CN113627720B - 基于电能替代的综合园区风光储系统配置方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于电能替代的综合园区风光储系统配置方法，涉及综合园区清洁能源系统配置技术领域，包括以下步骤：S1，通过上层风光储系统配置层根据自身组成单元的配置，计算风光储系统的配置容量以及风光储系统运行周期中的出力上下限，并将计算结果传递至下层配电网层；S2，下层配电网层将风光储系统的配置容量以及运行周期中的出力上下限作为安装节点的功率约束条件，对安装节点的传输功率进行优化，并将优化结果传递给上层风光储系统配置层；S3，上层风光储系统配置层根据下层配电网层的传输功率优化结果，求解得各分布式单元的配置容量及出力计划，得到风光储系统经济性最优方法；考虑需求响应可以平滑负荷曲线以及减小电能负荷的峰谷差，降低电源的配置容量。
Description
技术领域
本发明涉及综合园区清洁能源系统配置技术领域，具体为基于电能替代的综合园区风光储系统配置方法。
背景技术
综合园区中大量使用燃煤燃油给用户供能，造成严重的环境污染，由于电能的清洁性，使用电能替代传统化石能源是治理环境污染问题的重要方式，因此，在综合园区大力推进电能替代的应用，然而，已有配电网供电能力无法满足电能替代下用户不断增加的电力需求。在这种情况下，大量的风机、光伏等可再生清洁能源接入配电网，给用户提供电能，缓解配电网的供电压力。但风光出力具有较强的波动性，需要配置储能设备平抑其出力的不确定性，提高清洁能源利用效率，而用户依靠需求响应主动参与系统调节，优化系统经济性，促进园区清洁能源系统可持续发展。
目前，国内外针对电能替代和需求响应的作用以及其在综合能源系统和风光储系统中的应用进行研究并取得了一些成果，在综合园区能源系统、微网能源系统、以及风光储系统中，考虑到电采暖负荷、电动汽车充电负荷等单一的电能替代形式，以及用户侧的需求响应，可减少弃风弃光现象，并减少清洁能源系统的投资建设成本。然而，综合园区大量的电能替代负荷规模化接入园区，利用风光储系统对其进行供电，会对园区原有配电系统的运行状态产生冲击，基于此对接入园区配电网的风光储系统容量配置方法需要改进。
因此，现阶段亟需研究基于电能替代的综合园区风光储系统配置方法，以提高大规模的电能替代负荷接入后综合园区的供电能力。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供基于电能替代的综合园区风光储系统配置方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
基于电能替代的综合园区风光储系统配置方法，包括以下步骤：
S1，通过上层风光储系统配置层根据自身组成单元的配置，计算风光储系统的配置容量以及风光储系统运行周期中的出力上下限，并将计算结果传递至下层配电网层，执行步骤S2；
S2，下层配电网层将风光储系统的配置容量以及运行周期中的出力上下限作为安装节点的功率约束条件，对安装节点的传输功率进行优化，并将优化结果传递给上层风光储系统配置层，其中，风光储系统的配置容量为安装节点传输功率的上下限，执行步骤S3；
S3，上层风光储系统配置层根据下层配电网层的传输功率优化结果，求解得各分布式单元的配置容量及出力计划，得到风光储系统经济性最优方法。
进一步的，所述步骤S1中，上层风光储系统配置层根据自身组成单元的配置，通过混合整数线性规划计算风光储系统的配置容量以及风光储系统运行周期中的出力上下限；所述步骤S3中，上层风光储系统配置层根据传输功率优化结果通过混合整数线性规划求解得各分布式单元的配置容量及出力计划。
进一步的，所述步骤S2中，下层配电网层将风光储系统的配置容量以及运行周期中的出力上下限作为安装节点的功率约束条件，使用二阶锥松弛潮流，从网损最低、电压偏移最小以及功率波动最小3个方面考虑对安装节点的传输功率进行优化。
进一步的，所述步骤S1中，上层风光储系统配置层的具体模型是以考虑风光储系统投资建设成本最小为目标函数的风光储系统配置模型，基于价格型需求响应机制，建立一个包含分布式风机、光伏和储能设备的风光储系统配置模型，其表达式为：
式中，Fup表示上层风光储系统的投资建设总成本；MG表示风光储系统中的风机、光伏以及储能元件；
表示风光储系统的投资建设成本；
表示节点i的风光储系统在t时刻的运行维护成本；
表示节点i在t时刻的购售电费用；
表示节点i的风光储系统以及电能替代在t时刻的国家补贴成本；T表示总运行时刻数；t表示运行时刻。
进一步的，所述风光储系统的投资建设成本
式中，Ci为风光储系统中各设备的单位投资建设成本，Pi为风光储系统中各设备的安装配置容量，Bsal,i表示系统设备的设备功率残值，Yi表示系统设备的使用寿命，r0,i表示系统设备的贴现率；所述节点i的风光储系统的运行维护成本
式中，ωop为各设备的单位运行维护成本，
为节点i的风光储系统中各设备在t时刻的运行功率，所述节点i的购售电费用
式中，
为购电价、
为售电价；所述风光储系统以及电能替代的国家补贴成本
式中，ωMG,sub为系统清洁能源补贴；ωEES,sub为电能替代补贴，
为节点i的风光储系统中各设备在t时刻的运行功率，
为节点i在t时刻的电能替代负荷。
进一步的，所述上层风光储系统配置层的具体模型的约束条件为：系统运行功率平衡约束、储能设备性能约束、安装节点传输功率约束，系统运行功率平衡约束的公式为：
式中，
表示用户价格型需求响应后的电负荷功率；
表示储电设备的充放电功率，为正表示充电，为负表示放电；
表示电替热功率；
表示电替冷功率；
表示电替油功率；
分别表示风机和光伏的输出功率；
表示安装节点的传输功率，为正表示向电网购电，为负表示向电网售电，其值由下层配电网模型传送而来；
分别为用户热冷需求响应后的热负荷和冷负荷；
分别为用户的热负荷需求和冷负荷需求；
分别为蓄热设备和蓄冷设备的储放功率，为正表示蓄热蓄冷，为负表示释热释冷；
储能设备性能约束中，储能设备的配置目标为：保证园区电能替代负荷特性下的供需能量平衡，系统中包含的储能设备有储电、蓄热、蓄冷3种，其数学模型为：
式中：λ∈{EB,EH,EC}，EB为储电设备、EH为蓄热设备、EC为蓄冷设备；
为储能设备存储的能量，包含电、热、冷；
为储能设备的充能功率、
为储能设备的放能功率；ηλ,char为储能的充能效率、ηλ,dis为储能的放能效率；储能设备的运行约束公式为：
式中：
为储能设备的最大负荷状态、
为储能设备的最小负荷状态；Eλ为储能设备的配置容量；
为运行周期内储能初始能量、
为运行周期内储能结束能量；
安装节点传输功率约束：
风光储系统给园区电能替代负荷供电时，风光储系统出力不足或电网处于低谷电价时，系统通过安装节点向电网购电满足园区电能替代负荷需求；风光储系统出力充裕或电网处于峰值电价时，系统通过安装节点向电网售电缓解电网的供电压力。因此，下层配电网运行模型传递的安装节点功率为上层风光储系统配置模型传输功率的上限，购售电功率平衡约束和购售电上下限约束如式：
式中：
为系统出售给配电网的电量、
为系统从配电网购买的电量；
为系统的购电量最大值、
为系统的售电量最大值。
进一步的，所述步骤S2中，下层配电网层的具体模型是以考虑网络损耗、电压偏移以及功率波动最小为目标函数的配电网运行状态模型，其表达式为：
式中，F1为总运行周期内系统的总网损之和；F2为电压偏移目标，以各节点电压与额定电压的平方差绝对值之和表示；F3为安装节点处的传输功率波动指标；T为总运行时刻数；N为配电网总节点数；v(i)为支路首端为节点i的末端节点集合；Iij,t为支路ij的电流；rij为支路ij的电阻；Ui,t为节点i的电压，Ue为额定电压；ΩMG为公共节点的集合；
为安装节点的传输功率；
为运行周期内安装节点的传输功率平均值。
进一步的，所述下层配电网层的具体模型的约束条件为：配网潮流约束、节点电压上下限约束、支路电流约束、安装节点传输功率约束；配网潮流约束采用Distflow形式的潮流约束，公式为：
式中：Pij,t为支路ij首端的有功功率、Qij,t为支路ij首端的无功功率；Pjk,t为支路jk首端的有功功率、Qjk,t为支路jk首端的无功功率；xij为线路ij的电抗；u(j)为支路末端为节点j的首端节点集合；
为安装节点的有功功率、
为负荷节点的有功功率、
为安装节点的无功功率、
为负荷节点的无功功率；
节点电压上下限约束公式为：
Umin≤Ui,t≤Umax
式中：Umax为节点电压的上限、Umin为节点电压的下限；
支路电流约束公式为：
Iij,t≤Imax
式中：Imax为支路ij允许的电流上限；
安装节点传输功率约束的公式为：
式中：
为安装节点处的传输功率上限、
为安装节点处的传输功率下限，其值由上层风光储系统配置结果传递所得；
进一步的，将步骤S3中的传输功率代入步骤S2中的风光储系统配置，同样采用混合整数线性规划求解得各分布式单元得配置容量及出力计划，从而实现风光储系统经济性最优。
本发明的有益效果是：
本方案的创新点在于，基于电能替代的综合园区风光储系统配置方法，能够针对综合园区的电能替代负荷特性进行风光储系统最优配置，考虑到需求响应以及需求侧用户主动参与风光储系统调度的情形，以降低电能替代负荷对风光储系统实时出力的需求。用户可以依据电网电价和可再生清洁能源出力，充分利用可再生清洁能源满足用电需求，提高清洁能源利用率，降低风光储系统的建设投资成本。
附图说明
图1为本发明具体实施方式的步骤流程示意图；
图2为本发明具体实施方式的风光储系统的双层优化流程示意图；
图3(a)为本发明具体实施方式的夏季典型日电能替代负荷特性图；
图3(b)为本发明具体实施方式的冬季典型日电能替代负荷特性图；
图3(c)为本发明具体实施方式的过渡季典型日电能替代负荷特性图。
具体实施方式
下面结合本发明的附图1～3，对本发明实施例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的一部分实施例，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他实施。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“逆时针”、“顺时针”“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“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，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。
基于电能替代的综合园区风光储系统配置方法，包括以下步骤：
S1，通过上层风光储系统配置层根据自身组成单元的配置，计算风光储系统的配置容量以及风光储系统运行周期中的出力上下限，并将计算结果传递至下层配电网层，其中，风光储系统的配置容量为安装节点传输功率的上下限，执行步骤S2；
S2，下层配电网层将风光储系统的配置容量以及运行周期中的出力上下限作为安装节点的功率约束条件，对安装节点的传输功率进行优化，并将优化结果传递给上层风光储系统配置层，执行步骤S3；
S3，上层风光储系统配置层根据下层配电网层的传输功率优化结果，求解得各分布式单元的配置容量及出力计划，得到风光储系统经济性最优方法。
本方案的工作原理简述：
综合园区中的电替热负荷模型是用户使用电锅炉消耗电能进行供热来代替使用燃煤燃油提供热能，等同于使用电能替代热能，其电替热负荷模型为：
式中：
为用户需求的热负荷；I为供热范围内建筑个数；qi为单位面积建筑的散热指标；Si为建筑表面积；Tt-inside为室内温度，Tt-outside为室外温度；Pt GH为电替热功率；ηGH为电锅炉的热电转换效率；
分别为电锅炉最大制热功率与最小制热功率。
综合园区中的电替冷负荷模型是用户使用电制冷机消耗电能进行供冷来代替使用吸收式制冷机提供的冷能，等同于使用电能替代冷能，其电替冷负荷模型为：
式中：
为用户需求的冷负荷；Pt GC为电替冷功率；ηGC为电制冷机的冷电转换系数；
分别为电制冷机的最大制冷功率和最小制冷功率。
由于环境污染问题的日益严重，我国大力实行“油改电”，并持续推进电动汽车的发展。在综合园区已有配电网中，接入大规模电动汽车充电的电能替代负荷会对系统运行的安全性和稳定性造成巨大影响，因此，在园区接入清洁能源系统的规划运行中，必须考虑电动汽车的电替油负荷特性。根据文电动汽车的总里程数S、充电容量E和开始充电时间tA的概率密度函数可以直接求出园区电动汽车充电需求负荷功率的概率分布函数。将全天分为1440个计算节点，每一分钟计算一次充电负荷，则充电功率计算如下：
式中：Pt EV为电动汽车的电替油功率；Pi为单位时间内电动汽车的充电功率。
上层风光储系统配置层根据自身组成单元的配置，应用混合整数线性规划的方法，分别计算出风光储系统的配置容量以及运行周期中的出力上下限，并将其传递至下层配电网层。
考虑负荷侧、电网侧以及电源侧的动态信息交互技术，对步骤S1得到的电能替代负荷进行需求响应分析，其冷热电需求响应模型具体为：
电负荷需求响应
价格型响应是需求响应的一种响应方式，在分时电价的合理调节下引导用户逐渐改变传统用电消费方式，使峰值高价负荷向谷时低价负荷移动，提高系统收益和运行可靠性。用户价格型需求响应行为可以由电量响应电价和电量电价的弹性系数描述。基于分时电价响应的电量电价弹性矩阵M的表达形式为：
式中：mff、mpp、mgg分别表示峰时电价、平时电价、谷时电价的自弹性系数；其余表示分时电价的交叉弹性系数。
用户电量经过价格型需求响应后表达形式为：
式中：下标0表示价格型需求响应前,DR表示价格型需求响应后；下标f、p、g分别表示峰平谷时段；E表示用户的用电量，e表示电价，Δe表示电价变化量。
冷热负荷需求响应
冷热负荷需求响应是指冷热负荷的柔性调节能力，在一定的范围内改变温度值对冷热用户的舒适度没有很大影响，因此对于室内温度可以根据人体舒适度范围进行约束，改变冷热负荷需求。
Tmin≤Tt-inside≤Tmax
式中：Tmax、Tmin分别为可接受的最高室温和最低室温。
基于上式构成本文的冷热负荷需求响应模型，在不考虑人的主观意愿因素下，该模型表明冷热负荷有一定范围的调度价值。
进一步的，所述步骤S1中，上层风光储系统配置层根据自身组成单元的配置，通过混合整数线性规划计算风光储系统的配置容量以及风光储系统运行周期中的出力上下限；所述步骤S3中，上层风光储系统配置层根据传输功率优化结果通过混合整数线性规划求解得各分布式单元的配置容量及出力计划。
进一步的，所述步骤S2中，下层配电网层将风光储系统的配置容量以及运行周期中的出力上下限作为安装节点的功率约束条件，使用二阶锥松弛潮流，从网损最低、电压偏移最小以及功率波动最小3个方面考虑对安装节点的传输功率进行优化。
进一步的，所述步骤S1中，上层风光储系统配置层的具体模型是以考虑风光储系统投资建设成本最小为目标函数的风光储系统配置模型，基于价格型需求响应机制，建立一个包含分布式风机、光伏和储能设备的风光储系统配置模型，其表达式为：
式中，Fup表示上层风光储系统的投资建设总成本；MG表示风光储系统中的风机、光伏以及储能元件；
表示风光储系统的投资建设成本；
表示节点i的风光储系统的运行维护成本；
表示节点i的购售电费用；
表示风光储系统以及电能替代的国家补贴成本；T表示总运行时刻数；t表示运行时刻。
进一步的，所述风光储系统的投资建设成本
式中，Ci为风光储系统中各设备的单位投资建设成本，Pi为风光储系统中各设备的安装配置容量，Bsal,i表示系统设备的设备功率残值，Yi表示系统设备的使用寿命，r0,i表示系统设备的贴现率；所述节点i的风光储系统的运行维护成本
式中，ωop为各设备的单位运行维护成本，
为节点i的风光储系统中各设备在t时刻的运行功率，所述节点i的购售电费用
式中，
为购电价、
为售电价；所述风光储系统以及电能替代的国家补贴成本
式中，ωMG,sub为系统清洁能源补贴；ωEES,sub为电能替代补贴，
为节点i的风光储系统中各设备在t时刻的运行功率，
为节点i在t时刻的电能替代负荷。
进一步的，所述上层风光储系统配置层的具体模型的约束条件为：系统运行功率平衡约束、储能设备性能约束、安装节点传输功率约束，系统运行功率平衡约束的公式为：
式中，
表示用户价格型需求响应后的电负荷功率；
表示储电设备的充放电功率，为正表示充电，为负表示放电；
表示电替热功率；
表示电替冷功率；
表示电替油功率；
分别表示风机和光伏的输出功率；
表示安装节点的传输功率，为正表示向电网购电，为负表示向电网售电，其值由下层配电网模型传送而来；
分别为用户热冷需求响应后的热负荷和冷负荷；
分别为用户的热负荷需求和冷负荷需求；
分别为蓄热设备和蓄冷设备的储放功率，为正表示蓄热蓄冷，为负表示释热释冷；
储能设备性能约束中，储能设备的配置目标为：保证园区电能替代负荷特性下的供需能量平衡，系统中包含的储能设备有储电、蓄热、蓄冷3种，其数学模型为：
式中：λ∈{EB,EH,EC}，EB为储电设备、EH为蓄热设备、EC为蓄冷设备；
为储能设备存储的能量，包含电、热、冷；
为储能设备的充能功率、
为储能设备的放能功率；ηλ,char为储能的充能效率、ηλ,dis为储能的放能效率；储能设备的运行约束公式为：
式中：
为储能设备的最大负荷状态、
为储能设备的最小负荷状态；Eλ为储能设备的配置容量；
为运行周期内储能初始能量、
为运行周期内储能结束能量；
安装节点传输功率约束：
风光储系统给园区电能替代负荷供电时，风光储系统出力不足或电网处于低谷电价时，系统通过安装节点向电网购电满足园区电能替代负荷需求；风光储系统出力充裕或电网处于峰值电价时，系统通过安装节点向电网售电缓解电网的供电压力。因此，下层配电网运行模型传递的安装节点功率为上层风光储系统配置模型传输功率的上限，购售电功率平衡约束和购售电上下限约束如式：
式中：
为系统出售给配电网的电量、
为系统从配电网购买的电量；
为系统的购电量最大值、
为系统的售电量最大值。
进一步的，所述步骤S2中，下层配电网层的具体模型是以考虑网络损耗、电压偏移以及功率波动最小为目标函数的配电网运行状态模型，其表达式为：
式中，F1为总运行周期内系统的总网损之和；F2为电压偏移目标，以各节点电压与额定电压的平方差绝对值之和表示；F3为安装节点处的传输功率波动指标；T为总运行时刻数；N为配电网总节点数；v(i)为支路首端为节点i的末端节点集合；Iij,t为支路ij的电流；rij为支路ij的电阻；Ui,t为节点i的电压，Ue为额定电压；ΩMG为公共节点的集合；
为安装节点的传输功率；
为运行周期内安装节点的传输功率平均值。
进一步的，所述下层配电网层的具体模型的约束条件为：配网潮流约束、节点电压上下限约束、支路电流约束、安装节点传输功率约束；配网潮流约束采用Distflow形式的潮流约束，公式为：
式中：Pij,t为支路ij首端的有功功率、Qij,t为支路ij首端的无功功率；Pjk,t为支路jk首端的有功功率、Qjk,t为支路jk首端的无功功率；xij为线路ij的电抗；u(j)为支路末端为节点j的首端节点集合；
为安装节点的有功功率、
为负荷节点的有功功率、
为安装节点的无功功率、
为负荷节点的无功功率；
节点电压上下限约束公式为：
Umin≤Ui,t≤Umax
式中：Umax为节点电压的上限、Umin为节点电压的下限；
支路电流约束公式为：
Iij,t≤Imax
式中：Imax为支路ij允许的电流上限；
安装节点传输功率约束的公式为：
式中：
为安装节点处的传输功率上限、
为安装节点处的传输功率下限，其值由上层风光储系统配置结果传递所得；
进一步的，将步骤S3中的传输功率代入步骤S2中的风光储系统配置，同样采用混合整数线性规划求解得各分布式单元得配置容量及出力计划，从而实现风光储系统经济性最优。
实施例：
考虑综合园区中电替热、电替冷和电替油负荷响应特性，配置风光储系统有效解决综合园区因使用电能替代化石能源所产生的电能源荷矛盾问题，考虑配电网供电可靠性和风光储系统配置经济性，建立相关的综合园区风光储系统配置模型并分析求解，得到应用于综合园区电能替代建设推进项目的风光储系统配置容量，满足综合园区绿色建设以及配电网经济性高的要求。
综合园区电能替代下负荷特性模型下的电能替代功率如图3(a)、图3(b)、图3(c)所示。
根据所建模型在不同场景下的风光储配置结果如下表1所示。
风光储系统配置结果
利用风光储系统作为电能替代负荷的供电系统。由表1可知，要满足园区全年的电能替代负荷，需要在园区配置风机17台，光伏62组，储能设备336kW的风光储系统，实现综合园区的低碳排放目标。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解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他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (3)
1.基于电能替代的综合园区风光储系统配置方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，通过上层风光储系统配置层根据自身组成单元的配置，计算风光储系统的配置容量以及风光储系统运行周期中的出力上下限，并将计算结果传递至下层配电网层，执行步骤S2；
S2，下层配电网层将风光储系统的配置容量以及运行周期中的出力上下限作为安装节点的功率约束条件，对安装节点的传输功率进行优化，并将优化结果传递给上层风光储系统配置层，其中，风光储系统的配置容量为安装节点传输功率的上下限，执行步骤S3；
S3，上层风光储系统配置层根据下层配电网层的传输功率优化结果，求解得各分布式单元的配置容量及出力计划，得到风光储系统经济性最优方法；
所述步骤S1中，上层风光储系统配置层根据自身组成单元的配置，通过混合整数线性规划计算风光储系统的配置容量以及风光储系统运行周期中的出力上下限；所述步骤S3中，上层风光储系统配置层根据下层配电网层的传输功率优化结果通过混合整数线性规划求解得各分布式单元的配置容量及出力计划；
所述步骤S1中，上层风光储系统配置层的具体模型是以考虑风光储系统投资建设成本最小为目标函数的风光储系统配置模型，基于价格型需求响应机制，建立一个包含分布式风机、光伏和储能设备的风光储系统配置模型，其表达式为：
式中，Fup表示上层风光储系统的投资建设总成本；MG表示风光储系统中的风机、光伏以及储能元件；
表示风光储系统的投资建设成本；
表示节点i的风光储系统在t时刻的运行维护成本；
表示节点i在t时刻的购售电费用；
表示节点i的风光储系统以及电能替代在t时刻的国家补贴成本；T表示总运行时刻数；t表示运行时刻；
所述风光储系统的投资建设成本
式中，Ci为风光储系统中各设备的单位投资建设成本，Pi为风光储系统中各设备的安装配置容量，Bsal,i表示系统设备的设备功率残值，Yi表示系统设备的使用寿命，r0,i表示系统设备的贴现率；所述节点i的风光储系统的运行维护成本
式中，ωop为各设备的单位运行维护成本，
为节点i的风光储系统中各设备在t时刻的运行功率，所述节点i的购售电费用
式中，
为购电价、
为售电价，
为系统出售给配电网的电量、
为系统从配电网购买的电量；所述风光储系统以及电能替代的国家补贴成本
式中，ωMG,sub为系统清洁能源补贴，
为节点i的风光储系统中各设备在t时刻的运行功率，ωEES,sub为电能替代补贴，
为节点i在t时刻的电能替代负荷；
所述上层风光储系统配置层的具体模型的约束条件为：系统运行功率平衡约束、储能设备性能约束和安装节点传输功率约束；
所述步骤S2中，下层配电网层的具体模型是以考虑网络损耗、电压偏移以及功率波动最小为目标函数的配电网运行状态模型，其表达式为：
式中，F1为总运行周期内系统的总网损之和；F2为电压偏移目标，以各节点电压与额定电压的平方差绝对值之和表示；F3为安装节点处的传输功率波动指标；T为总运行时刻数；N为配电网总节点数；v(i)为支路首端为节点i的末端节点集合；Iij,t为支路ij的电流；rij为支路ij的电阻；Ui,t为节点i的电压，Ue为额定电压；ΩMG为公共节点的集合；
为安装节点的传输功率；
为运行周期内安装节点的传输功率平均值。
2.根据权利要求1所述的基于电能替代的综合园区风光储系统配置方法，其特征在于，所述步骤S2中，下层配电网层将风光储系统的配置容量以及运行周期中的出力上下限作为安装节点的功率约束条件，使用二阶锥松弛潮流，从网损最低、电压偏移最小以及功率波动最小3个方面考虑对安装节点的传输功率进行优化。
3.根据权利要求1所述的基于电能替代的综合园区风光储系统配置方法，其特征在于，所述下层配电网层的具体模型的约束条件为：配网潮流约束、节点电压上下限约束、支路电流约束和安装节点传输功率约束。
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107220488A (zh) * | 2017-05-17 | 2017-09-29 | 上海理工大学 | 基于可再生能源电能替代效应的能源结构优化方法 |
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|---|---|---|---|---|
| DE102012107348A1 (de) * | 2012-08-09 | 2014-02-13 | Evonik Industries Ag | Verfahren zur Begrenzung der Belastung von Stromübertragungsnetzen |
| WO2014158848A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-10-02 | Allison Transmission, Inc. | System and method for optimizing power consumption in a hybrid electric vehicle |
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107220488A (zh) * | 2017-05-17 | 2017-09-29 | 上海理工大学 | 基于可再生能源电能替代效应的能源结构优化方法 |
| CN112541268A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-03-23 | 国网河南省电力公司经济技术研究院 | 一种考虑风、光、储的园区配售电规划运营方法 |
| CN112862352A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-05-28 | 三峡大学 | 一种广域综合能源系统联合规划方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Umer Akram等.Optimal sizing of a wind/solar/battery hybrid grid-connected microgrid system.《IET Renewable Power Generation》.2017,第12卷(第1期),第72-80页. * |
| 周楠等.基于需求响应的光伏微网储能系统多目标容量优化配置.《电网技术》.2016,第40 卷(第6 期),第1709- 1716页. * |
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