力的储能容量为额定容量，考虑储能的安装成本根据式(1)计算储能成本Cost1，所述安装成本包括电池本体成本、能量转换装置成本和辅助设施成本，Cost1＝CE+CP+Cass(1)式(1)，第一项CE为电池本体成本，PESS,i(t)为t时刻节点i配置的储能出力功率，CKW·h为电池本体单位能量价格，Nset为配电网预选配置储能位置总数，Ei为节点i储能容量，储能容量Ei由该时刻充放电功率和每次充放电的持续时间Δt，同时，考虑电池储能的循环效率η和最大放电深度D计算得到；利用式(2)计算得到电池本体成本CE；第二项CP为能量转换装置成本，利用式(3)得到，CKW为能量转换装置单位功率价格；第三项Cass为辅助设施成本，利用式(4)得到，式(4)中，Csup为辅助设置单位能量价格；将式(2)、式(3)和式(4)代入式(1)，得：步骤1-3、根据式(6)计算遗传算法和模拟退火算法的优化目标函数式(6)中，Closs为线路损耗成本值为线路损耗有功功率乘以电价；Cpun为电压越限惩罚值，通过潮流计算，若电压已越线，则Cpun设定为各位置储能按最大功率出力时Cost1值的10倍；步骤1-4、根据式(6)取遗传算法适应度函数为式(7)，步骤1-5、由遗传算法和模拟退火算法获得的t时刻节点i配置储能出力功率PESS,i(t)，从而获得各位置储能各时刻出力功率；步骤1-6、对储能充放电量进行累计，获得相应节点储能相对于初始状态能量波动EESS,i(t)，储能充电时根据式(8)计算能量波动EESS,i(t)，储能放电时根据式(9)计算能量波动EESS,i(t)，EESS,i(t)＝EESS,i(t-1)+PESS,i(t)ΔtηC(8)式(8)和式(9)中，EESS,i(t-1)为t-1时刻节点i配置储能相对于初始状态能量波动，其中，初始状态能量波动EESS,i(0)设为0；ηC、ηD分别为储能充放电效率；步骤1-7、使储能电池能够循环利用，储能在一个充放电周期中满足能量守恒，对储能出力功率进行进一步优化使储能在一个充放电周期内充放电量相等；步骤1-8、在整个样本周期内的能量波动，计算储能最大、最小能量之差，考虑SOC限制，利用式(10)获取储能具备满足储能在整个样本周期内出力的最小容量值，即为各预选点最终的需配置最小储能容量；式(10)中，E0,i为节点i满足储能出力的最小容量值；SOCmax和SOCmin分别为储能运行SOC上限约束和下限约束；max{EESS,i(t)}、min{EESS,i(t)}分别为整个样本周期内储能相对于初始状态的最小能量波动和最大能量波动，max{EESS,i(t)}-min{EESS,i(t)}为整个样本周期内储能最大能量波动的绝对值；步骤1-9、根据式(10)得出各预选点最终的需配置最小储能容量，若某预选点的储能需配置的最小储能容量小于各预选点需配置容量平均值的10％，则舍弃该点，返回步骤1-5，重新对剩余备选点进行优化直到储能位置及相应位置上的储能配置容量满足要求则进入第二阶段。3.根据权利要求1所述计及全寿命周期成本的配电网储能优化配置方法，其特征在于，第二阶段是通过遗传算法和模拟退火算法优化出全寿命周期成本最小的储能容量，具体步骤包括：步骤2-1、对第一阶段得到的储能位置其相应位置上的储能额定容量进行遗传编码；步骤2-2、根据式(11)计算电池储能的安装成本；式(11)中，Csys为安装成本；Erate为储能配置额定容量；PESS,rate为储能额定功率，额定功率取储能充放电功率绝对值的最大值；i为贴现率，单位为％；N为项目周期，单位为年；CKW·h为电池本体单位能量价格，CKW为能量转换装置单位功率价格，Csup为辅助设置单位能量价格；步骤2-3、根据式(12)计算电池储能更换成本，式(12)中，β为安装成本的年均下降比例；k为电池本体的更换次数，由k＝N/n-1，n为电池储能寿命周期；当N/n-1为非整数时，k进1取整，ε为第ε次更换储能的电池本体；步骤2-4、根据式(13)计算电池储能固定运行维护成本，CFOP＝CfPESS,rate(13)式(13)中，Cf为单位功率下的运维成本，步骤2-5、根据式(14)计算电池储能可变运行维护成本，式(14)中，Cc为电价、Δt为充电时间和D为一年内运行天数；步骤2-6、结合式(11)、式(12)、式(13)和(...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐弢，孟赫，赵贺，魏炜，李子衿，罗凤章，任毅，徐彭亮，刘蔚，
申请(专利权)人：天津大学，国家电网有限公司，国网北京市电力公司，国网冀北电力有限公司，
类型：发明
国别省市：天津,12