CN114937997B - 基于潮流约束线性边界化和评价指标的储能选址规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于潮流约束线性边界化和评价指标的储能系统规划方法，其步骤包括：1获取待规划储能的电力系统网架结构及参数；2建立潮流约束线性边界化模型，计算潮流约束条件下的储能系统出力上下边界；3建立储能系统规划的双层优化模型并进行求解，得到储能系统的出力序列；4建立储能系统的运行风险指标，用于储能系统安装节点的优选。本发明能实现系统潮流相关约束的线性边界化和基于此边界约束的储能系统出力风险量化，从而指导储能系统的选址规划，促进储能系统的安全稳定运行。

Description

基于潮流约束线性边界化和评价指标的储能选址规划方法

技术领域

本发明属于储能系统规划优化领域，具体的说是一种基于潮流约束线性边界化和评价指标的储能选址规划方法。

背景技术

随着电力系统中新能源渗透率的不断提高，新能源资源的随机性和波动性为系统的安全稳定运行带来了诸多挑战，电力系统需要提高对新能源发电量的消纳能力和对新能源发电功率的调节能力。储能系统可以通过合理的充放电计划促进新能源发电的消纳和调节，因此，规划储能系统成为了现阶段解决新能源消纳问题的重要途径。

储能系统规划一般涉及储能系统的选址和容量优化，现有储能规划方法考虑储能系统的初始投资、储能系统运行、新能源消纳等约束，以储能系统的安装节点和储能设备容量为决策变量，建立储能系统的两阶段优化模型。传统的储能系统选址方法按照规划目标的不同可以分为两类，第一类考虑电力系统的运行经济性，以储能系统规划方案下的系统综合运行成本最小为目标求解决策变量；第二类方法从电力系统安全可靠指标出发，以电压偏移度、失负荷量等系统可靠性指标最优为目标进行求解。但是，两类方案的优化目标都需要通过潮流计算得出，所以需要在现有的选址规划方法中加入潮流方程约束，而潮流方程约束在增加了模型决策变量的同时又带来了二次和非凸的问题，极大地提高了规划模型求解的难度，甚至造成模型的不可解。现有的研究一般直接将潮流方程约束进行线性化，或使用直流潮流代替交流潮流计算，但都不可避免决策变量数量增加的问题。因此，保留潮流约束特性并避免二次和非凸问题需要进一步的研究。

发明内容

本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种基于潮流约束线性边界化和评价指标的储能系统规划方法，以期实现潮流相关约束的线性边界化，得出基于潮流约束的储能系统出力的上下边界约束，并建立储能系统的运行风险指标，从而储能系统安装节点的优选，促进储能系统的安全稳定运行。

本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：

本发明一种基于潮流约束线性边界化和评价指标的储能选址规划方法的特点是按如下步骤进行：

步骤一、获取待规划储能的电力系统的网架结构及参数；

步骤1.1、将待规划储能的电力系统中的所有节点进行编号并构成节点集合N，其中，令平衡节点记为第1个节点，令所有PV节点的集合记为N_PV，所有PQ节点的集合记为N_PQ；

步骤1.2、获取待规划储能的电力系统中各线路阻抗参数、变压器支路参数以及并联电容参数；

步骤二、建立潮流约束线性边界化模型，计算潮流约束条件下的储能系统出力上、下边界；

步骤2.1、定义并初始化时段t＝1，从集合N_PQ中获取新能源并网节点i_re和一个储能系统规划安装节点i_ES；其中，i_re,i_ES∈N_PQ；

步骤2.2、定义并初始化储能出力试验算子τ＝τ_min，定义并初始化储能系统t时段的可行出力空间定义并初始化计数器/>其中，τ_min为储能出力试验的下限；

步骤2.3、计算PQ节点和PV节点的节点注入功率；

步骤2.3.1、将τ赋值给t时段的储能系统充放电功率P_ES(t)，当P_ES(t)>0时表示储能系统处于放电状态，当P_ES(t)<0时表示储能系统处于充电状态；

步骤2.3.2、利用式(1)计算第j个PV节点在t时段的注入功率P_j(t)：

P_j(t)＝P_gen,j(t)-L_j(t),j∈N_PV (1)

式(1)中，L_j(t)表示第j个PV节点在t时段的负荷功率，P_gen,j(t)为第j个PV节点在t时段的发电机有功功率，并有：

式(2)中，ε为待规划储能的电力系统的网损率，P_Gmax,j为节点j处传统发电机组装机容量，P_G,sys为电力系统的传统机组总装机容量，L_sys(t)为t时段的电力系统总负荷；

步骤2.3.3、利用式(3)计算新能源并网节点i_re在t时段的注入功率

式(3)中，为新能源并网节点i_re在t时段的负荷功率；

步骤2.3.4、利用式(4)计算储能系统规划安装节点i_ES在t时段的注入功率

式(4)中，为储能系统规划安装节点i_ES在t时段的负荷功率；

步骤2.3.5、利用式(5)计算集合N_PQ中除节点i_re与i_ES外的其他节点注入功率P_i(t)：

P_i(t)＝-L_i(t),i∈N_PQ且i≠i_re,i≠i_ES (5)

式(5)中，L_i(t)表示第i个PQ节点在t时段的负荷功率；

步骤2.4、根据步骤1.2中的网络参数和步骤2.3的节点注入功率，采用牛顿-拉夫逊法对待规划储能的电力系统进行潮流计算，若潮流计算收敛，则输出第n个节点的电压幅值U_n,t及相角n∈N,且n≠1，并顺序执行步骤2.5，否则执行步骤2.7；

步骤2.5、根据各节点电压幅值及相角计算t时段的第m个节点与第n个节点之间线路载流量I_mn,t，m,n∈N，若U_n,t和I_mn,t满足式(6)所示的节点电压和线路传输容量约束，则顺序执行步骤2.6，否则，执行步骤2.7；

式(6)中，U_n,max和U_n,min分别为节点n处电压幅值的上、下限；I_mn,max为第m个节点与第n个节点之间线路载流量的上限；

步骤2.6、将τ赋值给t时段的可行出力空间中第/>个元素/>将/>赋值给/>

步骤2.7、将τ+Δτ赋值给τ，其中，Δτ为试验算子τ的更新步长；

步骤2.8、若τ≤τ_max，则返回执行步骤2.3；否则，表示得到储能系统t时段的可行出力空间其中，τ_max为储能出力试验的上限；

步骤2.9、利用式(7)计算潮流约束条件下的储能系统出力上边界下边界/>

步骤2.10、将t+1赋值给t，若t>T，则顺序执行步骤2.11；否则，返回步骤2.2；其中，T表示储能调度日的总时长；

步骤2.11、利用式(8)得到潮流约束线性边界化后的上、下边界约束：

步骤三、建立储能系统规划的双层优化模型并进行求解，得到储能系统的出力序列；

步骤3.1、建立同时考虑储能系统容量规划的双层优化模型；

步骤3.2、将式(8)加入所述双层优化模型中并进行求解，得到储能系统在调度日内的出力序列{P_ES(t)|t＝1,2,…,T}；

步骤四、建立储能系统的运行风险指标，用于储能系统安装节点的优选；

步骤4.1、基于式(8)和储能系统的出力序列{P_ES(t)|t＝1,2,…,T}，利用式(9)建立储能系统在所述储能系统规划安装节点i_ES处时的运行风险指标R(i_ES)：

R(i_ES)＝αR(i_ES)⁺+βR(i_ES)^- (9)

式(9)中，α为储能系统放电的风险权重系数，β为储能系统充电的风险权重系数，并有：

式(9)中，R(i_ES)⁺表示储能系统安装在所述储能系统规划安装节点i_ES时，在调度日内的储能放电风险指标；R(i_ES)^-表示储能系统安装在所述储能系统规划安装节点i_ES时，在调度日内的储能充电风险指标，并有：

步骤4.2、基于储能系统的运行风险指标，对储能系统安装节点的优先度进行排序；

按照步骤2.1～步骤4.1的过程，对集合N_PQ中所有的储能系统规划安装节点均计算其对应的运行风险指标并进行升序排序，从而得到运行风险指标最小的储能系统规划安装节点作为储能选址规划结果。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1、本发明提出了一种基于潮流约束线性边界化和评价指标的储能系统规划方法，以解决传统方法中潮流方程约束带来的二次和非凸问题，降低了优化模型决策变量的求解维度，提高了储能选址规划模型的求解效率。

2、本发明提出了一种分时迭代的潮流约束线性边界化方法，将传统潮流方程约束、节点电压约束和线路传输容量约束进行整合转化为线性的上下边界约束，降低了储能系统规划模型的复杂度并提高了模型求解速度，从而解决考虑潮流约束时储能系统规划模型的求解变量维度高造成的求解困难问题。

3、本发明提出了一个储能系统运行风险评价指标，考虑了储能系统的“源-荷”特性，通过储能充电、放电风险指标刻画储能规划方案的运行风险比指标，为储能系统选址规划提供评价指标，提高了储能系统规划方案的客观性。

附图说明

图1为本发明提出的基于潮流约束线性边界化和评价指标的储能选址规划方法流程图；

图2为本发明提出的潮流约束线性边界化模型的计算流程图。

具体实施方式

本实施例中，一种基于潮流约束线性边界化和评价指标的储能系统规划方法，其流程图如图1所示，是按如下步骤进行：

步骤一、获取待规划储能的电力系统的网架结构及参数；

步骤1.1、将待规划储能的电力系统中的所有节点进行编号并构成节点集合N，其中，令平衡节点记为第1个节点，令所有PV节点的集合记为N_PV，所有PQ节点的集合记为N_PQ；

步骤1.2、获取待规划储能的电力系统中各线路阻抗参数、变压器支路参数以及并联电容参数；

步骤二、建立潮流约束线性边界化模型，计算潮流约束条件下的储能系统出力上、下边界；如图2所示，为本发明提出的潮流约束线性边界化模型的计算流程图；

步骤2.1、定义并初始化时段t＝1，从集合N_PQ中获取新能源并网节点i_re和一个储能系统规划安装节点i_ES；其中，i_re,i_ES∈N_PQ；

步骤2.2、定义并初始化储能出力试验算子τ＝τ_min，定义并初始化储能系统t时段的可行出力空间定义并初始化计数器/>其中，τ_min为储能出力试验的下限；

步骤2.3、计算PQ节点和PV节点的节点注入功率；

步骤2.3.1、将τ赋值给t时段的储能系统充放电功率P_ES(t)，当P_ES(t)>0时表示储能系统处于放电状态，当P_ES(t)<0时表示储能系统处于充电状态；

步骤2.3.2、利用式(1)计算第j个PV节点在t时段的注入功率P_j(t)：

P_j(t)＝P_gen,j(t)-L_j(t),j∈N_PV (1)

式(1)中，L_j(t)表示第j个PV节点在t时段的负荷功率，P_gen,j(t)为第j个PV节点在t时段的发电机有功功率，并有：

式(2)中，ε为待规划储能的电力系统的网损率，P_Gmax,j为节点j处传统发电机组装机容量，P_G,sys为电力系统的传统机组总装机容量，L_sys(t)为t时段的电力系统总负荷；

步骤2.3.3、利用式(3)计算新能源并网节点i_re在t时段的注入功率

式(3)中，为新能源并网节点i_re在t时段的负荷功率；

步骤2.3.4、利用式(4)计算储能系统规划安装节点i_ES在t时段的注入功率

式(4)中，为储能系统规划安装节点i_ES在t时段的负荷功率；

步骤2.3.5、利用式(5)计算集合N_PQ中除节点i_re与i_ES外的其他节点注入功率P_i(t)：

P_i(t)＝-L_i(t),i∈N_PQ且i≠i_re,i≠i_ES (5)

式(5)中，L_i(t)表示第i个PQ节点在t时段的负荷功率；

步骤2.4、根据步骤1.2中的网络参数和步骤2.3的节点注入功率，采用牛顿-拉夫逊法对待规划储能的电力系统进行潮流计算，若潮流计算收敛，则输出第n个节点的电压幅值U_n,t及相角n∈N,且n≠1，并顺序执行步骤2.5，否则执行步骤2.7；

步骤2.5、根据各节点电压幅值及相角计算t时段的第m个节点与第n个节点之间线路载流量I_mn,t，m,n∈N，当采用标幺制时，线路载流量I_mn,t在数值上等于第m个节点与第n个节点之间线路上的传输功率，若U_n,t和I_mn,t满足式(6)所示的节点电压和线路传输容量约束，则顺序执行步骤2.6，否则，执行步骤2.7；

式(6)中，U_n,max和U_n,min分别为节点n处电压幅值的上、下限；I_mn,max为第m个节点与第n个节点之间线路载流量的上限；

步骤2.6、将τ赋值给t时段的可行出力空间中第/>个元素/>将/>赋值给/>

步骤2.7、将τ+Δτ赋值给τ，其中，Δτ为试验算子τ的更新步长；

步骤2.8、若τ≤τ_max，则返回执行步骤2.3；否则，表示得到储能系统t时段的可行出力空间其中，τ_max为储能出力试验的上限；

步骤2.9、利用式(7)计算潮流约束条件下的储能系统出力上边界下边界/>

式(7)表示，潮流约束条件下的储能系统出力上边界取值为可行出力空间/>的第一个元素，出力下边界/>取值为/>的最后一个元素；

步骤2.10、将t+1赋值给t，若t>T，则顺序执行步骤2.11；否则，返回步骤2.2；其中，T表示储能调度日的总时长；

步骤2.11、利用式(8)得到潮流约束线性边界化后的上、下边界约束：

步骤三、建立储能系统规划的双层优化模型并进行求解，得到储能系统的出力序列；

步骤3.1、建立同时考虑储能系统容量规划的双层优化模型，双层规划模型的一般结构为：上层为储能系统选址定容规划模型，即决策变量为储能系统的安装位置、投资建设的额定功率和额定容量，优化目标为储能系统初始投资和后期运行成本构成的综合目标；下层为储能系统的运行优化模型，将上层模型的决策变量作为下层模型的已知量，将储能系统在调度日内的充放电功率序列作为决策变量，以系统运行过程的可靠性或经济性指标为目标函数进行优化，再将结果即储能系统出力序列返回上层模型，以计算上层目标中的运行成本；

步骤3.2、将式(8)加入所述双层优化模型中并进行求解，得到储能系统在调度日内的出力序列{P_ES(t)|t＝1,2,…,T}；

步骤四、建立储能系统的运行风险指标，用于储能系统安装节点的优选；

步骤4.1、基于式(8)和储能系统的出力序列{P_ES(t)|t＝1,2,…,T}，利用式(9)建立储能系统在所述储能系统规划安装节点i_ES处时的运行风险指标R(i_ES)：

R(i_ES)＝αR(i_ES)⁺+βR(i_ES)^- (9)

式(9)中，α为储能系统放电的风险权重系数，β为储能系统充电的风险权重系数，并有：

式(9)中，R(i_ES)⁺表示储能系统安装在所述储能系统规划安装节点i_ES时，在调度日内的储能放电风险指标；R(i_ES)^-表示储能系统安装在所述储能系统规划安装节点i_ES时，在调度日内的储能充电风险指标，并有：

步骤4.2、基于储能系统的运行风险指标，对储能系统安装节点的优先度进行排序；

按照步骤2.1～步骤4.1的过程，对集合N_PQ中所有的储能系统规划安装节点均计算其对应的运行风险指标并进行升序排序，从而得到运行风险指标最小的储能系统规划安装节点作为储能选址规划结果。

Claims (1)

1.一种基于潮流约束线性边界化和评价指标的储能选址规划方法，其特征是按如下步骤进行：

步骤一、获取待规划储能的电力系统的网架结构及参数；

步骤1.1、将待规划储能的电力系统中的所有节点进行编号并构成节点集合N，其中，令平衡节点记为第1个节点，令所有PV节点的集合记为N_PV，所有PQ节点的集合记为N_PQ；

步骤1.2、获取待规划储能的电力系统中各线路阻抗参数、变压器支路参数以及并联电容参数；

步骤二、建立潮流约束线性边界化模型，计算潮流约束条件下的储能系统出力上、下边界；

步骤2.1、定义并初始化时段t＝1，从集合N_PQ中获取新能源并网节点i_re和一个储能系统规划安装节点i_ES；其中，i_re,i_ES∈N_PQ；

步骤2.2、定义并初始化储能出力试验算子τ＝τ_min，定义并初始化储能系统t时段的可行出力空间定义并初始化计数器ζ＝1；其中，τ_min为储能出力试验的下限；

步骤2.3、计算PQ节点和PV节点的节点注入功率；

步骤2.3.1、将τ赋值给t时段的储能系统充放电功率P_ES(t)，当P_ES(t)>0时表示储能系统处于放电状态，当P_ES(t)<0时表示储能系统处于充电状态；

步骤2.3.2、利用式(1)计算第j个PV节点在t时段的注入功率P_j(t)：

P_j(t)＝P_gen,j(t)-L_j(t),j∈N_PV (1)

式(1)中，L_j(t)表示第j个PV节点在t时段的负荷功率，P_gen,j(t)为第j个PV节点在t时段的发电机有功功率，并有：

式(2)中，ε为待规划储能的电力系统的网损率，P_Gmax,j为节点j处传统发电机组装机容量，P_G,sys为电力系统的传统机组总装机容量，L_sys(t)为t时段的电力系统总负荷；

步骤2.3.3、利用式(3)计算新能源并网节点i_re在t时段的注入功率

式(3)中，为新能源并网节点i_re在t时段的负荷功率；

步骤2.3.4、利用式(4)计算储能系统规划安装节点i_ES在t时段的注入功率

式(4)中，为储能系统规划安装节点i_ES在t时段的负荷功率；

步骤2.3.5、利用式(5)计算集合N_PQ中除节点i_re与i_ES外的其他节点注入功率P_i(t)：

P_i(t)＝-L_i(t),i∈N_PQ且i≠i_re,i≠i_ES (5)

式(5)中，L_i(t)表示第i个PQ节点在t时段的负荷功率；

步骤2.4、根据步骤1.2中的网络参数和步骤2.3的节点注入功率，采用牛顿-拉夫逊法对待规划储能的电力系统进行潮流计算，若潮流计算收敛，则输出第n个节点的电压幅值U_n,t及相角且n≠1，并顺序执行步骤2.5，否则执行步骤2.7；

步骤2.5、根据各节点电压幅值及相角计算t时段的第m个节点与第n个节点之间线路载流量I_mn,t，m,n∈N，若U_n,t和I_mn,t满足式(6)所示的节点电压和线路传输容量约束，则顺序执行步骤2.6，否则，执行步骤2.7；

式(6)中，U_n,max和U_n,min分别为节点n处电压幅值的上、下限；I_mn,max为第m个节点与第n个节点之间线路载流量的上限；

步骤2.6、将τ赋值给t时段的可行出力空间中第/>个元素/>将/>赋值给/>

步骤2.7、将τ+Δτ赋值给τ，其中，Δτ为试验算子τ的更新步长；

步骤2.8、若τ≤τ_max，则返回执行步骤2.3；否则，表示得到储能系统t时段的可行出力空间其中，τ_max为储能出力试验的上限；

步骤2.9、利用式(7)计算潮流约束条件下的储能系统出力上边界下边界/>

步骤2.10、将t+1赋值给t，若t>T，则顺序执行步骤2.11；否则，返回步骤2.2；其中，T表示储能调度日的总时长；

步骤2.11、利用式(8)得到潮流约束线性边界化后的上、下边界约束：

步骤三、建立储能系统规划的双层优化模型并进行求解，得到储能系统的出力序列；

步骤3.1、建立同时考虑储能系统容量规划的双层优化模型；

步骤3.2、将式(8)加入所述双层优化模型中并进行求解，得到储能系统在调度日内的出力序列{P_ES(t)|t＝1,2,…,T}；

步骤四、建立储能系统的运行风险指标，用于储能系统安装节点的优选；

步骤4.1、基于式(8)和储能系统的出力序列{P_ES(t)|t＝1,2,…,T}，利用式(9)建立储能系统在所述储能系统规划安装节点i_ES处时的运行风险指标R(i_ES)：

R(i_ES)＝αR(i_ES)⁺+βR(i_ES)^- (9)

式(9)中，α为储能系统放电的风险权重系数，β为储能系统充电的风险权重系数，并有：

式(9)中，R(i_ES)⁺表示储能系统安装在所述储能系统规划安装节点i_ES时，在调度日内的储能放电风险指标；R(i_ES)^-表示储能系统安装在所述储能系统规划安装节点i_ES时，在调度日内的储能充电风险指标，并有：

步骤4.2、基于储能系统的运行风险指标，对储能系统安装节点的优先度进行排序；

按照步骤2.1～步骤4.1的过程，对集合N_PQ中所有的储能系统规划安装节点均计算其对应的运行风险指标并进行升序排序，从而得到运行风险指标最小的储能系统规划安装节点作为储能选址规划结果。