CN104795829A - 一种基于削峰填谷的储能系统调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于削峰填谷的储能系统调度方法，所述方法包括(1)读取未来一天内预测的负荷出力数据、储能参数及分时电价数据；(2)计算优化前的符合标准差和电费支出；(3)求解不同权重函数下的储能系统功率输出；(4)计算削峰填谷后的评价指标；(5)计算削峰填谷的费用支出；(6)做出削峰填谷评价指标和费用支出随权系数化的曲线。本发明通过对目标函数进行调整，有效地解决了不同物理意义、不同量纲的目标函数无法加权相加的问题。降低了储能系统运行成本。有助于储能系统拥有者进一步地优化储能系统容量配置，具有一定适用性和可操作性。

Description

一种基于削峰填谷的储能系统调度方法

技术领域

本发明涉及一种储能系统调度方法，具体涉及一种基于削峰填谷的储能系统调度方法。

背景技术

用户用电具有特定的规律，不同时段的用电量差别很大，导致每天电力系统的负荷都会出现高峰与低谷，造成了机组的多次启停，不利于机组的经济运行，也降低了系统的负荷率，负荷率过低会导致网损的增加。并且随着电力工业的发展，电网规模和容量也在不断扩大，而相应的地区电网用电的高峰甚至尖峰负荷以及峰谷差越来越大，为了减少高峰与低谷之间的差距，提高系统运行的稳定性与经济性，电力工业中需要进行削峰填谷，因此削峰填谷是电力工业的一个重要研究方向。

近些年来，电力电子学、材料学等学科的发展推动了现代的先进储能技术的发展，现阶段先进储能技术已经得到了示范性的推广并有了实际上的应用。储能系统在电能质量、平抑出力波动、调频、削峰填谷方面均有应用。先进的储能技术可用于削峰填谷，大大减少城市用电的峰谷差，既不用投资再建电厂，也可避免谷值时系统闲置容量过大所导致的发电机组总体经济性下降、煤耗增加，因此研究先进储能技术用于削峰填谷具有很强的工程实用价值。先进储能技术主要指压缩空气储能、飞轮储能等机械储能，铅酸、镍氢、镍隔、锂离子、钠硫和液流等电池储能，超导、超级电容和高能密度电容储能等电磁储能，熔盐储能和热电储能等热力储能。而目前用于削峰填谷的主要是电池储能技术。

现有的削峰填谷技术，更多关注储能系统控制与削峰填谷效果之间的关联关系及相关控制方法。而考虑储能系统运行成本和削峰填谷经济性等综合经济效益的控制方法尚不够完善。

随着电价机制与电力市场制度的不断完善，如何运用峰谷平分时电价或是电力市场中的实时电价，并综合考虑储能系统各项支出与成本，开展储能系统用于削峰填谷的优化控制是亟待解决的关键问题。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种基于削峰填谷的储能系统调度方法。本发明通过在削峰填谷评价的目标函数和费用支出的目标函数之间设置不同的权重系数，求解出不同状态下的解，即储能系统各时段的充放电功率，以根据需要采用不同的充放电调度策略。还有助于储能系统拥有者进一步地优化储能系统容量配置，具有一定适用性和可操作性。

为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：

一种基于削峰填谷的储能系统调度方法，所述方法步骤如下：

(1)读取未来一天内预测的负荷出力数据、储能参数及分时电价数据；

(2)计算优化前的符合标准差和电费支出；

(3)求解不同权重函数下的储能系统功率输出；

(4)计算削峰填谷后的评价指标；

(5)计算削峰填谷的费用支出；

(6)做出削峰填谷评价指标和费用支出随权系数变化的曲线。

本发明提供的优选技术方案中，所述步骤(2)包括如下步骤：

A.计算优化前的负荷标准差：

$f_{\mathrm{std},\mathrm{ini}}=\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{(P_{\mathrm{load},t}-P_{\mathrm{av}})}^2/T}$

$P_{\mathrm{av}}={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{P}_{\mathrm{load},t}/T$

其中，P_load,t为所述负荷第t时刻的出力数据，P_av为所述负荷出力的平均值，T为未来一天的调度时段数，f_std,ini为储能系统充放电前的负荷标准差；

B.根据分时电价计算优化前的电费支出：

$f_{\mathrm{char},\mathrm{ini}}={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{c}_t\·P_{\mathrm{load},t}$

其中，c_t为所述负荷第t时刻的电价数据，f_char,ini为储能系统充放电前的电费支出。

本发明提供的第二优选技术方案中，所述步骤(3)中，将优化前负荷标准差和电费支出代入削峰填谷数学优化模型中，并求解不同权重系数下该模型的最优解，步骤如下：

A.削峰填谷数学优化模型如下式：

$\min f_i\left(P_{\mathrm{bess}}\right)=a_i\frac{f_{\mathrm{std}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)}{f_{\mathrm{std},\mathrm{ini}}}+(1-a_i)\frac{f_{\mathrm{char}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)+f_{\mathrm{stor}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)}{f_{\mathrm{char},\mathrm{ini}}},i=\mathrm{1,2},...,N$

P_bess＝[P_bess,1,P_bess,2,…,P_bess,t,…,P_bess,T]

其中，f_i(P_bess)为所求的多目标函数的值，f_stor(P_bess)为储能成本，a_i表示第i种情况下的权重系数，根据具体需要可设置N个不同的权重系数，P_bess表示由调度期间内储能系统输出功率所构成的该数学模型的决策向量，P_bess,t表示第t时刻的储能系统输出功率，当P_bess,t＜0时，储能系统处于充电状态，当P_bess,t＞0时，储能系统处于放电状态，当P_bess,t＝0时，储能系统处于零功率运行状态；

B.目标函数中，优化后负荷标准差f_std(P_bess)、电费支出f_char(P_bess)以及储能系统成本计算如下：

$f_{\mathrm{std}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)=\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{(P_{\mathrm{load},t}-P_{\mathrm{bess},t}-P_{\mathrm{av},\mathrm{post}})}^2}$

$f_{\mathrm{char}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{c}_t(P_{\mathrm{load},t}-P_{\mathrm{bess},t})\mathrm{\Δt}$

其中，Δt表示负荷采样的时间间隔；

P_av,post为储能系统放电或充电后的负荷平均值，即

$P_{\mathrm{av},\mathrm{post}}={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T(P_{\mathrm{load},t}-P_{\mathrm{bess},t})\mathrm{\Δt}/T$

储能系统成本包括投资成本和运维成本，即

f_bess(P_bess)＝C_IN+C_OM

其中，C_IN为调度周期储能系统充放电操作的投资成本折旧，C_OM为运维成本；

投资成本是储能系统初始进行投资时的成本，需要根据每次储能系统的充放电深度分摊到每一次的充放电操作；储能系统的投资成本折旧，计算公式如下：

C_IN＝(SOC_dis,0-SOC_dis,1)·C_IN,δ

其中，SOC_dis,0为连续放电开始时的荷电状态；SOC_dis,1为连续放电结束时的荷电状态；C_IN,δ为完全充放一次的投资成本折旧额，单位：元；

在实际中可以通过计算连续放电状态下放电电量来导出上式中的SOC变化量：

SOC_dis,1-SOC_dis,0＝Q_day,dis/C

$Q_{\mathrm{day},\mathrm{dis}}={\mathrm{\Σ}}_{t_{\mathrm{dis}}=1}^{T_{\mathrm{dis}}}{P}_{\mathrm{bess},t_{\mathrm{dis}}}\·\mathrm{\Δt}$

其中，T_dis为连续放电状态的持续时长；t_dis为储能放电的时刻；为储能系统放电状态下的功率；

对于储能系统的运维成本，计算公式如下

C_OM＝K_OP_max/n+K_MQ_day,dis

其中，P_max为储能系统对外功率的最大值，单位：kW；C_S为储能系统容量单位：kWh；K_O为储能系统的年运行成本系数，单位：kW/元；K_M为维护成本系数，单位：kWh/元，n为年运行天数；

故最后的目标函数表示如下：

$\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{bess}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)=C_{\mathrm{IN}}+C_{\mathrm{OM}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{t_{\mathrm{dis}}=1}^{T_{\mathrm{dis}}}{P}_{\mathrm{bess},t_{\mathrm{dis}}}\mathrm{\Δt}}{C_S}\·C_{\mathrm{IN},\mathrm{\δ}}+\frac{K_O{P}_{\max }}{n}+K_M{\mathrm{\Σ}}_{t_{\mathrm{dis}}=1}^{T_{\mathrm{dis}}}{P}_{\mathrm{bess},t_{\mathrm{dis}}}\mathrm{\Δt}\\ =\left({\mathrm{\Σ}}_{t_{\mathrm{dis}}=1}^{T_{\mathrm{dis}}}{P}_{\mathrm{bess},t_{\mathrm{dis}}}\mathrm{\Δt}\right)\·[\frac{1}{C_S}\·C_{\mathrm{IN},\mathrm{\δ}}+K_M]+\frac{K_O{P}_{\max }}{n}\end{array};$

C.该模型的约束条件如下：

1)功率约束

充电时

P_ch,max≤P_bess,t≤0

放电时

0≤P_bess,t≤P_dis,max

其中，P_ch,max表示储能系统的最大充电功率，由于充电时功率小于零，因此P_ch,max是负值；P_dis,min表示储能系统的最大放电功率，由于放电时功率大于零，因此P_dis,min是正值；

2)荷电状态约束

SOC_min≤SOC_t≤SOC_max

${\mathrm{SOC}}_t={\mathrm{SOC}}_{t-1}-\frac{\mathrm{\ζ}{P}_{\mathrm{bess},t}\mathrm{\Δt}}{C}\×100\%$

其中，SOC_min、SOC_max分别为储能系统的荷电状态的最小值和最大值，SOC_t为第t时刻的荷电状态，ζ表示相应的充放电系数，放电时ζ＞1，说明放电过程中存在一定损耗，充电时ζ＜1，说明充电过程中也存在一定损耗，C表示储能系统的额定容量。

D.对充电状态和放电状态的时刻进行限制

为了提高削峰填谷的效率，加快模型求解的速度，本文中对约束条件进行了改进；对充放电功率约束，进行如下限定：

3)当P_load,t＜P_av时，储能系统处于充电状态，即P_ch,max≤P_bess,t≤0；

4)当P_load,t＞P_av时，储能系统处于放电状态，即0≤P_bess,t≤P_dis,max。

E.设置N个不同的权重系数a_i，并求解不同权重系数下的解。

本发明提供的第三优选技术方案中，所述步骤(4)中，计算优化后的峰值、谷值、峰谷差、负荷标准差、负荷平均值、峰谷差率、负荷率等表征削峰填谷效果的参数。

本发明提供的第四优选技术方案中，所述步骤(5)中，计算电费支出、储能成本和两者加总的总费用。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

本发明通过对目标函数进行调整，有效地解决了不同物理意义、不同量纲的目标函数无法加权相加的问题。

通过在削峰填谷评价的目标函数和费用支出的目标函数之间设置不同的权重系数，求解出不同状态下的解，即储能系统各时段的充放电功率，以根据需要采用不同的充放电调度策略，降低了储能系统运行成本。有助于储能系统拥有者进一步地优化储能系统容量配置，具有一定适用性和可操作性。

附图说明

图1是一种基于削峰填谷的储能系统调度方法流程图

图2是削峰填谷效果对比图

图3是峰值、谷值及峰谷值随权系数变化图

图4是符合标准差及平均值随权系数变化图

图5是峰谷差率及负荷率变化图

图6是总费用和电费支出随权系数变化图

图7是储能成本支出随权系数变化图

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

如图1所示，本发明的方法为一种考虑成本和评价指标的削峰填谷用储能系统调度方法，该方法包括以下步骤：

I、读取未来一天内预测的负荷出力数据、储能参数及分时电价数据；

II、计算优化前的负荷标准差和电费支出；

III、求解不同权重下的目标函数最优解，从而得到储能系统功率输出；

IV、计算削峰填谷后的评价指标；

V、计算削峰填谷的电费支出；

VI、做出削峰填谷评价指标和费用支出随权系数变化的曲线。

计算优化前的系统负荷标准差：

$f_{\mathrm{std},\mathrm{ini}}=\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{(P_{\mathrm{load},t}-P_{\mathrm{av}})}^2/T}$

$P_{\mathrm{av}}={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{P}_{\mathrm{load},t}/T$

其中，P_load,t为所述负荷第t时刻的出力数据，P_av为所述负荷出力的平均值，T为未来一天的调度时段数，f_std,ini为储能系统充放电前的负荷标准差；

根据分时电价计算优化前的电费支出：

$f_{\mathrm{char},\mathrm{ini}}={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{c}_t\·P_{\mathrm{load},t}$

其中，c_t为第t时刻的电价数据，f_char,ini为储能系统充放电前的电费支出。

计算得到的优化前负荷标准差和电费支出代入削峰填谷数学优化模型中，并求解不同权重系数下该模型的最优解，具体的削峰填谷数学优化模型如下式：

$\min f_i\left(P_{\mathrm{bess}}\right)=a_i\frac{f_{\mathrm{std}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)}{f_{\mathrm{std},\mathrm{ini}}}+(1-a_i)\frac{f_{\mathrm{char}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)+f_{\mathrm{stor}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)}{f_{\mathrm{char},\mathrm{ini}}},i=\mathrm{1,2},...,N$

P_bess＝[P_bess，1，P_bess，2，…，P_bess，t，…，P_bess，T]

其中，f_i(P_bess)为所求的多目标函数的值，f_stor(P_bess)为储能成本，a_i表示第i种情况下的权重系数，根据具体需要可设置N个不同的权重系数，P_bess表示由调度期间内储能系统输出功率所构成的该数学模型的决策向量，P_bess,t表示第t时刻的储能系统输出功率，当P_bess,t＜0时，储能系统处于充电状态，当P_bess,t＞0时，储能系统处于放电状态，当P_bess,t＝0时，储能系统处于零功率运行状态；

目标函数中，优化后负荷标准差f_std(P_bess)和电费支出f_char(P_bess)计算如下：

$f_{\mathrm{std}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)=\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{(P_{\mathrm{load},t}-P_{\mathrm{bess},t}-P_{\mathrm{av},\mathrm{post}})}^2}$

$f_{\mathrm{char}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{c}_t(P_{\mathrm{load},t}-P_{\mathrm{bess},t})\mathrm{\Δt}$

其中，Δt表示负荷采样的时间间隔；

P_av,post为储能系统放电或充电后的负荷平均值，即

$P_{\mathrm{av},\mathrm{post}}={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T(P_{\mathrm{load},t}-P_{\mathrm{bess},t})\mathrm{\Δt}/T$

储能成本包括投资成本和运维成本，即

f_bess(P_bess)＝C_IN+C_OM

其中，C_IN为调度周期(一天内)储能系统充放电操作的投资成本折旧；C_OM为运维成本。

投资成本是储能系统初始进行投资时的成本，需要根据每次储能系统的充放电深度分摊到每一次的充放电操作，作为储能成本的一部分。其具体计算如下：对于储能系统的投资成本折旧，在本文中：

C_IN＝(SOC_dis,0-SOC_dis,1)·C_IN,δ

其中，SOC_dis,0为连续放电开始时的荷电状态；SOC_dis,1为连续放电结束时的荷电状态；C_IN,δ为完全充放一次的投资成本折旧额，单位：元；

在实际中可以通过计算连续放电状态下放电电量来导出上式中的SOC变化量：

SOC_dis,1-SOC_dis,0＝Q_day,dis/C

$Q_{\mathrm{day},\mathrm{dis}}={\mathrm{\Σ}}_{t_{\mathrm{dis}}=1}^{T_{\mathrm{dis}}}{P}_{\mathrm{bess},t_{\mathrm{dis}}}\·\mathrm{\Δt}$

其中，T_dis为连续放电状态的持续时长；t_dis为储能放电的时刻；为储能系统放电状态下的功率。

对于储能系统的运维成本，在本文中：

C_OM＝K_OP_max/365+K_MQ_day,dis

其中，P_max为储能系统对外功率的最大值(由于充电时对外功率为负，因此取其绝对值)，单位：kW；C_S为储能系统容量单位：kWh；K_O为储能系统的年运行成本系数，单位：kW/元；K_M为维护成本系数，单位：kWh/元。在这部分成本构成中，仅Q_day,dis需要优化，Q_day,dis的计算公式已在上文中给出。故最后的目标函数表示如下：

$\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{bess}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)=C_{\mathrm{IN}}+C_{\mathrm{OM}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{t_{\mathrm{dis}}=1}^{T_{\mathrm{dis}}}{P}_{\mathrm{bess},t_{\mathrm{dis}}}\mathrm{\Δt}}{C_S}\·C_{\mathrm{IN},\mathrm{\δ}}+\frac{K_O{P}_{\max }}{n}+K_M{\mathrm{\Σ}}_{t_{\mathrm{dis}}=1}^{T_{\mathrm{dis}}}{P}_{\mathrm{bess},t_{\mathrm{dis}}}\mathrm{\Δt}\\ =\left({\mathrm{\Σ}}_{t_{\mathrm{dis}}=1}^{T_{\mathrm{dis}}}{P}_{\mathrm{bess},t_{\mathrm{dis}}}\mathrm{\Δt}\right)\·[\frac{1}{C_S}\·C_{\mathrm{IN},\mathrm{\δ}}+K_M]+\frac{K_O{P}_{\max }}{n}\end{array}$

该模型的约束条件如下：

1)功率约束

充电时

P_ch,max≤P_bess,t≤0

放电时

0≤P_bess,t≤P_dis,max

其中，P_ch,max表示储能系统的最大充电功率，由于充电时功率小于零，因此P_ch,max是负值；P_dis,min表示储能系统的最大放电功率，由于放电时功率大于零，因此P_dis,min是正值。

2)荷电状态约束

SOC_min≤SOC_t≤SOC_max

${\mathrm{SOC}}_t={\mathrm{SOC}}_{t-1}-\frac{\mathrm{\ζ}{P}_{\mathrm{bess},t}\mathrm{\Δt}}{C}\×100\%$

其中，SOC_min、SOC_max分别为储能系统的荷电状态的最小值和最大值，SOC_t为第t时刻的荷电状态，ζ表示相应的充放电系数，放电时ζ＞1，说明放电过程中存在一定损耗，充电时ζ＜1，说明充电过程中也存在一定损耗，C表示储能系统的额定容量。

对充电状态和放电状态的时刻进行限制

为了提高削峰填谷的效率，加快模型求解的速度，本文中对约束条件进行了改进。对充放电功率约束，进行如下限定：

1)当P_load,t＜P_av时，储能系统处于充电状态，即P_ch,max≤P_bess,t≤0；

2)当P_load,t＞P_av时，储能系统处于放电状态，即0≤P_bess,t≤P_dis,max。

设置N个不同的权重系数a_i，并求解不同权重系数下的解。

根据所得到的解计算对应优化后的峰值、谷值、峰谷差、负荷标准差、负荷平均值、峰谷差率、负荷率等表征削峰填谷效果的参数。

峰值，即取负荷优化后的最大值，公式如下：

P_peak＝max[P_load,1-P_bess,1,P_load,2-P_bess,2,…,P_load,t-P_bess,t,…,P_load,T-P_bess,T]

谷值，即取负荷优化后的最小值，公式如下：

P_valley＝min[P_load,1-P_bess,1,P_load,2-P_bess,2,…,P_load,t-P_bess,t,…,P_load,T-P_bess,T]

峰谷差，即峰值和谷值之差，公式如下：

P_pv＝P_peak-P_valley

峰谷差率，即峰谷差与峰值的比值，公式如下：

p_pvrate＝P_pv/P_peak

负荷率，即平均负荷与峰值的比值，公式如下：

p_avrate＝P_av,post/P_peak

根据所得到的解计算电费、储能成本支出。

根据计算得到的不同权系数下的各个指标及费用支出，做出削峰填谷评价指标和费用支出随权系数变化的曲线，以便分析削峰填谷与费用支出之间的关系。

给出具体算例对上述方法进行描述。表1、表2、表3分别为负荷数据、分时电价数据、储能系统相关参数，为算例所需数据。

表1为负荷数据表

注：表中时间区间表示两个时点之间，如[0,2)表示0点到2点，不包括2点，而对应的功率表示每5min一个时点的功率数据。

表2分时电价表

表3储能系统相关参数

表4是各个削峰填谷效果指标和费用的最大值、最小值及其对应的权系数，通过该表，使用本专利所提出的方法时可以根据需要，选择需要优化的结果。

表4各项参数最大值、最小值及对应的权系数

图2是削峰填谷的效果对比图，图中画出了优化前以及优化后的对比，并且根据表1，权系数为0.69的峰谷差率最小，在图中同时做出该权系数下的削峰填谷效果曲线。从图中可以看出采用该方法可获得较好的削峰填谷效果，峰值和谷值都得到了显著的降低。结合图6和图7费用随权系数变化的曲线图，发现费用优化的空间有限，所以权系数的改变并不会对削峰填谷起到明显的作用，因此在这种情况下只要采用了储能系统进行削峰填谷就可以达到较好的削峰填谷效果。

图3到图7表明了各项参数及费用随权系数的变化趋势，可用于分析所仿真储能系统用于电力系统削峰填谷效果与费用支出方面的关系，从而根据削峰填谷效果和费用支出的要求对储能系统进行调度。通过该变化趋势还可以分析电费支出与储能成本之间的关系，有利于储能系统拥有者作进一步地储能容量配置考虑。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种基于削峰填谷的储能系统调度方法，其特征在于，所述方法步骤如下：

(1)获取未来一天内预测的负荷出力数据、储能参数及分时电价数据；

(2)计算优化前的符合标准差和电费支出；

(3)求解不同权重函数下的储能系统功率输出；

(4)计算削峰填谷后的评价指标；

(5)计算削峰填谷的费用支出；

(6)绘制削峰填谷评价指标和费用支出随权系数变化的曲线。

2.根据权利要求1所述调度方法，其特征在于，所述步骤(2)包括如下步骤：

A.计算优化前的负荷标准差：

$f_{\mathrm{std},\mathrm{ini}}=\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{(P_{\mathrm{load},t}-P_{\mathrm{av}})}^2/T}$

$P_{\mathrm{av}}={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{P}_{\mathrm{load},t}/T$

其中，P_load,t为所述负荷第t时刻的出力数据，P_av为所述负荷出力的平均值，T为未来一天的调度时段数，f_std,ini为储能系统充放电前的负荷标准差；

B.根据分时电价计算优化前的电费支出：

$f_{\mathrm{char},\mathrm{ini}}={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{c}_t\·P_{\mathrm{load},t}$

其中，c_t为所述负荷第t时刻的电价数据，f_char,ini为储能系统充放电前的电费支出。

3.根据权利要求1所述调度方法，其特征在于，所述步骤(3)中，将优化前负荷标准差和电费支出代入削峰填谷数学优化模型中，并求解不同权重系数下该模型的最优解，步骤如下：

A.削峰填谷数学优化模型如下式：

$\min f_i\left(P_{\mathrm{bess}}\right)=a_i\frac{f_{\mathrm{std}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)}{f_{\mathrm{std},\mathrm{ini}}}+(1-a_i)\frac{f_{\mathrm{char}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)+f_{\mathrm{stor}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)}{f_{\mathrm{char},\mathrm{ini}}},i=\mathrm{1,2},...,N$

P_bess＝[P_bess,1,P_bess,2,…,P_bess,t,…,P_bess,T]

其中，f_i(P_bess)为所求的多目标函数的值，f_stor(P_bess)为储能成本，a_i表示第i种情况下的权重系数，根据具体需要可设置N个不同的权重系数，P_bess表示由调度期间内储能系统输出功率所构成的该数学模型的决策向量，P_bess,t表示第t时刻的储能系统输出功率，当P_bess,t＜0时，储能系统处于充电状态，当P_bess,t＞0时，储能系统处于放电状态，当P_bess,t＝0时，储能系统处于零功率运行状态；

B.目标函数中，优化后负荷标准差f_std(P_bess)、电费支出f_char(P_bess)以及储能系统成本计算如下：

$f_{\mathrm{std}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)=\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{(P_{\mathrm{load},t}-P_{\mathrm{bess},t}-P_{\mathrm{av},\mathrm{post}})}^2}$

$f_{\mathrm{char}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T{c}_t(P_{\mathrm{load},t}-P_{\mathrm{bess},t})\mathrm{\Δt}$

其中，Δt表示负荷采样的时间间隔；

P_av,post为储能系统放电或充电后的负荷平均值，即

$P_{\mathrm{av},\mathrm{post}}={\mathrm{\Σ}}_{t=1}^T(P_{\mathrm{load},t}-P_{\mathrm{bess},t})\mathrm{\Δt}/T$

储能系统成本包括投资成本和运维成本，即

f_bess(P_bess)＝C_IN+C_OM

其中，C_IN为调度周期储能系统充放电操作的投资成本折旧，C_OM为运维成本；

投资成本是储能系统初始进行投资时的成本，需要根据每次储能系统的充放电深度分摊到每一次的充放电操作；储能系统的投资成本折旧，计算公式如下：

C_IN＝(SOC_dis,0-SOC_dis,1)·C_IN,δ

其中，SOC_dis,0为连续放电开始时的荷电状态；SOC_dis,1为连续放电结束时的荷电状态；C_IN,δ为完全充放一次的投资成本折旧额，单位：元；

在实际中可以通过计算连续放电状态下放电电量来导出上式中的SOC变化量：

SOC_dis,1-SOC_dis,0＝Q_day,dis/C

$Q_{\mathrm{day},\mathrm{dis}}={\mathrm{\Σ}}_{t_{\mathrm{dis}}=1}^{T_{\mathrm{dis}}}{P}_{{\mathrm{bess},t}_{\mathrm{dis}}}\·\mathrm{\Δt}$

其中，T_dis为连续放电状态的持续时长；t_dis为储能放电的时刻；为储能系统放电状态下的功率；C——储能系统容量；Q_day，dis——连续放电时总的放电量；

对于储能系统的运维成本，计算公式如下

C_OM＝K_OP_max/n+K_MQ_day,dis

其中，P_max为储能系统对外功率的最大值，单位：kW；C_S为储能系统容量单位：kWh；K_O为储能系统的年运行成本系数，单位：kW/元；K_M为维护成本系数，单位：kWh/元，n为年运行天数；

故最后的目标函数表示如下：

$\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{bess}}\left(P_{\mathrm{bess}}\right)=C_{\mathrm{IN}}+C_{\mathrm{OM}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{t_{\mathrm{dis}}=1}^{T_{\mathrm{dis}}}{P}_{\mathrm{bess},t_{\mathrm{dis}}}\mathrm{\Δt}}{C_S}\·C_{\mathrm{IN},\mathrm{\δ}}+\frac{K_O{P}_{\max }}{n}+K_M{\mathrm{\Σ}}_{t_{\mathrm{dis}}=1}^{T_{\mathrm{dis}}}{P}_{{\mathrm{bess},t}_{\mathrm{dis}}}\mathrm{\Δt}\\ =\left({\mathrm{\Σ}}_{t_{\mathrm{dis}}=1}^{T_{\mathrm{dis}}}{P}_{\mathrm{bess},t_{\mathrm{dis}}}\mathrm{\Δt}\right)\·[\frac{1}{C_S}\·C_{\mathrm{IN},\mathrm{\δ}}+K_M]+\frac{K_O{P}_{\max }}{n};\end{array}$

C.该模型的约束条件如下：

1)功率约束

充电时

P_ch,max≤P_bess,t≤0

放电时

0≤P_bess,t≤P_dis,max

其中，P_ch,max表示储能系统的最大充电功率，由于充电时功率小于零，因此P_ch,max是负值；P_dis,min表示储能系统的最大放电功率，由于放电时功率大于零，因此P_dis,min是正值；

2)荷电状态约束

SOC_min≤SOC_t≤SOC_max

${\mathrm{SOC}}_t={\mathrm{SOC}}_{t-1}-\frac{{\mathrm{\ζP}}_{\mathrm{bess},t}\mathrm{\Δt}}{C}\×100\%$

其中，SOC_min、SOC_max分别为储能系统的荷电状态的最小值和最大值，SOC_t为第t时刻的荷电状态，ζ表示相应的充放电系数，放电时ζ＞1，说明放电过程中存在一定损耗，充电时ζ＜1，说明充电过程中也存在一定损耗，C表示储能系统的额定容量。

D.限定充电状态和放电状态的时刻

为了提高削峰填谷的效率，加快模型求解的速度，本文中对约束条件进行了改进；对充放电功率约束，进行如下限定：

1)当P_load,t＜P_av时，储能系统处于充电状态，即P_ch,max≤P_bess,t≤0；

2)当P_load,t＞P_av时，储能系统处于放电状态，即0≤P_bess,t≤P_dis,max。

E.设置N个不同的权重系数a_i，并求解不同权重系数下的解。

4.根据权利要求1所述调度方法，其特征在于，所述步骤(4)中，计算优化后的峰值、谷值、峰谷差、负荷标准差、负荷平均值、峰谷差率、负荷率等表征削峰填谷效果的参数。

5.根据权利要求1所述调度方法，其特征在于，所述步骤(5)中，计算电费支出、储能成本和两者加总的总费用。