CN112736950A - 一种面向微电网群的公共储能电站配置方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向微电网群的公共储能电站配置方法及***,属于电力***储能领域,方法包括:建立公共储能电站的建设成本模型,建设成本模型与公共储能电站功率和公共储能电站容量正相关;建立微电网群‑公共储能电站***的总运行成本模型,并将建设成本模型和总运行成本模型分别加权后的和设置为总成本模型;在总成本模型中的参数使得公共储能电站和各微电网满足相应约束条件,以及使得微电网群和公共储能电站之间满足能量消纳耦合约束条件的情况下,计算令总成本模型取值最小的公共储能电站功率和公共储能电站容量。可以降低微电网群的储能平均投资成本,提高可再生能源的消纳水平,保证微电网群能源***的经济平稳运行。
Description
技术领域
本发明属于电力***储能领域,更具体地,涉及一种面向微电网群的公共储能电站配置方法及***。
背景技术
储能及微电网作为新兴产业正在崛起,也是目前世界能源科技创新领域的热点和难点。我国储能技术正从小容量小规模的研究示范向大容量规模化应用发展,成为构建新能源微电网的基础。在微电网发展中,储能可以配套服务于微网中的分布式能源、需求响应、电能的质量治理控制、其他辅助服务等业务领域,起到削峰填谷、降低微电网运行成本的作用。此外,从长远角度来看,储能成本的持续降低将使有储能参与的微电网的自发自售电能比例上升,减少微电网的用电成本,降低对主电网的依赖性。尤其当微电网处于孤岛运行模式时,由于没有主电网的支撑,其控制、运行、管理将变得更为复杂,而储能则有助于灵活合理地安排微电网的能源消纳计划,对于提高孤岛型微电网的经济性和稳定性具有重要意义。
在目前的技术发展条件下,微电网直接配备储能设备的投资成本较高,经济性不强。只有储能成本继续降低,将来才能满足可再生能源相结合发展的需要。多个微电网联合建设公共储能电站,并共享储能,可降低平均投资成本,同时提高微电网的能源效率和储能利用率,促进可再生能源的本地消纳。从电力***运行来看,储能问题不单纯是储电问题。如何保障微电网群储能需求的同时避免资源浪费,降低***运行成本,提高***稳定性和能源利用率是本领域技术人员关心的问题。
发明内容
针对现有技术的缺陷和改进需求,本发明提供了一种面向微电网群的公共储能电站配置方法及***,其目的在于降低微电网群的储能平均投资成本,提高可再生能源的消纳水平,保证微电网群能源***的经济平稳运行。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种面向微电网群的公共储能电站配置方法,包括:S1,建立公共储能电站的建设成本模型,所述建设成本模型与公共储能电站功率和公共储能电站容量正相关;S2,建立微电网群-公共储能电站***的总运行成本模型,并将所述建设成本模型和总运行成本模型分别加权后的和设置为总成本模型;S3,在所述总成本模型中的参数使得所述公共储能电站满足充放电功率约束条件、储能量约束条件和本地功率平衡约束条件,以及使得各微电网满足柔性负荷耗能功率约束条件、本地供需平衡条件和储能量约束条件,以及使得所述微电网群和公共储能电站之间满足能量消纳耦合约束条件的情况下,计算令所述总成本模型取值最小的所述公共储能电站功率和公共储能电站容量,并根据所述公共储能电站功率和公共储能电站容量配置所述公共储能电站。
更进一步地,所述总成本模型为:
其中,Ctotal为总成本模型,LB为公共储能电站的寿命,Cinv(PESS,EESS)为公共储能电站的建设成本,W为微电网群-公共储能电站***的调度场景数目,N为微电网群中微电网的数目,Cw,loss为公共储能电站在第w个调度场景下的运行成本,为第n个微电网在第w个调度场景下的发电成本,为第n个微电网在第w个调度场景下灵活性负荷成本,PESS为公共储能电站功率,EESS为公共储能电站容量,r为年利率,CP为公共储能电站功率的单位投资,CE为公共储能电站容量的单位投资,β为运维成本参数,H为一个调度周期内的控制时段数,为公共储能电站在第w个调度场景第h个控制时段下的充电调度计划,为公共储能电站在第w个调度场景第h个控制时段下的放电调度计划,a为老化系数,Cw,B为第w个调度场景下的当前循环次数,RB为电池总循环次数,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下燃料发电机组发电功率,γ为成本系数,cls为切负荷单位惩罚成本,ccur为弃用可再生能源的单位惩罚成本,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下切除的灵活负荷耗能,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下切除的可再生能源发电功率。
更进一步地,所述充放电功率约束条件为:
所述储能量约束条件为:
所述本地功率平衡约束条件为:
所述柔性负荷耗能功率约束条件为:
所述本地供需平衡条件为:
所述储能量约束条件为:
所述能量消纳耦合约束条件为:
其中,Sw,h为第w个调度场景第h个控制时段下公共储能电站的储能量,Sw,h1为第w个调度场景第h-1个控制时段下公共储能电站的储能量,ηchr为充电调度系数,ηdis为放电调度系数,Smin为公共储能电站的最小储能量,Smax为公共储能电站的最大储能量,为第w个调度场景第h个控制时段下公共储能电站接收的微电网群的能源消纳量,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下的预设可削减符合,pcur,min为柔性负荷最小耗能功率,pcur,max为柔性负荷最大耗能功率,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下的基础负荷,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下的可再生能源机组的发电功率,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下的能源消纳。
更进一步地,所述S3之后还包括:建立任一调度场景下第h个控制时段内的实际运行成本模型,所述实际运行成本模型与决策变量 sn,h相关;在所述决策变量 sn,h分别满足其对应约束条件的情况下,计算令所述实际运行成本模型取值最小的决策变量sn,h;根据所述决策变量sn,h控制所述微电网群和公共储能电站之间的能源消纳需求;其中,为公共储能电站在第h个控制时段下的充电调度计划,为公共储能电站在第h个控制时段下的放电调度计划,为第h个控制时段下公共储能电站接收的微电网群的能源消纳量,为第n个微电网在第h个控制时段下燃料发电机组发电功率,为第n个微电网在第h个控制时段下切除的灵活负荷耗能,为第n个微电网在第h个控制时段下的能源消纳,sn,h为第n个微电网在第h个控制时段下的储能量。
更进一步地,所述实际运行成本模型为:
更进一步地,所述约束变量对应的约束条件为所述充放电功率约束条件、储能量约束条件、本地功率平衡约束条件、柔性负荷耗能功率约束条件、本地供需平衡条件、储能量约束条件和能量消纳耦合约束条件。
按照本发明的另一个方面,提供了一种面向微电网群的公共储能电站配置***,包括:第一建立模块,用于建立公共储能电站的建设成本模型,所述建设成本模型与公共储能电站功率和公共储能电站容量正相关;第二建立模块,用于建立微电网群-公共储能电站***的总运行成本模型,并将所述建设成本模型和总运行成本模型分别加权后的和设置为总成本模型;计算及配置模块,用于在所述总成本模型中的参数使得所述公共储能电站满足充放电功率约束条件、储能量约束条件和本地功率平衡约束条件,以及使得各微电网满足柔性负荷耗能功率约束条件、本地供需平衡条件和储能量约束条件,以及使得所述微电网群和公共储能电站之间满足能量消纳耦合约束条件的情况下,计算令所述总成本模型取值最小的所述公共储能电站功率和公共储能电站容量,并根据所述公共储能电站功率和公共储能电站容量配置所述公共储能电站。
更进一步地,还包括:第三建立模块,用于建立任一调度场景下的实际运行成本模型,所述实际运行成本模型与决策变量 sn,h相关;计算模块,用于在所述决策变量 sn,h分别满足其对应约束条件的情况下,计算令所述实际运行成本模型取值最小的决策变量sn,h;控制模块,用于根据所述决策变量sn,h控制所述微电网群和公共储能电站之间的能源消纳需求;其中,为公共储能电站在第h个控制时段下的充电调度计划,为公共储能电站在第h个控制时段下的放电调度计划,为第h个控制时段下公共储能电站接收的微电网群的能源消纳量,为第n个微电网在第h个控制时段下燃料发电机组发电功率,为第n个微电网在第h个控制时段下切除的灵活负荷耗能,为第n个微电网在第h个控制时段下的能源消纳,sn,h为第n个微电网在第h个控制时段下的储能量。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案,能够取得以下有益效果:通过分别决策公共储能电站的容量和***的最优配置,以及所有微电网的负荷计划、可再生能源消纳需求、分配到的储能容量,以及公共储能电站的充放电计划,设计优化控制问题充分考虑公共储能电站的前期建设成本、运行维护成本,微电网的灵活性供给成本,实现完整的公共储能电站的最优配置及控制方法;面向微电网群的公共储能电站配置方法最主要降低了微电网群平均储能投资成本,优化了公共储能电站的运行过程,同时提高了微电网群的可再生能源消纳水平,减少了能源弃用,降低了传统发电成本,并保证微电网群电力***能够高效平稳运行。
附图说明
图1为本发明实施例提供的面向微电网群的公共储能电站配置方法的应用场景图;
图2为本发明实施例提供的面向微电网群的公共储能电站配置方法的流程图;
图3为本发明实施例提供的面向微电网群的公共储能电站配置方法的实施过程图;
图4为本发明实施例提供的面向微电网群的公共储能电站配置***的框图。
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,以下结合附图及实施例,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。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
在本发明中,本发明及附图中的术语“第一”、“第二”等(如果存在)是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
图2为本发明实施例提供的面向微电网群的公共储能电站配置方法的流程图。参阅图2,结合图1和图3对本实施例中的方法进行详细说明。
参阅图1,示出了微电网群和公共储能电站组成的能源***。微电网群由多个微电网组成,每个微电网都配备有传统的燃料发电机组、可再生能源发电机组、基础负荷和可削减的柔性负荷,且不具有本地储能***,所有微电网共同建设并使用同一公共储能电站。燃料发电机组例如为柴油机组、燃气轮机等。可再生能源发电机组例如为光伏机组、风电机组、水电机组等。基础负荷例如为居民用电、医疗供电等。可削减的柔性负荷例如为可调节亮度的照明、可调节温度的空调负荷等。公共储能电站运行时,微电网群直接向公共储能电站提出能源消纳需求,公共储能电站据此提供相应的储能容量和可调度充放电计划,满足微电网群的能源消纳需求。
在前期规划建设阶段,由微电网群来决定公共储能电站的***配置,并共同承担公共储能电站的预期建设及运行成本。其中,公共储能电站的容量、功率等相关参数将直接决定不受运行状态影响的前期建设成本。另一方面,不同条件如气候、季节、生产活动所对应的各种随机场景下公共储能电站的运行状态各异,所带来的公共储能电站维护成本和微电网群共享储能产生的效益不同。因此,本发明设计一种最优配置方法,来优化公共储能电站的预期建设成本和运行成本,以便微电网群确定待建公共储能电站的容量和功率配置。本实施例中,面向微电网群的公共储能电站配置方法包括操作S1-操作S3。
操作S1,建立公共储能电站的建设成本模型,建设成本模型与公共储能电站功率和公共储能电站容量正相关。
在执行操作S1之前,收集各随机场景下微电网群能源***的历史数据,包括可再生能源发电量、基础负荷、可削减柔性负荷等。假设***内包括N个微电网和一个公共储能电站,N>1;所收集的历史数据来自W个不同场景下的调度周期,W>1;每个调度周期内包括H个控制时段,H>1。不同场景对应的气候条件不同,进而影响微电网群的出力过程。
建设成本模型为:
操作S2,建立微电网群-公共储能电站***的总运行成本模型,并将建设成本模型和总运行成本模型分别加权后的和设置为总成本模型。
针对公共储能电站,用和分别表示第w个调度场景下在各控制时段储能的充电调度计划和放电调度计划;用表示公共储能电站在第w个调度场景第h个控制时段下接收的微电网提出的能源消纳计划,其中表示公共储能电站接收微电网的传输能量存储到***中,表示公共储能电站释放能量并传输至微电网进行消纳。
针对微电网群中的微电网n,表示微电网的基础负荷,和分别表示微电网切除的灵活负荷耗能和风光发电功率,为微电网分配到的最大可使用的储能容量,表示微电网受控柴油机组发电,表示微电网可再生能源机组发电,表示微电网的预设可削减负荷,以表示微电网向公共储能电站提出的能源消纳,表示微电网将电能传输到公共储能电站进行储存,表示需要向储能获取能量进行利用。
根据本发明的实施例,考虑前期建设成本和期望运行成本两阶段,建立的总成本模型Ctotal为:
其中,LB为公共储能电站的寿命,Cinv(PESS,EESS)为公共储能电站的建设成本,即在公共储能电站投建初期一次性投入的固定资金,这里只考虑储能设备的购置成本,其大小与公共储能电站的规模有关,不随运行场景变化而变化。Cw,loss、共同构成带公共储能电站的微电网群能源***的运行成本,其受公共储能电站的充放电计划和微电网群能源消纳需求影响,在不同的随机场景下不同,具有不确定性,因此考虑根据历史数据优化期望运行成本。W为微电网群-公共储能电站***的调度场景数目,N为微电网群中微电网的数目,Cw,loss为公共储能电站在第w个调度场景下的运行成本,为第n个微电网在第w个调度场景下的发电成本,为第n个微电网在第w个调度场景下灵活性负荷(切负荷、弃风、弃光)成本,PESS为公共储能电站功率,EESS为公共储能电站容量,r为年利率,CP为公共储能电站功率的单位投资,CE为公共储能电站容量的单位投资,β为运维成本参数,H为一个调度周期内的控制时段数,为公共储能电站在第w个调度场景第h个控制时段下的充电调度计划,为公共储能电站在第w个调度场景第h个控制时段下的放电调度计划,α为老化系数,为第w个调度场景下的当前循环次数,RB为电池总循环次数,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下燃料发电机组发电功率,γ为成本系数,cls为切负荷单位惩罚成本,ccur为弃用可再生能源的单位惩罚成本,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下切除的灵活负荷耗能,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下切除的可再生能源发电功率。
操作S3,在总成本模型中的参数使得公共储能电站满足充放电功率约束条件、储能量约束条件和本地功率平衡约束条件,以及使得各微电网满足柔性负荷耗能功率约束条件、本地供需平衡条件和储能量约束条件,以及使得微电网群和公共储能电站之间满足能量消纳耦合约束条件的情况下,计算令总成本模型取值最小的公共储能电站功率和公共储能电站容量,并根据公共储能电站功率和公共储能电站容量配置公共储能电站。
充放电功率约束条件:
储能量约束条件:
本地功率平衡约束条件:
柔性负荷耗能功率约束条件:
本地供需平衡条件:
储能量约束条件:
对于微电网群-公共储能电站***,还需要满足能量消纳耦合约束条件:
其中,Sw,h为第w个调度场景第h个控制时段下公共储能电站的储能量,Sw,h1为第w个调度场景第h-1个控制时段下公共储能电站的储能量,ηchr为充电调度系数,ηdis为放电调度系数,Smin为公共储能电站的最小储能量,Smax为公共储能电站的最大储能量,为第w个调度场景第h个控制时段下公共储能电站接收的微电网群的能源消纳量,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下的预设可削减符合,pcur,min为柔性负荷最小耗能功率,pcur,max为柔性负荷最大耗能功率,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下的基础负荷,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下的可再生能源机组的发电功率,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下的能源消纳。
进一步地,例如采用CPLEX编程实现公共储能电站和微电网优化运行程序进行仿真,即可求解建立的两阶段随机优化模型,得到公共储能电站容量和额定功率的最优配置。
根据本发明实施例,操作S3之后还包括操作S41-操作S43。参阅图3,得到公共储能电站的最优配置之后,还需要基于操作S3中求解出的公共储能电站的最优配置,为带公共储能电站的微电网群能源***设计一种储能共享控制方法,对能源消纳控制方案进行决策,以保证在公共储能电站实际运行时,在某一确定调度周期内,***的运行成本最小。
操作S41-操作S43中,微电网群中微电网的个数、公共储能电站功率、公共储能电站容量、各微电网的基础负荷、各微电网的可再生能源发电量以及各微电网的可削减柔性负荷预设值为确定值,公共储能电站的决策变量为微电网n的决策变量为sn,h。
为公共储能电站在第h个控制时段下的充电调度计划,为公共储能电站在第h个控制时段下的放电调度计划,为第h个控制时段下公共储能电站接收的微电网群的能源消纳量,为第n个微电网在第h个控制时段下燃料发电机组发电功率,为第n个微电网在第h个控制时段下切除的灵活负荷耗能,为第n个微电网在第h个控制时段下的能源消纳,sn,h为第n个微电网在第h个控制时段下的储能量。
依然考虑公共储能电站的运维成本,微电网群的发电成本、灵活性供给成本,可建立***的实际运行成本模型为:
本实施例中,决策变量需要满足的约束条件为:
进一步地,例如采用CPLEX编程实现公共储能电站和微电网优化运行程序进行仿真,即可最小化实际运行成本,得到公共储能电站和微电网群的能源消纳需求的控制方案,以提高微电网群的能源效率,促进可再生能源的本地消纳,降低能源***实际运行成本。
图4为本发明实施例提供的面向微电网群的公共储能电站配置***的框图。参阅图4,面向微电网群的公共储能电站配置***400包括第一建立模块410、第二建立模块420、计算及配置模块430。
第一建立模块410例如执行操作S1,用于建立公共储能电站的建设成本模型,建设成本模型与公共储能电站功率和公共储能电站容量正相关。
第二建立模块420例如执行操作S2,用于建立微电网群-公共储能电站***的总运行成本模型,并将建设成本模型和总运行成本模型分别加权后的和设置为总成本模型。
计算及配置模块430例如执行操作S3,用于在总成本模型中的参数使得公共储能电站满足充放电功率约束条件、储能量约束条件和本地功率平衡约束条件,以及使得各微电网满足柔性负荷耗能功率约束条件、本地供需平衡条件和储能量约束条件,以及使得微电网群和公共储能电站之间满足能量消纳耦合约束条件的情况下,计算令总成本模型取值最小的公共储能电站功率和公共储能电站容量,并根据公共储能电站功率和公共储能电站容量配置公共储能电站。
根据本发明的实施例,面向微电网群的公共储能电站配置***400还包括第三建立模块、计算模块和控制模块。第三建立模块用于建立任一调度场景下第h个控制时段内的实际运行成本模型,实际运行成本模型与决策变量相关;计算模块用于在决策变量分别满足其对应约束条件的情况下,计算令实际运行成本模型取值最小的决策变量。控制模块用于根据得到的决策变量控制微电网群和公共储能电站之间的能源消纳需求。
面向微电网群的公共储能电站配置***400用于执行上述图1-图3所示实施例中的面向微电网群的公共储能电站配置方法。本实施例未尽之细节,请参阅前述图1-图3所示实施例中的面向微电网群的公共储能电站配置方法,此处不再赘述。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种面向微电网群的公共储能电站配置方法,其特征在于,包括:
S1,建立公共储能电站的建设成本模型,所述建设成本模型与公共储能电站功率和公共储能电站容量正相关;
S2,建立微电网群-公共储能电站***的总运行成本模型,并将所述建设成本模型和总运行成本模型分别加权后的和设置为总成本模型;
S3,在所述总成本模型中的参数使得所述公共储能电站满足充放电功率约束条件、储能量约束条件和本地功率平衡约束条件,以及使得各微电网满足柔性负荷耗能功率约束条件、本地供需平衡条件和储能量约束条件,以及使得所述微电网群和公共储能电站之间满足能量消纳耦合约束条件的情况下,计算令所述总成本模型取值最小的所述公共储能电站功率和公共储能电站容量,并根据所述公共储能电站功率和公共储能电站容量配置所述公共储能电站。
2.如权利要求1所述的面向微电网群的公共储能电站配置方法,其特征在于,所述总成本模型为:
其中,Ctotal为总成本模型,LB为公共储能电站的寿命,Cinv(PESS,EESS)为公共储能电站的建设成本,W为微电网群-公共储能电站***的调度场景数目,N为微电网群中微电网的数目,Cw,loss为公共储能电站在第w个调度场景下的运行成本,为第n个微电网在第w个调度场景下的发电成本,为第n个微电网在第w个调度场景下灵活性负荷成本,PESS为公共储能电站功率,EESS为公共储能电站容量,r为年利率,CP为公共储能电站功率的单位投资,CE为公共储能电站容量的单位投资,β为运维成本参数,H为一个调度周期内的控制时段数,为公共储能电站在第w个调度场景第h个控制时段下的充电调度计划,为公共储能电站在第w个调度场景第h个控制时段下的放电调度计划,α为老化系数,Cw,B为第w个调度场景下的当前循环次数,RB为电池总循环次数,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下燃料发电机组发电功率,γ为成本系数,cls为切负荷单位惩罚成本,ccur为弃用可再生能源的单位惩罚成本,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下切除的灵活负荷耗能,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下切除的可再生能源发电功率。
3.如权利要求2所述的面向微电网群的公共储能电站配置方法,其特征在于,所述充放电功率约束条件为:
所述储能量约束条件为:
所述本地功率平衡约束条件为:
所述柔性负荷耗能功率约束条件为:
所述本地供需平衡条件为:
所述储能量约束条件为:
所述能量消纳耦合约束条件为:
其中,Sw,h为第w个调度场景第h个控制时段下公共储能电站的储能量,Sw,h1为第w个调度场景第h-1个控制时段下公共储能电站的储能量,ηchr为充电调度系数,ηdis为放电调度系数,Smin为公共储能电站的最小储能量,Smax为公共储能电站的最大储能量,为第w个调度场景第h个控制时段下公共储能电站接收的微电网群的能源消纳量,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下的预设可削减符合,pcur,min为柔性负荷最小耗能功率,pcur,max为柔性负荷最大耗能功率,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下的基础负荷,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下的可再生能源机组的发电功率,为第n个微电网在第w个调度场景第h个控制时段下的能源消纳。
4.如权利要求1-3任一项所述的面向微电网群的公共储能电站配置方法,其特征在于,所述S3之后还包括:
6.如权利要求5所述的面向微电网群的公共储能电站配置方法,其特征在于,所述约束变量对应的约束条件为所述充放电功率约束条件、储能量约束条件、本地功率平衡约束条件、柔性负荷耗能功率约束条件、本地供需平衡条件、储能量约束条件和能量消纳耦合约束条件。
7.一种面向微电网群的公共储能电站配置***,其特征在于,包括:
第一建立模块,用于建立公共储能电站的建设成本模型,所述建设成本模型与公共储能电站功率和公共储能电站容量正相关;
第二建立模块,用于建立微电网群-公共储能电站***的总运行成本模型,并将所述建设成本模型和总运行成本模型分别加权后的和设置为总成本模型;
计算及配置模块,用于在所述总成本模型中的参数使得所述公共储能电站满足充放电功率约束条件、储能量约束条件和本地功率平衡约束条件,以及使得各微电网满足柔性负荷耗能功率约束条件、本地供需平衡条件和储能量约束条件,以及使得所述微电网群和公共储能电站之间满足能量消纳耦合约束条件的情况下,计算令所述总成本模型取值最小的所述公共储能电站功率和公共储能电站容量,并根据所述公共储能电站功率和公共储能电站容量配置所述公共储能电站。
8.如权利要求7所述的面向微电网群的公共储能电站配置***,其特征在于,还包括:
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