以巴特斯沃滤波法平抑光伏出力的储能容量优化配置方法技术

本公开提供了一种以巴特斯沃滤波法平抑光伏出力的储能容量优化配置方法，涉及光伏领域。具体步骤为：获取光伏电站原始出力数据；根据巴特斯沃低通滤波器对所述原始出力数据滤波以获取滤波数据；构建遗传算法模型，确定所述遗传算法的算法参数和适应度函数；基于所述遗传算法、所述滤波数据和所述适应度函数进行优化运算，以获取推荐储能容量，并根据所述推荐储能容量建设储能装置。本公开通过根据遗传算法、滤波数据和适应度函数进行优化运算，获取推荐储能容量，实现了对储能装置的储能容量的优化，避免浪费光伏电站的能量，提高了储能混合系统的运行效率。混合系统的运行效率。混合系统的运行效率。

【技术实现步骤摘要】
以巴特斯沃滤波法平抑光伏出力的储能容量优化配置方法


[0001]本公开涉及新能源领域，尤其涉及一种以巴特斯沃滤波法平抑光伏出力的储能容量优化配置方法。

技术介绍

[0002]近年来，伴随着可再生能源发电技术的迅速发展，在大量新能源并网发电的背景下，合理改善能源配置结构，保证电力网络安全可靠运行，成为电力系统发展的重要研究方向。其中，由于光伏电站出力的高随机性和波动性会对电网的安全运行和调峰调度带来挑战，也会较大程度的限制可再生能源的消纳。
[0003]传统电网中水力发电和火力发电机组作为主要的调峰调频电源，通过一次调频、二次调频等方法，根据系统频率变化不断改变机组出力。但是，对于光伏电站来说受自身发电特性限制，使用传统调频方法存在一定的局限性，可能会影响电网频率的调节品质甚至安全稳定运行。因此，为适应光伏能源在电力系统中装机容量占比不断扩大的趋势，减轻其大规模并网对电力系统带来的冲击，在电网侧配置储能装置是改善风光能源消纳能力的有效手段。而配备储能混合系统储能容量的配置过程中，性能和经济性需要平衡，如果平衡不好会浪费光伏电站的能量，导致储能混合系统的运行效率降低。

技术实现思路

[0004]本公开提供一种以巴特斯沃滤波法平抑光伏出力的储能容量优化配置方法，以至少解决相关技术中储能容量配置不当导致光伏电站的运行效率降低的问题。本公开的技术方案如下：
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种以巴特斯沃滤波法平抑光伏出力的储能容量优化配置方法，包括：
[0006]获取光伏电站原始出力数据；
[0007]根据巴特斯沃低通滤波器对所述原始出力数据滤波以获取滤波数据；
[0008]构建遗传算法模型，确定所述遗传算法的算法参数和适应度函数；
[0009]基于所述遗传算法、所述滤波数据和所述适应度函数进行优化运算，以获取推荐储能容量，并根据所述推荐储能容量建设储能装置。
[0010]可选的，所述巴特沃斯低通滤波器中传递函数的公式化表达为：
[0011][0012]其中，n为所述巴特沃斯低通滤波器的阶数，D0为截止频率到原点的距离，D(u,v)是点(u,v)到原点的距离，H为振幅。
[0013]可选的，所述巴特沃斯低通滤波器的截止频率为衰减3dB的频率点。
[0014]可选的，所述算法参数具体包括：
[0015]种群规模Q、交叉概率Pe和变异概率Pm。
[0016]可选的，所述适应度函数的公式化表达为：
[0017][0018]其中，LCC为所述储能装置的运营总成本，ICC为所述储能装置的初始成本；N为所述储能装置的寿命；n为所述储能装置运行的第n年；d
n
为第n年的折旧；i为利率；tr 为税率；a
n
为储能装置第n年的维护和运营成本；r为第r次替换部件；R为储能装置运行周期内的总替换次数；ICCC为待替换部件的成本；lc为第c个待替换部件的寿命；s 为残值(元)；penalty为一年中未达到理想并网值的电量；M为惩罚电价；其中，替换的总次数R是所述待替换部件寿命的函数。
[0019]可选的，所述基于遗传算法、滤波数据和适应度函数进行优化运算，获取推荐储能容量具体包括：
[0020]随机生成Q个储能容量值，将所述储能容量值作为个体构建种群X(t)；
[0021]根据所述滤波数据获取所述种群中个体对应的适应度函数值；
[0022]对所述种群X(t)进行进化处理直到种群中个体的适应度函数值满足终止优化条件，其中，t为所述种群的进化次数。
[0023]可选的，所述对所述种群X(t)进行进化处理，包括：
[0024]利用预设的选择算子从X(t)中选取Y/2对母体，其中Y大于或等于Q；
[0025]对找出的Y/2对母体，按照所述交叉概率Pe确定交叉运算的目标母体对并进行交叉运算得到Y个个体；
[0026]对得到的Y个个体分别按照所述变异概率Pm进行变异，以生成Y个变异个体；
[0027]从生成的Y个变异个体中，根据对应的适应度函数值筛选得到Q个个体以生成下一代种群X(t+1)。
[0028]可选的，所述对所述种群X(t)进行进化处理直到种群中个体的适应度函数值满足终止优化条件，其中，包括：
[0029]如果种群X(t+1)中个体的适应度函数值满足终止优化条件，则输出X(t+1)里面适应度函数值最大的个体作为最优解，并停止进化处理；
[0030]否则，对所述种群继续进行进化处理。
[0031]根据本公开实施例的第二方面，提供一种电子设备，包括：
[0032]处理器；
[0033]用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
[0034]其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如上述第一方面中任一项所述的以巴特斯沃滤波法平抑光伏出力的储能容量优化配置方法。
[0035]根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如上述第一方面中任一项所述的以巴特斯沃滤波法平抑光伏出力的储能容量优化配置方法。
[0036]本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
[0037]通过根据遗传算法、滤波数据和适应度函数进行优化运算，获取推荐储能容量，实现了对储能装置的储能容量的优化，避免浪费光伏电站的能量，提高了储能混合系统的运
行效率。
[0038]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0039]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。
[0040]图1是根据一示例性实施例示出的一种以巴特斯沃滤波法平抑光伏出力的储能容量优化配置方法的流程图。
[0041]图2是根据一示例性实施例示出的一种滤波器频率响应示意图。
[0042]图3是根据一示例性实施例示出的光伏电站原始出力数据和滤波数据的示意图。
[0043]图4是根据一示例性实施例示出的一种以巴特斯沃滤波法平抑光伏出力的储能容量优化配置方法的流程图。
[0044]图5是根据一示例性实施例示出的一种以巴特斯沃滤波法平抑光伏出力的储能容量优化配置方法的流程图。
[0045]图6是根据一示例性实施例示出的一种遗传算法优化后的排列图。
[0046]图7是根据一示例性实施例示出的一种光伏电站出力图。
[0047]图8是根据一示例性实施例示出的储能装置的运营总成本和弃光率关系示意图。
[0048]图9是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图。
[0049]图10是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图。
具体实施方式
[0050]为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种以巴特斯沃滤波法平抑光伏出力的储能容量优化配置方法，其特征在于，包括：获取光伏电站原始出力数据；根据巴特斯沃低通滤波器对所述原始出力数据滤波以获取滤波数据；构建遗传算法模型，确定所述遗传算法的算法参数和适应度函数；基于所述遗传算法、所述滤波数据和所述适应度函数进行优化运算，以获取推荐储能容量，并根据所述推荐储能容量建设储能装置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述巴特沃斯低通滤波器中传递函数的公式化表达为：其中，n为所述巴特沃斯低通滤波器的阶数，D0为截止频率到原点的距离，D(u,v)是点(u,v)到原点的距离，H为振幅。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述巴特沃斯低通滤波器的截止频率为衰减3dB的频率点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述算法参数具体包括：种群规模Q、交叉概率Pe和变异概率Pm。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述适应度函数的公式化表达为：其中，LCC为所述储能装置的运营总成本，ICC为所述储能装置的初始成本；N为所述储能装置的寿命；n为所述储能装置运行的第n年；d
n
为第n年的折旧；i为利率；tr为税率；a
n
为储能装置第n年的维护和运营成本；r为第r次替换部件；R为储能装置运行周期内的总替换次数；ICCC为待替换部件的成本；lc为第c个待替换部件的寿命；s为残值(元)；penalty为一年中未达到理想并网值的电量；M为惩罚电价；其中，替换的总次数R是所述待替换部件寿命的函数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于遗传算法、滤波数据和适应度...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐若晨，刘明义，曹传钊，曹曦，孙周婷，刘大为，朱勇，裴杰，张江涛，王佳运，
申请(专利权)人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：