【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力，具体为基于分布式电源选址和定容的储能规划方法。
技术介绍
1、在电力系统中，储能系统的引入可以解决电力系统中的多种问题，包括平衡供需不平衡、调节电压和频率、提高电能传输效率以及提供备用电源等，而分布式电源作为一种直接接入配电网的小容量、低电压发电的设备，逐渐成为电力系统结构调整的重要手段之一，分布式电源的选址以及定容可以促进储能技术的发展和应用；传统的求解分布式电源选址和定容问题的方法为遗传算法由于存在局限性，导致计算结果精度低且效率低。
2、中国专利，公开号：cn116054248a，公开日：2023年05月02日，公开了一种电网分布式电源的优化规划方法，包括以下步骤：根据分布式电源的选型、选址、定容，储能设备的选址、定容，以及系统网络，构建目标函数，所述目标函数包括规划成本和运行成本最小化目标函数、新能源利用率最大化目标函数和环境排放最小化目标函数；根据各类运行设备和柔性负荷的特点，为所述目标函数设置约束条件，根据所述目标函数及其约束条件搭建计及柔性负荷的新能源最大消纳能力优化模型；基于所述约束条件，获取所述规划成本和运行成本最小化目标函数的最优解，结合所述优化模型，以得到贴合实际电网运行情况的最优分布式能源规划方案，从而提高电网灵活性、互动能力和利用效率，进一步提高用户用电体验；而该专利技术主要是针对缓解电力供应电力扩容问题提出的方案，并未针对配电网中分布式电源对储能系统的影响提出分布式电源选址和定容的具体方案。
技术实现思路
1、本专利技术的
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，包括以下步骤：
3、s1、根据配电网的能量损耗状态构建最优损耗模型，通过所述最优损耗模型以最小化能量损耗为目标建立配电网能量损耗的最小化目标函数；
4、s2、基于所述最小化目标函数设置不等式约束，获得潮流方程并计算配电网的潮流信息；
5、s3、基于配电网电力数据以及储能设备数据建立分布式优化模型，以所述潮流信息作为所述分布式优化模型输入，通过pso以及模拟退火算法对所述分布式优化模型进行求解，获得优化结果；
6、s4、根据所述优化结果，确定分布式电源的选址以及定容方案，并制定相对应的储能规划策略。
7、本方案中，通过构建配电网能量损耗的最优损耗模型并建立最小化目标函数，可以直观地反映配电网接入分布式电源后电网损耗的影响因素，可以根据最优损耗模型对接入配电网的分布式电源参数进行调控，使得配电网能量损耗最小；设置潮流方程可以根据配电网的结构和负荷分布，计算出各节点的电信号状态值以及各节点对应的分布式电源注入功率信息，从而合理地分配负荷，使得电力系统的运行效率最大化，并且为pso计算配电网能量最小损耗提供了可靠的数据支撑；通过将模拟退火算法和粒子群算法结合起来对分布式优化模型进行计算，可以充分利用粒子群算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索以及优化能力，极大的提高了求解分布式电源选址和定容问题的执行效率，同时得到更加精准的计算结果，得到分布式电源接入配电网后网络损耗的最优解，进而确定最优的储能配置方案，可达到降低电网运行成本、提高供电质量和可靠性的目标。
8、优选地，所述s1包括以下子步骤：
9、s11、根据分布式电源端功率状态构建最优损耗模型，通过所述最优损耗模型划分配电网网络损耗，获得第一线路损耗lossl1与第二线路损耗lossl2，并将所述第一线路损耗lossl1与所述第二线路损耗lossl2进行求和得到配电网网络损耗lossl；
10、所述第一线路损耗lossl1的计算公式如下所示：
11、
12、所述第二线路损耗lossl2的计算公式如下所示：
13、
14、所述配电网网络损耗lossl的计算公式如下所示：
15、
16、式中，r+jx表示线路总阻抗，w表示分布式电源接入配电网后距离配电所端的距离占线路总长度的w％，u表示负荷端电压，pg表示分布式电源端的有功功率，qg表示分布式电源端的无功功率，pl表示负荷端的有功功率，ql表示负荷端的无功功率；
17、s12、基于配电网网络损耗lossl根据分布式电源接入配电网的特征信息拟合得到配电网网络损耗lossl的最小化目标函数；
18、所述最小化目标函数minloss的计算公式如下所示：
19、
20、式中，n表示电网中负荷节点个数，pi表示电网中各负荷节点的注入功率，其中，注入功率对应分布式电源端的有功功率。
21、本方案中，通过构建最优损耗模型有利于直观的改变分布式电源的注入功率，从而达到减小配电网能量损耗的目的，这里结合分布式电源注入的功率将在各负荷点之间分配的特点，通过选择分布式电源接入配电网的位置以及容量大小来使配电网能量损耗最小，同时获得分布式电源选址和定容的最优解。
22、优选地，所述s2包括以下子步骤：
23、s21、设置潮流程序对所述最小化目标函数进行不等式约束，得到潮流方程；
24、所述不等式约束的计算公式如下所示：
25、
26、式中，l表示可选择分布式电源的负荷节点数目，c表示分布式电源的总注入容量，d表示安装分布式电源的最大数目，pk表示注入k个分布式电源的负荷节点的功率，ni取值为1或0，表示此负荷节点安装分布式电源条件状况，若取值为1则此负荷节点安装分布式电源，若取值为0则此负荷节点不安装分布式电源；
27、s22、通过所述潮流方程计算出配电网的潮流信息，其中，所述潮流信息包括各分布式电源相对应的负荷节点的注入功率信息。
28、本方案中，通过计算潮流信息可以获得电力系统中的电压、电流、功率等运行参数，以便了解电力系统的实时运行状态。
29、优选地，所述s3包括以下子步骤：
30、s31、采集配电网的电力数据以及储能系统的运行参数建立分布式优化模型，并设置对应的约束条件；
31、s32、通过pso对所述分布式优化模型进行计算，获得第一优化数据；
32、s33、通过模拟退本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：所述S1包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：所述S2包括以下子步骤：
4.根据权利要求1或3所述的基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：所述S3包括以下子步骤：
5.根据权利要求4所述的基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：所述电力数据包括电力负荷数据、电网拓扑数据以及电网运行状态数据。
6.根据权利要求4所述的基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：所述约束条件包括负荷需求约束、分布式电源的特性约束、配电网的条件约束、环境约束以及经济性因素约束。
7.根据权利要求4所述的基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：所述S32包括以下子步骤：
8.根据权利要求7所述的基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：所述随机粒子群特征包括：在所述
9.根据权利要求7所述的基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：所述S33包括以下子步骤：
10.根据权利要求9所述的基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：所述S4包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：所述s1包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：所述s2包括以下子步骤：
4.根据权利要求1或3所述的基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：所述s3包括以下子步骤：
5.根据权利要求4所述的基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：所述电力数据包括电力负荷数据、电网拓扑数据以及电网运行状态数据。
6.根据权利要求4所述的基于分布式电源选址和定容的储能规划方法，其特征在于：所述约束条件包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：翁格平，任娇蓉，卿华，叶晨，龙正雄，方建迪，江涵，崔勤越，谢楚，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司宁波供电公司，
类型：发明
国别省市：
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