CN111859608A - 考虑缓解电力缺口场景的储能选址定容优化方法 - Google Patents

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CN111859608A CN202010471828.0A CN202010471828A CN111859608A CN 111859608 A CN111859608 A CN 111859608A CN 202010471828 A CN202010471828 A CN 202010471828A CN 111859608 A CN111859608 A CN 111859608A
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Hangzhou Dianzi University
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China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
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Abstract

本发明提出考虑缓解电力缺口场景的储能选址定容优化方法，通过以下步骤进行实现：获得发电机组出力数据、可再生能源数据以及负荷数据；对数据进行预处理，根据实际的系统需求，设定储能电站初始数据；考虑储能电站代替调峰机组参与电网调峰的系统功率约束，以储能系统经济效益最大为目标，建立考虑缓解电网供电缺口的储能选址定容综合目标模型；通过Matlab仿真平台利用随机生产模拟算法对模型进行求解，得到储能的最佳位置和容量等。本发明采用随机生产模拟，能够考虑电力系统生产的时序特征，拟合效果较佳，同时以储能的经济效益为目标，充分考虑了系统的安全性、可靠性，能够缓解电网供电缺口问题。

Description

考虑缓解电力缺口场景的储能选址定容优化方法
技术领域
本发明属于电力系统规划运行领域，涉及一种考虑缓解电网供电缺口的储能选址定容优化运行方法。
背景技术
随着供电需求的不断加大，电力紧缺的范围也不断扩大，部分地区存在电力供需紧张的情况，电力缺口不断变大。电力缺口产生的原因是系统的电源，包括燃煤机组、核电、燃气机组、风电、光伏和外来电不能满足某个时刻系统的负荷需求。
一般在电力缺口场景下的普遍措施是结合供需的形式变化，将具备投产条件的应急储备电源纳入投产计划中，提高供应保障能，以充分发挥大电网的作用，实现电力大范围的资源优化配置。然而传统解决方案存在调度困难且经济性差的问题，而储能系统 (BESS)具有削峰填谷的多重功效，同时又因其具有配置灵活、可调度性高等特点，通过增设储能系统来解决高峰时段增长的负荷需求，解决负荷供电缺口问题十分合适。针对电力缺口场景，合理安排储能的选址定容规划，不仅保证储能的经济效益，同时缓解了区域电网供电缺口的问题。
发明内容
为了解决上述供电缺口的问题，本发明提供一种考虑缓解电力缺口场景的储能选址定容优化方法。以储能系统经济效益最大为目标建立综合目标模型，包含储能投资成本和储能收益两部分，同时考虑储能系统的模型约束、运行条件和电网系统的功率约束，采用随机生产模拟算法确定储能的最佳位置及其存储容量，有效缓解电网供电缺口并降低储能的运行成本。
本发明的实现步骤如下所示：
步骤1、收集供区的发电机组出力数据、可再生能源(风电/光伏/水电等)出力数据以及负荷功率数据；
步骤2、建立考虑缓解电网供电缺口的储能选址定容综合目标模型，该模型在常规电网的基础上增设储能系统参与电网调度，以储能的位置，容量和储能的荷电状态(SOC)作为优化变量，以储能系统的经济效益最大为目标，且考虑了储能系统的模型约束、运行条件和电网系统的功率约束。
步骤3、根据步骤(2)建立的模型，通过matlab软件平台，初始设定储能系统的功率以及容量。采用随机生产模拟算法模拟电力系统的生产调度，从而确定储能的最佳位置及其容量、对应的荷电状态和储能收益。
与传统的储能选址定容方法相比，考虑了电网系统的功率约束，以及储能系统的模型约束，充分考虑了储能系统与电网系统的安全性和可靠性指标。目标函数包括系统的投资成本和储能收益两部分，使储能系统的经济效益最大，并通过增设储能系统有效缓解电力缺口的情况。
考虑缓解电力缺口场景的储能选址定容综合目标模型：
(1)储能系统模型
BESS的充放电特性可以由以下六个参数进行描述，即容量、功率、充电效率、放电效率、自放电率和荷电状态。具体的模型如下：
充电状态：
Figure BDA0002514518510000021
放电状态：
Figure BDA0002514518510000022
其中，S(t)是储能在t时刻的荷电状态；σ为BESS的自放电率；
Figure BDA0002514518510000023
和
Figure BDA0002514518510000024
分别是储能在t时刻的充电和放电功率；ηc和ηd分别是充电和放电效率；C是储能的容量；Δt 是时间间隔。
对单独的BESS来说，同一时刻的
Figure BDA0002514518510000025
和
Figure BDA0002514518510000026
互斥，有且只有一个为零，即不能同时充电和放电。
Figure BDA0002514518510000027
(2)目标函数
规模化BESS接入配电网可以大幅改善配电网运行水平，提高配电网运行水平，提高配电网消纳可再生能源的能力，增强配电网的灵活性，降低配电网损耗。BESS可以采用最优充放电策略通过电价差获取运行经济效益。另一方面，BESS的投资成本较高，因此缓解电力缺口场景下的储能选址定容方法以BESS为研究对象，该目标函数是使得储能的经济效益最大。目标函数包括储能和投资成本和储能收益两部分，优化目标函数如下：
Figure BDA0002514518510000031
式中，Nbus是电网系统的节点总数，C0是BESS的额定容量，m是BESS的单位容量成本造价，T表示采样数据所取的最大时刻，
Figure BDA0002514518510000032
和
Figure BDA0002514518510000033
分别是BESS在t时刻的充电和放电功率，q(t)表示电网分时电价，Δt是时间间隔。zi是在i节点的二进制变量，如下式所示：
Figure BDA0002514518510000034
(3)约束条件
1)BESS及其功率约束
Figure BDA0002514518510000035
Si 和
Figure BDA0002514518510000036
分别是储能系统最小和最大SOC。Si表示i节点的储能SOC。
Figure BDA0002514518510000037
Figure RE-GDA0002686410620000038
式中，
Figure BDA0002514518510000039
和
Figure BDA00025145185100000310
分别是储能系统在t时刻的最大充电和放电功率，
Figure BDA00025145185100000311
和
Figure BDA00025145185100000312
分别是BESS的最大持续充电和放电功率；S(t)是储能在t时刻的荷电状态；C是储能系统的容量；σ为BESS的自放电率；ηc和ηd分别是充电和放电效率，Δt是时间间隔。
储能充放电功率约束可表达为
Figure BDA00025145185100000313
Figure BDA00025145185100000314
Figure BDA00025145185100000315
为储能系统的充放电功率，
Figure BDA00025145185100000316
为储能系统的最大充电和放电功率。
2)储能系统的容量约束
Figure BDA00025145185100000317
式中，
Figure BDA00025145185100000318
是储能的最大容量，且Ci大于零。
3)储能装设数量约束
Figure BDA0002514518510000041
其中
Figure BDA00025145185100000411
是BESS在该配电网系统中允许安装的最多个数。
4)电网系统功率约束
PG(t)+Pi(t)+Pin(t)-PL(t)≥0
式中，PG(t)是某发电机组在t时刻的出力，Pi(t)是BESS与电网之间的交换功率,Pin(t)是外网输入功率，PL(t)是区域负荷。其中交换功率Pi(t)如下：
Figure BDA0002514518510000042
5)常规机组输出功率约束
Figure BDA0002514518510000043
式中,PG 和
Figure BDA0002514518510000044
分别是发电机组出力的下限和上限。
6)节点功率约束
Figure BDA0002514518510000045
Figure BDA0002514518510000046
式中,Pi和Qi分别是i节点的有功和无功注入功率，Vi和Vj分别是i节点和j节点的电压，θij是i节点和j节点之间的电压相角差，Gij和Bij分别是i节点和j节点之间的电导和电纳；
7)节点电压的幅值和相角约束
Figure BDA0002514518510000047
Figure BDA0002514518510000048
Vi 和
Figure BDA0002514518510000049
分别是节点电压Vi的下限和上限，θi 和
Figure BDA00025145185100000410
分别是节点电压相角θi的下限和上限。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过增设储能系统来解决高峰时段增长的负荷需求，以储能经济效益最大化为目标，包含储能投资成本和储能收益，同时考虑储能系统的模型约束、运行条件和电网系统的功率约束，，充分考虑系统的安全性和稳定性等指标，建立综合目标模型。另外由于随机生产模拟算法可以充分考虑发电机组停运、负荷波动等不确定因素，能够很好地描述电力生产中的随机性，采用随机生产模拟算法确定储能的最佳位置、存储容量、功率以及荷电状态(SOC)、最小投资成本与最大储能收益等，在尽可能实现储能经济效益最大化的基础上，有效缓解电网供电缺口问题。
附图说明
图1为本发明的具体流程图；
图2为基于随机生产模拟算法的求解分析示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。
参考图1，本发明所述的考虑缓解电网供电缺口的储能选址定容优化运行方法的具体操作包括以下步骤：
步骤1、收集供区的发电机组出力数据、可再生能源(风电/光伏/水电等)出力数据以及负荷功率数据；
步骤2、建立考虑缓解电网供电缺口的储能选址定容综合目标模型，该模型在常规电网的基础上增设储能系统参与电网调度，以储能的位置，容量和储能的荷电状态(SOC)作为优化变量，以储能系统的经济效益最大为目标，且考虑了储能系统的模型约束、运行条件和电网系统的功率约束。
步骤3、根据步骤2建立的模型，通过matlab软件平台，初始设定储能系统的功率以及容量。采用图2随机生产模拟算法模拟电力系统的生产调度，从而确定储能的最佳位置及其容量、对应的荷电状态和储能收益。算法求解过程参考图2。
与传统的储能选址定容方法相比，考虑了电网系统的功率约束，以及储能系统的模型约束，充分考虑了储能系统与电网系统的安全性和可靠性指标。目标函数包括系统的投资成本和储能收益两部分，使储能系统的经济效益最大，并通过增设储能系统有效缓解电力缺口的情况。
考虑缓解电力缺口场景的储能选址定容综合目标模型：
(1)储能系统模型
BESS的充放电特性可以由以下六个参数进行描述，即容量、功率、充电效率、放电效率、自放电率和荷电状态。具体的模型如下：
充电状态：
Figure BDA0002514518510000061
放电状态：
Figure BDA0002514518510000062
其中，S(t)是储能在t时刻的荷电状态；σ为BESS的自放电率；
Figure BDA0002514518510000063
和
Figure BDA0002514518510000064
分别是储能在t时刻的充电和放电功率；ηc和ηd分别是充电和放电效率；C是储能的容量；Δt 是时间间隔。
对单独的BESS来说，同一时刻的
Figure BDA0002514518510000065
和
Figure BDA0002514518510000066
互斥，有且只有一个为零，即不能同时充电和放电。
Figure BDA0002514518510000067
(2)目标函数
规模化BESS接入配电网可以大幅改善配电网运行水平，提高配电网运行水平，提高配电网消纳可再生能源的能力，增强配电网的灵活性，降低配电网损耗。BESS可以采用最优充放电策略通过电价差获取运行经济效益。另一方面，BESS的投资成本较高，因此缓解电力缺口场景下的储能选址定容方法以BESS为研究对象，该目标函数是使得储能的经济效益最大。目标函数包括储能和投资成本和储能收益两部分，优化目标函数如下：
Figure BDA0002514518510000068
式中，Nbus是电网系统的节点总数，C0是BESS的额定容量，m是BESS的单位容量成本造价，T表示采样数据所取的最大时刻，
Figure BDA0002514518510000069
和
Figure BDA00025145185100000610
分别是BESS在t时刻的充电和放电功率，q(t)表示电网分时电价，Δt是时间间隔。zi是在i节点的二进制变量，如下式所示：
Figure BDA00025145185100000611
(3)约束条件
1)BESS及其功率约束
Figure BDA00025145185100000612
Si 和
Figure BDA00025145185100000613
分别是储能系统最小和最大SOC。Si表示i节点的储能SOC。
Figure BDA0002514518510000071
Figure RE-GDA0002686410620000073
式中，
Figure BDA0002514518510000073
和
Figure BDA0002514518510000074
分别是储能系统在t时刻的最大充电和放电功率，
Figure BDA0002514518510000075
和
Figure BDA0002514518510000076
分别是BESS的最大持续充电和放电功率；S(t)是储能在t时刻的荷电状态；C是储能系统的容量；σ为BESS的自放电率；ηc和ηd分别是充电和放电效率，Δt是时间间隔。
储能充放电功率约束可表达为
Figure BDA0002514518510000077
Figure BDA0002514518510000078
Figure BDA0002514518510000079
为储能系统的充放电功率，
Figure BDA00025145185100000710
为储能系统的最大充电和放电功率。
2)储能系统的容量约束
Figure BDA00025145185100000711
式中，
Figure BDA00025145185100000712
是储能的最大容量，且Ci大于零。
3)储能装设数量约束
Figure BDA00025145185100000713
其中
Figure BDA00025145185100000717
是BESS在该配电网系统中允许安装的最多个数。
4)电网系统功率约束
PG(t)+Pi(t)+Pin(t)-PL(t)≥0
式中，PG(t)是某发电机组在t时刻的出力，Pi(t)是BESS与电网之间的交换功率,Pin(t)是外网输入功率，PL(t)是区域负荷。其中交换功率Pi(t)如下：
Figure BDA00025145185100000714
5)常规机组输出功率约束
Figure BDA00025145185100000715
式中,PG 和
Figure BDA00025145185100000716
分别是发电机组出力的下限和上限。
6)节点功率约束
Figure BDA0002514518510000081
Figure BDA0002514518510000082
式中,Pi和Qi分别是i节点的有功和无功注入功率，Vi和Vj分别是i节点和j节点的电压，θij是i节点和j节点之间的电压相角差，Gij和Bij分别是i节点和j节点之间的电导和电纳；
7)节点电压的幅值和相角约束
Figure BDA0002514518510000083
Figure BDA0002514518510000084
Vi 和
Figure BDA0002514518510000085
分别是节点电压Vi的下限和上限，θi 和
Figure BDA0002514518510000086
分别是节点电压相角θi的下限和上限。
对于本领域的技术人员而言，本发明不限于上述实施例的细节，应将实施例看作为示范性的，而非必要性的，可以在满足基本特征和技术方案的范围内以其他的形式实现本发明，对本发明的方案进行一定的修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围中，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (1)

1.考虑缓解电力缺口场景的储能选址定容优化方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1、收集供区的发电机组出力数据、可再生能源出力数据以及负荷功率数据；
步骤2、在常规电网的基础上增设储能系统参与电网调度，以储能的位置、容量和储能的荷电状态(SOC)作为优化变量，以储能系统的经济效益最大为目标，且考虑了储能系统的模型约束、运行条件和电网系统的功率约束，建立考虑缓解电网供电缺口的储能选址定容综合目标模型：
(1)储能系统模型
充电状态：
Figure RE-FDA0002686410610000011
放电状态：
Figure RE-FDA0002686410610000012
其中，S(t)是储能在t时刻的荷电状态；σ为储能系统的自放电率；
Figure RE-FDA0002686410610000013
和
Figure RE-FDA0002686410610000014
分别是储能在t时刻的充电和放电功率；ηc和ηd分别是储能的充电和放电效率；C是储能的容量；Δt是时间间隔；
对单独的BESS来说，同一时刻的
Figure RE-FDA0002686410610000015
和
Figure RE-FDA0002686410610000016
互斥，有且只有一个为零，即不能同时充电和放电；
Figure RE-FDA0002686410610000017
(2)目标函数
Figure RE-FDA0002686410610000018
式中，Nbus是电网系统的节点总数，C0是BESS的额定容量，m是BESS的单位容量成本造价，T表示采样数据所取的最大时刻，
Figure RE-FDA0002686410610000019
和
Figure RE-FDA00026864106100000110
分别是BESS在t时刻的充电和放电功率，q(t)表示电网分时电价，Δt是时间间隔；zi是在i节点的二进制变量，如下式所示：
Figure RE-FDA00026864106100000111
(3)约束条件
1)BESS及其功率约束
Figure RE-FDA0002686410610000021
Figure RE-FDA0002686410610000022
Figure RE-FDA0002686410610000023
为储能系统的充放电功率，
Figure RE-FDA0002686410610000024
为储能系统的最大充电和放电功率；
Figure RE-FDA0002686410610000025
Figure RE-FDA0002686410610000026
式中，
Figure RE-FDA0002686410610000027
和
Figure RE-FDA0002686410610000028
分别是储能系统在t时刻的最大充电和放电功率，
Figure RE-FDA0002686410610000029
和
Figure RE-FDA00026864106100000210
分别是BESS的最大持续充电和放电功率；S(t)是储能在t时刻的荷电状态；C是储能系统的容量；σ为BESS的自放电率；ηc和ηd分别是储能的充电和放电效率，Δt是时间间隔；
Figure RE-FDA00026864106100000211
Si 和
Figure RE-FDA00026864106100000212
分别是储能系统最小和最大SOC；Si表示i节点的储能SOC；
2)储能系统的容量约束
Figure RE-FDA00026864106100000213
式中，
Figure RE-FDA00026864106100000214
是储能的最大容量，且Ci大于零；
3)储能装设数量约束
Figure RE-FDA00026864106100000215
其中
Figure RE-FDA00026864106100000216
是BESS在该配电网系统中允许安装的最多个数，Nbus是电网系统的节点总数；
4)电网系统功率约束
PG(t)+Pi(t)+Pin(t)-PL(t)≥0
式中，PG(t)是某发电机组在t时刻的功率，Pi(t)是BESS与电网之间的交换功率，Pin(t)是外网输入功率，PL(t)是区域负荷功率；其中交换功率Pi(t)如下：
Figure RE-FDA0002686410610000031
5)常规机组输出功率约束
Figure RE-FDA0002686410610000032
式中，PG 和
Figure RE-FDA0002686410610000033
分别是发电机组出力的下限和上限；
6)节点功率约束
Figure RE-FDA0002686410610000034
Figure RE-FDA0002686410610000035
式中，Pi和Qi分别是i节点的有功和无功注入功率，Vi和Vj分别是i节点和j节点的电压，θij是i节点和j节点之间的电压相角差，Gij和Bij分别是i节点和j节点之间的电导和电纳；
7)节点电压的幅值和相角约束
Figure RE-FDA0002686410610000036
Figure RE-FDA0002686410610000037
Vi 和
Figure RE-FDA0002686410610000038
分别是节点电压Vi的下限和上限，θi 和
Figure RE-FDA0002686410610000039
分别是节点电压相角θi的下限和上限；
步骤3、根据步骤(2)建立的模型，通过matlab软件平台，初始设定储能系统的功率以及容量，采用随机生产模拟算法模拟电力系统的生产调度，从而确定储能的最佳位置及其容量、对应的荷电状态和储能收益。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN114362225A (zh) * 2021-12-30 2022-04-15 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 一种考虑新能源消纳的储能系统选址定容方法及装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110034571A (zh) * 2019-03-21 2019-07-19 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 一种考虑可再生能源出力的分布式储能选址定容方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110034571A (zh) * 2019-03-21 2019-07-19 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 一种考虑可再生能源出力的分布式储能选址定容方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114362225A (zh) * 2021-12-30 2022-04-15 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 一种考虑新能源消纳的储能系统选址定容方法及装置

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