[发明专利]限电要求下大型光伏电站的配套储能容量计算方法

权利要求书

1.一种限电要求下大型光伏电站的配套储能容量计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤(1)，综合考虑光伏基地的占地情况、可能投资和电网可接纳容量，确定光伏电站总装机容量；

步骤(2)，根据光伏基地历史天气资料，统计各历史年份每个月多种典型天气日的时间占比，计算各月典型天气日的时间占比，把每个月多年平均的各种典型天气日时间占比作为光伏基地规划年各月典型天气日的时间占比；

步骤(3)，将光伏电站的出力过程按步骤(2)所得的光伏基地规划年各月典型天气日的时间占比进行逐时段记录，计算得到各月份各典型天气日内单位容量装机的光伏电站逐时段出力过程；

步骤(4)，对光伏基地的现场条件进行分析，根据光伏基地的运行特性和经济情况选取应用于基地的储能电池类型，得到储能电池使用寿命和单位容量的投资成本；

步骤(5)，综合考虑光伏电站的出力特性、电网的限电要求和储能电池的充放电要求，计算限电要求下大型光伏电站配套储能电池的年储电量和年循环次数，建立限电要求下大型光伏电站配套储能电池容量计算的优化模型，所述的优化模型由目标函数、决策变量和约束条件构成：

a.目标函数：使用年限内储能电池的净现值最大，以12个月份的K种典型天气日的时间占比W_m,k为权重,m＝1,2,3,…,12,k＝1,2,3,…,K，如公式(1)所示：

式中：

f(a)为限电要求a条件下大型光伏电站的配套储能电池使用年限内的净现值最大目标；

a为限电要求比例，即超过光伏电站装机容量a％的出力将被限制，单位为％；

Q_T为限电要求下储能装机容量，单位为kWh；

SRE(a)为储能电池在a％限电要求下的年储电量；

SRT(a)为储能电池在a％限电要求下的年循环次数；

SRC为储能电池使用寿命；

N^T为光伏电站总装机容量，单位为kWp；

Y为储能电池使用年限，单位为年；

o_m,k,i为第m个月份的第k种典型天气日内单位容量装机的光伏电站第i时段的出力，单位为kWp；

W_m,k为第m个月份的第k种典型天气日的时间占比；

P_y为使用年限的第y年的光伏上网电价，单位为元/kWh；

C_s为储能电池的单位容量投资成本，单位为元/kWh；

I为折现率，单位为％；

b.决策变量：限电要求下储能装机容量Q_T，单位为kWh；

c.约束条件：剩余电量约束，非负约束，如公式(2)所示：

式中：

SC(i)为第i个时段结束时储能系统的剩余电量，单位为kWh；

DOD为电池最大放电量与电池额定容量的百分比，单位为％；

步骤(6)，将由步骤(1)所得的光伏电站总装机容量、步骤(2)所得的光伏基地规划年各月典型天气日的时间占比、步骤(3)所得的各月份各典型天气日内单位容量装机的光伏电站逐时段出力过程、步骤(4)所得的储能电池使用寿命和单位容量的投资成本作为步骤(5)所建立的优化模型的输入变量，采用优化算法求解模型，从而得到限电要求下大型光伏电站最优的储能容量。

2.根据权利要求1所述的一种限电要求下大型光伏电站的配套储能容量计算方法，其特征在于，步骤(2)中，所述的多种典型天气日包括晴、多云、雨、雪4种典型天气日。

3.根据权利要求1所述的一种限电要求下大型光伏电站的配套储能容量计算方法，其特征在于，步骤(3)中，所述的逐时段为以5min为一时段逐步累加。

4.根据权利要求1所述的一种限电要求下大型光伏电站的配套储能容量计算方法，其特征在于，步骤(6)中，所述的优化算法采用动态规划及动态规划改进算法或启发式算法的其中一种。

5.根据权利要求4所述的一种限电要求下大型光伏电站的配套储能容量计算方法，其特征在于，所述的动态规划及动态规划改进算法包括离散微分动态规划、逐次渐进动态规划和逐次优化方法。

6.根据权利要求4所述的一种限电要求下大型光伏电站的配套储能容量计算方法，其特征在于，所述的启发式算法包括遗传算法、人工神经网络算法、微粒群算法和蚁群算法及蚁群算法改进算法。