一种基于典型日挖掘的储能辅助调峰容量配置方法与流程

本发明涉及储能技术领域，更具体的说是涉及一种基于典型日挖掘的储能辅助调峰容量配置方法。

背景技术：

在全球环境恶化的背景下，对新能源的利用已成为全球的热点，而风电发电由于是新能源发电技术中最成熟、最具规模的模式，已被广泛应用于发电行业。但是风电出力具有波动性和不确定性，会对于电网的安全稳定运行造成极大的挑战，特别是风电参与并网时，由于自身出力具有“反调峰”的特点，使其在接入电网过程中存在“并网难”和“弃风大”的特点，阻碍了风电的进一步发展。

传统的调峰手段如火电调峰、水电调峰往往以机组的安全稳定运行为代价，这些参与调峰的机组需要频繁进入深度调峰，提高机组的运维成本。同时，传统的调峰方法，由于自身具有较大的延迟性，当电网发生冲击性扰动时，难以快速响应负荷的波动。而储能具有双向出力、配置灵活、响应时间短和环境友好等特点，是解决电网调峰困难的有效途径之一。

目前，储能参与辅助调峰的研究主要集中在储能系统的容量配置和控制策略上。在储能系统容量配置方面，普遍采用典型日进行配置。而典型日的选择主要有两种形式：一是从所有具有“反调峰”的特征日中随机选取一天作为典型日，二是选择具有“反调峰”特征的最严重日作为典型日。然而，反调峰最严重的情况在全年具有“反调峰”的特征日中所占比例很小，按照该典型日配置的储能系统容量通常很大，导致系统经济性差。

因此，针对具有典型“反调峰”特征的典型日进行深度挖掘，可以有效解决由于典型日选取不同，导致储能容量配置过大或过小等问题。因此，如何提供一种基于典型日挖掘的储能辅助调峰容量配置方法是本领域技术人员急需解决的技术问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种基于典型日挖掘的储能辅助调峰容量配置方法，可以有效解决由于典型日选取不同，导致储能容量配置过大或过小等问题。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于典型日挖掘的储能辅助调峰容量配置方法，包括：

步骤1：从全年电网运行数据中获取风电输出功率数据pwi(t)(i＝1,2,…,365；t＝1,2,…,24)，并对所述功率数据进行分类，分析风电输出的反调峰现象，选取具有反调峰特征的风电输出典型日；

步骤2：针对典型日的反调峰特点，利用统计分析法挖掘反映反调峰程度的评价指标，包括峰谷差变化率、最大互信息系数和弃风率；

步骤3：将上述评价指标进行归一化处理，利用层次分析法确定各评价指标的权重；

步骤4：利用基于理想点的多目标优化算法将上述评价指标的最优解转换为到理想点的欧式距离β1、β2，通过计算得到表征反调峰程度的适应度值α，实现了具有反调峰特征的典型日的挖掘；

步骤5：以系统的净收益最大为目标，建立基于典型日挖掘的储能辅助调峰容量优化配置模型，利用人工蜂群算法对模型进行求解；

步骤6：针对不同适应度值α下的储能容量配置结果进行敏感度分析。

所述步骤2中评价“反调峰”程度的指标具体包括：

1)峰谷差变化率：

f＝fw-fr

其中，fw是风电调峰率；d是负荷的峰谷差；ma是该日最大用电负荷；fr是电网调峰率；h是净负荷的峰谷差；mb是净负荷的最大值；f是峰谷差增加率。

2)最大互信息系数(maximalinformationcoefficient，mic值)：

其中，变量x与变量y分别代表了风电出力与系统负荷需求；i(x，y)是变量x与变量y之间的互信息，它代表了一个由随机变量x由于随机变量y而减少的不肯定性；p(x，y)是变量x和变量y的联合概率密度分布函数；mic(x，y)是变量x与变量y的最大互信息系数，取值范围是[-1,1]。mic的绝对值越接近于1表示这两个变量之间的相关程度越密切。

3)弃风率：

其中，ewind指风电实际发电电量；eadmit指电网能够接纳的风电电量。

所述步骤3中指标归一化过程如下：

1)若对于第i个个体，第j个指标越高越好，则采用下式：

其中，xij、xstandard_ij分别代表各指标归一化前后的结果。

2)若对于第i个个体，第j个指标越低越好，则采用下式：

3)归一化后的标准化矩阵；

其中，m代表参与计算的典型日总数。

所述步骤3中层次分析法具体过程包括：

1)构建各评价指标相对于评价标准的判断矩阵；

2)计算各判断矩阵的特征值、特征向量以及特征向量对应的最大特征值；①将判断矩阵按列归一化：

bij＝aij/∑aij

其中，bij代表归一化后的矩阵元素，aij是由层次分析法确定的判断矩阵的元素；

②将归一化矩阵按行求和：

ci＝∑bij

其中，ci是按行求和后的矩阵。

③将ci归一化，得到特征向量w＝(w1,w2…wn)

wi＝ci/∑ci

④求特征向量w对应的最大特征值：

aw＝a×w

其中，a是层次分析法的判断矩阵；λmax是最大特征值。

3)一致性检验；

其中，ci和cr是一致性评价的两个标准，ri通过查表得到，当n＝3时，ri＝0.58。

4)综合重要度计算：设二级共有m个要素c1,c2,...,cm，对总体的重要度为w1,w2,...,wm。设三级有p1,p2,...,pn个要素，令要素pi对cj的重要度(权重)为vij，则三级要素pi的综合重要度为：

其中，w′i代表了所求各指标的权重值，n1、n2、n3分别对应表示峰谷差变化率、最大互信息率系数和弃风率的权重。

所述步骤4中适应度值α求解过程具体包括：

1)由矩阵y3×m中的指标值乘以权重得到标准化矩阵s3×m

2)基于所述标准化矩阵s得到反调峰上下限边界对应的坐标点s⁺＝(x0，y0，z0)和s^-＝(x1，y1，z1)；

3)计算得到每个点对应的欧氏距离β1、β2；

其中，(x，y，z)是目标点坐标。

4)通过欧几里距离β1、β2，得到每个点对应理想点的适应度值。

所述步骤5中基于典型日挖掘的储能辅助调峰容量优化配置建模过程如下：

1)目标函数

s＝max(rw+rs+rcoal-q×fsc,day+a+rf)

其中，s为储能系统的日净收益；rw是消纳弃风收益；rs是储能售电收益；rcoal是节煤收益；q为储能系统的投资成本；fsc，day是储能系统投资的换算系数；a是调峰参与的系统补贴收入；rf是储能调峰补偿收益；

2)成本分析

(1)初始投资成本

cd＝ppv×np,p+pess×ne,p+eess×ne,e

其中，cd是初始投资成本；ppv、np，p分别为储能系统的装机容量、功率单价；pess、eess、ne，p、ne，e分别为微网系统中储能的额定功率、额定容量、功率单价、容量单价。

(2)运维成本

cm＝ppv×wp

其中，cm是运维成本；wp为储能系统装机维护单价。

(3)折算等日值成本

由于以日为结算周期，须将储能系统的总投资成本折算到等日值，即

q＝cm+cd

c＝q×fsc,day

其中，q为储能系统的总投资成本；c为折算等日值成本；fsc，day是储能系统投资的换算系数为社会折现值；lp为储能系统的设计使用年限；nday为储能系统的设计年运行天数；r代表社会折现值。

3)收益分析

(1)消纳弃风收益

储能系统参与辅助调峰，将提高系统的向下接纳能力，增大系统在低谷时对风电的接纳能力，使用弃风在负荷高峰时期上网进行发电，得到收益函数如式：

rw＝cq×we

其中，cq为风电的并网电价；we为储能充电电量。

(2)储能售电收益

储能系统在日间(用电负荷高)时充电，在夜间(用电负荷低)时放电，由于政策支持，我国峰谷电价不一样，所以使用储能进行调峰，还可以得到一定的经济收益，收益函数如式：

其中，分别为第i小时段电池的充、放电功率，为了保证算法的可解性，认为在同一个小时内，储能只会保持充电或者放电中的某一种状态；ri是第i小时的分时电价。

(3)节煤收益

节煤收益指的是使用储能系统而不使用火电调峰所减少的煤炭开支收益。收益函数如式：

t(e)＝(nb+k)×b

其中，nb是每吨煤节约的排污成本；k是标准煤的价格；b为常规的火电机组发电标准煤耗。

b＝η×qc

nb＝λ1×m1+λ2×m2+λ3×m3+λ4×m4

其中，η为火电机组发电标准煤耗(单位：g/kwh)；qc为储能系统充电电量(单位：kwh)；λ1～λ4为co2,so2,nox,co的排放价格(单位：元/kg)；m1～m4分别为每吨煤燃烧排放的co2,so2,nox,co的质量(单位：kg)，λ1～λ4分别取0.0742,6,8,1；m¹～m⁴分别取2600,8,7.5,65。

(4)调峰补偿收益

由于国家大力支持储能的发展，储能使用于调峰时，国家会给予一定的政策补贴，以此实现对电力高峰负荷的转移和节省常规机组的调峰成本。调峰补贴收益如式：

其中，n1、n2是储能系统进行放电起始、终止时间；mf是减少单位峰荷而补贴的现金；p是该时段的充、放电功率。

4)约束条件

(1)系统旋转备用约束

其中，pimax、pimin分别表示第i台机组的瞬时出力上、下限；pu、pd分别是正、负旋转备用容量；m代表参与运行的总机组数量。

(2)系统功率平衡约束

pb(t)＝ph(t)+pw(t)+pg(t)-pl(t)

其中，pb(t)是t时刻满足功率平衡所需的储能充放电功率；ph(t)是t时刻常规火电机组出力功率；pw(t)是t时刻风电机组出力功率；pg(t)是t时刻光伏机组出力功率；pl(t)是t时刻联络线损耗功率；

(3)储能充放电功率约束

储能系统的充电电量计算如下：

其中，p1是储能系统的充电功率上限；δt是单位时间；pv是储能系统的充电功率；e是储能系统容量；ec是总的充电能量；tk-1、tk代表时刻k-1和时刻k。

储能系统的放电电量计算如下：

其中，p2是储能系统的放电功率上限；px是储能系统的放电功率；ed是总的放电能量；

充放电约束条件：

ec-ed＜ε

其中，ε是接近于0的正数。

(4)储能系统soc约束

socmin≤soc(i)≤socmax

其中，socmin和socmax分别为储能系统的soc上下限；为储能系统的额定容量；pb代表储能系统的充放电功率；ηcharge和ηdischarge分别代表充放电效率。

本发明的有益效果是：针对典型日的“反调峰”特点，利用统计分析法挖掘反映反调峰程度的评价指标，在充分分析储能参与后系统运行的成本与收益后，以系统的日净收益最大为目标，并在考虑系统旋转备用约束、功率平衡约束、储能充放电约束和soc约束的基础上，建立了基于典型日挖掘的储能辅助调峰容量优化配置模型，为储能辅助调峰的容量配置提供了理论基础。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为基于典型日挖掘的储能辅助调峰容量配置方法流程图。

图2是峰谷差变化率示意图。

图3是mic值示意图。

图4是具有“反调峰”特征的典型日挖掘层次结构模型图。

图5是不同适应度α的概率分布图。

图6是适应度α与储能辅助调峰容量配置关系曲线。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例公开了一种基于典型日挖掘的储能辅助调峰容量配置方法，图2是峰谷差变化率示意图，从图2可以看出，由于风电输出的反调峰特性，在风电并网后，净负荷的峰谷差反而增大，因此可作为反调峰指标之一，具体计算方法如下：

峰谷差变化率：

f＝fw-fr

其中，fw是风电调峰率；d是负荷的峰谷差；ma是该日最大用电负荷；fr是电网调峰率；h是净负荷的峰谷差；mb是净负荷的最大值；f是峰谷差增加率。

图3是mic值的示意图，从图3(a)和图3(b)可以看出，mic值为负，说明风电输出功率与原始负载之间存在很强的负相关。当负荷需求较低时，风电输出功率较高；当负荷需求较高时，风电输出功率反而降低。符合“反调峰”特性。图3(c)中，mic值为正，风电输出功率与负荷需求呈正相关。此时，仅电网就可以完成调峰需求，而ess所需容量配置较小，不适合作为容量计算的典型日。在图3(d)中，mic值接近0，风电输出功率与负荷需求之间没有特别明显的相关性。因此，mic值可作为反调峰指标之一。

本发明通过层次分析法赋予各指标权重用于具有“反调峰”特征典型日的挖掘，建立的具有“反调峰”特征的典型日挖掘层次结构模型如图4所示。“反调峰”特征评价指标有峰谷差变化率、最大互信息系数(mic值)和弃风率，具体计算过程如下：

(1)峰谷差变化率：

f＝fw-fr

其中，fw是风电调峰率；d是负荷的峰谷差；ma是该日最大用电负荷；fr是电网调峰率；h是净负荷的峰谷差；mb是净负荷的最大值；f是峰谷差增加率。

(2)最大互信息系数(mic值)：

其中，变量x与变量y分别代表了风电出力与系统负荷需求；i(x，y)是变量x与y之间的互信息，它代表了一个由随机变量x由于随机变量y而减少的不肯定性；p(x，y)是变量x和y的联合概率密度分布函数；mic(x，y)是变量x与y的最大互信息系数，取值范围是[-1,1]。mic的绝对值越接近于1表示这两个变量之间的相关程度越密切。

3)弃风率：

其中，ewind指风电实际发电电量；eadmit指电网能够接纳的风电电量。

由此，构建了具有“反调峰”特征的典型日挖掘层次结构模型，利用层次分析法(ahp)确定各指标的权重。

图5是不同适应度α的概率分布图。从图5中可以看出，适应度α大致分布在0.1-0.6之间。当α位于0.55-0.6区间时，在一年中仅出现一天，对应的置信概率达到了100％，说明该区间的典型日包含了所有“反调峰”特征。当α位于0.3-0.35区间时，一年中有91天，对应的置信概率仅为70.41％，说明该区间的典型日仅包含了部分“反调峰”特点。当需要满足“反调峰”日的置信概率不高时，可以选择具有较低适应度的典型日进行储能容量配置。不同适应度与具有“反调峰”日置信概率的关系如表1所示。

表1不同适应度与具有“反调峰”日置信概率的关系

图6是适应度α与储能辅助调峰容量配置关系曲线。如图6所示，以典型日的系统净收益最大为目标，建立基于典型日挖掘的储能辅助调峰容量优化配置模型，具体建模过程如下：

(1)目标函数

s＝max(rw+rs+rcoal-q×fsc,day+a+rf)

其中，s为储能系统的日净收益；rw是消纳弃风收益；rs是储能售电收益；rcoal是节煤收益；q为储能系统的投资成本；fsc，day是储能系统投资的换算系数；a是调峰参与的系统补贴收入；rf是储能调峰补偿收益；

(2)成本分析

1)初始投资成本

cd＝ppv×np,p+pess×ne,p+eess×ne,e

其中，cd是初始投资成本；ppv、np，p分别为储能系统的装机容量、功率单价；pess、eess、ne，p、ne，e分别为微网系统中储能的额定功率、额定容量、功率单价、容量单价。

2)运维成本

cm＝ppv×wp

其中，cm是运维成本；wp为储能系统装机维护单价。

3)折算等日值成本

由于以日为结算周期，须将储能系统的总投资成本折算到等日值，即

q＝cm+cd

c＝q×fsc,day

其中，q为储能系统的总投资成本；c为折算等日值成本；fsc，day是储能系统投资的换算系数为社会折现值；lp为储能系统的设计使用年限；nday为储能系统的设计年运行天数；r是社会折现值。

(3)收益分析

1)消纳弃风收益

储能系统参与辅助调峰，将提高系统的向下接纳能力，增大系统在低谷时对风电的接纳能力，使用弃风在负荷高峰时期上网进行发电，得到收益函数如式

rw＝cq×we

其中，cq为风电的并网电价；we为储能充电电量。

2)储能售电收益

储能系统在日间(用电负荷高)时充电，在夜间(用电负荷低)时放电，由于政策支持，我国峰谷电价不一样，所以使用储能进行调峰，还可以得到一定的经济收益，收益函数如式

其中，分别为第i小时段电池的充、放电功率，为了保证算法的可解性，认为在同一个小时内，储能只会保持充电或者放电中的某一种状态；ri是第i小时的分时电价。

3)节煤收益

节煤收益指的是使用储能系统而不使用火电调峰所减少的煤炭开支收益。收益函数如式

t(e)＝(nb+k)×b

其中，nb是每吨煤节约的排污成本；k是标准煤的价格；b为常规的火电机组发电标准煤耗。

b＝η×qc

nb＝λ1×m1+λ2×m2+λ3×m3+λ4×m4

其中，η为火电机组发电标准煤耗(单位：g/kwh)；qc为储能系统充电电量(单位：kwh)；λ1～λ4为co2,so2,nox,co的排放价格(单位：元/kg)；m¹～m⁴分别为每吨煤燃烧排放的co2,so2,nox,co的质量(单位：kg)，λ1～λ4分别取0.0742,6,8,1；m1～m4分别取2600,8,7.5,65。

4)调峰补偿收益

由于国家大力支持储能的发展，储能使用于调峰时，国家会给予一定的政策补贴，以此实现对电力高峰负荷的转移和节省常规机组的调峰成本。调峰补贴收益如式

其中，n1、n2是储能系统进行放电起始、终止时间；mf是减少单位峰荷而补贴的现金；pi是该时段的充、放电功率。

(4)约束条件

1)系统旋转备用约束

其中，pimax、pimin分别表示第i台机组的瞬时出力上、下限；pu、pd分别是正、负旋转备用容量。

2)系统功率平衡约束

pb(t)＝ph(t)+pw(t)+pg(t)-pl(t)

其中，pr(t)是t时刻满足功率平衡所需的储能充放电功率；ph(t)时刻常规火电机组出力功率；pw(t)是t时刻风电机组出力功率；pg(t)是t时刻光伏机组出力功率；pl(t)是t时刻联络线损耗功率；

3)储能充放电功率约束

储能系统的充电电量计算如下：

其中，p1是储能系统的充电功率上限；δt是单位时间；pv是储能系统的充电功率；e是储能系统容量；ec是总的充电能量；tk-1、tk代表时刻k-1和时刻k。

储能系统的放电电量计算如下：

其中，p2是储能系统的放电功率上限；px是储能系统的放电功率；ed是总的放电能量；

充放电约束条件：

ec-ed＜ε

其中，ε是接近于0的正数。

4)储能系统soc约束

socmin≤soc(i)≤socmax

其中，socmin和socmax分别为储能系统的soc上下限；为储能系统的额定容量。pb代表储能系统的充放电功率；ηcharge和ηdischarge分别代表充放电效率。

从图6中可以看出，虽然不同适应度配置的储能容量不同，但都在一定程度上可以达到调峰的目的，同时净负荷的峰谷差也有明显改善。当适应度越大，需要满足的反调峰置信概率越高，则所需要配置的储能容量越多，储能辅助调峰效果越好，配置结果如表2所示。当配置的容量为8008.3mwh时，可以达到最高的日净收益，但是，当配置的容量逐渐提升后，日净收益不增反降。

表2不同适应度下的典型日由abc算法得到的配置结果

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。