基于多目标粒子群算法的分布式储能聚合商优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多目标粒子群算法的分布式储能聚合商优化调度方法，包括以下步骤：分析分布式储能的应用现状、运营模式现状以及聚合商的研究现状；根据储能电池的特征参数与充放电特性，结合分布式储能用户本身的用电习惯建立分布式储能可调度潜力模型；对分布式储能聚合商运行成本与经济收益进行计算，建立分布式储能聚合商的经济模型；将分布式储能用户的充放电行为调整作为量化依据，建立分布式储能用户满意度模型；结合上述分布式储能可调度潜力模型，建立考虑用户满意度的分布式储能聚合商优化调度模型。本发明专利技术以分布式储能聚合商的角度研究分布式储能可调度容量、聚合侧储能的优化调度，对分布式储能聚合商长期、稳定的运行具有重要意义。定的运行具有重要意义。定的运行具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
基于多目标粒子群算法的分布式储能聚合商优化调度方法


[0001]本专利技术涉及分布式储能聚合商的调度策略，主要
为分布式储能聚合商的优化调度方法。

技术介绍

[0002]得益于分布式能源的开发利用，分布式是未来新型电力系统的重要趋势之一。与集中式储能相比，分布式储能的选址安装更加灵活便利，更易实现分布式能源的就地快速消纳。此外，分布式储能相比于集中式储能减少了电能在线路上的损耗，减少了线路投资压力。分布式储能在“分散”状态下易实现分布式能源就地消纳，在“聚合”状态下同集中式储能一样，仍可以实现调频调峰、延缓电网改造、提高电网运行稳定性等功能。然而相对于大电网的传统运行模式，分布式储能在空间接入和出力上具有布局分散、个体容量小、可控性差的特点，难以受电力系统单独调控管理，为充分挖掘分布式储能的调控潜力带来阻碍。此外，如果任由各分布式储能自发运行，相当于接入大批随机性电源，它们的无序运行将严重危害电力系统的安全性和可靠性。
[0003]针对分布式储能无法直接参与电网侧调节的难题，引入分布式储能聚合商这一第三方。分布式储能聚合商通过对大量分布式储能进行聚合管理，调用储能参与电网侧互动，缓解新能源大规模接入下电力市场辅助服务资源不足的问题。对分布式储能可调度容量的评估是聚合的关键，对聚合侧储能的优化调度是保障分布式储能聚合商安全、经济运行的前提。因此，以分布式储能聚合商的角度研究分布式储能可调度容量、聚合侧储能的优化调度，对分布式储能聚合商长期、稳定的运行具有重要意义。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：针对现有存在的问题，本专利技术公开了一种基于多目标粒子群算法的分布式储能聚合商优化调度方法，衡量分布式储能的可调度潜力，提高分布式储能聚合商的收益，提高分布式储能用户的满意度。
[0005]技术方案：为实现上述专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：基于多目标粒子群算法的分布式储能聚合商优化调度方法，包括如下步骤：
[0006]S1：根据储能电池的特征参数与充放电特性，结合分布式储能用户本身的用电习惯建立分布式储能可调度潜力模型；
[0007]S2：对分布式储能聚合商运行成本与经济收益进行计算，建立分布式储能聚合商的经济模型；
[0008]S3：将分布式储能用户的充放电行为调整作为量化依据，建立分布式储能用户满意度模型；
[0009]S4：结合上述分布式储能可调度潜力模型，建立考虑用户满意度的分布式储能聚合商优化调度模型。
[0010]有益效果：本专利所提的基于多目标粒子群算法的分布式储能聚合商优化调度方
法，通过建立分布式储能聚合商可调度潜力模型，在保证分布式储能用户的储能使用需求下再将闲置容量交由分布式储能聚合商调度。所提模型可以对分布式储能的可调度潜力进行更有效、更合理地评估。另外，提出了考虑用户满意度的分布式储能聚合商优化调度策略，将分布式储能用户的充放电行为调整作为量化依据，建立分布式储能用户满意度模型。所提策略在最大化分布式储能聚合商收益过程中兼顾了分布式储能用户对调度策略的满意度，对分布式储能聚合商长期、稳定的运行具有重要意义。
附图说明
[0011]图1为本专利技术的流程图；
[0012]图2为模型求解流程图。
具体实施方式
[0013]下面结合附图对本专利技术的技术方案进行详细说明：
[0014]如图1所示，本专利技术公开了一种基于多目标粒子群算法的分布式储能聚合商优化调度方法，包括如下步骤：
[0015]步骤S1：根据储能电池的特征参数与充放电特性，结合分布式储能用户本身的用电习惯建立分布式储能可调度潜力模型。
[0016]在建立分布式储能聚合商可调度潜力模型过程中，分布式储能用户首先需要满足自身运行需求，其闲置容量需要在满足自身运行需求的前提下再交由分布式储能聚合商调度。
[0017]根据上述分析，假设储能用户的用电时段为t1，则分布式储能聚合商可以调度的时间段T
s
为：
[0018]T
s
＝{1,2,
…
,t1‑
1,t1+1,
…
,24}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0019]基于用电时段以及调度时段的分析，可以得到分布式储能聚合商可调度的充、放电容量E
SAP,C
、E
SAP,D
分别为：
[0020][0021][0022]式中：N为被聚合的分布式储能数量；P
i,C,t
、P
i,D,t
(t∈T
s
)分别为分布式储能i在t时段可被调度的充电功率、放电功率；η
C
、η
D
分别为储能电池的充电效率、放电效率；Δt为单位时间段间隔时长。
[0023]步骤S2：对分布式储能聚合商运行成本与经济收益进行计算，建立分布式储能聚合商的经济模型。
[0024](1)分布式储能聚合商收益模型
[0025]1)峰谷套利收益
[0026]峰谷套利收益是指储能利用峰谷价差获得直接收益。储能选择在负荷低谷期间以较低的电价充电，在负荷高峰期间以较高的电价放电，达到低储高发、峰谷套利的效果。峰
谷套利收益计算公式为：
[0027][0028]式中：p
price,t
为电网t时段的峰谷电价。
[0029]2)削峰填谷收益
[0030]分布式储能聚合商可以帮助电网削峰填谷，从而获得削峰填谷服务补偿，这部分收益表示为F
shave
，计算公式如下：
[0031]F
shave
＝k
r
P
shave
Δt
shave
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0032]式中：k
r
为单位容量获得的补偿；P
shave
为实际响应功率；Δt
shave
为实际响应时间。
[0033](2)分布式储能聚合商成本模型
[0034]分布式储能聚合商的成本主要来源于要支付给用户的调度成本，支付给用户的调度成本表示为C
afford
，计算公式如下：
[0035][0036]式中：L
afford
为分布式储能聚合商需要支付给用户的单位功率调节补偿费用；ΔP
i,t
为分布式储能i在接受调度后t时段的功率调节量。
[0037]分布式储能聚合商针对用户的功率调节补偿费用L
afford
与用户的功率调节量呈线性关系，计算公式如下：
[0038]L
afford
＝αΔP
i,t
+β
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多目标粒子群算法的分布式储能聚合商优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：根据储能电池的特征参数与充放电特性，结合分布式储能用户本身的用电习惯建立分布式储能可调度潜力模型；S2：对分布式储能聚合商运行成本与经济收益进行计算，建立分布式储能聚合商的经济模型；S3：将分布式储能用户的充放电行为调整作为量化依据，建立分布式储能用户满意度模型；S4：结合上述分布式储能可调度潜力模型，建立考虑用户满意度的分布式储能聚合商优化调度模型。2.根据权利要求1所述的基于多目标粒子群算法的分布式储能聚合商优化调度方法，其特征在于，步骤S1中建立分布式储能可调度潜力模型，具体包括：假设储能用户的用电时段为t1，则分布式储能聚合商可以调度的时间段T
s
为：T
s
＝{1,2,
…
,t1‑
1,t1+1,
…
,24}
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(1)基于用电时段以及调度时段的分析，得到分布式储能聚合商可调度的充、放电容量E
SAP,C
、E
SAP,D
分别为：分别为：式中：N为被聚合的分布式储能数量；P
i,C,t
、P
i,D,t
分别为分布式储能i在t时段可被调度的充电功率、放电功率，t∈T
s
；η
C
、η
D
分别为储能电池的充电效率、放电效率；Δt为单位时间段间隔时长。3.根据权利要求1所述的基于多目标粒子群算法的分布式储能聚合商优化调度方法，其特征在于，步骤S2中建立分布式储能聚合商的经济模型，具体过程包括：(1)分布式储能聚合商收益模型1)峰谷套利收益式中：p
price,t
为电网t时段的峰谷电价；2)削峰填谷收益分布式储能聚合商帮助电网削峰填谷，从而获得削峰填谷服务补偿，这部分收益表示为F
shave
，计算公式如下：F
shave
＝k
r
P
shave
Δt
shave
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)式中：k
r
为单位容量获得的补偿；P
shave
为实际响应功率；Δt
shave
为实际响应时间；(2)分布式储能聚合商成本模型分布式储能聚合商的成本主要来源于要支付给用户的调度成本，支付给用户的调度成本表示为C
afford
，计算公式如下：
式中：L
afford
为分布式储能聚合商需要支付给用户的单位功率调节补偿费用；ΔP
i,t
为分布式储能i在接受调度后t时段的功率调节量；分布式储能聚合商针对用户的功率调节补偿费用L
afford
与用户的功率调节量呈线性关系，计算公式如下：L
afford
＝αΔP
i,t
+β
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)式中：α、β为功率调节补偿费用系数；根据式(6)(7)得到分布式储能聚合商需要支付给用户的调度成本，计算公式如下：根据上述分析，得到单个分布式储能用户接受聚合商调度得到的收益，计算公式如下：式中：F
i,user
为分布式储能i接受聚合商调度得到的收益；在分布式储能用户开始用电前，分布式储能聚合商需要将用户的储能充电至用户所需要的电量，在计算分布式储能聚合商的充电成本时应该将此部分成本扣除，计算此部分成本时直接按照最低电价计算，计算公式如下：式中：C
deduct
为分布式储能聚合商为满足用户运行需求而产生的充电成本；E
i,rate
为分布式储能i的额定容量；p
price,min
为分时电价中的谷时电价；根据上述分析，得到单个分布式储能用户的充电成本，计算公式如下：式中：C
i,user...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘秋华，杨圣城，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：