CN113256168A - 一种电力系统规划方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
一种电力系统规划方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113256168A CN113256168A CN202110702445.4A CN202110702445A CN113256168A CN 113256168 A CN113256168 A CN 113256168A CN 202110702445 A CN202110702445 A CN 202110702445A CN 113256168 A CN113256168 A CN 113256168A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- energy storage
- planning
- node
- load
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 9
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims abstract description 120
- 238000012983 electrochemical energy storage Methods 0.000 claims abstract description 115
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 34
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims abstract description 19
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 16
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 19
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 2
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 8
- 238000011234 economic evaluation Methods 0.000 description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 5
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 4
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 1
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/80—Management or planning
- Y02P90/82—Energy audits or management systems therefor
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开了一种电力系统规划方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：将电化学储能纳入负荷预测、电源规划以及电网规划中获取储能参与的电力系统，并确定所述储能参与的电力系统的供需平衡；采用预设的电化学储能通用电磁暂态计算模型对所述储能参与的电力系统进行安全稳定性校验；计算所述储能参与的电力系统规划的投资成本以及经济收益，评估所述储能参与的电力系统规划所产生的效益。本发明通过将电化学储能纳入电力系统中进行重新规划，并对规划后的系统进行含电化学储能的校验和评估，提高了电网系统规划的效率以及电网系统中各个层级规划的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及电网规划技术领域，尤其涉及一种电力系统规划方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
现有电力系统规划流程主要包含：负荷预测，电源规划，电网规划，电气校验，投资估算，投资经济评价，一般将抽水蓄能等大型储能规划纳入电源规划，当随着新能源比例的上升，电力系统中各环节投产的各类电化学储能快速增加，不能满足电源送出和负荷供电，导致电网规划效率低。
发明内容
本发明目的在于，提供一种电力系统规划方法，以解决电网规划效率低的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种电力系统规划方法，包括：
将电化学储能纳入负荷预测、电源规划以及电网规划中获取储能参与的电力系统，并确定所述储能参与的电力系统的供需平衡；
采用预设的电化学储能通用电磁暂态计算模型对所述储能参与的电力系统进行安全稳定性校验；
计算所述储能参与的电力系统规划的投资成本以及经济收益，评估所述储能参与的电力系统规划所产生的效益。
优选地，所述将电化学储能纳入负荷预测、电源规划以及电网规划中获取储能参与的电力系统，包括：
将所述电化学储能纳入所述负荷预测，构建电化学储能参与的负荷预测模型L，如下：
其中，ΔHSOC表示在Δh时间段内电化学储能SOC的变化值，A表示整体负荷量，Vi表示节点电压约束，Wk表示支路电流约束。
优选地，所述将电化学储能纳入负荷预测、电源规划以及电网规划中获取储能参与的电力系统，包括：
结合发电出力特征以及负荷出力特征，获取局域网的系统交换功率特性，根据所述负荷预测模型和所述系统交换功率特性计算所述储能参与的电力系统的电力电量平衡，如下：
其中，Fi(t)表示第i座风电场t时刻的功率，共有k座风电场，Lj(t)表示第j个负荷节点t时刻的功率，共有m个负荷节点，Sx(t)表示第x座电源t时刻的功率，共有z座常规电源，P1 +(t)表示电源侧储能系统充电状态的功率，P1 -(t)表示电源侧储能系统放电状态的功率，
表示负荷侧储能系统充电状态的功率，
表示负荷侧储能系统放电状态的功率。
优选地，所述将电化学储能纳入负荷预测、电源规划以及电网规划中获取储能参与的电力系统，包括：
根据所述储能参与的电力系统的电力电量平衡以及现有的电网结构扩建输电线路及变压器，确定所述储能参与的电力系统，构建配置电化学储能后的输电出力模型，如下：
其中，PNet(t)表示配置电化学储能后的功率需求，n'i-j表示配置电化学储能后节点i和节点j之间新建线路的数量，ni-j表示节点i和节点j之间新建线路的数量，n'i表示配置电化学储能后节点i新建变压器的数量，ni表示节点i新建变压器的数量，k表示配置储能的节点集合，Pk,E(t)表示时刻t节点k配置的储能的充电功率，Pi-j(t)表示时刻t节点i和节点j之间新建线路的功率，Pi(t)表示时刻t节点i新建变压器的功率，Ω表示待选线路集合。
本发明还提供一种电力系统规划装置，包括：
规划模块，用于将电化学储能纳入负荷预测、电源规划以及电网规划中获取储能参与的电力系统，并确定所述储能参与的电力系统的供需平衡；
校验模块，用于采用预设的电化学储能通用电磁暂态计算模型对所述储能参与的电力系统进行安全稳定性校验；
评估模块，用于计算所述储能参与的电力系统规划的投资成本以及经济收益，评估所述储能参与的电力系统规划所产生的效益。
优选地，所述规划模块，还用于：
将所述电化学储能纳入所述负荷预测，构建电化学储能参与的负荷预测模型L，如下：
其中，ΔHSOC表示在Δh时间段内电化学储能SOC的变化值，A表示整体负荷量，Vi表示节点电压约束，Wk表示支路电流约束。
优选地，所述规划模块，还用于：
结合发电出力特征以及负荷出力特征，获取局域网的系统交换功率特性，根据所述负荷预测模型和所述系统交换功率特性计算所述储能参与的电力系统的电力电量平衡，如下：
其中，Fi(t)表示第i座风电场t时刻的功率，共有k座风电场，Lj(t)表示第j个负荷节点t时刻的功率，共有m个负荷节点，Sx(t)表示第x座电源t时刻的功率，共有z座常规电源，P1 +(t)表示电源侧储能系统充电状态的功率，P1 -(t)表示电源侧储能系统放电状态的功率，
表示负荷侧储能系统充电状态的功率，
表示负荷侧储能系统放电状态的功率。
优选地，所述规划模块，还用于：
根据所述储能参与的电力系统的电力电量平衡以及现有的电网结构扩建输电线路及变压器，确定所述储能参与的电力系统，构建配置电化学储能后的输电出力模型，如下：
其中，PNet(t)表示配置电化学储能后的功率需求，n'i-j表示配置电化学储能后节点i和节点j之间新建线路的数量，ni-j表示节点i和节点j之间新建线路的数量，n'i表示配置电化学储能后节点i新建变压器的数量，ni表示节点i新建变压器的数量，k表示配置储能的节点集合，Pk,E(t)表示时刻t节点k配置的储能的充电功率，Pi-j(t)表示时刻t节点i和节点j之间新建线路的功率，Pi(t)表示时刻t节点i新建变压器的功率，Ω表示待选线路集合。
本发明还提供一种计算机终端设备，包括一个或多个处理器和存储器。存储器与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任一实施例所述的电力系统规划方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的电力系统规划方法。
本发明考虑将电化学储能纳入负荷预测、电源规划以及电网规划中获取储能参与的电力系统，并确定所述储能参与的电力系统的供需平衡；采用预设的电化学储能通用电磁暂态计算模型对所述储能参与的电力系统进行安全稳定性校验；计算所述储能参与的电力系统规划的投资成本以及经济收益，评估所述储能参与的电力系统规划所产生的效益，形成含有电化学储能完整的电力系统，提高了电网系统规划的效率以及电网系统中各个层级规划的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明某一实施例提供的电力系统规划方法的流程示意图；
图2是本发明另一实施例提供的整体方案示意图；
图3是本发明某一实施例提供的电力系统规划装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
请参阅图1，本发明提供一种电力系统规划方法，包括：
S101、将电化学储能纳入负荷预测、电源规划以及电网规划中获取储能参与的电力系统，并确定所述储能参与的电力系统的供需平衡。
请参阅图2，现有的电网规划中包括以下几个部分内容：
(1)负荷预测：主要是最大负荷预测、电量预测以及负荷特性预测。
(2)电源规划：通过评估电源投产进度和可信度，安排合理的电源纳入规划，然后进行电力电量平衡(满足最大负荷和用电量需求)，调峰平衡(满足低谷调峰需求)。
(3)电网规划：通过负荷规划和电源规划进行各分区、各断面平衡计算、变电容量计算和线路容量计算，进行电网架构规划，满足电源送出和负荷供电。
(4)电气校验：规划中的电气校验主要包括短路电流计算，潮流计算(N-1)，稳定计算(N-1和N-2)。
(5)投资估算：主要是纳入输配电价核算的线路和变电站资产。
(6)投资经济评价：通过投资、增售电量，计算电力系统规划投资效益。
基于现有电力系统规划流程，考虑典型电化学储能对源、荷、网等环节的影响，提出相应的规划模型，考虑典型电化学储能后，对电力系统规划各环节的影响如下：
(1)负荷预测：考虑能够参与集中调用的电化学储能，将其纳入负荷预测中，对电化学储能进行统计，并采用电化学储能容量合计*响应率的方法，修改负荷预测量。
(2)电源规划：考虑电源侧配置的电化学储能，主要含火电厂配置储能和新能源配置储能，通过评估电源投产进度和可信度，安排合理的电源纳入规划，然后进行含电化学储能的电力电量平衡(满足最大负荷和用电量需求)，调峰平衡(满足低谷调峰需求)。
(3)电网规划：考虑能够确定参与实时集中调度的电化学储能，电网通过负荷规划和电源规划进行各分区、各断面平衡计算、变电容量计算和线路容量计算，进行电网架构规划，满足电源送出和负荷供电。
(4)电气校验：建立电化学储能通用电磁暂态计算模型，含将其接入系统后进行电气校验，主要包括短路电流计算，潮流计算(N-1)，稳定计算(N-1和N-2)。
(5)投资估算：将电化学储能投资成本同线路、变压器资产一同纳入输配电价核算。
(6)投资经济评价：考虑电化学储能后对投资成本、增售电量的影响，计算电力系统规划投资效益。
电化学储能参与的负荷预测是电网规划的核心内容，此类负荷可参与电网调度水平的差异把它分成不可控负荷、可控负荷以及可调负荷，具体如下：
1)不可控负荷：也称传统负荷，此类负荷用电需求稳定性好，假设其为A1。
2)可控负荷：属于可中断负荷，当系统达到运行峰值或处于紧急情况中时，用户可根据合同设定停止或减少可控负荷，假设其为A2。
3)可调负荷：一般是在不能响应电网调度时，能够按照不同时间的引导机制，尽最大可能提供实际用电所需负荷，假设其为A3。
因此，系统整体负荷量A如下：
A＝A1+A2+A3；
电化学储能系统的有功出力与荷电状态(State of Charge，SOC)有关，电化学储能SOC的模型如下：
其中，Δh表示时间间隔，ΔHSOC表示Δh时间段内SOC变化值，Q表示储能系统功率，Q≥0表示电化学储能系统放电，Q<0表示电化学储能系统充电，δd表示充电速度，D表示电化学储能系统容量最大值，α表示电化学储能系统放电响应系数，β表示电化学储能系统充电响应系数。
此外，电化学储能系统还需满足SOC约束和功率约束，如下：
其中，h表示当前时刻，DSOC(h)表示h时刻电化学储能系统的SOC，Q(h)表示h时刻电化学储能系统的功率，DSOC,min、DSOC,max分别表示SOC的最小值和最大值，Qmin、Qmax分别表示储能系统功率的最小值和最大值。
综上所述，将电化学储能纳入负荷预测，构建电化学储能参与的负荷预测模型L，如下：
其中，ΔHSOC表示在Δh时间段内电化学储能SOC的变化值，A表示整体负荷量，Vi表示节点电压约束，Wk表示支路电流约束。
负荷预测模型L需要满足以下约束条件：
1)节点电压约束
Vi,min≤Vi≤Vi,max(i＝1,2,3,...,m)；
其中，m表示区域内的节点总数，Vi,min、Vi,max分别表示节点i电压Vi的下限和上限。
2)潮流方程约束
其中，式中：QG,i、PG,i分别为节点i处电源的有功、无功出力，QL,i、PL,i分别为节点i处的有功负荷、无功负荷，Vi、Vj分别为节点i、节点j的电压幅值，Rij、Iij分别节点导纳矩阵的实部、虚部，θij为节点i和节点j之间的电压相位差。
3)支路电流约束
Wk≤Wk,max(k＝1,2,3,...,n)；
其中，n为区域内的支路总数，Wk,max为第k条支路电流Wk的上限。
电化学储能参与的电力电量平衡，一般而言，常见的区域电力系统主要由负荷节点、常规电源以及间歇性可再生电源等几大类节点构成，定义各类的基本元件参数如下：
1)负荷节点：区域电网内有m个负荷节点，则对于第j个负荷节点t时刻的功率为：Lj(t),j＝1,2,...,m。
2)常规电源：区域电网内有z座常规电源(主要为火电、水电)，则对于第x座电源t时刻的功率为：Sx(t),x＝1,2,...,z。
3)间歇性电源：主要考虑风电场，假设有k座风电场，则第i座风电场t时刻的功率为：Fi(t),i＝1,2,...,k。
电化学储能系统充放电模型，电化学储能系统具有负荷与电源的双重特性，在负荷低谷时段，储能系统作为负荷将电能储存起来，而在负荷高峰时段，储能系统则作为电源将储存的能量释放出来，为电力系统供电，电化学储能系统在充放电过程中将损耗一定的能量，因此，在t时刻电化学储能系统充电量与放电量之间满足：
其中，Q0为电化学储能系统初始时刻所存储的电能，Qt为t时刻电化学储能系统所存储的电能，T为采样点周期，Pi +为第i个采样周期的电化学储能系统充电功率，Pi -为第i个采样周期的电化学储能系统放电功率，η为电化学储能系统的能源转换效率。
电化学储能系统不能同时进行充电、放电，因此，对于任意第i个采样周期，Pi +和Pi -满足：
Pi +·Pi -＝0；
电化学储能系统充放电的实时功率受充放电功率的上限约束，满足：
其中，
分别为电化学储能系统充放电实时功率上限和下限。
电化学储能系统存储的电量受电化学储能系统容量的限制，满足：
0≤Qi≤Qmax；
其中，Qmax表示电化学储能系统最大容量。
不含储能的电力平衡模型，如下：
对于含电化学储能的区域电力系统中，将不同功能的电化学储能区分为负荷侧储能、新能源侧储能2大类，按照电化学储能作用分类后，储能可等效成1座电源侧储能和1座负荷侧储能，分别根据2类储能的优化条件，计算电源侧储能及负荷侧储能的出力功率特性，进而可求解出区域电网的电力平衡结果，如下：
1)电源侧储能功率特性计算模型
电源侧储能主要用于平滑间歇性电源出力曲线、抑制电源出力波动以及尖峰出力，可利用已有的风电出力历史数据，采用移动平均法进行出力调整，选取历史3个出力数据进行平均后作为电源处理后的数据，则平滑后的电源出力曲线目标函数为：
其中，f0(t)为平滑后的电源出力，f(t-2)、f(t-1)、f(t)分别3个历史时刻t-2、t-1、t的电源出力，为防止储能系统出现长时间段充电(或放电)状态导致的电化学储能受容量限制无法继续工作的现象，设定功率偏移常量Δf(t)，在电化学储能容量上升至90％或者下降至10％时发挥作用：
因此叠加上功率偏移常量后，电源侧储能的功率特性P1(t)为：
其中，P1(t)大于0为充电状态，功率为P1 +(t)，P1(t)小于0为放电状态，功率为P1 -(t)。
由风电功率修正后，区域电网的外送功率为，如下：
其中，外送功率应满足：
Wmin≤w(t)≤Wmax；
其中，Wmin为最小外送功率，Wmax为最大外送功率。
2)负荷侧储能功率特性计算模型
负荷侧储能通过控制其出力调节外送功率，增加负荷侧储能后，其理想的效果是将波动的负荷曲线调整成几近平稳的负荷曲线，使得局域网与外部电网交换的功率需求控制在较低水平，受限于电化学储能最大充放电功率P2max，最大外送功率调整为Wmax-P2max，最小外送功率调整为Wmin+P2max。
最大外送功率下的储能功率出力特性：假设w(t)最大值Wmax对应的时刻为t0，功率大于Wmax-P2max对应的时刻分别为t1(t1≤t0)、t2(t2≥t0)，t1和t2时间段内的负荷峰段储能系统需向系统放电的电量为Zt：
w(t1)＝w(t2)＝Wmax-P2max
其中，T表示采样点周期，假设储能系统最大容量为Q2max，若所需电量Zt<Q2max，则储能系统容量满足所需电量需求，则对应的放电功率为：
若所需电量Zt>Q2max，则储能系统容量无法满足所需电量需求，需重新计算最大功率P2，如下：
w(t'1)＝w(t'2)＝Wmax-P2
其中，通过上式求得功率大于Wmax-P2，对应的时刻分别为t'1(t'1≤t0)、t'2(t'2≤t0)，相应的储能系统放电功率为：
最小外送功率下的储能功率出力特征：当Zt<Q2max时，对应的充电功率
综上所述，结合发电出力特征以及负荷出力特征，获取局域网的系统交换功率特性，根据负荷预测模型和系统交换功率特性计算储能参与的电力系统的电力电量平衡，如下：
其中，Fi(t)表示第i座风电场t时刻的功率，共有k座风电场，Lj(t)表示第j个负荷节点t时刻的功率，共有m个负荷节点，Sx(t)表示第x座电源t时刻的功率，共有z座常规电源，P1 +(t)表示电源侧储能系统充电状态的功率，P1 -(t)表示电源侧储能系统放电状态的功率，
表示负荷侧储能系统充电状态的功率，
表示负荷侧储能系统放电状态的功率。
储能参与的输电容量规划：随着区域网络负荷的不断增长，供电容量跟不上峰值负荷需求的增长，导致在用电高峰期间线路发生阻塞或过负荷情况，为解决这一问题，一般会对电网进行升级改造，传统的方法包含新建或升级变电站、输电线路等，这种措施往往需要大量的投资，随着大容量电化学储能逐渐应用于电网，可通过配置电化学储能系统达到转移负荷电量需求的目的，从而减少输电线路或变压器的传输功率，进而延缓对电网升级或扩建的需求，实现无新增线路或少增线路或变压器的目的。
1)配置电化学储能前线路及变压器升级扩建出力模型
设配置储能前的扩建功率需求为PNet(t)：
其中，Ω为待选线路集合，ni-j为节点i和节点j之间新建线路的数量，T为待选扩容或新建变压器的节点集合，ni为节点i新建变压器的数量，Pi-j为时刻t节点i和节点j之间新建线路的功率，Pi为时刻t节点i新建变压器的功率。
2)配置电化学储能后的输电出力模型
假设配置储能前后的扩建功率需求PNet(t)不变，则配置电化学储能后的需求PNet(t)重新计算，根据储能参与的电力系统的电力电量平衡以及现有的电网结构扩建输电线路及变压器，确定储能参与的电力系统，构建配置电化学储能后的输电出力模型，如下：
其中，PNet(t)表示配置电化学储能后的功率需求，n'i-j表示配置电化学储能后节点i和节点j之间新建线路的数量，ni-j表示节点i和节点j之间新建线路的数量，n'i表示配置电化学储能后节点i新建变压器的数量，ni表示节点i新建变压器的数量，k表示配置储能的节点集合，Pk,E(t)表示时刻t节点k配置的储能的充电功率，Pi-j(t)表示时刻t节点i和节点j之间新建线路的功率，Pi(t)表示时刻t节点i新建变压器的功率，Ω表示待选线路集合。
S102、采用预设的电化学储能通用电磁暂态计算模型对所述储能参与的电力系统进行安全稳定性校验。
具体的，建立电化学储能系统的通用电磁暂态计算模型，将其接入系统后进行电气校验，主要包括短路电流计算，潮流计算(N-1)，稳定计算(N-1和N-2)。
其中，电化学储能系统的电磁暂态模型的控制模块包括：定PQ控制、定交流电压控制(含交流电压下垂控制)、孤岛模式下的恒压恒频V/f控制(含频率下垂控制)策略，此外还包括控制模式切换模块、初始调制波生成模块和高低压穿越模块，单个储能单元、两个储能单元并联以及经缩放组件进行功率缩放的情况下各项控制均能实现控制目标，适用于储能接入大系统层面的响应仿真。
在上述电化学储能系统的电磁暂态模型基础上，将储能模型接入需研究的大系统中，进行短路电流、潮流N-1、稳定N-1和N-2等电气校验，以分析系统源、荷、网考虑储能后的规划运行方式是否满足电力系统安全稳定运行的相关要求。
S103、计算所述储能参与的电力系统规划的投资成本以及经济收益，评估所述储能参与的电力系统规划所产生的效益。
具体的，计算规划后整个系统在投资周期内产生投资成本，考虑电化学储能的投资估算，考虑电化学储能系统后的总规划投资Csum估算如下：
Csum＝CG+CL+CT+CBESS；
其中，CG电源规划层的电源装机规划成本，CL、CT分别为电网规划层升级或新建的线路及变压器建设成本，CBESS为源、荷、网侧安装的储能总成本。
电源规划层的电源装机规划成本CG，如下：
其中，Gg为机组g的投资变量(取值0或1)，Pg为机组g的装机容量，cg为机组g的单位装机工程造价，Ωg为待选机组集合。
电网规划层升级或新建的线路及变压器建设成本CL、CT：
式中，Gl为线路l的投资变量(取值0或1)，Nl为第l条待选线路建设回路，Ll为线路l的长度，cl为线路l的单位长度造价，Ωl为待选线路集合。
式中，Gt为变压器ts的投资变量(取值0或1)，Pts为变压器ts的容量，cts为变压器ts的单位容量工程造价，ΩT为待选机组集合。
计算储能系统成本CBESS，如下：
其中，Gb为储能系统b的投资变量(取值0或1)，Qb为储能系统b的容量，Pb为储能系统b充放电功率，cb1储能系统单位容量购置成本，cb2储能系统单位功率变流器购置成本，cb3储能系统单位容量系统运行维护成本，n为储能系统寿命，Ωb为安装的储能系统集合。
投资经济评价：考虑电化学储能的投资经济评价，如下：
(1)系统收益
考虑储能后的总投资效益Wsum如下：
Wsum＝Qsell·csell+WBESS
式中，Qsell为未安装储能系统前的售电量，csell单位售电量电价，WBESS为储能系统产生的收益。
对于储能系统产生的收益WBESS包括：峰谷套现收入Ws,n，需求侧响应收入Wdemand,n，地方补贴收入Wsubsidy,n，其他收入(如增值税抵扣)Wother,n，即：
WBESS＝Ws,n+Wdemand,n+Wsubsidy,n+Wother,n
(2)系统利润
综合系统总投资成本Csum和总投资效益Wsum，得到系统总利润Isum：
Isum＝Wsum-Csum；
(3)净现值NPV及内部收益率IRR
将系统总利润Isum进行折现计算，得到折现值I'sum：
式中：x为企业所得税，y为贴现率，n为配置储能后的年数。
NPV(The net present value)指未来资金(现金)流入现值与未来资金(现金)流出现值的差额，是项目评估中净现值法的基本指标，在项目计算期内，按行业基准折现率或其他设定的折现率计算的各年净现金流量现值的代数和，净现值大于零则方案可行，且净现值越大，方案越优，投资效益越好。
结合上述的利润折现值，得到系统整体NPV：
财务内部收益率(IRR)即项目在整个计算期内各年净现金流量现值累计等于零时的折现率，它反映了项目所占用资金的盈利率，是考察项目盈利能力的主要动态评价指标，当所求得的IRR不小于行业基准收益率或设定的折现率时，即认为其盈利能力已满足最低要求，在财务评价上是可以考虑接受的，其计算模型如下：
式中：NPV(IRR)为内部收益率IRR下的净现金流量现值累计值，CIt为第t年的现金流入额，COt为第t年的现金流出额，N为项目全寿命周期。
设基准折现率为i0，IRR的判断准则为：若IRR≥i0，则项目可行，若IRR≤i0，则项目不可行。
本发明分别构建三个规划环节，负荷预测：确定考虑储能参与负荷侧需求响应后系统所需满足的负荷量；电源规划：根据负荷量，确定考虑电源侧储能后的电源需新增规划发电量；电网规划：根据总负荷量、总发电量、现有电网结构规划新增或改造升级输电线路、变压器等输电设备及储能设备；在完成前3个环节的构造后，即可对规划后的整个电力系统(含负荷、电源、电网、储能)进行安全电气安全校验，验证该规划方案时候满足系统安全稳定运行相关要求(如电压/频率/功角是否满足系统安全稳定导则要求、短路电流是否超标等)；再进行投资估算：计算规划后整个系统在投资周期内的产生投资成本；经济评价：计算规划后整个系统在投资周期内产生的经济收益，并结合经济评价中的投资成本，最终计算系统整体经济效益，从投资经济性角度评估整个规划方案，提高规划的效率和电网规划的准确度。
请参阅图3，本发明提供一种电力系统规划装置，包括：
规划模块11，用于将电化学储能纳入负荷预测、电源规划以及电网规划中获取储能参与的电力系统，并确定所述储能参与的电力系统的供需平衡；
校验模块12，用于采用预设的电化学储能通用电磁暂态计算模型对所述储能参与的电力系统进行安全稳定性校验；
评估模块13，用于计算所述储能参与的电力系统规划的投资成本以及经济收益，评估所述储能参与的电力系统规划所产生的效益。
关于电力系统规划装置的具体限定可以参见上文中对于的限定，在此不再赘述。上述电力系统规划装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
本发明提供一种计算机终端设备，包括一个或多个处理器和存储器。存储器与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任意一个实施例中的电力系统规划方法。
处理器用于控制该计算机终端设备的整体操作，以完成上述的电力系统规划方法的全部或部分步骤。存储器用于存储各种类型的数据以支持在该计算机终端设备的操作，这些数据例如可以包括用于在该计算机终端设备上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
在一示例性实施例中，计算机终端设备可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific 1ntegrated Circuit，简称AS1C)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device,简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的电力系统规划方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述任意一个实施例中的电力系统规划方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器，上述程序指令可由计算机终端设备的处理器执行以完成上述的电力系统规划方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种电力系统规划方法，其特征在于，包括：
将电化学储能纳入负荷预测、电源规划以及电网规划中获取储能参与的电力系统，并确定所述储能参与的电力系统的供需平衡；
采用预设的电化学储能通用电磁暂态计算模型对所述储能参与的电力系统进行安全稳定性校验；
计算所述储能参与的电力系统规划的投资成本以及经济收益，评估所述储能参与的电力系统规划所产生的效益。
2.根据权利要求1所述的电力系统规划方法，其特征在于，所述将电化学储能纳入负荷预测、电源规划以及电网规划中获取储能参与的电力系统，包括：
将所述电化学储能纳入所述负荷预测，构建电化学储能参与的负荷预测模型L，如下：
其中，ΔHSOC表示在Δh时间段内电化学储能SOC的变化值，A表示整体负荷量，Vi表示节点电压约束，Wk表示支路电流约束。
3.根据权利要求2所述的电力系统规划方法，其特征在于，所述将电化学储能纳入负荷预测、电源规划以及电网规划中获取储能参与的电力系统，包括：
结合发电出力特征以及负荷出力特征，获取局域网的系统交换功率特性，根据所述负荷预测模型和所述系统交换功率特性计算所述储能参与的电力系统的电力电量平衡，如下：
其中，Fi(t)表示第i座风电场t时刻的功率，共有k座风电场，Lj(t)表示第j个负荷节点t时刻的功率，共有m个负荷节点，Sx(t)表示第x座电源t时刻的功率，共有z座常规电源，P1 +(t)表示电源侧储能系统充电状态的功率，P1 -(t)表示电源侧储能系统放电状态的功率，
表示负荷侧储能系统充电状态的功率，
表示负荷侧储能系统放电状态的功率。
4.根据权利要求3所述的电力系统规划方法，其特征在于，所述将电化学储能纳入负荷预测、电源规划以及电网规划中获取储能参与的电力系统，包括：
根据所述储能参与的电力系统的电力电量平衡以及现有的电网结构扩建输电线路及变压器，确定所述储能参与的电力系统，构建配置电化学储能后的输电出力模型，如下：
其中，PNet(t)表示配置电化学储能后的功率需求，n′i-j表示配置电化学储能后节点i和节点j之间新建线路的数量，ni-j表示节点i和节点j之间新建线路的数量，n′i表示配置电化学储能后节点i新建变压器的数量，ni表示节点i新建变压器的数量，k表示配置储能的节点集合，Pk,E(t)表示时刻t节点k配置的储能的充电功率，Pi-j(t)表示时刻t节点i和节点j之间新建线路的功率，Pi(t)表示时刻t节点i新建变压器的功率，Ω表示待选线路集合。
5.一种电力系统规划装置，其特征在于，包括：
规划模块，用于将电化学储能纳入负荷预测、电源规划以及电网规划中获取储能参与的电力系统，并确定所述储能参与的电力系统的供需平衡；
校验模块，用于采用预设的电化学储能通用电磁暂态计算模型对所述储能参与的电力系统进行安全稳定性校验；
评估模块，用于计算所述储能参与的电力系统规划的投资成本以及经济收益，评估所述储能参与的电力系统规划所产生的效益。
6.根据权利要求5所述的电力系统规划装置，其特征在于，所述规划模块，还用于：
将所述电化学储能纳入所述负荷预测，构建电化学储能参与的负荷预测模型L，如下：
其中，ΔHSOC表示在Δh时间段内电化学储能SOC的变化值，A表示整体负荷量，Vi表示节点电压约束，Wk表示支路电流约束。
7.根据权利要求6所述的电力系统规划装置，其特征在于，所述规划模块，还用于：
结合发电出力特征以及负荷出力特征，获取局域网的系统交换功率特性，根据所述负荷预测模型和所述系统交换功率特性计算所述储能参与的电力系统的电力电量平衡，如下：
其中，Fi(t)表示第i座风电场t时刻的功率，共有k座风电场，Lj(t)表示第j个负荷节点t时刻的功率，共有m个负荷节点，Sx(t)表示第x座电源t时刻的功率，共有z座常规电源，P1 +(t)表示电源侧储能系统充电状态的功率，P1 -(t)表示电源侧储能系统放电状态的功率，
表示负荷侧储能系统充电状态的功率，
表示负荷侧储能系统放电状态的功率。
8.根据权利要求7所述的电力系统规划装置，其特征在于，所述规划模块，还用于：
根据所述储能参与的电力系统的电力电量平衡以及现有的电网结构扩建输电线路及变压器，确定所述储能参与的电力系统，构建配置电化学储能后的输电出力模型，如下：
其中，PNet(t)表示配置电化学储能后的功率需求，n′i-j表示配置电化学储能后节点i和节点j之间新建线路的数量，ni-j表示节点i和节点j之间新建线路的数量，n′i表示配置电化学储能后节点i新建变压器的数量，ni表示节点i新建变压器的数量，k表示配置储能的节点集合，Pk,E(t)表示时刻t节点k配置的储能的充电功率，Pi-j(t)表示时刻t节点i和节点j之间新建线路的功率，Pi(t)表示时刻t节点i新建变压器的功率，Ω表示待选线路集合。
9.一种计算机终端设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4任一项所述的电力系统规划方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的电力系统规划方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110702445.4A CN113256168B (zh) | 2021-06-24 | 2021-06-24 | 一种电力系统规划方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110702445.4A CN113256168B (zh) | 2021-06-24 | 2021-06-24 | 一种电力系统规划方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113256168A true CN113256168A (zh) | 2021-08-13 |
| CN113256168B CN113256168B (zh) | 2023-04-07 |
Family
ID=77189479
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110702445.4A Active CN113256168B (zh) | 2021-06-24 | 2021-06-24 | 一种电力系统规划方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113256168B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113937757A (zh) * | 2021-10-09 | 2022-01-14 | 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法及装置 |
| CN114123240A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-03-01 | 广东电网有限责任公司 | 新能源承载能力计算方法、装置、终端设备及存储介质 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120296482A1 (en) * | 2009-10-23 | 2012-11-22 | Viridity Energy, Inc. | Methods, apparatus and systems for managing energy assets |
| US20130346139A1 (en) * | 2009-10-23 | 2013-12-26 | Alain P. Steven | Facilitating revenue generation from wholesale electricity markets based on a self-tuning energy asset model |
| CN108964076A (zh) * | 2018-07-17 | 2018-12-07 | 广东电网有限责任公司电网规划研究中心 | 区域电网无功规划评价方法及系统、计算机设备、介质 |
| CN111541244A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-14 | 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 | 考虑储能装置度电成本的电网侧储能装置容量计算方法 |
| CN112163700A (zh) * | 2020-09-22 | 2021-01-01 | 清华大学 | 一种考虑储能电池循环寿命的电化学储能电站规划方法 |
| CN112446145A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-03-05 | 国网山西省电力公司经济技术研究院 | 一种基于kl散度的储能电站分布鲁棒规划方法 |
| CN112633699A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-04-09 | 深圳供电局有限公司 | 主动配电网网架规划方法、装置、计算机设备和存储介质 |
-
2021
- 2021-06-24 CN CN202110702445.4A patent/CN113256168B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120296482A1 (en) * | 2009-10-23 | 2012-11-22 | Viridity Energy, Inc. | Methods, apparatus and systems for managing energy assets |
| US20130346139A1 (en) * | 2009-10-23 | 2013-12-26 | Alain P. Steven | Facilitating revenue generation from wholesale electricity markets based on a self-tuning energy asset model |
| CN108964076A (zh) * | 2018-07-17 | 2018-12-07 | 广东电网有限责任公司电网规划研究中心 | 区域电网无功规划评价方法及系统、计算机设备、介质 |
| CN111541244A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-14 | 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 | 考虑储能装置度电成本的电网侧储能装置容量计算方法 |
| CN112163700A (zh) * | 2020-09-22 | 2021-01-01 | 清华大学 | 一种考虑储能电池循环寿命的电化学储能电站规划方法 |
| CN112446145A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-03-05 | 国网山西省电力公司经济技术研究院 | 一种基于kl散度的储能电站分布鲁棒规划方法 |
| CN112633699A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-04-09 | 深圳供电局有限公司 | 主动配电网网架规划方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王光辉: "风电光伏联合系统光伏发电规划方法", 《科技论坛》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113937757A (zh) * | 2021-10-09 | 2022-01-14 | 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于储能和光伏出力的电磁暂态稳定控制方法及装置 |
| CN114123240A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-03-01 | 广东电网有限责任公司 | 新能源承载能力计算方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN114123240B (zh) * | 2021-11-15 | 2024-04-12 | 广东电网有限责任公司 | 新能源承载能力计算方法、装置、终端设备及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113256168B (zh) | 2023-04-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Chen et al. | Energy storage subsidy estimation for microgrid: A real option game-theoretic approach | |
| El-Khattam et al. | Optimal investment planning for distributed generation in a competitive electricity market | |
| Bertolini et al. | Do Smart Grids boost investments in domestic PV plants? Evidence from the Italian electricity market | |
| Karhinen et al. | Private and social benefits of a pumped hydro energy storage with increasing amount of wind power | |
| Luburić et al. | FACTS devices and energy storage in unit commitment | |
| CN113256168B (zh) | 一种电力系统规划方法、装置、设备及存储介质 | |
| Haring et al. | Incentive compatible imbalance settlement | |
| CN108520315A (zh) | 计及中长期交易和现货交易约束的电网有功实时控制方法 | |
| Channon et al. | The cost of balancing a parabolic trough concentrated solar power plant in the Spanish electricity spot markets | |
| Wang et al. | Impact of local transmission congestion on energy storage arbitrage opportunities | |
| Kim et al. | Economical energy storage systems scheduling based on load forecasting using deep learning | |
| Zalzar et al. | An incentive-based settlement mechanism for participation of flexible demands in day-ahead markets | |
| Alvarado et al. | Reactive power as an identifiable ancillary service | |
| Lakiotis et al. | A methodological approach for assessing the value of energy storage in the power system operation by mid-term simulation | |
| Zhou et al. | Smart bidding strategy of the demand-side loads based on the reinforcement learning | |
| CN114069613B (zh) | 基于企业用能特性的自备电厂参与调峰的调控方法及系统 | |
| CN112348274B (zh) | 考虑调峰的电力现货市场出清方法、系统、设备及介质 | |
| Khodadadi et al. | On the optimal coordinated hydropower bidding strategy in day-ahead energy and manual frequency restoration reserve markets | |
| Garella et al. | Provision of flexibility services through energy communities | |
| Moreira | Business models for energy storage systems | |
| Nakayama et al. | Demand charge and response with energy storage | |
| Graf et al. | Market performance assessment in locational markets with non-convexities | |
| Tee et al. | Toward valuing flexibility in transmission planning | |
| CN112381399A (zh) | 一种能源系统日前-实时出清方法及系统 | |
| Raycheva et al. | Coordinated generation expansion planning for transmission and distribution systems |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |