一种储能电站中长期规划协调优化配置的方法技术

本发明专利技术公开了一种储能电站中长期规划协调优化配置的方法，属于储能电站规划技术领域，该方法包括：综合考虑待规划的储能电站的建设过程中的经济效益，以及建成后的储能电站的电网状态

【技术实现步骤摘要】
一种储能电站中长期规划协调优化配置的方法


[0001]本专利技术涉及储能电站规划
，特别涉及一种储能电站中长期规划协调优化配置的方法
。

技术介绍

[0002]由于不可再生能源，例如：石油
、
天然气等等，其在地球的含量是固定的，为了降低对不可再生能源的依赖，目前，国家大力推广以风能
、
太阳能等为代表可再生能源，例如：利用可再生能源发电，以满足工业和生活的用电需求
。
但是可再生能源容易受季节
、
气候的影响，其具有较大的随机性和波动性，如果可再生能源发电所产生的电能直接接入电网的话，其随机性和波动性也接入电网，影响电网的稳定性
。
为了避免可再生能源发电产生的电源接入电网时影响电网的稳定性，目前都是通过建立储能电站，先把可再生能源发电产生的电源接入储能电站进行存储，再通过储能电站向电网输送稳定的电能
。
当然，储能电站除了通过可再生能源发电提供电能之外，也可以在电网用电空闲的时候，由电网提供电能，实现将电网用电低谷时储电，在电网用电的高峰时段向电网供电，有利于保证电网的稳定供电
。
[0003]由于储能电站成本昂贵，储能设备的配置必须综合考虑投资成本
、
运行效益和应用场景等因素，根据具体用途选择适合的建设方案
。
而目前缺乏有效的储能电站建设规划方案
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种储能电站中长期规划协调优化配置的方法，以解决目前缺乏有效的储能电站建设规划，无法实现储能电站资源的合理利用，确保储能电站有效稳定运行的技术问题
。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了如下技术方案：
[0006]综合考虑待规划的储能电站的建设过程中的经济效益，以及建成后的储能电站的电网状态
、
环保因素
、
额定功率以及容量配置，构建双层的多目标优化模型以及相应的约束条件；
[0007]在所述约束条件下，采用预设的多目标优化模型求解算法，对所述多目标优化模型进行求解，得到储能电站配置方案的帕累托最优解集；
[0008]对所述帕累托最优解集中的方案进行筛选，获取最优方案，并以获取的最优方案对待规划的储能电站进行配置，以实现储能电站容量的最优规划配置
。
[0009]进一步地，所述多目标优化模型包括上层目标优化模型和下层目标优化模型；其中，所述上层目标优化模型包括储能电站投资成本模型
、
储能运行效益模型和环保效果模型；
[0010]所述下层目标优化模型包括净现值模型
、
投资回报率模型
、
投资回收期模型
、
延迟设备投资模型以及操作和维护费用模型
。
[0011]进一步地，所述储能电站投资成本模型的表达式为：
[0012]f
A1
＝
γ
p
P
rp
+
γ
E
E
rc
[0013]其中，
f
A1
表示储能电站投资成本；
γ
p
表示单位硬件设备的成本费用；
P
rp
表示储能额定功率；
γ
E
表示单位储能电池组成本和电池管理系统费用；
E
rc
表示储能额定容量；
[0014]储能运行效益模型的表达式为：
[0015][0016]其中，
f
A2
表示利用电价时间差所获得的经济效益年值；
n
表示电价的时段数；
λ
i
表示第
i
段电价区间；
P
i
表示储能电站第
i
时段充放电功率；
Δ
t
i
表示第
i
时段步长；
η
表示储能电站充放电效率；
[0017]环保效果模型的表达式为：
[0018][0019]其中，
f
A3
表示环保效果值；
m
表示污染物的种类数；
P
∑
表示储能年发电量；
μ
表示单位燃煤发电量；
V
j
表示节约单位污染物
j
的环境价值；
Q
j
表示单位燃煤中污染物
j
的含量；
I
表示脱硫脱硝费用
。
[0020]进一步地，所述净现值模型的表达式为：
[0021][0022]其中，
f
B1
表示净现值；
N
表示根据典型日负荷曲线优化的充放电功率得出的储能电站生命周期；
y1(n)
表示第
n
年储能电站净现金流量；
i0表示预期收益率；
c
P
表示储能电站电子设备成本；
ε
P
表示储能电站电子设备的剩余率；
c
E
表示储能电池投资；
ε
E
表示储能电池剩余成本率；
[0023]所述投资回报率模型表达式为：
[0024][0025]其中，
f
B2
表示投资回报率；
C0表示储能电站投资成本；
[0026]如果
y1(k)≥0
并且
y1(k
‑
1)<0
，则所述投资回收期模型表达式为：
[0027][0028]其中，
f
B3
表示投资回收期；
C
NPV
(k
‑
1)
表示过去
k
‑1年的净现值；
y1(k)
表示第
k
年的净现金流量；
y1(k
‑
1)
表示第
k
‑1年的净现金流量；
k
表示年数；
[0029]所述延迟设备投资模型表达式为：
[0030]f
B4
＝
λ
d
C
d
η
P
rp
[0031]其中，
f
B4
表示延迟设备投资；
λ
d
表示设备固定资产折旧率；
C
d
表示设备单位生产能力成本；
P
rp
表示储能额定功率；
[0032]所述操作和维护费用模型表达式为：
[0033]f
B5
＝
C
m
×
P
∑
[0034本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种储能电站中长期规划协调优化配置的方法，其特征在于，包括：综合考虑待规划的储能电站的建设过程中的经济效益，以及建成后的储能电站的电网状态
、
环保因素
、
额定功率以及容量配置，构建双层的多目标优化模型以及相应的约束条件；在所述约束条件下，采用预设的多目标优化模型求解算法，对所述多目标优化模型进行求解，得到储能电站配置方案的帕累托最优解集；对所述帕累托最优解集中的方案进行筛选，获取最优方案，并以获取的最优方案对待规划的储能电站进行配置，以实现储能电站容量的最优规划配置
。2.
如权利要求1所述的储能电站中长期规划协调优化配置的方法，其特征在于，所述多目标优化模型包括上层目标优化模型和下层目标优化模型；其中，所述上层目标优化模型包括储能电站投资成本模型
、
储能运行效益模型和环保效果模型；所述下层目标优化模型包括净现值模型
、
投资回报率模型
、
投资回收期模型
、
延迟设备投资模型以及操作和维护费用模型
。3.
如权利要求2所述的储能电站中长期规划协调优化配置的方法，其特征在于，所述储能电站投资成本模型的表达式为：
f
A1
＝
γ
p
P
rp
+
γ
E
E
rc
其中，
f
A1
表示储能电站投资成本；
γ
p
表示单位硬件设备的成本费用；
P
rp
表示储能额定功率；
γ
E
表示单位储能电池组成本和电池管理系统费用；
E
rc
表示储能额定容量；储能运行效益模型的表达式为：其中，
f
A2
表示利用电价时间差所获得的经济效益年值；
n
表示电价的时段数；
λ
i
表示第
i
段电价区间；
P
i
表示储能电站第
i
时段充放电功率；
Δ
t
i
表示第
i
时段步长；
η
表示储能电站充放电效率；环保效果模型的表达式为：其中，
f
A3
表示环保效果值；
m
表示污染物的种类数；
P
∑
表示储能年发电量；
μ
表示单位燃煤发电量；
V
j
表示节约单位污染物
j
的环境价值；
Q
j
表示单位燃煤中污染物
j
的含量；
I
表示脱硫脱硝费用
。4.
如权利要求3所述的储能电站中长期规划协调优化配置的方法，其特征在于，所述净现值模型的表达式为：其中，
f
B1
表示净现值；
N
表示根据典型日负荷曲线优化的充放电功率得出的储能电站生命周期；
y1(n)
表示第
n
年储能电站净现金流量；
i0表示预期收益率；
c
P
表示储能电站电子设备成本；
ε
P
表示储能电站电子设备的剩余率；
c
E
表示储能电池投资；
ε
E
表示储能电池剩余成
本率；所述投资回报率模型表达式为：其中，
f
B2
表示投资回报率；
C0表示储能电站投资成本；如果
y1(k)≥0
并且
y1(k
‑
1)<0
，则所述投资回收期模型表达式为：其中，
f
B3
表示投资回收期；
C
NPV
(k
‑
1)
表示过去
k
‑1年的净现值；
y1(k)
表示第
k
年的净现金流量；
y1(k
‑
1)
表示第
k
‑1年的净现金流量；
k
表示年数；所述延迟设备投资模型表达式为：
f
B4
＝
λ
d
C
d
η
P
rp
其中，
f
B4
表示延迟设备投资；
λ
d
表示设备固定资产折旧率；
C
d
表示设备单位生产能力成本；
P
rp
表示储能额定功率；所述操作和维护费用模型表达式为：
f
B5
＝
...

【专利技术属性】
技术研发人员：穆文凯，刘川，黄序诚，陈楠，刘帆，赵伊婷，赵康，祁星，孟宇静，曹启梁，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：