一种分布式储能系统优化配置及运行策略方法

1.本发明涉及分布式储能技术领域，更具体地，涉及一种分布式储能系统优化配置及运行策略方法。


背景技术：

2.随着“双碳”目标的持续推进，电力系统负荷峰谷波动特性加剧、线路重过载频繁等问题也在逐步凸显。配电网层面，线路利用率过低将导致资产闲置，线路输送容量过高将导致重过载情况并使得分布式电源出力无法并网。
3.随着产业结构调整和“双碳”目标的持续推进，电网运行面临着最大负荷及峰谷差不断加大、高比例分布式可再生能源接入比例不断增加、配电网线路利用率短时极高、长期较低等形势。在上述源网荷三侧因素的影响下，配电网线路存在潮流重过载的情况，影响配电网运行的可靠性和经济性。dess(分布式储能系统)具有单体容量规模相对较小，对安装环境适应性强、快速双向调节响应的优势，是配电网适应分布式能源广泛接入，优化网络运行的关键措施，对变电站及线路调峰、潮流优化控制等具有积极作用。因此在配电网中合理布局dess已成为电网实现精益化投资的新途径。
4.配电网中分布式储能配置优化涉及定容和选址优化两方面。可以以电网电压偏差最小或者与分布式电源共址等方式决策分布式储能位置。容量方面，根据本地电源结构与外送通道的调节能力可以确定储能功率并根据峰荷持续时间确定容量。而储能的运行策略可以通过构建半定规划模型加以求解。现阶段对电网侧储能缓解配变电设备调峰压力及利用程度的研究较少。针对变电站可以构建评价指标判断其是否需要配置储能，而针对空间资源紧张的配电线路配置分布式储能设备更具经济性。而在经济性方面，储能设备可以从延缓电网建设和降低线损两方面给电网公司带来收益。现有研究大多注重于分布式储能设备投入对电网的调节作用，而对配电网设备利用程度方面考量较少。
5.在主动配电网建设的新形势下，配电网呈现分布式电源渗透率提高、负荷峰谷差加剧、配变电设备局部性、时段性重过载加剧的新特征，合理配置分布式储能成为优化配电网存量配变电设备服务能力的一种可行的方案选择。
6.现有技术中公开一种分布式储能系统布局方法，所述方法包括：基于获取的布式储能系统的个体数目，分布式储能系统在电网中位置移动的最大距离，分布式储能系统间不存在影响的距离，分布式储能系统的个体在其视野内可选状态数，分布式储能系统的个体数目的密度，采用所述人工鱼群算法对预先设定的以分布式储能系统的投资成本最小为目标的目标函数进行求解，获得最优解；基于所述最优解对系统进行布局。该方案配电网设备利用程度方面考量不足，无法满足电网侧储能缓解配变电设备调峰压力。


技术实现要素：

7.本发明提供一种分布式储能系统优化配置及运行策略方法，整体提升配电网资产利用效率。
8.为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
9.一种分布式储能系统优化配置及运行策略方法，包括以下步骤：
10.构建分布式储能系统优化配置模型，以储能系统投资和运行成本最小，构建目标函数；
11.构建约束条件；
12.利用二阶锥松弛算法和双线性项线性化进行模型求解，得到储能系统优化配置及运行策略。
13.优选地，所述构建目标函数，具体为：
[0014][0015]
其中：
[0016]cinvestment,i
＝α(e
rated,i
ie p
rated,iip
)
[0017]coperation,i
＝c
desserated,i
[0018][0019]
t
rcu
≤t
lmt
[0020]
式中，c
operation,i
为储能系统i的运行成本；c
investment,i
为储能系统i的投资成本；φ为储能系统布点集合；e
rated,i
为储能系统i的额定容量；p
rated,i
为储能系统i的额定功率；α为折算到年的年化值系数；ie为储能系统单位容量投资成本；i
p
为储能系统单位功率投资成本；c
dess
为储能系统单位容量的运维成本；t
rcu
为储能设备循环寿命，r为贴现率，t
lmt
为电池的浮充寿命。
[0021]
优选地，所述构建目标函数时，还需要考虑储能设备的循环次数，具体为：
[0022][0023]
式中，h
life
为储能电池退役时的循环次数，n0为储能电池以100％放电深度充放电直至退役时的循环次数，由储能电池厂家给定，dod
cyc
为储能电池实际运行中每次的循环放电深度；
[0024]
实际运行中储能每次循环放电深度不是某一定值，将每次循环放电深度转化为对应的等效全循环次数：
[0025][0026]
式中，k
p
为储能电池循环次数曲线拟合参数，由储能电池厂家给定，dod
cyc
(t)为储能电池实第t次的循环放电深度，h
loop
(t)为储能电池每次循环充放电对应的等效全循环放电次数；
[0027]
则每日储能设备产生的总等效全循环次数有：
[0028][0029]
式中，h
loop
为日等效全循环放电次数；
[0030]
储能设备的循环寿命t
rcu
由日等效全循环次数决定：
[0031][0032]
优选地，所述约束条件包括电网潮流约束、储能运行约束、储能寿命损耗运行约束和设备利用率约束。
[0033]
优选地，所述电网潮流约束具体为：
[0034]
有功潮流约束式：
[0035][0036]
p
tot,i
＝-p
iload
p
idess
p
idg
[0037]
无功潮流约束式：
[0038][0039][0040]
电压上下限约束式：
[0041]umin
≤ui≤u
max
[0042]
相角上下限约束式：
[0043]
θ
min
≤θi≤θ
max
[0044]
线路视在功率潮流上下限约束式：
[0045]
p
ij,min
≤p
ij
≤δp
ij,max
[0046]
式中，p
tot,i
为节点i的注入净有功功率；ui为节点i的电压幅值；uj为节点j的电压幅值；θ
ij
为节点i与节点j之间电压相角差；g
ij
为支路ij的电导；b
ij
为支路ij的电纳；p
iload
为节点i的有功负荷，恒为正；p
idess
为节点i的分布式储能充放电功率，充电为负，放电为正；p
idg
为节点i的分布式电源出力，恒为正；q
tot,i
为节点i的注入净无功功率，仅包含负荷；为节点i的无功负荷；u
max
为电压幅值上限；u
min
为电压幅值下限；p
ij
为支路ij的视在功率；p
ij,min
为支路ij的视在功率传输容量下限；p
ij,max
为支路ij的视在功率传输容量上限；δ为线路重过载约束倍率系数；θ
max
为节点电压相角的上限；θ
min
为节点电压相角的下限；θi为节点电压相角。
[0047]
优选地，所述储能运行约束具体为：
[0048]
储能系统的荷电状态约束式：
[0049]ecap,i
(t 1)＝e
cap,i
(t) p
pc,i
(t)
·kpc,i
(t)
·
δt
·
η
c-p
pd,i
(t)
·kpd,i
(t)
·
δt/ηd[0050]
soci(t)＝e
cap,i
(t)/e
rat,i
[0051]
soc
min
≤soci(t)≤soc
max
[0052]
储能充放电功率上下限约束式：
[0053]
0≤p
pc,i
(t)≤k
pc,i
(t)
·
p
pc,i,max
[0054]
0≤p
pd,i
(t)≤k
pd,i
(t)
·
p
pd,i,max
[0055]
储能始末时刻soc守恒约束式：
[0056]
soci(0)＝soci(t)
[0057]
储能充放电不同时进行约束式：
[0058]kpc,i
(t) k
pd,i
(t)≤1
[0059]
式中，k
pc,i
(t)为t时刻第i个储能设备的充电决策0-1变量，充电为1，不充电为0；k
pd,i
(t)为t时刻第i个储能设备的放电决策0-1变量，放电为1，不放电为0；δt为时段；soci(t)为第i个储能设备t时刻的soc；soc
min
为储能设备的最小soc；soc
max
为储能设备的最大soc；e
cap,i
(t)为第i个储能系统t时刻的储电量；e
rat,i
为第i个储能系统的额定容量，p
pc,i
(t)和p
pd,i
(t)分别为第i个储能系统t时刻的充、放电功率；p
pc,i,max
为最大充电功率；p
pd,i,max
为最大放电功率；ηc为充电效率；ηd为放电效率。
[0060]
优选地，所述储能寿命损耗运行约束具体为：
[0061]
dod
cyc
(t)＝dod(t-1)r
ess
(t)
[0062]
dod(t)＝1-soc(t)
[0063]
式中，dod(t)为储能电池t时刻的放电深度，dod
cyc
(t)为储能电池t时刻的循环放电深度，r
ess
(t)为储能电池充放电循环发生0-1变量，储能电池发生充放电循环取值为1，储能电池未发生充放电循环取值为0。
[0064]
优选地，所述r
ess
(t)的取值，具体判断方法为：
[0065]
添加储能电池充电爬坡过程变量以及放电下坡过程变量用以判断储能电池是否发生充放电循环，对于充电爬坡过程，储能电池在这一连续过程中仅有两个状态，充电或不动作；对于放电下坡过程，储能电池也仅有两个状态，放电或不动作；因此储能电池在任意时刻仅能处于两个连续过程中的一个，具体为：
[0066][0067]
式中，为充电爬坡过程0-1变量，取值为1时表示储能电池处于充电过程；为放电下坡过程0-1变量，取值为1时表示储能电池处于放电过程；
[0068]
储能电池充电爬坡过程变量及放电下坡过程变量由上一时刻所处的过程变量与当前时刻储能电池自身的充放电行为共同决定，约束为：
[0069][0070][0071][0072][0073]ress
(t)的取值为：
[0074][0075]
优选地，所述设备利用率约束具体为：
[0076][0077]
式中，t
all
为一日内所有统计时段，ν为线路最低日内利用。
[0078]
优选地，所述利用二阶锥松弛算法和双线性项线性化进行模型求解，具体为：
[0079]
利用二阶锥松弛算法将含非凸非线性约束问题转化为混合整数二阶锥规划问题：
[0080]
基于二阶锥松弛的转化过程如下，利用如下换元变换：
[0081][0082]yij
＝uiu
j cosθ
ij
[0083]zij
＝uiu
j sinθ
ij
[0084]
则有功潮流约束式和无功潮流约束式表示为：
[0085][0086]
换元后的参数xi、y
ij
、z
ij
满足如下约束：
[0087][0088]
该约束进一步松弛为标准二阶锥形式：
[0089][0090]
经上述处理，原模型中的有功潮流约束式和无功潮流约束式转换为上式表示的约束式，通过matlab调用gurobi商业求解器求解；
[0091]
储能运行约束中式含有0-1变量与连续变量相乘的双线性项，其线性化方法如下：引入新变量p
kpc,i
，令p
kpc,i
＝k
pc,i
(t)p
pc,i
(t)，之后添加如下3项约束，其中，ri为自由变量：
[0092][0093]
将原模型转换为misocp模型，可通过matlab调用gurobi商业求解器求解。
[0094]
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
[0095]
本发明提出考虑电网潮流、储能运行、寿命损耗、配电网设备利用率等因素的分布式储能系统优化配置模型，以储能系统总投资最小为优化目标，考虑配电网潮流约束、储能运行、设备利用率约束等约束条件，采用二阶锥松弛方法将模型转化为混合整数二阶锥规划模型，求解分布式储能系统最优配置及运行策略。算例分析表明，考虑线路利用效率等多因素对分布式储能进行优化配置，可提高配电线路日内利用率，削减尖峰负荷，提升配电网资产经济性。
附图说明
[0096]
图1为本发明的方法流程示意图。
[0097]
图2为实施例提供的10kv供电网格示例。
[0098]
图3为实施例提供的预测负荷示意图。
[0099]
图4为实施例提供的在峰荷典型日场景下，与配置方案配套的各分布式储能设备的荷电状态示意图。
具体实施方式
[0100]
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
[0101]
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
[0102]
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解
的。
[0103]
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
[0104]
实施例1
[0105]
本实施例提供一种分布式储能系统优化配置及运行策略方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0106]
构建分布式储能系统优化配置模型，以储能系统投资和运行成本最小，构建目标函数；
[0107]
构建约束条件；
[0108]
利用二阶锥松弛算法和双线性项线性化进行模型求解，得到储能系统优化配置及运行策略。
[0109]
实施例2
[0110]
本实施例在实施例1的基础上，继续公开以下内容：
[0111]
所述构建目标函数，具体为：
[0112][0113]
其中：
[0114]cinvestment,i
＝α(e
rated,i
ie p
rated,iip
)
[0115]coperation,i
＝c
desserated,i
[0116][0117]
t
rcu
≤t
lmt
[0118]
式中，c
operation,i
为储能系统i的运行成本；c
investment,i
为储能系统i的投资成本；φ为储能系统布点集合；e
rated,i
为储能系统i的额定容量；p
rated,i
为储能系统i的额定功率；α为折算到年的年化值系数；ie为储能系统单位容量投资成本；i
p
为储能系统单位功率投资成本；c
dess
为储能系统单位容量的运维成本；t
rcu
为储能设备循环寿命，r为贴现率，t
lmt
为电池的浮充寿命。
[0119]
所述构建目标函数时，还需要考虑储能设备的循环次数，具体为：
[0120][0121]
式中，h
life
为储能电池退役时的循环次数，n0为储能电池以100％放电深度充放电直至退役时的循环次数，由储能电池厂家给定，dod
cyc
为储能电池实际运行中每次的循环放电深度；
[0122]
实际运行中储能每次循环放电深度不是某一定值，将每次循环放电深度转化为对应的等效全循环次数：
[0123][0124]
式中，k
p
为储能电池循环次数曲线拟合参数，由储能电池厂家给定，dod
cyc
(t)为储能电池实第t次的循环放电深度，h
loop
(t)为储能电池每次循环充放电对应的等效全循环放电次数；
[0125]
则每日储能设备产生的总等效全循环次数有：
[0126][0127]
式中，h
loop
为日等效全循环放电次数；
[0128]
储能设备的循环寿命t
rcu
由日等效全循环次数决定：
[0129][0130]
所述约束条件包括电网潮流约束、储能运行约束、储能寿命损耗运行约束和设备利用率约束。
[0131]
所述电网潮流约束具体为：
[0132]
有功潮流约束式：
[0133][0134]
p
tot,i
＝-p
iload
p
idess
p
idg
[0135]
无功潮流约束式：
[0136][0137][0138]
电压上下限约束式：
[0139]umin
≤ui≤u
max
[0140]
相角上下限约束式：
[0141]
θ
min
≤θi≤θ
max
[0142]
线路视在功率潮流上下限约束式：
[0143]
p
ij,min
≤p
ij
≤δp
ij,max
[0144]
式中，p
tot,i
为节点i的注入净有功功率；ui为节点i的电压幅值；uj为节点j的电压幅值；θ
ij
为节点i与节点j之间电压相角差；g
ij
为支路ij的电导；b
ij
为支路ij的电纳；p
iload
为节点i的有功负荷，恒为正；p
idess
为节点i的分布式储能充放电功率，充电为负，放电为正；p
idg
为节点i的分布式电源出力，恒为正；q
tot,i
为节点i的注入净无功功率，仅包含负荷；为节点i的无功负荷；u
max
为电压幅值上限；u
min
为电压幅值下限；p
ij
为支路ij的视在功率；p
ij,min
为支路ij的视在功率传输容量下限；p
ij,max
为支路ij的视在功率传输容量上限；δ为线路重过载约束倍率系数；θ
max
为节点电压相角的上限；θ
min
为节点电压相角的下限；θi为节点电压相角。
[0145]
所述储能运行约束具体为：
[0146]
储能系统的荷电状态约束式：
[0147]ecap,i
(t 1)＝e
cap,i
(t) p
pc,i
(t)
·kpc,i
(t)
·
δt
·
η
c-p
pd,i
(t)
·kpd,i
(t)
·
δt/ηd[0148]
soci(t)＝e
cap,i
(t)/e
rat,i
[0149]
soc
min
≤soci(t)≤soc
max
[0150]
储能充放电功率上下限约束式：
[0151]
0≤p
pc,i
(t)≤k
pc,i
(t)
·
p
pc,i,max
[0152]
0≤p
pd,i
(t)≤k
pd,i
(t)
·
p
pd,i,max
[0153]
储能始末时刻soc守恒约束式：
[0154]
soci(0)＝soci(t)
[0155]
储能充放电不同时进行约束式：
[0156]kpc,i
(t) k
pd,i
(t)≤1
[0157]
式中，k
pc,i
(t)为t时刻第i个储能设备的充电决策0-1变量，充电为1，不充电为0；k
pd,i
(t)为t时刻第i个储能设备的放电决策0-1变量，放电为1，不放电为0；δt为时段；soci(t)为第i个储能设备t时刻的soc；soc
min
为储能设备的最小soc；soc
max
为储能设备的最大soc；e
cap,i
(t)为第i个储能系统t时刻的储电量；e
rat,i
为第i个储能系统的额定容量，p
pc,i
(t)和p
pd,i
(t)分别为第i个储能系统t时刻的充、放电功率；p
pc,i,max
为最大充电功率；p
pd,i,max
为最大放电功率；ηc为充电效率；ηd为放电效率。
[0158]
所述储能寿命损耗运行约束具体为：
[0159]
dod
cyc
(t)＝dod(t-1)r
ess
(t)
[0160]
dod(t)＝1-soc(t)
[0161]
式中，dod(t)为储能电池t时刻的放电深度，dod
cyc
(t)为储能电池t时刻的循环放电深度，r
ess
(t)为储能电池充放电循环发生0-1变量，储能电池发生充放电循环取值为1，储能电池未发生充放电循环取值为0。
[0162]
8.根据权利要求7所述的分布式储能系统优化配置及运行策略方法，其特征在于，所述r
ess
(t)的取值，具体判断方法为：
[0163]
添加储能电池充电爬坡过程变量以及放电下坡过程变量用以判断储能电池是否发生充放电循环，对于充电爬坡过程，储能电池在这一连续过程中仅有两个状态，充电或不动作；对于放电下坡过程，储能电池也仅有两个状态，放电或不动作；因此储能电池在任意时刻仅能处于两个连续过程中的一个，具体为：
[0164][0165]
式中，为充电爬坡过程0-1变量，取值为1时表示储能电池处于充电过程；为放电下坡过程0-1变量，取值为1时表示储能电池处于放电过程；
[0166]
储能电池充电爬坡过程变量及放电下坡过程变量由上一时刻所处的过程变量与当前时刻储能电池自身的充放电行为共同决定，约束为：
[0167][0168][0169][0170][0171]ress
(t)的取值为：
[0172][0173]
所述设备利用率约束具体为：
[0174][0175]
式中，t
all
为一日内所有统计时段，ν为线路最低日内利用。
[0176]
所述利用二阶锥松弛算法和双线性项线性化进行模型求解，具体为：
[0177]
利用二阶锥松弛算法将含非凸非线性约束问题转化为混合整数二阶锥规划问题：
[0178]
基于二阶锥松弛的转化过程如下，利用如下换元变换：
[0179][0180]yij
＝uiu
j cosθ
ij
[0181]zij
＝uiu
j sinθ
ij
[0182]
则有功潮流约束式和无功潮流约束式表示为：
[0183][0184]
换元后的参数xi、y
ij
、z
ij
满足如下约束：
[0185][0186]
该约束进一步松弛为标准二阶锥形式：
[0187][0188]
经上述处理，原模型中的有功潮流约束式和无功潮流约束式转换为上式表示的约束式，通过matlab调用gurobi商业求解器求解；
[0189]
储能运行约束中式含有0-1变量与连续变量相乘的双线性项，其线性化方法如下：引入新变量p
kpc,i
，令p
kpc,i
＝k
pc,i
(t)p
pc,i
(t)，之后添加如下3项约束，其中，ri为自由变量：
[0190][0191]
将原模型转换为misocp模型，可通过matlab调用gurobi商业求解器求解。
[0192]
实施例3
[0193]
本实施例提供一个算例分析，如图2所示，算例规划区域为10kv供电网格，该网格内电力负荷主要包括居民、商业及农业负荷。网格内上级电源为该区域内的一座110kv变电站，负荷在主干线和3条分支线上沿线分布。
[0194]
配电网线路详细信息如表1所示。
[0195]
表.1
[0196][0197]
以超过额定容量80％为重过载标准，图2中负荷节点1-2，2-8，6-14间线路为主要重过载线路，算例中变电设备参数如表2所示。
[0198]
表.2
[0199][0200]
图3为各条线路在未来远景年某峰荷典型日的预测负荷，图3中直虚线为对应线路额定容量的80％。
[0201]
规划中采用的储能设备参数见如所示。
[0202]
表3
[0203][0204][0205]
储能配置结果分析：
[0206]
在本实施例提供的算例场景下，决策分别在5、15、27节点配置分布式储能设备，总额定功率2.18mw，总额定容量4.89mwh，分布式储能设备配置结果如表4所示。
[0207]
表4
[0208][0209]
配备分布式储能设备前后重过载线路的高峰负荷削减情况如表5所示。
[0210]
表5
[0211][0212]
在峰荷典型日场景下，与配置方案配套的各分布式储能设备的荷电状态如图4所示。
[0213]
可见，两个储能设备均在一日内先充电后放电,维持自身电量平衡。区别在于，在11节点处的储能利用夜间低负荷时段充电，在日间负荷高峰时段放电。而16节点的储能夜间低负荷时段充电，日间7时至13时放电，而后充电至soc达到约60％在晚间负荷高峰时段
再次放电。
[0214]
可以看到，配置分布式储能设备后实现了线路的削峰填谷效果。节点5、15、27处的分布式储能设备在负荷高峰线路越限时段放电，避免线路发生重过载情况。在负荷低谷时段充电，维持自身电量的日内平衡。
[0215]
此外，在本算例中，仅通过2台储能设备即可实现4条线路的尖峰负荷削减，表明配电网线路存在首尾相接的重过载情况时，使用多点分布式储能设备能够替代传统的线路扩容规划方案，缓解配电线路的重过载情况。
[0216]
线路利用情况分析：
[0217]
通过分布式储能设备充放电策略的优化调控，可以缓解时段性、区域性线路小幅重过载，提升存量线路设备的利用率。可见，无储能时，由于夜间无法利用低谷时段线路闲置容量充电，线路的利用率较低。配置储能后，储能设备在夜间低谷时段通过线路充电，提高了线路的利用率。而在负荷高峰时段，在储能设备的作用下，线路达到最大允许输送功率，此时的短时利用率达到最大。因此，综合看来规划储能后以储能的双向功率支撑和能量吞吐能力能够提升配电网线路在夜间的短时利用率，降低负荷高峰时段的重过载情况。
[0218]
表6
[0219][0220]
分布式储能规划是配电网规划的重要一环，对配电线路等设备的潮流控制、高效利用等具有灵活调节作用。本文通过配置多点分布式储能设备调控配电线路的潮流，提升配电线路的利用率，实现了“源网储”的协调运行。算例分析表明：
[0221]
1)配置多点分布式储能适用于解决配电网线路的短时重过载问题。通过多点分布式与分布式电源的“源网储”协调运行能够削减线路高峰负荷，缓解变电站变电压力，降低配网失负荷概率。
[0222]
2)优化规划分布式储能能够缓解配电线路夜间低利用率问题。通过储能的双向功率调节将负荷低谷时段的线路容量资源有效利用，提升了配电网存量设备资产的利用率，有助于配电公司精细化管理自身各项成本收益。
[0223]
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
[0224]
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
[0225]
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。