一种计及移动储能的多微电网系统优化配置方法技术方案

本发明专利技术提出了一种计及移动储能的多微电网系统优化配置方法，属于多微电网调度领域；该方法首先建立移动储能的时空模型；接着，利用条件风险价值量化风光能源的不确定性，结合需求响应和移动储能的时空特性，建立多微电网的移动储能配置优化模型，以多微电网系统的总调度成本最低为目标函数；最后，在目标函数和移动储能的约束条件下，通过改进粒子群算法求解模型移动储能和固定储能的优化配置结果及其效益。与现有技术相比，本发明专利技术考虑了优化配置移动储能对多微电网优化调度的影响，与传统的配置固定储能相比，移动储能可实现储能的时空复用，促进储能资源高效应用以及提高多微电网系统综合效益。网系统综合效益。网系统综合效益。

【技术实现步骤摘要】
一种计及移动储能的多微电网系统优化配置方法


[0001]本专利技术属于多微电网优化调度
，具体涉及一种计及移动储能的多微电网优化配置方法。

技术介绍

[0002]储能是一个相当重要的微电网组成部分，以多种方式协助微电网，包括负荷跟踪、运营储备、可再生能源整合以及缓解拥堵。储能装置能够在并网模式下对瞬时功率变化做出足够快的反应，并保持自身完全充电。随着储能技术的发展，储能系统的灵活充放电被用于调峰和作为储备容量提供，从而成为降低可再生能源发电不确定性、增强可再生能源参与电力市场可控性的重要手段。移动储能作为一种新型储能资源，与传统固定式储能电站相比，一方面可避免固定式储能电站因负荷变化所导致的利用率不高的问题；另一方面，因其时空接入的灵活性，能更有效促进微电网中源
‑
网
‑
荷
‑
储的互动，提高微电网中分布式能源及配电设备利用效率。
[0003]移动储能是一种具有空间和空间分布更为灵活的分布式存储方式，它具有位置多变、响应速度快等特点。与固定储能相比，移动存储装置具有结构紧凑、占用空间少、不需要远距离铺设或铺设电缆的优点，因此常被应用在微型电网应急供电、临时增容等领域。另外，储能对于可再生能源的峰谷套利、可再生能源消纳、调压、疏导阻塞等问题，也有许多学者提出了相应的研究。根据移动储能系统的规划和运行情况，本专利技术从规划和运行两个方面考虑了移动储能系统的投资和人工费用，以最小的经济成本为目标，进行了移动储能系统的优化调度和运行决策，在减少经济成本的前提下，保证了多微电网的安全和经济运行。
[0004]虽储能技术发展迅速，但储能造价成本依然较高，在含可再生能源的微电网中，储能配置不合理，不仅影响微电网与储能的运行，还会付出昂贵的成本。因此在微电网中合理配置移动储能资源，优化移动储能调配运行与充放电策略，是一项非常重要且有实际意义的研究课题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种计及移动储能的多微电网系统优化配置方法，在含移动储能和电力交易的多微电网系统模型中加入了需求响应，起到削峰填谷、节约微电网与用户成本的效果；利用条件风险价值量化风光不确定的风险成本，实现多微电网与用户之间的双赢。
[0006]为实现所述专利技术目的，所提供的技术方案是一种计及移动储能的多微电网系统优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0007]1)将移动储能加入到含电力交易的多微电网系统中，构建移动储能的时空模型，构成含移动储能的多微电网系统模型；
[0008]2)以多微电网和移动储能投资成本的经济调度成本最小化为第一目标函数，污染物排放治理费用最小化为第二目标函数；以微电网从外部购买的电量、单个微电网内部的能量流动、移动储能系统的投资成本、固定储能系统的投资成本为决策变量，对各决策变量
构建约束条件，从而构建包括决策变量、目标函数和约束条件的多微电网移动储能控制模型；
[0009]3)在含移动储能和固定储能的多微电网系统模型上加入需求响应以及条件风险价值量化风光不确定性带来的风险成本，考虑对含移动储能的多微电网系统模型带来的影响；
[0010]4)采用改进的粒子群算法，对整个优化调度过程及移动储能装置最佳容量配置进行求解，分析对比移动储能和固定储能的优化配置结果及其效益。
[0011]根据以上所述，对多微电网领域使用综上所述的推荐方法，本专利技术的有益效果是：
[0012]本专利技术提出面向多微电网的移动储能优化配置方法，通过移动储能进行电能共享的时空优化调度，有利于资源整合，减少了储能系统整体的功率和容量配置，节约了储能资源；显著降低了投资成本和运营成本；本专利技术提出了一种考虑移动储能的优化模型，对多微电网系统进行优化调度，在该模型优化下，多微电网系统能够配置移动储能的最佳容量，使得多微电网系统能够获得更多的利润，同时各微电网用户的综合效益也得到提升。
附图说明
[0013]图1是本专利技术实施步骤的整体流程图；
[0014]图2是本专利技术模型的移动储能位置优化结果；
[0015]图3是本专利技术模型的移动储能充放电功率结果。
具体实施方式
[0016]本专利技术是一种计及移动储能的多微电网系统优化配置方法，其具体流程，如图1所示，其特征在于，包括以下步骤：
[0017]1)将移动储能加入到含电力交易的多微电网系统中，构建移动储能的时空模型，构成含移动储能的多微电网系统模型；
[0018]2)以多微电网和移动储能投资成本的经济调度成本最小化为第一目标函数，污染物排放治理费用最小化为第二目标函数；以微电网从外部购买的电量、单个微电网内部的能量流动、移动储能系统的投资成本、固定储能系统的投资成本为决策变量，对各决策变量构建约束条件，从而构建包括决策变量、目标函数和约束条件的多微电网移动储能控制模型；
[0019]3)在含移动储能和固定储能的多微电网系统模型上加入需求响应以及条件风险价值量化风光不确定性带来的风险成本，考虑对含移动储能的多微电网系统模型带来的影响；
[0020]4)采用改进的粒子群算法，对整个优化调度过程及移动储能装置最佳容量配置进行求解，分析对比移动储能和固定储能的优化配置结果及其效益。
[0021]再具体而言，如图2和图3所示，为一种计及移动储能的多微电网系统优化配置方法具体实施的系统调度模型优化结果，具体实施过程如下：
[0022]第一步，移动储能在任何时间段最多可以连接到一个微电网，这种限制由下式进行了约束建模：
[0023][0024]式中，二进制变量表示移动储能的时空状态；这个变量表示在t时间段内移动储能与第n个微电网的连接状态，其值为1，则移动储能位于第n个微电网，若值为0，则移动储能不位于第n个微电网；上式表示移动储能在任何时间段最多可以连接到一个微电网；
[0025][0026]式中，表示移动储能的初始时空状态；上式表示在一天结束之前，移动储能必须重新回到它最初的位置；
[0027]移动储能在不同的微电网之间移动需要在路上花费一段特定的时间，其中微电网之间的移动时间是与相关的移动储能建模所需的唯一输入，时间值TM由一个矩阵来表示：
[0028][0029]需要注意的是，TM值只是移动时间，而不是更改移动储能连接到微电网所需的总时间；更改移动储能的连接位置需要断开以前连接的微电网，即移动到新的位置，然后将其连接到新的微电网上；因此，将移动储能断开和连接到微电网所需的固定常数时间必须添加到TM
(n,j)
中，以构成每次移动的总运输时间TT
(n,j)
：
[0030]TT
(n,j)
＝TD+TM
(n,j)
+TC，
[0031]式中，TC和TD是固定的连接和断开时间。
[0032]第二步，目标函数旨在使经济和环境成本最小，经济成本包括调度成本和储能的投资成本；其中调度成本包括燃料电池和柴油发电机的运维成本、电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计及移动储能的多微电网系统优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将移动储能加入到含电力交易的多微电网系统中，构建移动储能的时空模型，构成含移动储能的多微电网系统模型；2)以多微电网和移动储能投资成本的经济调度成本最小化为第一目标函数，污染物排放治理费用最小化为第二目标函数；以微电网从外部购买的电量、单个微电网内部的能量流动、移动储能系统的投资成本、固定储能系统的投资成本为决策变量，对各决策变量构建约束条件，从而构建包括决策变量、目标函数和约束条件的多微电网移动储能控制模型；3)在含移动储能和固定储能的多微电网系统模型上加入需求响应以及条件风险价值量化风光不确定性带来的风险成本，考虑对含移动储能的多微电网系统模型带来的影响；4)采用改进的粒子群算法，对整个优化调度过程及移动储能装置最佳容量配置进行求解，分析对比移动储能和固定储能的优化配置结果及其效益。2.根据权利要求1所述的一种计及移动储能的多微电网系统优化配置方法，其特征在于，步骤1)的详细步骤为：移动储能在任何时间段最多可以连接到一个微电网，这种限制由下式进行了约束建模：式中，二进制变量表示移动储能的时空状态；这个变量表示在t时间段内移动储能与第n个微电网的连接状态，其值为1，则移动储能位于第n个微电网，若值为0，则移动储能不位于第n个微电网；上式表示移动储能在任何时间段最多可以连接到一个微电网；式中，表示移动储能的初始时空状态；上式表示在一天结束之前，移动储能必须重新回到它最初的位置；移动储能在不同的微电网之间移动需要在路上花费一段特定的时间，其中微电网之间的移动时间是与相关的移动储能建模所需的唯一输入，时间值TM由一个矩阵来表示：需要注意的是，TM值只是移动时间，而不是更改移动储能连接到微电网所需的总时间；更改移动储能的连接位置需要断开以前连接的微电网，即移动到新的位置，然后将其连接到新的微电网上；因此，将移动储能断开和连接到微电网所需的固定常数时间必须添加到TM
(n,j)
中，以构成每次移动的总运输时间TT
(n,j)
：TT
(n,j)
＝TD+TM
(n,j)
+TC，式中，TC和TD是固定的连接和断开时间。3.根据权利要求1所述的一种计及移动储能的多微电网系统优化配置方法，其特征在于，步骤2)的详细步骤为：目标函数旨在使经济和环境成本最小，经济成本包括调度成本和储能的投资成本；其
中调度成本包括燃料电池和柴油发电机的运维成本、电力交易成本、风能和太阳能的运维成本和风险成本；目标函数1如下所示：成本和风险成本；目标函数1如下所示：成本和风险成本；目标函数1如下所示：式中，为配置移动储能的经济成本；为独立配置储能的经济成本；C
cost
为调度成本；C
MBES
为移动储能的投资成本；为独立储能的投资成本；目标函数2为污染物排放治理费用最低：式中，k是污染物(包含CO2，SO2等)的类型编号；β
k
是治理第k类污染物的成本；α
nk
是第n台发电机组污染物k的排放系数；是配电网污染物k的排放系数；移动储能投资成本：移动储能投资成本：移动储能投资成本：式中，和分别为移动储能的安装成本和运维成本；v为折现率；y为储能的使用年限；E
MBES
和P
MBES
分别为...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱西平，李姿霖，罗惠文，江强，刘明航，黄磊，龙文涛，张燕，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：