【技术实现步骤摘要】
一种大规模储能多属性决策选型方法
本专利技术属于大规模储能优化选型领域，更具体地，涉及一种大规模储能多属性决策选型方法。
技术介绍
大力发展可再生能源，已经成为世界各国应对环境污染和资源枯竭等问题的重要战略共识。然而，可再生能源的波动性和不确定性等不友好特性导致了大量的弃风弃光现象，严重阻碍了可再生能源产业的健康可持续发展，并且可再生能源的大规模并网也给电力系统的安全稳定运行带来了巨大的冲击和挑战。因此，寻求大规模可再生能源接入和提升可再生能源消纳水平的有效手段及措施，受到了学术界和工业界的广泛关注。近年来，大规模储能技术被公认是解决可再生能源消纳问题、提升电力系统安全经济运行水平的最有效措施之一。大规模储能的选型，需要全面考虑各储能备选方案的技术经济指标，同时结合实际应用场景下的具体需求，选出该场景下最佳的大规模储能方案，属于复杂多属性决策问题；另一方面，储能选型过程定性、定量指标掺杂且涉及大量模糊因素，决策变量的优劣往往需要使用自然语言表示。然而，现有储能选型方法大多集中于电化学储能领域，在决策过程中大多依赖专家...
【技术保护点】
1.一种大规模储能多属性决策选型方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、根据当前储能应用场景下需求的储能特征量，采用区间二型模糊层次分析法得到各储能特征的第一权重；其中，区间二型模糊层次分析法为结合了区间二型模糊集量化方式的层次分析法；/nS2、根据各储能类型的实际储能特征量，采用熵权法，求出各储能特征的第二权重；/nS3、根据所得第一权重和第二权重，基于最小熵原理求出各储能特征的综合权重；/nS4、基于各储能类型的实际储能特征量和所得各储能特征量的综合权重，采用基于区间二型模糊集的TOPSIS法对各储能类型进行排序和优选，得到适用于当前储能应用场景的最优储能类型。/n
【技术特征摘要】
1.一种大规模储能多属性决策选型方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据当前储能应用场景下需求的储能特征量，采用区间二型模糊层次分析法得到各储能特征的第一权重；其中，区间二型模糊层次分析法为结合了区间二型模糊集量化方式的层次分析法；
S2、根据各储能类型的实际储能特征量，采用熵权法，求出各储能特征的第二权重；
S3、根据所得第一权重和第二权重，基于最小熵原理求出各储能特征的综合权重；
S4、基于各储能类型的实际储能特征量和所得各储能特征量的综合权重，采用基于区间二型模糊集的TOPSIS法对各储能类型进行排序和优选，得到适用于当前储能应用场景的最优储能类型。
2.根据权利要求1所述的大规模储能多属性决策选型方法，其特征在于，所述储能特征包括：运行安全度、容量、循环效率、响应时间、月自放电率、循环寿命、持续放电时间、生态资源破坏程度、环境污染程度、运维成本、功率成本和容量成本。
3.根据权利要求1所述的大规模储能多属性决策选型方法，其特征在于，所述储能类型包括：压缩空气储能、抽水蓄能、锂离子电池储能、液流电池储能、铅酸电池储能和钠硫电池储能。
4.根据权利要求1所述的大规模储能多属性决策选型方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：
S11、根据当前储能应用场景下需求的储能特征量，对各储能特征的重要性进行两两比较，并结合区间二型模糊集量化方式，构建区间二型模糊判断矩阵
S12、对所得区间二型模糊判断矩阵进行去模糊化处理后，进行一致性校验；
S13、判断矩阵是否具有一致性，若是，则转至步骤S14；否则，对矩阵进行修正，转至步骤S12；
S14、基于矩阵计算各储能特征的模糊几何平均值后对其进行归一化，得到各储能特征的第一权重。
5.根据权利要求4所述的大规模储能多属性决策选型方法，其特征在于，所述区间二型模糊判断矩阵为：
其中，为区间二型模糊集，表示第i个储能特征相对第j个...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱天曈，张松岩，张倩茅，冯喜春，刘昱良，王颖，齐晓光，刘芮，孙鹏飞，韩璟琳，邵华，苗世洪，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司经济技术研究院，国家电网有限公司，华中科技大学，
类型：发明
国别省市：河北;13
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