一种新能源接入下计及输电阻塞的储能快速优化配置方法技术

本发明专利技术公开了一种新能源接入下计及输电阻塞的储能快速优化配置方法，在传统储能优化配置模型的基础上考虑储能因分时电价带来的收益对成本的影响，建立了储能选址定容的双层优化模型，相对于现有技术，本发明专利技术针对配电网中储能配置优化问题，以系统综合运行成本为目标，提出储能配置的双层优化模型，采用改进离散差分算法和内点法相结合的方法对模型进行分解和迭代求解，节约了求解时间，提高了求解效率；通过求解本发明专利技术提出的储能配置双层优化模型，有效减少了弃风和弃光量，降低了系统综合运行成本，提高了系统整体运行的经济性和系统对风光能源的消纳能力；本发明专利技术所提出的储能待安装节点筛选策略降低了求解过程的计算量，进一步提高计算和优化效率。

【技术实现步骤摘要】
一种新能源接入下计及输电阻塞的储能快速优化配置方法
本专利技术涉及一种新能源接入下计及输电阻塞的储能快速优化配置方法，属于电网规划技术。
技术介绍
由于传统能源发电带来了一系列的环境污染以及不可再生资源的分配问题，随着风电和光伏为代表的可再生能源得到迅速发展，风/光新能源发电是未来发展的必然途径。然而，风/光发电受周围环境的影响而不能持续稳定地向电网输入电能，容易对输电线路造成输电阻塞，并对电网的电能质量及其稳定性产生较大的影响。同时，风/光发电的时序特性与负荷不匹配，会增大系统净负荷峰谷差。这些因素限制了可再生能源发展在发电系统中的推广应用。储能不仅能够快速调节功率，还能够实现能量在时间上的转移，因此通过在电网中配置储能能够有效平抑因风光接入造成的波动性、改善电能质量。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种新能源接入下计及输电阻塞的储能快速优化配置方法，缓解新能源对输电线路造成的输电阻塞，提高电网的电能质量和稳定性。技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：...

【技术保护点】
1.一种新能源接入下计及输电阻塞的储能快速优化配置方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1、获取系统内各新能源机组的典型出力和典型负荷；/nS2、对系统建立考虑分时电价的储能双层优化配置模型，储能双层优化配置模型包括未考虑储能的外层模型和考虑储能的内层模型；外层模型以系统综合运行成本和储能投资最低为优化目标，通过外层模型求解各时刻各输电线路的输送功率；内层模型以系统综合运行成本最低为优化目标，通过内层模型对系统进行潮流优化；/nS3、求解外层模型，根据各时刻各线路的输送功率建立计及输电阻塞的储能选址筛选策略，初步确定储能节点；/nS4、对初步确定的储能节点和储能容量进行实数编码，并采用基于改进...

【技术特征摘要】
1.一种新能源接入下计及输电阻塞的储能快速优化配置方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、获取系统内各新能源机组的典型出力和典型负荷；
S2、对系统建立考虑分时电价的储能双层优化配置模型，储能双层优化配置模型包括未考虑储能的外层模型和考虑储能的内层模型；外层模型以系统综合运行成本和储能投资最低为优化目标，通过外层模型求解各时刻各输电线路的输送功率；内层模型以系统综合运行成本最低为优化目标，通过内层模型对系统进行潮流优化；
S3、求解外层模型，根据各时刻各线路的输送功率建立计及输电阻塞的储能选址筛选策略，初步确定储能节点；
S4、对初步确定的储能节点和储能容量进行实数编码，并采用基于改进佳点集的种群初始化策略进行优化，得到种群中的每个个体对应的储能节点和储能容量；
S5针对种群中的每个个体，采用内点法求解内层模型中储能在各时刻的出力和对应的系统综合运行成本；
S6、将储能的最大出力作为额定功率，求出种群中的每个个体的系统综合运行成本；
S7、计算种群中的每个个体的适应度；
S8、判断是否达到最大迭代次数：如果达到最大迭代次数，则进入S9；否则，进入S10；
S9、得到适应度最好的个体并确定储能的位置和容量信息，转入S12；
S10、采用差分进化算法的交叉策略对种群中的个体进行交叉操作；针对离散变量的处理要求，对差分进化算法的变异策略进行改进，提出一种考虑离散特性的种群个体变异处理策略处理离散变量；
S11、采用精英策略进行个体选择得到新种群，转入步骤S5；
S12、输出结果，结束本次计算。


2.根据权利要求1所述的新能源接入下计及输电阻塞的储能快速优化配置方法，其特征在于：所述步骤S2中，考虑分时电价的储能双层优化配置模型具体为：
(1)建立成本函数：
(a1)常规机组的燃料成本F1：



其中：ak、bk和ck分别表示常规机组k的正常运行的成本系数，Pdk(t)表示常规机组k在第d个运行日的t时刻的日前预测出力值，N表示常规机组总数，D表示一年内的运行日总数，每个运行日按小时划分出24个时刻；
(a2)新能源机组弃风光的惩罚价格F2：



其中：ρdro.n(t)表示t时刻新能源机组n的弃风弃光惩罚系数，和PW.dn(t)分别表示新能源机组n在第d个运行日的t时刻的最大出力与实际出力，NW表示新能源机组总数；
(a3)切负荷惩罚成本F3：



其中：λi表示储能节点i处的切负荷惩罚系数，PLC.di(t)表示t时刻储能节点i处的切负荷量，I表示储能节点总数；
(a4)储能典型日内等效投资成本F4：



其中：CE和CP分别表示储能的单位容量成本系数和单位功率成本系数，EN和PN分别表示储能的最大输出容量和最大输出功率，和分别表示储能的最大充电功率和最大放电功率，r表示储能的折旧率，Yr表示储能的使用年限，Ya表示项目年限，λ表示储能的年维护费用系数，Crep表示项目年限内储能的置换成本，表示储能100％充放电的额定次数，l表示充放电深度，kp表示储能循环寿命的指数系数，表示储能一年内在充放电深度为l的情况下的充放电循环次数，表示一年内在充放电深度为l的情况下等效为100％充放电深度的充放电循环次数；
(a5)储能分时电价收益F5：



其中：Pdis.d(t)和Pch.d(t)分别表示储能在第d个运行日的t时刻的放电功率和充电功率，ξdis.d(t)＝1表示储能在第d个运行日的t时刻放电，ξdis.d(t)＝0表示储能在第d个运行日的t时刻不放电，ξch.d(t)＝1表示储能在第d个运行日的t时刻充电，ξch.d(t)＝0表示储能在第d个运行日的t时刻不充电，md(t)表示第d个运行日的t时刻的电价；
(2)建立目标函数
(b1)外层模型以系统综合运行成本和储能投资最低为优化目标，目标函数为：
F＝min(F1+F2+F3+F4+F5)
(b2)内层模型在外层模型提供的储能节点和储能容量基础上，考虑各种运行约束，以系统综合运行成本最低为优化目标对含有储能的配电网进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈光宇，黄越辉，张仰飞，郝思鹏，王晓蓉，吕干云，陈伟，
申请(专利权)人：南京工程学院，中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32