[发明专利]一种基于性价比分析的储能容量配置的方法在审
申请号: | 201911285224.0 | 申请日: | 2019-12-13 |
公开(公告)号: | CN111092450A | 公开(公告)日: | 2020-05-01 |
发明(设计)人: | 高倩;高忠旭;陈其;包伟涔;施海峰;顾华东;全心雨;周池;袁国珍;周一鸣;李仕杰;钱启宇;俞威;刘至甚 | 申请(专利权)人: | 国网浙江海宁市供电有限公司 |
主分类号: | H02J3/32 | 分类号: | H02J3/32;G06F30/20;G06F111/04;G06N3/00 |
代理公司: | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人: | 尉伟敏 |
地址: | 314400 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 性价比 分析 容量 配置 方法 | ||
本发明公开了一种基于性价比分析的储能容量配置的方法,包括以下步骤:步骤S1:结合电池储能的运行策略及充放电特性建立储能容量配置模型;步骤S2:通过帝国竞争算法对步骤S1的模型进行求解;步骤S3:根据帝国竞争算法的最优解进行储能容量配置;储能容量配置模型的建立包括以下步骤:步骤S11:设置目标函数;步骤S12:设置约束条件。本发明运用蒙特卡洛模拟法评估网络的可靠性及缺供电量,建立了以储能配置性价比为目标函数的储能容量配置模型,运用帝国竞争算法对模型进行求解,得出性价比高的储能容量配置组合,从而提升网络的可靠性,降低了储能容量配置的成本。
技术领域
本发明涉及电网储能技术领域,尤其涉及一种基于性价比分析的储能容量配置的方 法。
背景技术
近年来大量的分布式光伏大规模高渗透接入电网,对电网的可靠运行带来了一定影 响,因为正常运行时,分布式光伏出力的波动与负荷波动差异较大,可能会出现负荷供需不 足或光伏出力盈余需向上级电网上送的情况,两种情况下都会对电网可靠运行造成影响。而 储能设备接入电网,既可以作为负荷,在负荷低谷时充电,亦可作为电源,在光伏出力不足 时及时为负荷供电,有效地抑制了光伏出力波动对负荷供需的影响,同时提升了光伏渗透率, 降低了光伏接入对电网安全运行的影响,亦对供电可靠性有所提升。
分布式光伏发电近年来得到了越来越广泛的关注和应用,截止至2017年8月,尖山配电网光伏安装容量已达199.8MW,光伏项目在广泛分布在整个尖山新区范围内,接入电压等级涵盖380V、10kV、20kV,呈现出高渗透分布式光伏、多点、多电压等级以及多种形式 接入的态势。随着规模化分布式光伏接入区域配电网,光伏电源的波动性与负荷特性的不匹配,对电网的稳定运行造成了影响。配置储能系统可以平抑光伏输出功率的波动,提高光伏渗透率和利用率,特别在高渗透率光伏配电网情况下,效果更明显。
储能系统容量配置的方法有很多,主要分为三类:以指标最优为目标、以储能容量最 小为目标、以系统成本最小为目标。目前储能技术的发展已趋于成熟,但大规模储能系统在 各行各业的应用仍比较少,主要问题是现阶段配置大规模储能系统的成本较高,因此为提升 网络可靠性而配置储能装置,需综合考虑收益与成本。
例如,一种在中国专利文献上公开的“一种满足调频需求的储能容量配置方法及系 统”,其公告号:CN108092291A,其申请日:2018年05月29日,包括从电力系统指令中获取储能装置参与的满足电力系统一次调频需求的储能容量参数;根据满足电力系统一次调频 需求的储能容量参数,计算满足电力系统一次调频需求储能容量;在一次调频需求储能容量 基础上计算满足电力系统二次调频需求储能容量;所述满足电力系统一次调频需求储能容量 和二次调频需求储能容量的最小储能容量为所述满足电力系统调频需求的储能容量。该申请 从电力系统中获取一次调频需求储能容量并在此基础上计算二次调频需求储能容量,但是, 该申请依然存在存储系统成本高,且综合收益低的问题。
发明内容
本发明主要解决现有的技术储能容量配置成本高且综合收益性价比低的问题;提供一 种基于性价比分析的储能容量配置的方法,降低储能容量配置成本,提高储能性价比,提升 电网网络的可靠性。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的:一种基于性价比分析的 储能容量配置的方法,包括以下步骤:步骤S1:结合电池储能的运行策略及充放电特性建立 储能容量配置模型;步骤S2:通过帝国竞争算法对步骤S1的模型进行求解;步骤S3:根据 帝国竞争算法的最优解进行储能容量配置。通过建立储能容量配置模型使容量的配置的符合 电力系统的需求,根据帝国竞争算法的最优解进行储能容量配置,降低成本,提高储能性价 比,通过储能容量的配置,提高电网网络的可靠性。
作为优选,所述的步骤S1中,所述储能容量配置模型的建立包括以下步骤:步骤S11: 设置目标函数;步骤S12:设置约束条件。
作为优选,所述的目标函数为:
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