基于鲁棒优化和需量防守的共享租赁储能双层规划模型制造技术

本发明专利技术属于配电网储能规划技术领域，具体涉及一种基于鲁棒优化和需量防守的共享租赁储能双层规划模型，构建过程包括：

【技术实现步骤摘要】
基于鲁棒优化和需量防守的共享租赁储能双层规划模型


[0001]本专利技术属于配电网储能规划
，具体涉及一种基于鲁棒优化和需量防守的共享租赁储能双层规划模型
。

技术介绍

[0002]目前，随着以光伏为代表的可再生能源发电成本已接近传统发电的上网电价，其大规模接入用户侧是未来的发展趋势
。
然而，可再生能源出力难以准确预测，具有较强的不确定性和波动性，这对工业园区的优化运行带来了巨大的挑战
。
对于一个工业园区而言，一般采用的电价方式为两部制电价，包括按照用户一个月中的最大需量进行计费的需量电费和按照用户的实际用电量进行计费的电度电费
。
储能
(ES)
的部署为工业园区提供了许多优势，包括削峰填谷和降低需量电价的能力
。
此外，它还可以实现峰谷套利，从而有效地降低电费
。
这种方法被证明在解决与光伏和负荷相关的不确定性和波动性方面是非常有效的
。
然而
ES
存在投资成本高和回收周期长等障碍，不利于大规模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于鲁棒优化和需量防守的共享租赁储能双层规划模型，其特征在于构建过程包括以下步骤：
S1、
基于鲁棒信息间隙决策理论，构建上层的鲁棒
IGDT
优化模型，构建方法为：
S11、
在两部制电价下，建立确定性环境下以总成本最小化为目标的工业园区共享租赁储能规划模型；
S12、
对工业园区共享租赁储能规划模型设定约束；
S13、
结合工业园区共享租赁储能规划模型和
IGDT
理论，建立
IGDT
共享租赁储能规划模型；
S14、
利用鲁棒的
IGDT
方法，将
IGDT
共享租赁储能规划模型的目标函数转化，最终得到不确定环境下的鲁棒
IGDT
优化模型；
S2、
基于分布式模型预测控制
DMPC
，构建下层的滚动优化模型，构建方法为，结合
DMPC
的特性，将鲁棒
IGDT
优化模型的目标函数进一步改写；
S3、
推导基于一致性理论的同步交替方向乘子法
SADMM
；
S4、
对上下两层进行迭代优化求解，得到共享租赁储能最优规划结果
。2.
根据权利要求1所述的基于鲁棒优化和需量防守的共享租赁储能双层规划模型，其特征在于：所述的
S11
中，工业园区共享租赁储能规划模型的构建方法为：总成本
C
由微燃机
MT
的运营成本
、
与电网交易的净成本
、
以及共享租赁储能的租赁成本组成，具体表达如公式（1）所示：；式中：式中：
(1a)
代表
MT
的运营成本，是用户
i
的
MT
的成本系数，是用户
i
的
MT
在时刻
t
的输出功率；
T、N
和分别是优化时刻
、
用户的数量和时间间隔；（
1b
）表示与电网交易的净成本，
、
和分别是分时电价
、
需量电价和上网电价；
、
和分别是在时刻
t
的购买功率
、
需量功率和上网功率；
(1c)
代表共享租赁储能的租赁成本，
、
和分别为共享租赁储能的运维
、
功率租赁和容量租赁的成本系数，分别是
t
时刻共享租赁储能的放电和充电功率，分别为共享租赁储能的最大功率和容量
。3.
根据权利要求2所述的基于鲁棒优化和需量防守的共享租赁储能双层规划模型，其特征在于：所述的
S12
中，约束包括分布式发电的运行约束和功率平衡约束：
S121、
分布式发电的运行约束为：
；式中：
(2a)
代表第
i
个用户的
MT
输出功率限制，分别为用户
i
的
MT
输出功率的上限和下限；
(2b)
和
(2c)
分别是共享租赁储能的充电和放电功率限制，分别为共享租赁储能充电功率的上下限，共享租赁储能放电功率的上下限；
(2d)
确保共享租赁储能的充放电不能同时进行；
(2e)
和
(2f)
分别是共享租赁储能的功率和容量约束，
SOE
（
t
）
、SOC
（
t
）分别是在
t
时刻共享租赁储能的能量状态和荷电状态；
(2g)
表示
t
时刻的共享租赁储能的能量与时刻的充放电有关
,
分别是共享租赁储能的充电和放电的效率；
(2h)
代表共享租赁储能的剩余电量需在
0.2
和1之间；
(2i)
表明在一个优化周期内共享租赁储能的充放电量应保持一致；
S122、
功率平衡约束为：；式中：
(4a)
和
(4b)
分别表示工业园区和用户的功率平衡；
、
和分别表示在
t
时刻第
i
个用户的交换功率
、
负荷需量和光伏出力
。4.
根据权利要求3所述的基于鲁棒优化和需量防守的共享租赁储能双层规划模型，其特征在于：所述的
S13
中，
IGDT
共享租赁储能规划模型的构建方法为：
S131、IGDT
共享租赁储能规划模型由系统模型和不确定模型组成，设定
C
（
X
，
d
）为系统模型的目标函数，系统模型包含等式约束
G
（
X
，
d
）
=0
和不等式约束
B
（
X
，
d
）
≥0
，优化问题可以表示为：（4）；式中：
X、d
分别为系统模型的不确定性变量<...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈佳佳，王延鑫，赵艳雷，徐丙垠，王敬华，
申请(专利权)人：山东理工大学，
类型：发明
国别省市：