CN109038560A - 基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法和系统，其特征在于包括以下步骤：1)根据待评价配电系统以及储能系统接入方案搭建仿真模型，并输入相关系统参数，得到接入储能系统后配电系统的运行参数；2)根据得到的运行参数以及预先构建的经济性评价指标和配电网分布式储能经济运行模型，计算储能系统年收益率，对配电系统分布式储能系统的经济性进行评价。建立分布式储能经济运行模型，综合考虑了配电系统中的电价、分布式电源出力的实际情况，经济性评价结果更加符合客观实际，而且计算简单，可以广泛应用于配电网分布式储能经济性评价中。
Description
技术领域
本发明涉及一种配电网分布式储能经济性评价方法和系统，特别是涉及一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法和系统。
背景技术
近年来，分布式储能技术取得了飞速的发展，其在配电系统中的应用越来越广泛。储能系统在高峰负荷时放电，在低谷负荷时充电，利用峰谷电价差获得经济效益。目前，储能系统的建设成本高、投资收益性差是限制储能进一步发展的关键因素，如何对分布式储能的经济性作出合理的评价具有很重要的现实意义。
目前，分布式储能经济性评价方法仅通过采集数据对储能经济性进行分析。而分布式储能的运行策略是影响经济性的重要因素。分布式储能需要根据配电网中的电价、分布式电源出力等实际情况来制定运行策略，以实现最大程度的获利。另一方面，储能系统的量化特征也影响储能的经济性，例如低循环效率将会增加储能有效输出功率的成本，低循环寿命因需要高频率的设备更新而增加总成本，故在进行经济性评价时必须考虑储能系统多种量化特征对经济性造成的影响。
发明内容
针对上述配电网分布式储能经济性评价问题，本发明的目的是提供一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法和系统，以储能系统收益率作为经济性评价指标，通过建立分布式储能经济运行模型，综合考虑配电系统潮流约束、配电系统安全运行约束和储能系统运行约束，对分布式储能的经济性作出评价。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法，其特征在于包括以下步骤：1)根据待评价配电系统以及储能系统接入方案搭建仿真模型，并输入相关系统参数，得到接入储能系统后配电系统的运行参数；2)根据得到的运行参数以及预先构建的经济性评价指标和配电网分布式储能经济运行模型，计算储能系统年收益率，对配电系统分布式储能系统的经济性进行评价。
所述步骤1)中，所述相关系统参数包括：线路参数、负荷水平、网络拓扑连接关系，分布式电源接入位置与容量，分布式储能的位置、容量、单位功率成本、单位能量成本、循环寿命、充放电效率及最大放电深度，系统节点电压和支路电流限制，系统基准电压和基准功率初值。
所述步骤2)中，根据得到的运行参数以及预先构建的经济性评价指标和配电网分布式储能经济运行模型，计算储能系统年收益率，对配电系统分布式储能系统的经济性进行评价的方法，包括以下步骤：2.1)综合考虑储能系统减少配电网年运行费用所得收益和折算到每年的储能投资成本，将储能系统年收益率作为经济性评价指标；2.2)建立配电网分布式储能经济运行模型；2.3)根据步骤1)得到的运行参数，采用内点法对步骤2.2)建立的配电网分布式储能经济运行模型进行求解，并计算得到储能系统年收益率；2.4)根据储能系统年收益率，对配电系统分布式储能经济性进行评价。
所述步骤2.1)中，所述储能系统年收益率表示为：
式中，RR为年收益率；B、C分别为减少配电网年运行费用所得收益和折算到每年的储能投资成本，分别表示为：
B＝COPE,BEF-COPE,AFT；
式中，COPE,BEF、COPE,AFT分别为储能接入前后的配电网年运行费用；y为分布式储能的使用年限；d为贴现率；储能系统的投资成本包括储能变流器投资成本和储能电池投资成本，CPOW为储能变流器的单位功率投资成本，CENE为储能电池的单位能量投资成本；Si为节点i上储能变流器的安装容量，Ei为节点i上储能电池的安装容量。
所述步骤2.2)中，配电网分布式储能经济运行模型的建立方法，包括以下步骤：
2.2.1)选取配电系统的根节点为平衡节点，并以配电系统年运行费用最小构建目标函数；
2.2.2)确定目标函数需满足的配电系统潮流约束、配电系统安全运行约束和储能系统运行约束条件。
所述步骤2.2.1)中，所述目标函数表示为：
式中，ΩT为一年时段的集合；Δt为优化计算的时间间隔；λt为分时电价；为t时段上级电网向配电网传输的有功功率，规定上级电网向配电网传输功率为正方向。
所述步骤2.2.2)中，所述配电系统潮流约束为：
其中，配电系统潮流约束表示为：
式中，Ωb表示所有支路的集合，ΩS为根节点的集合；rji为支路ji的电阻，xji为支路ij的电抗；Pt,ji、Qt,ji分别为t时刻支路ji上流过的有功功率和无功功率，Pt,ik、Qt,ik分别为t时刻支路ik上流过的有功功率和无功功率；Pt,i、Qt,i分别为t时刻节点i上注入的有功功率和无功功率之和；分别为t时刻节点i上分布式电源注入的有功功率和无功功率；分别为t时刻节点i上储能注入的有功功率和无功功率； 分别为节点i上负荷消耗的有功功率和无功功率；It,ij为t时刻节点i流向节点j的电流幅值,It,ji为t时刻节点j流向节点i的电流幅值；Ut,i为t时刻节点i的电压幅值，Ut,j为t时刻节点j的电压幅值；
所述配电系统安全运行约束表示为：
式中，和分别为节点i的电压幅值上下限；为支路ij的电流幅值上限；
所述储能系统运行约束表示为：
式中，为t时段节点i上储能的能量；为t时段节点i上储能的功率损耗；AESS为储能的损耗系数；Si为节点i上储能变流器的安装容量，Ei为节点i上储能电池的安装容量；SOCmax、SOCmin分别为储能荷电状态的上下限；DoDmax为储能的最大放电深度；NM为储能的循环寿命，即最大充放电次数；SOC0为储能每天初始时段的荷电状态，为节点i上储能每天结束时段的储能量。
一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价系统，其包括：系统仿真模块，用于根据待评价配电系统以及储能系统接入方案搭建仿真模型，并输入相关系统参数，得到接入储能系统后配电系统的运行参数；经济性评价模块，用于根据得到的运行参数以及预先构建的经济性评价指标和配电网分布式储能经济运行模型，计算储能系统年收益率，对配电系统分布式储能系统的经济性进行评价。
所述经济性评价模块包括：经济性评价指标构建模块，用于根据储能系统减少配电网年运行费用所得收益和折算到每年的储能投资成本，构建经济性评价指标；经济运行模型构建模块，用于根据配电系统的年运行费用以及配电系统和储能系统的相关约束条件，建立配电网分布式储能经济运行模型；指标计算模块，用于根据运行参数以及配电网分布式储能经济运行模型，计算得到经济性评价指标值；经济性评价模块，用于根据得到的经济性评价指标值对配电系统分布式储能经济性进行评价。
所述经济运行模型构建模块包括：目标函数构建模块，用于确定配电系统的平衡节点，并以配电系统年运行费用最小为目标构建目标函数；约束条件构建模块，用于根据配电系统的潮流约束、安全运行约束以及储能系统的运行约束确定目标函数的约束条件。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明将储能系统收益率作为经济性评价指标，综合考虑了储能系统减少配电网年运行费用所得收益和这算到每年的储能投资成本，计算更加简单、便于理解。2、本发明基于配电系统运行策略建立分布式储能经济运行模型，综合考虑了配电系统中的电价、分布式电源出力的实际情况，经济性评价结果更加符合客观实际。3、本发明建立的分布式储能经济运行模型中，特别考虑了储能系统运行约束，充分考虑了储能系统的量化特征如储能系统成本、循环寿命、充放电功率及最大放电深度等量化参数对配电系统年运行费用的影响，使得对配电系统分布式储能经济性评价的准确性更高。因此本发明可以广泛应用于配电网分布式储能经济性评估中。
附图说明
图1是本发明的基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法流程图；
图2是本发明实施例中接入分布式储能的IEEE 33节点算例结构图；
图3(a)～图3(c)分别是该配电网区域年负荷曲线、风机年出力曲线和光伏年出力曲线。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
如图1所示，本发明提供一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法，立足于解决分布式储能经济性评价问题，以储能系统收益率作为经济性评价指标，建立分布式储能经济运行模型，采用内点法进行求解，得到分布式储能经济性评价指标结果。具体的，包括如下步骤：
1)根据待评价配电系统以及储能系统接入方案搭建仿真模型，并输入相关系统参数，得到接入储能系统后配电系统的运行参数；
具体的，配电系统和储能系统的相关参数包括：线路参数、负荷水平、网络拓扑连接关系，分布式电源接入位置与容量，分布式储能的位置、容量、单位功率成本、单位能量成本、循环寿命、充放电效率及最大放电深度，系统节点电压和支路电流限制，系统基准电压和基准功率初值。
2)根据得到的运行参数以及预先构建的经济性评价指标和配电网分布式储能经济运行模型，计算储能系统年收益率，对配电系统分布式储能系统的经济性进行评价。
具体包括以下步骤：
2.1)综合考虑储能系统减少配电网年运行费用所得收益和折算到每年的储能投资成本，将储能系统年收益率作为经济性评价指标；
其中，储能系统年收益率表示为：
式中，RR为储能系统的年收益率；B、C分别为减少配电网年运行费用所得收益和折算到每年的储能投资成本，计算公式分别为：
B＝COPE,BEF-COPE,AFT (2)
式中，COPE,BEF、COPE,AFT分别为储能接入前后的配电网年运行费用；y为分布式储能的使用年限；d为贴现率；储能系统的投资成本包括储能变流器投资成本和储能电池投资成本，CPOW为储能变流器的单位功率投资成本，CENE为储能电池的单位能量投资成本；Si为节点i上储能变流器的安装容量，Ei为节点i上储能电池的安装容量。
2.2)建立配电网分布式储能经济运行模型，包括：选取根节点为平衡节点，设定配电系统年运行费用最小为目标函数，分别考虑配电系统潮流约束、配电系统安全运行约束和储能系统运行约束；
2.2.1)选取配电系统的根节点为平衡节点，并以配电系统年运行费用最小构建目标函数：
式中，ΩT为一年时段的集合；Δt为优化计算的时间间隔；λt为分时电价；为t时段上级电网向配电网传输的有功功率，规定上级电网向配电网传输功率为正方向。
2.2.2)确定目标函数需满足的配电系统潮流约束、配电系统安全运行约束和储能系统运行约束条件。
其中，配电系统潮流约束表示为：
式中，Ωb表示所有支路的集合，ΩS为根节点的集合；rji为支路ji的电阻，xji为支路ij的电抗；Pt,ji、Qt,ji分别为t时刻支路ji上流过的有功功率和无功功率，Pt,ik、Qt,ik分别为t时刻支路ik上流过的有功功率和无功功率；Pt,i、Qt,i分别为t时刻节点i上注入的有功功率和无功功率之和；分别为t时刻节点i上分布式电源注入的有功功率和无功功率；分别为t时刻节点i上储能注入的有功功率和无功功率； 分别为节点i上负荷消耗的有功功率和无功功率；It,ij为t时刻节点i流向节点j的电流幅值,It,ji为t时刻节点j流向节点i的电流幅值；Ut,i为t时刻节点i的电压幅值，Ut,j为t时刻节点j的电压幅值。
配电系统安全运行约束表示为：
式中，和分别为节点i的电压幅值上下限；为支路ij的电流幅值上限。
储能系统运行约束表示为：
式中，分别为t时刻节点i上储能注入的有功功率和无功功率；为t时段节点i上储能的功率损耗；为t时段节点i上储能的能量；Δt为优化计算的时间间隔；AESS为储能的损耗系数；Si为节点i上储能变流器的安装容量，Ei为节点i上储能电池的安装容量；SOCmax、SOCmin分别为储能荷电状态的上下限；DoDmax为储能的最大放电深度；NM为储能的循环寿命，即最大充放电次数；SOC0为储能每天初始时段的荷电状态，为节点i上储能每天结束时段的储能量。
式(4)～(19)构成了配电网分布式储能经济运行模型。
2.3)根据步骤1)得到的运行参数，采用内点法对步骤2.2)建立的配电网分布式储能经济运行模型进行求解，并计算得到储能系统年收益率。其中，求解时可以采用数学求解器进行求解，但是不限于此。
2.4)根据储能系统年收益率，对配电系统分布式储能经济性进行评价。
根据上述基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法，本发明还提供一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价系统，其包括：系统仿真模块，用于根据待评价配电系统以及储能系统接入方案搭建仿真模型，并输入相关系统参数，得到接入储能系统后配电系统的运行参数；经济性评价模块，用于根据得到的运行参数以及预先构建的经济性评价指标和配电网分布式储能经济运行模型，计算储能系统年收益率，对配电系统分布式储能系统的经济性进行评价。
其中，经济性评价模块包括：经济性评价指标构建模块，用于根据储能系统减少配电网年运行费用所得收益和折算到每年的储能投资成本，构建经济性评价指标；经济运行模型构建模块，用于根据配电系统的年运行费用以及配电系统和储能系统的相关约束条件，建立配电网分布式储能经济运行模型；指标计算模块，用于根据运行参数以及配电网分布式储能经济运行模型，计算得到经济性评价指标值；经济性评价模块，用于根据得到的经济性评价指标值对配电系统分布式储能经济性进行评价。
经济运行模型构建模块包括：目标函数构建模块，用于确定配电系统的平衡节点，并以配电系统年运行费用最小为目标构建目标函数；约束条件构建模块，用于根据配电系统的潮流约束、安全运行约束以及储能系统的运行约束确定目标函数的约束条件。下面给出具体实施例：
如图2所示，为本实施例的算例结构，首先输入IEEE 33节点系统中线路元件的阻抗值，负荷元件的有功功率、无功功率，网络拓扑连接关系，详细参数见表1和表2；接入5组风电机组和3组光伏系统，功率因数为1.0，位置和容量见表3；优化计算时间选取一年365天，共8760小时，以1小时为时间间隔，配电网所在区域年负荷曲线、风机年出力曲线和光伏年出力曲线如图3所示；分时电价情况如表4；在节点11处分别接入0.5MVA/2MWh的铅酸电池、锂离子电池和全钒液流电池三类分布式储能进行优化计算，储能具体参数见表5；贴现率为0.08；最后设定系统的基准电压为12.66kV、基准功率为1MVA。
三类分布式储能分别接入配电网的优化结果如表6所示。由评分结果可以看出，锂离子电池收益率最高，经济性最优；全钒液流电池经济性指标稍差于锂离子电池；而铅酸电池性能循环效率低、最大充放电次数少、最大放电深度低，尽管价格低廉，其经济性指标仍然较差。本发明方法以储能系统收益率作为经济性评价指标，通过建立配电网分布式储能运行模型，能够对不同种类分布式储能经济性做出定量的计算分析，对未来分布式储能系统的经济性评价具有很好的指导作用。
执行优化计算的计算机硬件环境为Intel(R)Core(TM)i5-3470CPU，主频为3.20GHz，内存为4GB；软件环境为Windows 10操作系统。
表1 IEEE 33节点算例负荷接入位置及功率
表2 IEEE33节点算例线路参数
表3分布式电源配置参数
表4分时电价参数
| 时段 | 时段跨度 | 电价/美元·kWh-1 |
| 峰时段 | 16:00-22:00 | 0.173 |
| 平时段 | 8:00-15:00 | 0.104 |
| 谷时段 | 1:00-7:00，23:00-24:00 | 0.050 |
表5不同类型储能系统参数
表6三类储能接入优化结果对比
上述各实施例仅用于说明本发明，其中各部件的结构、连接方式和制作工艺等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。
Claims (10)
1.一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法，其特征在于包括以下步骤：
1)根据待评价配电系统以及储能系统接入方案搭建仿真模型，并输入相关系统参数，得到接入储能系统后配电系统的运行参数；
2)根据得到的运行参数以及预先构建的经济性评价指标和配电网分布式储能经济运行模型，计算储能系统年收益率，对配电系统分布式储能系统的经济性进行评价。
2.如权利要求1所述的一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法，其特征在于：所述步骤1)中，所述相关系统参数包括：线路参数、负荷水平、网络拓扑连接关系，分布式电源接入位置与容量，分布式储能的位置、容量、单位功率成本、单位能量成本、循环寿命、充放电效率及最大放电深度，系统节点电压和支路电流限制，系统基准电压和基准功率初值。
3.如权利要求1所述的一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法，其特征在于：所述步骤2)中，根据得到的运行参数以及预先构建的经济性评价指标和配电网分布式储能经济运行模型，计算储能系统年收益率，对配电系统分布式储能系统的经济性进行评价的方法，包括以下步骤：
2.1)综合考虑储能系统减少配电网年运行费用所得收益和折算到每年的储能投资成本，将储能系统年收益率作为经济性评价指标；
2.2)建立配电网分布式储能经济运行模型；
2.3)根据步骤1)得到的运行参数，采用内点法对步骤2.2)建立的配电网分布式储能经济运行模型进行求解，并计算得到储能系统年收益率；
2.4)根据储能系统年收益率，对配电系统分布式储能经济性进行评价。
4.如权利要求3所述的一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法，其特征在于：所述步骤2.1)中，所述储能系统年收益率表示为：
式中，RR为年收益率；B、C分别为减少配电网年运行费用所得收益和折算到每年的储能投资成本，分别表示为：
B＝COPE,BEF-COPE,AFT；
式中，COPE,BEF、COPE,AFT分别为储能接入前后的配电网年运行费用；y为分布式储能的使用年限；d为贴现率；储能系统的投资成本包括储能变流器投资成本和储能电池投资成本，CPOW为储能变流器的单位功率投资成本，CENE为储能电池的单位能量投资成本；Si为节点i上储能变流器的安装容量，Ei为节点i上储能电池的安装容量。
5.如权利要求3所述的一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法，其特征在于：所述步骤2.2)中，配电网分布式储能经济运行模型的建立方法，包括以下步骤：
2.2.1)选取配电系统的根节点为平衡节点，并以配电系统年运行费用最小构建目标函数；
2.2.2)确定目标函数需满足的配电系统潮流约束、配电系统安全运行约束和储能系统运行约束条件。
6.如权利要求5所述的一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法，其特征在于：所述步骤2.2.1)中，所述目标函数表示为：
式中，ΩT为一年时段的集合；Δt为优化计算的时间间隔；λt为分时电价；为t时段上级电网向配电网传输的有功功率，规定上级电网向配电网传输功率为正方向。
7.如权利要求5所述的一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价方法，其特征在于：所述步骤2.2.2)中，所述配电系统潮流约束为：
其中，配电系统潮流约束表示为：
式中，Ωb表示所有支路的集合，ΩS为根节点的集合；rji为支路ji的电阻，xji为支路ij的电抗；Pt,ji、Qt,ji分别为t时刻支路ji上流过的有功功率和无功功率，Pt,ik、Qt,ik分别为t时刻支路ik上流过的有功功率和无功功率；Pt,i、Qt,i分别为t时刻节点i上注入的有功功率和无功功率之和；分别为t时刻节点i上分布式电源注入的有功功率和无功功率；分别为t时刻节点i上储能注入的有功功率和无功功率； 分别为节点i上负荷消耗的有功功率和无功功率；It,ij为t时刻节点i流向节点j的电流幅值,It,ji为t时刻节点j流向节点i的电流幅值；Ut,i为t时刻节点i的电压幅值，Ut,j为t时刻节点j的电压幅值；
所述配电系统安全运行约束表示为：
式中，和分别为节点i的电压幅值上下限；为支路ij的电流幅值上限；
所述储能系统运行约束表示为：
式中，为t时段节点i上储能的能量；为t时段节点i上储能的功率损耗；AESS为储能的损耗系数；Si为节点i上储能变流器的安装容量，Ei为节点i上储能电池的安装容量；SOCmax、SOCmin分别为储能荷电状态的上下限；DoDmax为储能的最大放电深度；NM为储能的循环寿命，即最大充放电次数；SOC0为储能每天初始时段的荷电状态，为节点i上储能每天结束时段的储能量。
8.一种适用于如权利要求1～7任一项所述方法的基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价系统，其特征在于：其包括：
系统仿真模块，用于根据待评价配电系统以及储能系统接入方案搭建仿真模型，并输入相关系统参数，得到接入储能系统后配电系统的运行参数；
经济性评价模块，用于根据得到的运行参数以及预先构建的经济性评价指标和配电网分布式储能经济运行模型，计算储能系统年收益率，对配电系统分布式储能系统的经济性进行评价。
9.如权利要求8所述的一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价系统，其特征在于：所述经济性评价模块包括：
经济性评价指标构建模块，用于根据储能系统减少配电网年运行费用所得收益和折算到每年的储能投资成本，构建经济性评价指标；
经济运行模型构建模块，用于根据配电系统的年运行费用以及配电系统和储能系统的相关约束条件，建立配电网分布式储能经济运行模型；
指标计算模块，用于根据运行参数以及配电网分布式储能经济运行模型，计算得到经济性评价指标值；
经济性评价模块，用于根据得到的经济性评价指标值对配电系统分布式储能经济性进行评价。
10.如权利要求9所述的一种基于运行策略的配电网分布式储能经济性评价系统，其特征在于：所述经济运行模型构建模块包括：
目标函数构建模块，用于确定配电系统的平衡节点，并以配电系统年运行费用最小为目标构建目标函数；
约束条件构建模块，用于根据配电系统的潮流约束、安全运行约束以及储能系统的运行约束确定目标函数的约束条件。
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110288208A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-09-27 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种辐射型配电网可靠性与经济性的综合评估方法 |
| CN110542177A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-12-06 | 天津大学 | 面向需求响应的变频空调聚合控制方法 |
| CN110571791A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-12-13 | 西南交通大学 | 一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法 |
| CN111882155A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-11-03 | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种分布式储能系统的测试与评价方法 |
| CN112260300A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-01-22 | 国网能源研究院有限公司 | 储能配置及最佳延缓年限的确定方法及装置 |
| CN113361117A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-09-07 | 沈阳工程学院 | 一种基于聚合条件下的分布式储能聚合度评估指标模型 |
| CN114330938A (zh) * | 2022-03-16 | 2022-04-12 | 广东电网有限责任公司东莞供电局 | 一种配电网分布式储能规划方法及系统 |
| CN117745092A (zh) * | 2023-12-19 | 2024-03-22 | 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 | 一种基于运行策略的分布式储能经济性评价方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017023852A1 (en) * | 2015-07-31 | 2017-02-09 | Exelon Generation Company, Llc | Methods and systems for determining economic viability of a microgrid |
| CN107092992A (zh) * | 2017-05-16 | 2017-08-25 | 国家电网公司 | 一种分布式电源接入方案技术评价与比选方法及系统 |
| CN107332277A (zh) * | 2017-08-24 | 2017-11-07 | 天津大学 | 一种考虑源储荷运行特性的有源配电网孤岛运行方法 |
| CN107341623A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-11-10 | 国家电网公司 | 一种计及网络重构的有源配电网源储荷孤岛运行方法 |
| CN107394775A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-11-24 | 国家电网公司 | 一种计及负荷优先级的有源配电网时序孤岛运行方法 |
-
2018
- 2018-08-03 CN CN201810891175.4A patent/CN109038560B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017023852A1 (en) * | 2015-07-31 | 2017-02-09 | Exelon Generation Company, Llc | Methods and systems for determining economic viability of a microgrid |
| CN107092992A (zh) * | 2017-05-16 | 2017-08-25 | 国家电网公司 | 一种分布式电源接入方案技术评价与比选方法及系统 |
| CN107332277A (zh) * | 2017-08-24 | 2017-11-07 | 天津大学 | 一种考虑源储荷运行特性的有源配电网孤岛运行方法 |
| CN107341623A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-11-10 | 国家电网公司 | 一种计及网络重构的有源配电网源储荷孤岛运行方法 |
| CN107394775A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-11-24 | 国家电网公司 | 一种计及负荷优先级的有源配电网时序孤岛运行方法 |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110288208A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-09-27 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种辐射型配电网可靠性与经济性的综合评估方法 |
| CN110571791A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-12-13 | 西南交通大学 | 一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法 |
| CN110542177A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-12-06 | 天津大学 | 面向需求响应的变频空调聚合控制方法 |
| CN111882155A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-11-03 | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种分布式储能系统的测试与评价方法 |
| CN111882155B (zh) * | 2020-06-23 | 2022-06-24 | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种分布式储能系统的测试与评价方法 |
| CN112260300A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-01-22 | 国网能源研究院有限公司 | 储能配置及最佳延缓年限的确定方法及装置 |
| CN112260300B (zh) * | 2020-10-10 | 2022-09-27 | 国网能源研究院有限公司 | 储能配置及最佳延缓年限的确定方法及装置 |
| CN113361117A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-09-07 | 沈阳工程学院 | 一种基于聚合条件下的分布式储能聚合度评估指标模型 |
| CN113361117B (zh) * | 2021-06-16 | 2023-05-26 | 沈阳工程学院 | 一种基于聚合条件下的分布式储能聚合度评估指标模型 |
| CN114330938A (zh) * | 2022-03-16 | 2022-04-12 | 广东电网有限责任公司东莞供电局 | 一种配电网分布式储能规划方法及系统 |
| CN117745092A (zh) * | 2023-12-19 | 2024-03-22 | 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 | 一种基于运行策略的分布式储能经济性评价方法及系统 |
| CN117745092B (zh) * | 2023-12-19 | 2024-05-17 | 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 | 一种基于运行策略的分布式储能经济性评价方法及系统 |
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