风电场储能容量优化配置方法、系统、计算机设备及介质技术方案

本发明专利技术涉及新能源发电技术领域，尤其涉及一种风电场储能容量优化配置方法、系统、计算机设备及介质，方法包括：构建三电池分组策略，设置一组备用副电池组，在充电容量不足时充当备用充电电池组，在放电容量不足时，充当备用放电电池组；构建多目标储能容量优化配置模型，多目标储能容量优化配置模型包括：考虑经济成本、寿命期限和衰减指标的目标函数，及储能容量、储能充放电功率和荷电状态的约束条件；通过非支配排序遗传算法对模型进行迭代计算，得到帕累托前沿最优集；将帕累托前沿最优集输入CRITIC

【技术实现步骤摘要】
风电场储能容量优化配置方法、系统、计算机设备及介质


[0001]本专利技术涉及新能源发电
，尤其涉及一种风电场储能容量优化配置方法、系统、计算机设备及介质。

技术介绍

[0002]新能源发电技术是近年来的火热话题，为促进新能源的消纳，缓解新能源带来的随机性和波动性，减少电网的总体能源消耗量，储能技术也随之蓬勃发展。现阶段的储能主要存在形式有电化学能、磁场能、电场能和机械能等。电化学储能技术是目前各国研究发展的主要方向，主要是因其能量转换率、能量密度、设备响应速度和机动性均表现优异。为构建新型电力系统，服务实现碳达峰、碳中和，电化学储能技术起到了不可替代的作用。
[0003]单一的储能电池要经历频繁的切换，这会大大缩短其寿命，不利于提高能源效率。而混合储能系统是功率型和能量型储能装置的组合，可以在一定程度上减少电池的退化，但其投资成本高，管理复杂。现有技术中，存在双电池分组控制的运行策略，使用双组电池交替平抑正负方向的功率波动，以减少电池的充放电切换频率，进而延长电池寿命。
[0004]电化学储能技术的使用不仅可以促进节能减排，显著缓解环境压力，更可以保障电力系统的安全稳定运行。随着风电的大规模并网，其出力的不确定不稳定的特性对电网的安全稳定运行是一大挑战。对此可以装配储能设备并制定合理的运行策略，能有效平滑风电场的功率输出波动，增强电网运行稳定性。
[0005]现有的双电池组运行策略没有考虑风功率波动可能导致双电池中一组容量过剩另一组容量不足的极端运行问题。但储能价格及维护费用高昂，考虑到系统总体经济性，储能配置费用应在满足平抑要求和其他指标的前提下尽可能小。因此规划风储系统中的储能最优配置方案十分具有必要性。
[0006]公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本专利技术的总体
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0007]本专利技术提供了一种风电场储能容量优化配置方法、系统、计算机设备及介质，从而有效解决
技术介绍
中的问题。
[0008]为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种风电场储能容量优化配置方法，包括如下步骤：构建三电池分组策略，设置一组备用副电池组，在充电容量不足时充当备用充电电池组，在放电容量不足时，充当备用放电电池组；构建三电池分组的多目标储能容量优化配置模型，所述多目标储能容量优化配置模型包括：考虑经济成本、寿命期限和衰减指标的目标函数，及储能容量、储能充放电功率和荷电状态的约束条件；通过非支配排序遗传算法对所述多目标储能容量优化配置模型进行迭代计算，得
到帕累托前沿最优集；将所述帕累托前沿最优集输入CRITIC
‑
TOPSIS综合评价模型进行决策，输出储能容量最优配置方案。
[0009]进一步地，所述三电池分组策略中，包括：三电池分组包括BESS1、BESS2和BESS3，其中，BESS1和BESS2分别连续充电或放电，且同一时刻两个电池组不能同时工作，BESS3没有接受到调用指令，处于悬停关闭状态；当BESS1或BESS2中的一组达到荷电状态限值，则发送调用指令给BESS3，BESS3即刻开启代替达到限制的电池组运行，与另一组电池组配合继续进行充电或放电平抑风电功率；当BESS3和另一组电池组的其中一组再一次达到荷电状态上下限时，BESS3立即关闭，BESS1和BESS2开启并交换充放电角色继续配合运行平抑风电功率。
[0010]进一步地，所述考虑经济成本的目标函数，包括：；其中，C
inve
为储能系统建设投资费用，C
main
为储能系统运行维护成本，L
Y
为现值系数，表示储能维护成本随使用寿命的变化系数；其中：；式中，E
total
为储能电池组最大额定总容量；P
r
为配置的储能最大额定充放电功率；c
ei
为单位容量电池的投资成本；c
pi
为变流器的单位功率的投资成本；c
em
为单位容量电池的运行维护成本；c
pm
为单位功率电池的运行维护成本；b是折现率；Y是储能电池的寿命；所述考虑寿命期限的目标函数，包括：；其中，D
ODr
为额定放电深度，E
r
为电池额定容量，E(t, d)为第d天第t次切换阶段实际放电量，N
r
为额定放电深度下的电池循环寿命，D是一年中的天数，T是一天中的放电阶段计数，N(t, d)为第d天第t个放电阶段实际放电深度下的电池循环寿命，其表达式通过幂函数对实测数据进行拟合得到，如下式所示：；所述考虑衰减指标的目标函数，包括：；其中，ε1(t, d, y)、ε2(t, d, y)分别为两组电池各自第y年的第d天第t次切换阶
段寿命衰减指标。
[0011]进一步地，所述储能容量的约束条件包括：；其中，S(t)为t时刻电池的剩余电量，S
min
为储能剩电量下限，S(0)为一天中电池初始电量，S(1440)为一天中最后一分钟电池电量；所述储能充放电功率的约束条件包括：；其中，P
ch
(t)、P
dis
(t)为储能设备在t时刻的充电功率及放电功率；P
min
为使风电功率波动满足标准的所需平抑功率；所述荷电状态的约束条件包括：；其中，soc
max
和soc
min
分别为电池SOC可达到的最大值和最小值。
[0012]进一步地，所述通过非支配排序遗传算法对所述多目标储能容量优化配置模型进行迭代计算，包括如下步骤：读取风电场发电数据并初始化族群，以储能额定功率、额定容量作为搜索变量；调用适应度函数求解每个个体的适应值，包括成本、寿命与衰减指标；对族群排序，每个个体设置两个参数：非支配数n
p
和个体支配集合S
p
，将其中n
p
为0的个体放入初始层，同时所有个体的S
p
中的n
p
减1；随后重复这一过程直到将整个群体分层，得到k个非支配层F
n
(n=1,2,......,k)；按适应值大小对每一层的族群排序，排序后每层边界个体拥挤度为无穷大，其余个体的拥挤度为：；式中，f为i点j个目标的目标函数值；选择、交叉、变异产生子代；将个体相互比较，非支配序大的获胜，同等支配序的拥挤距离大的获胜；产生新种群；在迭代中采用精英保留的策略，将父群P(t)和子群Q(t)组成新的族群R(t)，然后对R(t)分层并加入新的族群P
t+1
中，直到P
t+1
的个体数为N
p
；重复上述过程直到最大迭代次数，得到帕累托前沿最优集。
[0013]进一步地，所述将所述帕累托前沿最优集输入CRITIC
‑
TOPSIS综合评价模型进行决策，包括如下步骤：设有m个对象本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电场储能容量优化配置方法，其特征在于，包括如下步骤：构建三电池分组策略，设置一组备用副电池组，在充电容量不足时充当备用充电电池组，在放电容量不足时，充当备用放电电池组；构建三电池分组的多目标储能容量优化配置模型，所述多目标储能容量优化配置模型包括：考虑经济成本、寿命期限和衰减指标的目标函数，及储能容量、储能充放电功率和荷电状态的约束条件；通过非支配排序遗传算法对所述多目标储能容量优化配置模型进行迭代计算，得到帕累托前沿最优集；将所述帕累托前沿最优集输入CRITIC
‑
TOPSIS综合评价模型进行决策，输出储能容量最优配置方案。2.根据权利要求1所述的风电场储能容量优化配置方法，其特征在于，所述三电池分组策略中，包括：三电池分组包括BESS1、BESS2和BESS3，其中，BESS1和BESS2分别连续充电或放电，且同一时刻两个电池组不能同时工作，BESS3没有接受到调用指令，处于悬停关闭状态；当BESS1或BESS2中的一组达到荷电状态限值，则发送调用指令给BESS3，BESS3即刻开启代替达到限制的电池组运行，与另一组电池组配合继续进行充电或放电平抑风电功率；当BESS3和另一组电池组的其中一组再一次达到荷电状态上下限时，BESS3立即关闭，BESS1和BESS2开启并交换充放电角色继续配合运行平抑风电功率。3.根据权利要求1所述的风电场储能容量优化配置方法，其特征在于，所述考虑经济成本的目标函数，包括：；其中，C
inve
为储能系统建设投资费用，C
main
为储能系统运行维护成本，L
Y
为现值系数，表示储能维护成本随使用寿命的变化系数；其中：；式中，E
total
为储能电池组最大额定总容量；P
r
为配置的储能最大额定充放电功率；c
ei
为单位容量电池的投资成本；c
pi
为变流器的单位功率的投资成本；c
em
为单位容量电池的运行维护成本；c
pm
为单位功率电池的运行维护成本；b是折现率；Y是储能电池的寿命；所述考虑寿命期限的目标函数，包括：；其中，D
ODr
为额定放电深度，E
r
为电池额定容量，E(t, d)为第d天第t次切换阶段实际放
电量，N
r
为额定放电深度下的电池循环寿命，D是一年中的天数，T是一天中的放电阶段计数，N(t, d)为第d天第t个放电阶段实际放电深度下的电池循环寿命，其表达式通过幂函数对实测数据进行拟合得到，如下式所示：；所述考虑衰减指标的目标函数，包括：；其中，ε1(t, d, y)、ε2(t, d, y)分别为两组电池各自第y年的第d天第t次切换阶段寿命衰减指标。4.根据权利要求1所述的风电场储能容量优化配置方法，其特征在于，所述储能容量的约束条件包括：；其中，S(t)为t时刻电池的剩余电量，S
min
为储能剩电量下限，S(0)为一天中电池初始电量，S(1440)为一天中最后一分钟电池电量；所述储能充放电功率的约束条件包括：；其中，P
ch
(t)、P
dis
(t)为储能设备在t时刻的充电功率及放电功率；P
min
为使风电功率波动满足标准的所需平抑功率；所述荷电状态的约束条件包括：；其中，soc
max
和soc
min
分别为电池荷电状态可达到的最大值和最小值。5.根据权利要求1所述的风电场...

【专利技术属性】
技术研发人员：史林军，端木陈睿，吴峰，李杨，林克曼，刘寒轩，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：