CN111262239B - 储能电站选址方案评估方法、装置及*** - Google Patents

储能电站选址方案评估方法、装置及*** Download PDF

Info

Publication number
CN111262239B
CN111262239B CN202010101407.9A CN202010101407A CN111262239B CN 111262239 B CN111262239 B CN 111262239B CN 202010101407 A CN202010101407 A CN 202010101407A CN 111262239 B CN111262239 B CN 111262239B
Authority
CN
China
Prior art keywords
index
energy storage
power station
storage power
benefit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010101407.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111262239A (zh
Inventor
蒋科
苏麟
钱康
赵波
汪湘晋
张红斌
李红军
姜华
闫安心
蔡博戎
鹿峪宁
张曌
何梦雪
史洋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Electric Power Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
State Grid Economic and Technological Research Institute
China Energy Engineering Group Jiangsu Power Design Institute Co Ltd
Original Assignee
Electric Power Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
State Grid Economic and Technological Research Institute
China Energy Engineering Group Jiangsu Power Design Institute Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Electric Power Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd, State Grid Economic and Technological Research Institute, China Energy Engineering Group Jiangsu Power Design Institute Co Ltd filed Critical Electric Power Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority to CN202010101407.9A priority Critical patent/CN111262239B/zh
Publication of CN111262239A publication Critical patent/CN111262239A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111262239B publication Critical patent/CN111262239B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
    • Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning
    • Y02P90/82—Energy audits or management systems therefor

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种储能电站选址方案评估方法、装置及***，所述方法包括获取储能电站效益指标模型；基于所述储能电站效益指标模型，计算出各选址方案中的储能电站效益指标；获取各选址方案中储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标；对所述储能电站效益指标、储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标进行无量纲归一化处理；分别计算各选址方案中各指标的突变级数，选取指标突变值最大的选址方案作为优化方案，完成储能电站选址方案评估。本发明利用状态量在临界点附近非连续变化的特征，采用突变决策归一化公式提取***突变级数，避免了常规评估方法对评价指标采用权重的方式，减少了决策的主观性，使方案更加合理和准确。

Description

储能电站选址方案评估方法、装置及***
技术领域
本发明属于储能电站规划设计领域，具体涉及一种储能电站选址方案评估方法、装置及***。
背景技术
随着全球范围内能源的紧缺与大众对环境保护的日益重视，新能源的开发与能源的高效利用得到人们越来越多的重视，可再生能源占能源消费的比重也在逐年提升。城市配电网负荷峰谷差逐年扩大，传统发电端的有功调节手段难以满足电网发展的需要，大容量储能电站作为一种新的调节手段具备削峰填谷，平滑输出功率，平衡电力负荷的功能，同时也可以提高供电可靠性。
目前，储能电站选址方法在模型参数的确定上需要专家进行评判，存在较大的主观性，具有较大的不确定性，并且存在没有充分利用客观数据所提供信息的不足。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种储能电站选址方案评估方法、装置及***，利用状态量在临界点附近非连续变化的特征，采用突变决策归一化公式提取***突变级数，避免了常规评估方法对评价指标采用权重的方式，减少了决策的主观性，使方案更加合理和准确。
为了实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：
第一方面，本发明提供了一种储能电站选址方案评估方法，包括：
获取储能电站效益指标模型；
基于所述储能电站效益指标模型，计算出各选址方案中的储能电站效益指标；
获取各选址方案中储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标；
对所述储能电站效益指标、储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标进行无量纲归一化处理；
分别计算各选址方案中各指标的突变级数，选取指标突变值最大的选址方案作为优化方案，完成储能电站选址方案评估。
可选地，所述储能电站效益指标模型包括：
降低线损费用计算模型：
Figure GDA0002440425980000011
式中，r0为线路单位长度电阻，Ur为负荷端相电压为，L和S分别为电源距离负荷侧和BESS接入点的长度，PL、PBESS分别为线路和储能有功功率，QL和QBESS分别为线路和储能无功功率
延缓电网建设费用计算模型：
Figure GDA0002440425980000021
Figure GDA0002440425980000022
式中，c为利率；n为缓建年数；r为贴现率；Z为输配电网建设所需资金；
削峰填谷费用计算模型：
Figure GDA0002440425980000023
B1＝b1D
Figure GDA0002440425980000024
式中，b1为储能***一天的套利效益，B1为储能***一年的套利效益，Bi3为储能***全寿命周期的套利效益，i为时段，Pdis(i)和Pch(i)分别为储能***i时段的放电功率和充电功率；Udis(i)和Uch(i)分别为储能***i时段的放电和充电状态变量，满足Udis(i)∈(0,1)，Uch(i)∈(0,1)，且Udis(i)*Uch(i)＝0；pe(i)为i时段的电价；D为储能***一年中利用天数；t为储能***使用年份；T为电池寿命；ir为通货膨胀率；dr为贴现率；
对于充放电量可预估的储能***，B1还可表示为：
B1＝Qdis*pdis-Qch*pch
式中，Qdis和Qch分别为放电电量和充电电量；pdis和pch分别为放电电价和充电电价，由能量守恒定律，Qdis＝Qch×η，η为储能***效率。
可选地，所述无量纲归一化处理，具体包括以下步骤：
根据所述储能电站效益指标、储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标的评估效果将各指标分为正向指标和逆向指标；所述正向指标指的是指标值越大越好；所述逆向指标指的是指标值越小越好；
对于正向指标，按照下式进行无量纲归一化处理；
Figure GDA0002440425980000025
对于逆向指标，按照下式进行无量纲归一化处理；
Figure GDA0002440425980000031
式中，xij为第i个选址方案中的第j个指标数据；xmaxj和xminj分别为所有选址方案中的第j个指标的最小值和最大值；yij为xij无量纲归一化后的指标数据值。
可选地，各指标的突变级数的计算方法包括以下步骤：
对于储能电站技术性能指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure GDA0002440425980000032
式中，N3为
Figure GDA0002440425980000033
的全排列种数，Ci1为供电可靠率，Ci2为电压稳定性、Ci3为电能质量，Ci4为动态稳定性指标，C为储能电站技术性能指标所有数据集合；
Figure GDA0002440425980000034
Figure GDA0002440425980000035
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值。
对于储能电站效益指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure GDA0002440425980000036
式中，N2为
Figure GDA0002440425980000037
的全排列种数，Bi1为降低线损费用指标、延缓电网建设费用指标Bi2、削峰填谷费用指标Bi3，B为储能电站效益指标所有数据集合。
Figure GDA0002440425980000038
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值。
对于储能电站环境保护性指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure GDA0002440425980000039
式中：N1为
Figure GDA00024404259800000310
的全排列种数，Ai1为减少温室气体排放量，Ai2为减少颗粒物排放量指标，A为储能电站环境保护性指标所有数据集合。
Figure GDA00024404259800000311
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值。
第二方面，本发明提供了一种储能电站选址方案评估装置，包括：
第一获取单元，用于获取储能电站效益指标模型；
计算单元，用于基于所述储能电站效益指标模型，计算出各选址方案中的储能电站效益指标；
第二获取单元，用于获取各选址方案中储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标；
归一化处理单元，用于对所述储能电站效益指标、储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标进行无量纲归一化处理；
选择单元，用于分别计算各选址方案中各指标的突变级数，选取指标突变值最大的选址方案作为优化方案，完成储能电站选址方案评估。
可选地，所述储能电站效益指标模型包括：
降低线损费用计算模型：
Figure GDA0002440425980000041
式中，r0为线路单位长度电阻，Ur为负荷端相电压为，L和S分别为电源距离负荷侧和BESS接入点的长度，PL、PBESS分别为线路和储能有功功率，QL和QBESS分别为线路和储能无功功率
延缓电网建设费用计算模型：
Figure GDA0002440425980000042
Figure GDA0002440425980000043
式中，c为利率；n为缓建年数；r为贴现率；Z为输配电网建设所需资金；
削峰填谷费用计算模型：
Figure GDA0002440425980000044
B1＝b1D
Figure GDA0002440425980000045
式中，b1为储能***一天的套利效益，B1为储能***一年的套利效益，Bi3为储能***全寿命周期的套利效益，i为时段，Pdis(i)和Pch(i)分别为储能***i时段的放电功率和充电功率；Udis(i)和Uch(i)分别为储能***i时段的放电和充电状态变量，满足Udis(i)∈(0,1)，Uch(i)∈(0,1)，且Udis(i)*Uch(i)＝0；pe(i)为i时段的电价；D为储能***一年中利用天数；t为储能***使用年份；T为电池寿命；ir为通货膨胀率；dr为贴现率；
对于充放电量可预估的储能***，B1还可表示为：
B1＝Qdis*pdis-Qch*pch
式中，Qdis和Qch分别为放电电量和充电电量；pdis和pch分别为放电电价和充电电价，由能量守恒定律，Qdis＝Qch×η，η为储能***效率。
可选地，所述无量纲归一化处理，具体包括以下步骤：
根据所述储能电站效益指标、储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标的评估效果将各指标分为正向指标和逆向指标；所述正向指标指的是指标值越大越好；所述逆向指标指的是指标值越小越好；
对于正向指标，按照下式进行无量纲归一化处理；
Figure GDA0002440425980000051
对于逆向指标，按照下式进行无量纲归一化处理；
Figure GDA0002440425980000052
式中，xij为第i个选址方案中的第j个指标数据；xmaxj和xminj分别为所有选址方案中的第j个指标的最小值和最大值；yij为xij无量纲归一化后的指标数据值。
可选地，各指标的突变级数的计算方法包括以下步骤：
对于储能电站技术性能指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure GDA0002440425980000053
式中，N3为
Figure GDA0002440425980000054
的全排列种数，Ci1为供电可靠率，Ci2为电压稳定性、Ci3为电能质量，Ci4为动态稳定性指标，C为储能电站技术性能指标所有数据集合；
Figure GDA0002440425980000055
Figure GDA0002440425980000056
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值。
对于储能电站效益指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure GDA0002440425980000057
式中，N2为
Figure GDA0002440425980000058
的全排列种数，Bi1为降低线损费用指标、延缓电网建设费用指标Bi2、削峰填谷费用指标Bi3，B为储能电站效益指标所有数据集合。
Figure GDA0002440425980000059
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值。
对于储能电站环境保护性指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure GDA00024404259800000510
式中：N1为xAi1、xAi2的全排列种数，Ai1为减少温室气体排放量，Ai2为减少颗粒物排放量指标，A为储能电站环境保护性指标所有数据集合。xAi1、xAi2分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值。
第三方面，本发明提供了一种储能电站选址方案评估***，包括存储介质和处理器；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据第一方面中任一项所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明利用状态量在临界点附近非连续变化的特征，采用突变决策归一化公式提取***突变级数，避免了常规评估方法对评价指标采用权重的方式，减少了决策的主观性，使方案更加合理和准确。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：
图1为本发明一种实施例的储能电站选址方案评估方法流程示意图；
图2为本发明一种实施例的储能电站站址规划方案综合评估指标示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明的保护范围。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
实施例1
本发明实施例中提供了一种储能电站选址方案评估方法，包括以下步骤：
(1)获取储能电站效益指标模型；
(2)基于所述储能电站效益指标模型，计算出各选址方案中的储能电站效益指标；
(3)获取各选址方案中储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标；
(4)对所述储能电站效益指标、储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标进行无量纲归一化处理；
(5)分别计算各选址方案中各指标的突变级数，选取指标突变值最大的选址方案作为优化方案，完成储能电站选址方案评估，即选取选址方案中各指标突变值相加后最大的选址方案作为优化方案。
在具体实施过程中，所述储能电站技术性指标包含供电可靠率、电压稳定性、电能质量、动态稳定性指标；所述储能电站效益指标包含降低线损费用指标、延缓电网建设费用指标、削峰填谷费用指标；所述储能电站环境保护性指标包含减少温室气体排放量、减少颗粒物排放量指标。
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述储能电站效益指标模型包括：
降低线损费用计算模型：
Figure GDA0002440425980000071
式中，r0为线路单位长度电阻，Ur为负荷端相电压为，L和S分别为电源距离负荷侧和BESS接入点的长度，PL、PBESS分别为线路和储能有功功率，QL和QBESS分别为线路和储能无功功率
延缓电网建设费用计算模型：
Figure GDA0002440425980000072
Figure GDA0002440425980000073
式中，c为利率；n为缓建年数；r为贴现率；Z为输配电网建设所需资金；
削峰填谷费用计算模型：
Figure GDA0002440425980000074
B1＝b1D
Figure GDA0002440425980000075
式中，b1为储能***一天的套利效益，B1为储能***一年的套利效益，Bi3为储能***全寿命周期的套利效益，i为时段，Pdis(i)和Pch(i)分别为储能***i时段的放电功率和充电功率；Udis(i)和Uch(i)分别为储能***i时段的放电和充电状态变量，满足Udis(i)∈(0,1)，Uch(i)∈(0,1)，且Udis(i)*Uch(i)＝0；pe(i)为i时段的电价；D为储能***一年中利用天数；t为储能***使用年份；T为电池寿命；ir为通货膨胀率；dr为贴现率；
对于充放电量可预估的储能***，B1还可表示为：
B1＝Qdis*pdis-Qch*pch
式中，Qdis和Qch分别为放电电量和充电电量；pdis和pch分别为放电电价和充电电价，由能量守恒定律，Qdis＝Qch×η，η为储能***效率。
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述无量纲归一化处理，具体包括以下步骤：
根据所述储能电站效益指标、储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标的评估效果将各指标分为正向指标和逆向指标；所述正向指标指的是指标值越大越好；所述逆向指标指的是指标值越小越好；
对于正向指标，按照下式进行无量纲归一化处理；
Figure GDA0002440425980000081
对于逆向指标，按照下式进行无量纲归一化处理；
Figure GDA0002440425980000082
式中，xij为第i个选址方案中的第j个指标数据；xmaxj和xminj分别为所有选址方案中的第j个指标的最小值和最大值；yij为xij无量纲归一化后的指标数据值。
在本发明实施例的一种具体实施方式中，各指标的突变级数的计算方法包括以下步骤：
对于储能电站技术性能指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure GDA0002440425980000083
式中，N3为
Figure GDA0002440425980000084
的全排列种数，Ci1为供电可靠率，Ci2为电压稳定性、Ci3为电能质量，Ci4为动态稳定性指标，C为储能电站技术性能指标所有数据集合，
Figure GDA0002440425980000085
Figure GDA0002440425980000086
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值。上述计算公式为蝴蝶突变模型，即储能电站技术性能指标采用蝴蝶突变模型来计算；
对于储能电站效益指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure GDA0002440425980000087
式中，N2为
Figure GDA0002440425980000088
的全排列种数，Bi1为降低线损费用指标、延缓电网建设费用指标Bi2、削峰填谷费用指标Bi3，B为储能电站效益指标所有数据集合，
Figure GDA0002440425980000089
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值。上述计算公式为燕尾突变模型，即储能电站效益指标采用燕尾突变模型来计算；
对于储能电站环境保护性指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure GDA0002440425980000091
式中：N1为
Figure GDA0002440425980000092
的全排列种数，Ai1为减少温室气体排放量，Ai2为减少颗粒物排放量指标，A为储能电站环境保护性指标所有数据集合，
Figure GDA0002440425980000093
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值。上述计算公式为尖点突变模型，即环境保护性指标采用尖点突变模型来计算。
实施例2
基于与实施例1相同的发明构思，本发明实施例中提供了一种储能电站选址方案评估装置，包括：
第一获取单元，用于获取储能电站效益指标模型；
计算单元，用于基于所述储能电站效益指标模型，计算出各选址方案中的储能电站效益指标；
第二获取单元，用于获取各选址方案中储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标；
归一化处理单元，用于对所述储能电站效益指标、储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标进行无量纲归一化处理；
选择单元，用于分别计算各选址方案中各指标的突变级数，选取指标突变值最大的选址方案作为优化方案，完成储能电站选址方案评估。
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述储能电站效益指标模型包括：
降低线损费用计算模型：
Figure GDA0002440425980000094
式中，r0为线路单位长度电阻，Ur为负荷端相电压为，L和S分别为电源距离负荷侧和BESS接入点的长度，PL、PBESS分别为线路和储能有功功率，QL和QBESS分别为线路和储能无功功率
延缓电网建设费用计算模型：
Figure GDA0002440425980000095
Figure GDA0002440425980000096
式中，c为利率；n为缓建年数；r为贴现率；Z为输配电网建设所需资金；
削峰填谷费用计算模型：
Figure GDA0002440425980000101
B1＝b1D
Figure GDA0002440425980000102
式中，b1为储能***一天的套利效益，B1为储能***一年的套利效益，Bi3为储能***全寿命周期的套利效益，i为时段，Pdis(i)和Pch(i)分别为储能***i时段的放电功率和充电功率；Udis(i)和Uch(i)分别为储能***i时段的放电和充电状态变量，满足Udis(i)∈(0,1)，Uch(i)∈(0,1)，且Udis(i)*Uch(i)＝0；pe(i)为i时段的电价；D为储能***一年中利用天数；t为储能***使用年份；T为电池寿命；ir为通货膨胀率；dr为贴现率；
对于充放电量可预估的储能***，B1还可表示为：
B1＝Qdis*pdis-Qch*pch
式中，Qdis和Qch分别为放电电量和充电电量；pdis和pch分别为放电电价和充电电价，由能量守恒定律，Qdis＝Qch×η，η为储能***效率。
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述无量纲归一化处理，具体包括以下步骤：
根据所述储能电站效益指标、储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标的评估效果将各指标分为正向指标和逆向指标；所述正向指标指的是指标值越大越好；所述逆向指标指的是指标值越小越好；
对于正向指标，按照下式进行无量纲归一化处理；
Figure GDA0002440425980000103
对于逆向指标，按照下式进行无量纲归一化处理；
Figure GDA0002440425980000104
式中，xij为第i个选址方案中的第j个指标数据；xmaxj和xminj分别为所有选址方案中的第j个指标的最小值和最大值；yij为xij无量纲归一化后的指标数据值。
在本发明实施例的一种具体实施方式中，各指标的突变级数的计算方法包括以下步骤：
对于储能电站技术性能指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure GDA0002440425980000111
式中，N3为
Figure GDA0002440425980000112
的全排列种数，Ci1为供电可靠率，Ci2为电压稳定性、Ci3为电能质量，Ci4为动态稳定性指标，C为储能电站技术性能指标所有数据集合；
Figure GDA0002440425980000113
Figure GDA0002440425980000114
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值。
对于储能电站效益指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure GDA0002440425980000115
式中，N2为
Figure GDA0002440425980000116
的全排列种数，Bi1为降低线损费用指标、延缓电网建设费用指标Bi2、削峰填谷费用指标Bi3，B为储能电站效益指标所有数据集合。
Figure GDA0002440425980000117
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值。
对于储能电站环境保护性指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure GDA0002440425980000118
式中：N1为
Figure GDA0002440425980000119
的全排列种数，Ai1为减少温室气体排放量，Ai2为减少颗粒物排放量指标，A为储能电站环境保护性指标所有数据集合。
Figure GDA00024404259800001110
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值。
实施例3
本发明实施例中提供了一种储能电站选址方案评估***，包括存储介质和处理器；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据实施例1中任一项所述方法的步骤。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.一种储能电站选址方案评估方法，其特征在于，包括：
获取储能电站效益指标模型；
基于所述储能电站效益指标模型，计算出各选址方案中的储能电站效益指标；
获取各选址方案中储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标；
对所述储能电站效益指标、储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标进行无量纲归一化处理；
分别计算各选址方案中各指标的突变级数，选取指标突变值最大的选址方案作为优化方案，完成储能电站选址方案评估；
所述储能电站效益指标模型包括：
降低线损费用计算模型：
Figure FDA0003574388960000011
式中，r0为线路单位长度电阻，Ur为负荷端相电压为，L和S分别为电源距离负荷侧和BESS接入点的长度，PL、PBESS分别为线路和储能有功功率，QL和QBESS分别为线路和储能无功功率
延缓电网建设费用计算模型：
Figure FDA0003574388960000012
Figure FDA0003574388960000013
式中，c为利率；n为缓建年数；r为贴现率；Z为输配电网建设所需资金；
削峰填谷费用计算模型：
Figure FDA0003574388960000014
B1＝b1D
Figure FDA0003574388960000015
式中，b1为储能***一天的套利效益，B1为储能***一年的套利效益，Bi3为储能***全寿命周期的套利效益，i为时段，Pdis(i)和Pch(i)分别为储能***i时段的放电功率和充电功率；Udis(i)和Uch(i)分别为储能***i时段的放电和充电状态变量，满足Udis(i)∈(0,1)，Uch(i)∈(0,1)，且Udis(i)*Uch(i)＝0；pe(i)为i时段的电价；D为储能***一年中利用天数；t为储能***使用年份；T为电池寿命；ir为通货膨胀率；dr为贴现率；
对于充放电量可预估的储能***，B1还可表示为：
B1＝Qdis*pdis-Qch*pch
式中，Qdis和Qch分别为放电电量和充电电量；pdis和pch分别为放电电价和充电电价，由能量守恒定律，Qdis＝Qch×η，η为储能***效率。
2.根据权利要求1所述的一种储能电站选址方案评估方法，其特征在于：所述无量纲归一化处理，具体包括以下步骤：
根据所述储能电站效益指标、储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标的评估效果将各指标分为正向指标和逆向指标；所述正向指标指的是指标值越大越好；所述逆向指标指的是指标值越小越好；
对于正向指标，按照下式进行无量纲归一化处理；
Figure FDA0003574388960000021
对于逆向指标，按照下式进行无量纲归一化处理；
Figure FDA0003574388960000022
式中，xij为第i个选址方案中的第j个指标数据；xmaxj和xminj分别为所有选址方案中的第j个指标的最小值和最大值；yij为xij无量纲归一化后的指标数据值。
3.根据权利要求1所述的一种储能电站选址方案评估方法，其特征在于：各指标的突变级数的计算方法包括以下步骤：
对于储能电站技术性能指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure FDA0003574388960000023
式中，N3为
Figure FDA0003574388960000024
的全排列种数，Ci1为供电可靠率，Ci2为电压稳定性、Ci3为电能质量，Ci4为动态稳定性指标，C为储能电站技术性能指标所有数据集合；
Figure FDA0003574388960000025
Figure FDA0003574388960000026
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值；
对于储能电站效益指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure FDA0003574388960000027
式中，N2为
Figure FDA0003574388960000031
的全排列种数，Bi1为降低线损费用指标、延缓电网建设费用指标Bi2、削峰填谷费用指标Bi3，B为储能电站效益指标所有数据集合，
Figure FDA0003574388960000032
Figure FDA0003574388960000033
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值；
对于储能电站环境保护性指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure FDA0003574388960000034
式中：N1为
Figure FDA0003574388960000035
的全排列种数，Ai1为减少温室气体排放量，Ai2为减少颗粒物排放量指标，A为储能电站环境保护性指标所有数据集合，
Figure FDA0003574388960000036
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值。
4.一种储能电站选址方案评估装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取储能电站效益指标模型；
计算单元，用于基于所述储能电站效益指标模型，计算出各选址方案中的储能电站效益指标；
第二获取单元，用于获取各选址方案中储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标；
归一化处理单元，用于对所述储能电站效益指标、储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标进行无量纲归一化处理；
选择单元，用于分别计算各选址方案中各指标的突变级数，选取指标突变值最大的选址方案作为优化方案，完成储能电站选址方案评估；
所述储能电站效益指标模型包括：
降低线损费用计算模型：
Figure FDA0003574388960000037
式中，r0为线路单位长度电阻，Ur为负荷端相电压为，L和S分别为电源距离负荷侧和BESS接入点的长度，PL、PBESS分别为线路和储能有功功率，QL和QBESS分别为线路和储能无功功率
延缓电网建设费用计算模型：
Figure FDA0003574388960000038
Figure FDA0003574388960000041
式中，c为利率；n为缓建年数；r为贴现率；Z为输配电网建设所需资金；
削峰填谷费用计算模型：
Figure FDA0003574388960000042
B1＝b1D
Figure FDA0003574388960000043
式中，b1为储能***一天的套利效益，B1为储能***一年的套利效益，Bi3为储能***全寿命周期的套利效益，i为时段，Pdis(i)和Pch(i)分别为储能***i时段的放电功率和充电功率；Udis(i)和Uch(i)分别为储能***i时段的放电和充电状态变量，满足Udis(i)∈(0,1)，Uch(i)∈(0,1)，且Udis(i)*Uch(i)＝0；pe(i)为i时段的电价；D为储能***一年中利用天数；t为储能***使用年份；T为电池寿命；ir为通货膨胀率；dr为贴现率；
对于充放电量可预估的储能***，B1还可表示为：
B1＝Qdis*pdis-Qch*pch
式中，Qdis和Qch分别为放电电量和充电电量；pdis和pch分别为放电电价和充电电价，由能量守恒定律，Qdis＝Qch×η，η为储能***效率。
5.根据权利要求4所述的一种储能电站选址方案评估装置，其特征在于：所述无量纲归一化处理，具体包括以下步骤：
根据所述储能电站效益指标、储能电站技术性能指标和储能电站环境保护性指标的评估效果将各指标分为正向指标和逆向指标；所述正向指标指的是指标值越大越好；所述逆向指标指的是指标值越小越好；
对于正向指标，按照下式进行无量纲归一化处理；
Figure FDA0003574388960000044
对于逆向指标，按照下式进行无量纲归一化处理；
Figure FDA0003574388960000045
式中，xij为第i个选址方案中的第j个指标数据；xmaxj和xminj分别为所有选址方案中的第j个指标的最小值和最大值；yij为xij无量纲归一化后的指标数据值。
6.根据权利要求4所述的一种储能电站选址方案评估装置，其特征在于：各指标的突变级数的计算方法包括以下步骤：
对于储能电站技术性能指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure FDA0003574388960000051
式中，N3为
Figure FDA0003574388960000052
的全排列种数，Ci1为供电可靠率，Ci2为电压稳定性、Ci3为电能质量，Ci4为动态稳定性指标，C为储能电站技术性能指标所有数据集合；
Figure FDA0003574388960000053
Figure FDA0003574388960000054
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值；
对于储能电站效益指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure FDA0003574388960000055
式中，N2为
Figure FDA0003574388960000056
的全排列种数，Bi1为降低线损费用指标、延缓电网建设费用指标Bi2、削峰填谷费用指标Bi3，B为储能电站效益指标所有数据集合，
Figure FDA0003574388960000057
Figure FDA0003574388960000058
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值；
对于储能电站环境保护性指标，其突变级数通过以下公式计算：
Figure FDA0003574388960000059
式中：N1为
Figure FDA00035743889600000510
的全排列种数，Ai1为减少温室气体排放量，Ai2为减少颗粒物排放量指标，A为储能电站环境保护性指标所有数据集合，
Figure FDA00035743889600000511
分别为第i个选址方案中各指标归一化后的对应指标数据值。
7.一种储能电站选址方案评估***，其特征在于，包括存储介质和处理器；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1～3中任一项所述方法的步骤。
CN202010101407.9A 2020-02-19 2020-02-19 储能电站选址方案评估方法、装置及*** Active CN111262239B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010101407.9A CN111262239B (zh) 2020-02-19 2020-02-19 储能电站选址方案评估方法、装置及***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010101407.9A CN111262239B (zh) 2020-02-19 2020-02-19 储能电站选址方案评估方法、装置及***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111262239A CN111262239A (zh) 2020-06-09
CN111262239B true CN111262239B (zh) 2022-06-10

Family

ID=70949623

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010101407.9A Active CN111262239B (zh) 2020-02-19 2020-02-19 储能电站选址方案评估方法、装置及***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111262239B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111969628B (zh) * 2020-07-02 2022-06-07 中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司 一种储能电站最优控制策略的求解方法、存储介质和设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102156930A (zh) * 2011-05-12 2011-08-17 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 基于水资源供需过程突变特征的区域水安全评估方法
CN102394496A (zh) * 2011-07-21 2012-03-28 浙江大学 一种分布式发电***和微电网的电能质量综合评估方法
CN104616496A (zh) * 2015-01-30 2015-05-13 国家电网公司 基于突变理论的电网大停电交通拥堵度评估方法
CN109508891A (zh) * 2018-11-22 2019-03-22 中国电力科学研究院有限公司 一种储能电站综合性能评估方法和装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102156930A (zh) * 2011-05-12 2011-08-17 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 基于水资源供需过程突变特征的区域水安全评估方法
CN102394496A (zh) * 2011-07-21 2012-03-28 浙江大学 一种分布式发电***和微电网的电能质量综合评估方法
CN104616496A (zh) * 2015-01-30 2015-05-13 国家电网公司 基于突变理论的电网大停电交通拥堵度评估方法
CN109508891A (zh) * 2018-11-22 2019-03-22 中国电力科学研究院有限公司 一种储能电站综合性能评估方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN111262239A (zh) 2020-06-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109325608B (zh) 考虑储能并计及光伏随机性的分布式电源优化配置方法
CN112103946B (zh) 一种基于粒子群算法的微电网储能优化配置方法
CN110661246B (zh) 一种城市轨道交通光伏储能***的容量优化配置方法
CN107611966B (zh) 一种考虑差异可靠性的有源配电网供电能力评估方法
CN107732949B (zh) 一种综合风电全年多季节特性的储能布点定容方法
CN107092985A (zh) 一种面向电动汽车群柔性充放电响应的主动配电网阻塞调度方法
CN112564109B (zh) 一种基于储能***参与含大规模海上风电的调频优化运行方法
CN111490554A (zh) 分布式光伏-储能***多目标优化配置方法
CN108711878B (zh) 考虑出力特性的光伏电站多类型组件容量配置方法
CN110245794B (zh) 考虑灵活性的多能源汇集中心火储容量双层优化方法
CN109711706A (zh) 考虑分布式电源和需求响应的主动配电网变电站规划方法
CN105205552A (zh) 一种独立新能源混合发电***优化规划方法
CN109742755B (zh) 基于节点分区的含电动汽车的主动配电网运行调度方法
CN110417045A (zh) 一种针对交直流混合微电网容量配置的优化方法
CN109038655B (zh) 限电要求下大型光伏电站的配套储能容量计算方法
CN111762057B (zh) 一种区域微网中v2g电动汽车智能充放电管理方法
CN115759623A (zh) 一种储能参与电力市场交易特征关系的调度方法
CN111639866B (zh) 基于遗传算法的储能充电站的储能容量的配置方法
CN116402307A (zh) 考虑可调度柔性资源运行特性的电网规划容量分析方法
CN106096807A (zh) 一种考虑小水电的互补微网经济运行评价方法
CN111262239B (zh) 储能电站选址方案评估方法、装置及***
CN104616071A (zh) 一种风光储互补发电***优化配置方法
CN111835003A (zh) 多电源供电下中压配电网理论线损实时计算方法及***
CN110472841A (zh) 一种电动汽车快速充电站的储能配置方法
Han et al. Analysis of economic operation model for virtual power plants considering the uncertainties of renewable energy power generation

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant