CN109447423B - 液流电池储能多阶段综合能效评估方法 - Google Patents

液流电池储能多阶段综合能效评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种液流电池储能多阶段综合能效评估方法,包括确立液流电池储能的性能评估指标与效益评估指标；通过计算性能指标的关联系数矩阵，得出各项性能指标权重和时间权重，确定性能评估指标的综合评估值；基于熵值法，得出各项效益指标的权重，确定效益评估指标的综合评估值；最终考虑评估者对性能和效益的偏向程度，得出计及性能与经济的综合能效评估指标值评估方法。本发明从性能与效益两个角度对液流电池储能示范项目运行效果进行综合评价，提高综合能效评估的可靠性。

Description

液流电池储能多阶段综合能效评估方法
技术领域
本发明涉及电池储能的技术领域，尤其是指一种液流电池储能多阶段综合能效评估方法。
背景技术
液流电池储能技术由于具有长寿命、响应速度快、自放电率低、支持频繁充放电切换、功率与容量可独立设计等优点，在电力系统发输配用、以及辅助服务等领域的应用逐步增多，典型示范工程如张北风光储输示范工程2MW液流电池储能系统，平滑风光功率输出、跟踪风光计划发电、辅助削峰填谷、参与系统调频；中国电科院张北储能实验基地0.5MW/1MWh液流电池储能系统，用于实验测试储能在风力发电中的各项作用；辽宁卧牛石风电场5MW×2h液流电池储能示范电站，用于跟踪计划发电、平滑风电功率输出、暂态有功出力紧急响应、暂态电压紧急支撑功能等。随着电池储能技术性能的提升、成本的降低，电池储能技术的应用逐步由示范应用转向商业化应用，随着储能商业化进程的推进，储能应用的性能与效益的评估显得尤为重要。
为了克服上述问题，中国发明专利(CN106602108A)公开了一种液流电池储能系统运行状态评估方法，当存在至少一个监测量评估得分为0时，系统运行状态评估得分为0；其它情况，系统运行状态评估得分S为各个监测量评估得分Mi的和，即Si＝∑Mi*Wi，Wi为权重值；所述检测量至少包括：SOC荷电状态、电池温度。上述通过获取各个监测量的状态，再综合评估出液流电池储能系统整体运行状态，虽然可以有效反映系统运行状态，但是仍旧存在评估不全面，且可靠行不高的问题。
发明内容
为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中评估不全面、可靠性不高的问题，从而提供一种评估全面、可靠性的液流电池储能多阶段综合能效评估方法。
为解决上述技术问题，本发明的一种液流电池储能多阶段综合能效评估方法，包括如下步骤：确定站点性能评估指标的综合评估值以及确定站点效率评估指标的综合评估值；其中确定站点性能评估指标的综合评估值的方法包括：确定性能评估指标，将储能电站运行期划分为多个阶段，形成性能指标的属性值矩阵，对所述性能指标的属性值矩阵进行标准化处理形成标准化矩阵；基于所述标准化矩阵形成性能指标的关联系数矩阵；计算阶段性能指标的权重以及阶段的时间权重；确定站点效率评估指标的综合评估值的方法包括：确定效益评估指标，形成效益指标的属性值矩阵，并对所述效益指标的属性值矩阵进行标准化处理，计算效益指标的权重；确定站点计及性能与经济的综合能效评估指标值。
在本发明的一个实施例中，将储能电站运行期划分为多个阶段，形成性能指标的属性值矩阵的方法为：将储能电站运行期划分为T个阶段，定义第t阶段m个站点的n个性能指标的属性值矩阵为
Figure BDA0001825603260000021
对性能指标属性值矩阵进行标准化处理，其中i代表站点编号，j代表性能指标编号。
在本发明的一个实施例中，将所述性能指标属性值矩阵进行标准化处理的方法为：
Figure BDA0001825603260000022
其中
Figure BDA0001825603260000023
为第t阶段第i个站点第j个性能指标的标准化性能指标属性值矩阵，
Figure BDA0001825603260000024
为第t阶段第j个性能指标下i个站点的最小值，
Figure BDA0001825603260000025
为第t阶段第j个性能指标下i个站点的最大值。
在本发明的一个实施例中，所述性能指标的关联系数矩阵的计算方法为：阶段t站点i关于正理想解的第j个性能指标的关联系数矩阵为：
Figure BDA0001825603260000031
阶段t站点i关于负理想解的第j个性能指标的关联系数矩阵为：
Figure BDA0001825603260000032
其中
Figure BDA0001825603260000033
即第j个性能指标下i个站点的最大值，
Figure BDA0001825603260000034
即第j个性能指标下i个站点的最小值；λ＝0.5。
在本发明的一个实施例中，所述计算阶段指标的权重以及阶段的时间权重的方法为：计算阶段t指标j的权重，形成加权标准化指标矩阵
Figure BDA0001825603260000035
计算阶段t的时间权重；且所述阶段t指标j的权重计算方法为
Figure BDA0001825603260000036
其中
Figure BDA0001825603260000037
为阶段t指标j的权重。
在本发明的一个实施例中，所述阶段t的时间权重计算方法为
Figure BDA0001825603260000038
其中ωt为阶段t的时间权重。
在本发明的一个实施例中，所述站点性能评估指标的综合评估值的计算方法为：
Figure BDA0001825603260000039
其中vi为站点i的综合评估值。
在本发明的一个实施例中，所述性能评估指标包括提升风电场电能质量、抑制风电场输出功率波动、风电场跟踪调度计划出力的最大偏差降低率、降低的风电场弃风率、能量转换效率、寿命。
在本发明的一个实施例中，对所述效益指标的属性值矩阵进行标准化处理的方法为：若针对投资成本、费用现值、投资回收期等指标，则采用
Figure BDA0001825603260000041
若针对其它指标，则采用
Figure BDA0001825603260000042
其中rik为第i个站点第k项指标的标准化属性值矩阵。
在本发明的一个实施例中，计算效益指标的权重的方法为：基于熵值法计算效益指标的权重。
在本发明的一个实施例中，所述效益评估指标包括：投资成本、费用现值、净现值、投资回收期、内部收益率、投资回报率。
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
本发明所述的液流电池储能多阶段综合能效评估方法，根据液流电池储能在典型应用场景应用的性能指标与效益指标，考虑性能指标的时间区间划分与时间权重，以液流电池储能在风电场中的应用为例，从性能与效益两个角度对液流电池储能示范项目运行效果进行综合评价，有利于提高综合能效评估的可靠性。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中
图1是本发明液流电池储能多阶段综合能效评估方法的流程图。
具体实施方式
如图1所示，本实施例提供一种液流电池储能多阶段综合能效评估方法，步骤S1：确定站点性能评估指标的综合评估值以及确定站点效率评估指标的综合评估值；其中确定站点性能评估指标的综合评估值的方法包括：确定性能评估指标，将储能电站运行期划分为多个阶段，形成性能指标的属性值矩阵，将所述性能指标的属性值矩阵进行标准化处理形成标准化矩阵；基于所述标准化矩阵形成性能指标的关联系数矩阵；计算阶段指标的权重以及阶段的时间权重；确定站点效率评估指标的综合评估值的方法包括：确定效益评估指标，形成效益指标的属性值矩阵，并对所述效益指标的属性值矩阵进行标准化处理，计算效益指标的权重；步骤S2：确定站点计及性能与经济的综合能效评估指标值。
本实施例所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，所述步骤S1中确定站点性能评估指标的综合评估值以及确定站点效率评估指标的综合评估值，由于从性能与效益两个角度对液流电池储能示范项目运行效果进行综合评价，因此有利于提高综合能效评估的可靠性。其中确定站点性能评估指标的综合评估值的方法包括：确定性能评估指标，将储能电站运行期划分为多个阶段，形成性能指标的属性值矩阵，将所述性能指标的属性值矩阵进行标准化处理形成标准化矩阵；基于所述标准化矩阵形成性能指标的关联系数矩阵；计算阶段指标的权重以及阶段的时间权重，从而可以确定出第i个站点性能评估指标的综合评估值。确定站点效率评估指标的综合评估值的方法包括：确定效益评估指标，形成效益指标的属性值矩阵，并对所述效益指标的属性值矩阵进行标准化处理，计算效益指标的权重，从而可以确定第i个站点效益评估指标的综合评估值。所述步骤S2中，确定站点计及性能与经济的综合能效评估指标值，不但方法简单，评估全面，而且有效提高了评估的可靠性。
将储能电站运行期划分为多个阶段，形成性能指标的属性值矩阵的方法为：将储能电站运行期划分为T个阶段，定义第t阶段m个站点的n个性能指标的属性值矩阵为
Figure BDA0001825603260000051
对性能指标属性值矩阵进行标准化处理。对性能指标属性值矩阵进行标准化处理的方法为：
Figure BDA0001825603260000052
其中i代表站点编号，j代表性能指标编号，
Figure BDA0001825603260000053
为第t阶段第i个站点第j个性能指标的标准化性能指标属性值矩阵，
Figure BDA0001825603260000054
为第t阶段第j个性能指标下i个站点的最小值，
Figure BDA0001825603260000055
为第t阶段第j个性能指标下i个站点的最大值。
基于所述标准化矩阵形成性能指标的关联系数矩阵的方法为：基于标准化矩阵
Figure BDA0001825603260000061
确定第t阶段m个站点的n个性能指标的关联系数矩阵。所述性能指标的关联系数矩阵的计算方法为：阶段t站点i关于正理想解的第j个性能指标的关联系数矩阵为：
Figure BDA0001825603260000062
阶段t站点i关于负理想解的第j个性能指标的关联系数矩阵为：
Figure BDA0001825603260000063
其中
Figure BDA0001825603260000064
即第j个性能指标下i个站点的最大值；
Figure BDA0001825603260000065
即第j个性能指标下i个站点的最小值；λ通常取值0.5。所述计算阶段指标的权重以及阶段的时间权重的方法为：计算阶段t指标j的权重，形成加权标准化指标矩阵
Figure BDA0001825603260000066
计算阶段t的时间权重；且所述阶段t指标j的权重计算方法为
Figure BDA0001825603260000067
其中
Figure BDA0001825603260000068
为阶段t指标j的权重。所述阶段t的时间权重的计算方法为：
Figure BDA0001825603260000069
其中ωt为阶段t的时间权重。所述第i个站点性能评估指标的综合评估值的计算方法为：
Figure BDA00018256032600000610
其中vi为站点i的综合评估值。
所述性能评估指标包括提升风电场电能质量、抑制风电场输出功率波动、风电场跟踪调度计划出力的最大偏差降低率、降低的风电场弃风率、能量转换效率、寿命。所述提升风电场电能质量包括总谐波电压畸变率的变化率、奇次谐波电压含有率的变化率、偶次谐波电压含有率的变化率、各次谐波电流的变化率、公共连接点处闪变的变化率。所述抑制风电场输出功率波动，具体包括1分钟风电场最大功率波动的变化率和10分钟风电场最大功率波动的变化率。
所述效益指标的属性值矩阵为：定义m个站点i个效益指标的属性值矩阵为(yik)m×l。对所述效益指标的属性值矩阵进行标准化处理的方法为：若针对投资成本、费用现值、投资回收期等指标，则采用
Figure BDA0001825603260000071
若针对其它指标，则采用
Figure BDA0001825603260000072
其中rik为第i个站点第k项指标的标准化属性值矩阵。所述计算效益指标的权重的方法为：基于熵值法计算效益指标k的权重ζk。且所述计算效益指标k的权重ζk方法为：
Figure BDA0001825603260000073
其中，效益指标k的熵值
Figure BDA0001825603260000074
所述第i个站点效益评估指标的综合评估值的计算方法为
Figure BDA0001825603260000075
其中μi为第i个站点效益评估指标的综合评估值。第i个站点计及性能与经济的综合能效评估指标值Εi的计算方法为Εi＝αvi+βμi，α、β反映评估者对性能和效益的偏向程度，α,β∈[0,1]，并且α+β＝1。
所述效益评估指标包括：投资成本、费用现值、净现值、投资回收期、内部收益率、投资回报率。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (9)

1.一种液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：确定站点性能评估指标的综合评估值以及确定站点效率评估指标的综合评估值；其中确定站点性能评估指标的综合评估值的方法包括：确定性能评估指标，将储能电站运行期划分为多个阶段，形成性能指标的属性值矩阵，对所述性能指标的属性值矩阵进行标准化处理形成标准化矩阵；基于所述标准化矩阵形成性能指标的关联系数矩阵；计算阶段性能指标的权重以及阶段的时间权重；确定站点效率评估指标的综合评估值的方法包括：确定效益评估指标，形成效益指标的属性值矩阵，并对所述效益指标的属性值矩阵进行标准化处理，计算效益指标的权重,将所述性能指标的属性值矩阵进行标准化处理的方法为：
Figure FDA0003073638770000011
其中
Figure FDA0003073638770000012
为第t阶段第i个站点第j个性能指标的标准化性能指标属性值矩阵，
Figure FDA0003073638770000013
为第t阶段第j个性能指标下i个站点的最小值，
Figure FDA0003073638770000014
为第t阶段第j个性能指标下i个站点的最大值；
步骤S2：确定站点计及性能与经济的综合能效评估指标值。
2.根据权利要求1所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于：将储能电站运行期划分为多个阶段，形成性能指标的属性值矩阵的方法为：将储能电站运行期划分为T个阶段，定义第t阶段m个站点的n个性能指标的属性值矩阵为
Figure FDA0003073638770000015
对性能指标属性值矩阵进行标准化处理，其中i代表站点编号，j代表性能指标编号。
3.根据权利要求1所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于：所述性能指标的关联系数矩阵的计算方法为：阶段t站点i关于正理想解的第j个性能指标的关联系数矩阵为：
Figure FDA0003073638770000021
阶段t站点i关于负理想解的第j个性能指标的关联系数矩阵为：
Figure FDA0003073638770000022
其中
Figure FDA0003073638770000023
即第j个性能指标下i个站点的最大值，
Figure FDA0003073638770000024
即第j个性能指标下i个站点的最小值；λ＝0.5。
4.根据权利要求3所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于：所述计算阶段指标的权重以及阶段的时间权重的方法为：计算阶段t指标j的权重，形成加权标准化指标矩阵
Figure FDA0003073638770000025
计算阶段t的时间权重；且所述阶段t指标j的权重计算方法为
Figure FDA0003073638770000026
其中
Figure FDA0003073638770000027
为阶段t指标j的权重。
5.根据权利要求4所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于:所述阶段t的时间权重的计算方法为:
Figure FDA0003073638770000028
其中ωt为阶段t的时间权重。
6.根据权利要求5所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于：所述站点性能评估指标的综合评估值的计算方法为：
Figure FDA0003073638770000029
其中vi为站点i的综合评估值。
7.根据权利要求1所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于：所述性能评估指标包括提升风电场电能质量、抑制风电场输出功率波动、风电场跟踪调度计划出力的最大偏差降低率、降低的风电场弃风率、能量转换效率、寿命。
8.根据权利要求1所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于：对所述效益指标的属性值矩阵进行标准化处理的方法为：若针对投资成本、费用现值、投资回收期等指标，则采用
Figure FDA0003073638770000031
若针对其它指标，则采用
Figure FDA0003073638770000032
其中rik为第i个站点第k项指标的标准化属性值矩阵。
9.根据权利要求1所述液流电池储能多阶段综合能效评估方法，其特征在于：所述效益评估指标包括：投资成本、费用现值、净现值、投资回收期、内部收益率、投资回报率。
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