一种基于多主体投资的双储能系统分层优化配置方法技术方案

基于多主体投资的双储能系统分层优化配置方法，将两个容量相等、功率相等的储能A、B组合：1)两组储能采用“交替工作”方式，分别承担充电和放电工作，且同一时段内只有一组储能工作；当一组储能处于充电或放电状态时，另一组储能处于浮充待放电状态或浮充待充电状态；将浮充待充电状态和浮充待放电状态分别归结为充、放电状态；2)两组储能采用“同步切换”方式，当达到切换条件时，两组储能在运行时段交界处同步切换；3)重复过程2)，直至仿真结束。采用“交替工作、同步切换”方式的双储能运行策略以减小储能频繁切换带来的寿命损耗。然后，提出储能分层优化经济性模型，以实现投资主体利益均衡及最大化和保持储能较强的充放电能力。均衡及最大化和保持储能较强的充放电能力。均衡及最大化和保持储能较强的充放电能力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多主体投资的双储能系统分层优化配置方法


[0001]本专利技术涉及双储能系统优化领域，特别涉及基于多主体投资的双储能系统分层优化配置方法。

技术介绍

[0002]近年来，储能在电力系统的发电环节得到了广泛应用，风电场中的储能主要起调峰调频、平抑风功率波动、消纳弃风、补偿风电预测误差等作用。储能的灵活调节能力可有效平衡风电出力的随机性、间歇性和反调峰特性，从而促进风电消纳。在风储系统的相关研究中，储能的优化配置以及如何降低储能成本等问题是当下研究的热点。
[0003]针对储能的优化配置问题，徐国栋,程浩忠,方斯顿,等.用于提高风电场运行效益的电池储能配置优化模型[J].电力系统自动化,2016,40(5):62
‑
70.；程鑫,许亮,周姝灿,等.基于新能源出力保证率轨迹灵敏度分析的储能配置方法[J].电力系统自动化,2020,44(13):25
‑
31.桑丙玉,王德顺,杨波,等.平滑新能源输出波动的储能优化配置方法[J].中国电机工程学报,2014,34(22):3700
‑
3706.
[0004]分析了传统单投资主体下储能优化配置方法，其中，部分考虑网架结构提出一种以风储联合运行效益最大为目标的配置方法；也有的基于模型预测控制提出在不同平抑策略下的发电侧储能配置方案；或者考虑储能充放电的损耗，利用频谱分析和低通滤波来求解风储最优配置结果。但上述文献中单一投资主体将承担巨大的储能配置成本，不利于其经济性。
[0005]为提高投资主体的经济收益，有现有技术对储能运行策略进行优化，其中，有采用了考虑循环寿命的双储能运行策略，结果表明所提策略可提升储能经济性，但该策略只是在配置单一储能后，人为增加一个规模相等的储能，并没有对两组储能进行统一优化；也有利用分级控制实现了对双退役电池组充放功能的动态切换，从而提升经济性，但退役电池再利用的安全性有待进一步考证。或者对项目投资模式做了研究，表明多主体投资电力项目可将成本有效地分散到各个投资方，提升项目经济性。其中，由现有技术基于演化博弈提出一种配电网与微电网运营商联合投资的微电网规划方法；有的提出了一种基于改进非支配排序遗传算法的综合能源多主体投资利益均衡优化调度方法；也有的提出一种基于成本效益分析和非支配排序遗传算法求解的多主体投资虚拟电厂容量配置模型。但目前关于多主体投资的研究主要集中于对微电网、综合能源系统、虚拟电厂的规划问题上，较少有文献研究储能规划问题。
[0006]针对以上问题，本申请首先采用“交替工作、同步切换”方式的双储能运行策略以减小储能频繁切换带来的寿命损耗。然后，提出储能分层优化经济性模型，以实现投资主体利益均衡及最大化和保持储能较强的充放电能力。进一步地，采用单、多目标黏菌算法和模糊隶属度函数对分层模型进行求解得到双储能的最佳配置结果。最后，利用实际数据对本专利技术方案进行验证，并对钠硫电池(sodium sulful battery，NAS)、全钒液流电池(vanadium redox battery，VRB)、多硫化物/溴液流电池(polysulfide bromine battery，
PSB)、铅酸电池(value
‑
regulated lead
‑
acid battery，VRLA)、磷酸铁锂电池(lithium iron phosphatebattery，LFP)的运行效果进行对比分析。

技术实现思路

[0007]为解决上述现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提供基于多主体投资的双储能系统分层优化配置方法。
[0008]为达到上述目的，本专利技术的技术方案为：
[0009]基于多主体投资的双储能系统分层优化配置方法
[0010]将两个容量相等、功率相等的储能A、B组合，具体步骤如下：
[0011]1)两组储能采用“交替工作”方式，分别承担充电和放电工作，且同一时段内只有一组储能工作；当一组储能处于充电或放电状态时，另一组储能处于浮充待放电状态或浮充待充电状态；将浮充待充电状态和浮充待放电状态分别归结为充、放电状态；
[0012]2)两组储能采用“同步切换”方式，当达到切换条件时，两组储能在运行时段交界处同步切换；
[0013]切换策略为：
[0014]根据t时段末储能A、B的荷电状态和t+1时段的风电出力及负荷大小，确定t时段末双储能系统充放电状态的切换情况，假定在t时段储能A处于充电状态、储能B处于放电状态，储能A在t时段末的荷电状态值为储能B在t时段末的荷电状态值为则储能A和储能B的充放电状态切换策略如下：
[0015](1)当t+1时段的风电出力大于负荷大小时，t+1时段需要储能系统充电：
[0016]方案1：当且时，t时段末储能A和储能B的充放电状态不需要切换，在t+1时段内，储能A处于充电状态并进行充电动作、储能B处于放电状态但不动作；
[0017]方案2：当S
oc.A
＝S
oc.B
＝S
oc.max
时，t时段末储能A和储能B的充放电状态不需要切换，在t+1时段内，储能A处于充电状态但不动作、储能B处于放电状态但不动作；
[0018]方案3：当S
oc.A
＝S
oc.max
且S
oc.min
≤S
oc.B
<S
oc.max
时，t时段末储能A和储能B的充放电状态需要切换，在t+1时段内，储能A处于放电状态但不动作、储能B处于充电状态并进行充电动作；
[0019](2)当t+1时段的风电出力小于负荷大小时，t+1时段需要储能系统放电：
[0020]方案4：当S
oc.min
≤S
oc.A
≤S
oc.max
且S
oc.min
<S
oc.B
≤S
oc.max
时，t时段末储能A和储能B的充放电状态不需要切换，在t+1时段内，储能A处于充电状态但不动作、储能B处于放电状态并进行放电动作；
[0021]方案5：当S
oc.A
＝S
oc.B
＝S
oc.min
时，t时段末储能A和储能B的充放电状态不需要切换，在t+1时段内，储能A处于充电状态但不动作、储能B处于放电状态但不动；
[0022]方案6：当S
oc.min
<S
oc.A
≤S
oc.max
且S
oc.B
＝S
oc.min
时：t时段末储能A和储能B的充放电状态需要切换，在t+1时段内，储能A处于放电状态并进行放电动作、储能B处于充电状态但不动作；
[0023]3)重复过程2)，直至仿真结束。
[0024]进一步的，储能充放电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多主体投资的双储能系统分层优化配置方法，其特征在于，将两个容量相等、功率相等的储能A、B组合，具体步骤如下：1)两组储能采用“交替工作”方式，分别承担充电和放电工作，且同一时段内只有一组储能工作；当一组储能处于充电或放电状态时，另一组储能处于浮充待放电状态或浮充待充电状态；将浮充待充电状态和浮充待放电状态分别归结为充、放电状态；2)两组储能采用“同步切换”方式，当达到切换条件时，两组储能在运行时段交界处同步切换；切换策略为：根据t时段末储能A、B的荷电状态和t+1时段的风电出力及负荷大小，确定t时段末双储能系统充放电状态的切换情况，假定在t时段储能A处于充电状态、储能B处于放电状态，储能A在t时段末的荷电状态值为储能B在t时段末的荷电状态值为则储能A和储能B的充放电状态切换策略如下：(1)当t+1时段的风电出力大于负荷大小时，t+1时段需要储能系统充电：方案1：当且时，t时段末储能A和储能B的充放电状态不需要切换，在t+1时段内，储能A处于充电状态并进行充电动作、储能B处于放电状态但不动作；方案2：当S
oc.A
＝S
oc.B
＝S
oc.max
时，t时段末储能A和储能B的充放电状态不需要切换，在t+1时段内，储能A处于充电状态但不动作、储能B处于放电状态但不动作；方案3：当S
oc.A
＝S
oc.max
且S
oc.min
≤S
oc.B
<S
oc.max
时，t时段末储能A和储能B的充放电状态需要切换，在t+1时段内，储能A处于放电状态但不动作、储能B处于充电状态并进行充电动作；(2)当t+1时段的风电出力小于负荷大小时，t+1时段需要储能系统放电：方案4：当S
oc.min
≤S
oc.A
≤S
oc.max
且S
oc.min
<S
oc.B
≤S
oc.max
时，t时段末储能A和储能B的充放电状态不需要切换，在t+1时段内，储能A处于充电状态但不动作、储能B处于放电状态并进行放电动作；方案5：当S
oc.A
＝S
oc.B
＝S
oc.min
时，t时段末储能A和储能B的充放电状态不需要切换，在t+1时段内，储能A处于充电状态但不动作、储能B处于放电状态但不动；方案6：当S
oc.min
<S
oc.A
≤S
oc.max
且S
oc.B
＝S
oc.min
时：t时段末储能A和储能B的充放电状态需要切换，在t+1时段内，储能A处于放电状态并进行放电动作、储能B处于充电状态但不动作；3)重复过程2)，直至仿真结束。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，储能充放电能力指标和多投资主体收益建立储能分层优化模型，上层优化模型负责分配双方主体对储能的投资运维成本和收益，达到双方主体利益最大化；下层优化模型负责优化储能充放电能力，使双储能保持较强的充放电能力；其中，上层目标函数为在规划储能电站时，双方主体目标为配置储能后各自年总收益最大，即：
式中：F
cur
为弃风上网收入，元；F
sub,w
为弃风上网补贴，元；α为风电场运营商投资占比和分成系数，取值在0到1之间；F
evn
为环境收益，元；F
sub,s
为储能投运补贴收入，元；C
run,year
为双储能年运行维护成本，元；C
inv,year
为计及寿命损耗的双储能年投资成本，元；F
tgc
为电网绿证交易年收入；F
sel
为电网年新增售电收益；1)计及寿命损耗的年投资成本储能投资建设成本包括硬件和软件成本，硬件成本指配备一定容量储能的成本，软件成本指配置功率转换系统(power conversion system，PCS)、电池管理系统(battery management system，BMS)等设备的成本；该成本函数如下：C
inv
＝C
E
(E
b,A
+E
b,B
)+C
P
(P
b,A
+P
b,B
)
ꢀꢀꢀꢀ
(3)式中：C
inv
为储能初始投资成本，元；C
E
为储能单位容量成本，元/kWh；E
b,A
、E
b,B
分别为储能A、B的额定容量，kWh；C
P
为储能PCS单位功率成本，元/kW；P
b,A
、P
b,B
分别为储能A、B的额定功率，kW；r为贴现率，取6％；τ
bat
为双储能使用年限；为准确计算双储能使用年限τ
bat
，计算储能A、B充放电次数和放电深度对循环寿命的影响；τ
bat
＝min(T
s,A
,T
s,B
,τ
bat,b
)
ꢀꢀꢀꢀ
(5)(5)(5)(5)式中：T
s,A
、T
s,B
分别为受储能充放电次数及放电深度的影响，储能A和B寿命耗尽时的使用年限，年；τ
bat.b
表示储能电池的质保期，年；分别为储能A、B放电深度为1时对应的等效循环寿命，由储能电池自身特性决定；D
od,A,u
、D
od,B,u
分别为储能A、B在第u次循环周期的放电深度；N
ctf,A
(D
od,A,u
)、N
ctf,B
(D
od,B,u
)分别为储能A、B放电深度为D
od,A,u
、D
od,B,u
时对应的等效循环寿命；H
A
、H
B
分别为一年中储能A、B的总充放电切换次数；T为一年中调度时段数；V
A,ch
(t)、V
B,ch
(t)、V
A,dis
(t)、V
B,dis
(t)表示t时段末储能A、B充放电状态切换的二进制变量，V
A,ch
(t)、V
B,ch
(t)取“1”时表示储能A、B在时段t末由充电状态切换为放电状态，V
A,dis
(t)、V
B,dis
(t)取“1”时表示储能A、B在t时段末由放电状态切换为充电状态；2)年运行维护成本储能系统运行维护成本主要与储能电池规模大小有关，包含由功率转换子系统决定的固定部分和储能充放电电量决定的可变部分，该成本函数如下：
式中：C
run
为储能系统全生命周期的运行维护成本，元；C
run,P
为储能单位功率运维成本，元/kW；P
b,A
、P
b,B
分别为储能A、B的额定功率，kW；C
run,E
为单位容量运维成本，元/kWh；W
1,i
为储能第i年总充放电电量，kWh；i为双储能系统建设以来运行的年数；3)年弃风上网收益建设储能系统后，可将弃风电量储存，在负荷高峰时并入电网，获得弃风上网收益，该收益函数如下：式中：W2(t)为t时段内弃风上网量，kWh；C1为风电上网指导单价，单位元/kWh；4)年风电补贴收益根据《关于完善风电上网...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢丽蓉，卞一帆，王智勇，路朋，包洪印，
申请(专利权)人：新疆大学，
类型：发明
国别省市：