【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及储能系统，特别是涉及一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、如何在经济性前提下有效提升光伏电源在配电网的接纳量是配电网未来发展过程中的重点。由于光伏输出具有强烈的随机性和波动性，这不仅制约着配电网对于光伏接纳容量的提升，同时配电网运行的经济性与安全性可能会受到一定影响。由此，“新能源+储能”模式成为了新能源发展主流趋势。
3、电池储能系统是提升新能源发电接入和消纳的一种重要手段。然而，储能造价成本依然较高，如果储能配置不合理，不仅影响配电网与储能的运行，还会付出昂贵的成本。因此需要在配电网中合理配置储能资源，优化储能调配运行与充放电策略。
4、光伏输出与负荷需求的季节性特征明显。更具体地说，光伏出力情况很大程度上受天气因素的影响，负荷需求不仅会随日内时间变化，也会因为工作日和节假日的不同，显示出差异性。这将导致储能配置的容量和个数呈现一定的季节性或以月为时间尺度的配置差异。
5、而传统的固定式储能(station energy storage systems，sesss)的位置一旦确定将保持不变，如果配电网中仅存在固定式储能，可能会导致出现在多场景配置的要求下利用效率低下、经济性较差的问题。
6、与固定式储能相比，移动式储能(mobile energy storage systems，messs)具有很高的调度灵活性，使得一个存储单元能够在不同的时间
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法及系统，考虑固定式储能和移动式储能的组合配置在促进光伏消纳方面发挥的重要作用，通过在光伏与传统固定式储能联合规划的基础上引入移动式储能来调节场景间的不平衡，在保证光伏100％自消纳的前提下，实现新能源接入量的提升，增加光伏在配电网中的渗透率。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法，包括：
4、基于光伏和负荷的历史数据，生成配电网运行的典型场景；
5、在所述典型场景下，以最小化配电网综合年度成本为目标函数，以光伏-固定式储能-移动式储能的配置约束和配电网的运行约束为约束条件，构建光伏-固定式储能-移动式储能的联合规划模型；
6、通过基于共识的交替方向乘子法分布式算法，将联合规划模型解耦为最恶劣场景下的光伏配置子模型和多场景下的固定式储能-移动式储能配置子模型，并进行迭代求解，从而得到光伏-固定式储能-移动式储能的最优规划配置方案。
7、作为可选择的实施方式，基于光伏和负荷的历史数据，采用结合k-means聚类算法的密度峰值快速搜索聚类的两阶段聚类方法进行聚类，由此生成配电网运行的典型场景。
8、作为可选择的实施方式，所述目标函数包括光伏-固定式储能-移动式储能的年平均投资成本、运营和维护成本、储能寿命损失和线路损耗成本以及配电网运营成本。
9、作为可选择的实施方式，所述目标函数fc为：
10、
11、其中，为光伏-固定式储能-移动式储能的年平均投资成本；为运营和维护成本；为储能寿命损失和线路损耗成本；为配电网运营成本，包括购买和销售电力成本；dκ是与场景κ对应的一年中的天数；nκ是场景总数。
12、作为可选择的实施方式，所述光伏-固定式储能-移动式储能的配置约束包括：光伏容量配置约束、固定式储能的容量位置配置约束和移动式储能的容量位置配置约束。
13、作为可选择的实施方式，所述配电网的运行约束包括：储能运行约束、100％光伏自消纳约束、潮流约束和功率交换约束。
14、作为可选择的实施方式，基于共识的交替方向乘子法分布式算法进行解耦求解的过程包括：使用共识变量作为多场景下配置子模型之间的通信通道，固定式储能和移动式储能的配置由共识变量完成，并通过引入增广拉格朗日函数进行模型解耦和迭代求解；其中，最恶劣场景定义为光伏输出最高且负载需求最低的场景。
15、作为可选择的实施方式，最优规划配置方案包括光伏的最佳接入容量、固定式储能和移动式储能的最佳接入位置和接入容量。
16、第二方面，本专利技术提供一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化系统，包括：
17、场景聚类模块，被配置为基于光伏和负荷的历史数据，生成配电网运行的典型场景；
18、模型构建模块，被配置为在所述典型场景下，以最小化配电网综合年度成本为目标函数，以光伏-固定式储能-移动式储能的配置约束和配电网的运行约束为约束条件，构建光伏-固定式储能-移动式储能的联合规划模型；
19、联合优化模块，被配置为通过基于共识的交替方向乘子法分布式算法，将联合规划模型解耦为最恶劣场景下的光伏配置子模型和多场景下的固定式储能-移动式储能配置子模型，并进行迭代求解，从而得到光伏-固定式储能-移动式储能的最优规划配置方案。
20、第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。
21、第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
22、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
23、本专利技术提出了一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法及系统，重点考虑固定式储能和移动式储能的组合配置在促进光伏消纳方面发挥的重要作用，引入移动式储能来补充多个场景可能产生的不平衡因素，在保证光伏100％自消纳的前提下，确定光伏最佳接入容量以及固定式储能和移动式储能的最佳位置和容量，有效提升光伏接入的容量，并降低配电网投资总成本。
24、本专利技术所提出的光伏-固定式储能-移动式储能的联合规划模型涉及复杂的位置和容量的确定，从而构成了一个具有挑战性的混合整数非线性规划问题。在解决这一问题时，规划策略不仅需要对目标函数和约束条件进行高度复杂的分析，还需要对决策变量的各种组合进行分析；由此本专利技术通过基于共识的交替方向乘子法分布式优化框架来处理多场景下的复杂规划问题，将联合规划模型解耦为最恶劣场景下的光伏配置子模型和几种不同情况下固定式储能-移动式储能配置子模型，提高解决方案的快速性和有效性，有效处理多场景下的复杂规划问题。
25、本专利技术考虑到光伏和负荷的不确定性，提出一种将密度峰值快速搜索聚类与k-均值算法相结合的两阶段聚类本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法，其特征在于，基于光伏和负荷的历史数据，采用结合k-means聚类算法的密度峰值快速搜索聚类的两阶段聚类方法进行聚类，由此生成配电网运行的典型场景。
3.如权利要求1所述的一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法，其特征在于，所述目标函数包括光伏-固定式储能-移动式储能的年平均投资成本、运营和维护成本、储能寿命损失和线路损耗成本以及配电网运营成本。
4.如权利要求3所述的一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法，其特征在于，所述目标函数FC为：
5.如权利要求1所述的一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法，其特征在于，
6.如权利要求1所述的一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法，其特征在于，基于共识的交替方向乘子法分布式算法进行解耦求解的过程包括：使用共识变量作为多场景下配置子模型之间的通信通道，固定式储能和移动式储能的配置由共识变量完成，并通过引入增广拉格朗日函数进行模型解耦
7.如权利要求1所述的一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法，其特征在于，最优规划配置方案包括光伏的最佳接入容量、固定式储能和移动式储能的最佳接入位置和接入容量。
8.一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法，其特征在于，基于光伏和负荷的历史数据，采用结合k-means聚类算法的密度峰值快速搜索聚类的两阶段聚类方法进行聚类，由此生成配电网运行的典型场景。
3.如权利要求1所述的一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法，其特征在于，所述目标函数包括光伏-固定式储能-移动式储能的年平均投资成本、运营和维护成本、储能寿命损失和线路损耗成本以及配电网运营成本。
4.如权利要求3所述的一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法，其特征在于，所述目标函数fc为：
5.如权利要求1所述的一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法，其特征在于，
6.如权利要求1所述的一种光伏与多类型储能的规划运行联合优化方法，其特征在于，基于共识的交替方...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈健，刘天琦，张文，叶华，林达，赵波，张雪松，陈哲，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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