配电网储能系统优化配置方法

本发明涉及储能并网与运行控制，尤其涉及一种配电网储能系统优化配置方法。

背景技术：

1、整县光伏背景下，分布式光伏（distributed photovoltaic generation，dpv）大规模并网，其随机性、波动性给主动配电网（active distribution network，adn）的安全经济运行带来巨大挑战。同时，“双碳”目标的提出，将引起分布式光伏等新能源发电的新一轮爆发式增长。如何高效消纳已接入的分布式光伏，并且在主动配电网安全运行条件下进一步提升对分布式光伏的承载能力，成为亟待解决的问题。储能系统（energy storagesystem，ess）具有灵活的充放电特性，能够有效缓解分布式光伏出力与负荷需求间的时序不匹配的问题，能够有效缓解分布式光伏出力的“逆负荷性”，改善电网的供电质量，提高电网韧性。

2、目前储能配置的目的大多是促进可再生能源消纳，一般以经济性或电能质量为目标，综合考虑系统运行和设备约束，构建双层模型，并基于适当的智能算法或求解器完成上下层求解。胡伟等人提出了考虑主动配电网脆弱性的储能双层优化配置模型（胡伟,杨硕.考虑主动配电网脆弱性的储能双层优化配置模型[j].智慧电力,2024,52(06):1-8.），该双层模型流程如图1所示，由图1可知该双层配置模型的流程包括：通过上层向下层传递储能配置方案；下层确定配置方案后，考虑电网综合脆弱性指标，优化储能运行策略并将其传递给上层；上层再通过储能出力策略求解经济性指标，确定最后配置方案。该模型在保证经济性的前提下改善了现有的供电质量，但无法缓解未来分布式光伏进一步接入所导致的反向负载对变压器的冲击和线路的压力；不能充分发挥储能系统的全部潜力；同时采用主观赋权的方法具有较大的主观随意性，无法准确反映各指标的重要性；加权单目标求解可能会丢失关于单个目标及其关系的信息，无法获取最优解。

技术实现思路

1、（一）要解决的技术问题

2、为解决现有技术中配电网储能系统优化配置所出现的上述技术问题至少之一，本发明的实施例提供了一种配电网储能系统优化配置方法，通过外层以及内层双阶段的设置，使得该方法兼顾光伏消纳和承载力提升。

3、（二）技术方案

4、针对上述技术问题，本发明的实施例提出一种配电网储能系统优化配置方法。

5、根据本发明的第一个方面提供了一种配电网储能系统优化配置方法，包括：获取初始分布式电源数据及相关参数；对初始分布式电源数据进行削减聚类，得到典型日的光伏数据和概率，作为原始数据；将原始数据以及相关参数输入配电网储能系统的双层模型中，综合考虑目前光伏消纳与未来光伏承载能力，得到目标储能配置方案，其中，双层模型包括外层的储能配置层和内层的光储运行层，光储运行层包括第一阶段优化运行模型和第二阶段优化运行模型，储能配置层综合考虑第一阶段优化运行模型和第二阶段优化运行模型得到的配电网运行综合得分和光伏可接入数量，得出目标储能配置方案；以及相关参数包括配电网网架结构、储能可配置节点和容量、光伏可配置节点容量、分时电价、单位网损成本、单位弃光惩罚成本、单位储能建设成本、单位储能运维成本、单位光伏运维成本。

6、在一些示例性的实施例中，将原始数据以及相关参数输入配电网储能系统的双层模型中，综合考虑目前光伏消纳与未来光伏承载能力，得到目标储能配置方案包括：利用储能配置层，随机生成初始储能配置方案；利用储能配置层将原始数据、相关参数以及初始储能配置方案输入光储运行层；基于光储运行层的约束条件，考虑第一阶段的优化目标，构建第一阶段优化运行模型；求解第一阶段优化运行模型，得到第一阶段的运行策略及其对应的配网运行综合得分；基于光储运行层的约束条件，考虑第二阶段的优化目标，构建第二阶段优化运行模型；求解第二阶段优化运行模型，得到第二阶段的运行策略及其对应的额外光伏可接入数量；将配网运行指标和额外光伏可接入数量作为储能配置层的优化目标，构建储能配置层的优化配置模型；以及求解储能配置层的优化配置模型，得到目标储能配置方案。

7、在一些示例性的实施例中，对初始分布式电源数据进行削减聚类包括：采用k-means聚类算法对研究时段内具有相似特征的初始分布式电源数据进行归类，并得出每一分类出现的概率。

8、在一些示例性的实施例中，第一阶段的优化目标包括：总成本最低、电压偏差最小以及净负荷波动率最低，其中，总成本包括日均投资建设成本、运维成本、网损成本、从上级电网购电成本和弃光成本；以及所述总成本、所述电压偏差以及所述净负荷波动率与典型日的光伏数据和概率有关。

9、在一些示例性的实施例中，第二阶段的优化目标包括：光伏等效并网容量最高，其中，光伏等效并网容量为分布式光伏的并网容量和分布式光伏所造成的网络损耗两者的差值。

10、在一些示例性的实施例中，光储运行层的约束条件包括：潮流约束、功率平衡约束、节点电压约束、分布式光伏可接入节点约束、反向负载率约束以及储能运行约束。

11、在一些示例性的实施例中，求解第一阶段优化运行模型包括：采用nsga-iii算法，对第一阶段优化运行模型中的光伏与储能系统输出功率进行优化，得到优化目标解集，其中，优化目标解集为一组非支配解；采用优劣解距离法考虑主客观权重从优化目标解集中选取最优解，其中，主客观权重采用层次分析法与熵权法相结合的赋权方法得到。

12、在一些示例性的实施例中，求解第二阶段优化运行模型包括：利用求解器计算潮流进行第二阶段出力策略优化。

13、在一些示例性的实施例中，在第一阶段优化运行模型下，储能配置层的优化目标为配网运行综合得分最大，其中，配网运行综合得分与配网运行指标中的优化目标解集和最劣优化目标解集之间的距离呈负相关；和/或在第二阶段优化运行模型下，储能配置层的优化目标为分布式光伏可接入容量最大，其中，分布式光伏可接入容量与光伏等效并网容量呈正相关。

14、在一些示例性的实施例中，求解储能配置层的优化配置模型包括：采用基于增强反向世代距离度量的多目标进化算法进行储能配置层的优化配置模型的设计。

15、（三）有益效果

16、从上述技术方案可以看出，本发明实施例提供的一种配电网储能系统优化配置方法，至少具有如下有益效果：

17、（1）通过采用双层两阶段储能系统配置方法，能够兼顾光伏消纳和承载力提升。该方法综合考虑主动配电网运行稳定性、可靠性、经济性、绿色性和进一步的光伏承载能力，求解策略高效，用于实现储能系统的选址定容，为保障主动配电网安全运行和“双碳”目标的实现具有重要指导意义。

18、（2）本发明将基于增强反向世代距离度量的多目标进化算法（moea/igd-ns）应用于储能配置模型的求解，该算法基于自然界中生物进化和种群遗传机制，结构简单、控制参数少和显著的寻优性能，优化了求解过程，提高了求解效率。

19、（3）本发明内层第一阶段采用基于参考点的非支配遗传算法nsga-iii（non-dominated sorting genetic algorithm iii，nsga-iii），该算法可处理具有四个或更多目标的多目标优化问题，可针对实际运行添加更多的优化目标，用于确定实际光储运行策略。

20、（4）本发明所采用的非支配解集最优解选取方法为考虑主客观权重的改进topsis法，赋权采用ahp-反熵权法的组合赋权方法。兼顾专家经验和客观性，合理赋权确保评价结果可信性。