CN113890119B - 一种交直流混联电网的储能容量配置方法、装置及系统 - Google Patents
一种交直流混联电网的储能容量配置方法、装置及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113890119B CN113890119B CN202110949400.7A CN202110949400A CN113890119B CN 113890119 B CN113890119 B CN 113890119B CN 202110949400 A CN202110949400 A CN 202110949400A CN 113890119 B CN113890119 B CN 113890119B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- scene
- energy storage
- storage capacity
- power grid
- constraint condition
- 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.)
- Active
Links
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 title claims abstract description 208
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 72
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims abstract description 20
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 27
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 25
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 14
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 claims description 12
- 230000008030 elimination Effects 0.000 claims description 11
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 claims description 11
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 11
- 239000003245 coal Substances 0.000 claims description 5
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 4
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 3
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 2
- 230000000452 restraining effect Effects 0.000 description 2
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J5/00—Circuit arrangements for transfer of electric power between ac networks and dc networks
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
- H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
- H02J3/466—Scheduling the operation of the generators, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a given demand
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
- H02J3/48—Controlling the sharing of the in-phase component
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
- H02J3/50—Controlling the sharing of the out-of-phase component
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
-
- 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
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/70—Wind energy
- Y02E10/76—Power conversion electric or electronic aspects
-
- 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
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E70/00—Other energy conversion or management systems reducing GHG emissions
- Y02E70/30—Systems combining energy storage with energy generation of non-fossil origin
Abstract
本发明公开了一种交直流混联电网的储能容量配置方法、装置及系统。该装置包括数据获取单元、模型建立单元、场景削减单元以及优化配置单元。该系统包括交直流混联电网的储能容量配置装置、历史数据库以及交直流混联电网。通过利用直流电网约束条件组以及交流电网约束条件组对建立的储能容量优化配置模型进行约束，并通过若干个代表日场景分别代表不同的风电出力和负荷情况，从而计算不同代表场景下的最低成本，该储能容量配置方法、装置及系统考虑了交直流混联电网的规划情形，并根据不同出力和负荷情形进行储能容量配置，从而提升了直流混联电网的储能容量的配置合理性。
Description
技术领域
本发明涉及交直流混联电网的储能容量配置领域，涉及一种交直流混联电网的储能容量配置方法、装置及系统。
背景技术
随着新能源发电并网及相关技术的发展，未来将逐渐形成以新能源为主体的新型电力系统的局面，而新能源出力的间歇性、不确定性将对电力系统安全稳定运行带来巨大的挑战。为以新能源为主体的新型电力系统配套建设储能电站，可以促进新能源的消纳、提升系统运行可靠性。因此，研究以新能源为主体的新型电力系统的储能配置方法，在促进新能源消纳的同时，合理配置储能、降低储能投资成本，是具有重要意义的。
在现有技术中，通常通过建立交流电网或者直流电网的成本最优模型并在模型基础上通过各种约束条件进行约束，从而仅针对交流电网或者直流电网进行储能容量优化配置。
但是，现有技术仍存在以下缺陷：1、未考虑交直流混联电网的规划情形，无法解决交直流混联电网难以合理配置储能而造成资源浪费的问题；2、对于交直流混联电网的规划，未根据不同出力和负荷情形进行储能容量配置。
因此，当前需要一种交直流混联电网的储能容量配置方法、装置及系统。
发明内容
针对现存的上述技术问题，本发明的目的在于提供一种交直流混联电网的储能容量配置方法、装置及系统，从而提升交直流混联电网的储能容量的配置合理性。
本发明提供了一种交直流混联电网的储能容量配置方法，包括：获取交直流混联电网的建设参数组、风电出力年数据组以及负荷年数据组；所述建设参数组包括预设的代表场景数量；根据所述建设参数组以及预设的容量优化模型，建立储能容量优化配置模型；通过预设的场景削减方法，根据所述风电出力年数据组、所述负荷年数据组以及所述代表场景数量，计算筛选获取代表日曲线组；根据所述代表日曲线组、预设的储能系统运行约束条件组以及预设的交直流混联电网约束条件组，对所述储能容量优化配置模型进行优化求解，从而计算获取最优储能容量配置方案；所述交直流混联电网约束条件组包括直流电网约束条件组以及交流电网约束条件组。
所述储能容量优化配置模型为：
式中，为单日总运行费用，所述单日总运行费用为火电机组运行成本、弃风成本、储能日化投资成本之和，/>为预设的代表场景数量，/>为火电机组个数，/>为仿真时长，/>为交直流混联电网的节点i处配置的储能单元个数，/>和/>分别为储能的单位功率容量成本和单位能量容量成本，/>和/>分别为一个储能单元的功率容量和能量容量，/>为电池储能寿命，/>为不同代表场景概率，/>为代表场景s下火电机组g的煤耗费用，/>为代表场景s下火电机组g在t时刻的出力，/>和/>分别为代表场景s下火电机组g在t时刻的启停机成本，/>为弃风惩罚系数，/>为代表场景s下t时刻的弃风功率。
在一个实施例中，所述通过预设的场景削减方法，根据所述风电出力年数据组、所述负荷年数据组以及所述代表场景数量，计算筛选获取代表日曲线组，具体为：根据所述风电出力年数据组以及所述负荷年数据组，绘制获取多个场景日曲线；通过预设的同步回代消除法以及所述代表场景数量，对所述多个场景日曲线进行场景削减，从而获取代表日曲线组；所述代表日曲线组包括所述代表场景数量的代表日曲线以及对应的场景概率。
在一个实施例中，所述根据所述代表日曲线组、预设的储能系统运行约束条件组以及预设的交直流混联电网约束条件组，对所述储能容量优化配置模型进行优化求解，从而计算获取最优储能容量配置方案，具体为：根据预设的储能系统运行约束条件组以及所述储能容量优化配置模型，确定交直流混联电网中的电池储能容量；根据所述代表日曲线组、所述电池储能容量以及预设的交直流混联电网约束条件组，计算筛选获得所述储能容量优化配置模型的最小值，并根据所述最小值确定最优储能容量配置方案。
在一个实施例中，所述通过预设的同步回代消除法以及所述代表场景数量，对所述多个场景日曲线进行场景削减，从而获取代表日曲线组，具体为：判断所述场景日曲线的数量是否大于所述代表场景数量；若大于，则依次计算各个场景日曲线分别与每个场景日曲线彼此之间的欧式距离，从而获得多个距离数据组；其中，每个距离数据组对应一个场景日曲线；根据所述多个距离数据组以及预设的删除规则，确定应删除的第一场景日曲线以及对应的第一场景概率，并根据所述第一场景日曲线对应的距离数据组，确定与所述第一场景日曲线最接近的第二场景日曲线以及对应的第二场景概率；从所述多个场景日曲线中删除所述第一场景日曲线，并将所述第一场景概率累加至所述第二场景概率；若等于，则将当前的所有场景日曲线以及各自对应的场景概率作为代表日曲线组。
在一个实施例中，所述交流电网约束条件组包括凸化松弛后的交流线路损耗约束条件，直流电网约束条件组包括凸化松弛后的直流线路损耗约束条件和VSC功率约束条件。
在一个实施例中，所述交流电网约束条件组还包括第一功率平衡约束条件以及交流支路送受两端电压关系约束条件，所述直流电网约束条件组还包括第二功率平衡约束条件以及直流支路送受两端电压关系约束条件。
本发明还提供了一种交直流混联电网的储能容量配置装置，所述储能容量配置装置包括数据获取单元、模型建立单元、场景削减单元以及优化配置单元，其中，所述数据获取单元用于获取交直流混联电网的建设参数组、风电出力年数据组以及负荷年数据组；所述建设参数组包括预设的代表场景数量；所述模型建立单元用于根据所述建设参数组以及预设的容量优化模型，建立储能容量优化配置模型；所述场景削减单元用于通过预设的场景削减方法，根据所述风电出力年数据组、所述负荷年数据组以及所述代表场景数量，计算筛选获取代表日曲线组；所述优化配置单元用于根据所述代表日曲线组、预设的储能系统运行约束条件组以及预设的交直流混联电网约束条件组，对所述储能容量优化配置模型进行优化求解，从而计算获取最优储能容量配置方案；所述交直流混联电网约束条件组包括直流电网约束条件组以及交流电网约束条件组。
在一个实施例中，所述场景削减单元还用于：根据所述风电出力年数据组以及所述负荷年数据组，绘制获取多个场景日曲线；通过预设的同步回代消除法以及所述代表场景数量，对所述多个场景日曲线进行场景削减，从而获取代表日曲线组；所述代表日曲线组包括所述代表场景数量的代表日曲线以及对应的场景概率。
在一个实施例中，所述优化配置单元还用于：根据预设的储能系统运行约束条件组以及所述储能容量优化配置模型，确定交直流混联电网中的电池储能容量；根据所述代表日曲线组、所述电池储能容量以及预设的交直流混联电网约束条件组，计算筛选获得所述储能容量优化配置模型的最小值，并根据所述最小值确定最优储能容量配置方案。
本发明还提供了一种交直流混联电网的储能容量配置系统，所述储能容量配置系统包括交直流混联电网的储能容量配置装置、历史数据库以及交直流混联电网，所述储能容量配置装置、所述历史数据库以及所述交直流混联电网彼此之间通信连接；其中，所述储能容量配置装置用于执行如前所述的交直流混联电网的储能容量配置方法，以计算获取最优储能容量配置方案，从而使得所述交直流混联电网根据所述最优储能容量配置方案进行配置。
相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
本发明提供了一种交直流混联电网的储能容量配置方法、装置及系统，通过利用直流电网约束条件组以及交流电网约束条件组对建立的储能容量优化配置模型进行约束，并通过若干个代表日场景分别代表不同的风电出力和负荷情况，从而计算不同代表场景下的最低成本，该储能容量配置方法、装置及系统考虑了交直流混联电网的规划情形，并根据不同出力和负荷情形进行储能容量配置，从而提升了直流混联电网的储能容量的配置合理性。
附图说明
下文将结合说明书附图对本发明进行进一步的描述说明，其中：
图1示出了根据本发明的一种交直流混联电网的储能容量配置方法的一个实施例的流程图；
图2示出了根据本发明的一种交直流混联电网的储能容量配置装置的一个实施例的结构图；
图3示出了根据本发明的一种交直流混联电网的储能容量配置系统的一个实施例的结构图。
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。
具体实施例一
本发明实施例首先提供了一种交直流混联电网的储能容量配置方法的一个实施例。图1示出了根据本发明的一种交直流混联电网的储能容量配置方法的一个实施例的流程图。如图1所示，该方法包括如下步骤：
S1:获取交直流混联电网的建设参数组、风电出力年数据组以及负荷年数据组。
其中，交直流混联电网的建设参数组为预设的参数组，建设参数组包括预设的代表场景数量，代表场景数量是指作为不同风电出力和负荷输出的特征代表的场景日曲线的数量。在一个实施例中，建设参数组还包括：系统额定电压、节点电压允许波动范围、火电机组装机容量、煤耗系数、最小连续运行时间、最小连续停机时间/>、开机费用/>、停机费用/>、风电机组装机容量、弃风惩罚系数/>、电池储能单元功率容量/>、电池储能单元能量容量/>、充放电效率/>、各节点最大允许配置储能单元数/>、电池储能寿命/>、电池储能单元的单位功率容量成本/>和单位能量容量成本/>、交流线路容量、直流线路容量、VSC装置容量以及VSC装置损耗系数/>。
S2:根据所述建设参数组以及预设的容量优化模型，建立储能容量优化配置模型。
为了在基于交直流混联电网的前提下寻求储能容量的最优化配置，在进行交直流混联电网的储能容量配置时，所建立的储能容量优化配置模型应当以单日总运行费用最小化为目标，充分考虑储能系统约束条件、交流电网约束条件、直流电网约束条件、机组组合约束条件以及弃风约束条件。
在一个实施例中，所建立的储能容量优化配置模型具体为：
式中，为单日总运行费用，单日总运行费用为火电机组运行成本、弃风成本、储能日化投资成本之和；/>为预设的代表场景数量；/>为火电机组个数；/>为仿真时长；/>为交直流混联电网的节点i处配置的储能单元个数；/>和/>分别为储能的单位功率容量成本和单位能量容量成本；/>和/>分别为一个储能单元的功率容量和能量容量；为电池储能寿命；/>为不同代表场景概率；/>为代表场景s下火电机组g的煤耗费用；/>为代表场景s下火电机组g在t时刻的出力；/>和/>分别为代表场景s下火电机组g在t时刻的启停机成本；/>为弃风惩罚系数；/>为代表场景s下t时刻的弃风功率。
S3:通过预设的场景削减方法，根据所述风电出力年数据组、所述负荷年数据组以及所述代表场景数量，计算筛选获取代表日曲线组。
由于在一整年的时间段内，供电侧的风电出力水平以及用电侧的用电需求均会因季节以及地域气候的影响产生变化，因此，根据风电出力年数据组以及负荷年数据组，分析并提取出若干个具有代表性的代表日曲线以及对应的场景概率，从而获取具有代表性的不同的风电出力水平以及不同的负荷输出情形。并针对不同的风电出力水平以及不同的负荷输出情形，在后续计算配置方案过程中根据这些代表日曲线进行分化配置是十分必要的。
在一个实施例中，为了充分考虑不同的风电出力水平以及不同的负荷输出情况，分析并提取出若干个具有代表性的代表日曲线以及对应的场景概率的过程具体为：根据所述风电出力年数据组以及所述负荷年数据组，绘制获取多个场景日曲线；通过预设的同步回代消除法以及所述代表场景数量，对所述多个场景日曲线进行场景削减，从而获取代表日曲线组；所述代表日曲线组包括所述代表场景数量的代表日曲线以及对应的场景概率。其中，代表场景数量可以直接使用前述建设参数组中的预设的代表场景数量，也可以直接人为设置。
为了进行合理的场景削减，应当计算每个场景日曲线分别与剩余各个场景日曲线之间的欧式距离，从而在每一轮的场景削减中，删除与各个场景日曲线距离最远的第一场景日曲线，并将第一场景日曲线对应的第一场景概率累加到距离该第一场景日曲线最近的第二场景日曲线所对应的第二场景概率上，直到场景日曲线的数量等于代表场景数量，方可停止场景削减，从而在多个场景日曲线中筛选获取若干个代表日曲线。
在一个实施例中，所述通过预设的同步回代消除法以及所述代表场景数量，对所述多个场景日曲线进行场景削减，从而获取代表日曲线组，具体为：判断所述场景日曲线的数量是否大于所述代表场景数量；若大于，则依次计算各个场景日曲线分别与每个场景日曲线彼此之间的欧式距离，从而获得多个距离数据组；其中，每个距离数据组对应一个场景日曲线；根据所述多个距离数据组以及预设的删除规则，确定应删除的第一场景日曲线以及对应的第一场景概率，并根据所述第一场景日曲线对应的距离数据组，确定与所述第一场景日曲线最接近的第二场景日曲线以及对应的第二场景概率；从所述多个场景日曲线中删除所述第一场景日曲线，并将所述第一场景概率累加至所述第二场景概率；若等于，则将当前的所有场景日曲线以及各自对应的场景概率作为代表日曲线组。
S4:根据所述代表日曲线组、预设的储能系统运行约束条件组以及预设的交直流混联电网约束条件组，对所述储能容量优化配置模型进行优化求解，从而计算获取最优储能容量配置方案。
在建立了储能容量优化配置模型并筛选获得了代表日曲线组后，为了在考虑交直流混联情况以及不同的风电出力和负荷输出情况的前提下求得模型的最优解，需要对所建立的储能容量优化配置模型分两个阶段进行模型约束：第一阶段进行储能规划，从而确定系统中的电池储能容量；第二阶段在考虑风电出力和负荷的不确定性的情况下进行优化运行。
在一个实施例中，计算获取最优储能容量配置方案的过程具体为：根据预设的储能系统运行约束条件组以及所述储能容量优化配置模型，确定交直流混联电网中的电池储能容量；根据所述代表日曲线组、所述电池储能容量以及预设的交直流混联电网约束条件组，计算筛选获得所述储能容量优化配置模型的最小值，并根据所述最小值确定最优储能容量配置方案。
在一个实施例中，储能系统运行约束条件组具体为：
式中，为交直流混联电网的节点i处允许配置的最大储能单元个数，/>为交直流混联电网的节点i处配置的储能能量容量，/>为交直流混联电网的节点i处配置的储能功率容量。
在一个实施例中，交直流混联电网约束条件组包括储能系统运行约束条件组、交流电网约束条件组、直流电网约束条件组、机组组合约束条件组以及弃风约束条件组；其中，储能系统运行约束条件组包括储能系统充放电功率约束条件、储能系统充放电状态约束条件、储能末能量约束条件以及储能能量水平约束条件；交流电网约束条件组包括第一功率平衡约束条件、凸化松弛后的交流线路损耗约束条件以及交流支路送受两端电压关系约束条件；直流电网约束条件组包括凸化松弛后的直流线路损耗约束条件、凸化松弛后的VSC功率约束条件、第二功率平衡约束条件以及直流支路送受两端电压关系约束条件；机组组合约束条件组包括旋转备用约束条件、最小启/停机时间约束条件、爬坡约束条件以及启/停机最大出力限制约条件束；弃风约束条件组包括系统弃风约束条件。其中，交流线路损耗约束条件包括交流有功损耗约束条件和无功损耗约束条件，直流线路损耗约束条件包括直流有功损耗约束条件。
在一个实施例中，凸化松弛后的交流线路损耗约束条件、凸化松弛后的直流线路损耗约束条件以及凸化松弛后的VSC功率约束条件分别为：
式中，和/>分别为交流线路j的受端有功潮流和无功潮流；/>为交流线路j的有功损耗；/>为交流线路j的受端节点电压的平方；/>为交流线路电阻矩阵；/>为直流线路j的受端有功潮流；/>为直流线路j的有功损耗；/>为直流线路j的受端节点电压的平方；/>为直流线路电阻矩阵；/>为VSC装置在节点i处的损耗；/>为节点i处VSC装置的有功功率；/>为VSC装置的功率损耗系数。
在一个实施例中，储能系统充放电功率约束条件具体为：
式中，和/>分别为t时刻节点i处配置的储能充电和放电的功率。
在一个实施例中，储能系统充放电状态约束条件具体为：
式中，和/>分别为t时刻节点i处配置的储能充电和放电的状态。
在一个实施例中，储能末能量约束条件具体为：
式中，为储能充放电时的转换效率。
在一个实施例中，储能能量水平约束条件具体为：
式中，为节点i处储能的初始能量水平。
在一个实施例中，功率平衡约束条件具体为：
式中，和/>分别为节点i处火电机组的有功和无功出力情况，/>为节点i处实际使用的风电情况，/>和/>分别为节点i处的有功和无功负荷，/>和/>分别为节点i处VSC的有功和无功功率，/>和/>分别为节点i处储能的充放电功率，/>和/>分别为交流线路j的受端有功潮流和无功潮流，/>和/>分别为交流线路j的有功损耗和无功损耗，/>为交流线路数，/>和/>分别为交流潮流相关的关联矩阵和交流功率损耗相关的关联矩阵，/>为线路电纳矩阵，/>为交流母线i的电压幅值。
在一个实施例中，交流支路送受两端电压关系约束条件具体为：
其中，和/>分别为交流线路j的送端电压相角和受端电压相角，/>为交流线路j的送端电压幅值。
在一个实施例中，第二功率平衡约束条件具体为：
其中，为直流线路j的受端有功潮流，/>为直流线路j的有功损耗，/>为直流线路数，/>和/>分别为直流潮流相关的关联矩阵和直流功率损耗相关的关联矩阵，矩阵/>和/>类似交流电网中的矩阵/>和/>。
在一个实施例中，直流支路送受两端电压关系约束条件具体为：
其中，为直流线路j的送端电压幅值。
在一个实施例中，旋转备用约束条件具体为：
其中，和/>分别为火电机组i的动态有功出力上限和动态有功出力下限，/>为旋转备用系数。
在一个实施例中，最小启/停机时间约束条件：
其中，和/>分别为火电机组i的最小连续运行和连续停机时间，/>为火电机组i的启停机状态。
在一个实施例中，爬坡约束条件：
其中，和/>分别为火电机组i的最大和最小技术出力，/>是一个足够大的数，为火电机组i的上坡速率，/>为火电机组i的下坡速率。
在一个实施例中，启/停机最大出力限制约束条件：
其中，和/>分别为开机和停机最大出力。
在一个实施例中，弃风约束条件：
其中，为节点i处风电机组的实际出力情况，/>为最大允许弃风率。
本发明提供了一种交直流混联电网的储能容量配置方法，通过利用直流电网约束条件组以及交流电网约束条件组对建立的储能容量优化配置模型进行约束，并通过若干个代表日场景分别代表不同的风电出力和负荷情况，从而计算不同代表场景下的最低成本，该储能容量配置方法考虑了交直流混联电网的规划情形，并根据不同出力和负荷情形进行储能容量配置，从而提升了直流混联电网的储能容量的配置合理性。
具体实施例二
除上述方法外，本发明实施例还提供了一种交直流混联电网的储能容量配置装置的一个实施例。图2示出了根据本发明的一种交直流混联电网的储能容量配置装置的一个实施例的结构图。
如图2所示，所述储能容量配置装置包括数据获取单元11、模型建立单元12、场景削减单元13以及优化配置单元14。
数据获取单元11用于获取交直流混联电网的建设参数组、风电出力年数据组以及负荷年数据组。其中，建设参数组包括预设的代表场景数量。
模型建立单元12用于根据所述建设参数组以及预设的容量优化模型，建立储能容量优化配置模型。
场景削减单元13用于通过预设的场景削减方法，根据所述风电出力年数据组、所述负荷年数据组以及所述代表场景数量，计算筛选获取代表日曲线组。在一个实施例中，场景削减单元13还用于根据所述风电出力年数据组以及所述负荷年数据组，绘制获取多个场景日曲线；通过预设的同步回代消除法以及所述代表场景数量，对所述多个场景日曲线进行场景削减，从而获取代表日曲线组；所述代表日曲线组包括所述代表场景数量的代表日曲线以及对应的场景概率。
优化配置单元14用于根据所述代表日曲线组、预设的储能系统运行约束条件组以及预设的交直流混联电网约束条件组，对所述储能容量优化配置模型进行优化求解，从而计算获取最优储能容量配置方案。在一个实施例中，优化配置单元14还用于：根据预设的储能系统运行约束条件组以及所述储能容量优化配置模型，确定交直流混联电网中的电池储能容量；根据所述代表日曲线组、所述电池储能容量以及预设的交直流混联电网约束条件组，计算筛选获得所述储能容量优化配置模型的最小值，并根据所述最小值确定最优储能容量配置方案。所述交直流混联电网约束条件组包括直流电网约束条件组以及交流电网约束条件组。
在一个实施例中，所述储能容量配置装置通过数据获取单元11、模型建立单元12、场景削减单元13以及优化配置单元14来协同执行如前所述的交直流混联电网的储能容量配置方法。具体地，当需要获取交直流混联电网的最优储能容量配置方案时，首先通过数据获取单元11获取交直流混联电网的建设参数组、风电出力年数据组以及负荷年数据组；接着，模型建立单元12根据所述建设参数组以及预设的容量优化模型，建立储能容量优化配置模型；随后，场景削减单元13根据所述风电出力年数据组以及所述负荷年数据组，绘制获取多个场景日曲线；通过预设的同步回代消除法以及所述代表场景数量，对所述多个场景日曲线进行场景削减，从而获取多个代表日曲线以及对应的场景概率；最后，优化配置单元14根据预设的储能系统运行约束条件组以及所述储能容量优化配置模型，确定交直流混联电网中的电池储能容量；根据所述代表日曲线组、所述电池储能容量以及预设的交直流混联电网约束条件组，计算筛选获得所述储能容量优化配置模型的最小值，并根据所述最小值确定最优储能容量配置方案。
本发明提供了一种交直流混联电网的储能容量配置装置，通过利用直流电网约束条件组以及交流电网约束条件组对建立的储能容量优化配置模型进行约束，并通过若干个代表日场景分别代表不同的风电出力和负荷情况，从而计算不同代表场景下的最低成本，该储能容量配置装置考虑了交直流混联电网的规划情形，并根据不同出力和负荷情形进行储能容量配置，从而提升了直流混联电网的储能容量的配置合理性。
具体实施例三
除上述方法和装置外，本发明实施例还提供了一种交直流混联电网的储能容量配置系统的一个实施例。图3示出了根据本发明的一种交直流混联电网的储能容量配置系统的一个实施例的结构图。
如图3所示，储能容量配置系统包括交直流混联电网的储能容量配置装置1、历史数据库2以及交直流混联电网3，所述储能容量配置装置1、所述历史数据库2以及所述交直流混联电网3彼此之间通信连接。
交直流混联电网3包括火电机组、风电机组、储能装置、交流线路、直流线路以及VSC装置。用户可根据通过火电机组、风电机组、储能装置、交流线路、直流线路以及VSC装置对交直流混联电网进行储能容量配置。
历史数据库2用于接收并存储交直流混联电网3的所有运行数据，并在需要计算最优储能容量配置方案时，向储能容量配置装置1提供计算所需数据。在一个实施例中，运行数据包括以预设时间间隔采集的风电出力数据以及负荷数据。
储能容量配置装置1用于执行如前所述的交直流混联电网的储能容量配置方法，以计算获取最优储能容量配置方案。在一个实施例中，储能容量配置装置1是如前所述的交直流混联电网的储能容量配置装置。
在储能容量配置系统中，储能容量配置装置1从历史数据库2获取交直流混联电网的建设参数组、风电出力年数据组以及负荷年数据组，随后，储能容量配置装置1根据建设参数组、风电出力年数据组、负荷年数据组以及如前所述的交直流混联电网的储能容量配置方法，计算获取最优储能容量配置方案，并将所述最优储能容量配置方案发送给用户；在用户根据最优储能容量配置方案，通过火电机组、风电机组、储能装置、交流线路、直流线路以及VSC装置对交直流混联电网3进行储能容量配置后，交直流混联电网3按照该最优储能容量配置方案进行配置、优化布局以及运行，并将稳定运行后的所有运行数据发送给历史数据库2以进行存储。
本发明提供了一种交直流混联电网的储能容量配置系统，通过利用直流电网约束条件组以及交流电网约束条件组对建立的储能容量优化配置模型进行约束，并通过若干个代表日场景分别代表不同的风电出力和负荷情况，从而计算不同代表场景下的最低成本，该储能容量配置系统考虑了交直流混联电网的规划情形，并根据不同出力和负荷情形进行储能容量配置，从而提升了直流混联电网的储能容量的配置合理性。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种交直流混联电网的储能容量配置方法，其特征在于，包括：
获取交直流混联电网的建设参数组、风电出力年数据组以及负荷年数据组；所述建设参数组包括预设的代表场景数量；
根据所述建设参数组以及预设的容量优化模型，建立储能容量优化配置模型；
通过预设的场景削减方法，根据所述风电出力年数据组、所述负荷年数据组以及所述代表场景数量，计算筛选获取代表日曲线组；
根据所述代表日曲线组、预设的储能系统运行约束条件组以及预设的交直流混联电网约束条件组，对所述储能容量优化配置模型进行优化求解，从而计算获取最优储能容量配置方案；所述交直流混联电网约束条件组包括直流电网约束条件组以及交流电网约束条件组；
所述通过预设的场景削减方法，根据所述风电出力年数据组、所述负荷年数据组以及所述代表场景数量，计算筛选获取代表日曲线组，具体为：
根据所述风电出力年数据组以及所述负荷年数据组，绘制获取多个场景日曲线；
通过预设的同步回代消除法以及所述代表场景数量，对所述多个场景日曲线进行场景削减，从而获取代表日曲线组；所述代表日曲线组包括所述代表场景数量的代表日曲线以及对应的场景概率；
所述根据所述代表日曲线组、预设的储能系统运行约束条件组以及预设的交直流混联电网约束条件组，对所述储能容量优化配置模型进行优化求解，从而计算获取最优储能容量配置方案，具体为：
根据预设的储能系统运行约束条件组以及所述储能容量优化配置模型，确定交直流混联电网中的电池储能容量；
根据所述代表日曲线组、所述电池储能容量以及预设的交直流混联电网约束条件组，计算筛选获得所述储能容量优化配置模型的最小值，并根据所述最小值确定最优储能容量配置方案；
所述通过预设的同步回代消除法以及所述代表场景数量，对所述多个场景日曲线进行场景削减，从而获取代表日曲线组，具体为：
判断所述场景日曲线的数量是否大于所述代表场景数量；
若大于，则依次计算各个场景日曲线分别与每个场景日曲线彼此之间的欧式距离，从而获得多个距离数据组；其中，每个距离数据组对应一个场景日曲线；
根据所述多个距离数据组以及预设的删除规则，确定应删除的第一场景日曲线以及对应的第一场景概率，并根据所述第一场景日曲线对应的距离数据组，确定与所述第一场景日曲线最接近的第二场景日曲线以及对应的第二场景概率；
从所述多个场景日曲线中删除所述第一场景日曲线，并将所述第一场景概率累加至所述第二场景概率；
若等于，则将当前的所有场景日曲线以及各自对应的场景概率作为代表日曲线组；
所述交流电网约束条件组包括凸化松弛后的交流线路损耗约束条件，直流电网约束条件组包括凸化松弛后的直流线路损耗约束条件和VSC功率约束条件；
所述储能容量优化配置模型为：
式中，为单日总运行费用，所述单日总运行费用为火电机组运行成本、弃风成本、储能日化投资成本之和，/>为预设的代表场景数量，/>为火电机组个数，/>为仿真时长，/>为交直流混联电网的节点i处配置的储能单元个数，/>和/>分别为储能的单位功率容量成本和单位能量容量成本，/>和/>分别为一个储能单元的功率容量和能量容量，为电池储能寿命，/>为不同代表场景概率，/>为代表场景s下火电机组g的煤耗费用，/>为代表场景s下火电机组g在t时刻的出力，/>和/>分别为代表场景s下火电机组g在t时刻的启停机成本，/>为弃风惩罚系数，/>为代表场景s下t时刻的弃风功率。
2.根据权利要求1所述的交直流混联电网的储能容量配置方法，其特征在于，所述交流电网约束条件组还包括第一功率平衡约束条件以及交流支路送受两端电压关系约束条件，所述直流电网约束条件组还包括第二功率平衡约束条件以及直流支路送受两端电压关系约束条件。
3.一种交直流混联电网的储能容量配置装置，其特征在于，所述储能容量配置装置包括数据获取单元、模型建立单元、场景削减单元以及优化配置单元，其中，
所述数据获取单元用于获取交直流混联电网的建设参数组、风电出力年数据组以及负荷年数据组；所述建设参数组包括预设的代表场景数量；
所述模型建立单元用于根据所述建设参数组以及预设的容量优化模型，建立储能容量优化配置模型；
所述场景削减单元用于通过预设的场景削减方法，根据所述风电出力年数据组、所述负荷年数据组以及所述代表场景数量，计算筛选获取代表日曲线组；
所述优化配置单元用于根据所述代表日曲线组、预设的储能系统运行约束条件组以及预设的交直流混联电网约束条件组，对所述储能容量优化配置模型进行优化求解，从而计算获取最优储能容量配置方案；所述交直流混联电网约束条件组包括直流电网约束条件组以及交流电网约束条件组；
所述场景削减单元还用于：
根据所述风电出力年数据组以及所述负荷年数据组，绘制获取多个场景日曲线；
通过预设的同步回代消除法以及所述代表场景数量，对所述多个场景日曲线进行场景削减，从而获取代表日曲线组；所述代表日曲线组包括所述代表场景数量的代表日曲线以及对应的场景概率；
所述优化配置单元还用于：
根据预设的储能系统运行约束条件组以及所述储能容量优化配置模型，确定交直流混联电网中的电池储能容量；
根据所述代表日曲线组、所述电池储能容量以及预设的交直流混联电网约束条件组，计算筛选获得所述储能容量优化配置模型的最小值，并根据所述最小值确定最优储能容量配置方案；
所述场景削减单元通过预设的同步回代消除法以及所述代表场景数量，对所述多个场景日曲线进行场景削减，从而获取代表日曲线组，具体为：
所述场景削减单元判断所述场景日曲线的数量是否大于所述代表场景数量；
若大于，则依次计算各个场景日曲线分别与每个场景日曲线彼此之间的欧式距离，从而获得多个距离数据组；其中，每个距离数据组对应一个场景日曲线；
根据所述多个距离数据组以及预设的删除规则，确定应删除的第一场景日曲线以及对应的第一场景概率，并根据所述第一场景日曲线对应的距离数据组，确定与所述第一场景日曲线最接近的第二场景日曲线以及对应的第二场景概率；
从所述多个场景日曲线中删除所述第一场景日曲线，并将所述第一场景概率累加至所述第二场景概率；
若等于，则将当前的所有场景日曲线以及各自对应的场景概率作为代表日曲线组；
所述交流电网约束条件组包括凸化松弛后的交流线路损耗约束条件，直流电网约束条件组包括凸化松弛后的直流线路损耗约束条件和VSC功率约束条件；
所述储能容量优化配置模型为：
式中，为单日总运行费用，所述单日总运行费用为火电机组运行成本、弃风成本、储能日化投资成本之和，/>为预设的代表场景数量，/>为火电机组个数，/>为仿真时长，/>为交直流混联电网的节点i处配置的储能单元个数，/>和/>分别为储能的单位功率容量成本和单位能量容量成本，/>和/>分别为一个储能单元的功率容量和能量容量，为电池储能寿命，/>为不同代表场景概率，/>为代表场景s下火电机组g的煤耗费用，/>为代表场景s下火电机组g在t时刻的出力，/>和/>分别为代表场景s下火电机组g在t时刻的启停机成本，/>为弃风惩罚系数，/>为代表场景s下t时刻的弃风功率。
4.一种交直流混联电网的储能容量配置系统，其特征在于，所述储能容量配置系统包括交直流混联电网的储能容量配置装置、历史数据库以及交直流混联电网，所述储能容量配置装置、所述历史数据库以及所述交直流混联电网彼此之间通信连接；其中，所述储能容量配置装置用于执行如权利要求1或2所述的交直流混联电网的储能容量配置方法，以计算获取最优储能容量配置方案，从而使得所述交直流混联电网根据所述最优储能容量配置方案进行配置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110949400.7A CN113890119B (zh) | 2021-08-18 | 2021-08-18 | 一种交直流混联电网的储能容量配置方法、装置及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110949400.7A CN113890119B (zh) | 2021-08-18 | 2021-08-18 | 一种交直流混联电网的储能容量配置方法、装置及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113890119A CN113890119A (zh) | 2022-01-04 |
| CN113890119B true CN113890119B (zh) | 2024-04-26 |
Family
ID=79010682
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110949400.7A Active CN113890119B (zh) | 2021-08-18 | 2021-08-18 | 一种交直流混联电网的储能容量配置方法、装置及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113890119B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014128157A (ja) * | 2012-12-27 | 2014-07-07 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 風力発電施設及びその運転方法 |
| CN109904856A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-06-18 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 交直流混联电网安全约束机组组合计算方法及系统 |
| CN110071505A (zh) * | 2019-06-04 | 2019-07-30 | 清华大学 | 含大规模风电接入的输电网扩建与储能配置联合规划方法 |
| CN111668885A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-09-15 | 广东电网有限责任公司 | 一种改善交直流混合电力系统特性的储能规划方法 |
-
2021
- 2021-08-18 CN CN202110949400.7A patent/CN113890119B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014128157A (ja) * | 2012-12-27 | 2014-07-07 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 風力発電施設及びその運転方法 |
| CN109904856A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-06-18 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 交直流混联电网安全约束机组组合计算方法及系统 |
| CN110071505A (zh) * | 2019-06-04 | 2019-07-30 | 清华大学 | 含大规模风电接入的输电网扩建与储能配置联合规划方法 |
| CN111668885A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-09-15 | 广东电网有限责任公司 | 一种改善交直流混合电力系统特性的储能规划方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 交直流混联电力系统储能容量优化配置仿真;张浩杰;陈皓;李烨琴;;计算机仿真;20201015(10);全文 * |
| 基于场景集的含风电电力系统旋转备用优化;艾小猛;塔伊尔江・巴合依;杨立滨;杨建华;方家琨;文劲宇;;电网技术;20180305(03);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113890119A (zh) | 2022-01-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104882905A (zh) | 一种考虑暂态安全约束的新能源接纳能力评估方法 | |
| CN107944757A (zh) | 电力互联系统可再生能源消纳能力评估分析方法 | |
| CN108448632B (zh) | 计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法 | |
| CN108629449B (zh) | 一种用于交直流混合微网的分布鲁棒式优化调度方法 | |
| CN109378846B (zh) | 储能电站中储能变流器的电池模块充放电控制方法与装置 | |
| WO2019128012A1 (zh) | 一种交直流混合微网鲁棒优化协调调度方法 | |
| CN107332234A (zh) | 一种考虑可再生能源间歇性的主动配电网多故障修复策略 | |
| CN104993523B (zh) | 使含风电电网系统优化运行的抽水蓄能电站特性精确模拟方法 | |
| WO2013097489A1 (zh) | 兆瓦级电池储能电站实时功率控制方法及其系统 | |
| CN105139147A (zh) | 微电网系统的经济调度方法 | |
| CN102545250A (zh) | 锂电池储能的风电场功率平滑控制方法及装置和工作方法 | |
| CN109617103B (zh) | 一种储能机组的梯次利用储能电池能量控制方法和系统 | |
| CN102280896A (zh) | 基于灰色模型控制的风力发电储能装置及方法 | |
| CN111384719A (zh) | 一种光伏并网时的分布式储能电站削峰填谷优化调度方法 | |
| CN113241803A (zh) | 一种基于新能源消纳的储能调度方法及计算机介质 | |
| CN105226694A (zh) | 基于模糊经验模态分解的储能平滑新能源发电控制方法 | |
| CN112269966B (zh) | 一种考虑备用需求的通信基站虚拟电厂发电容量测量方法 | |
| CN113890119B (zh) | 一种交直流混联电网的储能容量配置方法、装置及系统 | |
| CN110336308B (zh) | 一种基于机会约束的主动配电网经济调度方法 | |
| CN111310953A (zh) | 一种基于采样的机会约束调度模型快速求解方法 | |
| CN112491072B (zh) | 多端混合直流输电系统的储能布局方法及装置 | |
| CN107453377A (zh) | 基于系统成本效益最优的太阳能热发电储热配比分析方法 | |
| CN114709847A (zh) | 新能源电站弃电存储辅助决策方法 | |
| CN112736948A (zh) | 一种充电站中储能系统的功率调节方法及装置 | |
| CN115642650B (zh) | 一种孤网模式下的微电网运行策略确定方法及系统 |
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 |