CN107482660A - 一种基于双储能系统的主动配电网储能配置方法 - Google Patents

一种基于双储能系统的主动配电网储能配置方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法，包括如下步骤：步骤1）构建选址模型，并根据设定的约束条件求解所述选址模型得到储能的接入位置，每一个储能的接入位置对应一个充放电策略；步骤2）在所述接入位置接入两组储能，根据所述充放电策略制定双储能系统运行策略，以储能年成本最小为目标对储能容量进行优化。有益效果为：将储能的配置中的选址与定容问题解耦，对应两阶段分别进行求解，简化了求解难度。

Description

一种基于双储能系统的主动配电网储能配置方法
技术领域
本发明涉及可再生能源消纳技术，具体涉及一种基于双储能系统的主动配电网储能配置方法。
背景技术
近十年来，随着化石燃料的逐渐枯竭以及环境污染的日益加剧，全世界对发展以风电、光伏为代表的可再生能源均给予了足够的重视。提高可再生清洁能源的开发应用比例，提高能源利用效率已成为人类应对气候变化、实现可持续发展的迫切要求。主动配电网作为实现能源战略转型的重要载体，能够主动协调系统中的柔性可控负荷、储能以及联络线开关、无功补偿装置等元件，实现分布式能源最大化消纳，提高配电网运行经济性。
其中，储能系统由于具有快速调节功率的能力与兼具供蓄的特点，对主动配电网运行有明显的支撑和调节作用，是主动配电网实现可控单元灵活协调的关键和系统运行优化的重要手段。此外，储能系统还可有效改善可再生能源出力的波动性与不确定性导致的电压越限、峰谷差过大等一系列问题。显然，储能配置是否合理将直接影响主动配电网的主动管理能力及网络运行的经济性，结合优化运行策略研究主动配电网中储能的优化配置，可以最大化发挥储能对主动配电网的支撑作用，提升储能的应用前景。
目前，学术界已对主动配电网中储能的优化配置问题进行了相关研究。文献一《Multiobjective battery storage to improve pv integration in residentialdistribution grids》(IEEE Transactions on Sustainable Energy，2012年，第27卷，第4期，第2026页至2035页)从储能提高分布式能源消纳率、降低线损的角度进行了储能的优化配置。而目前储能价格是制约其大规模应用的主要因素，在配置过程中应全面分析储能的成本及效益。
文献二《基于全寿命周期成本的配电网蓄电池储能系统的优化配置》(电网技术，2015年，第39卷，第1期，第264至270页)基于储能全寿命周期成本建立了配电网中蓄电池储能的优化配置模型，并比较了不同材料电池的经济效益。
文献三《计及电池使用寿命的混合储能系统容量优化模型》(中国电机工程学报，2013年，第33卷，第24期，第91页至97页)在进行储能配置时考虑了电池的使用寿命并建立了电池使用寿命的量化模型。
文献四《基于电池储能系统的风功率波动平抑策略》(中国电机工程学报，2014年，第34卷，第28期，第4752页至4760页)针对风—储混合电站，提出使用两组储能系统分别处于充电和放电状态，用于平抑风功率的正、负波动分量，可以大幅降低储能充放电循环次数，有效延长储能使用寿命。文献四提出的策略可能会造成储能配置容量增加从而增加储能投资成本，此外，文献四只根据储能额定功率对其进行了简单定容，并未对在该策略下的储能容量优化进行研究。
发明内容
本发明针对现有配电网储能配置方法的不足，提供一种基于双储能系统的主动配电网储能配置方法，减小储能成本，为储能在电力系统中的大规模应用提供解决方案。该主动配电网储能配置方法包含两阶段优化，分别为储能选址模型及储能容量优化模型，分别以最小化储能接入容量、最小化储能年成本为优化目标，并存在一系列技术、安全约束，具体由如下技术方案实现：
所述基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法，包括如下步骤：
步骤1)构建选址模型，并根据设定的约束条件求解所述选址模型得到储能的接入位置，每一个储能的接入位置对应一个充放电策略；
步骤2)在所述接入位置接入两组储能，根据所述充放电策略制定双储能系统运行策略，以储能年成本最小为目标对储能容量进行优化；
所述选址模型的目标为配电网中储能配置容量最小，如式(1)：
式中，z为配电网节点数目；Capess,i为节点i接入储能的额定容量；
所述双储能系统运行策略为：两组储能的容量相同，在一时段t的起始节点时两储能分别承担充电与放电工作，其中的一储能达到了荷电状态的上限或下限时，且该储能在该时段最大允许功率小于所述运行策略要求功率，则在该时段需由两储能共同提供所需出力，下一时段该储能切换充放电状态，另一储能充放电状态不变。
所述基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法的进一步设计在于，所述式(1)的约束条件包括分布式电源出力约束、储能充放电功率约束、储能荷电状态约束、能量平衡约束、节点电压约束、潮流等式约束、线路功率约束；
分布式电源出力约束，如式(2)：
式中，PDG,t、QDG,t为DG在t时段的有功及无功功率；PDGtheory,t、QDGtheory,t为DG在t时段理论有功及无功最大值；
储能充放电功率约束，如式(3)：
储能充放电功率约束：
式中，Pt为储能在t时段的功率；为储能额定功率；
储能荷电状态约束，如式(4)：
式中，SoCt为储能在t时段初的荷电状态；ηchar、ηdis为储能的充电及放电效率，分别取0.88、0.9；Fchar,t、Fdis,t分别为储能的充放电状态，为0、1变量；Δt为仿真时间步长；SoCmax、SoCmin为储能允许的最大及最小荷电状态；
能量平衡约束，如式(5)：
SoCini＝SoCend (5)
式中，SoCini、SoCend分别为储能一个调度周期起始及结束时的荷电状态。
节点电压约束，如式(6)：
Vi min≤Vi,t≤Vi max (6)
式中，Vi,t为第t时段节点i电压幅值；Vi min、Vi max分别为节点i电压允许值上下限；
潮流等式约束，如式(7)：
上式中，Pi,t、Qi,t分别为t时段节点i的有功、无功净注入功率；Gij为节点i、j之间的电导；θij为节点i、j的电压相角差；Bij为节点i、j之间的电纳；
线路功率约束，如式(8)：
式中，Pij,t为节点i、j间线路在t时段的有功功率；节点i、j间线路有功功率传输上限。
所述基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法的进一步设计在于，所述选址模型根据设定的约束条件通过时序耦合的最优潮流问题进行求解。
所述基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法的进一步设计在于，所述双储能系统运行策略为：两组储能的容量相同，两组储能采取交替工作方式，分别承担充电与放电工作，当其中一组储能达到荷电状态上限或下限则切换两组储能的充放电状态。
所述基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法的进一步设计在于，所述双储能系统运行策略为：两组储能的容量相同，在一时段t的起始节点时两储能分别承担充电与放电工作，其中的一储能达到了荷电状态的上限或下限时，且该储能在该时段最大允许功率小于所述运行策略要求功率，则在该时段需由两储能共同提供所需出力，下一时段该储能切换充放电状态，另一储能充放电状态不变。
所述基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法的进一步设计在于，将配电网中储能年平均成本最小作为所述储能容量优化模型的目标，如式(9)：
其中
式中，C1为储能初始投资成本，C2为储能运行维护成本，Ce为储能单位容量的造价；E为储能额定容量；Cp为储能单位充/放电功率的造价；为储能额定充/放电功率。Cm为储能单位充/放电功率的年运行维护成本；ir为通货膨胀率；dr为贴现率；y为储能使用年份，T为储能寿命周期，m为配电网中配置的储能数量。
所述基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法的进一步设计在于，所述储能容量优化模型的优化算法采用粒子群算法包括如下步骤：
步骤2-1)初始化粒子位置与速度；
步骤2-2)更新粒子的速度与位置；
步骤2-3)计算储能循环次数及放电深度；
步骤2-4)计算粒子适应度函数值；
步骤2-5)判断是否到达全局最优或达到最大迭代次数，若达到两个条件的任一条件则粒子群算法结束输出全局最优解；否则转至步骤2-2)。
所述基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法的进一步设计在于，步骤2-3)中，储能的寿命周期通过储能运行时的损耗情况得到，分别计算各工况下的储能循环寿命，再根据储能在各对应工况下的循环次数，直接线性叠加求出储能循环寿命损耗，放电深度与循环寿命之间存在的函数关系，如式(10)：
N(DoD)＝aDoD4-bDoD3+cDoD2-dDoD+e
式中，N(DoD)为该放电深度下储能循环寿命，a～e为与蓄电池材料有关的参数；储能在运行中循环寿命损耗如式(11)，当L为1时，则视作储能寿命耗尽，此时储能需进行更换，
式中，n为该放电深度下储能的循环次数；
储能的充放电循环次数与对应的放电深度通过雨流计数法进行统计。
发明突出的优点：
首先，将储能的配置中的选址与定容问题解耦，对应两阶段分别进行求解，简化了求解难度。
其次，现有储能配置模型大都事先确定储能的使用寿命，而本发明公开的配置方法在配置时考虑储能在运行时的损耗，更能准确描述储能的寿命情况。
最后，与现有配置方法相比，基于双储能策略的储能配置方法可以明显减小储能循环次数，大幅增加储能使用寿命，从而有效减小了储能的年平均成本，提高了储能的经济性，为储能系统在电力系统中的大规模应用提供了解决方案。
附图说明
图1是基于储能循环寿命损耗模型的储能寿命周期计算方法的流程示意图。
图2是双储能运行策略的示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步的说明。
针对主动配电网安全运行导致的储能损耗较快，成本过大的问题，公开了一种基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法及求解方法，并公开了一种基于储能循环寿命损耗模型的储能寿命周期计算方法，为储能在电力系统中的大规模应用提供了解决方案，其总体流程如附图1所示。
储能选址模型目标如下所示：
上述目标为配电网中储能配置容量最小。式中：z为配电网节点数目；Capess,i为节点i接入储能的额定容量。
本实施例中，储能选址模型约束条件如为,DG出力约束，如下式：
上式中，PDG,t、QDG,t为DG在t时段的有功及无功功率；PDGtheory,t、QDGtheory,t为DG在t时段理论有功及无功最大值。
本实施例的约束条件也可以是另一种实施方式：即约束条件为储能充放电功率约束：
上式中，Pt为储能在t时段的功率；为储能额定功率。
本实施例的约束条件也可以是另一种实施方式：即约束条件为储能荷电状态约束：
Fdis,t+Fchar,t≤1,Fdis,t,Fchar,t∈(0,1)
SoCmin≤SoCt≤SoCmax
上式中，SoCt为储能在t时段初的荷电状态；ηchar、ηdis为储能的充电及放电效率，分别取0.88、0.9；Fchar,t、Fdis,t分别为储能的充放电状态，为0、1变量；Δt为仿真时间步长。SoCmax、SoCmin为储能允许的最大及最小荷电状态。
本实施例的约束条件也可以是另一种实施方式：即约束条件为能量平衡约束：
SoCini＝SoCend
上式中，SoCini、SoCend分别为储能一个调度周期起始及结束时的荷电状态。
本实施例的约束条件也可以是另一种实施方式：即约束条件为节点电压约束：
Vi min≤Vi,t≤Vi max
上式中，Vi,t为第t时段节点i电压幅值；Vi min、Vi max分别为节点i电压允许值上下限。
本实施例的约束条件也可以是另一种实施方式：即约束条件为潮流等式约束
上式中，Pi,t、Qi,t分别为t时段节点i的有功、无功净注入功率；Gij为节点i、j之间的电导；θij为节点i、j的电压相角差；Bij为节点i、j之间的电纳。
本实施例的约束条件也可以是另一种实施方式：即约束条件为线路功率约束
上式中，Pij,t为节点i、j间线路在t时段的有功功率；节点i、j间线路有功功率传输上限。
本申请不限于上述各约束条件，可以为上述约束条件任意的组合，本申请提出一种最优的实施方式为储能选址模型在上述所有约束条件(共七个约束条件)共同作用下求解最优解。
如图2，双储能运行策略是本发明储能容量优化模型的基础，具体方法如下：
本实施例的双储能系统运行策略为：两组储能的容量相同，两组储能采取交替工作方式，分别承担充电与放电工作，当其中一组储能达到荷电状态上限或下限则切换两组储能的充放电状态。
本申请的双储能系统运行策略另一种实施方式为：在根据储能选址模型求解得的各储能接入节点配置两组组容量相同的储能，记为ESS1，ESS2。两组储能采取交替工作方式，分别承担充电与放电工作，当其中一组储能达到荷电状态上下限则切换两组储能的充放电状态。其具体切换流程如下图所示。图中t1与t2为一个仿真时段的起始与结束时刻，假设该时段ESS1达到了其SoC的上限，且ESS1在该时段最大允许功率小于运行策略要求功率，则在该时段需由ESS1与ESS2共同提供所需出力，即ESS2提前一个时段切换充放电状态，此时段两组储能充放电状态相同，下一时段ESS1切换充放电状态，ESS2充放电状态不变；某组储能达到其荷电状态允许值下限时(如图2中t3、t4中间时段)同理。
上述双储能系统运行策略的两种实施方式可使双储能接入下储能各时段的总充放电功率与第一阶段优化运行策略要求完全一致，从而使主动配电网以最优化方式运行。
进一步的，本实施例的储能容量优化模型目标如下：
其中
上述目标为配电网中储能年平均成本最小。式中：C1为储能初始投资成本，C2为储能运行维护成本，Ce为储能单位容量的造价；E为储能额定容量；Cp为储能单位充/放电功率的造价；为储能额定充/放电功率。Cm为储能单位充/放电功率的年运行维护成本；ir为通货膨胀率；dr为贴现率；y为储能使用年份，T为储能寿命周期，m为配电网中配置的储能数量。
本实施例中，如图1，储能容量优化模型的优化算法采用粒子群算法包括如下步骤：
步骤2-1)初始化粒子位置与速度。
步骤2-2)更新粒子的速度与位置。
步骤2-3)计算储能循环次数及放电深度。
步骤2-4)计算粒子适应度函数值。
步骤2-5)判断是否到达全局最优或达到最大迭代次数，若达到两个条件的任一条件则粒子群算法结束输出全局最优解；否则转至步骤2-2)。
上述基于双储能系统的主动配电网储能模型求解过程中，确定储能运行时的损耗情况从而得到储能的寿命周期是模型求解的关键。本发明基于储能循环寿命损耗模型对储能寿命周期进行计算。
该方法考虑储能放电深度与循环次数对储能寿命的影响。以锂电池储能为例，其放电深度与循环寿命之间存在如下函数关系：
N(DoD)＝71470DoD4-170100DoD3+
146400DoD2-56500DoD+12230
上式中，N(DoD)为该放电深度下储能循环寿命。
储能运行工况可视作一系列不同放电深度充放电循环的线性组合，将运行工况分解为多个放电深度不同的工况，分别计算分解后各工况下的储能循环寿命，再根据储能在各对应工况下的循环次数，直接线性叠加求出储能循环寿命损耗。储能在运行中循环寿命损耗可按下式计算：
上式中，n为该放电深度下储能的循环次数。
储能的充放电循环次数与对应的放电深度可以通过雨流计数法进行统计，再根据上式便可得到储能在运行过程中的循环寿命损耗情况。当L为1时，则视作储能寿命耗尽，此时储能需进行更换。
本实施例的基于双储能系统的主动配电网储能配置方法将储能的配置中的选址与定容问题解耦，对应两阶段分别进行求解，简化了求解难度。
另外，现有储能配置模型大都事先确定储能的使用寿命，而本发明公开的配置方法在配置时考虑储能在运行时的损耗，更能准确描述储能的寿命情况。
另一方面，与现有配置方法相比，基于双储能策略的储能配置方法可以明显减小储能循环次数，大幅增加储能使用寿命，从而有效减小了储能的年平均成本，提高了储能的经济性，为储能系统在电力系统中的大规模应用提供了解决方案。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤1)构建选址模型，并根据设定的约束条件求解所述选址模型得到储能的接入位置，每一个储能的接入位置对应一个充放电策略；
步骤2)在所述接入位置接入两组储能，根据所述充放电策略制定双储能系统运行策略，以储能年成本最小为目标对储能容量进行优化；
所述选址模型的目标为配电网中储能配置容量最小，如式(1)：
<mrow> <mi>min</mi> <mi> </mi> <msub> <mi>F</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>z</mi> </munderover> <msub> <mi>Cap</mi> <mrow> <mi>e</mi> <mi>s</mi> <mi>s</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，z为配电网节点数目；Capess,i为节点i接入储能的额定容量；
所述双储能系统运行策略为：两组储能的容量相同，在一时段t的起始节点时两储能分别承担充电与放电工作，其中的一储能达到了荷电状态的上限或下限时，且该储能在该时段最大允许功率小于所述运行策略要求功率，则在该时段需由两储能共同提供所需出力，下一时段该储能切换充放电状态，另一储能充放电状态不变。
2.根据权利要求1所述的基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法，其特征在于所述式(1)的约束条件包括分布式电源出力约束、储能充放电功率约束、储能荷电状态约束、能量平衡约束、节点电压约束、潮流等式约束、线路功率约束；
分布式电源出力约束，如式(2)：
<mrow> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>0</mn> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>D</mi> <mi>G</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>D</mi> <mi>G</mi> <mi>t</mi> <mi>h</mi> <mi>e</mi> <mi>o</mi> <mi>r</mi> <mi>y</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>0</mn> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>D</mi> <mi>G</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>D</mi> <mi>G</mi> <mi>t</mi> <mi>h</mi> <mi>e</mi> <mi>o</mi> <mi>r</mi> <mi>y</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，PDG,t、QDG,t为DG在t时段的有功及无功功率；PDGtheory,t、QDGtheory,t为DG在t时段理论有功及无功最大值；
储能充放电功率约束，如式(3)：
储能充放电功率约束：
<mrow> <mn>0</mn> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <mover> <mi>P</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，Pt为储能在t时段的功率；为储能额定功率；
储能荷电状态约束，如式(4)：
<mrow> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>SoC</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>SoC</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>F</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>&amp;eta;</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>t</mi> </mrow> <mrow> <msub> <mi>Cap</mi> <mrow> <mi>e</mi> <mi>s</mi> <mi>s</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>F</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>t</mi> </mrow> <mrow> <msub> <mi>&amp;eta;</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>Cap</mi> <mrow> <mi>e</mi> <mi>s</mi> <mi>s</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mfrac> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>F</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>F</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>F</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>F</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>h</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;Element;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>SoC</mi> <mi>min</mi> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>SoC</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>SoC</mi> <mi>max</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>4</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，SoCt为储能在t时段初的荷电状态；ηchar、ηdis为储能的充电及放电效率，分别取0.88、0.9；Fchar,t、Fdis,t分别为储能的充放电状态，为0、1变量；Δt为仿真时间步长；SoCmax、SoCmin为储能允许的最大及最小荷电状态；
能量平衡约束，如式(5)：
SoCini＝SoCend (5)
式中，SoCini、SoCend分别为储能一个调度周期起始及结束时的荷电状态。
节点电压约束，如式(6)：
Vi min≤Vi,t≤Vi max (6)
式中，Vi,t为第t时段节点i电压幅值；Vi min、Vi max分别为节点i电压允许值上下限；
潮流等式约束，如式(7)：
<mrow> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>V</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>i</mi> </mrow> </munder> <msub> <mi>V</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>G</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>cos&amp;theta;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>B</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>sin&amp;theta;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>V</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>i</mi> </mrow> </munder> <msub> <mi>V</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>G</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>sin&amp;theta;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>B</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>cos&amp;theta;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>7</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
上式中，Pi,t、Qi,t分别为t时段节点i的有功、无功净注入功率；Gij为节点i、j之间的电导；θij为节点i、j的电压相角差；Bij为节点i、j之间的电纳；
线路功率约束，如式(8)：
<mrow> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> <mo>,</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msubsup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>8</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，Pij,t为节点i、j间线路在t时段的有功功率；节点i、j间线路有功功率传输上限。
3.根据权利要求1-2任一项所述的基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法，其特征在于所述选址模型根据设定的约束条件通过时序耦合的最优潮流问题进行求解。
4.根据权利要求1所述的基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法，其特征在于所述双储能系统运行策略为：两组储能的容量相同，两组储能采取交替工作方式，分别承担充电与放电工作，当其中一组储能达到荷电状态上限或下限则切换两组储能的充放电状态。
5.根据权利要求1所述的基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法，其特征在于所述双储能系统运行策略为：两组储能的容量相同，在一时段t的起始节点时两储能分别承担充电与放电工作，其中的一储能达到了荷电状态的上限或下限时，且该储能在该时段最大允许功率小于所述运行策略要求功率，则在该时段需由两储能共同提供所需出力，下一时段该储能切换充放电状态，另一储能充放电状态不变。
6.根据权利要求4或5所述的基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法，其特征在于将配电网中储能年平均成本最小作为所述储能容量优化模型的目标，如式(9)：
<mrow> <mi>min</mi> <mi> </mi> <msub> <mi>F</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>m</mi> </munderover> <mfrac> <mrow> <msup> <msub> <mi>C</mi> <mn>1</mn> </msub> <mi>i</mi> </msup> <mo>+</mo> <msup> <msub> <mi>C</mi> <mi>2</mi> </msub> <mi>i</mi> </msup> </mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>i</mi> </msub> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>9</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中
<mrow> <msub> <mi>C</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>C</mi> <mi>e</mi> </msub> <mi>E</mi> <mo>+</mo> <msub> <mi>C</mi> <mi>p</mi> </msub> <mover> <mi>P</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> </mrow>
<mrow> <msub> <mi>C</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>T</mi> </munderover> <msub> <mi>C</mi> <mi>m</mi> </msub> <mover> <mi>P</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <msub> <mi>i</mi> <mi>r</mi> </msub> </mrow> <mrow> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <msub> <mi>d</mi> <mi>r</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mi>y</mi> </msup> </mrow>
式中，C1为储能初始投资成本，C2为储能运行维护成本，Ce为储能单位容量的造价；E为储能额定容量；Cp为储能单位充/放电功率的造价；为储能额定充/放电功率。Cm为储能单位充/放电功率的年运行维护成本；ir为通货膨胀率；dr为贴现率；y为储能使用年份，T为储能寿命周期，m为配电网中配置的储能数量。
7.根据权利要求6所述的基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法，其特征在于所述储能容量优化模型的优化算法采用粒子群算法包括如下步骤：
步骤2-1)初始化粒子位置与速度；
步骤2-2)更新粒子的速度与位置；
步骤2-3)计算储能循环次数及放电深度；
步骤2-4)计算粒子适应度函数值；
步骤2-5)判断是否到达全局最优或达到最大迭代次数，若达到两个条件的任一条件则粒子群算法结束输出全局最优解；否则转至步骤2-2)。
8.根据权利要求7所述的基于双储能系统的主动配电网储能优化配置方法，其特征在于步骤2-3)中，储能的寿命周期通过储能运行时的损耗情况得到，分别计算各工况下的储能循环寿命，再根据储能在各对应工况下的循环次数，直接线性叠加求出储能循环寿命损耗，放电深度与循环寿命之间存在的函数关系，如式(10)：
N(DoD)＝aDoD4-bDoD3+cDoD2-dDoD+e
式中，N(DoD)为该放电深度下储能循环寿命，a～e为与蓄电池材料有关的参数；储能在运行中循环寿命损耗如式(11)，当L为1时，则视作储能寿命耗尽，此时储能需进行更换，
<mrow> <mi>L</mi> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Integral;</mo> <mrow> <mi>D</mi> <mi>o</mi> <mi>D</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mrow> <mi>D</mi> <mi>o</mi> <mi>D</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> </munderover> <mfrac> <mi>n</mi> <mrow> <mi>N</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>D</mi> <mi>o</mi> <mi>D</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>11</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，n为该放电深度下储能的循环次数；
储能的充放电循环次数与对应的放电深度通过雨流计数法进行统计。
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