CN116611711A - 储能项目分析系统、方法、设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种储能项目分析系统、方法、设备及可读存储介质，其中，该系统包括：参数管理模块，用于获取、存储和管理储能电站的配置参数和操作参数；测算逻辑模块，用于根据日负荷数据获取日充放电时间对应的电量，根据日充放电时间对应的电量获取日峰/谷收益，根据日峰/谷收益生成储能电站的年收益；测算结果输出模块，用于输出储能电站的年收益；综合效益评估模块，用于根据预期运行天数和预设容量范围查找储能电站的测算容量；以及，采用成本参数、税收参数和年收益构建评估模型，基于评估模型得到储能电站在项目年限内的综合效益评价指标。本申请实施例能够提升储能项目分析和评估的效率。
Description
技术领域
本申请涉及新能源电池技术领域，尤其涉及一种储能项目分析系统、方法、设备及可读存储介质。
背景技术
明确了能源结构转型的方向，加速新能源如风力发电、太阳能发电等新能源建设。储能作为可再生能源规模化发展的支撑，对目标的实现有着重要的推动作用。在常规电力系统、可再生能源发电、分布式发电以及微网、辅助服务等领域，储能系统都起到了巨大的作用 。因此合理评估储能系统的效益，分析储能系统的经济性，对于储能系统在未来电网中的发展和推广具有重要指导价值。目前，对于储能综合经济效益的评估，主要由人工进行处理，但是整个评估过程涉及的参数众多，人工处理效率较慢。
发明内容
针对上述问题，本申请提供了一种储能项目分析系统、方法、设备及可读存储介质，有利于将众多的参数和复杂的分析逻辑集成在储能项目分析系统中，通过储能项目分析系统对项目参数进行处理，能够提升项目分析和评估的效率。
为实现上述目的，本申请第一方面提供了一种储能项目分析系统，该系统包括参数管理模块、测算逻辑模块、测算结果输出模块和综合效益评估模块；测算逻辑模块分别与参数管理模块和测算结果输出模块连接，综合效益评估模块分别与参数管理模块和测算结果输出模块连接；
参数管理模块，用于获取、存储和管理储能电站的配置参数和操作参数；配置参数包括储能电站的日充放电时间、成本参数、税收参数和项目年限，操作参数包括储能电站的日负荷数据、预设容量范围和预期运行天数；
测算逻辑模块，用于根据日负荷数据获取日充放电时间对应的电量，根据日充放电时间对应的电量获取日峰/谷收益，根据日峰/谷收益生成储能电站的年收益；
测算结果输出模块，用于输出储能电站的年收益；
综合效益评估模块，用于根据预期运行天数和预设容量范围查找储能电站的测算容量；以及，采用成本参数、税收参数和年收益构建评估模型，基于评估模型得到储能电站在项目年限内的综合效益评价指标。
结合第一方面，在一种可能的实施方式中，配置参数还包括测算容量的评估精度；在根据预期运行天数和预设容量范围查找储能电站的测算容量方面，综合效益评估模块具体用于：
基于储能电站的运行天数的测算逻辑和预期运行天数构建目标方程；
采用二分法，在预设容量范围内查找满足目标方程的容量值或查找满足评估精度的子容量范围；
在存在容量值的情况下，将容量值确定为储能电站的测算容量；
在确定出子容量范围的情况下，基于子容量范围的上限和下限得到储能电站的测算容量。
结合第一方面，在一种可能的实施方式中，配置参数还包括容量年度衰减率和电池模组更换年限；操作参数包括储能电站的初始容量；测算逻辑模块，还用于：
基于初始容量、容量年度衰减率和电池模组更换年限，确定储能电站在项目年限内每年的年初容量；
基于年初容量和年度衰减率，得到储能电站一年内每天的容量；
基于日放电时间对应的电量，得到储能电站一年内每天的放电量；
基于储能电站测算当天的放电量和储能电站测算当天的容量，得到储能电站的年累计运行天数。
结合第一方面，在一种可能的实施方式中，操作参数还包括储能电站的储能变流器的额定功率；日负荷数据包括储能电站每个负荷上报时间对应的瞬时负荷；在根据日负荷数据获取日充放电时间对应的电量方面，测算逻辑模块具体用于：
获取储能电站的月功率上限；
基于月功率上限、储能电站的日充电时间对应的瞬时负荷和额定功率，确定储能电站的日充电时间对应的瞬时充电空间；
基于储能电站测算当天的容量和瞬时充电空间，确定储能电站的日充电时间的可充电量；
基于储能电站的日放电时间对应的瞬时负荷和额定功率，确定储能电站的日放电时间对应的瞬时放电空间；
基于储能电站测算当天的容量和瞬时放电空间，确定储能电站的日放电时间的可放电量；
基于储能电站测算当天的容量、日充电时间的可充电量和日放电时间的可放电量，得到储能电站测算当天的日充放电时间对应的电量。
结合第一方面，在一种可能的实施方式中，电池模组更换年限小于项目年限；在基于初始容量、容量年度衰减率和电池模组更换年限，确定储能电站在项目年限内每年的年初容量方面，测算逻辑模块具体用于：
在初始容量的基础上，按照容量年度衰减率进行衰减，得到储能电站首年至电池模组更换年限的前一年内每年的年初容量；
在电池模组更换年限将储能电站的容量重置为初始容量，再次按照容量年度衰减率进行衰减，基于电池模组更换年限循环执行至少一次重置、衰减操作，直至得到项目年限内最后一年的年初容量。
结合第一方面，在一种可能的实施方式中，在采用成本参数、税收参数和年收益构建评估模型方面，综合效益评估模块具体用于：
基于成本参数和税收参数获取储能电站的初始投资成本和经营运维成本；
基于初始投资成本和经营运维成本得到储能电站的年总成本；
采用储能电站的年收益和储能电站的年总成本构建评估模型。
结合第一方面，在一种可能的实施方式中，配置参数还包括储能电站的系统残值率和电池模组的模组残值率；经营运维成本是基于折旧摊销得到的，折旧摊销包括储能电站的设备折旧，设备折旧是基于成本参数、电池模组更换年限、项目年限、系统残值率和模组残值率得到的。
结合第一方面，在一种可能的实施方式中，参数管理模块与云平台连接；云平台，用于收集储能电站的能量管理系统上报的日负荷数据和初始容量，并将日负荷数据和初始容量发送给参数管理模块。
本申请第二方面提供了一种储能项目分析方法，应用于如第一方面所述的系统，该方法包括：
参数管理模块获取、存储和管理储能电站的配置参数和操作参数；配置参数包括储能电站的日充放电时间、成本参数、税收参数和项目年限，操作参数包括储能电站的日负荷数据、预设容量范围和预期运行天数；
测算逻辑模块根据日负荷数据获取日充放电时间对应的电量，根据日充放电时间对应的电量获取日峰/谷收益，根据日峰/谷收益生成储能电站的年收益；
测算结果输出模块输出储能电站的年收益；
综合效益评估模块根据预期运行天数和预设容量范围查找储能电站的测算容量；以及，采用成本参数、税收参数和年收益构建评估模型，基于评估模型得到储能电站在项目年限内的综合效益评价指标。
结合第二方面，在一种可能的实施方式中，配置参数还包括测算容量的评估精度；综合效益评估模块根据预期运行天数和预设容量范围查找储能电站的测算容量，包括：
基于储能电站的运行天数的测算逻辑和预期运行天数构建目标方程；
采用二分法，在预设容量范围内查找满足目标方程的容量值或查找满足评估精度的子容量范围；
在存在容量值的情况下，将容量值确定为储能电站的测算容量；
在确定出子容量范围的情况下，基于子容量范围的上限和下限得到储能电站的测算容量。
结合第二方面，在一种可能的实施方式中，配置参数还包括容量年度衰减率和电池模组更换年限；操作参数包括储能电站的初始容量；该方法还包括：
测算逻辑模块基于初始容量、容量年度衰减率和电池模组更换年限，确定储能电站在项目年限内每年的年初容量；
测算逻辑模块基于年初容量和年度衰减率，得到储能电站一年内每天的容量；
测算逻辑模块基于日放电时间对应的电量，得到储能电站一年内每天的放电量；
测算逻辑模块基于储能电站测算当天的放电量和储能电站测算当天的容量，得到储能电站的年累计运行天数。
结合第二方面，在一种可能的实施方式中，所述操作参数还包括所述储能电站的储能变流器的额定功率；所述日负荷数据包括所述储能电站每个负荷上报时间对应的瞬时负荷；测算逻辑模块根据所述日负荷数据获取日充放电时间对应的电量，包括：
获取所述储能电站的月功率上限；
基于所述月功率上限、所述储能电站的日充电时间对应的瞬时负荷和所述额定功率，确定所述储能电站的日充电时间对应的瞬时充电空间；
基于所述储能电站测算当天的容量和所述瞬时充电空间，确定所述储能电站的日充电时间的可充电量；
基于所述储能电站的日放电时间对应的瞬时负荷和所述额定功率，确定所述储能电站的日放电时间对应的瞬时放电空间；
基于所述储能电站测算当天的容量和所述瞬时放电空间，确定所述储能电站的日放电时间的可放电量；
基于所述储能电站测算当天的容量、日充电时间的可充电量和日放电时间的可放电量，得到所述储能电站测算当天的日充放电时间对应的电量。
结合第二方面，在一种可能的实施方式中，电池模组更换年限小于项目年限；测算逻辑模块基于初始容量、容量年度衰减率和电池模组更换年限，确定储能电站在项目年限内每年的年初容量，包括：
在初始容量的基础上，按照容量年度衰减率进行衰减，得到储能电站首年至电池模组更换年限的前一年内每年的年初容量；
在电池模组更换年限将储能电站的容量重置为初始容量，再次按照容量年度衰减率进行衰减，基于电池模组更换年限循环执行至少一次重置、衰减操作，直至得到项目年限内最后一年的年初容量。
结合第二方面，在一种可能的实施方式中，综合效益评估模块采用成本参数、税收参数和年收益构建评估模型，包括：
基于成本参数和税收参数获取储能电站的初始投资成本和经营运维成本；
基于初始投资成本和经营运维成本得到储能电站的年总成本；
采用储能电站的年收益和储能电站的年总成本构建评估模型。
结合第二方面，在一种可能的实施方式中，配置参数还包括储能电站的系统残值率和电池模组的模组残值率；经营运维成本是基于折旧摊销得到的，折旧摊销包括储能电站的设备折旧，设备折旧是基于成本参数、电池模组更换年限、项目年限、系统残值率和模组残值率得到的。
结合第二方面，在一种可能的实施方式中，参数管理模块与云平台连接；云平台，用于收集储能电站的能量管理系统上报的日负荷数据和初始容量，并将日负荷数据和初始容量发送给参数管理模块。
可以理解的是，由于方法实施例与系统实施例为相同技术构思的不同呈现形式，因此，本申请实施例第一方面的内容应同步适配于本申请实施例第二方面，且能达到相同或相似的有益效果，此处不再赘述。
本申请第三方面提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第二方面任意一个实施例中的方法的步骤。
本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有用于设备执行的计算机程序，计算机程序被执行时实现上述第二方面任意一个实施例中的方法。
本申请第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品被设备运行，使得设备执行上述第二方面任意一个实施例中的方法。
本申请的上述方案至少包括以下有益效果：
本申请实施例中，通过储能项目分析系统中的参数管理模块对储能电站的众多参数进行获取、存储和管理，能够避免人为忽略和遗漏的情况，有效降低了人为忽略所带来的分析误差，有利于提升获取项目综合效益评价指标的精度。储能项目分析系统集成了储能电站综合效益评估所需的各个参数的测算逻辑和模型构建逻辑，测算逻辑模块能够快速输出综合效益评估模块所需的参数，综合效益评估模块基于测算逻辑模块的输出和模型构建逻辑，能够快速完成评估模型的构建和综合效益评价指标的输出，整体处理效率得到了质的提升。测算逻辑模块和综合效益评估模块能够基于参数的变化实时进行循环分析处理，与储能项目参数规模大、测算复杂度高的特性较为适配。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种储能项目分析系统的结构示意图；
图2为本申请实施例提供的一种储能项目分析系统与云平台的示意图；
图3为本申请实施例提供的一种储能项目分析方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种获取储能电站首年的综合效益评价指标的示意图；
图5为本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
本申请说明书、权利要求书和附图中出现的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地进一步包括没有列出的步骤或单元，或可选地进一步包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。此外，术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同的对象，而并非用于描述特定的顺序。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
以下对本申请涉及的相关技术进行简要说明。目前，储能综合经济效益评估系统类应用开发比较少，高效、科学的系统应用鲜有出现，更多在于对储能综合经济效益进行人工计算和分析。但是，人工分析往往会存在以下几个问题:
（1）储能综合经济效益模型涉及的参数众多，易人为忽略。储能综合经济效益评估涉及到的参数包括：1）项目参数：项目年限、模组更换年限、容量年度衰减量、充电效率、放电效率、系统残值率、模组残值率，贷款比例等；2）税收政策：设备增值税率、建筑安装工程增值税率、技术服务增值税率、城市维护建设税率；3）成本参数：模组单价、储能系统造价、系统建设施工费等。大规模参数在进行数学模型构建和计算时可能存在人为忽略的情况，导致计算错误或者误差率较高。
（2）储能综合经济效益评估流程较为复杂，人工处理的效率较慢。储能综合经济效益评估模型本身逻辑复杂，尤其涉到项目年限、容量年度衰减量等周期性参数，需要进行循环计算，导致人工处理的效率低，耗时较长。
（3）人工处理难以适应动态变化的参数，一旦一个参数变化，会导致与这个参数有关的结果均需重新计算，费时费力。
为克服相关技术中的缺陷或不足，本申请实施例提供一种储能项目分析系统。请参见图1，图1为本申请实施例提供的一种储能项目分析系统的结构示意图，如图1所示，该系统包括参数管理模块、测算逻辑模块、测算结果输出模块和综合效益评估模块。其中：
参数管理模块，用于获取、存储和管理储能电站的配置参数和操作参数。其中，配置参数包括项目参数、成本参数、税收参数、电价及日充放电时间。操作参数包括日负荷数据、企业基本参数、充放电策略、储能电站的预设容量范围、预期运行天数和储能变流器的额定功率（单位：千伏kV）。
项目参数包括：项目年限、容量年度衰减率、电池模组更换年限、充电效率、放电效率、储能电站的系统残值率、电池模组的模组残值率、测算容量的评估精度等。如图2所示，参数管理模块与云平台连接，储能电站的能量管理系统将采集的日负荷数据上传至云平台，由云平台将日负荷数据发送给参数管理模块。示例性的，能量管理系统以15分钟一次的频率上报日负荷数据，再由云平台将该日负荷数据发送给参数管理模块。示例性的，能量管理系统还可将储能电站的初始容量上报给云平台，由云平台将该初始容量发送给参数管理模块。
成本参数包括：电池模组的模组单价（单位：元/瓦时Wh）、储能电站的系统造价（单位：元/Wh）、储能电站的系统建设施工费（元/Wh）、商务成本（元/Wh）、换电模组单价（元/Wh）、材料、人工、能源费、运维费、综合能源成本比例（一次性）、省综合能源管理费（元/千瓦时kWh）、保险、风险准备金、运费、折旧摊销，等等。
税收参数包括：设备增值税率、建筑安装工程增值税率、技术服务增值税率、城市维护建设税率、教育费附加税率、地方教育附加税率、印花税率、企业所得税率、折现率、电价差收益税率，等等。
电价及日充放电时间包括：各省份的分月充放电时间及不同电压等级的尖、峰、平、谷电价（元/kWh）。如表1给出了各省份的一年内分月充放电时间及对应时段的电价（仅为一种示例，具体数据并未体现）：
表1
如表2给出了10kV、20kV、35kV、110kV、220kV不同电压等级的尖、峰、平、谷电价（仅为一种示例，具体数据并未体现）：
表2
企业基本参数包括：按容/需缴费，如按容缴费，需输入受电容量，单位为：千伏安kVA。充放电策略可基于输入的省份和勾选的电压等级采用对应的充放电时间和电价。
测算逻辑模块，用于根据日负荷数据获取日充放电时间对应的电量，根据日充放电时间对应的电量获取日峰/谷收益，根据日峰/谷收益生成储能电站的年收益。应理解，日峰/谷收益是指储能电站在用电负荷低谷时段利用盈余电量进行充电，在用电负荷高峰时段放电来获取峰/谷电价差。
示例性的，日负荷数据包括储能电站每个负荷上报时间对应的瞬时负荷；在根据日负荷数据获取日充放电时间对应的电量方面，测算逻辑模块具体用于：
（1）获取储能电站的月功率上限。
本申请实施例中，根据企业基本参数，若是按容缴费，则月功率上限P=受容电量×a，a为预设可变参数；若是按需缴费，则将月负荷最高值确定为月功率上限P。
（2）基于月功率上限、储能电站的日充电时间对应的瞬时负荷和额定功率，确定储能电站的日充电时间对应的瞬时充电空间。
本申请实施例中，瞬时充电空间是指充电时间内的每个负荷上报时间对应的可充电量，瞬时充电空间=MIN(MAX(P-瞬时负荷,0), A/2)，其中，MAX表示选择较大值，MIN 表示选择较小值，A/2表示额定功率。
（3）基于储能电站测算当天的容量和瞬时充电空间，确定储能电站的日充电时间的可充电量。
本申请实施例中，设储能电站的每个充放电时间的时长为1小时，则测算当天每个充电时间的可充电量=MIN(A’, 对应充电时间的瞬时充电空间和/4)，其中，A’表示储能电站测算当天的容量。
（4）基于储能电站的日放电时间对应的瞬时负荷和额定功率，确定储能电站的日放电时间对应的瞬时放电空间。
本申请实施例中，瞬时放电空间是指放电时间内的每个负荷上报时间对应的可放电量，瞬时放电空间=MIN(MAX(瞬时负荷,0), A/2)。
（5）基于储能电站测算当天的容量和瞬时放电空间，确定储能电站的日放电时间的可放电量。
本申请实施例中，测算当天每个放电时间的可放电量=MIN(A’, 对应放电时间的瞬时放电空间和/4)。
（6）基于储能电站测算当天的容量、日充电时间的可充电量和日放电时间的可放电量，得到储能电站测算当天的日充放电时间对应的电量。
本申请实施例中，基于前述（1）-（5）的充放电逻辑，测算逻辑模块可测算出测算当天每个充放电时间对应的电量。以储能电站内的电池模组每天充电2次（分别为充电时间1、充电时间2）、放电4次（分别为放电时间1、放电时间2、放电时间3、放电时间4）、循环2次（分别为循环1、循环2）为例进行说明：
充电时间1的电量=MIN(充电时间1的可充电量，A’-前一天循环2剩余电量)；
放电时间1的电量=MIN(充电时间1的电量+前一天循环2剩余电量,放电时间1的可放电量)；
放电时间2的电量=MIN(充电时间1的电量+前一天循环2剩余电量-放电时间1的电量, 放电时间2的可放电量)；
循环1剩余电量=充电时间1的电量+前一天循环2剩余电量-放电时间1的电量-放电时间2的电量；
充电时间2的电量=MIN(A’-循环1剩余电量, 充电时间2的可充电量)；
放电时间3的电量=MIN(循环1剩余电量+充电时间2的电量, 放电时间3的可放电量)；
放电时间4的电量=MIN(循环1剩余电量+充电时间2的电量-放电时间3的电量, 放电时间4的可放电量)；
循环2剩余电量=循环1剩余电量+充电时间2的电量-放电时间3的电量-放电时间4的电量。
结合储能电站的充电效率、放电效率、日充放电时间对应的电量、日充放电时间对应的电压等级的电价，测算逻辑模块采用如下公式计算得到储能电站测算当天的峰/谷收益（即日峰/谷收益）：
日峰/谷收益=[（放电时间1的电量×放电时间1的电价+放电时间2的电量×放电时间2的电价+放电时间3的电量×放电时间3的电价+放电时间4的电量×放电时间4的电价）×放电效率]/10000-[（充电时间1的电量×充电时间1的电价+充电时间2的电量×充电时间2的电价）×充电效率]/10000；
用电企业天收益=日峰/谷收益×企业分成比例+日放电量×b×度电优惠；其中，b为固定系数；日放电量为日放电时间对应的电量之和，比如：放电时间1的电量、放电时间2的电量、放电时间3的电量、放电时间4的电量之和。其中，年放电量为365天的日放电量之和。
投资方含税峰/谷收益=日峰/谷收益-用电企业当天收益，则储能电站的年收益为投资方含税峰/谷收益累计365天之和。
测算结果输出模块，用于输出储能电站的年收益和年放电量。示例性的，以excel表格的形式输出储能电站的年收益和年放电量。其中，年收益对应年投资收益表。
示例性的，测算逻辑模块，还用于：
（1）基于初始容量、容量年度衰减率和电池模组更换年限，确定储能电站在项目年限内每年的年初容量。
本申请实施例中，若项目年限为Y，电池模组更换年限为Y’， 容量年度衰减率为X，初始容量为A，Y’小于Y，则在A的基础上，按照X进行衰减，得到储能电站首年至Y’的前一年内每年的年初容量。示例性的，在首年初始容量A的基础上，第二年的年初容量为A×（1-X），第三年的年初容量为A×（1-2X），依次衰减直至得到Y’的前一年的年初容量。在第Y’年更换模组，将储能电站的容量重置为初始容量A，再次按照X进行衰减，第（Y’+1）年的年初容量为A×（1-X），基于Y’循环执行至少一次重置、衰减操作，直至得到第Y年的年初容量。
（2）基于年初容量和年度衰减率，得到储能电站一年内每天的容量。
本申请实施例中，在年初容量的基础上，容量按照每天A×（X/365）衰减得到每天的容量A’（即测算当天的容量）。
（3）基于日放电时间对应的电量，得到储能电站一年内每天的放电量，即日放电量。
（4）基于储能电站测算当天的放电量和储能电站测算当天的容量，得到储能电站的年累计运行天数。
本申请实施例中，测算逻辑模块对储能电站的运行天数进行折算，基于测算当天的放电量和测算当天的容量A’，采用以下公式得到储能电站的日折算天数：
日折算天数=当天放电量/（A’/2）；
则储能电站的年累计运行天数为365天的日折算天数之和，年累计运行天数直观地给出了在确定的充放电逻辑和容量下，储能电站持续运行的时间，可为后续调整提供数据参考。
综合效益评估模块，用于根据预期运行天数和预设容量范围查找储能电站的测算容量；以及，采用成本参数、税收参数和年收益构建评估模型，基于评估模型得到储能电站在项目年限内的综合效益评价指标。
示例性的，配置参数还包括测算容量的评估精度；在根据预期运行天数和预设容量范围查找储能电站的测算容量方面，综合效益评估模块具体用于：
（1）基于储能电站的运行天数的测算逻辑和预期运行天数构建目标方程；
（2）采用二分法，在预设容量范围内查找满足目标方程的容量值或查找满足评估精度的子容量范围；
（3）在存在容量值的情况下，将容量值确定为储能电站的测算容量；
（4）在确定出子容量范围的情况下，基于子容量范围的上限和下限得到储能电站的测算容量。
本申请实施例中，将测算年累计运行天数的逻辑抽象为函数，预期运行天数为/>，则构建目标方程：/>；预设容量范围为（m,n），利用预期运行天数/>反推储能电站可设置的较佳容量。具体的，采用二分法求取测算容量：
（一）若对于m＜n，有[，则在（m,n）内目标方程至少有一个根。取（m,n）的中点/>，计算/>，若/>，则/>是目标方程的根，将容量值/>确定为测算容量；
（二）若，则在（m,x1）内目标方程至少有一个根。取m1=m，n1=x1，取（m1,n1）的中点/>，计算/>，若/>，则/>是目标方程的根，将容量值/>确定为测算容量；不断缩小函数值小于0的区间，直至得到目标方程的根；
（三）若，则取m1=x1，n1=n；不断缩小函数值大于0的区间，直至得到（mk,nk）的子容量区间，其中，该子容量区间的上限nk和下限mk满足，/>表示评估精度，“||”表示取绝对值，将/>确定为储能电站的测算容量。
该实施方式中，采用二分法从预设容量范围内求取储能电站的测算容量，可在后续计算该测算容量下的综合效益评价指标，将初始容量下的综合效益评价指标与测算容量下的综合效益评价指标进行比较，以优化储能电站的容量配置。
示例性的，在采用成本参数、税收参数和年收益构建评估模型方面，综合效益评估模块具体用于：
（1）基于成本参数和税收参数获取储能电站的初始投资成本和经营运维成本；
（2）基于初始投资成本和经营运维成本得到储能电站的年总成本；
（3）采用储能电站的年收益和储能电站的年总成本构建评估模型。
本申请实施例中，采用电池模组的模组单价和对应的税收参数可以得到储能电站的电池模组含税总价，采用储能电站的系统造价和对应的税收参数可以得到储能电站的含税总造价，采用储能电站的系统建设施工费和对应的税收参数可以得到储能电站的项目建设含税总施工费，以及采用商务成本可以得到储能电站的商务含税总成本，则：
初始投资成本=电池模组含税总价+含税总造价+项目建设含税总施工费+商务含税总成本；
其中，模组含税总价=[模组含税单价×初始容量×1000]/10000；
含税总造价=[系统含税造价×初始容量×1000]/10000；
项目建设含税总施工费=[系统含税建设施工费×初始容量×1000]/10000；
商务含税总成本=[商务含税成本（元/Wh）×首年系统容量（kWh）×1000]/10000。
其中，经营运维成本=经营成本+税金及附加，税金及附加可基于税收参数得到。
其中，经营成本=成本合计-折旧摊销，折旧摊销包括储能电站的设备折旧，设备折旧是基于成本参数、电池模组更换年限、项目年限、系统残值率和模组残值率得到的。示例性的，若Y’=0，则设备折旧=[（模组不含税总价+系统不含税总价）×（1-系统残值率）]/项目年限Y；若Y’>0，则第1年到第（Y’-1）年的设备折旧=[系统不含税总价×（1-系统残值率）]/项目周期Y+[模组不含税总价（1-模组残值率）]/（电池模组更换年限Y’-1），第Y’年到第Y年的设备折旧=[系统不含税总价×（1-系统残值率）]/项目年限Y+[换电模组不含税总价×（1-模组残值率）]/（电池模组更换年限Y’+1）。其中，模组不含税总价基于模组含税总价得到，系统不含税总价基于系统含税总价得到，换电模组不含税总价基于换电模组含税总价得到，换电模组含税总价基于换电模组单价得到。
测算当年的年总成本=初始投资成本+经营运维成本；
测算当年的净现金流=年收益-年总成本；
则构建的评估模型可如下：
；其中，/>为项目初期净现金流，IRR为内部收益率（Internal Rate of Return），综合效益评估模块求解评估模型得到项目年限内每年的IRR值，将每年的IRR值作为综合效益评价指标。
可以看出，本申请实施例中，通过储能项目分析系统中的参数管理模块对储能电站的众多参数进行获取、存储和管理，能够避免人为忽略和遗漏的情况，有效降低了人为忽略所带来的分析误差，有利于提升获取项目综合效益评价指标的精度。储能项目分析系统集成了储能电站综合效益评估所需的各个参数的测算逻辑和模型构建逻辑，测算逻辑模块能够快速输出综合效益评估模块所需的参数，综合效益评估模块基于测算逻辑模块的输出和模型构建逻辑，能够快速完成评估模型的构建和综合效益评价指标的输出，整体处理效率得到了质的提升。测算逻辑模块和综合效益评估模块能够基于参数的变化实时进行循环分析处理，与储能项目参数规模大、测算复杂度高的特性较为适配。
基于上述储能项目分析系统实施例的描述，本申请还提供一种储能项目分析方法，该方法可应用于图1所示的实施例中的系统。请参见图3，图3为本申请实施例提供的一种储能项目分析方法的流程示意图，如图3所示，该方法可以包括步骤301-304：
301：参数管理模块获取、存储和管理储能电站的配置参数和操作参数；配置参数包括储能电站的日充放电时间、成本参数、税收参数和项目年限，操作参数包括储能电站的日负荷数据、预设容量范围和预期运行天数；
302：测算逻辑模块根据日负荷数据获取日充放电时间对应的电量，根据日充放电时间对应的电量获取日峰/谷收益，根据日峰/谷收益生成储能电站的年收益；
303：测算结果输出模块输出储能电站的年收益；
304：综合效益评估模块根据预期运行天数和预设容量范围查找储能电站的测算容量；以及，采用成本参数、税收参数和年收益构建评估模型，基于评估模型得到储能电站在项目年限内的综合效益评价指标。
为便于更好地理解本申请实施例提供的储能项目分析方法，下面以储能电站首年的运行为例进行简要说明。
请参见图4，图4为本申请实施例提供的一种获取储能电站首年的综合效益评价指标的示意图，如图4所示，该流程可以包括以下步骤：
（1）置i=1，即表示项目的第一年；
（2）若i小于或等于项目年限Y，则获取配置参数和操作参数；否则，结束流程；
（3）在给定的充放电场景中，按照充放电测算逻辑由日负荷数据得到日充放电时间对应的电量；
（4）由日充放电时间对应的电量及电价得到日峰/谷收益；
（5）由日峰/谷收益365天之和得到首年的年收益；
（6）获取初始投资成本；
（7）获取首年的经营运维成本；
（8）由初始投资成本和经营运维成本得到首年的年总成本；
（9）采用预期运行天数和预设容量范围反推储能电站的测算容量；
（10）基于首年的年收益和年总成本构建IRR模型；
（11）求解模型并输出首年IRR值和测算容量。
在一种可能的实施方式中，配置参数还包括测算容量的评估精度；综合效益评估模块根据预期运行天数和预设容量范围查找储能电站的测算容量，包括：
基于储能电站的运行天数的测算逻辑和预期运行天数构建目标方程；
采用二分法，在预设容量范围内查找满足目标方程的容量值或查找满足评估精度的子容量范围；
在存在容量值的情况下，将容量值确定为储能电站的测算容量；
在确定出子容量范围的情况下，基于子容量范围的上限和下限得到储能电站的测算容量。
在一种可能的实施方式中，配置参数还包括容量年度衰减率和电池模组更换年限；操作参数包括储能电站的初始容量；该方法还包括：
测算逻辑模块基于初始容量、容量年度衰减率和电池模组更换年限，确定储能电站在项目年限内每年的年初容量；
测算逻辑模块基于年初容量和年度衰减率，得到储能电站一年内每天的容量；
测算逻辑模块基于日放电时间对应的电量，得到储能电站一年内每天的放电量；
测算逻辑模块基于储能电站测算当天的放电量和储能电站测算当天的容量，得到储能电站的年累计运行天数。
在一种可能的实施方式中，所述操作参数还包括所述储能电站的储能变流器的额定功率；所述日负荷数据包括所述储能电站每个负荷上报时间对应的瞬时负荷；测算逻辑模块根据所述日负荷数据获取日充放电时间对应的电量，包括：
获取所述储能电站的月功率上限；
基于所述月功率上限、所述储能电站的日充电时间对应的瞬时负荷和所述额定功率，确定所述储能电站的日充电时间对应的瞬时充电空间；
基于所述储能电站测算当天的容量和所述瞬时充电空间，确定所述储能电站的日充电时间的可充电量；
基于所述储能电站的日放电时间对应的瞬时负荷和所述额定功率，确定所述储能电站的日放电时间对应的瞬时放电空间；
基于所述储能电站测算当天的容量和所述瞬时放电空间，确定所述储能电站的日放电时间的可放电量；
基于所述储能电站测算当天的容量、日充电时间的可充电量和日放电时间的可放电量，得到所述储能电站测算当天的日充放电时间对应的电量。
在一种可能的实施方式中，电池模组更换年限小于项目年限；测算逻辑模块基于初始容量、容量年度衰减率和电池模组更换年限，确定储能电站在项目年限内每年的年初容量，包括：
在初始容量的基础上，按照容量年度衰减率进行衰减，得到储能电站首年至电池模组更换年限的前一年内每年的年初容量；
在电池模组更换年限将储能电站的容量重置为初始容量，再次按照容量年度衰减率进行衰减，基于电池模组更换年限循环执行至少一次重置、衰减操作，直至得到项目年限内最后一年的年初容量。
在一种可能的实施方式中，综合效益评估模块采用成本参数、税收参数和年收益构建评估模型，包括：
基于成本参数和税收参数获取储能电站的初始投资成本和经营运维成本；
基于初始投资成本和经营运维成本得到储能电站的年总成本；
采用储能电站的年收益和储能电站的年总成本构建评估模型。
在一种可能的实施方式中，配置参数还包括储能电站的系统残值率和电池模组的模组残值率；经营运维成本是基于折旧摊销得到的，折旧摊销包括储能电站的设备折旧，设备折旧是基于成本参数、电池模组更换年限、项目年限、系统残值率和模组残值率得到的。
在一种可能的实施方式中，参数管理模块与云平台连接；云平台，用于收集储能电站的能量管理系统上报的日负荷数据和初始容量，并将日负荷数据和初始容量发送给参数管理模块。
需要说明的是，该方法实施例中各个步骤的实现，可对应参照图1所示的系统实施例中各个模块的实现，且在系统侧模块功能发生变化的情况下，方法侧也可参照系统侧的变化而进行适应性调整，且能够达到相同或相似的有益效果。
可以看出，在图3所示的方法实施例中，通过储能项目分析系统中的参数管理模块对储能电站的众多参数进行获取、存储和管理，能够避免人为忽略和遗漏的情况，有效降低了人为忽略所带来的分析误差，有利于提升获取项目综合效益评价指标的精度。储能项目分析系统集成了储能电站综合效益评估所需的各个参数的测算逻辑和模型构建逻辑，测算逻辑模块能够快速输出综合效益评估模块所需的参数，综合效益评估模块基于测算逻辑模块的输出和模型构建逻辑，能够快速完成评估模型的构建和综合效益评价指标的输出，整体处理效率得到了质的提升。测算逻辑模块和综合效益评估模块能够基于参数的变化实时进行循环分析处理，与储能项目参数规模大、测算复杂度高的特性较为适配。
请参见图5，图5为本申请实施例提供的一种计算机设备500的结构示意图。该计算机设备500包括处理器501、存储器502和通信接口503，上述处理器501、存储器502和通信接口503通过总线504相互连接。
存储器502包括但不限于是随机存储记忆体（random access memory，RAM）、只读存储器（read-only memory， ROM）、可擦除可编程只读存储器（erasable programmableread only memory，EPROM）、或便携式只读存储器（compact disc read-only memory，CD-ROM），该存储器502用于相关计算机程序及数据。通信接口503用于接收和发送数据。
处理器501可以是一个或多个中央处理器（central processing unit，CPU），在处理器501是一个CPU的情况下，该CPU可以是单核CPU，也可以是多核CPU。
该计算机设备500中的处理器501用于读取上述存储器502中存储的计算机程序代码，执行以下操作：
获取、存储和管理储能电站的配置参数和操作参数；所述配置参数包括所述储能电站的日充放电时间、成本参数、税收参数和项目年限，所述操作参数包括所述储能电站的日负荷数据、预设容量范围和预期运行天数；
根据所述日负荷数据获取日充放电时间对应的电量，根据日充放电时间对应的电量获取日峰谷收益，根据所述日峰谷收益生成所述储能电站的年收益；
输出所述储能电站的年收益；
根据所述预期运行天数和所述预设容量范围查找所述储能电站的测算容量；以及，采用所述成本参数、所述税收参数和所述年收益构建评估模型，基于所述评估模型得到所述储能电站在所述项目年限内的综合效益评价指标。
需要说明的是，各个操作的实现还可以对应参照图1所示的系统实施例或图3所示的方法实施例的相应描述。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质（Memory），所述计算机可读存储介质是信息处理设备或信息发送设备或信息接收设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括终端中的内置存储介质，当然也可以包括终端所支持的扩展存储介质，或者还可以包括与芯片配套使用的存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被芯片加载并执行的一条或多条的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序（包括程序代码）。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质可以是随机存储记忆体（random access memory，RAM）、双倍速率同步动态随机存储器（Double Data RateSynchronous Dynamic Random Access Memory，DDR），等等，也可以是非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器；可选的，还可以是至少一个位于远离前述芯片的计算机可读存储介质。在一个实施例中，可由设备加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或多条指令，以实现图3中所示的储能项目分析方法。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，其中，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，该计算机程序可操作来使设备执行图3中所示的储能项目分析方法。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (11)
1.一种储能项目分析系统，其特征在于，所述系统包括参数管理模块、测算逻辑模块、测算结果输出模块和综合效益评估模块；所述测算逻辑模块分别与所述参数管理模块和所述测算结果输出模块连接，所述综合效益评估模块分别与所述参数管理模块和所述测算结果输出模块连接；
所述参数管理模块，用于获取、存储和管理储能电站的配置参数和操作参数；所述配置参数包括所述储能电站的日充放电时间、成本参数、税收参数和项目年限，所述操作参数包括所述储能电站的日负荷数据、预设容量范围和预期运行天数；
所述测算逻辑模块，用于根据所述日负荷数据获取日充放电时间对应的电量，根据日充放电时间对应的电量获取日峰/谷收益，根据所述日峰/谷收益生成所述储能电站的年收益；
所述测算结果输出模块，用于输出所述储能电站的年收益；
所述综合效益评估模块，用于根据所述预期运行天数和所述预设容量范围查找所述储能电站的测算容量；以及，采用所述成本参数、所述税收参数和所述年收益构建评估模型，基于所述评估模型得到所述储能电站在所述项目年限内的综合效益评价指标。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述配置参数还包括所述测算容量的评估精度；在根据所述预期运行天数和所述预设容量范围查找所述储能电站的测算容量方面，所述综合效益评估模块具体用于：
基于所述储能电站的运行天数的测算逻辑和所述预期运行天数构建目标方程；
采用二分法，在所述预设容量范围内查找满足所述目标方程的容量值或查找满足所述评估精度的子容量范围；
在存在所述容量值的情况下，将所述容量值确定为所述储能电站的测算容量；
在确定出所述子容量范围的情况下，基于所述子容量范围的上限和下限得到所述储能电站的测算容量。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述配置参数还包括容量年度衰减率和电池模组更换年限；所述操作参数包括所述储能电站的初始容量；所述测算逻辑模块，还用于：
基于所述初始容量、所述容量年度衰减率和所述电池模组更换年限，确定所述储能电站在所述项目年限内每年的年初容量；
基于所述年初容量和所述年度衰减率，得到所述储能电站一年内每天的容量；
基于日放电时间对应的电量，得到所述储能电站一年内每天的放电量；
基于所述储能电站测算当天的放电量和所述储能电站测算当天的容量，得到所述储能电站的年累计运行天数。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述操作参数还包括所述储能电站的储能变流器的额定功率；所述日负荷数据包括所述储能电站每个负荷上报时间对应的瞬时负荷；在根据所述日负荷数据获取日充放电时间对应的电量方面，所述测算逻辑模块具体用于：
获取所述储能电站的月功率上限；
基于所述月功率上限、所述储能电站的日充电时间对应的瞬时负荷和所述额定功率，确定所述储能电站的日充电时间对应的瞬时充电空间；
基于所述储能电站测算当天的容量和所述瞬时充电空间，确定所述储能电站的日充电时间的可充电量；
基于所述储能电站的日放电时间对应的瞬时负荷和所述额定功率，确定所述储能电站的日放电时间对应的瞬时放电空间；
基于所述储能电站测算当天的容量和所述瞬时放电空间，确定所述储能电站的日放电时间的可放电量；
基于所述储能电站测算当天的容量、日充电时间的可充电量和日放电时间的可放电量，得到所述储能电站测算当天的日充放电时间对应的电量。
5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述电池模组更换年限小于所述项目年限；在基于所述初始容量、所述容量年度衰减率和所述电池模组更换年限，确定所述储能电站在所述项目年限内每年的年初容量方面，所述测算逻辑模块具体用于：
在所述初始容量的基础上，按照所述容量年度衰减率进行衰减，得到所述储能电站首年至所述电池模组更换年限的前一年内每年的所述年初容量；
在所述电池模组更换年限将所述储能电站的容量重置为所述初始容量，再次按照所述容量年度衰减率进行衰减，基于所述电池模组更换年限循环执行至少一次重置、衰减操作，直至得到所述项目年限内最后一年的所述年初容量。
6.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，在采用所述成本参数、所述税收参数和所述年收益构建评估模型方面，所述综合效益评估模块具体用于：
基于所述成本参数和所述税收参数获取所述储能电站的初始投资成本和经营运维成本；
基于所述初始投资成本和所述经营运维成本得到所述储能电站的年总成本；
采用所述储能电站的年收益和所述储能电站的年总成本构建所述评估模型。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述配置参数还包括所述储能电站的系统残值率和电池模组的模组残值率；所述经营运维成本是基于折旧摊销得到的，所述折旧摊销包括所述储能电站的设备折旧，所述设备折旧是基于所述成本参数、所述电池模组更换年限、所述项目年限、所述系统残值率和所述模组残值率得到的。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述参数管理模块与云平台连接；所述云平台，用于收集所述储能电站的能量管理系统上报的所述日负荷数据和所述初始容量，并将所述日负荷数据和所述初始容量发送给所述参数管理模块。
9.一种储能项目分析方法，其特征在于，应用于如权利要求1-8中任一项所述的系统；所述方法包括：
所述参数管理模块获取、存储和管理储能电站的配置参数和操作参数；所述配置参数包括所述储能电站的日充放电时间、成本参数、税收参数和项目年限，所述操作参数包括所述储能电站的日负荷数据、预设容量范围和预期运行天数；
所述测算逻辑模块根据所述日负荷数据获取日充放电时间对应的电量，根据日充放电时间对应的电量获取日峰/谷收益，根据所述日峰/谷收益生成所述储能电站的年收益；
所述测算结果输出模块输出所述储能电站的年收益；
所述综合效益评估模块根据所述预期运行天数和所述预设容量范围查找所述储能电站的测算容量；以及，采用所述成本参数、所述税收参数和所述年收益构建评估模型，基于所述评估模型得到所述储能电站在所述项目年限内的综合效益评价指标。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求9所述的方法中的步骤。
11.一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存储有用于设备执行的计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如权利要求9中所述的方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117335532A (zh) * | 2023-11-27 | 2024-01-02 | 天合光能股份有限公司 | 光伏跟踪器的蓄电池容量配置方法和装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110826931A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-21 | 广东电网有限责任公司 | 一种用户侧分布式储能经济性评估系统 |
| WO2022002136A1 (zh) * | 2020-07-01 | 2022-01-06 | 中广核风电有限公司 | 一种以系统收益最优为目标的光伏系统优化设计方法 |
| CN115425668A (zh) * | 2022-09-23 | 2022-12-02 | 湖北省电力勘测设计院有限公司 | 一种基于电力系统时序生产模拟的储能容量优化配置方法 |
| CN116362584A (zh) * | 2023-01-31 | 2023-06-30 | 湖州南浔电力规划设计院有限公司 | 一种基于用户侧储能容量配置的经济性分析方法 |
-
2023
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110826931A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-21 | 广东电网有限责任公司 | 一种用户侧分布式储能经济性评估系统 |
| WO2022002136A1 (zh) * | 2020-07-01 | 2022-01-06 | 中广核风电有限公司 | 一种以系统收益最优为目标的光伏系统优化设计方法 |
| CN115425668A (zh) * | 2022-09-23 | 2022-12-02 | 湖北省电力勘测设计院有限公司 | 一种基于电力系统时序生产模拟的储能容量优化配置方法 |
| CN116362584A (zh) * | 2023-01-31 | 2023-06-30 | 湖州南浔电力规划设计院有限公司 | 一种基于用户侧储能容量配置的经济性分析方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王元凯;周家华;潘郁;金迪;操瑞发;张兴;杜士平;: "电网侧储能电站综合评价", 浙江电力, no. 05 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117335532A (zh) * | 2023-11-27 | 2024-01-02 | 天合光能股份有限公司 | 光伏跟踪器的蓄电池容量配置方法和装置 |
| CN117335532B (zh) * | 2023-11-27 | 2024-04-05 | 天合光能股份有限公司 | 光伏跟踪器的蓄电池容量配置方法和装置 |
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