CN110112775A - 一种含分布式储能的微能源网系统 - Google Patents
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Abstract
一种含分布式储能的微能源网系统，包括：分布式能源装置、分布式储能平台、负荷节能系统、管理控制装置、微网管理装置、供电配置系统。本发明有利于新能源的平滑接入和稳定使用，以及新能源的高效和经济利用。
Description
技术领域
本发明属于能源微网装置领域，具体涉及一种含分布式储能的微能源网系统。
背景技术
调整能源结构，减少化石能源的消耗和排放，大力开发和利用可再生能源，提高终端能源消费的清洁化水平是我国目前重要的战略需求。我国风能、太阳能等可再生能源资源丰富，适合进行大规模开发与利用。然而，由于光伏、风力发电大规模建设已经远远超出就地消纳的能力，而且外送通道建设滞后，弃风弃光状况严重，造成了资源的严重浪费。鉴于此，以风光等可再生能源发电主导的分布式供能系统可以提高可再生能源就地消纳能力。同时，电、热、氢等储能技术作为能源结构转变和电力生产消费方式变革的支撑技术，可以有效解决可再生能源发电的间歇性和随机波动性问题。因此，含电、热、氢多能流的分布式供能系统不仅可以实现资源的高效利用，降低碳排放，还可以保证系统稳定可靠运行。
随着科学技术的不断发展，越来越多的新能源技术被用来发电，如生物能、风能、太阳能和潮汐能等等，通过这些自然能源的利用，可以有效节省日益萎缩的火力发电，满足满足现代人们对电能的需求。但是，在能源微电网中，常采用集中式交流UPS的储能方式，传统的集中式交流UPS已经成为数据中心发展的主要瓶颈之一：首先，在集中式架构中单个UPS的失效将导致大面积瘫痪，维护成本与安全隐患剧增；其次，交直流转换频繁，能量损耗大，是造成数据中心能耗大的重要因素；另外，以备用电源为主要功能的传统UPS无法支持数据中心峰谷电价调配，阻碍数据中心能量利用的进一步优化。因此，代替现有数据中心UPS的高效、可靠的分布式储能技术是搭建绿色数据中心的难点问题。
发明内容
为了提高能源微网系统的环保和管理水平，本发明提供了一种含分布式储能的微能源网系统，所述含分布式储能的微能源网包括：分布式能源装置、分布式储能平台、负荷节能系统、管理控制装置、微网管理装置、供电配置系统；
所述分布式能源装置包括分布式新能源发电电源、直流配电柜；
所述分布式储能平台包括电池储能系统、双向储能逆变器；电池储能系统通过开关与双向储能逆变器相连，分布式能源装置的直流配电柜通过开关与电池储能系统相连；
所述负荷节能系统包括馈能装置和动力负荷，所述动力负荷通过开关与馈能装置相连，馈能装置通过开关与分布式储能平台的电池储能系统相连；
所述管理控制装置，用于监测市电的电压、电流、功率、电能质量，监测光伏阵列电压、电流，监测分布式储能平台的电压、电流、温度、带电状态、健康状态信息，监测负荷用电的电压、电流、功率参数；
所述微网管理装置，用于监测所述微能源网系统的各能源状态、监测和预测微网负荷；
所述供电配置系统，用于为所述含分布式储能的微能源网系统选择供电配置方案。
本发明的有益效果包括：首先，本发明的含分布式储能的微能源网系统的调度的灵活性高，在能源调度的时候，可同时考虑需求侧负荷与能源装置等多个因素，因此，可有效提高整个含分布式储能的微能源网系统中的能源的综合利用效率，以及由分布式储能构成的分布式微能源网系统的供需匹配度。其次，本发明可以为微能源网系统优选供电配置，根据微能源网的系统结构、运行特性及运行效果，构建供电配置二级指标体系，充分考虑系统配置、消纳比例、能效比例、清洁性及经济性全方面指标。再次，本发明建立了完善的含分布式储能的微能源网评价指标体系，并确定各个指标的计算公式，创新性地确定各指标数据，从理论上消除了此方面评价体系的空白，显著提高了对含分布式储能的微能源网的宏观认识，为微能源网的后续发展方向提供参考价值。最后，本发明简化了逼近理想点法，在保证准确性的基础上，只需要确定一个比较序列，可以减少计算量。
附图说明
图1本发明的系统框架图
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合附图参考实施例的描述，对本发明的系统进行进一步的说明。
为了全面理解本发明，在以下详细描述中提到了众多具体细节。但是本领域技术人员应该理解，本发明可以无需这些具体细节而实现。在实施例中，不详细描述公知的方法、过程、组件，以免不必要地使实施例繁琐。
参见图1所示，本发明提供了一种含分布式储能的微能源网系统，所述含分布式储能的微能源网包括：分布式能源装置、分布式储能平台、负荷节能系统、管理控制装置、微网管理装置、供电配置系统；
所述分布式能源装置包括分布式新能源发电电源、直流配电柜；
所述分布式储能平台包括电池储能系统、双向储能逆变器；电池储能系统通过开关与双向储能逆变器相连，分布式能源装置的直流配电柜通过开关与电池储能系统相连；
所述负荷节能系统包括馈能装置和动力负荷，所述动力负荷通过开关与馈能装置相连，馈能装置通过开关与分布式储能平台的电池储能系统相连；
所述管理控制装置，用于监测市电的电压、电流、功率、电能质量，监测光伏阵列电压、电流，监测分布式储能平台的电压、电流、温度、带电状态、健康状态信息，监测负荷用电的电压、电流、功率参数；
所述微网管理装置，用于监测所述微能源网系统的各能源状态、监测和预测微网负荷；
所述供电配置系统，用于为所述含分布式储能的微能源网系统选择供电配置方案。
优选地，其中，所述供电配置系统，用于为所述含分布式储能的微能源网系统选择供电配置方案，具体包括：
指标单元，用于根据所述微能源网的系统结构、运行特性及运行效果，为所述微能源网系统构建供电配置二级指标体系；其中，构建的供电配置一级指标包括：系统配置指标、消纳比例指标、能效比例指标、清洁性指标及经济性指标，进一步将所述系统配置指标划分为可再生能源供能比例及储能功率比例、将所述消纳比例指标划分为风力发电消纳比例及光伏发电消纳比例、利用污染物减排比例代表所述清洁性指标、将所述经济性指标划分为用户用能成本及投资回收期，继而得到供电配置二级指标包括：可再生能源供能比例X1、储能功率比例X2、风力发电消纳比例X3、光伏发电消纳比例X4、能效比例X5、污染物减排比例X6、用户用能成本X7、投资回收期X8；
权重单元，用于根据各个供电配置二级指标对所述微能源网的运行所产生的影响程度，为8个二级指标Xk(k＝1，2，...，8)分别设置对应的权重wk(k＝1，2，...，8)；
确定单元，用于确定所述含分布式储能的微能源网系统的n个供电配置方案；
计算单元，用于为所述n个供电配置方案分别计算其二级指标Xtk(k＝1，2，...，8；t＝1，2，...，n)；
加权单元，用于根据所述n个供电配置方案的二级指标Xtk及其对应权重wk，分别确定n个供电配置方案中各二级指标的加权值Ztk，第t(t＝1，2，...，n)个供电配置方案中第k(k＝1，2，...，8)个二级指标Xk的加权值Ztk＝wk×Xtk(k＝1，2，...，8；t＝1，2，...，n)；
基准单元，用于选择作为比较基准的比较序列{x′1，x′2，...，x′m}；
比较单元，用于确定第t个供电配置方案与比较序列的距离：
选择单元，用于根据所述距离值，为所述含分布式储能的微能源网系统选择供电配置方案。
优选地，其中，所述可再生能源供能比例X按照以下公式进行计算：
其中，GPV，GW分别代表在将制冷机和燃气机组发出的能量折算到电能之后的条件下，光伏、风电机组的发电量；GL-E，GL-H，GL-C分别代表在热、冷负荷折算到电负荷相同单位的条件下，电、热、冷的负荷量；ηPV，ηW分别代表光伏、风电的消纳比例；
优选地，其中，所述储能功率比例X2按照以下公式进行计算：
其中，PS-E，PS-H，PS-C分别代表蓄电、蓄热、蓄冷设备的功率，PL-E，PL-H，PL-C分别代表在热、冷负荷折算到电负荷相同单位的条件下，电、热、冷负荷功率。
优选地，其中，所述能效比例X5按照以下公式进行计算：
其中，GL-E，GL-H，GL-C分别代表在热、冷负荷折算到电负荷相同单位的条件下，电、热、冷的负荷量；GPV，GW，Gnet，GC，GH分别代表在将制冷机和燃气机组发出的能量折算到电能之后的条件下，光伏、风电、传统电网、制冷机及燃气机组的发电量；ηPV，ηW分别代表光伏、风电的消纳比例；
优选地，其中，所述污染物减排比例X6按照以下公式进行计算：
其中，D1，D2分别代表传统电网的污染物排放量、微能源网的污染物排放量；
优选地，其中，所述用户用能成本X7按照以下公式进行计算：
其中，UPV，UW，US-E，US-H，US-C，UC，UH，U′TH分别代表光伏、风力、蓄电、蓄热、蓄冷、燃气机组、制冷机、加入光伏的火力装机容量；EPV，EW，ES-E，ES-H，ES-C，EC，EH，ETH分别代表光伏、风力、蓄电、蓄热、蓄冷、燃气机组、制冷机、传统火力单位容量投资费用；GL-E，GL-H，GL-C分别代表在热、冷负荷折算到电负荷相同单位的条件下，电、热、冷的负荷量；h代表设备平均使用年限。
优选地，其中，所述投资回收期X8按照以下公式进行计算：
其中，UPV，UW，US-E，US-H，US-C，UC，UH，UTH，UB，U′TH分别代表光伏、风力、蓄电、蓄热、蓄冷、燃气机组、制冷机、传统火力、锅炉、加入光伏的火力装机容量；EPV，EW，ES-E，ES-H，ES-C，EC，EH，ETH，EB分别代表光伏、风力、蓄电、蓄热、蓄冷、燃气机组、制冷机、传统火力、锅炉单位容量投资费用；GL-E，GL-H，GL-C分别代表在热、冷负荷折算到电负荷相同单位的条件下，电、热、冷的负荷量。
优选地，其中，所述基准单元，选择传统电网的指标序列作为比较序列{x′1，x′2，...，x′m}。
优选地，其中，所述选择单元，选择与所比较序列的距离最大的供电配置方案作为所述含分布式储能的微能源网系统的供电配置方案。
为验证本发明的含分布式储能的微能源网系统的优越性和供电配置方案选择方法的有效性，选取某天的负荷数据对含分布式储能的微能源网进行综合评价，选取不含分布式储能的微能源网作为对照组。在热、冷负荷折算到电负荷相同单位的条件下，该天冷热电负荷需求为GL-C＝3063.17kWh，GL-E＝10025.09kWh，GL-H＝1139.76kWh冷热电负荷功率为PL-E＝3000kW，PL-C＝800kW，PL-H＝660kW；储能功率：PS-E＝4000kW，PS-C＝450kW，PS-H＝800kW；在将制冷机和燃气机组发出的能量折算到电能之后的条件下，GPV＝2148kWh，GW＝23.05kWh，GC＝11.25kWh，GH＝278.32kWh；传统电网的污染物排放量D1＝41.28kg；装机容量UPV＝500kW，UW＝30kW，UH＝500kW，UC＝400kW，US-E＝5000kW，US-C＝500kW，US-H＝1200kW，UTH＝4500kW，UB＝1800kW，U′TH＝4000kW；单位投资费用：EPV＝3000元/kW，EW＝50000元/10kW，EH＝400元/kW，EC＝900元/kW，ES-E＝356元/kW，ES-H＝300元/kW，ES-C＝200元/kW，ETH＝1000元/kW，EB＝80元/kW；设备平均使用年限h＝20。不含分布式储能的微能源网的污染物排放量D2＝35.24kg，火电发电量Gnet＝22312.9kWh，消纳比例ηPV＝63％，ηW＝59％。含分布式储能的微能源网的污染物排放量D2＝30.34kg，火电发电量Gnet＝17186.3kWh，消纳比例ηPV＝85％，ηW＝78％。
通过分析微能源网的结构、特性等，建立微能源网供电配置方案综合评价指标体系，如表1所示：
表1综合评价指标体系
根据基础数据，计算出含分布式储能的微能源网及不含分布式储能的微能源网的指标数据，如表2所示：
表2两个样本综合评价指标数据
然后，用于根据各个供电配置二级指标对所述微能源网的运行所产生的影响程度，确定指标权重如表3所示：
表3综合评价指标权重
计算各方案各指标的加权值并根据加权结果确定比较序列，极大型指标的比较序列值为0，极小型指标的比较序列值为0.5，如表4所示：
表4指标加权值
最后，根据计算出的指标数据及指标权重，通过计算对含分布式储能的微能源网及不含分布式储能的微能源网进行综合评价，评价结果如表5所示：
表5综合评价结果
通过比较总相对贴近度，可以清晰地得出含分布式储能的微能源网综合评价结果比不含分布式储能的微能源网供电配置方案评价结果好。
本实施例以不含分布式储能的微能源网作为对照组，但本发明所提出的指标体系及配置方案评价模型适用于所有场景下的微能源网综合评价。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：首先，本发明的含分布式储能的微能源网系统的调度的灵活性高，在能源调度的时候，可同时考虑需求侧负荷与能源装置等多个因素，因此，可有效提高整个含分布式储能的微能源网系统中的能源的综合利用效率，以及由分布式储能构成的分布式微能源网系统的供需匹配度。其次，本发明可以为微能源网系统优选供电配置，根据微能源网的系统结构、运行特性及运行效果，构建供电配置二级指标体系，充分考虑系统配置、消纳比例、能效比例、清洁性及经济性全方面指标。再次，本发明建立了完善的含分布式储能的微能源网评价指标体系，并确定各个指标的计算公式，创新性地确定各指标数据，从理论上消除了此方面评价体系的空白，显著提高了对含分布式储能的微能源网的宏观认识，为微能源网的后续发展方向提供参考价值。最后，本发明简化了逼近理想点法，在保证准确性的基础上，只需要确定一个比较序列，可以减少计算量。
这里只说明了本发明的优选实施例，但其意并非限制本发明的范围、适用性和配置。相反，对实施例的详细说明可使本领域技术人员得以实施。应能理解，在不偏离所附权利要求书确定的本发明精神和范围情况下，可对一些细节做适当变更和修改。
显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种含分布式储能的微能源网系统，其特征在于，所述含分布式储能的微能源网包括：分布式能源装置、分布式储能平台、负荷节能系统、管理控制装置、微网管理装置、供电配置系统；
所述分布式能源装置包括分布式新能源发电电源、直流配电柜；
所述分布式储能平台包括电池储能系统、双向储能逆变器；电池储能系统通过开关与双向储能逆变器相连，分布式能源装置的直流配电柜通过开关与电池储能系统相连；
所述负荷节能系统包括馈能装置和动力负荷，所述动力负荷通过开关与馈能装置相连，馈能装置通过开关与分布式储能平台的电池储能系统相连；
所述管理控制装置，用于监测市电的电压、电流、功率、电能质量，监测光伏阵列电压、电流，监测分布式储能平台的电压、电流、温度、带电状态、健康状态信息，监测负荷用电的电压、电流、功率参数；
所述微网管理装置，用于监测所述微能源网系统的各能源状态、监测和预测微网负荷；
所述供电配置系统，用于为所述含分布式储能的微能源网系统选择供电配置方案。
2.根据权利要求1的系统，其中，所述供电配置系统，用于为所述含分布式储能的微能源网系统选择供电配置方案，具体包括：
指标单元，用于根据所述微能源网的系统结构、运行特性及运行效果，为所述微能源网系统构建供电配置二级指标体系；其中，构建的供电配置一级指标包括：系统配置指标、消纳比例指标、能效比例指标、清洁性指标及经济性指标，进一步将所述系统配置指标划分为可再生能源供能比例及储能功率比例、将所述消纳比例指标划分为风力发电消纳比例及光伏发电消纳比例、利用污染物减排比例代表所述清洁性指标、将所述经济性指标划分为用户用能成本及投资回收期，继而得到供电配置二级指标包括：可再生能源供能比例X1、储能功率比例X2、风力发电消纳比例X3、光伏发电消纳比例X4、能效比例X5、污染物减排比例X6、用户用能成本X7、投资回收期X8；
权重单元，用于根据各个供电配置二级指标对所述微能源网的运行所产生的影响程度，为8个二级指标Xk(k＝1，2，...，8)分别设置对应的权重wk(k＝1，2，...，8)；
确定单元，用于确定所述含分布式储能的微能源网系统的n个供电配置方案；
计算单元，用于为所述n个供电配置方案分别计算其二级指标Xtk(k＝1，2，...，8；t＝1，2，...，n)；
加权单元，用于根据所述n个供电配置方案的二级指标Xtk及其对应权重wk，分别确定n个供电配置方案中各二级指标的加权值Ztk，第t(t＝1，2，...，n)个供电配置方案中第k(k＝1，2，...，8)个二级指标Xk的加权值Ztk＝wk×Xtk(k＝1，2，...，8；t＝1，2，...，n)；
基准单元，用于选择作为比较基准的比较序列{x′1，x′2，...，x′m}；
比较单元，用于确定第t个供电配置方案与比较序列的距离：
选择单元，用于根据所述距离值，为所述含分布式储能的微能源网系统选择供电配置方案。
3.根据权利要求2的系统，其中，所述可再生能源供能比例X1按照以下公式进行计算：
其中，GPV，GW分别代表在将制冷机和燃气机组发出的能量折算到电能之后的条件下，光伏、风电机组的发电量；GL-E，GL-H，GL-C分别代表在热、冷负荷折算到电负荷相同单位的条件下，电、热、冷的负荷量；ηPV，ηW分别代表光伏、风电的消纳比例。
4.根据权利要求2的系统，其中，所述储能功率比例X2按照以下公式进行计算：
其中，PS-E，PS-H，PS-C分别代表蓄电、蓄热、蓄冷设备的功率，PL-E，PL-H，PL-C分别代表在热、冷负荷折算到电负荷相同单位的条件下，电、热、冷负荷功率。
5.根据权利要求2的系统，其中，所述能效比例X5按照以下公式进行计算：
其中，GL-E，GL-H，GL-C分别代表在热、冷负荷折算到电负荷相同单位的条件下，电、热、冷的负荷量；GPV，GW，Gnet，GC，GH分别代表在将制冷机和燃气机组发出的能量折算到电能之后的条件下，光伏、风电、传统电网、制冷机及燃气机组的发电量；ηPV，ηW分别代表光伏、风电的消纳比例。
6.根据权利要求2的系统，其中，所述污染物减排比例X6按照以下公式进行计算：
其中，D1，D2分别代表传统电网的污染物排放量、微能源网的污染物排放量。
7.根据权利要求2的系统，其中，所述用户用能成本X7按照以下公式进行计算：
其中，UPV，UW，US-E，US-H，US-C，UC，UH，U′TH分别代表光伏、风力、蓄电、蓄热、蓄冷、燃气机组、制冷机、加入光伏的火力装机容量；EPV，EW，ES-E，ES-H，ES-C，EC，EH，ETH分别代表光伏、风力、蓄电、蓄热、蓄冷、燃气机组、制冷机、传统火力单位容量投资费用；GL-E，GL-H，GL-C分别代表在热、冷负荷折算到电负荷相同单位的条件下，电、热、冷的负荷量；h代表设备平均使用年限。
8.根据权利要求2的系统，其中，所述投资回收期X8按照以下公式进行计算：
其中，UPV，UW，US-E，US-H，US-C，UC，UH，UTH，UB，U′TH分别代表光伏、风力、蓄电、蓄热、蓄冷、燃气机组、制冷机、传统火力、锅炉、加入光伏的火力装机容量；EPV，EW，ES-E，ES-H，ES-C，EC，EH，ETH，EB分别代表光伏、风力、蓄电、蓄热、蓄冷、燃气机组、制冷机、传统火力、锅炉单位容量投资费用；GL-E，GL-H，GL-C分别代表在热、冷负荷折算到电负荷相同单位的条件下，电、热、冷的负荷量。
9.根据权利要求2的系统，其中，所述基准单元，选择传统电网的指标序列作为比较序列{x′1，x′2，...，x′m}。
10.根据权利要求2的系统，其中，所述选择单元，选择与所比较序列的距离最大的供电配置方案作为所述含分布式储能的微能源网系统的供电配置方案。
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103457514A (zh) * | 2013-08-31 | 2013-12-18 | 深圳先进储能材料国家工程研究中心有限公司 | 双模太阳能光伏发电系统 |
| CN104214760A (zh) * | 2014-08-26 | 2014-12-17 | 福建省鸿山热电有限责任公司 | 600mw超临界抽凝发电供热机组单台汽泵跳闸电泵联启不切供热的控制方法 |
-
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103457514A (zh) * | 2013-08-31 | 2013-12-18 | 深圳先进储能材料国家工程研究中心有限公司 | 双模太阳能光伏发电系统 |
| CN104214760A (zh) * | 2014-08-26 | 2014-12-17 | 福建省鸿山热电有限责任公司 | 600mw超临界抽凝发电供热机组单台汽泵跳闸电泵联启不切供热的控制方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 孙秀娟等: "计及多类型需求响应的光伏微网储能容量优化配置", 《科学技术与工程》, vol. 19, no. 9, pages 108 - 114 * |
| 涂宏烨;张冀新;: "基于二层规划模型光伏电站经济性评价", 中国集体经济, no. 28, pages 57 - 59 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111126866A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-08 | 北京四方继保自动化股份有限公司 | 交直流可再生能源系统的综合能效评估管理系统及方法 |
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