机组组合嵌入的储能规划方法、电子终端及存储介质技术

本申请提供一种机组组合嵌入的储能规划方法、电子终端及存储介质，所述方法包括：获取机组储能系统的系统参数；构建储能调度模型；将所述储能调度模型嵌入机组组合，构建储能调度嵌入的机组组合模型将储能调度嵌入的机组组合模型嵌入储能规划，构建机组组合嵌入的储能规划模型；基于系统参数对机组组合嵌入的储能规划模型进行求解，获取储能规划策略。本发明专利技术能够使建立的储能规划模型更佳准确，从而可以求出符合实际情况的最优规划决策。

【技术实现步骤摘要】
机组组合嵌入的储能规划方法、电子终端及存储介质
本申请涉及储能规划
，特别是涉及一种机组组合嵌入的储能规划方法、电子终端及存储介质。
技术介绍
当前，新能源技术在电力系统中的渗透率不断提高，伴随着储能技术的不断成熟以及成本不断降低，储能的应用受到更多的关注，因此对储能的规划和运行展开研究显得尤为重要。现有的储能规划没有嵌入机组组合模型中进行一体化求解，缺少运行层面的灵活性，难以得到最优化的规划决策。国内外多年来在储能规划方面已经有了丰富的研究成果，如文献1“储能系统用于提高风电接入的规划和运行综合优化模型”(郑乐,胡伟,陆秋瑜,闵勇,袁飞,高宗和.中国电机工程学报，2014，34(16)：2533-2543.)提出一种储能系统规划和运行的综合优化模型，将规划和运行的相互影响纳入考虑，该综合优化模型基于双层决策方法，外层优化模型负责求解储能系统的规划问题，同时涵盖选址和定容，并采用基于遗传算法的智能算法对该混合整数规划进行求解，在此基础上，内层优化考虑储能的运行问题。文献2“计及风电场和储能系统联合运行的输电系统扩展规划”(郑静,文福拴,李力,王珂,高超.电力系统自动化,2013,37(01):135-142.)构建了风储系统联合运行的输电系统两层规划模型，上层模型进行输电规划投资决策，然后将输电网架构架构规划方案传给下层，下层模型根据输电规划方案，考虑系统运行中的各种约束，以储能系统放电成本和风电场弃风成本之和最小为目标，优化储能系统的容量和充放电策略，并采用PSO算法分别求解上、下层模型。文献3“含多风电场的电力系统储能鲁棒优化配置方法”(韩杏宁,黎嘉明,文劲宇,艾小猛,黎静华,罗卫华.中国电机工程学报,2015,35(09):2120-2127.)构建了含多风电场的电力系统储能鲁棒优化配置模型，引入功率平衡线性分配策略，首先充分利用系统现有的机组调节能力来应对多个风电场的随机功率波动，再求解满足剩余风电功率全部接纳要求的储能最小容量及最优布点方案。文献4“计及风电场和储能系统联合运行的输电系统扩展规划”(郑静,文福拴,李力,等.电力系统自动化,2013,37(1):135-142.)构建了风储系统联合运行的输电系统两层规划模型，上层模型进行输电规划投资决策，然后将输电网架构架构规划方案传给下层，下层模型根据输电规划方案，考虑系统运行中的各种约束，以储能系统放电成本和风电场弃风成本之和最小为目标，优化储能系统的容量和充放电策略，并采用PSO算法分别求解上、下层模型。。文献5“虑风电接纳能力的储输联合规划”(黄英,刘宝柱,王坤宇,艾欣.电网技术,2018,42(05):1480-1489)构建了面向提高风电接纳能力的储能与输电网联合规划模型，求解结果同时涵盖储能最优配置位置及功率和输电线路最佳假设方案，该联合规划模型可以实现线路、储能投资最小和系统弃风最小的综合最优。根据各类研究成果，已有多种涉及储能规划策略的专利申请。如专利1“含大规模风电接入的输电网扩建与储能配置联合规划方法”(胡泽春,吴玮坪,林哲,齐清,陈平.CN110071505A,2019-07-30.)提出了一种含大规模风电接入的输电网扩建与储能配置联合规划方案，首先对电网进行全年运行模拟，筛选出储能配置待选节点和输电网扩建待选线路。位置选定后，对全年数据进行聚类，构建随机规划场景集，规划决策出初始联合规划方案。在初始联合规划方案的基础上进行年运行模拟，考虑风电全年处理变化以及储能寿命折损的影响，对初始联合规划方案进行修正，最终得到输电网扩建和储能配置的联合规划方案；专利2“一种输电网中基于网损灵敏度的储能选址方法”(郭威,刘其辉.CN109818361A,2019-05-28.)提出了一种输电网中基于网损灵敏度的储能选址方法，将网损灵敏度按照时序求和并排序得到最佳储能位置，该方法能够实现找到全网网损最小的节点配置储能的同时，缩小配置储能时的求解空间，提高了计算效率；专利3“一种基于改进模拟退火算法的电网侧储能系统容量配置方法”(周喜超,王楠,赵鹏翔,李振,丛琳,王冰,李建林.CN111641220A,2020-09-08.)提出了一种基于改进模拟退火算法的电网侧储能配置方法，在储能规划中同时涵盖选址和定容，求解算法结合了天牛须算法和模拟退火算法的优点，降低求解结果陷入局部最优的可能，加快了收敛速度。但传统方法存在如下固有缺陷：1、没有将机组组合嵌入到储能规划模型中进行求解，将机组启停状态和机组最小在线离线时间等机组组合约束加入储能规划模型更符合电力系统实际运行灵活性以及经济性的要求，能够使建立的储能规划模型更佳准确，从而可以求解出符合实际情况的最优规划决策。2、储能规划包含选址与定容两个方面，同时考虑选址和定容的方案较少，将选址和定容两个方面相分离，比如在不考虑储能选址的情况下进行储能定容，割裂两个工作会导致投资策略达不到最优效果。申请内容鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供机组组合嵌入的储能规划方法、电子终端及存储介质，用于获取储能规划的最优决策。为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面提供一种机组组合嵌入的储能规划方法，包括：获取机组储能系统的系统参数；构建储能调度模型；将所述储能调度模型嵌入机组组合，构建储能调度嵌入的机组组合模型；将储能调度嵌入的机组组合模型嵌入储能规划，构建机组组合嵌入的储能规划模型；基于所述系统参数对所述机组组合嵌入的储能规划模型进行求解，获取储能规划策略。于本申请的第一方面的一些实施例中，所述机组储能系统的系统参数包括机组参数，网架参数以及储能设备参数；其中，所述机组参数包括最大出力，最小出力，最大爬坡功率，最小在线/离线时间，出力成本，启动成本中的一种或多种；所述网架参数包括节点负荷，线路电抗，线路传输容量中的一种或多种；所述储能设备参数包括储能设备容量，充电效率，放电效率，存储效率，最大充电功率，最大放电功率中的一种或多种。于本申请的第一方面的一些实施例中，所述储能调度模型的约束条件包括：储能设备充电功率约束，储能设备放电功率约束，储能设备荷电状态时序约束，储能设备可持续使用约束中的一种或多种。于本申请的第一方面的一些实施例中，所述储能调度嵌入的机组组合模型的目标函数为最小化机组运行成本：min(VC+SC)；其中，VC为机组出力成本，其表达式为SC为机组启动成本，其表达式为式中，ΩG为机组集合，Pi,t表示机组i在t时刻的出力，ci表示机组i的发电成本系数；vi,t为表示机组i在t时刻的启动动作的0-1变量：0表示启动，αi表示机组i的启动成本系数。于本申请的第一方面的一些实施例中，所述储能调度嵌入的机组组合模型的约束条件包括储能设备充电功率约束，储能设备放电功率约束，储能设备荷电状态时序约束，储能设备可持续使用约束，机组组合约束，储能调度约束，系统网架约束，系统节点功率平衡约束中的一种或多种。于本申请的第一方面的一些实施例中，所述机组组合嵌入的储能规划模型的目标函数为最小化机组运行成本与储能设备的投资成本之和：min本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机组组合嵌入的储能规划方法，其特征在于：包括：/n获取机组储能系统的系统参数；/n构建储能调度模型；/n将所述储能调度模型嵌入机组组合，构建储能调度嵌入的机组组合模型；/n将储能调度嵌入的机组组合模型嵌入储能规划，构建机组组合嵌入的储能规划模型；/n基于所述系统参数对所述机组组合嵌入的储能规划模型进行求解，获取储能规划策略。/n

【技术特征摘要】
1.一种机组组合嵌入的储能规划方法，其特征在于：包括：
获取机组储能系统的系统参数；
构建储能调度模型；
将所述储能调度模型嵌入机组组合，构建储能调度嵌入的机组组合模型；
将储能调度嵌入的机组组合模型嵌入储能规划，构建机组组合嵌入的储能规划模型；
基于所述系统参数对所述机组组合嵌入的储能规划模型进行求解，获取储能规划策略。


2.根据权利要求1所述的机组组合嵌入的储能规划方法，其特征在于：所述机组储能系统的系统参数包括机组参数，网架参数以及储能设备参数；其中，所述机组参数包括最大出力，最小出力，最大爬坡功率，最小在线/离线时间，出力成本，启动成本中的一种或多种；所述网架参数包括节点负荷，线路电抗，线路传输容量中的一种或多种；所述储能设备参数包括储能设备容量，充电效率，放电效率，存储效率，最大充电功率，最大放电功率中的一种或多种。


3.根据权利要求1所述的机组组合嵌入的储能规划方法，其特征在于：所述储能调度模型的约束条件包括：储能设备充电功率约束，储能设备放电功率约束，储能设备荷电状态时序约束，储能设备可持续使用约束中的一种或多种。


4.根据权利要求1所述的机组组合嵌入的储能规划方法，其特征在于：所述储能调度嵌入的机组组合模型的目标函数为最小化机组运行成本：
min(VC+SC)；
其中，VC为机组出力成本，其表达式为SC为机组启动成本，其表达式为式中，ΩG为机组集合，Pi,t表示机组i在t时刻的出力，ci表示机组i的发电成本系数；vi,t为表示机组i在t时刻的启动动作的0-1变量：0表示启动，αi表示机组i的启动成本系数。


5.根据权利要求4所述的机组组合嵌入的储能规划方法，其特征在于：所述储能调度嵌入的机组组合模型的约束条件包...

【专利技术属性】
技术研发人员：尚策，唐文左，杨航博，王杨，原一方，张程柯，葛玉友，邵黎，汪可友，谢杜阳，
申请(专利权)人：上海交通大学，国网重庆市电力公司经济技术研究院，重庆电力设计院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：上海;31