CN113743724A - 新能源场站配置储能评估方法、系统、介质及电力终端 - Google Patents

新能源场站配置储能评估方法、系统、介质及电力终端 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种新能源场站配置储能评估方法，所述方法包括：获取新能源场站的场站信息、储能单位的储能信息、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本；根据所述场站信息计算新能源场站单位容量成本有效年值；根据所述储能信息计算储能单位容量成本有效年值；将所述新能源场站单位容量成本有效年值、储能单位容量成本有效年值、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本输入储能评估模型，得到新能源场站配置储能后的利用小时数基准值。相比现有技术，本发明能够充分考虑新能源场站配置储能的利用小时数，从而科学评估新能源场站配置储能的全周期利用水平，满足了实际应用需求。

Description

新能源场站配置储能评估方法、系统、介质及电力终端
技术领域
本申请涉及电力系统技术领域，特别是涉及一种新能源场站配置储能评估方法、系统、存储介质及电力终端。
背景技术
随着电力行业的不断发展，光伏、风电等新能源也随之快速发展。由于新能源发电具有间歇性、随机性、不确定性等特点，因此给系统调峰和电网运行带来了新的挑战。
众所周知的，储能系统安装灵活、具备充/放电双向互动能力，在新能源场站配置储能，可在不改变现有电网结构的基础上改善输电通道利用效率、缓解常规机组调峰压力、提高新能源消纳水平，同时平抑新能源功率波动，促进新能源并网消纳。
然而，现有配置储能的新能源场站运行状况分析方法中，大多是根据上网电价、新能源运行、储能充放电约束等条件，计算储能系统的运行效益和运行方式，但并未从全寿命投资角度进行考虑，因此不能科学评估新能源场站配置储能的全周期利用水平。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够充分考虑新能源场站配置储能的利用小时数基准值，从而科学评估新能源场站配置储能的全周期利用水平的新能源场站配置储能评估方法、系统、存储介质及电力终端。
本发明实施例提供了一种新能源场站配置储能评估方法，所述方法包括以下步骤：
获取新能源场站的场站信息、储能单位的储能信息、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本；
根据所述场站信息计算新能源场站单位容量成本有效年值；
根据所述储能信息计算储能单位容量成本有效年值；
将所述新能源场站单位容量成本有效年值、储能单位容量成本有效年值、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本输入储能评估模型，得到新能源场站配置储能后的利用小时数基准值。
进一步地，所述场站信息包括场站成本、场站运行年限及场站折现率；
所述储能信息包括储能单位成本、储能运行年限、电池更换成本，以及储能电池成本按年下降比率和储能折现率。
进一步地，根据所述场站信息计算新能源场站单位容量成本有效年值的方法包括：
将所述场站成本、场站运行年限及场站折现率输入新能源场站单位容量成本模型，以得到所述新能源场站单位容量成本有效年值；
所述新能源场站单位容量成本模型为：
Figure BDA0003191316520000021
其中，Niv为新能源场站单位容量成本有效年值，单位为元/kW；Tn1为场站运行年限；Niv y为目标年新能源场站单位容量成本，单位为元/kW；r1为场站折现率。
进一步地，根据所述储能信息计算储能单位容量成本有效年值的方法包括：
根据储能电池投运年的储能单位容量成本、储能电池成本按年下降比率及储能电池额定运行年值计算所述储能电池单位容量的更换成本；
所述储能电池单位容量的更换成本计算模型为：
Figure BDA0003191316520000031
其中，
Figure BDA0003191316520000032
为下一个替换年储能电池单位的更换容量成本，单位为元/kWh；
Figure BDA0003191316520000033
为储能电池投运年的储能单位容量成本，单位为元/kWh；λ为储能电池成本按年下降比率；Tb为储能电池额定运行年值；
根据所述储能电池单位容量的更换成本得到电池更换成本；
将所述电池更换成本、储能折现率及储能运行年限输入储能单位容量成本模型，以得到所述储能单位容量成本有效年值。
进一步地，所述储能单位容量成本模型为：
Figure BDA0003191316520000034
其中，Biv为储能单位容量成本有效年值，单位为元/kWh；
Figure BDA0003191316520000035
为第β次电池更换成本，单位为元/kWh；Tn2为储能运行年限；r2为储能折现率。
进一步地，所述新能源场站单位容量运维与损耗成本的计算模型为：
NO&M＝(δ1+δ2)Niv
其中，δ1为新能源场站运维成本比率，δ2为新能源场站损耗比率，Niv为新能源场站单位容量成本有效年值；
所述储能单位容量运维与损耗成本的计算模型为：
BO&M＝δ3Biv
其中，δ3为储能单位容量运维与损耗成本比率，Biv为储能单位容量投资成本有效年值。
进一步地，所述储能评估模型为：
Figure BDA0003191316520000036
其中，Ty为新能源场站配置储能后的利用小时数基准值，单位为小时；pnb为新能源场站配置储能的上网电价，单位为元/kWh；ζ为新能源场站配置储能的容量比例；ψ为考虑储能容量配置的价格系数；Biv为储能单位容量成本有效年值；Niv y为目标年新能源场站单位容量成本；Biv为储能单位容量成本有效年值；BO&M为储能单位容量运维与损耗成本；NO&M为新能源场站单位容量运维与损耗成本。
本发明的另一实施例提出一种新能源场站配置储能评估系统，解决了现有配置储能的新能源场站运行状况分析方法中，大多是根据上网电价、新能源运行、储能充放电约束等条件，计算储能系统的运行效益和运行方式，但并未从全寿命投资角度进行考虑，因此不能科学评估新能源场站配置储能的全周期利用水平的问题。
根据本发明实施例的新能源场站配置储能评估系统，包括：
数据获取模块，用于获取新能源场站的场站信息、储能单位的储能信息、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本；
第一计算模块，根据所述场站信息计算新能源场站单位容量成本有效年值；
第二计算模块，用于根据所述储能信息计算储能单位容量成本有效年值；
储能评估模块，用于将所述新能源场站单位容量成本有效年值、储能单位容量成本有效年值、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本输入储能评估模型，以得到新能源场站配置储能后的利用小时数基准值。
本发明的另一个实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如上所述的新能源场站配置储能评估方法。
本发明的另一个实施例还提出一种电力终端，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如上所述的新能源场站配置储能评估方法。
上述新能源场站配置储能评估方法，获取新能源场站的场站信息、储能单位的储能信息、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本；根据所述场站信息计算新能源场站单位容量成本有效年值；根据所述储能信息计算储能单位容量成本有效年值；将所述新能源场站单位容量成本有效年值、储能单位容量成本有效年值、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本输入储能评估模型，得到新能源场站配置储能后的利用小时数基准值。相比现有技术，本发明能够充分考虑新能源场站配置储能的利用小时数基准值，从而科学评估新能源场站配置储能的全周期利用水平，满足了实际应用需求。
附图说明
图1为本发明实施例提供的新能源场站配置储能评估方法的一种流程示意图；
图2为图1中步骤S13的具体流程示意图；
图3为本发明实施例提供的新能源场站配置储能评估系统的结构框图；
图4为本发明实施例提供的电力终端的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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，本技术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。
需要说明的是，文中的步骤编号，仅为了方便具体实施例的解释，不作为限定步骤执行先后顺序的作用。本实施例提供的方法可以由相关的服务器执行，且下文均以服务器作为执行主体为例进行说明。
如图1至图2所示，本发明实施例提供的新能源场站配置储能评估方法，由用于控制所述新能源场站配置储能工作的储能配置设备执行，请参阅图1，所述方法包括步骤S11至步骤S14：
步骤S11，获取新能源场站的场站信息、储能单位的储能信息、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本。
其中，所述场站信息包括场站成本、场站运行年限及场站折现率；所述储能信息包括储能单位成本、储能运行年限、电池更换成本，以及储能电池成本按年下降比率和储能折现率。
进一步地，所述新能源场站单位容量运维与损耗成本的计算模型为：
NO&M＝(δ1+δ2)Niv
其中，δ1为新能源场站运维成本比率，δ2为新能源场站损耗比率，Niv为新能源场站单位容量成本有效年值。
进一步地，所述储能单位容量运维与损耗成本的计算模型为：
BO&M＝δ3Biv
其中，δ3为储能单位容量运维与损耗成本比率，Biv为储能单位容量投资成本有效年值。
可以理解的，通过对所述新能源场站的场站信息、储能单位的储能信息、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本等基础参数的获取，为新能源场站配置储能评估提供必要条件。同时，减少了模型创建过程中的数据转换，也避免了人工数据准备与处理的时间花销以及引入误差，从而提高了模型创建的效率及可靠性。其中，上述基础参数的获取可通过数据采集器进行收集。
步骤S12，根据所述场站信息计算新能源场站单位容量成本有效年值。
具体的，将所述场站成本、场站运行年限及场站折现率输入新能源场站单位容量成本模型，以得到所述新能源场站单位容量成本有效年值。
进一步地，所述新能源场站单位容量成本模型为：
Figure BDA0003191316520000071
其中，Niv为新能源场站单位容量成本有效年值，单位为元/kW；Tn1为场站运行年限；Niv y为目标年新能源场站单位容量成本，单位为元/kW；r1为场站折现率。
可以理解的，通过所述新能源场站单位容量成本模型的设置，以便于根据收集到的场站成本、场站运行年限及场站折现率等基础数据进行新能源场站单位容量成本有效年值的计算。
步骤S13，根据所述储能信息计算储能单位容量成本有效年值。
具体的，根据所述储能单位成本、储能运行年限、电池更换成本，以及储能电池成本按年下降比率和储能折现率，计算储能单位容量成本有效年值。可以理解的，通过所述储能单位容量成本有效年值的计算，为新能源场站配置储能评估提供必要条件。
请参阅图2，根据所述储能信息计算储能单位容量成本有效年值的方法包括：
步骤S131，根据储能电池投运年的储能单位容量成本、储能电池成本按年下降比率及储能电池额定运行年值计算储能电池单位容量的更换成本。
具体的，将储能电池投运年的储能单位容量成本、储能电池成本按年下降比率及储能电池额定运行年值输入储能电池单位容量更换成本模型：
所述储能电池单位容量的更换成本计算模型为：
Figure BDA0003191316520000072
其中，
Figure BDA0003191316520000073
为下一个替换年储能电池单位的更换容量成本，单位为元/kWh；
Figure BDA0003191316520000074
为储能电池投运年的储能单位容量成本，单位为元/kWh；λ为储能电池成本按年下降比率；Tb为储能电池额定运行年值。
步骤S132，根据所述储能电池单位容量的更换成本得到电池更换成本。
具体的，将多个下一个替换年储能电池单位的更换容量成本进行累加，以得到所述电池更换成本。
步骤S133，将所述电池更换成本、储能折现率及储能运行年限输入储能单位容量成本模型，以得到所述储能单位容量成本有效年值。
进一步地，所述储能单位容量成本模型为：
Figure BDA0003191316520000081
其中，Biv为储能单位容量成本有效年值，单位为元/kWh；
Figure BDA0003191316520000082
为第β次电池更换成本，单位为元/kWh；Tn2为储能运行年限；r2为储能折现率。
步骤S14，将所述新能源场站单位容量成本有效年值、储能单位容量成本有效年值、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本输入储能评估模型，得到新能源场站配置储能后的利用小时数基准值。
进一步地，所述储能评估模型为：
Figure BDA0003191316520000083
其中，Ty为新能源场站配置储能后的利用小时数基准值，单位为小时；pnb为新能源场站配置储能的上网电价，单位为元/kWh；ζ为新能源场站配置储能的容量比例；ψ为考虑储能容量配置的价格系数；Biv为储能单位容量成本有效年值；Niv y为目标年新能源场站单位容量成本；Biv为储能单位容量成本有效年值；BO&M为储能单位容量运维与损耗成本；NO&M为新能源场站单位容量运维与损耗成本。
以某地区光伏场站配置储能实施案例作为本专利的示意。表1给出了针对该新能源场站配置储能利用小时数基准值评估的基本参数：
表1某地区光伏场站配置储能实施案例的基本参数
Figure BDA0003191316520000091
将上述参数输入所述储能评估模型，计算得出新能源场站配置储能的利用小时数基准值Ty为904.7小时，从而为新能源配置储能的实际运行提供科学指导。
上述新能源场站配置储能评估方法，获取新能源场站的场站信息、储能单位的储能信息、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本；根据所述场站信息计算新能源场站单位容量成本有效年值；根据所述储能信息计算储能单位容量成本有效年值；将所述新能源场站单位容量成本有效年值、储能单位容量成本有效年值、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本输入储能评估模型，得到新能源场站配置储能后的利用小时数基准值。相比现有技术，本发明能够充分考虑新能源场站配置储能的利用小时数基准值，从而科学评估新能源场站配置储能的全周期利用水平，满足了实际应用需求。
应该理解的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
如图3所示，是本发明提供的一种新能源场站配置储能评估系统的结构框图，所述系统包括：
数据获取模块21，用于获取新能源场站的场站信息、储能单位的储能信息、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本。
其中，所述场站信息包括场站成本、场站运行年限及场站折现率；所述储能信息包括储能单位成本、储能运行年限、电池更换成本，以及储能电池成本按年下降比率和储能折现率。
进一步地，所述新能源场站单位容量运维与损耗成本的计算模型为：
NO&M＝(δ1+δ2)Niv
其中，δ1为新能源场站运维成本比率，δ2为新能源场站损耗比率，Niv为新能源场站单位容量成本有效年值；
所述储能单位容量运维与损耗成本的计算模型为：
BO&M＝δ3Biv
其中，δ3为储能单位容量运维与损耗成本比率，Biv为储能单位容量投资成本有效年值。
第一计算模块22，根据所述场站信息计算新能源场站单位容量成本有效年值。
具体的，将所述场站成本、场站运行年限及场站折现率输入新能源场站单位容量成本模型，以得到所述新能源场站单位容量成本有效年值；
所述新能源场站单位容量成本模型为：
Figure BDA0003191316520000111
其中，Niv为新能源场站单位容量成本有效年值；Tn1为场站运行年限；Niv y为目标年新能源场站单位容量成本；r1为场站折现率。
第二计算模块23，用于根据所述储能信息计算储能单位容量成本有效年值。
所述第二计算模块23，具体用于，
根据储能电池投运年的储能单位容量成本、储能电池成本按年下降比率及储能电池额定运行年值计算储能电池单位容量的更换成本；
所述储能电池单位容量的更换成本计算模型为：
Figure BDA0003191316520000112
其中，
Figure BDA0003191316520000113
为下一个替换年储能电池单位的更换容量成本，单位为元/kWh；
Figure BDA0003191316520000114
为储能电池投运年的储能单位容量成本，单位为元/kWh；λ为储能电池成本按年下降比率；Tb为储能电池额定运行年值；
根据所述储能电池单位容量的更换成本得到电池更换成本；
将所述电池更换成本、储能折现率及储能运行年限输入储能单位容量成本模型，以得到所述储能单位容量成本有效年值。
进一步地，所述储能单位容量成本模型为：
Figure BDA0003191316520000115
其中，Biv为储能单位容量成本有效年值；
Figure BDA0003191316520000116
为第β次电池更换成本；Tn2为储能运行年限；r2为储能折现率。
储能评估模块24，用于将所述新能源场站单位容量成本有效年值、储能单位容量成本有效年值、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本输入储能评估模型，以得到新能源场站配置储能后的利用小时数基准值。
所述储能评估模型为：
Figure BDA0003191316520000121
其中，Ty为新能源场站配置储能后的利用小时数基准值；pnb为新能源场站配置储能的上网电价；ζ为新能源场站配置储能的容量比例；ψ为考虑储能容量配置的价格系数；Biv为储能单位容量成本有效年值；Niv y为目标年新能源场站单位容量成本；Biv为储能单位容量成本有效年值；BO&M为储能单位容量运维与损耗成本；NO&M为新能源场站单位容量运维与损耗成本。
本发明实施例所提供的新能源场站配置储能评估系统，获取新能源场站的场站信息、储能单位的储能信息、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本；根据所述场站信息计算新能源场站单位容量成本有效年值；根据所述储能信息计算储能单位容量成本有效年值；将所述新能源场站单位容量成本有效年值、储能单位容量成本有效年值、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本输入储能评估模型，得到新能源场站配置储能后的利用小时数基准值。相比现有技术，本发明能够充分考虑新能源场站配置储能的利用小时数基准值，从而科学评估新能源场站配置储能的全周期利用水平，满足了实际应用需求。
本发明实施例还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包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如上所述的新能源场站配置储能评估方法。
本发明实施例还提供了一种电力终端，参见图4所示，是本发明提供的一种电力终端的一个优选实施例的结构框图，所述电力终端包括处理器10、存储器20以及存储在所述存储器20中且被配置为由所述处理器10执行的计算机程序，所述处理器10在执行所述计算机程序时实现如上所述的新能源场站配置储能评估方法。
优选地，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元(如计算机程序1、计算机程序2、······)，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器20中，并由所述处理器10执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述电力终端中的执行过程。
所述处理器10可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，通用处理器可以是微处理器，或者所述处理器10也可以是任何常规的处理器，所述处理器10是所述电力终端的控制中心，利用各种接口和线路连接所述电力终端的各个部分。
所述存储器20主要包括程序存储区和数据存储区，其中，程序存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等，数据存储区可存储相关数据等。此外，所述存储器20可以是高速随机存取存储器，还可以是非易失性存储器，例如插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡和闪存卡(Flash Card)等，或所述存储器20也可以是其他易失性固态存储器件。
需要说明的是，上述电力终端可包括，但不仅限于，处理器、存储器，本领域技术人员可以理解，图4结构框图仅仅是电力终端的示例，并不构成对电力终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
综上，本发明实施例所提供的新能源场站配置储能评估方法、系统、存储介质及电力终端，获取新能源场站的场站信息、储能单位的储能信息、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本；根据所述场站信息计算新能源场站单位容量成本有效年值；根据所述储能信息计算储能单位容量成本有效年值；将所述新能源场站单位容量成本有效年值、储能单位容量成本有效年值、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本输入储能评估模型，得到新能源场站配置储能后的利用小时数基准值。相比现有技术，本发明能够充分考虑新能源场站配置储能的利用小时数，从而科学评估新能源场站配置储能的全周期利用水平，满足了实际应用需求。
以上所述仅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，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种新能源场站配置储能评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取新能源场站的场站信息、储能单位的储能信息、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本；
根据所述场站信息计算新能源场站单位容量成本有效年值；
根据所述储能信息计算储能单位容量成本有效年值；
将所述新能源场站单位容量成本有效年值、储能单位容量成本有效年值、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本输入储能评估模型，得到新能源场站配置储能后的利用小时数基准值。
2.根据权利要求1所述的新能源场站配置储能评估方法，其特征在于，
所述场站信息包括场站成本、场站运行年限及场站折现率；
所述储能信息包括储能单位成本、储能运行年限、电池更换成本，以及储能电池成本按年下降比率和储能折现率。
3.根据权利要求1所述的新能源场站配置储能评估方法，其特征在于，根据所述场站信息计算新能源场站单位容量成本有效年值的方法包括：
将所述场站成本、场站运行年限及场站折现率输入新能源场站单位容量成本模型，以得到所述新能源场站单位容量成本有效年值；
所述新能源场站单位容量成本模型为：
Figure FDA0003191316510000011
其中，Niv为新能源场站单位容量成本有效年值；Tn1为场站运行年限；Niv y为目标年新能源场站单位容量成本；r1为场站折现率。
4.根据权利要求3所述的新能源场站配置储能评估方法，其特征在于，根据所述储能信息计算储能单位容量成本有效年值的方法包括：
根据储能电池投运年的储能单位容量成本、储能电池成本按年下降比率及储能电池额定运行年值计算储能电池单位容量的更换成本；
所述储能电池单位容量的更换成本计算模型为：
Figure FDA0003191316510000021
其中，
Figure FDA0003191316510000022
为下一个替换年储能电池单位的更换容量成本；
Figure FDA0003191316510000023
为储能电池投运年的储能单位容量成本；λ为储能电池成本按年下降比率；Tb为储能电池额定运行年值；
根据所述储能电池单位容量的更换成本得到电池更换成本；
将所述电池更换成本、储能折现率及储能运行年限输入储能单位容量成本模型，以得到所述储能单位容量成本有效年值。
5.根据权利要求1所述的新能源场站配置储能评估方法，其特征在于，所述储能单位容量成本模型为：
Figure FDA0003191316510000024
其中，Biv为储能单位容量成本有效年值；
Figure FDA0003191316510000025
为第β次电池更换成本；Tn2为储能运行年限；r2为储能折现率。
6.根据权利要求5所述的新能源场站配置储能评估方法，其特征在于，
所述新能源场站单位容量运维与损耗成本的计算模型为：
NO&M＝(δ1+δ2)Niv
其中，δ1为新能源场站运维成本比率，δ2为新能源场站损耗比率，Niv为新能源场站单位容量成本有效年值；
所述储能单位容量运维与损耗成本的计算模型为：
BO&M＝δ3Biv
其中，δ3为储能单位容量运维与损耗成本比率，Biv为储能单位容量投资成本有效年值。
7.根据权利要求1至6任意一项所述的新能源场站配置储能评估方法，其特征在于，所述储能评估模型为：
Figure FDA0003191316510000031
其中，Ty为新能源场站配置储能后的利用小时数基准值；pnb为新能源场站配置储能的上网电价；ζ为新能源场站配置储能的容量比例；ψ为考虑储能容量配置的价格系数；Biv为储能单位容量成本有效年值；Niv y为目标年新能源场站单位容量成本；Biv为储能单位容量成本有效年值；BO&M为储能单位容量运维与损耗成本；NO&M为新能源场站单位容量运维与损耗成本。
8.一种新能源场站配置储能评估系统，其特征在于，所述系统包括：
数据获取模块，用于获取新能源场站的场站信息、储能单位的储能信息、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本；
第一计算模块，根据所述场站信息计算新能源场站单位容量成本有效年值；
第二计算模块，用于根据所述储能信息计算储能单位容量成本有效年值；
储能评估模块，用于将所述新能源场站单位容量成本有效年值、储能单位容量成本有效年值、新能源场站单位容量运维与损耗成本，以及储能单位容量运维与损耗成本输入储能评估模型，以得到新能源场站配置储能后的利用小时数基准值。
9.一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包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如权利要求1至7中任一项所述的新能源场站配置储能评估方法。
10.一种电力终端，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的新能源场站配置储能评估方法。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103871000A (zh) * 2014-03-13 2014-06-18 石家庄铁道大学 基于概率全寿命周期成本的电力变压器效能综合评估方法
US20160218511A1 (en) * 2013-10-17 2016-07-28 Zhangjiakou Wind And Solar Power Energy Demonstration A monitoring system and method for megawatt level battery energy storage power plant
CN107171317A (zh) * 2017-06-07 2017-09-15 国网山西省电力公司电力科学研究院 含有新能源发电的外送电网火电机组利用小时数预测方法
US20190293303A1 (en) * 2018-03-20 2019-09-26 Yanda Zhang Intelligent hot water heating system with stratified temperature-heating control storage tank
CN110969478A (zh) * 2019-11-01 2020-04-07 国网浙江海宁市供电有限公司 一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法
CN111416388A (zh) * 2020-04-26 2020-07-14 中国电力工程顾问集团西北电力设计院有限公司 一种高比例新能源系统储能需求和储能时长确定方法
CN111754361A (zh) * 2020-06-29 2020-10-09 国网山西省电力公司电力科学研究院 风储联合调频系统的储能容量优化配置方法及计算设备
CN113162028A (zh) * 2021-03-29 2021-07-23 重庆大学 一种基于RankBoost的新能源场站AGC综合性能评估方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160218511A1 (en) * 2013-10-17 2016-07-28 Zhangjiakou Wind And Solar Power Energy Demonstration A monitoring system and method for megawatt level battery energy storage power plant
CN103871000A (zh) * 2014-03-13 2014-06-18 石家庄铁道大学 基于概率全寿命周期成本的电力变压器效能综合评估方法
CN107171317A (zh) * 2017-06-07 2017-09-15 国网山西省电力公司电力科学研究院 含有新能源发电的外送电网火电机组利用小时数预测方法
US20190293303A1 (en) * 2018-03-20 2019-09-26 Yanda Zhang Intelligent hot water heating system with stratified temperature-heating control storage tank
CN110969478A (zh) * 2019-11-01 2020-04-07 国网浙江海宁市供电有限公司 一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法
CN111416388A (zh) * 2020-04-26 2020-07-14 中国电力工程顾问集团西北电力设计院有限公司 一种高比例新能源系统储能需求和储能时长确定方法
CN111754361A (zh) * 2020-06-29 2020-10-09 国网山西省电力公司电力科学研究院 风储联合调频系统的储能容量优化配置方法及计算设备
CN113162028A (zh) * 2021-03-29 2021-07-23 重庆大学 一种基于RankBoost的新能源场站AGC综合性能评估方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
傅旭;李富春;杨欣;杨攀峰;: "基于全寿命周期成本的储能成本分析", 分布式能源, no. 03, 15 June 2020 (2020-06-15), pages 36 - 40 *
冉亮;郭建华;袁铁江;: "新能源站侧规模化应用储能的电力系统运行模拟", 分布式能源, no. 03, 15 June 2020 (2020-06-15), pages 3 - 10 *
冉亮;郭建华;袁铁江;: "新能源站侧规模化应用储能的电力系统运行模拟", 分布式能源, no. 03, pages 3 - 10 *
杨军峰;郑晓雨;惠东;杨水丽;罗卫华;礼晓飞;: "储能技术在送端电网中促进新能源消纳的容量需求分析", 储能科学与技术, no. 04, 6 July 2018 (2018-07-06), pages 698 - 704 *
杨军峰;郑晓雨;惠东;杨水丽;罗卫华;礼晓飞;: "储能技术在送端电网中促进新能源消纳的容量需求分析", 储能科学与技术, no. 04, pages 698 - 704 *

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