【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于负荷侧储能系统，具体涉及一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法。
技术介绍
1、储能可作为负荷侧的备用电源，提高负荷侧供电可靠性，同时也可参与系统电能调节，在用户需求量大且系统供给不足时，储能输出功率可以减缓系统压力并及时满足负荷侧需求，在新能源大量并网时储能可吸收系统不能消纳的电能，提高系统电能稳定性，实现需求响应。
2、当前，负荷侧储能总装机容量较小，整体仍处于起步阶段，为了保证经济性，在配电网负荷侧储能系统配置方面，需要得到储能系统的最优配置，但目前尚无普适而有效的负荷侧储能系统经济性模型。
3、所以，为解决上述问题，开发一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法很有必要。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了克服现有技术的不足，而提供一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，在保证储能配置满足系统要求的前提下，以经济性最优为目标建立模型，通过构建目标函数和约束条件来对储能系统的最优配置参数进行求解，确定最佳的储能容量和充放电功率，以实现储能系统的经济性最优化配置。
2、本专利技术的目的是这样实现的：一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，包括以下步骤：
3、s1、分别建立单类型和混合储能系统的经济性模型，建立目标函数和约束条件；
4、s11、建立单类型储能系统的经济性模型，以储能系统总成本最低为目标函数，约束条件为电力不足率和电力盈余率；
5、s12、建立混合
6、s2、基于单类型储能系统经济性模型进行仿真，得到目标函数曲线并进行敏感性分析；
7、s3、应用遗传算法求解最优的储能容量和充放电功率，使得储能系统总成本最低；
8、s4、应用粒子群算法对混合储能系统配置进行优化求解，获得合适的混合储能额定容量，从而得到储能系统的最优配置。
9、进一步地，所述步骤s11中以储能系统总成本最低为目标函数，储能系统总成本具体包括初始投资成本、配套设施成本、运行维护成本以及更换成本。
10、进一步地，所述初始投资成本cini表示为：
11、cini＝ke×eess+kp×pess
12、；式中，eess为容量配置；pess为最大充放电功率；ke为容量成本系数，$/mwh；kp为功率成本系数，$/mw；
13、所述配套设施成本caf表示为：
14、caf＝kaf×pess
15、；式中，kaf为配套设施成本系数，$/mw；pess为最大充放电功率；
16、所述运行维护成本com表示为：
17、com＝kom×pess
18、；式中，kom为运行维护成本系数，$/mw/年；pess为最大充放电功率；
19、所述更换成本crep表示为：
20、crep＝(ke×eess+kp×pess)×nrep
21、；式中，nrep为工程使用年限内的更换次数，假设储能系统的使用寿命为less，工程使用年限为lproj，nrep表示为：
22、
23、；式中，int()表示取整函数；
24、所述储能系统总成本csum表示为：
25、csum＝cini+caf+com·lproj+crep。
26、
27、进一步地，所述步骤s11中以储能系统总成本最低为目标函数具体表示为：
28、min:f(eess,pess)＝cini+caf+com+crep
29、＝(1+nrep)keeess+(kp+kaf+komlproj+nrepkp)pess。
30、
31、进一步地，所述步骤s11中以电力不足率和电力盈余率为约束条件，假设t时刻系统输出功率为pre(t)，负荷功率为pload(t)，储能充放电功率为pess(t)，大于0表示放电，反之充电；
32、①电力不足率loep表示为：
33、
34、；tl满足pload(t)>pre(t)；
35、电力不足约束
36、loep≤loepmax
37、；其中，loepmax是根据系统供电可靠性要求给定的最大电力不足率限定值；
38、②电力盈余率soep表示为：
39、
40、；ts满足pload(ts)<pre(ts)；
41、电力盈余约束
42、soep≤soepmax
43、；其中，soepmax是根据系统供电可靠性要求给定的最大电力盈余率限定值。
44、进一步地，所述步骤s12中以功率波动限制为约束条件，平抑功率波动后的最大5min功率变化率δp5m-max满足：
45、δp5m-max≤δp5m-allowable
46、；式中，δp5m-allowable表示允许的最大5min功率变化率；
47、所述步骤s12中混合储能系统正常运行基本约束具体包括荷电状态约束和功率约束，其中，①荷电状态约束如下：
48、socmin≤soc(t)≤socmax
49、；式中，socmin和socmax分别为储能系统荷电状态约束下限和上限；
50、②功率约束如下：
51、充电过程：
52、
53、放电过程：
54、
55、；式中，pc,max(t)和pd,max(t)分别为第t个时段储能系统的最大充、放电功率允许值，kw；pmaxc和pmaxd分别为储能系统最大持续充、放电功率，kw；ec为储能系统的额定容量，wh；δ表示储能系统自放电率，％/小时；soc(t-1)为第t-1个时段结束时剩余电量；ηc和ηd分别为储能系统充、放电效率的大小，％。
56、进一步地，所述步骤s2中的敏感性分析具体包括储能系统净收益随储能额定容量的变化关系、储能系统最优容量随惩罚系数的变化关系以及风储联合系统最大净收益随惩罚系数的变化关系。
57、进一步地，所述步骤s3中将单类型储能系统目标函数与约束条件进行结合后转化为适度函数并利用遗传算法进行求解；
58、适度函数表示如下：
59、ffit＝f(eess,pess)+α·abs(loep-loepmax)+β·abs(soep-soepmax)
60、；式中，abs()为绝对值函数，ffit为单类型储能系统的适应度函数。
61、进一步地，所述步骤s3中应用遗传算法求解具体包括以下步骤：
62、(1)优化模型初始化；
63、(2)算法初始化；遗传算法的最大迭代次数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：所述步骤S11中以储能系统总成本最低为目标函数，储能系统总成本具体包括初始投资成本、配套设施成本、运行维护成本以及更换成本。
3.根据权利要求2所述的一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：所述初始投资成本CINI表示为：
4.根据权利要求3所述的一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：所述步骤S11中以储能系统总成本最低为目标函数具体表示为：
5.根据权利要求1所述的一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：所述步骤S11中以电力不足率和电力盈余率为约束条件，假设t时刻系统输出功率为PRE(t)，负荷功率为Pload(t)，储能充放电功率为PESS(t)，大于0表示放电，反之充电；
6.根据权利要求1所述的一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：所述步骤S12中以功率波动限制为约束
7.根据权利要求1所述的一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：所述步骤S2中的敏感性分析具体包括储能系统净收益随储能额定容量的变化关系、储能系统最优容量随惩罚系数的变化关系以及风储联合系统最大净收益随惩罚系数的变化关系。
8.根据权利要求1所述的一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：所述步骤S3中将单类型储能系统目标函数与约束条件进行结合后转化为适度函数并利用遗传算法进行求解；
9.根据权利要求1所述的一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：所述步骤S3中应用遗传算法求解具体包括以下步骤：
10.根据权利要求1所述的一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：所述步骤S4中应用粒子群算法对混合储能系统配置进行优化求解具体包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：所述步骤s11中以储能系统总成本最低为目标函数，储能系统总成本具体包括初始投资成本、配套设施成本、运行维护成本以及更换成本。
3.根据权利要求2所述的一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：所述初始投资成本cini表示为：
4.根据权利要求3所述的一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：所述步骤s11中以储能系统总成本最低为目标函数具体表示为：
5.根据权利要求1所述的一种负荷侧储能系统经济性建模与优化配置分析方法，其特征在于：所述步骤s11中以电力不足率和电力盈余率为约束条件，假设t时刻系统输出功率为pre(t)，负荷功率为pload(t)，储能充放电功率为pess(t)，大于0表示放电，反之充电；
6.根据权利要求1所述的一种负荷侧储能系统...
【专利技术属性】
技术研发人员：常富红，焦晓波，李旭贞，李麒，赵丹，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司许昌供电公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。