[發明專利]一種電力配網模塊化可移動電池儲能MMBES優化配置方法

在審

• 申請號: 202110764458.4
• 申請日: 2021-07-06
• 公開（公告）號: CN113313613A
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發明（設計）人: 劉文霞;張舒婷;王麗娜;魯宇
• 申請（專利權）人: 華北電力大學;國網吉林省電力有限公司經濟技術研究院
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06F30/27;H02J3/32;G06F113/04
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 陳波

1.一種電力配網模塊化可移動電池儲能MMBES優化配置方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：設定電力配網模塊化可移動電池儲能MMBES在正常、故障和極端場景下相應的運行方式及協調方法；其中，模塊化可移動電池儲能MMBES由若干個可獨立供電的儲能模塊并聯構成，每個儲能模塊由電池單元串并聯集成安裝在集裝箱內，并提供多種電氣接口，具備與電網即插即用的能力；當MMBES系統正常運行和設備隨機故障時，所述儲能模塊并聯組合配置在變電站中，獲取減小網損、提高配網供電可靠性及延緩電網升級改造的收益；當電力系統遭受臺風、地震或惡意攻擊導致局部停電且需要一定恢復時間的情況下，MMBES通過拆分、運輸，為重要區域或用戶提供臨時供電支撐，減少停電損失；

步驟2：通過分析可獲得的收益類型，提取出與所述可移動電池儲能MMBES的優化配置相關的配網輸電損耗、配網供電可靠性、電網擴建投資、極端場景停電損失以及配置MMBES成本共5種屬性，考慮極端場景的不確定性，基于前景理論，以綜合前景值最大為目標建立儲能的優化配置模型；

步驟3：分別建立配網輸電損耗、配網供電可靠性、電網擴建投資、極端場景停電損失以及配置MMBES成本5種屬性的前景模型；

步驟4：采用差分進化算法求解所提非線性優化模型。

2.根據權利要求1所述的一種電力配網模塊化可移動電池儲能MMBES優化配置方法，其特征在于，在所述步驟2中，綜合前景值V由價值函數v(x)和權重函數π(p)共同決定，表示為如式(1)所示：

式中：V為決策對象的綜合前景值；π⁺(p)和π^-(p)以及v⁺(x)和v^-(x)分別為決策者感知為收益和損失時的權重函數和價值函數；m為相對于參考點為收益的屬性值個數；n為全部屬性個數；

以MMBES運行周期內綜合前景值V最大為目標，針對所述配網輸電損耗、配網供電可靠性、電網擴建投資、極端場景停電損失以及配置MMBES成本這5種屬性，建立優化數學模型如式(2)-(5)所示，其中式(3)-(5)為約束條件：

max V＝ω₁V_dec+ω₂V_rel+ω₃V_del+ω₄V_ext+ω₅V_c (2)，

式中：V為電網公司配置MMBES的綜合前景值；V_dec為減小配網輸電損耗的前景值；V_rel為提高配網可靠性前景值；V_del為延緩電網擴建投資的前景值；V_ext為極端場景下減少停電損失的前景值；V_c為考慮MMBES回收處理的全壽命周期成本，即配置MMBES成本的前景值；ω₁、ω₂、ω₃、ω₄和ω₅分別表示上述前景的重要程度，由決策者給出，且滿足0≤ω₁,ω₂,ω₃,ω₄,ω₅≤1，ω₁+ω₂+ω₃+ω₄+ω₅＝1；決策變量為決定MMBES配置參數的額定容量S_n、額定功率P_n以及決定其運行策略的SOC下限S_oc.min；其中，所述5種屬性的量綱統一換算成“元”以消除不同量綱對綜合前景值的影響，并基于凈現值法以建設期初為基準，將各屬性折現為統一的現值；

在所述約束條件式(3)-(5)中，式(3)為系統有功平衡約束，p_DGi.t、p_MMBES.t及p_input.t分別為t時刻分布式電源i的出力、MMBES的出力及配網輸入功率，其中，放電時MMBES的出力為正；p_loadi.t與p_loss.t分別為t時刻負荷節點i處的功率與系統的網絡損耗；N_DG與N_load分別為配電網中分布式電源數與負荷節點數；式(4)為節點電壓約束，U_i為節點i處的電壓值，和分別為該點電壓的上、下限；式(5)為線路傳輸容量約束，P_lij和分別為節點i到節點j的有功潮流及線路i-j的最大傳輸容量；

當屬性相對于參考點為收益時，決策者表現為風險規避，此時，價值函數為凸函數；當屬性相對于參考點為損失時，決策者表現為風險偏好，此時，價值函數為凹函數，且等量的損失與收益給決策者帶來的痛苦大于愉悅；決策權重表示不確定性事件結果概率P的主觀權重，對于小的概率，決策者傾向于賦予大于原本概率的權重；對于大的概率，決策者則傾向于賦予小于原本概率的權重；所述決策者的價值函數的具體表達式分別如下：

1)當屬性為“收益”時，決策者的價值函數表示為如式(6)所示：

v⁺(x)＝(x-x₀)^α，x≥x₀ (6)；

2)當屬性為“損失”時，決策者的價值函數表示為如式(7)所示：

v^-(x)＝-λ(x₀-x)^β，xx₀ (7)，

式中：x₀為屬性的參考點，是規劃人員主觀意向的體現；參數α和β(0≤α，β≤1)分別為風險偏好和風險規避系數；參數λ(λ1)為損失規避系數；

所述決策者的權重函數的具體表達式分別如下：

1)當屬性為“收益”時，表示為如式(8)所示：

π⁺(p)＝p^γ/[p^γ+(1-p)^γ]^1/γ (8)；

2)當屬性為“損失”時，表示如如式(9)所示：

π^-(p)＝p^δ/[p^δ+(1-p)^δ]^1/δ (9)；

式中：p表示屬性在不確定性場景下表現為“收益”或“損失”的概率；參數γ和δ分別為決策者面對“收益”和“損失”時的風險態度系數；

所述場景的不確定性表現為極端場景發生概率與停電時間的不確定性，即除極端場景停電損失外，其余屬性相對于參考點表現為“收益”或“損失”的概率為1或0，與之相對應的權重函數π(p)也為常數1或0，極端場景下減少停電損失屬性的價值函數及權重函數服從概率密度函數。