CN114243675B - 考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法及系统，包括以下步骤：获取储能系统的荷电状态信息；根据荷电状态信息和预设的主动配电网优化模型，得到主动配电网的最优调度方案；所述预设的主动配电网优化模型考虑了储能系统的过充过放能力，以最小运行成本为目标，以可再生分布式发电机组有功无功耦合出力约束和储能系统约束作为约束条件。本公开考虑了ESS经济性和RDG无功能力，对包含储能系统寿命损失模型和多个无功补偿装置的主动配电网进行优化调度，考虑ESS短暂的过充过放能力来获得收益，RDG的无功补偿容量被优先使用，用来置换SVC的输出。

Description

考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法及系统
技术领域
本公开属于配电网优化技术领域，具体涉及一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
由于能源危机和环境污染，电力系统中可再生能源的利用越来越多。可再生分布式发电机组(RDG)的涌入给配电网带来了巨大的挑战，例如网损增加、经济恶化、无功储备不足等。为解决这些问题，传统的配电网正在向主动配电网(ADN)转变，以灵活地控制各种资源。
储能系统(ESS)是向主动配电网(ADN)的重要组成部分，能够有效缓解高峰时段的供电短缺，延迟传输容量的扩展。现有技术中对ESS优化配置的研究主要由以下几种：(1)ESS的多目标最优分配模型被建立用来缓解功率不平衡；(2)适应分时电价的ESS最优分配模型，以解决ADN中的功率波动和负荷短缺问题；(3)针对ESS的鲁棒最优分配方法，以缓解电压上升。然而，这些研究仅仅是侧重与通过ESS的优化来解决ADN中的问题，忽略了对ESS成本的建模。在配电网运营商追求整体利润最大化的背景下，模型中需要考虑ESS成本。
基于对ESS成本的考虑，出现了以下关于ESS优化配置研究的方法：(1)建立考虑ESS投资成本和运营收益的ESS优化模型；(2)提出了ESS的多目标优化分配模型，使ESS成本最小化；(3)结合选址和定容，优化ESS成本，有效降低了投资成本。然而在这些研究中，为避免ESS加速老化，荷电状态(SOC)被限制设定在0.2～0.8。简单的设定SOC上下限虽然延长了ESS的使用寿命，但不能充分利用ESS的充放电容量。因此，从提高资产利用率的角度出发，需要考虑ESS短暂的过充过放能力，计算ESS因过度使用造成的寿命损失(LOL)。
基于对ESS短暂的过充过放能力的考虑，配电网的高阻抗比直接导致传统的有功无功解耦优化方法无法取得与输电网相同的效果，因此进行AND的优化过程中需要同时优化有功功率和无功功率。有相关研究：求解辐射状配电网有功无功联合调度问题混合整数二阶锥规划模型；基于模型预测控制的调度框架中，有功功率和无功功率在不同的时间尺度上进行协调，滚动优化运行状态。这些研究能够保证系统安全稳定运行的同时，通过有功无功协调优化获得最佳经济效益；但是，没有未考虑动态无功调节不足的潜在问题，可能导致电压控制失效问题；基于此问题，有相关研究提出优化系统无功潮流分布，分担动态无功调节压力，预留动态无功备用，但是电压调节水平受潮流变化的限制，不能解决无功储备不足的问题。
随着电力电子技术的发展，可再生分布式发电机组RDG可通过逆变器进行有功和无功的解耦控制，以快速响应速度实现无功的连续调节，以满足ADN对无功灵活调节的需求。因此，应充分挖掘RDG的无功补偿能力，为ADN提供充足的无功储备。
发明内容
为了解决上述问题，本公开提出了一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法及系统，考虑ESS经济性和RDG无功能力，对包含储能系统寿命损失模型和多个无功补偿装置的主动配电网进行优化调度，考虑ESS短暂的过充过放能力来获得收益，RDG的无功补偿容量被优先使用，用来置换SVC的输出。
根据一些实施例，本公开的第一方案提供了一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法，采用如下技术方案：
一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法，包括以下步骤：
获取储能系统的荷电状态信息；
根据荷电状态信息和预设的主动配电网优化模型，得到主动配电网的最优调度方案；
所述预设的主动配电网优化模型考虑了储能系统的过充过放能力，以最小运行成本为目标，以可再生分布式发电机组有功无功耦合出力约束和储能系统约束作为约束条件。
作为进一步的技术限定，获取储能系统的荷电状态信息的过程中，忽略储能系统的过充过放能力，得到储能系统荷电状态的上下限。
作为进一步的技术限定，所述主动配电网优化模型包括储能系统全成本模型、购电成本模型、网损成本模型和可再生分布式发电机组运行维护成本模型；所述储能系统全成本模型包括储能系统投资建设成本模型、储能系统的运行维护成本模型和储能系统寿命模型。
进一步的，所述预设的储能系统寿命损失模型与储能系统的寿命损失单价和寿命损失程度有关。
作为进一步的技术限定，所述主动配电网优化模型的约束条件还包括潮流约束、配电网运行安全约束、输电网结构约束、电容器组输出约束和无功补偿装置输出约束。
作为进一步的技术限定，利用混合整数二阶锥规划，将混合整数非凸规划问题转化为混合整数二阶锥规划问题，对主动配电网优化模型优化求解，得到主动配电网的最优调度方案。
作为进一步的技术限定，基于所述可再生分布式发电机组有功无功耦合出力约束，充分挖掘可再生分布式发电机组的无功补偿能力，减小无功补偿装置的输出，通过无功置换为主动配电网预留动态无功储备，以提高主动配电网的无功储备和网损水平。
根据一些实施例，本公开的第二方案提供了一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化系统，采用如下技术方案：
一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化系统，包括：
获取模块，用于获取储能系统的荷电状态信息；
优化模块，根据荷电状态信息和预设的主动配电网优化模型，得到主动配电网的最优调度方案；
所述预设的主动配电网优化模型考虑了储能系统的过充过放能力，以最小运行成本为目标，以可再生分布式发电机组有功无功耦合出力约束和储能系统约束作为约束条件。
根据一些实施例，本公开的第三方案提供了一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：
一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法中的步骤。
根据一些实施例，本公开的第四方案提供了一种电子设备，采用如下技术方案：
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面所述的考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法中的步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
1.本公开提出了用于描述储能系统的过充过放能力的储能系统寿命损失模型，通过计算过充过放所产生的成本来参与最优调度，进一步挖掘储能系统的容量，提高储能系统的利用率；
2.本公开解放了再生分布式发电机组的无功补偿能力，与其他无功调节资源协调，减少网损，有效地提高了主动配电网的无功储备和网损水平，减少了无功补偿装置的输出，通过无功置换，为系统预留出了足量的动态无功储备以应对突发事件；
3.解决了储能系统过充过放带来的效益和成本之间的权衡，降低了主动配电网的总运行成本，通过对再生分布式发电机组的无功补偿能力的额挖掘，提高了系统的无功储备水平。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1是本公开实施例一中的考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法的流程图；
图2是本公开实施例一中的线性化后的储能系统最大循环次数的示意图；
图3是本公开实施例一中的改进后的IEEE33节点辐射状配电网的结构图；
图4是本公开实施例一中的负载与可再生分布式发电机组的实际输出功率曲线图；
图5是本公开实施例一中的输电网与主动配电网之间联络线的有功功率的比较图；
图6是本公开实施例一中的储能系统的容量曲线的比较图；
图7是本公开实施例一中的可再生分布式发电机组中的光伏电站的无功输出；
图8是本公开实施例一中的可再生分布式发电机组中的风电的无功输出；
图9是本公开实施例一中的储能系统的无功输出；
图10是本公开实施例一中的联络线上无功功率的比较图；
图11是本公开实施例一中的案例1与案例3的网损比较图；
图12是本公开实施例一中的无功置换前后无功补偿装置的输出；
图13是本公开实施例二中的考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
本公开实施例一提供了一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法。
如图1所示的一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法，包括以下步骤：
获取储能系统的荷电状态信息；
根据荷电状态信息和预设的主动配电网优化模型，得到主动配电网的最优调度方案；
所述预设的主动配电网优化模型考虑了储能系统的过充过放能力，以最小运行成本为目标，以可再生分布式发电机组有功无功耦合出力约束和储能系统约束作为约束条件；其中，所述主动配电网优化模型包括储能系统全成本模型、购电成本模型、网损成本模型和可再生分布式发电机组运行维护成本模型；所述储能系统全成本模型包括储能系统投资建设成本模型、储能系统的运行维护成本模型和储能系统寿命模型。
传统上，为了避免储能系统加速老化，荷电状态的运行范围被设定为0.2-0.8。简单的设定荷电状态上下限虽然延长了储能系统的使用寿命，但不能充分利用储能系统的充放电容量。本实施例考虑了储能系统短暂的过充过放电能力，对储能系统的寿命损失进行建模和优化，在过充过放产生的寿命损失成本和收益之间进行了权衡。
具体的，储能系统全成本模型为CESS＝CInv+CMa+CLOL(1)
其中，储能系统的投资建设成本CInv为
式中，ρIn代表着ESS投资单价，cj是等年制系数，CInv为折算到每日的ESS年投资成本，代表着每个ESS的额定容量，为每个ESS的视在功率容量，
式中，r为贴现率，y为ESS的寿命年限。
储能系统的运行维护成本CMa、储能系统的寿命损失成本CLOL分别为：
式中，ρMa为ESS维护单价，ρLOL为寿命损失单价，代表ESS所使用的的容量，MLoss是ESS的寿命损失。
为了更清楚的理解，本实施例中以锂电池为研究对象，得到了最大充放电循环次数TCyc与充放电深度D之间的关系。采用多阶函数法对曲线进行拟合，公式如下：
D＝1-SOC (6)
TCyc＝31470D4-100100D3+106400D2-50500D+60230 (7)
式中，MLoss代表着ESS的寿命损失，θ代表日充放电循环次数，y是ESS的寿命年限。
简单地设置ESS荷电状态上下限，忽略过充过放电能力，可避免加速老化。然而由于净负荷和RDGs的有功输出的波动，这些极限很少达到。这说明简单的施加约束并不能充分利用ESS的容量和寿命。由于分时电价的推广应用，ESS容量的套利可以通过利用峰谷时段的短暂的过充过放电能力来实现。因此，有必要对过充和过放带来的效益和成本进行权衡。资产利用率的提高应纳入优化目标。
在储能系统全成本模型的基础上，充分利用可再生分布式发电机组的无功能力，通过无功功率滞环动态无功补偿，为系统预留足够的动态无功储备。另外，唇干系统短暂的过充过放会增加储能系统的寿命损失，这是不可忽略的重要因素。
在本实施例中，配电网运营商需要权衡储能系统过充过放带来的收益和成本，尽可能降低总成本以获得利润。
主动配电网优化模型的目标是运行成本和储能系统全成本最小，主动配电网优化模型目标函数最小，即为
min F＝CESS+CPurchase+CLoss+CRDG (10)
其中，F是主动配电网优化模型的优化函数，CESS为储能系统全成本，CPurchase为从输电网购买电力的成本，CLoss为网损成本，CRDG为可再生分布式发电机组运行维护成本；即有
式中，T为时间范围(24h)，L代表着配电网支路的子集，B代表着RDG节点的集合，和ρO&M代表着购店价格和可再生分布式发电机组运行维护价格，代表着从输电网购电的有功功率。
主动配电网优化模型的约束条件包括：
(1)潮流约束
本实施例采用distflow潮流约束。
式中，Pij,t和Qij,t分别为支路ij上的有功功率和无功功率，Pj,t和Qj,t分别为节点j注入的有功功率和无功功率，和分别为负荷的有功功率和无功功率，和代表着储能的充放电功率，为储能的无功输出，和分别为可再生分布式发电机组的有功无功输出，代表着电容器组的无功输出，代表无功补偿装置的无功输出，Uj,t为节点j的电压幅值，Iij,t为支路ij上的电，rij和xij为线路电阻和电抗。
(2)配电网运行安全约束
出于安全考虑，配电网在运行过程中应将母线电压和支路电流限制在一定范围内：
式中，和代表着i节点电压上下限。和代表着支路ij电流的上下限。
(3)输电网结构约束
假设配电网可以从上级输电网购买电力。考虑到输电网侧发电机的爬坡速率限制，约束条件可以表示为：
式中，和代表着从输电网传输到配电网的有功和无功功率，ΔPGrid,min、ΔPGrid,max、ΔQGrid,min和ΔQGrid,max分别代表有功和无功功率的爬坡上下限。
(4)电容器组输出约束
考虑到寿命损失和运行时间的限制，电容器组不允许在一天内频繁运行。电容器组的输出约束可以表示为：
式中，代表着电容器组总无功输出，和代表着电容器组开关档位和总档位的整数变量，代表着每一档电容器组的无功补偿量，是表征电容器组运行状态的0-1变量，代表着电容器组的最大运行时长。
(5)无功补偿装置输出约束
无功补偿装置的无功补偿功率约束表示如下：
式中，和代表着无功补偿装置最大和最小输出。
(6)可再生分布式发电机组有功无功耦合出力约束
光伏电站通过逆变器接入配电网是通过逆变器的复用技术产生无功功率，输出约束如下所示：
式中，为光伏电站可用有功输出，为光伏电站的额定容量。
同理风力发电机组的输出约束为：
式中，代表着风力发电机组可用有功输出，为风力发电机组的额定容量。
(7)储能系统约束
储能系统由蓄电池储能和逆变器组成，通过控制电力电子器件实现输出的四象限实时调节：
式中，和是ESS最大充放电功率，和是代表着ESS充放电状态的0-1变量，和代表储能系统的充放电效率。
0≤SOCi,t≤1 (41)
SOCi,0＝SOCi,T (42)
式中，SOCi,t代表着储能系统的荷电状态。
主动配电网优化模型最初是一个混合整数非凸规划(MINP)问题。由于潮流方程和公式(7)中的非线性项TCyc原问题很难求解。为有效求解这一问题，需要将这一混合整数非凸规划问题转化为混合整数二阶锥规划问题，在进行混合整数二阶锥规划的过程中的松弛过程如下所述：
二阶锥规划(SOCP)的标准形式可以表示为:
这里的就是二阶锥约束。
在负荷没有上界且系统为辐射状网络的前提下，采用现有技术(M.Farivar andS.H.Low,"Branch Flow Model:Relaxations and Convexification—Part I,"in IEEETransactions on Power Systems,vol.28,no.3,pp.2554-2564,Aug.2013,doi:0.1109/TPWRS.2013.2255317.)中的方法对潮流方程进行松弛，松弛过程如下：
利用新变量vi,t和lij,t来代替平方量|Ui,t|2和|Iij,t|2。
vi,t＝|Ui,t|2 (43)
lij,t＝|Iij,t|2 (44)
将原潮流方程转化为：
公式(50)中的约束仍然是非凸的，用凸松弛法将其松弛为不等式(51)
虽然扩大了搜索范围，但松弛后的最优解是相同的。
将公式(51)进一步松弛为二阶锥约束(52)。
公式(7)中的非线性元素TCyc使用有序集2的方法进行线性化。
式中，Dn代表着ESS充放电深度的预设值，是相应的ESS最大循环次数，如图2中的圆圈所示；λn,j,t代表插值权重，μn,j,t是0-1变量，如果Dn位于第n段内，μn,j,t＝1，否则为0。断点的间隔设置为0.05，近似的平均绝对百分比误差约为3％。如果需要，可以通过增加断点的数量来提高精度。
因此，原始的非凸模型转化为(45)-(49)，(52)和(53)-(57)，这是一个混合整数二阶锥规划问题，可以被商业求解器有效求解。
下面，以如图3所示的改进后的IEEE33节点辐射状配电网进行分析，以说明本实施例中方法的有效性。
在Yalmip中建模，在MATLABR2020a中编程，调用Cplex求解。节点1与输电网相连，电容器组接在节点27，容量为[0,300]kVar，步长为100kVar。一天内允许开关动作数为24。无功补偿装置接在节点5，无功输出范围为-600-600kVar。另外，在节点10/19/23/32处设有四个储能系统。32节点处储能系统的容量是1200kWh,其他为1000kWh。视在功率容量分别为1500Kva、2200kva、2000kva、1800kva。最大充放电功率为240kw，充放电效率为94％。两台光伏电站分别接入节点13和节点33，容量均为1500kva.两个风电连接到节点22和节点23，它们的容量为600kva。假设配电网运营商可以从输电网购买电力。高峰时段(9：00-12：00、17：00-20：00)、正常时段(7：00-9：00、12：00-17：00、20：00-22：00)、低谷时段(22：00-24：00、1：00-7：00)电价分别为0.834、0.648、0.463美元/kWh。负载和可再生分布式发电机组(包括光伏电站PV和风电WT)数据来源于实测数据，曲线如图4所示。
为了验证所提出调度方法的有效性，我们对三种不同的案例进行了比较：
案例1：忽略储能系统过充过放能力和可用可再生分布式发电机组的无功补偿能力。在这种情况下可再生分布式发电机组仅用作有功源，储能系统的荷电状态上下限设置为0.2和0.8。
案例2：只采用考虑经济性的完整储能系统模型。在这种情况下，对荷电状态不设限制，计算了储能系统因过度使用而产生的寿命成本，不考虑可再生分布式发电机组的无功补偿能力。
案例3：采用考虑经济性的完整储能系统模型，并考虑可再生分布式发电机组的无功补偿能力。在这种情况下，利用可再生分布式发电机组的无功容量与其他无功补偿装置协调，为系统留下充足的动态无功储备。
三种情况的模型特征比较见表1。
表1模型特征
下面分别针对经济性能、储能系统运行分析以及无功和网损分析进行分析。
1)经济性能分析
为了评价所提方法的经济性能，表2给出了三种情况下的优化结果，包括总成本、储能系统成本、购电成本和网损成本。输电网与主动配电网之间联络线的有功功率如图5所示。
表2运行成本
根据表2和图5的仿真结果，可以得出以下结论：
1.与案例1相比，案例2和案例3取得了更高的储能系统成本，但通过降低购电成本降低了总成本。在案例2和案例3中，储能系统的过充过放会带来额外的寿命成本。但由于储能系统容量的利用，减少了高峰时段的购电，增加了低谷时段的购电，如图5所示，从而降低了购电成本。因此，在该方法中储能系统充分使用产生的收益大于成本，提高了系统的经济性能。
2.与案例2相比，案例3的网损成本更低，案例3中，在电容器组、无功补偿装置等传统无功补偿设备的基础上，利用了可再生分布式发电机组的无功补偿能力，提高了系统的整体无功储备。因此，本实施例提出的方法通过合理的无功管理，有效降低了网损成本，提高了运行经济性。
2)储能系统运行分析
为了说明所提方法对储能系统容量利用的有效性，案例1和案例3中四个储能系统的容量曲线如图6所示：图中，曲线代表了两种情况下储能系统的实时容量，阴影部分代表了本实施例方法中储能系统容量利用的增加。
由图6可以看出，与案例1相比，案例3的储能系统容量达到了一个较高的上限和一个较低的下限，且四个位置储能系统的容量利用率都有不同程度的提高；主要是由于本实施例中方法考虑了储能系统短暂的过充过放能力，且对荷电状态不设限制。
为了进一步研究本实施例中方法对储能系统容量利用率的提高，将储能系统容量提高、储能系统容量利用率的提高定义为公式(58)-(60)，三个指标的计算结果如表Ⅲ所示。
式中分别代表案例1和案例3中储能系统的容量。
如上所述，本实施例中方法考虑了储能系统的过充过放能力，使得储能系统容量利用率得到了显著提高。因此本方法挖掘了储能系统潜在的过充过放能力，大大提高了储能系统的利用率，避免了可调度资源在主动配电网中的浪费。
3)无功和网损分析
为了说明该方法提高了无功储备，优化了网损水平，图7、图8和图9分别给出了案例3中可再生分布式发电机组的无功输出，图10为输电网与主动配电网联络线上的无功功率的不同，图11为案例1和案例3网损的计算结果。
根据图7、图8和图9，本实施例中方法充分挖掘了可再生分布式发电机组的无功补偿能力，提高了系统整体的无功水平。此外，由图10可以看出，与案例1相比，案例3联络线上的无功功率大大降低，这个现象在高负荷时期尤为明显。这是因为本实施例中方法考虑了可再生分布式发电机组的无功补偿能力，并优先使用这些无功资源，就地无功补偿大大减少了无功功率在联络线上的传输，使得功率因数始终保持在较高水平，保证了系统的安全运行。
值得注意的是，图11中案例3的网损小于案例1。这表明，本实施例中方法对系统网络损耗水平有着明显的改善。为了进一步证明所提方法对系统无功储备的改善，图12为考虑可再生分布式发电机组无功补偿能力前后的无功置换结果和系统动态无功输出。
由图12可以看出，在考虑了可再生分布式发电机组的无功补偿能力后，无功补偿装置长期处于满发的情况得到了环节。无功置换率的计算公式定义为式(61)：
式中，代表由可再生分布式发电机组置换的无功功率，代表着无功补偿装置最大输出量。
采用可再生分布式发电机组的无功输出置换动态无功补偿，置换率为44.5％，为系统预留出足量的动态无功储备，以应对极端故障的发生。因此，本实施例中所提出的方法可以有效提高系统的无功储备和网损水平，在保证系统安全运行的同时提高经济性能。
实施例二
本公开实施例二提供了一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化系统，采用了实施例一中所提供的考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法。
如图13所示的一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化系统，包括：
获取模块，用于获取储能系统的荷电状态信息；
优化模块，根据荷电状态信息和预设的主动配电网优化模型，得到主动配电网的最优调度方案；
所述预设的主动配电网优化模型考虑了储能系统的过充过放能力，以最小运行成本为目标，以可再生分布式发电机组有功无功耦合出力约束和储能系统约束作为约束条件。
详细步骤与实施例一提供的考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法相同，在此不再赘述。
实施例三
本公开实施例三提供了一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开实施例一所述的考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法中的步骤。
详细步骤与实施例一提供的考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法相同，在此不再赘述。
实施例四
本公开实施例四提供了一种电子设备。
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开实施例一所述的考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法中的步骤。
详细步骤与实施例一提供的考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法相同，在此不再赘述。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取储能系统的荷电状态信息；
根据荷电状态信息和预设的主动配电网优化模型，得到主动配电网的最优调度方案；
所述预设的主动配电网优化模型考虑了储能系统的过充过放能力，以最小运行成本为目标，以可再生分布式发电机组有功无功耦合出力约束和储能系统约束作为约束条件；
所述主动配电网优化模型包括储能系统全成本模型、购电成本模型、网损成本模型和可再生分布式发电机组运行维护成本模型；所述储能系统全成本模型包括储能系统投资建设成本模型、储能系统的运行维护成本模型和储能系统寿命模型；所述预设的储能系统寿命损失模型与储能系统的寿命损失单价和寿命损失程度有关；
储能系统全成本模型为：CESS＝CInv+CMa+CLOL；
其中，储能系统的投资建设成本CInv为：
式中，ρIn代表着ESS投资单价，cj是等年制系数，CInv为折算到每日的ESS年投资成本，代表着每个ESS的额定容量，为每个ESS的视在功率容量；
式中，r为贴现率，y为ESS的寿命年限；
储能系统的运行维护成本CMa、储能系统的寿命损失成本CLOL分别为：
式中，ρMa为ESS维护单价，ρLOL为寿命损失单价，代表ESS所使用的的容量，MLoss是ESS的寿命损失；
得到了最大充放电循环次数TCyc与充放电深度D之间的关系；采用多阶函数法对曲线进行拟合，公式如下：
D＝1-SOC
TCyc＝31470D4-100100D3+106400D2-50500D+60230
式中，MLoss代表着ESS的寿命损失，θ代表日充放电循环次数，y是ESS的寿命年限；
储能系统约束中，储能系统由蓄电池储能和逆变器组成，通过控制电力电子器件实现输出的四象限实时调节：
式中，Pi ch,max和Pi dis,max是ESS最大充放电功率，和是代表着ESS充放电状态的0-1变量，和代表储能系统的充放电效率；
0≤SOCi,t≤1
SOCi,0＝SOCi,T
式中，SOCi,t代表着储能系统的荷电状态；和代表着储能的充放电功率。
2.如权利要求1中所述的一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法，其特征在于，所述主动配电网优化模型的约束条件还包括潮流约束、配电网运行安全约束、输电网结构约束、电容器组输出约束和无功补偿装置输出约束。
3.如权利要求1中所述的一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法，其特征在于，利用混合整数二阶锥规划，将混合整数非凸规划问题转化为混合整数二阶锥规划问题，对主动配电网优化模型优化求解，得到主动配电网的最优调度方案。
4.如权利要求1中所述的一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法，其特征在于，基于所述可再生分布式发电机组有功无功耦合出力约束，充分挖掘可再生分布式发电机组的无功补偿能力，减小无功补偿装置的输出，通过无功置换为主动配电网预留动态无功储备。
5.一种考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化系统，其特征在于，
获取模块，用于获取储能系统的荷电状态信息；
优化模块，根据荷电状态信息和预设的主动配电网优化模型，得到主动配电网的最优调度方案；
所述预设的主动配电网优化模型考虑了储能系统的过充过放能力，以最小运行成本为目标，以可再生分布式发电机组有功无功耦合出力约束和储能系统约束作为约束条件；
所述主动配电网优化模型包括储能系统全成本模型、购电成本模型、网损成本模型和可再生分布式发电机组运行维护成本模型；所述储能系统全成本模型包括储能系统投资建设成本模型、储能系统的运行维护成本模型和储能系统寿命模型；所述预设的储能系统寿命损失模型与储能系统的寿命损失单价和寿命损失程度有关；
储能系统全成本模型为：CESS＝CInv+CMa+CLOL；
其中，储能系统的投资建设成本CInv为：
式中，ρIn代表着ESS投资单价，cj是等年制系数，CInv为折算到每日的ESS年投资成本，代表着每个ESS的额定容量，为每个ESS的视在功率容量；
式中，r为贴现率，y为ESS的寿命年限；
储能系统的运行维护成本CMa、储能系统的寿命损失成本CLOL分别为：
式中，ρMa为ESS维护单价，ρLOL为寿命损失单价，代表ESS所使用的的容量，MLoss是ESS的寿命损失；
得到了最大充放电循环次数TCyc与充放电深度D之间的关系；采用多阶函数法对曲线进行拟合，公式如下：
D＝1-SOC
TCyc＝31470D4-100100D3+106400D2-50500D+60230
式中，MLoss代表着ESS的寿命损失，θ代表日充放电循环次数，y是ESS的寿命年限；
储能系统约束中，储能系统由蓄电池储能和逆变器组成，通过控制电力电子器件实现输出的四象限实时调节：
式中，Pi ch,max和Pi dis,max是ESS最大充放电功率，和是代表着ESS充放电状态的0-1变量，和代表储能系统的充放电效率；
0≤SOCi,t≤1
SOCi,0＝SOCi,T
式中，SOCi,t代表着储能系统的荷电状态；和代表着储能的充放电功率。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法中的步骤。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的考虑储能系统和无功补偿的主动配电网优化方法中的步骤。
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