System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 基于电价差的用户侧储能优化配置方法及系统技术方案_技高网

基于电价差的用户侧储能优化配置方法及系统技术方案

技术编号:43667214 阅读:7 留言:0更新日期:2024-12-18 20:54
基于电价差的用户侧储能优化配置方法及系统,基于分时电价获取每日中电价差的最大值和次大值,以电价差的最大值对应的时段作为储能的第一次充放电时段,以电价差的次大值对应的时段作为储能的第二次充放电时段;在所确定的第一次、第二次充放电时段进行储能每日充放电控制逻辑的优化;基于能量守恒定律,根据储能系统运行参数,建立储能运行模型和运行约束条件;基于优化后的储能每日充放电控制逻辑,在储能运行模型和运行约束条件基础上,建立用户侧储能配置优化目标函数;结合每个项目的建设约束条件,求解用户侧储能配置优化目标函数,得到用户侧储能的最优化配置。本发明专利技术实现技术经济效益最大化下的用户侧储能的最优化配置。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种储能优化配置方法,具体是涉及一种基于电价差的用户侧储能优化配置方法及系统


技术介绍

1、随着电力储能快速发展,储能在电源侧、电网侧、独立微网等场景已得到了广泛的应用,以工商业用户为代表的用户侧储能在以下几点刺激下有望成为下一个储能应用热点场景:1)分时电价政策在持续深化,峰谷价差进一步拉大;2)需求响应市场逐步成熟,盈利途径增加;3)近些年出现限电或电力供应不足的情况,工商业用户开始重视自身的抗风险能力;4)分布式屋顶光伏装机逐步普及,建设储能预期配套使用。然而用户侧储能配置不仅需要考虑满足其功能性需求,更要结合其盈利模式来追求投资收益最大化。

2、现有技术1(cn111049171a)以包含接入储能后减少网损带来的收益、储能通过电价差套利带来的收益及规划期内储能的总成本的储能净经济效益最大为目标,建立配电网综合效益目标函数,在配电网运行约束、储能运行容量约束和储能荷电状态约束下,获取最优的储能动态配置。现有技术2(cn115759623a)据负荷功率曲线聚类划分电价时段,根据时段划分结果,构建储能与电价的双层优化模型,上层优化模型以储能电站总收益最大为目标,下层优化模型以储能的损耗成本最小为目标,考虑储能电站各项短期运行约束,采用粒子群优化算法对电价和电量予以求解;然后,分析储能电站的夏季、冬季、春(秋)季实施分时电价前后的日负荷曲线随时刻的变化趋势,再针对其中一个季节,分别设置不同的储能峰谷电价差,分析储能在具体时段的出力变化。现有技术3(cn109583704a)通过储能单价,项目所在地的尖峰平谷电价差,单位时间平均功耗,储能效率,各时段维持时间,平峰尖循环次数,尖时段出现天数,充电电池循环次数八个参数,建立公式,取得储能系统在某地的年最大利润、储能设备价格、利润回报时间、总利润,从而达到简便计算储能收益和投资回报期的目的。现有技术仅考虑了分时电价能够带来的经济效益,但是没有考虑分时电价下充放电时段的优化以及充放电控制策略的优化,所获得的储能配置容量无法兼顾储能健康度,难以满足延长寿命的技术需求。


技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的不足,本专利技术提供一种基于电价差的用户侧储能优化配置方法及系统,综合考虑储能运行需求以及项目经济性,基于分时电价先确定储能充放电时段,在充放电时段内考虑电芯温度、电池健康度以及收益最大化,对储能充放电控制逻辑进行了优化,基于优化后的控制逻辑,建立用户侧储能配置优化目标函数,结合储能运行约束条件、建设约束条件共同求解得到用户侧储能的最优化配置。

2、本专利技术采用如下的技术方案。

3、本专利技术提出了一种基于电价差的用户侧储能优化配置方法,包括:

4、步骤1,基于分时电价获取每日中电价差的最大值和次大值,以电价差的最大值对应的时段作为储能的第一次充放电时段,以电价差的次大值对应的时段作为储能的第二次充放电时段;

5、步骤2,在所确定的第一次、第二次充放电时段进行储能每日充放电控制逻辑的优化;

6、步骤3,基于能量守恒定律,根据储能系统运行参数,建立储能运行模型和运行约束条件;

7、步骤4,基于优化后的储能每日充放电控制逻辑,在储能运行模型和运行约束条件基础上,建立用户侧储能配置优化目标函数;

8、步骤5,结合每个项目的建设约束条件,求解用户侧储能配置优化目标函数,得到用户侧储能的最优化配置。

9、优选地,基于分时电价,以如下关系式获取每日中电价差的最大值和次大值:

10、

11、式中,

12、δp1表示每日中电价差的最大值,

13、δp2表示每日中电价差的次大值,

14、pf为峰时段电价,

15、pg为谷时段电价,

16、pp为平时段电价。

17、优选地,基于分时电价,每日中电价差的最大值是峰谷时段电价差,峰时段电价对应的时段作为第一次放电时段,谷时段电价对应的时段作为第一次充电时段;

18、每日中电价差的次大值是峰时段电价与平时段电价的差值或平时段电价与谷时段电价差值中的最大值;

19、当次大值是峰时段电价与平时段电价的差值时,峰时段电价对应的时段作为第二次放电时段,平时段电价对应的时段作为第二次充电时段;

20、当次大值是平时段电价与谷时段电价的差值时,平时段电价对应的时段作为第二次放电时段,谷时段电价对应的时段作为第二次充电时段。

21、优选地,储能每日充放电控制逻辑的优化包括:

22、当任一次充放电时段长度不大于第一时段阈值时,实施小功率放电/充电,其中,第一时段阈值为以低功率满充或满放所需时间,小功率为额定充电功率的80%。

23、优选地,储能每日充放电控制逻辑的优化包括:当充放电时段的间隔时间不大于第二时段阈值时,充电提前半小时结束,放电推后半小时开始,其中,第二时段阈值为1h。

24、优选地,储能每日充放电控制逻辑的优化包括:在第二次充放电时段中,控制储能充电功率不大于本月充电的最大需量与负荷功率的差值。

25、优选地,对储能运行模型引入储能健康度约束,如下:

26、wbat.ni=wbat.n0·sohi

27、式中,

28、wbat.ni表示储能系统第i年的剩余容量,单位:kwh,

29、wbat.n0表示储能系统初始额定容量,单位:kwh,

30、sohi表示储能系统第i年的剩余寿命系数。

31、优选地,用户侧储能配置优化目标函数如下:

32、

33、式中,

34、lnpv表示储能项目全寿命周期净现值,

35、lbess(i)表示第i年储能运行收益,i=1,2,…,i,i表示运行年限,

36、com表示项目的年运维成本,

37、lrv表示项目折旧,

38、cini表示项目初始投资成本,

39、r表示投资方期望的项目折现率。

40、优选地,储能运行收益表示如下:

41、

42、式中,

43、δp1表示每日中电价差的最大值,

44、δp2表示每日中电价差的次大值,

45、wbat.ni表示储能系统第i年的剩余容量,单位:kwh,

46、d表示年运行天数,按300~350天考虑,10年循环次数不超过储能寿命循环次数。

47、优选地,建设约束条件包括:用电企业负荷功率约束,满足高峰/尖峰电价时段负荷用电功率是储能放电功率的上限。

48、优选地,建设约束条件包括:主变最大允许下网功率是储能放电功率与中午平电价时段最大用电负荷功率之和的上限。

49、本专利技术还提出了基于电价差的用户侧储能优化配置系统,包括:储能充放电控制优化模块,储能配置优化模块;

50、储能充放电控制优本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

3.根据权利要求2所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

4.根据权利要求1所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

5.根据权利要求1所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

6.根据权利要求1所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

7.根据权利要求1所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

8.根据权利要求1所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

9.根据权利要求8所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

10.根据权利要求1所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

11.根据权利要求1所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

12.基于电价差的用户侧储能优化配置系统,用于实现权利要求1至11任一项所述方法,其特征在于,

...

【技术特征摘要】

1.一种基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

3.根据权利要求2所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

4.根据权利要求1所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

5.根据权利要求1所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

6.根据权利要求1所述的基于电价差的用户侧储能优化配置方法,其特征在于,

7.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员:朱晓彤宋晓健吴俊张曼刘刚牛洪海李明朱俊杰王晨晟谢金元魏旭东林天津
申请(专利权)人:南京南瑞继保电气有限公司
类型:发明
国别省市:

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