【技术实现步骤摘要】
一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法
本专利技术涉及一种储能优化配置
，尤其涉及一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法。
技术介绍
近年来，在能源革命背景下，以电为中心、以新能源大规模开发利用为特征的新一轮能源变革正蓬勃兴起，能源互联网成为解决能源问题的前沿方向。储能作为能源互联网中电源发电不确定性和负荷使用无序性间的“缓冲器”，是其关键支撑技术。区别于电源侧和电网侧的大规模集中式储能，分布式储能通常安装在用户侧或微电网中，用于应对新能源接入的电力调峰、储存可再生能源过剩电能或者修正用户负荷曲线从而降低用电费。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，可以高效准确地配置用户侧储能。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，所述方法包括：采集需要配置储能的用户负荷、实时电价、单位容量储能价格的数据；根据所采集的数据，确定用户侧储能的优...
【技术保护点】
1.一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集需要配置储能的用户负荷、实时电价、单位容量储能价格的数据；/n根据所采集的数据，确定用户侧储能的优化配置模型；/n基于皮亚诺降维的算法，求解所述用户侧储能的优化配置模型，得到高维空间的最优决策变量；/n输出所述高维空间的最优决策变量，得到用户侧储能的优化配置结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，其特征在于，所述方法包括：
采集需要配置储能的用户负荷、实时电价、单位容量储能价格的数据；
根据所采集的数据，确定用户侧储能的优化配置模型；
基于皮亚诺降维的算法，求解所述用户侧储能的优化配置模型，得到高维空间的最优决策变量；
输出所述高维空间的最优决策变量，得到用户侧储能的优化配置结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，其特征在于，所述用户负荷的数据包括用户全年的负荷数据，数据采集间隔最小15分钟。
3.根据权利要求1所述的一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，其特征在于，所述实时电价采用国家统一的峰谷平三时电价，需量电价收费周期为1个月。
4.根据权利要求1所述的一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，其特征在于，所述根据所采集的数据，确定用户侧储能的优化配置模型包括：
根据所采集的数据，分析用户安装储能的经济收益和损失，以及分析储能运行的物理过程；
基于所述用户安装储能的经济收益和损失，以用户安装储能后的收益最大为优化目标，建立优化模型的目标函数；
基于所述储能运行的物理过程，以储能运行过程中的充放电限制为约束条件，建立优化模型的最大投资成本约束条件、储能削峰约束条件、储能充放电约束条件和储能荷电状态约束条件；
根据优化模型的最大投资成本约束条件、储能削峰约束条件、储能充放电约束条件和储能荷电状态约束条件，确定用户侧储能的优化配置模型。
5.根据权利要求4所述的一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，其特征在于，所述优化模型的目标函数如下：
maxF＝Cinc+Crec—Cinv-Cope；
其中，F为目标函数；Cinc为用户安装储能后的电价高充低放收益和负荷削峰填谷收益之和；Crec为用户储能的回收收益；Cinv为用户储能的投资成本；Cope为用户储能的运行维护成本；
所述用户安装储能后的电价高充低放收益和负荷削峰填谷收益之和的计算公式如下：
所述用户储能的回收利益的计算公式如下：
Crec＝γCinv；
所述用户储能的投资成本的计算公式如下：
Cinv＝ceEmax+cePmax；
所述用户储能的运行维护成本的计算公式如下：
其中，Cinc1为用户安装储能后的电价高充低放收益；Cinc2为用户安装储能后的负荷削峰填谷收益；Cele，t，d为储能第t年d天的价格...
【专利技术属性】
技术研发人员：周先哲，曹伟，叶桂南，刘媛，韦昌福，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广西;45
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