受端电网规模化储能商业模式决策方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种受端电网规模化储能商业模式决策方法及系统，所述方法包括：步骤1，选择受端电网规模化储能的商业模式，确定商业模式下的受端电网规模化储能应用场景，并选取与商业模式和应用场景相关的规模化储能评价指标；步骤2，根据规模化储能评价指标计算受端电网规模化储能在商业模式下的综合效益；步骤3，重复步骤1和步骤2获取所有商业模式的综合效益，确定最优的商业模式。本发明专利技术能够准确量化储能给电网可靠性带来的效益，计算分析过程简便，效率更高，在不同的商业模式下准确量化储能项目的效益，最终给各参与方提供科学的决策参考依据。

Decision-making method and system of large-scale energy storage business model of receiving power grid

【技术实现步骤摘要】
受端电网规模化储能商业模式决策方法及系统
本专利技术涉及规模化储能评价
，尤其涉及一种受端电网规模化储能商业模式决策方法及系统。
技术介绍
能源清洁低碳转型是全球能源发展的必然趋势。伴随海上风电、分布式光伏等新能源快速发展，电网新能源接入规模不断扩大，与高比例区外来电产生的影响交织耦合，电网安全稳定运行、新能源消纳等方面的压力日益加大。欧洲有关机构研究结果表明，如果风电和光伏发电等新能源发电的装机(或电量)占本国发电装机(或发电量)总量的比例超过某一极限值(不同系统，极限值不同)，就必须要配置大容量储能设施来进一步提高电网接纳新能源的能力。储能是构建新一代电力系统的关键技术，能够有效支撑具有广泛互联、智能互动、灵活柔性、安全可控、开放共享特征的新型电力系统的建设。近年来，我国储能产业呈现良好发展态势，主要电化学储能性能不断提升、成本持续下降。在此形势下，电力系统将逐渐“源网荷”系统向“源网荷储”系统演进，传统电网规划的理论体系和实践基础面临挑战，如何应用储能新技术缓解电网发展难题成为迫切需要研究和解决的问题。但是目前我国储能产业仍面临商业模式不清晰、标准体系不健全一系列的挑战，储能应用的效益评价分析大多数是出于经济性考虑，缺少对环境、社会等综合效益评价分析的机制；在部分电力辅助服务市场和用户侧的应用虽具备初步盈利可能性，但市场空间狭小，市场机制没有形成，规模化储能应用受阻，亟待探索面向电网侧规模化储能应用的典型商业模式和盈利点，健全市场和政策机制。现有的储能项目效益评价方法多针对于单个储能项目而言。而储能参与电力系统有不同的应用场景，现有的评价方法并未考虑实际应用场景，有较大的局限性；另一方面，现有的评价方案未对规模化储能项目效益提出有效的评价方法。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种受端电网规模化储能商业模式决策方法及系统，用以解决现有技术中的上述问题。本专利技术实施例提供一种受端电网规模化储能商业模式决策方法，包括：步骤1，选择受端电网规模化储能的商业模式，确定商业模式下的受端电网规模化储能应用场景，并选取与商业模式和应用场景相关的规模化储能评价指标；步骤2，根据规模化储能评价指标计算受端电网规模化储能在商业模式下的综合效益；步骤3，重复步骤1和步骤2获取所有商业模式的综合效益，确定最优的商业模式。本专利技术实施例还提供一种受端电网规模化储能商业模式决策系统，包括：获取模块，用于选择受端电网规模化储能的商业模式，确定商业模式下的受端电网规模化储能应用场景，并选取与商业模式和应用场景相关的规模化储能评价指标；计算模块，用于根据规模化储能评价指标计算受端电网规模化储能在商业模式下的综合效益；确定模块，用于重复调用获取模块和计算模块直到获取所有商业模式的综合效益，确定最优的商业模式。本专利技术实施例还提供一种受端电网规模化储能商业模式决策设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述受端电网规模化储能商业模式决策方法的步骤。本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，程序被处理器执行时实现上述受端电网规模化储能商业模式决策方法的步骤。采用本专利技术实施例，能够准确量化储能给电网可靠性带来的效益，计算分析过程简便，效率更高，在不同的商业模式下准确量化储能项目的效益，最终给各参与方提供科学的决策参考依据。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1是本专利技术实施例的受端电网规模化储能商业模式决策方法的流程图；图2是本专利技术实施例的受端电网的规模化储能应用场景的示意图；图3是本专利技术实施例的受端电网的规模化储能应用AGC的架构示意图；图4是本专利技术实施例的受端电网规模化储能商业模式决策方法的详细流程图；图5是本专利技术实施例的受端电网规模化储能商业模式决策系统的示意图；图6是本专利技术装置实施例二的受端电网规模化储能商业模式决策设备的示意图。具体实施方式本专利技术实施例提供了一种受端电网规模化储能商业模式决策方法及系统，其普遍适用于单一储能项目和电网侧规模化储能项目的效益评价；而且提出通过对系统中有无储能的仿真结果进行分析计算，准确量化储能给电网可靠性带来的效益；计算分析过程简便，效率更高。在此基础上，本方案对现有的商业模式进行梳理，在不同的商业模式下准确量化储能项目的效益，最终给各参与方提供科学的决策参考依据。下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。方法实施例根据本专利技术的实施例，提供了一种受端电网规模化储能商业模式决策方法，图1是本专利技术实施例的受端电网规模化储能商业模式决策方法的流程图，如图1所示，根据本专利技术实施例的受端电网规模化储能商业模式决策方法具体包括：步骤101，选择受端电网规模化储能的商业模式，确定商业模式下的受端电网规模化储能应用场景，并选取与商业模式和应用场景相关的规模化储能评价指标；分析不同类型储能在受端电网中的应用场景和应用价值，重点考虑储能包括作为提高供电可靠性、电网运行灵活性、新能源消纳、调峰、延缓电网升级改造等典型受端电网应用场景以及毫秒级、分钟级、小时级、年度级等不同时间尺度的应用价值。储能项目典型应用场景如下表1所示：表1储能项目典型应用场景规模化储能在受端电网的应用主要可以起到以下作用：提升受端电网运行效率和效益；保证受端电网安全稳定运行；提升受端电网运行及响应灵活性。因此，根据实际情况和受端电网需求，面向受端电网的规模化储能应用场景如图2和图3所示。通过对电池储能项目在电网侧中的应用进行技术经济评价，分析了各类型储能的能效特征，结合各类储能的典型应用场景，全方位的厘清储能项目效益影响因素，从能效评价、经济效益评价、社会效益及环境效益四个方面计算储能项目的效益。1)性能评价指标主要是从自身性能方面对电池储能系统在受端电网侧中的应用进行评价，选择不同类型的电池储能系统也会对其他各评价指标产生一定程度的影响。本专利技术实施例中技术性评价指标主要考虑：单体电压、能量密度、功率密度、自放电率、循环寿命、充放电效率及安全性。2)经济性评价指标是储能项目经济效益为出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种受端电网规模化储能商业模式决策方法，其特征在于，包括：/n步骤1，选择受端电网规模化储能的商业模式，确定所述商业模式下的受端电网规模化储能应用场景，并选取与所述商业模式和所述应用场景相关的规模化储能评价指标；/n步骤2，根据所述规模化储能评价指标计算受端电网规模化储能在所述商业模式下的综合效益；/n步骤3，重复步骤1和步骤2获取所有商业模式的综合效益，确定最优的商业模式。/n

【技术特征摘要】
1.一种受端电网规模化储能商业模式决策方法，其特征在于，包括：
步骤1，选择受端电网规模化储能的商业模式，确定所述商业模式下的受端电网规模化储能应用场景，并选取与所述商业模式和所述应用场景相关的规模化储能评价指标；
步骤2，根据所述规模化储能评价指标计算受端电网规模化储能在所述商业模式下的综合效益；
步骤3，重复步骤1和步骤2获取所有商业模式的综合效益，确定最优的商业模式。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述规模化储能评价指标计算受端电网规模化储能在所述商业模式下的综合效益具体包括：
采用层次分析法确定各规模化储能评价指标的主观赋权；
采用熵权法确定各规模化储能评价指标的客观赋权；
采用最小二乘法，通过基于主观赋权和客观赋权的组合权重法确定各规模化储能评价指标的综合权重；
基于所述综合权重，采用模糊综合评价模型对规模化储能在所述商业模式下的综合效益进行计算。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，采用层次分析法确定各规模化储能评价指标的主观赋权具体包括如下处理：
步骤1，将影响因素按照属性分类，自上而下建立层次模型，按照目标层、准则层和方案层的顺序进行排列，其中，目标层是分析的最终目的，准则层是对目标产生影响的诸多因素，方案层是采取的各种方案和措施；
步骤2，通过1～9标度法比较准则层中的任两个指标Ai和Aj的重要性并赋值，构造准则层的判断矩阵；
步骤3，计算准则层的判断矩阵的最大特征值λmax，然后根据公式1，得到λmax对应的特征向量W，将W进行归一计算，得到准则层中元素对目标层重要性的权重向量AW：
AW＝λmaxW公式1；
根据公式2对准则层的判断矩阵进行一致性检验：
CR＝CI/RI公式2；
其中，CI＝(λmax-n)/(n-1)，CI为偏离一致性指标；RI为平均随机一致性指标，n为表示评价指标的个数；
步骤4，按照从高层到低层的顺序逐层确定各层所有因素对于总目标的权重，直到计算出最底层元素对最高层元素的权重，并进行一致性检验。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，采用熵权法确定客观赋权具体包括如下处理：
步骤1，设用n个评价指标决策评价m个待选方案，待选方案k的评价指标i的估计值xik，评价指标i的理想值
步骤2，根据公式3计算xik对于的接近度Dik：



步骤3，根据公式4进行Dik归一化处理：



其中，0≤dik≤1，
步骤4，根据公式5计算用n个评价指标评价m个待选方案的熵E：



步骤5，如果评价指标的相对重要性与待选方案无关，则根据公式6计算熵E：



其中，
步骤6，根据公式7确定评价指标i的条件熵Ei：



其中，根据熵的极值性，k＝1～m，即，di1≈di2≈…dik，越接近相等，条件熵就越大，评价指标对待选方案评价决策的不确定性也就越大；当相等时，即，di1≈di2≈…dik时，di≈mdik，而则条件熵最大Emax＝lnm；
步骤7，通过Emax对进行归一化处理，得到表征评价指标i的评价决策重要性的熵值：



步骤8，由e(di)确定评价指标i的评价权值θi为：



其中，且θi满足：0≤θi≤1，
引入另一个权值Wi，Wi表示决策者的主观判断能力，并按公式10将两者合成为一个实用权值λi：



其中，λi满足0≤θi≤1，
步骤9，采用变异系数法计算各评价指标的权重，如果两种确定权重法得出的权重一致，则确定熵权重的信度；
步骤10，以熵权重λi作为权重，进行熵评价，根据公式11计算Sk值：





5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，采用最小二乘法，通过基于主观赋权和客观赋权的组合权重法确定各规模化储能评价指标的综合权重具体包括：
步骤1，令层次分析法给出的各指标权重为U＝[u1,u2,...,um]T，熵权法给出的各指标权重为V＝[v1,v2,...,vm]T,各指标的优化组合权重为W＝[w1,w2,...,wm]T；
步骤2，具有n项评价指标、m个待选方案的标准化后的数据矩阵为Z＝(Zij)n×m，第i个待选方案的评价值为
步骤3，建立如公式12所示的最小二乘法优化组合评价模型；



其中，
步骤4，求解最小二乘法优化组合评价模型，获取权重W：
作Langrange函数：



令其中，j＝1,2,….,m，则用矩阵表示为：得到矩阵方程公式14：



e＝[1,1,...,1]T
W＝[w1,w2,...,wm]T



其中，A为m×m对角阵，e、W、B均为m×1向量；
解矩阵方程得到：


6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述综合权重，采用模糊综合评价模型对规模化储能在所述商业模式下的综合效益进行计算具体包括：
步骤1，确定评价对象的因素集U＝{U1+U2+...+Un}；
步骤2，确定评价对象的评语集V＝{V1+V2+...+Vm}；
步骤3，确定评价因素的权重向量A＝(a1,a2,...,an)；
步骤4，从单独一个因素出发逐一进行评价，确定评价对象对评价集合的隶属函数，构建模糊关系矩阵R；
步骤5，选取合适的算子对模糊关系矩阵R和综合权重进行合成，计算得到综合评判向量；
步骤6，采用最大隶属度法，将综合评判向量中的最大值max(bj)对应的评语Vj作为最终规模化储能在所述商业模式下的综合效益，其中，bj表示综合考虑所有因素时对第j个评语的隶属度。


7.一种受端电网规模化储能商业模式决策系统，其特征在于，<...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶小宁，李琼慧，王彩霞，雷雪姣，时智勇，袁伟，李梓仟，何永胜，黄碧斌，胡静，冯凯辉，洪博文，闫湖，李琥，刘国静，高骞，谢国辉，李娜娜，
申请(专利权)人：国网能源研究院有限公司，国网江苏省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11