[发明专利]基于ELM的输配一体储能系统选址定容协同优化方法

说明书

本发明公开了一种基于ELM的输配一体储能系统选址定容协同优化方法，属于储能系统选址定容技术领域。首先，综合考虑输配电网的安全运行约束和经济性优化目标，分别建立输配电网储能系统选址定容模型；引入二阶锥松弛转化模型非凸约束，建立基于二阶锥松弛的输配一体储能系统选址定容优化模型。其次，充分计及输配电网协同运行机制，推导含二阶锥约束的输电网节点边际电价；构建基于ELM的输配电网状态表征模型，实现输配电网状态快速响应。再次，提出一种基于ELM的输配电网储能系统选址定容求解算法，获取输配电网储能系统的全局最优配置。本发明所提优化方法能够充分协同输配电网资源，促进清洁能源安全消纳，有效提升输配电网运行经济性。

技术领域

本发明属于储能系统选址定容技术领域，更具体地，涉及一种基于ELM(ExtremeLearning Machine，极限学习机)的输配一体储能系统选址定容协同优化方法。

背景技术

近年来，全球环境气候问题突出，以风电、光伏为代表的新能源电站发展迅猛。由于风电、光伏等新能源发电方式具有随机性、波动性等强不确定性特征，其大规模接入将导致弃风弃光、潮流倒送、电网失稳等一系列问题日益严峻。在此背景下，储能系统凭借其自身所具有的调节灵活、响应迅速，安全可控等特性，逐渐引起社会各界的广泛关注。目前，储能技术正朝着转换高效化、高能量密度化和低应用成本化的方向发展。随着储能技术的研究和应用日渐成熟，储能系统的合理规划被公认为是促进清洁能源消纳、提高电网运行经济性和安全性的有效手段。

现有研究主要集中在储能电站在配电网和主动配电网背景下的选址定容优化问题，未充分计及输配电网间存在的协同关系，电网整体资源利用不充分，存在一定局限性。同时，现有部分输配一体优化算法采用直流潮流模型，同时由于输配电网有功无功无法解耦，基于直流潮流模型的输配一体优化算法在计算精度上难以得到保证。此外，现有输配一体优化算法研究主要集中在调度层面，设计输配一体协同的储能选址定容算法较少涉及。与此同时，目前关于输配一体协同优化核心是通过输电网与配电网间反复交互迭代获取全局最优解，当网络规模扩大时，输电网优化及配电网子问题计算次数将进一步增加，算法收敛性面临严峻挑战。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于ELM的输配一体储能系统选址定容协同优化方法，其目的在于解决现有技术未充分计及输配关联，求解算法复杂度高、收敛性差的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于ELM的输配一体储能系统选址定容协同优化方法，包括以下步骤：

S1、以电网经济性最优为目标，计及电网安全稳定约束及联络线功率约束，建立基于二阶锥松弛的输配一体储能选址定容模型；

S2、构建基于二阶锥松弛的输配一体储能选址定容模型拉格朗日函数，推导包含二阶锥约束的输电网节点边际电价；

S3、基于极限学习机分别构建输电网及配电网储能选址定容状态表征模型，实现输、配电网子优化问题的快速响应；

S4、以输电网节点边际电价和配电网需求功率为交互变量，提出一种基于ELM的输配一体储能选址定容算法；

S5、选取网架结构数据、风光典型日出力数据以及储能经济性数据，并将上述数据作为基于ELM的输配一体储能选址定容算法输入，求解输配一体储能选址定容优化模型，从而获取储能系统全局最佳安装位置及容量。

进一步优选地，步骤S1包括以下步骤：

S11、以系统发电成本、网损成本和储能设备投建等年值之和最小为优化目标，考虑潮流约束及火电机组出力约束，建立输电网储能选址定容优化模型；

S12、以购电成本、网损成本、弃风弃光成本和储能设备投建等年值之和最小为优化目标，考虑配电网潮流约束、稳定约束和分布式电源容量约束，建立配电网储能选址定容优化模型；