一种复合储能装置的容量配置方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种复合储能装置的容量配置方法、装置、设备及介质，包括响应容量配置请求，采集预设设定时间段内各时刻的发电功率和负载功率；采用发电功率、负载功率和复合储能装置关联的约束条件对复合储能装置进行电能需求分配，确定对应的目标充放电功率；基于目标充放电功率，并采用专家法对复合储能装置对应的多目标优化模型进行目标聚合，生成单目标优化模型；通过改进的乌鸦搜索算法对单目标优化模型进行容量配置，输出复合储能装置对应的储能容量。解决了传统的复合储能装置容量优化配置的优化过程容易使得储能容量的配置不当，从而引起的电网供需功率不平衡问题。从而引起的电网供需功率不平衡问题。从而引起的电网供需功率不平衡问题。

【技术实现步骤摘要】
一种复合储能装置的容量配置方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及储能优化配置
，尤其涉及一种复合储能装置的容量配置方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着社会对电能的需求日益增长，使得可再生能源发电发展迅速，成为电能来源的重要组成部分。但是由于可再生能源发电具有很大的波动性和不确定性，导致系统供需不平衡，带来了许多新的挑战。为了减少可再生能源输出的不确定性对电网运行的不利影响、推动风力发电等间歇性能源的规模化应用，通常设置储能设备来辅助可再生能源机组的运行。
[0003]储能装置主要分为以蓄电池、锂电池为主的能量型储能装置和以超导磁储能、超级电容为的功率型储能装置。目前，一般采用能量型储能装置和功率型储能装置结合实现“复合储能”模式，合理分配储能装置的出力，既可降低储能装置的成本，又可使复合储能系统同时满足长时大容量和短时大功率的需求，使电网电压、频率、有功和无功功率容易调节。
[0004]传统的复合储能装置容量优化配置大都采用能量型储能装置、功率型储能装置容量固定的方式，或是仅以复合储能装置的全生命周期成本作为优化目标对采用能量型储能装置、功率型储能装置的储能容量进行优化，但该优化过程容易使得储能容量的配置不当，从而引起的电网供需功率不平衡问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种复合储能装置的容量配置方法、装置、设备及介质，解决了传统的复合储能装置容量优化配置大都采用能量型储能装置、功率型储能装置容量固定的方式，或是仅以复合储能装置的全生命周期成本作为优化目标对采用能量型储能装置、功率型储能装置的储能容量进行优化，但该优化过程容易使得储能容量的配置不当，从而引起的电网供需功率不平衡问题的技术问题。
[0006]本专利技术第一方面提供的一种复合储能装置的容量配置方法，包括：
[0007]响应容量配置请求，采集预设设定时间段内各时刻的发电功率和负载功率；
[0008]采用所述发电功率、所述负载功率和所述复合储能装置关联的约束条件对所述复合储能装置进行电能需求分配，确定对应的目标充放电功率；
[0009]基于所述目标充放电功率，并采用专家法对所述复合储能装置对应的多目标优化模型进行目标聚合，生成单目标优化模型；
[0010]通过改进的乌鸦搜索算法对所述单目标优化模型进行容量配置，输出所述复合储能装置对应的储能容量。
[0011]可选地，所述约束条件包括荷电状态约束条件和储能交换功率约束条件；所述采用所述发电功率、所述负载功率和所述复合储能装置关联的约束条件对所述复合储能装置
进行电能需求分配，确定对应的目标充放电功率的步骤，包括：
[0012]基于所述荷电状态约束条件和所述储能交换功率约束条件，确定所述复合储能装置对应的多个初始充放电功率；
[0013]采用各所述初始充放电功率、所述发电功率和所述负载功率，计算多个目标奖励值；
[0014]将多个所述目标奖励值、多个所述初始充放电功率和所述复合储能装置对应的状态参数输入至预设值函数进行迭代运算，输出多个目标期望值；
[0015]选取最大的目标期望值对应的初始充放电功率作为目标充放电功率。
[0016]可选地，所述复合储能装置包括蓄电池储能装置和超导磁能储能装置；所述预设值函数具体为：
[0017]Q
DoubleQ
＝r
t
+γQ(S
′
，arg maxQ(S
′
，a|ω)|ω
′
)；
[0018]式中，r
t
为时刻t的目标奖励值；γ为折扣因子；Q
DoubleQ
为目标期望值；a为初始充放电功率对应的动作；ω为当前网络参数；ω
′
为目标网络参数；arg maxQ(S
′
，a|ω)为选取下一时刻的状态参数S
′
对应的环境状态的最大目标期望值；S
′
为下一时刻的状态参数对应的环境状态；Q()为动作价值函数；
[0019]所述目标奖励值的计算过程包括：
[0020][0021][0022][0023]P
unb
(t)＝P
L
(t)
‑
P
dg
(t)+P
SMES
(t)+P
bat
(t)；
[0024]式中，r
t
为时刻t的目标奖励值；为时刻t的减分奖励值；为时刻t的加分奖励值；α为失电成本惩罚系数；β为弃电成本惩罚系数；P
unb
(t)为功率缺额；Δt为存储的时间间隔；k为储能奖励系数；P
L
(t)为负载功率；P
dg
(t)为发电功率；P
SMES
(t)为超导磁能储能装置的初始充放电功率；P
bat
(t)为蓄电池储能装置的初始充放电功率。
[0025]可选地，所述多目标优化模型包括成本目标函数、电源功率目标函数和电网供需功率差值目标函数；所述单目标优化模型具体为：
[0026]minf＝θ1f1+θ2f2+θ3f3；
[0027]式中，f为单目标优化模型对应的目标函数；θ1为第一权重，取值为0.6792；θ2为第二权重，取值为0.1336；θ3为第三权重，取值为0.1872；f1为成本目标函数；f2为电源功率目标函数；f3为电网供需功率差值目标函数；
[0028]所述成本目标函数具体为：
[0029][0030]式中，f1为成本目标函数；C
e1
为超导磁能储能装置的单位容量价格；W
SEMES1
为电网中需要优化配置的第一台超导磁能储能装置的储能容量；W
SEMESn
为电网中需要优化配置的第n台超导磁能储能装置的储能容量；W
bat1
为电网中需要优化配置的第一台蓄电池储能装
置的储能容量；W
batn
为电网中需要优化配置的第n台蓄电池储能装置的储能容量；η
11
为第一台超导磁能储能装置的能量变换效率；η
1n
为第n台超导磁能储能装置的能量变换效率；C
e2
为蓄电池储能装置的单位容量价格；η
21
为第一台蓄电池储能装置的能量变换效率；η
2n
为第n台蓄电池储能装置的能量变换效率；C
m1
为超导磁能储能装置的维护成本；P
SEMES1
为第一台超导磁能储能装置的目标充放电功率；P
SEMESn
为第n台超导磁能储能装置的目标充放电功率；C
m2
为蓄电池储能装置的维护成本；P
bat1
为第一台蓄电池储能装置的目标充放电功率；P
batn
为第n台蓄电池储能装置的目标充放电功率；n为复合储能装置本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种复合储能装置的容量配置方法，其特征在于，包括：响应容量配置请求，采集预设设定时间段内各时刻的发电功率和负载功率；采用所述发电功率、所述负载功率和所述复合储能装置关联的约束条件对所述复合储能装置进行电能需求分配，确定对应的目标充放电功率；基于所述目标充放电功率，并采用专家法对所述复合储能装置对应的多目标优化模型进行目标聚合，生成单目标优化模型；通过改进的乌鸦搜索算法对所述单目标优化模型进行容量配置，输出所述复合储能装置对应的储能容量。2.根据权利要求1所述的复合储能装置的容量配置方法，其特征在于，所述约束条件包括荷电状态约束条件和储能交换功率约束条件；所述采用所述发电功率、所述负载功率和所述复合储能装置关联的约束条件对所述复合储能装置进行电能需求分配，确定对应的目标充放电功率的步骤，包括：基于所述荷电状态约束条件和所述储能交换功率约束条件，确定所述复合储能装置对应的多个初始充放电功率；采用各所述初始充放电功率、所述发电功率和所述负载功率，计算多个目标奖励值；将多个所述目标奖励值、多个所述初始充放电功率和所述复合储能装置对应的状态参数输入至预设值函数进行迭代运算，输出多个目标期望值；选取最大的目标期望值对应的初始充放电功率作为目标充放电功率。3.根据权利要求2所述的复合储能装置的容量配置方法，其特征在于，所述复合储能装置包括蓄电池储能装置和超导磁能储能装置；所述预设值函数具体为：Q
DoubleQ
＝r
t
+γQ(S
′
，arg maxQ(S
′
，a|ω)|ω
′
)；式中，r
t
为时刻t的目标奖励值；γ为折扣因子；Q
DoubleQ
为目标期望值；a为初始充放电功率对应的动作；ω为当前网络参数；ω
′
为目标网络参数；arg maxQ(S
′
，a|ω)为选取下一时刻的状态参数S
′
对应的环境状态的最大目标期望值；S
′
为下一时刻的状态参数对应的环境状态；Q()为动作价值函数；所述目标奖励值的计算过程包括：所述目标奖励值的计算过程包括：所述目标奖励值的计算过程包括：P
unb
(t)＝P
L
(t)
‑
P
dg
(t)+P
SMES
(t)+P
bat
(t)；式中，r
t
为时刻t的目标奖励值；r
t
‑
为时刻t的减分奖励值；r
t+
为时刻t的加分奖励值；α为失电成本惩罚系数；β为弃电成本惩罚系数；P
unb
(t)为功率缺额；Δt为存储的时间间隔；k为储能奖励系数；P
L
(t)为负载功率；P
dg
(t)为发电功率；P
SMES
(t)为超导磁能储能装置的初始充放电功率；P
bat
(t)为蓄电池储能装置的初始充放电功率。4.根据权利要求3所述的复合储能装置的容量配置方法，其特征在于，所述多目标优化模型包括成本目标函数、电源功率目标函数和电网供需功率差值目标函数；所述单目标优化模型具体为：
minf＝λ1f1+λ2f2+λ3f3；式中，f为单目标优化模型对应的目标函数；λ1为第一权重，取值为0.6792；λ2为第二权重，取值为0.1336；λ3为第三权重，取值为0.1872；f1为成本目标函数；f2为电源功率目标函数；f3为电网供需功率差值目标函数；所述成本目标函数具体为：式中，f1为成本目标函数；C
e1
为超导磁能储能装置的单位容量价格；W
SEMES1
为电网中需要优化配置的第一台超导磁能储能装置的储能容量；W
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为电网中需要优化配置的第n台超导磁能储能装置的储能容量；W
bat1
为电网中需要优化配置的第一台蓄电池储能装置的储能容量；W
batn
为电网中需要优化配置的第n台蓄电池储能装置的储能容量；η
11
为第一台超导磁能储能装置的能量变换效率；η
1n
为第n台超导磁能储能装置的能量变换效率；C
e2
为蓄电池储能装置的单位容量价格；η
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：李力，宋萌，夏亚君，江玉欢，蔡春元，谭跃凯，刘思源，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力科学研究院广东电网有限责任公司中山供电局，
类型：发明
国别省市：