一种面向新能源就地消纳的园区储能与电价协调优化方法技术

本发明专利技术涉及一种面向新能源就地消纳的园区储能与电价协调优化方法，该方法在上层考虑园区日前预测的新能源功率与负荷功率的时空匹配程度关系，根据日前预测的新能源与负荷功率数据，建立园区日前动态分时电价优化模型；在此基础上，在下层以新能源就地消纳率最大为目标，并计及储能配置及运行成本，建立园区储能优化模型。与现有技术相比，本发明专利技术具有提高新能源消纳能力，提高能源利用效率，协调储能与电价优化，降低新能源消纳成本等优点。降低新能源消纳成本等优点。降低新能源消纳成本等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种面向新能源就地消纳的园区储能与电价协调优化方法


[0001]本专利技术涉及高比例可再生能源电力系统规划
，尤其是涉及一种面向新能源就地消纳的园区储能与电价协调优化方法。

技术介绍

[0002]目前，新能源发电已成为电力生产的重要发展方向。然而，由于电网自身调节能力有限，市场机制不够完善，目前新能源发电并网困难、消纳不足等问题日益突出。针对新能源出力与园区负荷时空匹配性差造成的园区新能源消纳难的问题，园区通常采用电价优化调整和储能优化配置等方法促进新能源就地消纳，从而提高园区电能利用效率，实现节能减排的战略目标。
[0003]园区通过电价的优化调整促进新能源就地消纳，但传统的分时电价优化方法仅以负荷功率数据为依据，未计及源储因素，普遍存在考虑影响因素单一的问题，未从源荷储整体出发进行协调优化以提高园区新能源就地消纳能力，促进新能源消纳的程度有限，无法进一步提高新能源就地消纳能力，且能源消纳成本高；园区配置储能促进新能源就地消纳，但普遍存在储能配置的经济性差等问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种面向新能源就地消纳的园区储能与电价协调优化方法。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0006]一种面向新能源就地消纳的园区储能与电价协调优化方法，该方法包括如下步骤：
[0007]S1：在上层电价优化模型中，根据园区日前预测的新能源和负荷功率数据，采用模糊隶属度函数对园区日前预测的分时时段进行动态划分。
[0008]采用模糊隶属度函数对园区日前预测的分时时段进行动态划分的具体步骤包括：
[0009]S101：根据园区日前预测的新能源和负荷功率数据，计算园区的日前净负荷功率数据：
[0010]P
net
(t)＝P0(t)
‑
P
PV
(t)
‑
P
WT
(t)
[0011]式中，P
net
(t)为园区日前预测的净负荷t时刻功率数据；P0(t)为园区日前预测的负荷t时刻功率数据；P
PV
(t)、P
WT
(t)分别为园区日前预测的新能源光伏和风机t时刻功率数据；取t＝1，2，
…
，24；
[0012]S102：根据园区日前预测的净负荷功率数据P
net
(t)，通过模糊隶属度函数确定各负荷点最大和最小隶属度μ
x1
和μ
x2
，二者的表达式为：
[0013][0014][0015]式中，P
x
为负荷x时段园区净负荷功率，x＝1，2，
…
，24；P
min
、P
max
分别为园区负荷所有时段中净负荷的功率最小值和最大值；
[0016]S103：采用平移极差变换对最大和最小隶属度μ
x1
和μ
x2
进行标准化处理，得到隶属度矩阵μ
′
xk
：
[0017][0018]式中，x＝1，2，
…
，24，k＝1，2；平均值标准差
[0019]S104：对平移极差变换后的矩阵采用欧几里得距离法进行标定得到模糊相似矩阵R；R中第x行、第y列元素的计算公式为：
[0020][0021]式中，x＝1，2，
…
，24，y＝1，2，
…
，24；s∈[0，1]；
[0022]S105：采用传递闭包法对模糊相似矩阵R进行处理，得到具有传递性的模糊相似等价矩阵R
k
，即：
[0023]R
→
R2→
R4→…→
R
2k
[0024]直至R
k
×
R
k
＝R
k
，此时，R
k
即为模糊等价矩阵；
[0025]S106：选择常数λ，令模糊相似矩阵R
k
中大于λ的元素为1，小于λ的元素为0，得到λ截距阵R
λ
；
[0026]R
λ
＝(t
ij
(λ))
24
×
24
[0027][0028]式中，i、j＝1，2，3，
…
，24；λ∈[0,1]；
[0029]S107：根据λ截距阵中非对角线元素，按照行元素或列元素的相似性将一天内的时刻划分为峰时段Ω
p
、平时段Ω
f
、谷时段Ω
g
三个时段。
[0030]S2：在园区分时时段划分的基础上，根据上层园区运营商各运行成本和下层储能的功率、容量配置及运行总成本，构建园区运营商分时电价优化模型，求取园区分时电价。构建园区运营商分时电价优化模型的具体步骤包括：
[0031]S201：以园区运营商收益最大为目标构建园区分时电价优化模型：
[0032]maxR
f
＝I
‑
C＝(I
sell
‑
C
NE
‑
C
grid
‑
C
ope
‑
C
line
)
[0033]式中，R
f
为园区运营商收益；I为园区运营商售电收入；C为园区运营商运行成本；I
sell
为园区运营商向用户售电的收入；C
NE
为园区运营商向新能源光伏与风机的购电成本；C
grid
为下层园区与配电网的不平衡功率交换成本；C
ope
为下层储能的功率、容量配置及运行
总成本；C
line
为园区联络线功率波动惩罚成本；
[0034]S202：园区运营商各运行成本及收益具体如下：
[0035][0036][0037][0038][0039][0040]式中，p(t)为优化的园区运营商t时刻分时电价；P
out
(t)为电价优化后园区负荷需求响应后t时刻的实时功率；时间间隔Δt取1h；P
PV
(t)、P
WT
(t)分别为园区日前t时刻预测的新能源光伏和风机t时刻的功率数据；p
PV
(t)、p
WT
(t)分别为园区新能源光伏和风机t时刻的上网电价，即园区运营商向新能源风机和光伏的购电电价；p0(t)为园区运营商优化前t时刻分时电价；P
grid
(t)为园区与配电网t时刻交换的不平衡功率；K
line
为园区与配电网联络线功率波动惩罚成本系数；p
p
、p
f
、p
g
分别为峰、平、谷电价；Ω<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向新能源就地消纳的园区储能与电价协调优化方法，其特征在于，包括：S1：在上层电价优化模型中，根据园区日前预测的新能源和负荷功率数据，采用模糊隶属度函数对园区日前预测的分时时段进行动态划分；S2：在园区分时时段划分的基础上，根据上层园区运营商各运行成本和下层储能的功率、容量配置及运行总成本，构建园区运营商分时电价优化模型，求取园区分时电价；S3：设置上层园区分时电价优化模型约束条件；S4：根据S2生成的分时电价信息，计算并确定园区负荷响应后的实时功率，为下层储能的功率和容量配置提供数据支撑；S5：拟合储能电池放电深度与循环寿命的关系曲线，建立储能电池单次放电的容量损耗指标，并结合储能电池放电量，获取电池单次放电的容量损耗；S6：在下层园区储能优化模型中，根据园区负荷响应后的实时功率数据，以园区储能的功率和容量为决策变量，构建园区新能源就地消纳率最大的园区储能优化配置模型，同时，计算储能的功率、容量配置及运行总成本并返回上层对分时电价进行优化；S7：设置下层园区储能充放电及系统安全运行的约束条件；S8：计算园区分时电价与储能配置的功率和容量规模，完成新能源就地消纳的园区储能与电价协调优化。2.根据权利要求1所述的面向新能源就地消纳的园区储能与电价协调优化方法，其特征在于，S1中，采用模糊隶属度函数对园区日前预测的分时时段进行动态划分的具体步骤包括：S101：根据园区日前预测的新能源和负荷功率数据，计算园区的日前净负荷功率数据：P
net
(t)＝P0(t)
‑
P
PV
(t)
‑
P
WT
(t)式中，P
net
(t)为园区日前预测的净负荷t时刻功率数据；P0(t)为园区日前预测的负荷t时刻功率数据；P
PV
(t)、P
WT
(t)分别为园区日前预测的新能源光伏和风机t时刻功率数据；取t＝1，2，
…
，24；S102：根据园区日前预测的净负荷功率数据P
net
(t)，通过模糊隶属度函数确定各负荷点最大和最小隶属度μ
x1
和μ
x2
，二者的表达式为：二者的表达式为：式中，P
x
为负荷x时段园区净负荷功率，x＝1，2，
…
，24；P
min
、P
max
分别为园区负荷所有时段中净负荷的功率最小值和最大值；S103：采用平移极差变换对最大和最小隶属度μ
x1
和μ
x2
进行标准化处理，得到隶属度矩阵μ
′
xk
：
式中，x＝1，2，
…
，24，k＝1，2；平均值标准差S104：对平移极差变换后的矩阵采用欧几里得距离法进行标定得到模糊相似矩阵R；R中第x行、第y列元素的计算公式为：式中，x＝1，2，
…
，24，y＝1，2，
…
，24；s∈[0，1]；S105：采用传递闭包法对模糊相似矩阵R进行处理，得到具有传递性的模糊相似等价矩阵R
k
，即：R
→
R2→
R4→…→
R
2k
直至R
k
×
R
k
＝R
k
，此时，R
k
即为模糊等价矩阵；S106：选择常数λ，令模糊相似矩阵R
k
中大于λ的元素为1，小于λ的元素为0，得到λ截距阵R
λ
；；式中，i、j＝1，2，3，
…
，24；λ∈[0,1]；S107：根据λ截距阵中非对角线元素，按照行元素或列元素的相似性将一天内的时刻划分为峰时段Ω
p
、平时段Ω
f
、谷时段Ω
g
三个时段。3.根据权利要求2所述的面向新能源就地消纳的园区储能与电价协调优化方法，其特征在于，S2中，构建园区运营商分时电价优化模型的具体步骤包括：S201：以园区运营商收益最大为目标构建园区分时电价优化模型：max R
f
＝I
‑
C＝(I
sell
‑
C
NE
‑
C
grid
‑
C
ope
‑
C
line
)式中，R
f
为园区运营商收益；I为园区运营商售电收入；C为园区运营商运行成本；I
sell
为园区运营商向用户售电的收入；C
NE
为园区运营商向新能源光伏与风机的购电成本；C
grid
为下层园区与配电网的不平衡功率交换成本；C
ope
为下层储能的功率、容量配置及运行总成本；C
line
为园区联络线功率波动惩罚成本；S202：园区运营商各运行成本及收益具体如下：园区运营商各运行成本及收益具体如下：园区运营商各运行成本及收益具体如下：
式中，p(t)为优化的园区运营商t时刻分时电价；P
out
(t)为电价优化后园区负荷需求响应后t时刻的实时功率；时间间隔Δt取1h；P
PV
(t)、P
WT
(t)分别为园区日前t时刻预测的新能源光伏和风机t时刻的功率数据；p
PV
(t)、p
WT
(t)分别为园区新能源光伏和风机t时刻的上网电价，即园区运营商向新能源风机和光伏的购电电价；p0(t)为园区运营商优化前t时刻分时电价；P
gr...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤波，蒋向兵，余光正，郑宇鹏，王建锋，程娥，曲建峰，
申请(专利权)人：上海电力大学，
类型：发明
国别省市：