一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法技术

本发明专利技术属于电力储能技术领域，尤其涉及一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法。针对可再生能源的日常运行情况，构建spearman秩相关系数求解不同新能源的配比；构造多能源系统储能容量最优和经济性最大的双层调度模型；考虑模型迭代最初建立种群的多样性，运算的收敛精度及速度，构建改进鲸鱼算法进行求解。一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法实现了最优容量配置，在考虑风力和光伏两种新能源不同配置比例的情况下，结合系统的经济性建立双层储能优化配置模型，使得储能系统在满足需求的情况下能够实现年收益最大。收益最大。收益最大。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法


[0001]本专利技术属于电力储能
，尤其涉及一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法。

技术介绍

[0002]目前甘肃720MWh储能电站试验示范项目开始实施，正泰嘉峪关二期70MW光储一体化发电项目已顺利实施，中广核太阳能嘉峪关等公司其它新建风光电站都配置一定比例的储能，为风光等新能源并网容量持续增长下的电网调峰和频率稳定提供支撑，同时对进一步解决嘉峪关地区弃风弃光具有积极促进作用。
[0003]储能类型主要有机械储能、电气类储能、电化学类储能三种。机械储能的应用形式为抽水蓄能、压缩空气储能和飞轮储能，抽水蓄能是最主要的储能方式，它的优点是规模大、技术成熟，缺点就是需要特定的地理条件，截至到2020年底抽水蓄能累计装机规模为31.8GW。飞轮储能是指利用电动机带动飞轮高速旋转，在需要的时候再用飞轮带动发电机发电，飞轮储能的优点就是寿命长，效率高，缺点就是能量密度低，只能持续几秒几分钟。压缩空气储能优点是适合风场，可削峰填谷，缺点是能选择的合适地点非常有限。
[0004]电磁储能分为超级电容储能和超导储能。超导储能系统利用超导线图将电磁能直接储存起来，需要时再将电磁能返回电网或其它负载的一种电力设施，其优点是功率密度高，响应速度极快，缺点是原材料价格昂贵，维持低温制冷运行需要大量能量。超级电容储能优点是寿命长，循环次数多，响应速度快等，缺点是电介质耐压很低，储存能量较少，投资成本高。
[0005]电化学储能主要包括铅酸电池、铅炭电池、锂离子电池、钠硫电池和液流电池，电化学储能是除抽水蓄能之外装机规模最大的储能方式，截至到2020年国内累计装机规模达到3.27GW。铅酸电池发展成熟，但是有污染，锂电池效率高，应用广泛，是电化学储能中应用最广泛的，钠硫电池最大优点在于资源禀赋较高，其原材料钠、硫比较容易获得，缺点是生产成本高，液流电池中全钒液流电池已比较成熟，其寿命长，循环次数可超过一万次以上，但其能量密度和功率密度比较低。
[0006]目前，常见的储能设备可分为功率型储能设备和能量型储能设备。前者具有功率密度大，响应速度快等优点，但能量密度较小，如超级电容器、超导储能、飞轮储能等；后者能量密度大，但功率响应较慢，不适于频繁充放电。就目前的储能技术看，单一的储能技术很难同时满足能量密度、功率密度、储能效率、使用寿命、环境特性以及成本等多项指标，而两种或多种储能设备在技术上具有较好的互补性。为了更好地满足电网的运行要求，复合储能系统应运而生。复合储能系统就是将能量型储能和功率型储能联合使用、协调控制，从而最大限度地发挥储能技术的性能。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的是提出一种针对由风、光伏和储能构成的多能互补发电系统，在多
种新能源不同的配置比例下建立储能的最优容量配置模型，以解决现有技术中单一的储能方法很难同时满足能量密度、功率密度、储能效率、使用寿命、环境特性以及成本等多项指标的问题。
[0008]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案具体步骤如下：
[0009]一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法，包括以下步骤：
[0010]S1.在实现储能经济最优、弃风弃光率最低和系统总成本最低的基础上，建立在多种新能源不同的配置比例下的目标函数；
[0011]S2.在步骤S1的基础上全面考虑储能系统的荷电状态以及动作深度，基于容量配比和储能剩余可调动态容量建立约束函数；
[0012]S3.根据步骤S1设定的目标函数以及步骤S2给出的约束条件，构建以储能容量最小，系统总收益最大的双层优化模型；
[0013]S4.引入核模糊聚类和levy飞行的改进鲸鱼算法对风力、光伏与储能互补发电系统的储能最优容量配置模型进行求解。
[0014]进一步地，步骤S1中，所述目标函数包括储能容量最小和设备投入的总收益最大目标函数。
[0015]进一步地，所述储能容量最小目标函数为：
[0016]E
ess
＝max[E
‑
s(t)
‑
minE
‑
s(t1)]t1≥t
ꢀꢀꢀ
(1)
[0017]式中，E
ess
为电网所配置的储能容量；E
‑
s
(t)为不计及荷电状态和充放电约束下的的储能容量；minE
‑
s
(t1)为不计及荷电状态和充放电约束下的的储能容量的最小值。
[0018]进一步地，所述储能容量最小目标函数的建立方法包括：
[0019]S1.1.设风、光每小时的输出功率及负荷所消耗的功率分别为P
w
(t)、P
S
(t)、P
L
(t)，则不考虑充放电效率时的储能净容量如下：
[0020]ΔP(t)＝α[k1P
W
(t)+k2P
S
(t)]‑
P
L
(t)k1+k2＝1
ꢀꢀꢀ
(2)
[0021]式中，ΔP(t)为不考虑充放电效率时的储能净容量；α为新能源占全部电源的比例；k1和k2分别为风电和光伏的比例因子；
[0022]S1.2.利用风、光资源的互补特性来配置风电、光伏的装机及并网容量，使两种能源的联合出力变得平稳且减少风光资源的浪费，引入Spearman秩相关系数计算风光出力的比例因子；
[0023][0024]式中，R为风力发电的秩统计量，S为光伏发电的秩统计量，k1和k2分别为风电和光伏的比例因子。
[0025]S1.3.当储能净容量为正值时，表示多发的电量能够被储能装置所存储，其存储的效率为η
c
；当功率失配为负值时，欠发电量能够通过储能装置释放出来，其释放电能的效率为η
f
；将不计及荷电状态和充放电约束下的的储能容量的表达式记为；
[0026][0027]式中，E
‑
s
(t)为不计及荷电状态和充放电约束下的的储能容量；ΔP(t)为不考虑充放电效率时的储能净容量。
[0028]进一步地，所述设备投入的总收益最大目标函数：
[0029]maxC
p,ess
＝C
A
‑
C
ess
ꢀꢀꢀ
(5)
[0030]式中，maxC
p,ess
为储能年运行最大收益；C
A
为储能年套利收益；C
ess
为储能年套利收益。
[0031]进一步地，所述设备投入的总收益最大目标函数的建立方法包括：
[0032]S1.1.1.建立储能系统年套利收益：
[0033][0034]式中，C
SALE
为储能在负荷高峰时放电的收益；C
BUY
为储能在负荷低谷时充电的费用；T...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.在实现储能经济最优、弃风弃光率最低和系统总成本最低的基础上，建立在多种新能源不同的配置比例下的目标函数；S2.在步骤S1的基础上全面考虑储能系统的荷电状态以及动作深度，基于容量配比和储能剩余可调动态容量建立约束函数；S3.根据步骤S1设定的目标函数以及步骤S2给出的约束条件，构建以储能容量最小，系统总收益最大的双层优化模型；S4.引入核模糊聚类和levy飞行的改进鲸鱼算法对风力、光伏与储能互补发电系统的储能最优容量配置模型进行求解。2.根据权利要求1所述的一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法，其特征在于：步骤S1中，所述目标函数包括储能容量最小和设备投入的总收益最大目标函数。3.根据权利要求2所述的一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法，其特征在于，所述储能容量最小目标函数为：E
ess
＝max[E_s(t)
‑
minE_s(t1)] t1≥t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)式中，E
ess
为电网所配置的储能容量；E
‑
s
(t)为不计及荷电状态和充放电约束下的的储能容量；minE
‑
s
(t1)为不计及荷电状态和充放电约束下的的储能容量的最小值。4.根据权利要求2、3任意一项所述的一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法，其特征在于，所述储能容量最小目标函数的建立方法包括：S1.1.设风、光每小时的输出功率及负荷所消耗的功率分别为P
w
(t)、P
S
(t)、P
L
(t)，则不考虑充放电效率时的储能净容量如下：ΔP(t)＝α[k1P
W
(t)+k2P
S
(t)]
‑
P
L
(t) k1+k2＝1
ꢀꢀꢀꢀ
(2)式中，ΔP(t)为不考虑充放电效率时的储能净容量；α为新能源占全部电源的比例；k1和k2分别为风电和光伏的比例因子；S1.2.利用风、光资源的互补特性来配置风电、光伏的装机及并网容量，使两种能源的联合出力变得平稳且减少风光资源的浪费，引入Spearman秩相关系数计算风光出力的比例因子；因子；式中，R为风力发电的秩统计量，S为光伏发电的秩统计量，k1和k2分别为风电和光伏的比例因子。S1.3.当储能净容量为正值时，表示多发的电量能够被储能装置所存储，其存储的效率为η
c
；当功率失配为负值时，欠发电量能够通过储能装置释放出来，其释放电能的效率为η
f
；
将不计及荷电状态和充放电约束下的的储能容量的表达式记为；式中，E
‑
s
(t)为不计及荷电状态和充放电约束下的的储能容量；ΔP(t)为不考虑充放电效率时的储能净容量。5.根据权利要求2所述的一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法，其特征在于，所述设备投入的总收益最大目标函数：maxC
p,ess
＝C
A
‑
C
ess
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)式中，maxC
p,ess
为储能年运行最大收益；C
A
为储能年套利收益；C
ess
为储能年套利收益。6.根据权利要求2、5任意一项所述的一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法，其特征在于，所述设备投入的总收益最大目标函数的建立方法包括：S1.1.1.建立储能系统年套利收益：式中，C
SALE
为储能在负荷高峰时放电的收益；C
BUY
为储能在负荷低谷时充电的费用；T
ou
为主电网的分时电价；P
c
(t)和P
f
(t)分别为充放电功率；S1.1.2.建立储能系统投运成本：式中，C
INV
为储能初始成本；C
OM
为储能维修成本；c
e
和c
OM
为储能的单位容量成本和单位功率成本；P
ess，i
和E
ess，i
分别为第i个系统的额定容量和额定功率。7.根据权利要求1所述的一种考虑多类新能源不同配比的储能容量优化配置方法，其特征在于，步骤S2中，所述约束函数约包括：储能电站充放电约束，储能电站荷电状态约束以及供需稳定性约束；储能电站充放电约束：
式中：S
t
为t时刻蓄电池的储电量；为储电能量损失率；P
c
、P
f
分别表示蓄电池充电、放电功率；η
c
、η
f
分别表示蓄电池的充电、放电效率；P
c
‑
max
和P
f
‑
max

【专利技术属性】
技术研发人员：张珍珍，吕清泉，高鹏飞，沈渭程，张健美，张睿骁，张彦琪，周强，赵龙，王定美，张金平，李津，刘丽娟，郑翔宇，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：