[發(fā)明專利]一種基于典型日挖掘的儲能輔助調峰容量配置方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011505097.3
• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112600227B
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發(fā)明（設計）人: 韓曉娟;洪振鵬;魏梓軒;王祖冉;孫冬;滿曉平;王寶健;趙曉冰;鄭喆;段鳳舉;王宏星;高子宸
• 申請（專利權）人: 華北電力大學;國網吉林省電力有限公司通化供電公司
• 主分類號: H02J3/28
• 分類號: H02J3/28;H02J3/38;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 符繼超

1.一種基于典型日挖掘的儲能輔助調峰容量配置方法，其特征在于，包括：

步驟1：從全年電網運行數據中獲取風電輸出功率數據P_wi(t)(i＝1,2,…,365；t＝1,2,…,24)，并對所述功率數據進行分類，選取具有反調峰特征的風電輸出典型日；

步驟2：針對所選取的典型日，利用統(tǒng)計分析法挖掘反映反調峰程度的評價指標，包括峰谷差變化率、最大互信息系數和棄風率；

步驟3：將上述評價指標進行歸一化處理，利用層次分析法確定各評價指標的權重；

步驟4：利用基于理想點的多目標優(yōu)化算法將上述評價指標的最優(yōu)解轉換為到理想點的歐式距離β₁、β₂，通過計算得到表征反調峰程度的適應度值α，實現了具有反調峰特征的典型日的挖掘；

步驟5：以系統(tǒng)的凈收益最大為目標，建立基于典型日挖掘的儲能輔助調峰容量優(yōu)化配置模型，利用人工蜂群算法對模型進行求解；

步驟6：針對不同適應度值α下的儲能容量配置結果進行敏感度分析；

所述步驟5中，基于典型日挖掘的儲能輔助調峰容量最優(yōu)配置建模過程如下：

建立目標函數：

S＝max(R_W+R_S+R_coal-Q×f_sc,day+A+R_F)

其中，S為儲能系統(tǒng)的日凈收益；R_W是消納棄風收益；R_S是儲能售電收益；R_coal是節(jié)煤收益；Q為儲能系統(tǒng)的投資成本；f_sc，day是儲能系統(tǒng)投資的換算系數；A是調峰參與的系統(tǒng)補貼收入；R_F是儲能調峰補償收益；

約束條件：

系統(tǒng)旋轉備用約束：

其中，P_imax、P_imin分別表示第i臺機組的瞬時出力上、下限；P_u、P_d分別是正、負旋轉備用容量；M代表參與運行的總機組數量；

系統(tǒng)功率平衡約束：

P_B(t)＝P_h(t)+P_w(t)+P_g(t)-P_l(t)

其中，P_B(t)是t時刻滿足功率平衡所需的儲能充放電功率；P_h(t)是t時刻常規(guī)火電機組出力功率；P_w(t)是t時刻風電機組出力功率；P_g(t)是t時刻光伏機組出力功率；p_l(t)是t時刻聯(lián)絡線損耗功率；

儲能充放電功率約束：

儲能系統(tǒng)的充電電量計算如下：

其中，P₁是儲能系統(tǒng)的充電功率上限；Δt是單位時間；p_v是儲能系統(tǒng)的充電功率；E是儲能系統(tǒng)容量；E_c是總的充電能量；t_k-1、t_k代表時刻k-1和時刻k；

儲能系統(tǒng)的放電電量計算如下：

其中，P₂是儲能系統(tǒng)的放電功率上限；p_x是儲能系統(tǒng)的放電功率；E_d是總的放電能量；

充放電約束條件：

E_c-E_d＜ε

其中，ε是接近于0的正數；

儲能系統(tǒng)SOC約束：

SOC_min≤SOC(i)≤SOC_max

其中，SOC_min和SOC_max分別為儲能系統(tǒng)的SOC上下限；為儲能系統(tǒng)的額定容量；P_B代表儲能系統(tǒng)的充放電功率；η_charge和η_discharge分別代表充放電效率；

所述步驟2中，三個評價指標計算公式如下：

(1)峰谷差變化率F：

F＝F_w-F_r

其中，F_w是風電調峰率；D是負荷的峰谷差；M_a是日最大用電負荷；F_r是電網調峰率；H是凈負荷的峰谷差；M_b是凈負荷的最大值；

(2)最大互信息系數：

其中，變量X與變量Y分別代表了風電出力與系統(tǒng)負荷需求；I(X，Y)是變量X與變量Y之間的互信息，表示變量X隨著變量Y變化而減少的不確定性；p(X，Y)是變量X和變量Y的聯(lián)合概率密度分布函數；MIC(X，Y)是變量X與變量Y的最大互信息系數，取值范圍是[-1,1]，MIC的絕對值越接近于1表示兩個變量之間的相關程度越密切；

(3)棄風率：

其中，E_wind指風電場實際的發(fā)電電量；E_admit表示網能夠接納的風電電量。