[发明专利]一种电力配网模块化可移动电池储能MMBES优化配置方法

权利要求书

1.一种电力配网模块化可移动电池储能MMBES优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：设定电力配网模块化可移动电池储能MMBES在正常、故障和极端场景下相应的运行方式及协调方法；其中，模块化可移动电池储能MMBES由若干个可独立供电的储能模块并联构成，每个储能模块由电池单元串并联集成安装在集装箱内，并提供多种电气接口，具备与电网即插即用的能力；当MMBES系统正常运行和设备随机故障时，所述储能模块并联组合配置在变电站中，获取减小网损、提高配网供电可靠性及延缓电网升级改造的收益；当电力系统遭受台风、地震或恶意攻击导致局部停电且需要一定恢复时间的情况下，MMBES通过拆分、运输，为重要区域或用户提供临时供电支撑，减少停电损失；

步骤2：通过分析可获得的收益类型，提取出与所述可移动电池储能MMBES的优化配置相关的配网输电损耗、配网供电可靠性、电网扩建投资、极端场景停电损失以及配置MMBES成本共5种属性，考虑极端场景的不确定性，基于前景理论，以综合前景值最大为目标建立储能的优化配置模型；

步骤3：分别建立配网输电损耗、配网供电可靠性、电网扩建投资、极端场景停电损失以及配置MMBES成本5种属性的前景模型；

步骤4：采用差分进化算法求解所提非线性优化模型。

2.根据权利要求1所述的一种电力配网模块化可移动电池储能MMBES优化配置方法，其特征在于，在所述步骤2中，综合前景值V由价值函数v(x)和权重函数π(p)共同决定，表示为如式(1)所示：

式中：V为决策对象的综合前景值；π⁺(p)和π^-(p)以及v⁺(x)和v^-(x)分别为决策者感知为收益和损失时的权重函数和价值函数；m为相对于参考点为收益的属性值个数；n为全部属性个数；

以MMBES运行周期内综合前景值V最大为目标，针对所述配网输电损耗、配网供电可靠性、电网扩建投资、极端场景停电损失以及配置MMBES成本这5种属性，建立优化数学模型如式(2)-(5)所示，其中式(3)-(5)为约束条件：

max V＝ω₁V_dec+ω₂V_rel+ω₃V_del+ω₄V_ext+ω₅V_c (2)，

式中：V为电网公司配置MMBES的综合前景值；V_dec为减小配网输电损耗的前景值；V_rel为提高配网可靠性前景值；V_del为延缓电网扩建投资的前景值；V_ext为极端场景下减少停电损失的前景值；V_c为考虑MMBES回收处理的全寿命周期成本，即配置MMBES成本的前景值；ω₁、ω₂、ω₃、ω₄和ω₅分别表示上述前景的重要程度，由决策者给出，且满足0≤ω₁,ω₂,ω₃,ω₄,ω₅≤1，ω₁+ω₂+ω₃+ω₄+ω₅＝1；决策变量为决定MMBES配置参数的额定容量S_n、额定功率P_n以及决定其运行策略的SOC下限S_oc.min；其中，所述5种属性的量纲统一换算成“元”以消除不同量纲对综合前景值的影响，并基于净现值法以建设期初为基准，将各属性折现为统一的现值；

在所述约束条件式(3)-(5)中，式(3)为系统有功平衡约束，p_DGi.t、p_MMBES.t及p_input.t分别为t时刻分布式电源i的出力、MMBES的出力及配网输入功率，其中，放电时MMBES的出力为正；p_loadi.t与p_loss.t分别为t时刻负荷节点i处的功率与系统的网络损耗；N_DG与N_load分别为配电网中分布式电源数与负荷节点数；式(4)为节点电压约束，U_i为节点i处的电压值，和分别为该点电压的上、下限；式(5)为线路传输容量约束，P_lij和分别为节点i到节点j的有功潮流及线路i-j的最大传输容量；

当属性相对于参考点为收益时，决策者表现为风险规避，此时，价值函数为凸函数；当属性相对于参考点为损失时，决策者表现为风险偏好，此时，价值函数为凹函数，且等量的损失与收益给决策者带来的痛苦大于愉悦；决策权重表示不确定性事件结果概率P的主观权重，对于小的概率，决策者倾向于赋予大于原本概率的权重；对于大的概率，决策者则倾向于赋予小于原本概率的权重；所述决策者的价值函数的具体表达式分别如下：

1)当属性为“收益”时，决策者的价值函数表示为如式(6)所示：

v⁺(x)＝(x-x₀)^α，x≥x₀ (6)；

2)当属性为“损失”时，决策者的价值函数表示为如式(7)所示：

v^-(x)＝-λ(x₀-x)^β，xx₀ (7)，

式中：x₀为属性的参考点，是规划人员主观意向的体现；参数α和β(0≤α，β≤1)分别为风险偏好和风险规避系数；参数λ(λ1)为损失规避系数；

所述决策者的权重函数的具体表达式分别如下：

1)当属性为“收益”时，表示为如式(8)所示：

π⁺(p)＝p^γ/[p^γ+(1-p)^γ]^1/γ (8)；

2)当属性为“损失”时，表示如如式(9)所示：

π^-(p)＝p^δ/[p^δ+(1-p)^δ]^1/δ (9)；

式中：p表示属性在不确定性场景下表现为“收益”或“损失”的概率；参数γ和δ分别为决策者面对“收益”和“损失”时的风险态度系数；

所述场景的不确定性表现为极端场景发生概率与停电时间的不确定性，即除极端场景停电损失外，其余属性相对于参考点表现为“收益”或“损失”的概率为1或0，与之相对应的权重函数π(p)也为常数1或0，极端场景下减少停电损失属性的价值函数及权重函数服从概率密度函数。