一种基于线性加权和选解法的储能优化配置方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于线性加权和选解法的储能优化配置方法及系统，方法包括：构建储能配置方案的多目标函数及确定多目标函数的初始权重；将储能配置方案的Pareto最优解集作为输入，Pareto最优解集中的协调最优解作为输出，对BP神经网络进行训练，得到目标求解模型；根据目标求解模型计算各目标函数对应的SHAP值，并根据SHAP值求解多目标函数的修正权重；对初始权重和修正权重进行加权平均，得到多目标函数的目标权重，并根据目标权重重新选取Pareto最优解集中的协调最优解，作为最终的储能配置方案。在约束条件允许的范围内，最大考虑权重较大的目标函数最优化，使储能配置结果更优。更优。更优。

【技术实现步骤摘要】
一种基于线性加权和选解法的储能优化配置方法及系统


[0001]本专利技术属于储能优化
，尤其涉及一种基于线性加权和选解法的储能优化配置方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，关于微电网中储能容量配置的研究主要集中在模型及求解算法方面。基于改进鲸鱼算法的微网复合储能系统容量优化配置中同时考虑储能系统的全寿命周期成本、可再生能源出力平滑和微电网联络线的利用率，建立混合储能容量优化配置模型，采用改进鲸鱼优化算法进行求解。兼顾可靠性与经济性的孤岛型光储微电网容量配置方法中考虑微电网的相关指标，对其进行可靠性与经济性评估，实现可靠性与总成本的最优折中。上述方法在处理储能优化配置多目标问题时，均将多目标问题转化为单目标问题进行求解，缺少决策方案的可选择性。且在处理多目标函数的权重值时，算法主观性较强，不同的算法往往得到差别较大的权重值，一致性不能得到保证。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于线性加权和选解法的储能优化配置方法及系统，用于解决配置过程中由于指标重要性程度不同面临着指标权重分配不合理的技术问题。
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于线性加权和选解法的储能优化配置方法，其特征在于，包括：构建储能配置方案的多目标函数，并确定所述多目标函数的初始权重，其中，所述多目标函数包括经济性目标函数、可靠性目标函数、能源利用目标函数、技术性目标函数以及环保性目标函数；考虑所述多目标函数，在有功平衡约束及储能约束的限制下，根据改进的多目标粒子群算法对储能系统的容量及位置进行优化，得到储能配置方案的Pareto最优解集；基于线性加权和选解法选取所述Pareto最优解集中的协调最优解；将储能配置方案的Pareto最优解集作为输入，以线性加权和选解法选取所述Pareto最优解集中的协调最优解作为输出，对BP神经网络进行训练，得到目标求解模型；根据所述目标求解模型计算各目标函数对应的SHAP值，并根据所述各目标函数对应的SHAP值求解多目标函数的修正权重；对所述多目标函数的初始权重和所述多目标函数的修正权重进行加权平均，得到多目标函数的目标权重，并根据所述目标权重重新选取所述Pareto最优解集中的协调最优解，作为最终的储能配置方案。2.根据权利要求1所述的一种基于线性加权和选解法的储能优化配置方法，其特征在于，其中，构建经济性目标函数的表达式为：，式中，为优化配置比，定义为多种能源成本总和与单一能源供能平均成本的比值，值越小时，表示综合能源系统的经济性越高，为储能配置成本，包括化石燃料成本、氢能成本、储能设备投资成本、其他设备投资成本和设备运行维护成本，为储能配置综合收益，包括能源交互收益和储能服务收益，为储能配置综合收益的权重值，为储能配置成本的权重值，为大于零的整数；构建可靠性目标函数的表达式为：，式中，分别为系统互补性的权重值、平均释放深度的权重值、能源供应不足率的权重值、能源设备故障率的权重值、可控负荷占比的权重值，分别为系统互补性、平均释放深度、能源供应不足率、能源设备故障率、可控负荷占比；构建能源利用目标函数的表达式为：，式中，， ， 分别为氢能利用率的权重值、弃风电量利用率的权重值和弃光电量减少率的权重值，分别为一次能源利用率、氢能利用率、弃风电量利
用率和弃光电量减少率；构建技术性目标函数的表达式为：，式中，为储能削峰填谷率的权重值，为峰谷差率的权重值，为电压稳压率的权重值，为频率偏差率的权重值，为出力波动率的权重值，为储能占比、为储能削峰填谷率，为峰谷差率，为电压稳压率，为频率偏差率，为出力波动率；构建环保性目标函数的表达式为：，式中，为二氧化碳减排量的权重值，为可再生能源产电量占比的权重值，为清洁能源消纳率的权重值，为可再生能源产电量占比，为大气污染物减排量，为二氧化碳减排量，为清洁能源消纳率。3.根据权利要求1所述的一种基于线性加权和选解法的储能优化配置方法，其特征在于，所述确定所述多目标函数的初始权重包括：设有m类特征参量数据分别为，其中每种参量，有n个量测值，利用最大最小法对各指标数据进行标准化计算：，式中，为标准化结果，为第i种特征参量的第j个量测值，为m类特征参量数据中n个量测值的最小值，为m类特征参量数据中n个量测值的最大值；第j个目标函数的重要性熵值为：，，式中，为数据参量i标准化后占所有数据参量的权重比，为每种参量量测值个数，为特征参量数据的类数；
，式中，为j个目标函数的初始权重。4.根据权利要求1所述的一种基于线性加权和选解法的储能优化配置方法，其特征在于，其中，所述有功平衡约束的表达式为：，式中，为t时刻流入网络的有功功率，为分布式电源在t时刻的有功功率，为储能系统t时刻的充电功率或放电功率，放电为正，为t时刻系统总负荷，为t时刻系统总网损；所述储能约束的表达式为：，式中，为储能充电功率或放电功率的下限，储能充电功率或放电功率的上限，为储能的荷电状态，为储能的荷电状态初始值。5.根据权利要求1所述的一种基于线性加权和选解法的储能优化配置方法，其特征在于，所述将储能配置方案的Pareto最优解集作为输入，以线性加权和选解...

【专利技术属性】
技术研发人员：王欣，张华，陈俊志，翟嘉璐，钟士元，朱文广，王伟，朱自伟，陈会员，郑春，李映雪，杨超，薄明明，许勇，
申请(专利权)人：国家电网有限公司江西腾达电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：