CN113937798A - 一种多站融合场景下考虑新能源消纳的储能系统配置方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多站融合场景下考虑新能源消纳的储能系统配置方法。首先，提出多站融合的智慧能源站储能系统的运营模式；然后，建立储能系统考虑新能源消纳运营模式模型；并在此基础上以经济性为目标，建立多站融合模式变电站中储能系统优化配置模型；最后，提出在Matlab中调用CPLEX求解该模型的计算方法。本发明提出了一种多站融合场景下储能系统新颖的运营模式，在多站融合模式中规划建设储能系统可以影响整个多站融合模式总成本，而采用本发明选择更为合理的储能系统配置可以增加储能运营商收益。

Description

一种多站融合场景下考虑新能源消纳的储能系统配置方法
技术领域
本发明属于多站融合模式储能系统研究领域，尤其涉及一种多站融合场景下考虑新能源消纳的储能系统配置方法。
背景技术
“多站融合”的建设意义是建立与城市变电站一体化的电力综合体，实现对区域内分布式能源储能系统的集中管控，依托同步建设数据中心提供公众数据信息服务。“多站合一”的建设优势有土地资源集约、综合效能较高、供电可靠性高、经济效益较强。
建设集变电、储能、数据中心、电动汽车充电等功能于一体的综合智慧能源站是非常必要的，以浙江省为例，首先，省内电源整体调峰能力不强，电源与负荷分布不均衡问题长期存在，并且电网丰枯运行特性明显，但浙江省太阳能、风能、生物质能等可再生能源非常丰富。浙江电网存在以下典型问题：电网峰谷差过大；浙江处在国网电网受端末端，支撑不够；源荷不匹配，水电风电弃发风险；火电备用时间长，省内火电年利用小时数常年偏低。迎峰度夏、度冬等极端情况下电力保供能力不足；部分输电通道受容量限制难以满足送出要求。智慧能源站配置储能设备，可一定程度上“削峰填谷”，优化负荷曲线，缓解该区域峰谷差过大带来的运行压力。
目前，信息产业对数据中心使用、边缘计算等业务有较高需求。同时，国内电动汽车保有量逐步增大，随着电动汽车保有量大幅增加，对充电桩需求也将与日俱增。但城市新开辟土地建设充电站难度较大，且大型快充桩大功率小能量的用电特性将对配电网的运行造成很大影响。
综上，传统数据中心面临运营成本、能源消耗、使用效率等诸多问题，企业构建新一代绿色数据中心或选择第三方专业绿色数据中心，是企业信息化发展到一定阶段的必然要求。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种多站融合场景下考虑新能源消纳的储能系统配置方法。本发明以经济性为目标，建立含变电站、数据中心、储能系统、充电站的多站融合模式下的储能系统优化配置模型。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种多站融合场景下考虑新能源消纳的储能系统配置方法，包括如下步骤：
(1)建立多站融合物理模型；
(2)建立多站融合系统考虑新能源消纳的储能系统运营模式；
(3)建立多站融合站中储能系统优化配置模型。
进一步地，步骤(1)具体为：多站融合站物理模型包含变电站、储能电站、数据中心和电动汽车充电站。
进一步地，步骤(2)具体为：多站融合中的储能系统运营模式主要有两方面的应用途径：一是站内储能资源的利用；二是站外储能资源共享，将储能作为共享资源，参与新能源消纳获取收益。
进一步地，所述站内储能资源的利用，包括站内数据中心替代UPS与柴油发电机。
进一步地，步骤(3)包括：
(3.1)建立目标函数
Figure BDA0003300107450000021
式中，R表示储能运营商收益；
Figure BDA0003300107450000022
表示储能运营商利用储能消纳新能源获得的收益；Rsub表示储能系统替代UPS和柴油发电机获得的收益；kpa表示等年值系数；IC代表投资成本；FC表示年维护成本。
Figure BDA0003300107450000023
其中，r表示年利率，y表示储能寿命。
Figure BDA0003300107450000024
其中，
Figure BDA0003300107450000025
代表第i个新能源发电厂避免弃风惩罚的收益；
Figure BDA0003300107450000026
表示利用储能新能源发电厂的售电收益；
Figure BDA0003300107450000027
表示储能运营商与第i个新能源发电厂签订的利益分摊比例。
Figure BDA0003300107450000028
其中，D表示典型日概率；δi,d表示第i个新能源发电厂场景d典型日的天数；
Figure BDA0003300107450000029
表示第i个新能源发电厂在d场景下t时段的弃风功率；
Figure BDA00033001074500000210
表示第i个新能源发电厂在d场景下t时段利用储能系统后的弃风功率；rp表示弃风惩罚系数。
Figure BDA00033001074500000211
其中，
Figure BDA0003300107450000031
表示t时段售电价格；
Figure BDA0003300107450000032
表示t时段输电损耗价格；
Figure BDA0003300107450000033
表示d场景下t时段第i个新能源发电厂利用储能的售电功率。
Figure BDA0003300107450000034
其中，
Figure BDA0003300107450000035
表示在场景d中第i个新能源发电厂t时段的输出功率；
Figure BDA0003300107450000036
表示场景d中第i个新能源发电厂t时段的需求功率。
Rsub＝Csub·ρsub
其中，Rsub表示替代UPS的收益；Csub表示替代UPS的容量大小；ρsub表示替代UPS单位容量收益系数。
Figure BDA0003300107450000037
Figure BDA0003300107450000038
其中，k1,k2表示储能系统的单位功率投资系数和容量投资系数；
Figure BDA0003300107450000039
表示储能系统额定功率；
Figure BDA00033001074500000310
表示储能系统额定容量；
Figure BDA00033001074500000311
表示新能源消纳的最大可利用容量。
(3.2)确立约束条件
(3.2.1)功率平衡
Figure BDA00033001074500000312
(3.2.2)储能系统约束
Figure BDA00033001074500000313
Figure BDA00033001074500000314
εc+εd≤1
式中，εc,εd表示储能系统充电、放电状态系数，均为0-1变量。
Figure BDA00033001074500000315
Figure BDA0003300107450000041
Figure BDA0003300107450000042
Figure BDA0003300107450000043
PUPS≤Pmax
Figure BDA0003300107450000044
Figure BDA0003300107450000045
其中，
Figure BDA0003300107450000046
表示储能系统实际功率；Ci,t,d表示场景d中第i个新能源发电厂t时段储能系统剩余能量；PUPS表示UPS额定功率；Ci,t-1,d表示场景d中第i个新能源发电厂t-1时段储能系统剩余能量；δe表示储能系统自损耗率；ηe,C,ηe,F分别表示储能系统充电、放电效率；SOCmax,SOCmin表示储能系统荷电状态的最大、最小值。
进一步地，在Matlab中调用CPLEX求解器对步骤(3)建立的优化模型进行求解。
本发明的有益效果是：本发明提出了一种多站融合场景下储能系统新颖的运营模式，在多站融合模式中规划建设储能系统可以影响整个多站融合模式总成本，而采用本发明选择更为合理的储能系统配置可以增加储能运营商收益。
具体实施方式
本发明一种多站融合场景下考虑新能源消纳的储能系统配置方法，首先，提出多站融合的智慧能源站储能系统的运营模式；然后，建立储能系统考虑新能源消纳运营模式模型；并在此基础上以经济性为目标，建立多站融合模式变电站中储能系统优化配置模型；最后，提出在Matlab中调用CPLEX求解该模型的计算方法；具体包括如下步骤：
(1)建立多站融合物理模型，包含变电站、储能电站、数据中心和电动汽车充电站。
(2)建立多站融合系统考虑新能源消纳的储能系统运营模式。多站融合中的储能系统运营模式下主要有两方面的应用途径：一是站内储能资源的利用，如站内数据中心替代UPS(不间断电源)与柴油发电机；二是站外储能资源共享，将储能作为共享资源，参与新能源消纳获取收益。
(3)在步骤(1)和(2)的基础上，以经济性为目标，建立多站融合站中储能系统优化配置模型；包括：
(3.1)建立目标函数
Figure BDA0003300107450000051
式中，R表示储能运营商收益；
Figure BDA0003300107450000052
表示储能运营商利用储能消纳第i个新能源发电厂获得的收益，n为新能源发电厂总个数；Rsub表示储能系统替代UPS和柴油发电机获得的收益；kpa表示等年值系数；IC代表投资成本；FC表示年维护成本。
Figure BDA0003300107450000053
其中，r表示年利率，y表示储能寿命。
Figure BDA0003300107450000054
其中，
Figure BDA0003300107450000055
代表第i个新能源发电厂避免弃风惩罚的收益；
Figure BDA0003300107450000056
表示利用储能第i个新能源发电厂的售电收益；
Figure BDA0003300107450000057
表示储能运营商与第i个新能源发电厂签订的利益分摊比例。
Figure BDA0003300107450000058
其中，D表示典型日概率；δi,d表示第i个新能源发电厂场景d典型日的天数；H表示总时段，
Figure BDA0003300107450000059
表示第i个新能源发电厂在d场景下t时段的弃风功率；
Figure BDA00033001074500000510
表示第i个新能源发电厂在d场景下t时段利用储能系统后的弃风功率；rp表示弃风惩罚系数。
Figure BDA00033001074500000511
其中，
Figure BDA0003300107450000061
表示t时段售电价格；
Figure BDA0003300107450000062
表示t时段输电损耗价格；
Figure BDA0003300107450000063
表示d场景下t时段第i个新能源发电厂利用储能的售电功率。
Figure BDA0003300107450000064
其中，
Figure BDA0003300107450000065
表示在场景d中第i个新能源发电厂t时段的输出功率；
Figure BDA0003300107450000066
表示场景d中第i个新能源发电厂t时段的需求功率。
Rsub＝Csub·ρsub (7)
其中，Rsub表示替代UPS的收益；Csub表示替代UPS的容量大小；ρsub表示替代UPS单位容量收益系数，为给定值。
Figure BDA0003300107450000067
Figure BDA0003300107450000068
其中，k1,k2表示储能系统的单位功率投资系数和容量投资系数；
Figure BDA0003300107450000069
表示储能系统额定功率；
Figure BDA00033001074500000610
表示储能系统额定容量；
Figure BDA00033001074500000611
表示新能源消纳的最大可利用容量。
(3.2)确立约束条件
(3.2.1)功率平衡
Figure BDA00033001074500000612
其中，
Figure BDA00033001074500000613
表示d场景下t时段第i个新能源发电厂利用储能的充电功率；
Figure BDA00033001074500000614
表示d场景下t时段第i个新能源发电厂向电网购电功率。
(3.2.2)储能系统约束
Figure BDA00033001074500000615
Figure BDA00033001074500000616
εc+εd≤1 (13)
式中，εc,εd表示储能系统充电、放电状态系数，均为0-1变量；由于不能同时充放电，所以二者之和小于等于1；M表示极大数。
Figure BDA0003300107450000071
Figure BDA0003300107450000072
Figure BDA0003300107450000073
Figure BDA0003300107450000074
PUPS≤Pmax (18)
Figure BDA0003300107450000075
Figure BDA0003300107450000076
其中，
Figure BDA0003300107450000077
表示d场景下t时段储能系统实际功率；
Figure BDA0003300107450000078
表示d场景下t时段储能系统实际充电功率；
Figure BDA0003300107450000079
表示d场景下t时段储能系统实际充电功率；Pmax表示储能系统额定功率PUPS表示UPS额定功率；Ci,t,d表示场景d中第i个新能源发电厂t时段储能系统剩余能量；Ci,t-1,d表示场景d中第i个新能源发电厂t-1时段储能系统剩余能量；δe表示储能系统自损耗率；△t表示调度时段；ηe,C,ηe,F分别表示储能系统充电、放电效率；SOCmax,SOCmin表示储能系统荷电状态的最大、最小值。
(4)由于本发明建立模型为混合整数规划，本发明选用在Matlab内调用CPLEX求解器对步骤(3)建立的优化模型进行求解。

Claims (6)

1.一种多站融合场景下考虑新能源消纳的储能系统配置方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)建立多站融合物理模型。
(2)建立多站融合系统考虑新能源消纳的储能系统运营模式。
(3)建立多站融合站中储能系统优化配置模型。
2.根据权利要求1所述多站融合场景下考虑新能源消纳的储能系统配置方法，其特征在于，步骤(1)具体为：多站融合站物理模型包含变电站、储能电站、数据中心和电动汽车充电站。
3.根据权利要求1所述多站融合场景下考虑新能源消纳的储能系统配置方法，其特征在于，步骤(2)具体为：多站融合中的储能系统运营模式主要有两方面的应用途径：一是站内储能资源的利用；二是站外储能资源共享，将储能作为共享资源，参与新能源消纳获取收益。
4.根据权利要求3所述多站融合场景下考虑新能源消纳的储能系统配置方法，其特征在于，所述站内储能资源的利用，包括站内数据中心替代UPS与柴油发电机。
5.根据权利要求1所述多站融合场景下考虑新能源消纳的储能系统配置方法，其特征在于，步骤(3)包括：
(3.1)建立目标函数
Figure FDA0003300107440000011
式中，R表示储能运营商收益；
Figure FDA0003300107440000012
表示储能运营商利用储能消纳新能源获得的收益；Rsub表示储能系统替代UPS和柴油发电机获得的收益；kpa表示等年值系数；IC代表投资成本；FC表示年维护成本。
Figure FDA0003300107440000013
其中，r表示年利率，y表示储能寿命。
Figure FDA0003300107440000014
其中，
Figure FDA0003300107440000015
代表第i个新能源发电厂避免弃风惩罚的收益；
Figure FDA0003300107440000016
表示利用储能新能源发电厂的售电收益；
Figure FDA0003300107440000017
表示储能运营商与第i个新能源发电厂签订的利益分摊比例。
Figure FDA0003300107440000018
其中，D表示典型日概率；δi,d表示第i个新能源发电厂场景d典型日的天数；
Figure FDA0003300107440000021
表示第i个新能源发电厂在d场景下t时段的弃风功率；
Figure FDA0003300107440000022
表示第i个新能源发电厂在d场景下t时段利用储能系统后的弃风功率；rp表示弃风惩罚系数。
Figure FDA0003300107440000023
其中，
Figure FDA0003300107440000024
表示t时段售电价格；
Figure FDA0003300107440000025
表示t时段输电损耗价格；
Figure FDA0003300107440000026
表示d场景下t时段第i个新能源发电厂利用储能的售电功率。
Figure FDA0003300107440000027
其中，
Figure FDA0003300107440000028
表示在场景d中第i个新能源发电厂t时段的输出功率；
Figure FDA0003300107440000029
表示场景d中第i个新能源发电厂t时段的需求功率。
Rsub＝Csub·ρsub
其中，Rsub表示替代UPS的收益；Csub表示替代UPS的容量大小；ρsub表示替代UPS单位容量收益系数。
Figure FDA00033001074400000210
Figure FDA00033001074400000211
其中，k1,k2表示储能系统的单位功率投资系数和容量投资系数；
Figure FDA00033001074400000212
表示储能系统额定功率；
Figure FDA00033001074400000213
表示储能系统额定容量；
Figure FDA00033001074400000214
表示新能源消纳的最大可利用容量。
(3.2)确立约束条件
(3.2.1)功率平衡
Figure FDA00033001074400000215
(3.2.2)储能系统约束
Figure FDA00033001074400000216
Figure FDA00033001074400000217
εc+εd≤1
式中，εc,εd表示储能系统充电、放电状态系数，均为0-1变量。
Figure FDA0003300107440000031
Figure FDA0003300107440000032
Figure FDA0003300107440000033
Figure FDA0003300107440000034
PUPS≤Pmax
Figure FDA0003300107440000035
Figure FDA0003300107440000036
其中，
Figure FDA0003300107440000037
表示储能系统实际功率；Ci,t,d表示场景d中第i个新能源发电厂t时段储能系统剩余能量；PUPS表示UPS额定功率；Ci,t-1,d表示场景d中第i个新能源发电厂t-1时段储能系统剩余能量；δe表示储能系统自损耗率；ηe,C,ηe,F分别表示储能系统充电、放电效率；SOCmax,SOCmin表示储能系统荷电状态的最大、最小值。
6.根据权利要求1所述多站融合场景下考虑新能源消纳的储能系统配置方法，其特征在于，在Matlab中调用CPLEX求解器对步骤(3)建立的优化模型进行求解。
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