【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力储能，公开了一种储能电站能耗统计模型的构建方法、记录媒体及系统。
技术介绍
1、构建新型电力系统，大力发展风、光等可再生能源电力，但是高比例可再生能源并网也为电力系统带来了不确定性和稳定性问题，而储能可以提高可再生能源的消纳，均衡电力电量资源的分布。然而储能系统在充放电等运行过程中存在能量损失，其效率将直接影响储能电站的可靠性和经济性评估，因此根据能耗的主控因子建立储能电站的能耗模型，对储能电站的能耗评估和预测显得尤为重要。
2、目前，电化学储能电站能耗分析方法主要有两类：第一类是能效整体统计分析法，该类方法立足于大量横纵向历史经验能耗数据，利用统计学方法获得电化学储能电站各模块能效值，以区间范围形式呈现。第二类是建模分析法，该类方法是对储能电站中每个设备单元的工作特性进行细化分析、底层挖掘和模型构建，高度拟合设备具体运行工况。但这些方法存在如下问题：
3、(1)能耗分析的时间尺度多为月或日，通常用于储能电站能效考核，缺乏可用于系统优化调整和故障状态分析的精细化时间尺度的能耗分析；
4、(2)能耗分析过程较为静态，忽略电化学储能电站设备随着运行时间的损耗给能耗分析带来的影响；
5、(3)能效整体统计分析法得到的取值范围较宽，其能耗估计结果存在较大误差；
6、(4)建模分析法构建精确模型需要海量测量数据，过程复杂费时，不适用于储能电站的整体能耗分析。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术提供一种储能电
2、s1.结合电化学储能电站结构和充放电过程中功率流动情况，将储能电站分为储能单元、主变和辅助系统三个模块，所述储能单元进一步拆分为电池、pcs(储能变流器)和箱变三个子模块；
3、s2.分别提取影响各模块和子模块能耗变化的主控因子，所述主控因子的值由对应各模块或子模块的物理性能或工况确定；建立包括主控因子及其相关系数的各模块和子模块的能耗函数模型，所述相关系数的值根据历史数据拟合；
4、s3.逐层汇总能耗函数模型，完成储能电站能耗统计模型的构建。
5、优选的，主控因子包括由工况确定的储能单元中各子模块充放电门函数gate(h)：
6、
7、式中，h为一天中以小时为单位的具体时点，hstart、hstop分别为统计得到的电池充放电开始和结束的时点。
8、优选的，所述主控因子还包括储能单元设备能耗增长系数β：
9、
10、式中，β(k)为储能单元第k年能耗的增长系数，py(1)、py(2)分别为储能单元投运第一年和第二年的能耗数据，β0为增长系数基值，λ为储能单元的生命周期。
11、优选的，电池子模块能耗模型包括下述函数：
12、
13、式中，ra为电池总内阻；pbatth为第h小时的电池能耗值，lpcs为与电池相连的pcs的负荷率，ra为电池总内阻，αba1、αba2分别为系数参数，通过历史数据拟合得到参数值。
14、优选的，pcs子模块能耗模型包括下列函数：
15、
16、式中，ppcsh为第h小时的pcs系统能耗值，idc为pcs直流侧的电流值，lpcs为pcs的负荷率，ηp1、ηp2、ηp3、ηp4分别为系数参数，通过历史数据拟合得到参数值。
17、优选的，箱变子模块系统能耗模型包括下列函数：
18、
19、式中，pt1h为第h小时的箱变能耗值，δp01为箱变空载有功损耗，δpk1为箱变额定负载有功损耗，βt1为箱变的负载系数，kq1为经济无功当量，可通过查表获取，为箱变的功率因数，β(k)为储能单元第k年能耗的增长系数。
20、优选的，主变模块能耗模型包括下述函数：
21、
22、式中，pt2h为第h小时的主变能耗值，δp02为主变空载有功损耗，δpk2为主变额定负载有功损耗，βt2为主变的负载系数，kq2为主变的经济无功当量，可通过查表获取，为主变的功率因数。
23、优选的，辅助系统模块的能耗模型分为预准备阶段、储能电站充放电运行阶段和待机阶段，其能耗模型包括下述函数：
24、
25、式中，pauh为第h小时的辅助系统能耗值，gate(h)pre、gate(h)run、gate(h)sta分别为预准备阶段、运行阶段和待机阶段的时间门函数列向量；ppre、prun、psta分别为预准备阶段、运行阶段和待机阶段的辅助系统的能耗函数：
26、ppre＝1000[αcop1(tbatt-ts)2+αcop2|tbatt-ts|+sur]
27、其中，αcop1、αcop2为空调能效修正参数，sur为电池仓空间系数，通过试验数据拟合得到；tbatt为储能电站电池管理系统监测到的电池温度均值，ts为电池最佳工作温度；
28、
29、其中，αr和βr为内阻修正参数，通过试验数据拟合得到；
30、psta为固定值，根据储能电站平均单日辅助用电系统待机状态阶段能耗值设定。
31、本专利技术的另一方案在于提供一种非暂态可读记录媒体，用以存储包含多个指令的一个或多个程序，当执行指令时，将致使处理电路执行上述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法。
32、本专利技术的又一方案在于提供一种储能电站能耗统计模型的构建系统，包括处理电路及与其电性耦接的存储器，所述存储器配置储存至少一程序，所述程序包含多个指令，所述处理电路运行所述程序，能执行上述一种储能电站能耗统计模型的构建方法。
33、相对于现有技术，本专利技术产生以下有益效果：
34、本方法将电化学储能电站能耗分析的时间尺度细化到小时，不仅可以汇总为日/月的能耗水平用于能效考核，也为储能系统优化调整和故障状态分析提供了有力的精细化数据支撑；
35、本方法进一步考虑储能单元各模块在其全生命周期内损耗的积累式因素，设定能耗增长系数，动态拟合能耗的增长特性，能耗模型更贴近实际，实用性更强；
36、本方法将电化学储能电站按照结构拆解为储能单元、主变和辅助系统三个模块，将定性分析与定量分析方法相结合，先将各模块的能耗分析聚焦于其主控因子，即负荷率、电阻和流经电流等核心影响因素参数，再根据历史数据定量拟合能耗函数中各项变量的拟合系数。既避免了大量历史数据的输入和重复运算，又能保证足够精细的准确度，提升效率的同时能更准确地反映储能电站的实际能耗状况。
37、本方法将储能电站的辅助系统分为预准备阶段、运行阶段和待机阶段三部分，根据各模块运行特性分别构建能耗模型，细化辅助系统这一复杂系统的能耗组成。
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1.一种储能电站能耗统计模型的构建方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法，其特征在于，主控因子包括由工况确定的储能单元中各子模块充放电门函数gate(h)：
3.根据权利要求2所述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法，其特征在于，所述主控因子还包括储能单元设备能耗增长系数β：
4.根据权利要求3所述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法，其特征在于，电池子模块能耗模型包括下述函数：
5.根据权利要求4所述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法，其特征在于，PCS子模块能耗模型包括下列函数：
6.根据权利要求5所述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法，其特征在于，箱变子模块系统能耗模型包括下列函数：
7.根据权利要求6所述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法，其特征在于，主变模块能耗模型包括下述函数：
8.根据权利要求7所述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法，其特征在于，辅助系统模块的能耗模型分为预准备阶段、储能电站充放电运行阶段和待机阶段，其能耗模
9.一种非暂态可读记录媒体，用以存储包含多个指令的一个或多个程序，其特征在于，当执行指令时，将致使处理电路执行权利要求1-8中任一项所述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法。
10.一种储能电站能耗统计模型的构建系统，包括处理电路及与其电性耦接的存储器，其特征在于，所述存储器配置储存至少一程序，所述程序包含多个指令，所述处理电路运行所述程序，能执行权利要求1-8中任一项所述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法。
...【技术特征摘要】
1.一种储能电站能耗统计模型的构建方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法，其特征在于，主控因子包括由工况确定的储能单元中各子模块充放电门函数gate(h)：
3.根据权利要求2所述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法，其特征在于，所述主控因子还包括储能单元设备能耗增长系数β：
4.根据权利要求3所述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法，其特征在于，电池子模块能耗模型包括下述函数：
5.根据权利要求4所述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法，其特征在于，pcs子模块能耗模型包括下列函数：
6.根据权利要求5所述的一种储能电站能耗统计模型的构建方法，其特征在于，箱变子模块系统能耗模型包括下列函数：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋朝霞，张顺，彭勇，黄贻煜，黄礼华，杨超，李婷，赵冲，李凝霜，余召显，
申请(专利权)人：中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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