[发明专利]高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法

说明书

本发明公开了一种高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法，包括建立分布式可再生能源的的典型发电模型；建立储能上层优化模型和储能下层优化模型；联合储能上层优化模型和储能下层优化模型并求解，得到最终的配电网混合储能配置结果。本发明不仅详细的从社会效益、投资者收益、降低网损等角度建立经济性评价模型，研究混合储能对中高压配电网系统消峰填谷的选址定容和经济运行，同时提出功率型储能和能量型储能协调控制方法，从而更好的实现对系统的消峰填谷，增强系统对不确定电源的消纳能力。

技术领域

本发明具体涉及一种高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法。

背景技术

随着当前能源需求的快速增长和环境保护压力的不断增大，分布式电源的大量并网对电网带来了不容忽视的冲击，配电网由“无源”变为“有源”，潮流由“单向”变为“双向”，呈现出越来越复杂的“多源性”特征，将会对配电网负荷特性、供电安全性、可靠性和资产利用率等产生深刻影响。一方面，分布式能源接入电网，电网负荷峰谷差的增大严重影响了电网的安全性和经济性；另一方面，分布式能源的大规模接入给电网公司带来了新的机遇和挑战，有利于电网公司开拓售电市场，扩充负荷调控资源，改善电网峰谷特性，提升电网利用效率，储能系统的接入为解决这些问题提供了新的途径，储能系统可以有效地实现需求侧管理，消除昼夜峰谷差，平滑负荷，提高电力设备利用率，降低供电成本，提高对新能源发电的消纳能力。

目前关于储能系统容量配置的研究大多集中在改善风电场功率波动，提高风电场并网点电压、频率稳定性等局部问题方面，而从配电网调峰角度考虑利用功率型和能量型混合储能系统削峰填谷的深入研究鲜有报道。《用于电网消峰填谷的储能系统容量配置及经济性评估》建立了储能系统投资经济评价模型，但该模型中经济效益模型与投资模型相对简单，没有考虑不同储能配置对系统消峰填谷性能的影响；《基于成本分析的超级电容器和蓄电池混合储能优化配置方案》提出基于成本分析的混合储能优化配置方案，但止于单目标优化；现有混合储能多集中在储能控制方法或就某单一目标进行容量优化，较少考虑混合储能的多目标控制及求解算法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够实现配电网的消峰填谷平稳运行的高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法。

本发明提供的这种高比例不确定电源场景下的配电网混合储能配置方法，包括如下步骤：

S1.建立分布式可再生能源的的典型发电模型；

S2.根据步骤S1得到的模型，建立储能上层优化模型；

S3.根据步骤S2建立的储能上层优化模型，建立储能下层优化模型；

S4.联合步骤S2得到的储能上层优化模型和步骤S3得到的储能下层优化模型并求解，得到最终的配电网混合储能配置结果。

步骤S1所述的建立分布式可再生能源的的典型发电模型，具体为根据分布式可再生能源的历史输出数据和历史负荷数据得到分布式可再生能源的概率密度函数，并采用基于Wasserstein距离的最优场景生成技术进行分布式可再生能源的的典型发电模型的建模。

所述的建立分布式可再生能源的的典型发电模型，具体为采用如下步骤进行建模：

A.采用如下算式建立风力发电的概率模型：

式中P_m为风电机组的机械功率，ρ为空气密度，A为风轮覆盖的面积，C_r是风电机组的风能利用系数，P_rated为风电机组有功功率的额定值，v_cut-in是切入风速，v_cut-out为切出风速，v_rated为额定风速；其中平均风速v满足下述关系式：

式中k为形状参数，c为尺度参数；