[发明专利]基于聚合效应的配电网分布式储能优化调度方法

说明书

本发明公开了基于聚合效应的配电网分布式储能优化调度方法，有效地应对配电网面临的负荷峰谷差和电压质量问题，并延缓配电网的设备扩容；通过建立以负荷波动电压偏差为目标的优化调度模型，并基于IEEEE‑33特定配电网节点的相关数据，采用粒子群算法对优化调度模型进行求解。本发明的有益效果是：通过合理的功率分配方式，能够将充、放电效率的不同的储能聚合成一个等效的集中储能供上层调度中心进行调度，仅需要一个等效集中储能就可以表示多个储能；此外，在建立优化调度模型之前，对配电网的总负荷进行功率区间划分，用区间平均值代表区间内的所有负荷，进一步地减少了优化调度模型中所需的变量。

技术领域

本发明涉及一种配电网分布式储能优化调度，具体为基于聚合效应的配电网分布式储能优化调度方法，属于配电网中分布式储能技术领域。

背景技术

配电网是作为输电网和电力用户之间的重要桥梁，也是整个电力系统中非常重要的一环。但随着社会的发展，负荷急剧增加，峰谷差越来越大，导致配电网的“标准低、联系弱、低电压”等问题日益严重。传统解决方案如设备扩容存在设备利用率低和投资大的缺点，而储能装置通过：“低储高发”的特性不仅可以有效地缓解峰谷差，也能改善电网电压的质量。

储能技术的发展已经是必然趋势，也是突破传统配电网运行模式的新途径相较于集中储能，分布式储能布局更加灵活，减少了集中储能电站的投资压力，能够从多个点实现功率和能量的支撑，在改善配电网电压上效果更加明显。但是分布式储能同时存在数量多和容量小的特点，若不进行合理管控任其自发自用，可能会给电网电压、频率等带来反作用。因此，如何协调多个储能，发挥出其汇聚作用供上层进行统一控制调度是目前研究的热点。

动力锂电池的充电状态(State of Charge，SOC)代表的是电池的剩余容量与其完全充电状态的容量的比值，精度直接影响到电池的使用寿命、安全性能、均衡控制和热管理策略的定制。要对分布式配电网多个点进行最优的调度，必须做好对SOC的优化调度，保证SOC的相对均衡，才能使得在调度过程中的功率分配合理。

分布式储能的调度控制在改善电能质量和削峰填谷中的作用巨大。现有的技术以考虑煤耗成本、电压偏差惩罚的总运行成本最小为目标的分布式储能优化调度模型，并采用大M法将原有非线性问题转换成混合整数线性规划问题进行求解。也有的技术方案和调度模型建立了分布式储能聚合商以竞价形式参与电网调峰调度的优化模型，使各储能聚合商在日前调度中根据调峰需求按阶梯电价进行报价，在实时调度中以最大化自身利益为目标优化充放电出力。

综上所述，现有的大部分发明专利在建立分布式储能的多时段优化调度模型时，将每个储能和每个时段都当作不同的变量，当优化的时段和储能的个数较多时，优化模型中将会出现大量的变量，使得优化的效果和时间都会受到非常大的影响，因此如何确保多个储能点时，在不影响电网电压、频率的基础上，实现电力系统能量的优化调度，还是当前领域的技术人员需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供基于聚合效应的配电网分布式储能优化调度方法，此方法旨在有效地应对配电网面临的负荷峰谷差和电压质量问题，并延缓配电网的设备扩容；通过建立以负荷波动电压偏差为目标的优化调度模型，并基于IEEEE-33特定配电网节点的相关数据，采用粒子群算法对优化调度模型进行求解，得出最佳的配电网分布式储能调度方法。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的，基于聚合效应的配电网分布式储能优化调度方法，包括以下步骤：

S1：读入配电网的网络结构和参数、各储能的参数、储能的初始电量以及相关的约束条件，并计算等效集中储能对应的集中参数，构建分布式储能优化调度参数和模型；

S2：对配电网的负荷数据进行日前预测，计算配电网整个时段内的负荷平均值；

将配电网各个时段的负荷与负荷平均值进行比较，若大于负荷平均值则该时段下的储能设置为放电，若小于负荷平均值则该时段下的储能设置为充电；