[发明专利]一种计及多气象场景适应成本的储能系统容量规划方法

说明书

本发明公开了一种计及多气象场景适应成本的储能系统容量规划方法，步骤包括：S1：对研究区域气象场景进行信息收集；S2：对气象场景聚类分析，获得典型气象场景集合；S3：确定某气象场景下，以储能运行成本最小求解确定容量储能系统的运行优化；S4：确定某气象场景下，以储能系统总成本最小求解储能系统的容量配置及运行优化；S5：多气象场景下，计算储能系统的最优容量配置及场景适应成本。本发明充分考虑多气象场景对储能系统容量规划及运行优化的影响，考虑储能设备适应多气象场景的适应成本，有利于储能投资方精细了解储能设备的投资经济性。

技术领域

本发明涉及配电网规划领域，具体地，涉及一种计及多气象场景适应成本的储能系统容量规划方法。

背景技术

储能产业在现代电网中的作用日益凸显，尤其是电化学储能在电网的削峰填谷、提高电网稳定性和分布式电源发电方面已得到广泛应用。伴随我国分布式光伏、储能原来相对高昂的成本平稳下降，且配合峰谷分时电价、需量电价政策激励，用户侧投资分布式光储系统的经济驱动力增强。2017年我国颁布《关于促进储能技术与产业发展的指导意见》进一步加强支持和鼓励用户侧储能发展。用户侧光储系统有利于实现光伏与负荷就地协调，提高可再生电源渗透率，并可通过参与电网削峰填谷及调频辅助服务提高经济性。

目前针对用户侧光储系统储能容量优化配置的研究相对较少。储能成本相对高昂，用户级业主决策储能投资时，需细化了解外部条件变化对投资方案经济性的影响。概率分布函数常用于描述光伏出力的不确定性，但如Beta分布、核密度分布等概率分布函数仅针对某一时点的光伏出力，无法有效反映中长期的光伏出力随机性，不适用于长时间尺度的不确定规划建模。而基于聚类形成的多场景集合刻画光伏出力不确定性，建立多场景不确定优化规划模型对光伏场景刻画良好；可场景化细粒度分析储能规划方案应对光伏出力变化因容量缺额或容量闲置付出的经济代价。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种计及多气象场景适应成本的储能系统容量规划方法，解决传统储能容量规划无法计及气象场景适应成本的问题。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种计及多气象场景适应成本的储能系统容量规划方法，包括以下步骤：

S1：对研究区域气象场景进行信息收集；

S2：对气象场景聚类分析，获得典型气象场景集合；

S3：确定某气象场景下，以储能运行成本最小求解确定容量储能系统的运行优化；

S4：确定某气象场景下，以储能系统总成本最小求解储能系统的容量配置及运行优化；

S5：多气象场景下，计算储能系统的最优容量配置及场景适应成本。

进一步地，在步骤S1中，所述气象场景指气象的温度、光照、适度、晴雨情况、光伏发电有功出力。

进一步地，在步骤S2中，所述聚类分析步骤如下：

1）采用K—means算法作为日光伏曲线的聚类划分方法，选取两个表征类内距离与类间距离差异度的指标BWP和DB，其表达式如下：

式中，n表示日光伏出力样本总数；代表第j类所包含的样本数；K为聚类数；为聚类数K的加权指标值；为第j类的第i个样本的BWP值，表示样本i与其它类的最小类间平均距离与第j类样本类内平均距离的商，其表达式如下：

式中，表示j类的第i个样本；d代表两个样本间的欧式距离，其表达式如下：