一种用于解决配网低电压的分布式储能系统规划方法技术方案

本发明专利技术公开一种用于解决配网低电压的分布式储能系统规划方法，该方法基于节点电压波动、最小化日负荷波动、储能系统容量建立分布式储能系统规划目标函数，并设立潮流平衡约束、网络功率平衡约束、储能系统能量平衡约束、节点电压约束，基于传统的蚁群算法进行改进蚁群算法的调节因子，最后应用改进后的蚁群算法求解分布式储能系统的最优接入位置与最佳容量。本发明专利技术在得到最优的安装位置和容量的同时，能有效解决配电网时段性低电压的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种用于解决配网低电压的分布式储能系统规划方法
本专利技术涉及电力系统配电网储能
，特别是涉及一种用于解决配网低电压的分布式储能系统规划方法。
技术介绍
分布式储能系统规划方法研究现状，主要指分布式储能系统安装位置及其配制容量的选择，根据用于场景的不同，储能系统的安装位置及容量会有很大差别。如，参与系统调峰的分布式储能系统所配置的储能容量较大，而参与系统一次调频的储能系统配置的容量则相对较小。文献[JXiao，ZZhang，LBai，HLiang，etal.DeterminationofTheOptimalInstallationSiteandCapacityofBatteryEnergyStorageSysteminDistributionNetworkIntegratedwithDistributedGeneration[J].IETGeneration，Transmission&Distribution，2016，10(3)：601-607.]提出了一种双层优化模型来确定配电网中分布式储能系统的最佳安装位置和安装容量。外层优本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于解决配网低电压的分布式储能系统规划方法，其特征在于，包括以下过程：/n设定考察周期，基于节点电压波动、最小化日负荷波动、储能系统容量建立分布式储能系统规划目标函数；/n设立约束条件，包括潮流平衡约束、网络功率平衡约束、储能系统能量平衡约束、节点电压约束；/n改进蚁群算法的调节因子，调节因子包括挥发因子ρ、启发因子α、期望因子β；/n应用改进后的蚁群算法求解分布式储能系统的最优接入位置与最佳容量；其中包括以下步骤：/nS1、输入待求系统的拓扑结构参数、储能系统参数、目标函数，并设置人工蚂蚁数量、最大迭代次数和调节因子；/nS2、初始化信息素浓度τ，其中τ为常数；/nS3、根据信息素浓...

【技术特征摘要】
1.一种用于解决配网低电压的分布式储能系统规划方法，其特征在于，包括以下过程：
设定考察周期，基于节点电压波动、最小化日负荷波动、储能系统容量建立分布式储能系统规划目标函数；
设立约束条件，包括潮流平衡约束、网络功率平衡约束、储能系统能量平衡约束、节点电压约束；
改进蚁群算法的调节因子，调节因子包括挥发因子ρ、启发因子α、期望因子β；
应用改进后的蚁群算法求解分布式储能系统的最优接入位置与最佳容量；其中包括以下步骤：
S1、输入待求系统的拓扑结构参数、储能系统参数、目标函数，并设置人工蚂蚁数量、最大迭代次数和调节因子；
S2、初始化信息素浓度τ，其中τ为常数；
S3、根据信息素浓度τ，按下式计算下一个路径转移的概率；



式中λi为第i条路径的距离，即对应待解决模型中的目标函数；k为下一次路径之后的未被寻觅的点的集合；
S4、更新信息素浓度τ，对每一条路径都进行目标函数计算；
S5、在计算得到的所有目标函数值中找到一个最短路径即为一次迭代中的最优解；
S6、反复操作上述步骤S3-S5，直到达到最大的设置迭代数，输出当前值即为所求分布式储能系统规划过程中的最优配置方案。


2.根据权利要求1所述的一种用于解决配网低电压的分布式储能系统规划方法，其特征在于，节点电压波动的数学模型建立过程如下：
当系统负荷波动时，各节点电压也随之波动，选择以整个考察周期内的电压平均值作为基准，建立的模型如下：



式中：Nbus为配电网系统中节点个数；T为整个考察周期内的时刻数；Ui(t)为i节点t时刻的电压值；为i节点在考察周期内的电压平均值。


3.根据权利要求2所述的一种用于解决配网低电压的分布式储能系统规划方法，其特征在于，最小化日负荷波动的数学模型建立过程如下：
从电网侧出发以解决时段性低电压为目的，建立负荷波动的数学模型如下式所示：



式中：Ps(t)为第t时刻配电网所需总有功功率，即日负荷曲线上第t时刻所对应的有功功率；为接入分布式储能系统后，在整个考察周期内从电网获取的有功功率的平均值，即加入分布式储能系统运行后，日负荷曲线的平均值。


4.根据权利要求3所述的一种用于解决配网低电压的分布式储能系统规划方法，其特征在于，储能系统容量的数学模型建立过程如下：
实际中储能过程放电会影响电池组寿命，需计及储能实际剩余容量，所以建立储能系统的数学模型如下式所示：



式中：t0为第t时刻的储能系统放电的开始时刻；γci为i节点储能容量系数，为大于1的常数，以避免电池组出现过放现象；Δt为两相邻时刻之间的时间间隔；n为储能系统从放电开始时刻到整个观察周期内的放电结束时刻的时间段数量；Pi,BESS(t)为第i个节点的储能系统t时刻的放电功率，当储能系统充电时为负值，当该节点没有储能时，其值为0；NBESS为储能系统的个数。

【专利技术属性】
技术研发人员：徐备，陈宇力，吴昊，李靖，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司肇庆供电局，
类型：发明
国别省市：广东;44