【技术实现步骤摘要】
一种光储能场景中储能容量配置和调度方法
[0001]本专利技术属于电力
，尤其是涉及一种光储能场景中储能容量配置和调度方法。
技术介绍
[0002]随着能源危机和环境污染问题的加剧，光伏发电作为可持续的清洁能源受到越来越多的关注，储能在含光伏电力系统中的应用也日益广泛。然而，储能的大规模应用却面临成本高难以推广、收益衡量困难等瓶颈。基于此，研究光伏电站配置储能的经济性。
[0003]在光储场景中，储能设备可以产生三部分收益，一部分为削峰填谷的收益，一部分为削减需量的收益，还有一部分为光伏发电的错时充放电收益。在已知过去一段时间光伏的发电曲线和用户的负荷曲线，应该配置多大功率和容量的储能设备、储能采用怎样的充放电策略，使得投资收益最优、在最短时间能够收回储能设备的成本，这是一个复杂的储能配置优化问题。此外，储能设备投入运行后，结合未来24小时的发电功率和负荷预测数据，如何能快速的计算出每个时刻的充放电功率，保障储能电池安全，实现最优的经济运行方式。
技术实现思路
[0004]本专利技术旨在解决上述...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种光储能场景中储能容量配置和调度方法，其特征在于，包括：以数据采集间隔为Δt采集一段时间的配储能前负荷数据和光伏发电数据，计算削峰填谷和光伏发电的错时充放电收益、配储能后获得的需量收益、整个周期的充放电循环成本；计算配储能后获得的总收益，配储能后获得的总收益为计算削峰填谷和光伏发电的错时充放电收益、配储能后获得的需量收益的和与整个周期的充放电循环成本之差；采用静态投资成本收回年限作为指标对比不同储能容量配置获得收益，其中，静态投资成本收回年限为削峰填谷和光伏发电的错时充放电收益、配储能后获得的需量收益的和与储能静态投资每千瓦时的成本价格、电池额定容量的积之比；使用随机森林算法训练历史用电负荷数据，得到能够预测未来一段周期的负荷预测模型，并使用随机森林算法训练历史光伏发电数据，得到能够预测未来一段周期的光伏发电预测模型，然后通过负荷预测模型和光伏发电预测模型预测未来一段周期的负荷和光伏发电数据；根据不同储能配置分别计算获得收益，求得投入产出比最优的最优储能配置，按照这种最优储能配置的最优储能容量和额定功率采购储能电池，并投入到光伏发电站运行。2.如权利要求1所述的光储能场景中储能容量配置和调度方法，其特征在于，根据最优储能配置得到未来一段周期的储能电池从电网的充电功率、从光伏的充电功率以及给电网的放电功率，再将充放电功率指令发送给储能变流器，储能变流器对电池按照预测的最优储能配置的充放电功率进行控制。3.如权利要求1所述的光储能场景中储能容量配置和调度方法，其特征在于，计算削峰填谷和光伏发电的错时充放电收益的方法如下：计算电网给电池充电成本：其中PriceElec为每个时刻的电网电价，v>＝0为电网给电池的充电功率；计算光伏给电池充电成本：其中，PriceSolar为每个时刻的光伏电价，y<＝0为光伏给电池的充电功率；计算电池给电网放电收益：其中，u>＝0为电池给电网的放电功率；削峰填谷和光伏发电的错时充放电收益总和为电池放电收益减去电网和光伏给电池的充电成本，计算得到削峰填谷和光伏发电的错时充放电收益：4.如权利要求1所述的光储能场景中储能容量配置和调度方法，其特征在于，计算配储
能后获得的需量收益的方法如下：计算配储能前的需量成本：通过配储能前的负荷功率计算得到配储能前的需量PPreAvg：其中，配储能前的负荷功率为：通过配储能前负荷数据和光伏发电数据，得到使用负荷功率和光伏发电功率，将使用负荷功率减去光伏发电功率，大于等于0的功率为配储能前的负荷功率，记为PPreRTime；配储能前的最大需量：DCTPre＝max(PPreAvg
i
)；配储能前的需量成本为：DCTPre*PriceDemand；其中，PriceDemand为需量电价；计算配储能后的需量成本：配储能后的负荷功率为：PPostRTime
i
＝PPreRTime
i
‑
u
技术研发人员：祁建程，楼旸，杨洋，徐一帆，董远云，董树锋，
申请(专利权)人：万克能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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