CN113178883B - 一种联合储能系统的储能配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种联合储能系统的储能配置方法，属于传统能源配置储能进行AGC调频的领域。该方法包括：S1、统计预设时间段内调度部门下发的所有AGC指令的值和每个ACG指令的持续时间，然后获得储能PCS最大配置；S2、根据AGC指令的值和每个ACG指令的持续时间获得需要配置的最大电池容量；S3、设定多个混合配置组合，每个混合配置组合包括至少两个储能路线，并获得各个储能路线的参数S4、设定目标函数及限制条件；S5、求解目标函数获得最优混合配置组合。本发明方法降低了储能系统的一次投资，提升了储能AGC调节的性能，延长了储能系统的使用寿命，大幅度提升了储能项目的投资回报率。

Description

一种联合储能系统的储能配置方法

技术领域

本发明属于传统能源配置储能进行AGC调频的领域，具体涉及一种联合储能系统的储能配置方法。

背景技术

针对《发电厂并网运行管理实施细则》、《并网发电厂辅助服务管理实施细则》(以下简称“两个细则”)的相关规定，火电/水电/燃气机组(以下简称“可控机组”)必须接收电网下发的AGC调频指令。同时，两个细则明确了可控机组接收AGC指令后，衡量其响应好坏的三个指标：响应时间、出力的爬升速率以及响应的精度。电网公司依据这三个指标对可控机组进行奖励和惩罚。因此，对于可控机组而言，其调节的三个指标主要受制于其固有的物理特性和工作原理。

现阶段火电机组配置储能设备都是单一的磷酸铁锂电池，受制于磷酸铁锂电池的物理运行特性，导致储能系统的配置过于冗余，增加了一次投资的费用。此外，磷酸铁锂电池的电池寿命和循环次数也限制了储能系统的经济价值。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的调节时损耗过大，系统无法达到最优化配置，投资回报率低的难题，提供一种联合储能系统的储能配置方法，使整个系统达到最优化的配置，降低储能系统的一次投资，提升储能AGC调节的性能，延长储能系统的使用寿命，大幅度提升储能项目的投资回报率。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明的第一个方面，提供了一种联合储能系统的储能配置方法，所述方法包括：

S1、统计预设时间段内调度部门下发的所有AGC指令的值和每个ACG指令的持续时间，然后获得储能PCS最大配置；

S2、根据AGC指令的值和每个ACG指令的持续时间获得需要配置的最大电池容量；

S3、设定多个混合配置组合，每个混合配置组合包括至少两个储能路线，并获得各个储能路线的参数；

S4、设定目标函数及限制条件；

S5、求解目标函数获得最优混合配置组合。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S1中的AGC指令的持续时间是指从旧的AGC指令下发到新的AGC指令下发之间的时间；

所述步骤S1中采用下式计算获得储能PCS最大配置：

储能PCS最大配置＝max(abs(-AGC_min)，AGC_max)

其中，AGC_min表示预设时间段中AGC指令的最小值，AGC_max表示预设时间段中AGC指令的最大值。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S2中是利用下式获得最大电池容量P_max：

其中，n为预设时间段中的AGC指令的次数，P_i是第i个AGC指令的值，t_i是第i个AGC指令的持续时间。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S4中设定的目标函数如下：

D＝min(Er)

其中，P_i为第i个储能路线的单位价格；Y_i为第i个储能路线的容量；m为储能路线的个数；X_i为第i个储能路线的PCS容量；

Er为匹配性指标。

本发明的进一步改进在于，所述Er的值是这样得到的：

A1、通过仿真计算获得每个储能路线的调节次数；

A2、遍历每个储能路线，利用下式计算获得每个储能路线的err_i：

err_i＝|C_(i)/C_(i+1)-circulate_(i)/circulate_(i+1)|；

其中C_(i)为第i个储能路线的循环寿命；circulate_(i)为第i个储能路线的调节次数；

A3、利用下式计算获得Er：

设定的限制条件如下：

X_i/Y_i≤第i个储能路线的最大充放电倍率；

Dod_i为第i个储能路线的充放电深度，Eff_i为第i个储能路线的循环效率。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S5的操作包括：

(51)计算获得步骤S3中设定的每个混合配置组合的目标函数A、B、C、D的值；

(52)将所有混合配置组合的目标函数D的值按照从小到大的顺序进行排序，找到排序在前10个的混合配置组合；

(53)在步骤(52)得到的10个混合配置组合当中，再根据目标函数B和C的值进行排序，找到排序在前5个的混合配置组合；

(54)在步骤(53)得到5个混合配置组合中，再根据目标函数A的值进行排序，找到最小的A值，最小的A值对应的混合配置组合即为最优混合配置组合。

本发明的进一步改进在于，所述步骤(51)是利用遗传算法或者微粒子群算法计算获得每个混合配置组合的目标函数A、B、C、D的值。

本发明的进一步改进在于，所述步骤(51)中在计算目标函数B的值时，Xi的取值为：Xi＝第i个储能路线的最大充放电倍率*Yi，将该Xi代入到目标函数B中进行计算，如果计算出来的B的值大于1，则设置B＝1。

本发明的进一步改进在于，所述步骤(53)的操作包括：

分别利用下式计算获得每个混合配置组合的y的值：

y＝0.5*B+0.5*C；

然后按照y的值从大到小进行排序，找到排序在前5个的混合配置组合。

本发明的第二个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行的至少一个程序，所述至少一个程序被所述计算机执行时使所述计算机执行所述的联合储能系统的储能配置方法中的步骤。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明方法解决了无法大幅提升AGC相应指标，以及无法降低可控机组来回调节所造成的损耗的问题。通过对预设时间段内下发的AGC指令进行统计，得到最大电池容量(Pmax)，设定备选储能技术参数，目标函数，进而得出目标函数对应的最优化混合储能系统的配置，使得整个系统达到最优化的配置，降低了储能系统的一次投资，提升了储能AGC调节的性能，延长了储能系统的使用寿命，大幅度提升了储能项目的投资回报率。

附图说明

图1是本发明方法的步骤框图；

图2是本发明方法中的计算在混合配置储能系统中每个储能路线的调节次数的步骤框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述：

本发明提供一种联合储能系统的储能配置方法，设计了将整个联合储能系统达到最优化配置，大幅度提升储能项目投资回报率的方法。

如图1所示，本发明方法包括：

S1、统计预设时间段内调度部门下发的所有AGC指令的值和每个ACG指令的持续时间。

其中AGC指令是由调度部门下发给电厂的，电厂在接受到AGC下发的指令后按照指令调节火电机组的出力。直到新的指令下发之前，火电机组出力都会按照旧的AGC指令调节火电机组出力。

所述AGC指令的持续时间是指从旧的AGC指令下发到新的AGC指令下发之间的时间。所述AGC指令通常为几分钟一个，将预设时间段中的所有AGC指令进行统计，预设时间段的长度优选为一年以上，如果是一年，则将一年内的数据进行统计，得出AGC指令的分布函数；从AGC指令的分布函数中得出储能PCS最大的配置(MW)，具体如下式：

储能PCS最大配置＝max(abs(-AGC_min)，AGC_max)。

其中AGC_min指预设时间段中AGC指令的最小值，AGC_max指预设时间段中AGC指令的最大值。

所述AGC指令的分布函数图像的横轴X方向代表AGC指令的值，纵轴Y方向代表AGC指令下发的次数。

其中储能PCS的值既可以大于AGC指令值的绝对值，也可以小于AGC指令值的绝对值。由于当储能PCS的值小于AGC指令值的绝对值时，在AGC调频过程中，需要依靠火电/水电/燃气机组首先出力，降低AGC指令值的绝对值大小，然后储能，储能动作后，响应速率K2得到大幅度提升，从而提升了Kp值。因此按照最大的AGC指令值的绝对值来配置储能PCS的值。

S2、进行储能设备参与AGC调频仿真，得出需要配置的最大电池容量Pmax，其单位为：MWh。

最大电池容量P_max为：

其中，n为预设时间段中的AGC指令的次数，P_i是第i次调频的增加或减少的功率，即第i个AGC指令的值，t_i是第i个AGC指令的持续时间。如果功率增加，则P_i为正；若功率减少，则P_i为负。

所述最大电池容量Pmax也是储能系统的储能容量，所述调频仿真就是利用预设时间段中的所有AGC指令，并根据上述公式计算得到最大电池容量Pmax的过程，即确定了需要多少电池的容量才能满足AGC调频的需求。

S3、备选储能路线参数的设定(可设置不同的储能路线)，设定多个混合配置组合，每个混合配置组合包括至少两个储能路线，例如其中一个混合配置组合为：钛酸锂和磷酸铁锂的混合配置，其中钛酸锂10MWh，磷酸铁锂20MWh。

储能路线有很多种，表1中列出了两种，它们的参数如表1所示：

表1

表1中给出的备选的储能路线的参数是公开的设备特性，由厂家提供即可，在此处不再赘述。

S4、设定目标函数及限制条件

目标函数：

D＝min(Er)

其中，P_i为第i个储能路线的单位价格；Y_i为第i个储能路线的容量；m为储能路线的个数；X_i为第i个储能路线的PCS容量；

第一个目标函数A，是要求储能系统的配置容量要最小，使初始投资大幅度降低；第二个目标函数B和第三个目标函数C是要求储能配置的功率和对应的功率时间尽可能满足AGC的指令的要求(两个值等于1的话就100％的满足AGC指令的要求，但这样有可能成本过高，例如90％的满足也行)，第四个目标函数D就是要求混合储能的配置和对应储能的性能要一样，这样才能发挥每个独特储能的最大优势。

Er为匹配性指标，其计算过程包括：

(1)、通过仿真计算(Execute simulation)获得混合配置储能系统中每个储能路线的调节次数；可以利用现有的多种算法计算获得每个储能路线的调节次数，也可以利用现有的AHP算法并采用图2所示的计算过程对所有的储能路线进行计算获得每个储能路线的调节次数。图2所示的流程图中涉及到两个储能路线，如果有更多的储能路线，则相应地有更多的权重函数w。

(2)、遍历每个储能路线，利用下式计算每个储能路线的err_i；err_i为Er的组成部分：

err_i＝|C_(i)/C_(i+1)-circulate_(i)/circulate_(i+1)|；

其中C_(i)为第i个储能路线的循环寿命；circulate_(i)为第i个储能路线在步骤(1)中得到的该储能路线的调节次数。

(3)、计算Er：

计算Er的设定限制条件包括：

X_i/Y_i≤第i个储能路线的最大充放电倍率；

Dod_i为第i个储能路线的充放电深度；Eff_i为第i个储能路线的电池充放电效率，即S3表格中的循环效率，这些均是储能路线的参数，由生产厂家直接提供。

S5、求解目标函数获得最优混合配置组合，即获得了最优化混合储能系统的配置，具体过程如下：

(51)利用现有的遗传算法或者微粒子群算法计算步骤S3中设定的每个混合配置组合的目标函数A、B、C、D的值；

在计算B值时，Xi的值是按照限制条件最大值进行计算，即Xi＝第i个储能路线的最大充放电倍率*Yi，根据该式计算得到的Xi代入到B目标函数中，如果计算出来的B大于1，则按照B＝1设置；

(52)将所有混合配置组合的目标函数D的值按照从小到大的顺序进行排序，找到排序在前10个的混合配置组合，即从最小到倒数第10个小的D值对应的10个混合配置组合。

(53)在步骤(52)得到的10个混合配置组合当中，再根据目标函数B和C的值进行排序，具体如下：

对B和C的值均按照权重0.5进行加权取值，即依次利用下式计算每个混合配置组合的y值：

y＝0.5*B+0.5*C；

然后按照y的值从大到小进行排序，找到排序在前5个的混合配置组合，即选出最大的y值到第五大的y值对应的混合配置组合。

(54)，将步骤(53)中得到5个混合配置组合中，再根据目标函数A的值进行排序，找到最小的A值，最小的A值对应的混合配置组合即为最优混合配置组合。

该最优混合配置组合为能在满足响应时间、出力爬升等技术指标的条件下，使得整个混合储能系统的投资经济回报最大的目标函数。

本发明提供的一种联合储能系统的储能配置方法，针对不同的传统能源机组依据不同的储能技术特性，合理最优化的配置混合储能系统使其满足系统性能AGC调频的最优性能的同时，能够大幅度降低储能系统的一次投资并延长储能系统的运行寿命，从而提升整个混合储能系统的投资回报率。本发明解决了无法大幅提升AGC相应指标，降低可控机组来回调节所造成的损耗的问题。通过对预设时间段内的下发的AGC指令进行统计，得到最大电池容量(Pmax)，设定备选储能技术参数，目标函数，进而得出目标函数对应的最优化混合储能系统的配置，使得整个系统达到最优化的配置，降低火电/水电/燃气机组来回调节所造成的损耗，大幅度提升储能项目的投资回报率。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明的描述中，除非另有说明，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

最后应说明的是，上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。

Claims (8)

1.一种联合储能系统的储能配置方法，其特征在于：所述方法包括：

S1、统计预设时间段内调度部门下发的所有AGC指令的值和每个ACG指令的持续时间，然后获得储能PCS最大配置；

S2、根据AGC指令的值和每个ACG指令的持续时间获得需要配置的最大电池容量；

S3、设定多个混合配置组合，每个混合配置组合包括至少两个储能路线，并获得各个储能路线的参数；

S4、设定目标函数及限制条件；

S5、求解目标函数获得最优混合配置组合；

所述步骤S4中设定的目标函数如下：

D＝min(Er)

其中，P_i为第i个储能路线的单位价格；Y_i为第i个储能路线的容量；m为储能路线的个数；X_i为第i个储能路线的PCS容量；

Er为匹配性指标；

所述步骤S5的操作包括：

(51)计算获得步骤S3中设定的每个混合配置组合的目标函数A、B、C、D的值；

(52)将所有混合配置组合的目标函数D的值按照从小到大的顺序进行排序，找到排序在前10个的混合配置组合；

(53)在步骤(52)得到的10个混合配置组合当中，再根据目标函数B和C的值进行排序，找到排序在前5个的混合配置组合；

(54)在步骤(53)得到的5个混合配置组合中，再根据目标函数A的值进行排序，找到最小的A值，最小的A值对应的混合配置组合即为最优混合配置组合。

2.根据权利要求1所述的联合储能系统的储能配置方法，其特征在于：所述步骤S1中的AGC指令的持续时间是指从旧的AGC指令下发到新的AGC指令下发之间的时间；

所述步骤S1中采用下式计算获得储能PCS最大配置：

储能PCS最大配置＝max(abs(-AGC_min)，AGC_max)

其中，AGC_min表示预设时间段中AGC指令的最小值，AGC_max表示预设时间段中AGC指令的最大值。

3.根据权利要求2所述的联合储能系统的储能配置方法，其特征在于：所述步骤S2中是利用下式获得最大电池容量P_max：

其中，n为预设时间段中的AGC指令的次数，P_i是第i个AGC指令的值，t_i是第i个AGC指令的持续时间。

4.根据权利要求3所述的联合储能系统的储能配置方法，其特征在于：所述Er的值是这样得到的：

A1、通过仿真计算获得每个储能路线的调节次数；

A2、遍历每个储能路线，利用下式计算获得每个储能路线的err_i：

err_i＝|C_(i)/C_(i+1)-circulate_(i)/circulate_(i+1)|；

其中C_(i)为第i个储能路线的循环寿命；circulate_(i)为第i个储能路线的调节次数；

A3、利用下式计算获得Er：

设定的限制条件如下：

X_i/Y_i≤第i个储能路线的最大充放电倍率；

Dod_i为第i个储能路线的充放电深度，Eff_i为第i个储能路线的循环效率。

5.根据权利要求4所述的联合储能系统的储能配置方法，其特征在于：所述步骤(51)是利用遗传算法或者微粒子群算法计算获得每个混合配置组合的目标函数A、B、C、D的值。

6.根据权利要求5所述的联合储能系统的储能配置方法，其特征在于：所述步骤(51)中在计算目标函数B的值时，Xi的取值为：Xi＝第i个储能路线的最大充放电倍率*Yi，将该Xi代入到目标函数B中进行计算，如果计算出来的B的值大于1，则设置B＝1。

7.根据权利要求6所述的联合储能系统的储能配置方法，其特征在于：所述步骤(53)的操作包括：

分别利用下式计算获得每个混合配置组合的y的值：

y＝0.5*B+0.5*C；

然后按照y的值从大到小进行排序，找到排序在前5个的混合配置组合。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行的至少一个程序，所述至少一个程序被所述计算机执行时使所述计算机执行如权利要求1-7任一项所述的联合储能系统的储能配置方法中的步骤。

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