考虑光、荷多场景的分布式储能容量配置方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种考虑光、荷多场景的分布式储能容量配置方法及装置，所述方法包括预设典型场景；典型场景包括光伏大发月低谷负荷场景和光伏低谷月高峰负荷场景；其中，光伏大发月低谷负荷场景用于评估光伏并网后的电能质量关键指标是否符合电能质量预设标准，光伏低谷月高峰负荷场景用于表示台区原有负荷对配电系统运行的影响；根据典型场景构建分布式储能容量优化配置模型；求解分布式储能优化模型。本发明专利技术采用的储能容量优化策略能够充分考虑光、荷典型规划场景，从而确保各台区配置储能后满足本地光伏消纳目标的同时兼顾储能投资规模、控制储能设备投资总成本的作用。控制储能设备投资总成本的作用。控制储能设备投资总成本的作用。

【技术实现步骤摘要】
考虑光、荷多场景的分布式储能容量配置方法及装置


[0001]本专利技术属于电力市场
，具体涉及一种考虑光、荷多场景的分布式储能容量配置方法及装置。

技术介绍

[0002]以风电、太阳能发电为代表的间歇性可再生能源发电与传统发电的本质差异在于，其一次能源即风能、太阳能的不可控、不可储存的特性，其发电功率只能是在一次能源约束下进行优化控制，从而导致新能源发电本身的不可控制，使得电力系统中电源侧、负荷侧都出了随机性，调节难度大，造成电力系统的更高的旋转备用需求、更困难的系统保护配置与电压调整和更弱的承受冲击能力，对电力系统的电能质量、供电可靠性和电网效益都会有一定的不利影响。考虑到储能具备响应时间快、能量密度高等特点，因此储能的加入可以使得新能源成为电网友好型的优质电源。
[0003]在考虑储能应用的商业模式时，若储能设备投资运营主体为电网公司，将储能设备作为公共电力设备即电网侧储能进行运营，那么储能能够发挥的主要作用包括削峰填谷、提高清洁能源本地消纳比例、优化供电可靠性、辅助保障电能质量等作用。成本主要包括储能投资成本和储能运维成本，运营期间无实际收入或成本回收手段，经济效益主要体现在储能投建后对区域配电网扩容技改需求的延缓或替代。考虑相关地区已经依据煤改电后的用电负荷水平完成了地区变压器、线路改造，配电容量十分充裕，相应的并无明显的供电可靠性、电能质量问题，且储能也基本失去了了对配电投资的优化作用，因此储能主要将发挥削峰填谷、提高清洁能源本地消纳比例的作用。
[0004]相关技术中，由于太阳能出力的不可控和不可储存的特性，给电力系统的运行及稳定带来了极大的挑战，而储能设备具备响应时间快及能量密度高等特点，可以使得太阳能成为电网友好型的优质电源。现有技术中，传统的分布式储能容量规划一般只依托于某一个光伏出力的典型场景，且将光伏出力最大值作为规划边界；除此之外，当前的储能容量规划一般注重储能的经济效益，忽略了分布式储能并网之后对本地低压电网峰谷差的影响。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种考虑光、荷多场景的分布式储能容量配置方法及装置，以解决现有技术中储能容量规划一般注重储能的经济效益，忽略分布式储能并网之后对本地低压电网峰谷差的影响的问题。
[0006]为实现以上目的，本专利技术采用如下技术方案：一种考虑光、荷多场景的分布式储能容量配置方法，包括：
[0007]预设典型场景；所述典型场景包括光伏大发月低谷负荷场景和光伏低谷月高峰负荷场景；其中，所述光伏大发月低谷负荷场景用于评估光伏并网后的电能质量关键指标是否符合电能质量预设标准，所述光伏低谷月高峰负荷场景用于表示台区原有负荷对配电系
统运行的影响；
[0008]根据所述典型场景构建分布式储能容量优化配置模型；
[0009]求解所述分布式储能优化模型。
[0010]进一步的，所述预设典型场景，包括：
[0011]选取待规划电网，获取光伏逐月标幺典型出力曲线；
[0012]将所述光伏逐月标幺典型出力曲线作为典型场景。
[0013]进一步的，所述获取光伏逐月标幺典型出力曲线，包括：
[0014]获取各月份典型日的预设时段的光伏组件出力，得到各月典型日光伏出力曲线；
[0015]分析各月典型日光伏出力曲线的最大出力功率，确定月典型日最大出力功率最大月为光伏大发月，以及月典型日最大出力功率最小月为光伏出力低谷月；
[0016]计算建筑屋顶光伏在所述光伏大发月的典型日的预设时刻出力，以及建筑屋顶光伏在所述光伏出力低谷月的预设时刻出力；
[0017]分别提取所述光伏大发月和光伏出力低谷月逐日逐时段历史负荷数据，并根据所述逐日逐时段历史负荷数据确定台区各节点用电负荷边界；
[0018]根据所述台区各节点用电负荷边界与和所述光伏大发月的典型日的预设时刻出力或光伏出力低谷月的预设时刻出力，确定预设节点在预设时间段的用电负荷；
[0019]分别计算所述光伏大发月和光伏出力低谷月的逐日台区总电量；
[0020]根据所述光伏大发月的逐日台区总电量，提取台区日总用电量最小的预设天数，获取光伏大发月台区负荷低谷典型场景下的各节点负荷曲线，以及根据所述光伏出力低谷月的逐日台区总电量提取台区日总用电量最大的预设天数，获取光伏低谷月台区负荷高峰典型场景下的各节点负荷曲线；
[0021]结合矩阵光伏并网节点分配，确定光伏大发月台区负荷低谷典型场景下的各节点负荷曲线和节点逐个并网光伏需求的典型出力曲线，以及光伏低谷月台区负荷高峰典型场景下的各节点负荷曲线和节点逐个并网光伏需求的典型出力曲线；
[0022]将光伏大发月台区负荷低谷典型场景下的各节点负荷曲线和节点逐个并网光伏需求的典型出力曲线确定为光伏大发月低谷负荷场景，将光伏低谷月台区负荷高峰典型场景下的各节点负荷曲线和节点逐个并网光伏需求的典型出力曲线确定为光伏低谷月高峰负荷场景。
[0023]进一步的，所述分布式储能容量优化配置模型，以典型日经济效益最优为第一目标、以及以峰谷差最优为第二目标进行多目标优化；
[0024]所述第一目标的目标函数为，
[0025][0026][0027]所述第二目标的目标函数为，F2＝abs(P
g,t,j,s
‑
P
g,0
)
[0028]其中，为第i类储能的功率装机容量，为第i类储能单位功率装机月
化投资和运维成本，第i类储能单位容量装机月化投资成本，为第i类储能的储能时长，F
t
为储能充放电里程价格；为s场景第j日第i类储能在时段t的充电功率，为s场景下j日第i类储能在时段t的放电功率，C
1,s
为储能投资与运维成本，C
2,s
为储能里程成本，τ
s
为场景s的权重，各场景权重求和为1，P
g,t,j,s
为配电网通过台区变压器进线向台区输送的实时功率，P
g,0
为常数，若希望运营日峰谷差最小化，则可设置P
g,0
为0。
[0029]进一步的，所述分布式储能容量优化配置模型，包括以第一目标和第二目标进行多目标优化的总目标函数和与所述总目标函数对应的约束条件；
[0030]所述总目标函数为，F＝minω1F1+ω2F2
[0031]其中，ω1与ω2分别为第一目标函数与第二目标函数的权重参数；
[0032]所述约束条件包括：
[0033]台区功率平衡约束：
[0034]P
d,t,j,s
为台区用电负荷在j日时段t的用电功率，P
pv,t,j,s
为台区内光伏在j日时段t的光伏发电功率，P
g,t,j,s
为配电网通过台区变压器进线向台区输送的实时功率；
[0035]储能容量约束：
[0036]为第i类储能在项目条件下允许的最大容本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑光、荷多场景的分布式储能容量配置方法，其特征在于，包括：预设典型场景；所述典型场景包括光伏大发月低谷负荷场景和光伏低谷月高峰负荷场景；其中，所述光伏大发月低谷负荷场景用于评估光伏并网后的电能质量关键指标是否符合电能质量预设标准，所述光伏低谷月高峰负荷场景用于表示台区原有负荷对配电系统运行的影响；根据所述典型场景构建分布式储能容量优化配置模型；求解所述分布式储能优化模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设典型场景，包括：选取待规划电网，获取光伏逐月标幺典型出力曲线；将所述光伏逐月标幺典型出力曲线作为典型场景。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取光伏逐月标幺典型出力曲线，包括：获取各月份典型日的预设时段的光伏组件出力，得到各月典型日光伏出力曲线；分析各月典型日光伏出力曲线的最大出力功率，确定月典型日最大出力功率最大月为光伏大发月，以及月典型日最大出力功率最小月为光伏出力低谷月；计算建筑屋顶光伏在所述光伏大发月的典型日的预设时刻出力，以及建筑屋顶光伏在所述光伏出力低谷月的预设时刻出力；分别提取所述光伏大发月和光伏出力低谷月逐日逐时段历史负荷数据，并根据所述逐日逐时段历史负荷数据确定台区各节点用电负荷边界；根据所述台区各节点用电负荷边界与和所述光伏大发月的典型日的预设时刻出力或光伏出力低谷月的预设时刻出力，确定预设节点在预设时间段的用电负荷；分别计算所述光伏大发月和光伏出力低谷月的逐日台区总电量；根据所述光伏大发月的逐日台区总电量，提取台区日总用电量最小的预设天数，获取光伏大发月台区负荷低谷典型场景下的各节点负荷曲线，以及根据所述光伏出力低谷月的逐日台区总电量提取台区日总用电量最大的预设天数，获取光伏低谷月台区负荷高峰典型场景下的各节点负荷曲线；结合矩阵光伏并网节点分配，确定光伏大发月台区负荷低谷典型场景下的各节点负荷曲线和节点逐个并网光伏需求的典型出力曲线，以及光伏低谷月台区负荷高峰典型场景下的各节点负荷曲线和节点逐个并网光伏需求的典型出力曲线；将光伏大发月台区负荷低谷典型场景下的各节点负荷曲线和节点逐个并网光伏需求的典型出力曲线确定为光伏大发月低谷负荷场景，将光伏低谷月台区负荷高峰典型场景下的各节点负荷曲线和节点逐个并网光伏需求的典型出力曲线确定为光伏低谷月高峰负荷场景。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布式储能容量优化配置模型，以典型日经济效益最优为第一目标、以及以峰谷差最优为第二目标进行多目标优化；所述第一目标的目标函数为，所述第一目标的目标函数为，
所述第二目标的目标函数为，F2＝abs(P
g,t,j,s
‑
P
g,0
)其中，为第i类储能的功率装机容量，为第i类储能单位功率装机月化投资和运维成本，第i类储能单位容量装机月化投资成本，为第i类储能的储能时长，F
t
为储能充放电里程价格；为s场景第j日第i类储能在时段t的充电功率，为s场景下j日第i类储能在时段t的放电功率，C
1,s
为储能投资与运维成本，C
2,s
为储能里程成本，τ
s
为场景s的权重，各场景权重求和为1，P
g,t,j,s
为配电网通过台区变压器进线向台区输送的实时功率，P
g,0
为常...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈正磊，李益峰，熊潇潇，詹玖远，金黎明，易林，王一帆，杨晶，滕飞，梁琛，陈进，蒲令，史梦梦，
申请(专利权)人：国网重庆市电力公司市北供电分公司，
类型：发明
国别省市：