[发明专利]基于储能选型的不同用户储能配置评估与运行优化方法

权利要求书

1.基于储能选型的不同用户储能配置评估与运行优化方法，其特征在于该方法同时考虑了储能选型与不同用户储能的配置优化问题，基于电池储能市场指标，得到不同储能的技术和性能指标参数，构建基于区间层次分析法的电池储能选型评估模型，评估得到性能最佳储能电池，以市场分时电价为基础，构建不同用户储能配置评估与运行优化二阶段模型；配置评估阶段，选用评估得到的储能电池作为介质，通过加入储能运行性能和状态约束，优化得到不同用户的最佳储能容量和功率，根据最佳储能容量和功率构建层次分析法评估模型，对不同用户储能配置优劣性进行评价；运行优化阶段，对于适合配置储能的用户，基于LSTM日前负荷预测数据，对日调度期内储能充/放电功率进行优化；具体步骤如下：

步骤1：储能电池选型

基于电池储能市场指标，核定不同储能的技术和性能指标参数，构建基于区间层次分析法的电池储能选型评估模型，评估得到性能最佳的储能电池，用于储能配置。

步骤2：储能配置模型

基于分时电价机制、用户年平均负荷曲线，选择上述储能评估中性能最佳的作为储能介质，建立储能全寿命周期配置模型，对不同用户进行储能配置；

步骤3：储能运行性能和状态约束

针对储能电池运行的实际要求，建立储能电池运行相关的性能和状态约束条件；包括储能充放电功率约束、储能电池容量约束、储能倍率约束、储能荷电状态连续性约束；

步骤4：不同用户储能评估模型

基于储能全寿命周期配置模型，优化储能配置的电池容量及电池功率，并计算相应的优化指标参数；基于评估结果建立层次分析法储能评估模型,构造判断矩阵并对储能评估模型进行一致性检验，评估不同用户储能配置，并判断是否合适配置储能，若合适，则进入步骤5；

步骤5：日前储能优化调度模型

对适合配置储能的用户，进行储能配置并建立日前储能优化调度模型，基于LSTM日前负荷预测数据，对日调度期内储能充放电功率进行优化；

步骤6：模型求解

基于CPLEX求解器对储能配置及运行优化求解，储能配置及运行优化模型求解均在Matlab平台采用CPLEX求解器进行求解，得到优化结果。

2.根据权利要求1所述基于储能选型的不同用户储能配置评估与运行优化方法，其特征在于，基于电池储能选型的储能电池方案有锂电池、铅酸电池、钠硫电池和全钒电池；决策指标包括技术性、经济性、环保性三大类；目标为储能电池性能最优；以引入区间数与层次分析法相结合的区间层次分析法提高选型方案的可精确性。

3.根据权利要求1所述基于储能选型的不同用户储能配置评估与运行优化方法，其特征在于，储能配置时考虑储能的全寿命周期成本和实际规划过程中的贴现率和通货膨胀率，使得结果可靠准确。储能全寿命周期配置模型的目标函数为：

max F＝f₁+f₂+f₃-C₁-C₂+C₃

式中：F为BESS全寿命周期内的净收益；f₁为BESS“低储高放”的套利收入；f₂为减少基本电费收入；f₃为政府电价补贴收入；C₁为BESS初始投资成本；C₂为运行维护成本；C₃为BESS回收利用价值。

4.根据权利要求1所述基于储能选型的不同用户储能配置评估与运行优化方法，其特征在于，储能运行性能和状态约束包括系统功率平衡约束、荷电状态(SOC)约束、储能荷电状态连续性约束、充/放电状态约束、储能充/放电约束、储能容量和功率之间倍率约束、削峰负荷约束.

5.根据权利要求1所述基于储能选型的不同用户储能配置评估与运行优化方法，其特征在于，所述的基于层次分析法模型的评估模型，层次结构分为目标层、准则层、决策层。目标层为最佳用户储能配置方案；准则层以BESS全寿命周期内总收益、净收益、投资回收年限和投资回报率为决策指标；决策层为不同用户储能配置方案。

6.根据权利要求1所述基于储能选型的不同用户储能配置评估与运行优化方法，其特征在于基于第一阶段储能配置综合效益最高的用户，以用户加装储能后日调度周期内购电成本最低为目标函数，建立储能日前优化调度模型；日前优化调度负荷数据来源于深度长短期记忆网络超短期(LSTM)预测方法，利用历史负荷数据，采用对日前负荷数据进行预测，优化日调度期内储能充/放电功率。