CN110135662A - 一种考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标优化方法。本发明分析历史数据建立考虑可再生能源出力的分布式储能选址定容的最优模型，以储能电站的位置、容量和每个时刻的SOC为优化变量，以降低储能运行成本、减小峰谷差为目标，考虑设备模型约束和系统运行约束；采用分支界定法确定若干个储能电站可行位置；同时设定初始化各可行位置上储能电站的容量、荷电状态，输入至上述模型，并采用粒子群算法求解得到最优数据。本发明能有效解决储能最优选址定容问题，减少峰谷差，降低储能运行成本。

Description

一种考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标优化方法

技术领域

本发明属于电力系统规划领域，具体地说是一种考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标方法。

背景技术

随着我国经济结构的逐渐转型升级，用户用电需求逐年攀升，导致负荷曲线起伏波动,形成峰谷现象,即造成很大的峰谷差。建设储能电站可以帮助电网实现峰谷用电的均衡，减小负荷峰谷差，补充电网的高峰缺口。

由于储能系统造价高，如何合理安排储能选址定容规划不仅可有效地降低储能成本，解决储能造价昂贵问题，而且能够减小峰谷差，实现峰谷用电的均衡。国内外现有考虑储能系统选址定容的电网规划方法，一方面没有考虑减小峰谷差来均衡用电和供电；另一方面只考虑固定容量和功率的储能装置，忽略其规模和选址优化可能导致运行成本不理想。

发明内容

为解决上述现有技术存在的问题，本发明提供一种考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标方法。通过建立双层优化模型，即外层采用分支界定法确定储能的选址问题，内层采用粒子群算法确定储能最佳位置上的存储容量和功率、荷电状态(SOC)、最小总成本和最小峰谷差值，以有效解决考虑减小峰谷差和降低储能运行成本的储能最优选址定容问题。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现：一种考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标方法，其包括步骤：

1)从某地区统计局获取可再生能源(风电/光伏/水电等)出力数据、发电机出力数据和负荷数据；

2)根据步骤1)获取的数据建立考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标最优模型，该模型以储能电站的位置、储能容量和储能电站的SOC为优化变量，以减小峰谷差和降低储能运行成本为目标，且考虑储能电站的模型约束及其运行约束；

3)根据所建模型，建立基于matlab环境的仿真平台，采用分支界定法确定若干个储能电站可行位置；同时设定初始化各可行位置上储能电站的容量、荷电状态(SOC)，输入至上述模型，并采用粒子群算法求解得到最优的储能电站的位置、容量、对应的SOC值、最小峰谷差值、储能投资费用、系统网损费用和储能充放电盈利总的成本。

本发明考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标优化方法，相比较其他的确定储能选址定容的方法，本发明不仅以间接式电源消纳最大化，以减小峰谷差和以储能的投资费用、系统网损费用、储能盈利的总成本最小，而且考虑了该储能系统的安全性、可靠性等指标。

考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标模型：

A.储能电站的运行特性

1)充电过程

S(t)＝(1-δΔt)S(t-1)+P_i ^c(t)Δtη_c/C

2)放电过程

式中，S(t)是在t时刻储能的荷电状态；S(t-1)是在t-1时刻储能的荷电状态；δ是自放电率；P_i ^c(t)和P_i ^d(t)分别是充电和放电功率；η_c和η_d分别是充电和放电效率；C是储能电站的容量；Δt是时间间隔。

充电功率和放电功率存在如下的关系

式中，P_i(t)是储能电站和电网之间的一个交换功率，T是在相同时间间隔内所取的最大时刻；对单独的一个储能电站来说，同一时刻的P_i ^c(t)和P_i ^d(t)值互斥，有且只有一个为零。

B.目标函数

本发明综合考虑储能系统带来的效益以及储能系统的成本，选取以下两个指标作为目标函数。

1)储能成本最低。具体包括三个部分，即储能投资费用、系统网损费用和储能充放电盈利，如下式所示：

式中，N_bus是系统节点数；p是储能电站的单位容量成本造价；q(t)是在t时刻的电价；C_i是在i节点处储能电站的容量；z_i是在i节点的二进制变量，如下式所示：

表示网损，P_Ii(t)是在t时刻i节点处的净有功注入功率总和，如下式所示：

其中，P_i ^net(t)是在t时刻i节点处的净有功注入功率，它包括负荷、发电机和可再生能源出力，但不包括交换功率P_i(t)；V_i(t)表i节点上的电压，Y_ik是i节点与j节点之间的线路导纳，V_ik是i节点与k节点之间的电压；(x)^*称x的伴随矩阵。

2)减小峰谷差。以峰谷差最小为优化目标，如下式所示：

式中P_a为系统平均负荷，P_L(t)为系统典型日负荷需求。

C.约束条件

1)节点功率约束

式中，P_i和Q_i分别是i节点的有功和无功注入功率，V_i和V_j分别是i节点和j节点的电压，θ_ij是i节点和j节点之间的电压相角差，G_ij和B_ij分别是i节点和j节点之间线路的电导和电纳。

2)节点电压幅值和相角约束

式中，V_i 和分别是节点电压V_i的下限和上限，θ_i 和分别是节点电压相角θ_i的下限和上限。

3)传输容量约束

P_ij＝V_iV_j(G_ijcosθ_ij+B_ijsinθ_ij)-V_i ²G_ij

式中，P_ij是i节点和j节点之间的线路潮流，是i节点和j节点之间的最大线路传输容量。

4)储能电站及其功率约束如下：

式中，S _i和分别是储能电站SOC值S_i的下限和上限；

式中，和分别是储能电站的最大持续充电和放电功率。

5)储能电站的容量C_i约束如下：

C≤C_i

式中，C是储能电站的最小容量，C大于零。

本发明的多目标优化模型采用双层算法求解，对应的优化结果包括优化变量和目标函数值，即储能电站的最优位置、容量、对应的SOC值、最小峰谷差值、储能投资费用、系统网损费用和储能充放电盈利总的成本。

本发明具有的优点及有益效果为：

本发明以间接式可再生消纳最大化，以减小峰谷差和以储能的投资费用、系统网损费用、储能盈利的总成本最小为优化目标。并且考虑了系统的安全性和稳定性等其他指标，加入了交流潮流模型。通过建立双层优化模型，即外层采用分支界定法确定储能的选址问题，内层采用粒子群算法确定储能最佳位置上的存储容量和功率、荷电状态(SOC)、最小峰谷差值和最小总成本等，有效解决了储能最优选址定容问题，并降低了储能运行成本减小负荷峰谷差。

附图说明

图1为本发明一种考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标方法的流程图。

具体实施方式

下面结合说明书附图和具体实施方式对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

如图1所示的一种考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标方法，它包括如下步骤：

1)从某地区统计局获取可再生能源(风电/光伏/水电等)出力数据、发电机出力数据和负荷数据；

2)根据步骤1)获取的数据建立考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标最优模型，该模型以储能电站的位置、储能容量和储能电站的SOC为优化变量，以减小峰谷差和降低储能运行成本为目标，且考虑储能电站的模型约束及其运行约束；

3)根据所建模型，建立基于matlab环境的仿真平台，采用分支界定法确定若干个储能电站可行位置；同时设定初始化各可行位置上储能电站的容量、荷电状态(SOC)，输入至上述模型，并采用粒子群算法求解得到最优的储能电站的位置、容量、对应的SOC值、最小峰谷差值、储能投资费用、系统网损费用和储能充放电盈利总的成本。

本发明考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标优化方法，相比较其他的确定储能选址定容的方法，本发明不仅以间接式电源消纳最大化，以减小峰谷差和以储能的投资费用、系统网损费用、储能盈利的总成本最小，而且考虑了该储能系统的安全性、可靠性等指标。

考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标模型：

A.储能电站的运行特性

1)充电过程

S(t)＝(1-δΔt)S(t-1)+P_i ^c(t)Δtη_c/C

2)放电过程

式中，S(t)是在t时刻储能的荷电状态；S(t-1)是在t时刻储能的荷电状态；δ是自放电率；P_i ^c(t)和P_i ^d(t)分别是充电和放电功率；η_c和η_d分别是充电和放电效率；C是储能电站的容量；Δt是时间间隔。

充电功率和放电功率存在如下的关系

式中，P_i(t)是储能电站和电网之间的一个交换功率，T是在相同时间间隔内所取的最大时刻；对单独的一个储能电站来说，同一时刻的P_i ^c(t)和P_i ^d(t)值互斥，有且只有一个为零。

B.目标函数

本发明综合考虑储能系统带来的效益以及储能系统的成本，选取以下两个指标作为目标函数。

1)储能成本最低。具体包括三个部分，即储能投资费用、系统网损费用和储能充放电盈利，如下式所示：

式中，N_bus是系统节点数；p是储能电站的单位容量成本造价；q(t)是在t时刻的电价；C_i是在i节点处储能电站的容量；z_i是在i节点的二进制变量，如下式所示：

表示网损，P_Ii(t)是在t时刻i节点处的净有功注入功率总和，如下式所示：

其中，P_i ^net(t)是在t时刻i节点处的净有功注入功率，它包括负荷、发电机和可再生能源出力，但不包括交换功率P_i(t)；V_i(t)表i节点上的电压，Y_ik是i节点与j节点之间的线路导纳，V_ik是i节点与k节点之间的电压；*和括号里的矩阵合称伴随矩阵。

2)减小峰谷差。以峰谷差最小为优化目标，如下式所示：

式中P_a为系统平均负荷，P_L(t)为系统典型日负荷需求。

C.约束条件

1)节点功率约束

式中，P_i和Q_i分别是i节点的有功和无功注入功率，V_i和V_j分别是i节点和j节点的电压，θ_ij是i节点和j节点之间的电压相角差，G_ij和B_ij分别是i节点和j节点之间线路的电导和电纳。

2)节点电压幅值和相角约束

式中，V_i 和分别是节点电压V_i的下限和上限，θ_i 和分别是节点电压相角θ_i的下限和上限。

3)传输容量约束

P_ij＝V_iV_j(G_ijcosθ_ij+B_ijsinθ_ij)-V_i ²G_ij

式中，P_ij是i节点和j节点之间的线路潮流，是i节点和j节点之间的最大线路传输容量。

4)储能电站及其功率约束如下：

式中，S _i和分别是储能电站SOC值S_i的下限和上限；

式中，和分别是储能电站的最大持续充电和放电功率。

5)储能电站的容量C_i约束如下：

C≤C_i

式中，C是储能电站的最小容量，C大于零。

本发明的多目标优化模型采用双层算法求解，多应的优化结果包括优化变量和目标函数值，即储能电站的最优位置、容量、对应的SOC值、最小峰谷差值、储能投资费用、系统网损费用和储能充放电盈利总的成本。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (3)

1.一种考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标优化方法，其特征在于包括以下步骤：

1)获取可再生能源出力数据、发电机出力数据和负荷数据；

2)根据步骤1)获取的数据建立考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标最优模型，该模型以储能电站的位置、储能容量和储能电站的SOC为优化变量，以减小峰谷差和降低储能运行成本为目标，且考虑储能电站的模型约束及其运行约束；

3)根据所建模型，建立基于matlab环境的仿真平台，采用分支界定法确定若干个储能电站可行位置；同时设定初始化各可行位置上储能电站的容量、荷电状态(SOC)，输入至上述模型，并采用粒子群算法求解得到最优的储能电站的位置、容量、对应的SOC值、最小峰谷差值、储能投资费用、系统网损费用和储能充放电盈利总的成本；

上述考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标模型的目标函数选取以下两个指标：

1)储能成本最低，其中储能成本包括储能投资费用、系统网损费用和储能充放电盈利，如下式所示：

式中，N_bus是系统节点数；p是储能电站的单位容量成本造价；q(t)是在t时刻的电价；C_i是在i节点处储能电站的容量；z_i是在i节点的二进制变量，如下式所示：

表示网损，P_Ii(t)是在t时刻i节点处的净有功注入功率总和，如下式所示：

其中，P_i ^net(t)是在t时刻i节点处的净有功注入功率，它包括负荷、发电机和可再生能源出力，但不包括交换功率P_i(t)；V_i(t)表i节点上的电压，Y_ik是i节点与j节点之间的线路导纳，V_ik是i节点与k节点之间的电压；(_x)^*称x的伴随矩阵；

2)减小峰谷差

以峰谷差最小为优化目标，如下式所示：

式中P_a为系统平均负荷，P_L(t)为系统典型日负荷需求。

2.如权利要求1所述的一种考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标优化方法，其特征在于模型中储能电站运行特性包括如下：

1)充电过程

S(t)＝(1-δΔt)S(t-1)+P_i ^c(t)Δtη_c/C

2)放电过程

式中，S(t)是在t时刻储能的荷电状态；S(t-1)是在t-1时刻储能的荷电状态；δ是自放电率；P_i ^c(t)和P_i ^d(t)分别是充电和放电功率；η_c和η_d分别是充电和放电效率；C是储能电站的容量；Δt是时间间隔；

充电功率和放电功率存在如下的关系：

式中，P_i(t)是储能电站和电网之间的一个交换功率，T是在相同时间间隔内所取的最大时刻；对单独的一个储能电站来说，同一时刻的P_i ^c(t)和P_i ^d(t)值互斥，有且只有一个为零。

3.如权利要求1所述的一种考虑减小峰谷差的储能选址定容多目标优化方法，其特征在于最优模型约束条件包括如下：

1)节点功率约束

式中，P_i和Q_i分别是i节点的有功和无功注入功率，V_i和V_j分别是i节点和j节点的电压，θ_ij是i节点和j节点之间的电压相角差，G_ij和B_ij分别是i节点和j节点之间线路的电导和电纳；

2)节点电压幅值和相角约束

式中，V_i 和分别是节点电压V_i的下限和上限，θ_i 和分别是节点电压相角θ_i的下限和上限；

3)传输容量约束

P_ij＝V_iV_j(G_ijcosθ_ij+B_ijsinθ_ij)-V_i ²G_ij

式中，P_ij是i节点和j节点之间的线路潮流，是i节点和j节点之间的最大线路传输容量；

4)储能电站及其功率约束如下：

式中，S _i和分别是储能电站SOC值S_i的下限和上限；

式中，和分别是储能电站的最大持续充电和放电功率；

5)储能电站的容量C_i约束如下：

C≤C_i

式中，C是储能电站的最小容量，C大于零。