一种多能互补微电网储能容量优化配置方法与流程

本发明涉及微电网储能优化，具体为一种多能互补微电网储能容量优化配置方法。

背景技术：

1、随着可再生能源技术的快速发展以及能源利用效率要求的不断提高，包含电、热、冷等多种能源形式的多能互补微电网已成为现代能源系统的重要发展方向。在多能互补微电网中，风力发电与光伏发电的出力具有显著的随机性与波动性，同时用户侧的电、热、冷负荷需求也呈现出复杂的时序变化特征。为了平抑供需两侧的功率波动、提升系统的可靠性与灵活性，合理配置储能设备成为了多能互补微电网规划与运行的关键环节。

2、目前，微电网储能容量配置的常规方法通常是基于典型时段的源荷历史数据或预测曲线，以系统的整体经济成本最低或运行收益最大为目标，构建容量规划模型并进行求解。然而，在实际工程应用中，现有技术普遍面临着一个核心的技术问题：现有的储能容量配置模型无法准确反映微电网在复杂时序调度下的动态运行损耗与多设备物理耦合特性。

3、为此，提出一种多能互补微电网储能容量优化配置方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种多能互补微电网储能容量优化配置方法，以解决上述背景技术提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种多能互补微电网储能容量优化配置方法，包括：

4、获取风光出力序列、含柔性负荷的电热冷基础负荷数据，以及多能转换设备、储能设备的物理运行参数以及储能设备的寿命折损映射关系；

5、基于所述风光出力序列和所述电热冷基础负荷数据构建优化配置模型，设定所述优化配置模型的目标函数为综合技术评价指标最优；所述综合技术评价指标由归一化后的储能初始配置容量，与基于充放能深度与所述寿命折损映射关系计算的运行衰减率加权构成；

6、设定所述优化配置模型的运行约束条件，包括多能功率平衡约束、柔性负荷响应约束，以及基于所述物理运行参数设定的设备运行约束；其中以所述多能功率平衡约束为纽带，将所述储能设备的时序能荷状态及充放能功率与所述多能转换设备的启停状态及爬坡率建立协同运行约束；

7、采用群智能优化算法求解所述优化配置模型，确定微电网储能设备的额定配置容量与充放能功率边界。

8、优选的，所述风光出力序列为典型调度周期内风力发电机组与光伏发电系统的时序输出功率数据；所述电热冷基础负荷数据为所述典型调度周期内的基础电负荷、基础热负荷与基础冷负荷的时序需求功率数据；所述物理运行参数为多能转换设备的能量转换效率及额定功率上下限，以及储能设备的充放能效率、荷电状态上下限及最大充放能功率；所述寿命折损映射关系为储能设备单次循环的放电深度与等效寿命衰减量之间的对应函数关系。

9、优选的，所述优化配置模型为包含储能容量规划变量与设备时序调度变量的混合优化模型，具体包括：将所述风光出力序列作为微电网供能侧的时序输入边界参数，并将所述电热冷基础负荷数据作为微电网用能侧的时序需求边界参数，计算确定微电网在各个调度时段的初始净能需求序列；以所述初始净能需求序列为系统内部能量流动的驱动源，结合所述物理运行参数，构建以外层储能额定配置容量寻优、内层多能转换设备与储能设备时序出力动态匹配为框架的优化配置模型。

10、优选的，所述综合技术评价指标为所述归一化后的储能初始配置容量与第一权重系数的乘积，与所述运行衰减率与第二权重系数的乘积相加所得的和值；其中，所述第一权重系数与所述第二权重系数为通过变异系数法对归一化后的储能初始配置容量序列与运行衰减率序列进行客观赋权计算得到的唯一权值；所述运行衰减率的具体计算逻辑为：根据时序调度策略提取各个调度时段内储能设备的充放能深度，基于提取的充放能深度调用所述寿命折损映射关系，获取对应的单次等效寿命衰减量，并将整个调度周期内所有时段的单次等效寿命衰减量进行累加得到。

11、优选的，所述变异系数法为获取当前种群生成的归一化后的储能初始配置容量序列与运行衰减率序列；分别计算所述归一化后的储能初始配置容量序列的平均值与标准差，并将所述标准差除以所述平均值，得到归一化后的储能初始配置容量的变异系数；分别计算所述运行衰减率序列的平均值与标准差，并将所述标准差除以所述平均值，得到运行衰减率的变异系数；计算所述归一化后的储能初始配置容量的变异系数与所述运行衰减率的变异系数之和，得到总变异系数；将所述归一化后的储能初始配置容量的变异系数除以所述总变异系数，得到所述第一权重系数；将所述运行衰减率的变异系数除以所述总变异系数，得到所述第二权重系数。

12、优选的，所述运行约束条件为所述多能功率平衡约束指各个调度时段内的所述风光出力序列、多能转换设备的功率与所述储能设备的充放能功率之和，与所述含柔性负荷的电热冷基础负荷数据相等；所述柔性负荷响应约束指所述柔性负荷满足微电网用能侧的时序需求边界参数；所述设备运行约束基于所述物理运行参数设定，指所述储能设备的时序能荷状态不超出所述荷电状态上下限且不超出所述最大充放能功率，所述多能转换设备的功率不超出所述额定功率上下限；所述协同运行约束指所述初始净能需求序列由所述多能转换设备的启停状态及爬坡率与所述储能设备的充放能功率协同匹配。

13、优选的，所述群智能优化算法为初始化代表微电网储能设备额定配置容量与充放能功率边界的粒子种群；在满足所述运行约束条件的前提下，将粒子代入所述优化配置模型计算所述综合技术评价指标作为适应度值；基于适应度值迭代更新粒子的位置与速度，直至满足收敛条件停止迭代，输出全局最优位置作为确定的所述微电网储能设备的额定配置容量与充放能功率边界。

14、优选的，所述收敛条件为在相同权重系数基准下，连续多次迭代得到的全局最优适应度值的变化量小于动态收敛阈值；所述动态收敛阈值设置过程为获取微电网储能设备的最小可调控容量步长以及寿命衰减的最小可量测精度；将所述最小可调控容量步长进行与储能初始配置容量相同的归一化处理，得到最小容量变化率；提取当前种群的所述第一权重系数与所述第二权重系数，将所述最小容量变化率与第一权重系数相乘，并将所述最小可量测精度与第二权重系数相乘；将两个乘积相加，得到由设备底层物理运行界限决定的最小适应度分辨率，并将所述最小适应度分辨率设定为所述动态收敛阈值。

15、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

16、1.本发明通过获取多能转换设备、储能设备的物理运行参数以及储能设备的寿命折损映射关系，并构建以综合技术评价指标（由归一化后的储能初始配置容量与基于充放能深度计算的运行衰减率加权构成）最优为目标的优化配置模型，有效克服了现有技术无法准确反映微电网在复杂时序调度下动态运行损耗的缺陷，能够更精确地评估储能设备在实际高频充放电过程中的真实寿命衰减，从而提升了储能容量配置方案的科学性与微电网的长期运行可靠性。

17、2.本发明通过在优化配置模型中设定多能功率平衡约束、柔性负荷响应约束以及设备运行约束，特别是以多能功率平衡约束为纽带，将储能设备的时序能荷状态及充放能功率与多能转换设备的启停状态及爬坡率建立协同运行约束，充分挖掘并反映了多能互补微电网内部多设备的物理耦合特性，有效避免了因设备动态响应不匹配导致的供需失衡，增强微电网系统平抑供需两侧功率波动的能力以及整体运行的灵活性。

18、3.本发明通过引入变异系数法对储能初始配置容量序列与运行衰减率序列进行客观赋权计算，并结合设备的最小可调控容量步长和寿命衰减的最小可量测精度设定算法迭代的动态收敛阈值，消除了传统多目标容量规划模型中主观设定权重系数带来的配置偏差，同时使得群智能优化算法的寻优过程与底层物理运行界限紧密结合，从而确保了求解出的微电网储能额定配置容量与充放能功率边界既具备数学意义上的全局最优性，又具有工程实际可落地性。