一种考虑电力系统碳排放量的储能配置方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种考虑电力系统碳排放量的储能配置方法及装置。方法包括：读取待测区域电网预设历史时间段内的负荷数据以及机组出力数据；采用聚类算法对负荷数据和机组出力数据进行计算，确定历史时间段内的典型日；以典型日总的碳排放量最大、最小为目标函数进行求解，确定典型日的总碳排放量最大值和总碳排放量最小值；利用求解器或智能求解算法，以典型日充放电收益最大、最小为目标函数进行求解，确定典型日的储能充放电收益最大值和储能充放电收益最小值；建立目标函数，并利用求解器或者智能求解算法对目标函数的最小值进行求解，确定区域电网的储能额定功率以及储能额定容量。定容量。定容量。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑电力系统碳排放量的储能配置方法及装置


[0001]本专利技术涉及电力系统碳排放
，并且更具体地，涉及一种考虑电力系统碳排放量的储能配置方法及装置。

技术介绍

[0002]本申请提案针对含有各类型机组的区域电网如何根据自身出力特性以及机组碳排放强度，按照低碳环保和减少峰谷差需求解决储能配置的问题，提出一种考虑电力系统碳排放量的储能配置方法。
[0003]风电、光伏等新能源机组快速增长，其较低的机组碳排放强度为电网带来了绿色、低碳的发展。但是，一方面新能源机组本身具有随机性、波动性以及间歇性，为维护电网安全稳定需要碳排放强度较高的常规机组提供电力支撑；另一方面，新能源机组外送电力会受到输电通道限制、负荷需求等影响，一定程度上造成绿色电力的浪费。储能作为构建新一代电力系统的关键技术之一，其能量时移的特性可以将碳排放强度较低的电能存储，以替代碳排放强度较高的电能。另一方面，针对机组不同的出力和运行状态，其机组碳排放强度也不同，例如：在煤电机组低功率运行或者在深度调峰、快速升降负荷等状态时碳排放强度较高，因此通过配置储能配合机组出力也可以改善电力系统碳排放。因此，需要开展针对电力系统碳排放的储能配置研究。
[0004]针对储能的配置方法，当前研究主要通过不同的控制策略与优化目标来确定储能配置，储能的配置方法包括功率和容量配置两部分。控制策略方面，如利用储能平抑新能源功率的波动、辅助常规机组出力进行配合等，进而确定储能的容量和充放电功率。在优化目标方面，有基于经济性最优、弃电率最低、峰谷差最小为目标函数进行求解。但目前在储能的配置过程中较多的考虑经济性与技术性指标，但较少考虑针对储能配置过程中电力系统各机组不同出力、不同运行状态下的碳排放强度，对基于电力系统碳排放量的储能优化配置研究较少。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供一种考虑电力系统碳排放量的储能配置方法及装置。
[0006]根据本专利技术的一个方面，提供了一种考虑电力系统碳排放量的储能配置方法，包括：
[0007]读取待测区域电网预设历史时间段内的负荷数据以及机组出力数据；
[0008]采用聚类算法对负荷数据和机组出力数据进行计算，确定历史时间段内的典型日；
[0009]读取典型日的机组碳排放强度值，并利用求解器或智能求解算法，根据机组碳排放强度值、储能对外出力、机组出力数据以及预设的约束条件，以典型日总的碳排放量最大、最小为目标函数进行求解，确定典型日的总碳排放量最大值和总碳排放量最小值；
[0010]利用求解器或智能求解算法，根据储能对外出力以及约束条件，以典型日充放电收益最大、最小为目标函数进行求解，确定典型日的储能充放电收益最大值和储能充放电收益最小值；
[0011]根据典型日的总碳排放量、总碳排放量最大值、总碳排放量最小值、总充放电收益、储能充放电收益最大值和储能充放电收益最小值，构建目标函数，并利用求解器或者智能求解算法对目标函数的最小值进行求解，确定区域电网的储能额定功率以及储能额定容量。
[0012]可选地，机组出力数据包括：新能源出力数据、常规机组出力数据以及其他机组出力数据，机组碳排放强度值包括：新能源机组碳排放强度值、常规机组碳排放强度值以及其他机组碳排放强度值。
[0013]可选地，预设的约束条件为：
[0014][0015]P
′
N,i
(t),P
′
G,j
(t),P
′
O,k
(t),P
N,i
(t),P
G,j
(t),P
O,k
(t)≥0
[0016][0017]‑
P
rated
≤P
st_true
(t)≤P
rated
[0018]P
rated
,E
rated
≥0
[0019][0020]式中，P
st
(t)为典型日t时刻储能对外出力；P
st_true
(t)为典型日t时刻储能实际功率；η
dis
、η
cha
分别为储能放电效率、充电效率；P
rated
为所需求解的储能配置的储能额定功率；E
rated
为所需求解的储能配置的储能额定容量；SOC0为储能的初始荷电状态(1≥SOC0≥0)；P
′
N,i
(t)、P
′
G,j
(t)、P
′
O,k
(t)为典型日t时刻配置储能后经过出力调节后新能源机组、常规机组以及其他机组的新出力数据，t＝1,2,
…
,T，其中T为典型日的时间长度，典型日各时刻均需满足上述约束条件。
[0021]可选地，典型日各机组总的碳排放量E
type
计算如下：
[0022][0023]式中，P
′
N,i
(t)、P
′
G,j
(t)、P
′
O,k
(t)为典型日t时刻配置储能后经过出力调节后新能源机组、常规机组以及其他机组的新出力数据，t＝1,2,
…
,T，其中T为典型日的时间长度，E
N,i
(t)、E
G,j
(t)以及E
O,k
(t)分别为新能源机组碳排放强度值、常规机组碳排放强度值以及其他机组碳排放强度值，NUM
N
为新能源机组的数量，NUM
G
为常规机组的数量，NUM
O
为其他机组的数量。
[0024]可选地，典型日的充放电收益计算公式如下：
[0025][0026]式中，P
st
(t)为典型日t时刻储能对外出力，t＝1,2,
…
,T，其中T为典型日的时间长度，C
dis
、C
cha
分别为储能的放电价格和充电价格。
[0027]可选地，目标函数的最小值如下：
[0028][0029]式中，E
type
为典型日总的碳排放量，E
type_max
为典型日总的碳排放量最大值，E
type_min
为典型日总的碳排放量最小值，B
type
为典型日总的充放电收益，B
type_max
为典型日储能充放电收益最大值，B
type_min
为典型日储能充放电收益最小值，λ为低碳权重占比，0≤λ≤1。
[0030]根据本专利技术的另一个方面，提供了一种考虑电力系统碳排放量的储能配置装置，包括：
[0031]读取模块，用于读取待测区域电网预设历史时间段内的负荷数据以及机组出力数据；
[0032]第一确定模块，用于采用聚类算法对负荷数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑电力系统碳排放量的储能配置方法，其特征在于，包括：读取待测区域电网预设历史时间段内的负荷数据以及机组出力数据；采用聚类算法对所述负荷数据和所述机组出力数据进行计算，确定所述历史时间段内的典型日；读取所述典型日的机组碳排放强度值，并利用求解器或智能求解算法，根据所述机组碳排放强度值、储能对外出力、所述机组出力数据以及预设的约束条件，以所述典型日总的碳排放量最大、最小为目标函数进行求解，确定所述典型日的总碳排放量最大值和总碳排放量最小值；利用求解器或智能求解算法，根据所述储能对外出力以及所述约束条件，以典型日充放电收益最大、最小为目标函数进行求解，确定所述典型日的储能充放电收益最大值和储能充放电收益最小值；根据所述典型日的总碳排放量、所述总碳排放量最大值、所述总碳排放量最小值、总充放电收益、所述储能充放电收益最大值和储能充放电收益最小值，构建目标函数，并利用所述求解器或者智能求解算法对所述目标函数的最小值进行求解，确定所述区域电网的储能额定功率以及储能额定容量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机组出力数据包括：新能源出力数据、常规机组出力数据以及其他机组出力数据，所述机组碳排放强度值包括：新能源机组碳排放强度值、常规机组碳排放强度值以及其他机组碳排放强度值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，预设的约束条件为：P
′
N,i
(t),P
′
G,j
(t),P
′
O,k
(t),P
N,i
(t),P
G,j
(t),P
O,k
(t)≥0
‑
P
rated
≤P
st_true
(t)≤P
rated
P
rated
,E
rated
≥0式中，P
st
(t)为典型日t时刻储能对外出力；P
st_true
(t)为典型日t时刻储能实际功率；η
dis
、η
cha
分别为储能放电效率、充电效率；P
rated
为所需求解的储能配置的储能额定功率；E
rated
为所需求解的储能配置的储能额定容量；SOC0为储能的初始荷电状态(1≥SOC0≥0)；P
′
N,i
(t)、P
′
G,j
(t)、P
′
O,k
(t)为典型日t时刻配置储能后经过出力调节后新能源机组、常规机组以及其他机组的新出力数据，t＝1,2,
…
,T，其中T为典型日的时间长度，典型日各时刻均需满足上述约束条件。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述典型日各机组总的碳排放量E
type
计算如下：
式中，P
′
N,i
(t)、P
′
G,j
(t)、P
′
O,k
(t)为典型日t时刻配置储能后经过出力调节后新能源机组、常规机组...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭煌，于海波，陈天阳，陈昊，郑安刚，乔文俞，刘婧，李媛，刁新平，魏伟，彭涛，丁黎，
申请(专利权)人：国家电网有限公司国网湖北省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：