一种集中式储能电站选址定容两阶段优化方法技术

本发明专利技术公开了一种集中式储能电站选址定容两阶段优化方法，该方法根据逐时发电量和负荷的平衡关系、储能电站自身功率限制和充放电状态、可再生能源时序特性，建立了集中式储能电站运行策略；从介数中心性、负荷大小、可再生能源发电装机容量和相邻节点平均距离四个方面综合考虑存储位置预选；然后以调峰获利、投资成本和有功网损为目标，通过NSGA

【技术实现步骤摘要】
一种集中式储能电站选址定容两阶段优化方法


[0001]本专利技术属于储能电站规划设计领域，具体涉及一种集中式储能电站选址定容两阶段优化方法。

技术介绍

[0002]能源和气候问题长久以来都是国内和国际社会关注的重点，根据国际统计局发布的数据，我国2020年煤炭消费量占能源消费总量的56.8％，虽比上年下降0.9个百分点，但以煤炭为主的能源结构尚未根本转变。同时，可再生能源的波动性、间歇性与随机性等特性导致弃风、弃光，制约了自身的发展。储能可以缓解电力系统中风能和太阳能等可再生能源产生的不确定性和可变性问题，成为了实现可再生能源高比例接入电网的必要手段，是实现能源转型，绿色低碳重要发展方向。近年来，各省份要求新建可再生能源电站需要配置一定比例的储能设备，并且随着我国储能技术的高速发展，主流储能技术的成本已经有了大幅降低，未来势必会出现大规模储能电站。对储能电站进行合理规划，能够平抑风光出力波动、改善可再生能源消纳比例、提高电网安全性等。
[0003]在现有研究大多针对35kV及以下配电网和新能源发电配套的分布式储能，缺乏对于集中式储能电站的规划设计方法的情况下，本专利技术提出一种集中式储能电站选址定容两阶段优化方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供了一种集中式储能电站选址定容两阶段优化方法，为指导集中式储能电站建设提供了依据。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用如下的技术方案：
[0006]集中式储能电站选址定容两阶段优化方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1：根据整个地区电网净负荷、储能电站自身功率限制和充放电状态、可再生能源时序特性，建立集中式储能电站运行策略，具体模型如下：
[0008]首先单个定义电网节点的净负荷，然后将电网内所有节点的净负荷相加，得到电网净负荷：
[0009][0010][0011]式中：中为t时刻电网节点i的净负荷，kW；L
i
(t)为t时刻电网节点i的负荷，kW；P
ig
(t)为t时刻电网节点i的有功发电量，kW；和分别表示t时刻由线路j注入和流出电网节点i的有功功率，kW；L(t)为t时刻电网净负荷，kW；
[0012]净负荷会出现大于零、等于零、小于零三种情况，分别对应放电、闲置、充电三种工作状态；同时，储能电站的运行会受到电网的限制以及设备自身的荷电状态、功率方面的限
制，具体如下式：
[0013][0014]式中：表示t时刻储能电站i的充电功率，kW；表示储能电站i的最大充电功率,kW；表示t时刻储能电站i的放电功率，kW；表示储能电站i的最大放电功率,kW；SOC表示储能电站的荷电状态；
[0015]步骤2：通过由新能源电站出力、介数中心性、负荷大小、相邻电网节点平均距离构成的综合指标进行预选址，得到重要度高的电网节点，以降低计算复杂度，提高优化速度；
[0016]1)介数中心性通过式(4)计算获得：
[0017][0018]式中：σ
st
(v)表示由节点s到节点t且经过节点v的最短路径条数；σ
st
表示节点s到节点t的最短路径条数；
[0019]2)由于各指标单位不同，需要进行归一化处理后进行加和：
[0020][0021]F
·
(v)＝a
·
F1·
(v)+b
·
F2·
(v)+c
·
F3·
(v)+d
·
F4·
(v)
ꢀꢀꢀ
(6)
[0022]式中：F
n
·
(v)表示节点v归一化后的第n个指标；F
n
(v)表示节点v的第n个指标；表示所有节点中第n个指标的最小值；表示所有节点中第n个指标的最大值；F
·
(v)表示节点v的综合指标，F1·
(v)表示节点v归一化后的新能源电站出力；F2·
(v)表示节点v归一化后的介数中心性；F3·
(v)表示节点v归一化后的负荷大小；F4·
(v)表示节点v归一化后的相邻电网节点平均距离；a，b，c，d表示各指标对应的权重；
[0023]步骤3：根据集中式储能电站运行策略，将电网和储能设备自身约束作为边界条件，以调峰获利、投资成本、有功网损为目标，通过多目标优化算法NSGA
‑
II对储能电站位置和容量进行多目标优化，得到储能电站合理的位置和容量，具体过程如下：
[0024]1)建立调峰获利、投资成本、有功网损三个目标函数的数学模型：
[0025][0026]式中：S表示所有储能电站单日的调峰获利，元；P
d
(i,t)和P
c
(i,t)分别为储能电站i在t时刻前一小时的放电量和充电量，kWh；s为当前时刻电价，元；C表示所有储能电站的总
投资，元；Crb(i)为储能电站i的额定装机容量，kWh；I(i)和M(i)表示储能电站i单位容量建设和运行维护费用，元；L表示所有储能电站单日有功网损，kWh；Ploss(j,t)为线路j在t时刻前一小时的有功线损，kW；
[0027]2)选取储能电站总装机容量、各预选节点储能容量占比作为优化变量；
[0028]3)通过NSGA
‑
II算法进行多目标优化，得到Pareto解集；
[0029]4)通过理想点法从Pareto解集中选取最优解，理想点法见下式：
[0030]minD(i)＝||F
ideal
‑
F(i)||
ꢀꢀ
0<i≤n
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0031]式中：minD(i)表示Pareto解集中点i与理想点的最短空间距离；F
ideal
表示理想解；F(i)表示Pareto解集中点i；
[0032]步骤4：在前述步骤3得到的储能电站的位置和容量的基础上，以电网运行成本最低为目标，对加入储能电站后的电网进行最优潮流计算，保证电网能够稳定运行的同时进一步对储能电站的充放电功率优化。
[0033]所述步骤1中的电网节点，针对220kV及以上电压等级的输电网；
[0034]所述步骤1中的荷电状态最小值SOC
min
等于0.3；
[0035]所述步骤2中各指标对应的权重a，b，c，d为等权重。
[0036]所述步骤3中的优化变量，以整个地区储能电站容量和各储能电站占总容量的比例作为优化变量，能够同时对选址和容量进行优化。
[0037]所述储能电站容量的寻优范围为对应新能源装机容量的100％～500％。
[0038]所述步骤3中的多目标优化算法为遗传算法，其中种群规模为300～400，最优个体系数为0.1～0.3，每代中直接保留上一代个体的数量为10～18本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.集中式储能电站选址定容两阶段优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据整个地区电网净负荷、储能电站自身功率限制和充放电状态、可再生能源时序特性，建立集中式储能电站运行策略，具体模型如下：首先单个定义电网节点的净负荷，然后将电网内所有节点的净负荷相加，得到电网净负荷：负荷：式中：中为t时刻电网节点i的净负荷，kW；L
i
(t)为t时刻电网节点i的负荷，kW；为t时刻电网节点i的有功发电量，kW；和分别表示t时刻由线路j注入和流出电网节点i的有功功率，kW；L(t)为t时刻电网净负荷，kW；净负荷会出现大于零、等于零、小于零三种情况，分别对应放电、闲置、充电三种工作状态；同时，储能电站的运行会受到电网的限制以及设备自身的荷电状态、功率方面的限制，具体如下式：式中：表示t时刻储能电站i的充电功率，kW；表示储能电站i的最大充电功率,kW；表示t时刻储能电站i的放电功率，kW；表示储能电站i的最大放电功率,kW；SOC表示储能电站的荷电状态；步骤2：通过由新能源电站出力、介数中心性、负荷大小、相邻电网节点平均距离构成的综合指标进行预选址，得到重要度高的电网节点，以降低计算复杂度，提高优化速度；1)介数中心性通过式(4)计算获得：式中：σ
st
(v)表示由节点s到节点t且经过节点v的最短路径条数；σ
st
表示节点s到节点t的最短路径条数；2)由于各指标单位不同，需要进行归一化处理后进行加和：F
·
(v)＝a
·
F1·
(v)+b
·
F2·
(v)+c
·
F3·
(v)+d
·
F4·
(v)
ꢀꢀꢀꢀ
(6)式中：F
n
·
(v)表示节点v归一化后的第n个指标；F
n
(v)表示节点v的第n个指标；表示所有节点中第n个指标的最小值；表示所有节点中第n个指标的最大值；F
·
(v)表示节点v的综合指标，F1·
(v)表示节点v归一化后的新能源电站出力；F2·
(v)表示节点v归一化后的
介数中心性；F3·
(v)表示节点v归一化后的负荷大小；F4·
(v)表示节点v归一化后的相邻电网节点平均距离；a，b，c，d表示各指标对应的权重；步骤3：根据集中式储能电站运行策略，将电网和储能设备自身约束作为边界条件，以调峰获利、投资成本、有功网损为目标，通过多目标优化算法NSGA
‑
II对储能电站位置和容量进行多目标优化，得到储能...

【专利技术属性】
技术研发人员：王进仕，章硕，严俊杰，种道彤，刘继平，刘明，陈伟雄，韩小渠，赵全斌，邢秦安，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：