CN116151486A - 含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法及装置。包括：预测得到次日光伏出力和充电负荷预测值；确定多个日前典型场景及对应的概率，进行初始优化，得到储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值；在次日内的每个调度周期，更新当前储能***荷电状态、充电负荷和光伏出力测量值，确定下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值，确定多个日内典型场景及对应的概率，进行日内优化，得到从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率，更新储能***充放电策略。在满足每辆电动汽车充电需求的前提下，能够减少预测误差，降低***日运行成本，同时能提高鲁棒性。
Description
技术领域
本发明涉及微电网技术领域，特别涉及一种含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法及装置。
背景技术
随着能源与环境问题的日益严峻，电动汽车作为一种高效利用清洁能源的交通工具，在世界各国受到了大力推广。随着电动汽车数量激增，其通过充电桩直接接入电网无序充电会加剧电网负荷峰峰谷差，带来电压下降、谐波污染等问题。同时由于我国发电侧一次能源主要以煤炭为主，电动汽车相当于仍间接依赖化石燃料供能。光伏充电站通过就地集成光伏发电***和充电设施，有效提高了可再生能源利用率，同时降低了电动汽车负荷对电网的依赖性。为了充分发挥光伏充电站的优势，同时降低电动汽车无序充电对电网稳定运行带来的影响，目前已有的针对电动汽车光伏充电站的优化调度问题的技术方案包括：（1）对光伏充电站建立了以购电费用和蓄电池循环电量最小为目标的多目标优化调度模型，并通过非支配排序遗传算法进行求解；（2）考虑电动汽车充电负荷随机性，利用MATSim软件模拟电动汽车用户充电行为，提出一种电动汽车充电双层控制策略；（3）建立换电服务效率和消纳可再生能源率的评价指标，在此基础上提出了一种光伏换电站动态功率分配方法；（4）以满足电动汽车充电需求、提高光伏利用率和降低充电负荷对配电网影响为目标，提出一种电动汽车光伏充电站实时运行策略；（5）以降低购电费用、提高光伏利用率以及降低电网峰谷差为优化目标，提出一种三分段能量管理策略，对光伏充电站的充电功率进行实时动态分配。
以上技术方案仅针对单个充电站在日前或实时单一时间尺度上对电动汽车充电行为进行优化调度。日前调度有充足的时间进行全局优化计算，但难以避免统计预测数据的误差带来的影响，并不适用于对每一辆电动汽车进行具体充电功率分配，而实时调度根据当前数据进行优化，考虑到了每一辆车的实际充电需求和充电站实时运行情况，但其对计算时限性的要求使其难以整合整体数据进行长时间尺度的全局优化计算。综上所述，仅针对电动汽车用户充电功率进行调度难以满足电动汽车快充负荷的调度需求，而在时间尺度上，仅在日前或实时单一时间尺度上进行优化调度难以兼顾预测精准性和优化全局性要求。
发明内容
为了解决上述问题，发明人做出本发明，通过具体实施方式，提供一种含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法及装置。在日前，调度中心采用场景削减后的多场景预测数据，以日运行成本最小为目标对其储能***的初始荷电状态进行优化计算；在日内，每周期以当前实时数据和实时预测数据滚动更新光伏出力和充电负荷的预测值，以日运行成本最小为目标对储能***的充放电功率进行随机优化调度。
第一方面，本发明实施例提供一种含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法，包括以下步骤：
根据含储能***的光伏充电站***中光伏出力和充电负荷历史数据，预测得到次日光伏出力和充电负荷预测值；
根据所述次日光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日前典型场景及对应的概率，根据所述日前典型场景及对应的概率，以日运营成本最低为目标进行优化，得到储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值；
在次日内，以所述储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值初始化所述光伏充电站***；
在次日内的每个调度周期，更新当前储能***荷电状态、充电负荷和光伏出力测量值，并预测得到下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值，根据所述下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日内典型场景及对应的概率，以日运营成本最低为目标进行优化，得到从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率；根据所述从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率，更新储能***充放电策略。
第二方面，本发明实施例提供一种含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，包括：
日前预测模块，用于根据含储能***的光伏充电站***中光伏出力和充电负荷历史数据，预测得到次日光伏出力和充电负荷预测值；
日前优化模块，用于根据所述次日光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日前典型场景及对应的概率，根据所述日前典型场景及对应的概率，以日运营成本最低为目标进行优化，得到储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值；
日内初始化模块，用于在次日内，以所述储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值初始化所述光伏充电站***；
日内滚动优化模块，用于在次日内的每个调度周期，更新当前储能***荷电状态、充电负荷和光伏出力测量值，并预测得到下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值，根据所述下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日内典型场景及对应的概率，以日运营成本最低为目标进行优化，得到从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率；根据所述从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率，更新储能***充放电策略。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令执行时实现前述的含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法。
本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
本发明考虑到光伏出力和充电负荷的不确定性，在满足每辆电动汽车充电需求的前提下，使储能***在电价较低的时段进行充电储能，在电价较高的时段进行放电供能，在光伏充电站与配电网之间进行了能量缓冲，降低了购电成本的同时还响应了配电网削峰填谷，将购电负荷由高电价的峰时期向低电价的谷时期转移，通过滚动优化逐级消除了预测误差的影响，在分时电价机制下显著降低了***日运行成本，同时能更好的应对实际运行中可能出现的多种可能性场景，提高了鲁棒性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法流程图；
图2为本发明实施例中含储能***的光伏充电站优化调度架构图；
图3为本发明实施例中削减前后光伏发电功率曲线场景图；
图4为本发明实施例中削减前后电动汽车充电总负荷曲线场景图；
图5为本发明实施例中含储能***的光伏充电站优化调度流程图；
图6为本发明实施例中100组日内实时曲线场景图；
图7为本发明实施例中 100组实时场景下算例2与算例4的日内滚动优化运行成本对比；
图8为本发明实施例中日前优化储能***的充电功率曲线和放电功率曲线；
图9为本发明实施例中未配置储能***时的购售电功率和配置储能***后的购售电功率曲线；
图10为本发明实施例中一种含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
为了解决现有技术中存在的问题，本发明实施例提供一种含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法及装置。
本发明实施例提供一种含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法，其流程如图1所示，包括如下步骤：
步骤S1：根据含储能***（Energy Storage System，简称ESS）的光伏充电站***中光伏出力和充电负荷历史数据，预测得到次日光伏出力和充电负荷预测值。
在一些具体的实施例中，如图2所示，所述含储能***的光伏充电站***包括：储能***、区域配电网、光伏充电站、AC-DC变换器、DC-AC变换器、DC-DC变换器、配电网交流母线和光伏站直流母线，所述光伏充电站包括充电桩和光伏发电***。图2中，实线箭头表示能量流，虚线箭头表示信息流，在物理架构上，调度中心配置储能***经由AC-DC变换器向各光伏充电站供电，亦可将多余电量售给配电网；配电网经由AC-DC变换器向各光伏充电站和储能***供电；光伏发电***经DC-DC变换器接入光伏充电站直流母线，光伏充电站经由DC-DC变换器向各充电桩供电，并将多余光伏出力反送回配电网交流母线，多余光伏出力可由其他光伏出力不足的充电站消纳，或储存至储能***，亦可售给配电网。在调度架构上，日前调度中心对各光伏站次日的光伏出力和充电负荷数据进行预测，生成多个典型预测场景，并以日运行成本最小为目标计算出次日储能***的最优初始荷电状态与次日各优化周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值；在日内，调度中心在每个调度周期起始时刻滚动更新当前实时数据和实时预测数据，以日运行成本最小为目标，对从当前时刻到当天结束之间的每个周期内储能***的充放电功率进行优化调度。
在一些具体的实施例中，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法，还包括通过蒙特卡洛模拟法采样生成所述光伏出力或充电负荷历史数据。
步骤S2：根据所述次日光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日前典型场景及对应的概率，根据所述日前典型场景及对应的概率，以日运营成本最低为目标进行优化，得到储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值。
在一些具体的实施例中，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法，还包括以下步骤：
建立成本模型，所述成本模型包括：
购电成本
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表示第t次充放电的电动汽车数目。储能***的充放电成本主要由蓄电池组的总投资成本和使用寿命内可循环次数决定。蓄电池在使用寿命内的可循环充放电次数与环境温度T、充放电深度D以及充放电结束时的荷电状态SOC等因素有关，这些因素都会影响蓄电池的退化速度。根据蓄电池的寿命试验可以得出，蓄电池寿命内等效可循环充放电次数N可表示为：/>
。第t次充电时其等效放电深度D tc为：/>
，第t次放电时其等效放电深度D td为：/>
，P bc为储能***充电功率；η bc为储能***充电效率；P bd为储能***放电功率；η bd为储能***放电效率；B 储能***为储能***容量，单位kWh；DOD为储能***实际放电深度，其表达式为：/>
，其中/>
为储能***在t时刻的荷电状态，
，/>
为储能***在t-1时刻的荷电状态，/>
为每个调度周期的时长。从/>
可以看出，储能***在荷电状态较低时进行充放电，其实际放电深度较大，其使用寿命的损耗更大，因此充放电成本也就更高。
在一些具体的实施例中，预测得到次日光伏出力和充电负荷预测值，或预测得到下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值，包括以下步骤：
将光伏出力或充电负荷测量值输入预测模型，得到对应的光伏出力或充电负荷预测值，所述预测模型为：
，其中，/>
为在t时刻对t+i时刻进行预测的值，p和q分别为自回归阶数和滑动平均阶数，
和/>
为相关系数，/>
为在/>
时刻测量的实际值，t、i、j表示时刻，/>
和
为预测误差。
在一些具体的实施例中，根据所述次日光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日前典型场景及对应的概率，或，根据所述下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日内典型场景及对应的概率，包括以下步骤：
根据充电负荷预测误差满足正态分布，确定充电负荷预测误差的概率密度函数；将充电负荷预测误差的概率密度函数分为多个充电负荷等概率区间；在每个充电负荷等概率区间中，随机抽取一个采样点，并输入对应的概率密度函数的反函数，得到对应采样点的充电负荷样本值，所述充电负荷样本值包括对应的充电负荷预测值及对应的概率；根据多个充电负荷样本值，确定多个对应的充电负荷场景及对应的概率；充电负荷的预测误差概率密度函数为：
，μ和σ为预测误差的期望和标准差，由历史充电负荷数据统计得出。
根据光伏出力预测误差满足Beta分布，确定光伏出力预测误差的概率密度函数；将光伏出力预测误差的概率密度函数分为多个光伏出力等概率区间；在每个光伏出力等概率区间中，随机抽取一个采样点，并输入对应的概率密度函数的反函数，得到对应采样点的光伏出力样本值，所述光伏出力样本值包括对应的光伏出力预测值及对应的概率；根据多个光伏出力样本值，确定多个对应的光伏出力场景及对应的概率。光伏出力预测误差的概率密度函数为：
，α和β为/>
的形状参数和尺度参数，可由历史光伏发电数据统计得出。
例如，根据充电负荷与光伏出力预测误差的概率分布特性，采用拉丁超立方抽样法各抽取一定数量的预测误差值，生成充电负荷与光伏出力的多场景样本集和各场景相应的概率值。拉丁超立方抽样是一种分层抽样技术，通过对概率分布空间分层随机抽样，使采样样本能够覆盖整个样本空间，提高抽样精度，其具体步骤为：
（1）将充电负荷和光伏出力预测误差概率密度函数
分为N个等概率区间；
（2）对于每个概率区间，随机抽取一个采样点
；
（3）通过
的反函数/>
求解得出各采样点的样本值/>
。
将多个光伏出力场景和充电负荷场景进行聚类消减，得到光伏出力典型场景和充电负荷典型场景。例如，由于总样本集数量较大，计算效率较低，因此采用同步回代法将相似的场景样本进行聚类削减，生成一定数量的典型场景来表征原始样本的分布情况，其具体步骤如下：
（1）假设通过拉丁超立方抽样得到了N个场景样本，设每个场景i的概率Pi =1/N；
（2）计算所有样本两两之间的欧式距离d，并找出每个样本xi距离最近的样本xj，其距离为dij：
（3）计算样本xi与距离最近的样本xj之间的概率距离Pij：
（4）找出最短概率距离Pmn，削减场景x n，并更新场景x m的概率P m：
（5）更新场景数N=n-1，重复以上步骤直至削减到目标场景数目。
例如，在日前根据预测模型得出1000个次日24小时光伏出力与电动汽车充电负荷场景和5个削减后的典型场景分别如下图3和图4所示。图3上方坐标系中的曲线表示1000个光伏出力场景对应的1000个光伏发电功率曲线，图3下方坐标系中的曲线表示5个光伏出力典型场景对应的5个光伏发电功率曲线，24点后第二天的前8个小时用25至32时段依次表示，图4上方坐标系中的曲线表示1000个充电负荷场景对应的1000个充电总负荷曲线，图4下方坐标系中的曲线表示5个充电负荷典型场景对应的5个充电总负荷曲线。
在一些具体的实施例中，将多个光伏出力场景和充电负荷场景进行聚类消减，得到光伏出力典型场景和充电负荷典型场景，包括以下步骤：
确定多个光伏出力典型场景中两个一组的全部组合，计算每个组合中两个光伏出力典型场景的欧式距离，找出每个光伏出力典型场景欧式距离最近的光伏出力典型场景，计算每个光伏出力典型场景及对应的欧式距离最近的光伏出力典型场景之间的概率距离，找出概率距离最短的组合，将所述概率距离最短的组合中的一个光伏出力典型场景削减，更新所述概率距离最短的组合中的另一个光伏出力典型场景的概率，进行光伏出力典型场景削减，直到达到目标光伏出力典型场景数；
确定多个充电负荷典型场景中两个一组的全部组合，计算每个组合中两个充电负荷典型场景的欧式距离，找出每个充电负荷典型场景欧式距离最近的充电负荷典型场景，计算每个充电负荷典型场景及对应的欧式距离最近的充电负荷典型场景之间的概率距离，找出概率距离最短的组合，将所述概率距离最短的组合中的一个充电负荷典型场景削减，更新所述概率距离最短的组合中的另一个充电负荷典型场景的概率，进行充电负荷典型场景削减，直到达到目标充电负荷典型场景数。
在一些具体的实施例中，根据所述日前典型场景及对应的概率，以日运营成本最低为目标进行优化，得到储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值，包括以下步骤：
设置优化模型，所述优化模型的目标函数为
其中，S PV为光伏出力典型场景集合，ω PV表示光伏出力典型场景，λ ωPV为光伏出力典型场景ω PV的概率，S EV为光伏充电站充电负荷典型场景集合，ω EV为光伏充电站充电负荷典型场景，λ ωEV为光伏充电站充电负荷典型场景ω EV的概率，T为调度周期数，
为每个调度周期的时长，/>
为在t时刻场景ω下的总购电成本，/>
为在t时刻场景ω下储能***充放电成本，N S为所运营的光伏充电站数目，/>
为第n个光伏充电站在t时刻场景ω下的光伏发电成本，n表示所运营的光伏充电站编号，/>
为在t时刻场景ω下的总购电功率，/>
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表示t时刻购电电价，/>
为t时刻售电电价，/>
表示储能***的初始总投资额，/>
表示在场景ω下的第t次充放电的电动汽车数目，/>
为光伏发电***度电成本，/>
表示第n个光伏充电站在t时刻场景ω下的光伏发电功率；
例如，在日前，调度中心根据预测模型利用前一日的数据对次日24小时的光伏出力和电动汽车负荷进行预测，并根据预测误差规律生成5个光伏出力典型场景和5个电动汽车负荷典型场景以及各场景概率，然后以日运营成本最低为目标，对储能***的初始荷电状态和次日各优化周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值进行优化计算。
所述优化模型的约束包括：
功率平衡约束
，每个调度周期内调度中心向电网购电的功率与储能***放电功率之和必须满足光伏站所需功率。
功率交换约束
，调度中心在同一调度周期内购电与售电行为不能同时进行，且最大购、售电功率不得超过配电网变压器和AC-DC变换器的额定功率。/>
储能***充放电约束
，/>
为在t时刻场景ω下储能***放电功率，/>
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表示第n个光伏充电站在t时刻场景ω下的充电功率，/>
为配电变压器的额定功率，/>
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为储能***放电效率，/>
为储能***在t时刻的荷电状态。储能***的充、放电功率不得超过其最大限制，且在同一周期内不能同时进行充、放电，此外，储能***在一天中的总充电量应与总放电量相同，从而使储能***在一天的调度结束后的剩余荷电量与初始荷电量与相同，满足循环的需求。为了避免过放与过充对蓄电池寿命的不利影响，限制储能***的荷电状态为0.25至0.9之间。
将所述日前典型场景及对应的概率，输入所述优化模型，建立日前初始优化模型，得到储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值。
步骤S3：在次日内，以所述储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值初始化所述光伏充电站***。例如，通过日前初始优化，得到了储能***最优初始荷电状态和各时段与区域配电网之间的参考功率交换值。由于日前预测的时间尺度较长，预测值无法准确贴合实际值，且预测误差会随着预测周期的增长而显著增大，因此在日内引入滚动优化，每15min更新校正一次当前储能***与光伏充电站的运行数据和当前预测数据，并将日前优化的值作为初始解，以日运营成本最低为目标，滚动优化从当前时刻到调度结束之间的每个周期内储能***的充放电功率。
步骤S4：在次日内的每个调度周期，更新当前储能***荷电状态、充电负荷和光伏出力测量值，并预测得到下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值，根据所述下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日内典型场景及对应的概率，以日运营成本最低为目标进行优化，得到从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率；根据所述从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率，更新储能***充放电策略。
在一些具体的实施例中，以日运营成本最低为目标进行优化，得到从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率，包括以下步骤：
将所述日内典型场景及对应的概率，输入所述优化模型，建立日内滚动优化模型，得到从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率。因此，日内滚动优化模型相对日前初始优化模型，其参数为日内优化中相应的参数。
例如，在一个具体实施例中，优化调度流程如图5所示，调度中心在日前采用自回归滑动平均模型，对次日各站的充电负荷和光伏出力进行预测，再利用拉丁超立方抽样法抽样生成1000个样本集，通过同步回代法将样本集削减至5个，将削减后各场景数据代入日前优化模型进行求解，得出次日储能***的最优初始荷电状态和各时段的参考充放电功率。到日内，调度中心在每个滚动优化的起始时刻，更新当前时刻的储能***荷电状态、光伏发电功率和充电负荷，并重新预测未来时段的光伏发电功率与充电负荷，再重复进行抽样和场景削减以更新预测值，最后代入日内滚动优化模型进行求解，得出该时段储能***的充放电功率，执行新的充放电策略。其中，在日内滚动优化中，每15min更新校正一次当前储能***与光伏充电站的运行数据和当前预测数据，因此次日24小时内，每小时包括4个调度周期，全天包括96个调度周期。
例如，调度中心下辖三个光伏充电站，每个光伏充电站内设有60台充电桩，每台充电桩的额定功率为32kW；站内光伏发电设备的装机容量为300kW，平均光伏发电度电成本LOCE为0.6041元/kWh；双向AC-DC变换器和双向DC-DC变换器的转换效率为0.97，额定功率为600kW；电动汽车动力电池的充电效率为0.92；调度中心配置的储能***容量为800kWh，单位初始投资成本为0.3万元/kWh，充电效率和放电效率为0.95，计自放电率0.2%，最大充电功率和最大放电功率为400kW。在Matlab软件上利用自适应变异粒子群算法对模型进行求解，算法中设定粒子数为50，迭代次数为600，学习因子为2，惯性权重从0.4到0.9线性递增。
预设电动汽车用户需要采用快充方式进行大功率快速充电，因此采用电动出租车的充电模型作为充电负荷数据。由某省私家电动汽车历史行驶数据统计分析得出，私家电动汽车的行为规律及其参数服从表1。
表1电动汽车行为与参数
设售电价格为购电价格的70%。光伏发电度电成本低于光伏发电时段的平均购电价格，因此最大消纳光伏出力经济性更高。为验证本发明申请提出的含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法的有效性，设计了四组算例进行对比分析：
（1）算例1：不配置储能***的运行模型；
（2）算例2：配置800kWh储能***，仅考虑一种预测场景，不根据预测误差概率进行多场景生成与削减的确定性优化模型；
（3）算例3：配置800kWh储能***，考虑9个典型预测场景的随机优化模型；
（4）算例4：配置800kWh储能***，考虑25个典型预测场景的随机优化模型。
利用预测模型和多场景生成方法，生成100组日内实时场景，其光伏出力与充电负荷曲线如图6所示，在100组实时场景下，算例2与算例4的日内滚动优化运行成本如图7所示，四组算例的日前预测运行成本和日内滚动运行成本分别如下表2所示，其中日内滚动运行成本为100组实时场景的平均成本。
表2日运行成本对比
由算例1和算例2运行成本对比可知，当调度中心未配置储能***时，在光伏出力无法满足充电负荷时只能向配电网购买电量，而充电负荷高峰正处于高电价时段，总购电成本高于储能***参与充放电的总运行成本，因此配置储能***后日内滚动运行成本降低了约1241.70元。由算例2至算例4的运行成本可以看出，随着预测时考虑的场景数越多，优化需要兼顾的极端场景也越多，日平均运行成本会随之增加。综合算例2至算例4，以及图7可以看出，在某些极端场景下，不考虑多场景的确定性优化模型得出的成本会高于考虑多场景的随机优化模型，可见考虑多场景的随机优化模型能顾及实际情形下可能出现的极端性场景，鲁棒性更好。由表2日前预测运行成本和日内滚动运行成本的对比可以看出，日内滚动优化通过更新当前值和最新预测值有效减小了预测误差，因此在算例2至算例4中，考虑不同数量场景时日内滚动运行成本的增幅远小于日前预测运行成本。
以考虑25个典型场景的算例4为例，将预测光伏出力场景和预测充电负荷场景分别削减至5个，在日前进行随机优化得出最优初始荷电状态为0.32，次日储能***充、放电功率曲线如图8所示，光伏充电站向区域配电网购电电价如图8上方坐标系中实线所示，光伏充电站向区域配电网售电电价如图8上方坐标系中虚线所示，储能***充电功率曲线如图8中间坐标系中所示，储能***放电功率曲线如图8下方坐标系中所示。在25个典型预测场景下，未配置储能***时的购、售电功率曲线如图9上方坐标系所示，配置储能***后的购、售电功率曲线如图9下方坐标系所示，可以看出，储能***在电价较低的时段进行充电储能，在电价较高的时段进行放电供能，在光伏充电站与配电网之间进行了能量缓冲，降低了购电成本的同时还响应了配电网削峰填谷，将购电负荷由高电价的峰时期向低电价的谷时期转移。
本实施例的上述方法中，本发明考虑到光伏出力和充电负荷的不确定性，在满足每辆电动汽车充电需求的前提下，使储能***在电价较低的时段进行充电储能，在电价较高的时段进行放电供能，在光伏充电站与配电网之间进行了能量缓冲，降低了购电成本的同时还响应了配电网削峰填谷，将购电负荷由高电价的峰时期向低电价的谷时期转移，通过滚动优化逐级消除了预测误差的影响，在分时电价机制下显著降低了***日运行成本，同时能更好的应对实际运行中可能出现的多种可能性场景，提高了鲁棒性。
本领域技术人员能够对上述顺序进行变换而并不离开本公开的保护范围。
本发明实施例提供一种含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，如图10所示，包括：
日前预测模块，用于根据含储能***的光伏充电站***中光伏出力和充电负荷历史数据，预测得到次日光伏出力和充电负荷预测值；
日前优化模块，用于根据所述次日光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日前典型场景及对应的概率，根据所述日前典型场景及对应的概率，以日运营成本最低为目标进行优化，得到储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值；
日内初始化模块，用于在次日内，以所述储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值初始化所述光伏充电站***；
日内滚动优化模块，用于在次日内的每个调度周期，更新当前储能***荷电状态、充电负荷和光伏出力测量值，并预测得到下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值，根据所述下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日内典型场景及对应的概率，以日运营成本最低为目标进行优化，得到从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率；根据所述从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率，更新储能***充放电策略。
在一些具体的实施例中，所述含储能***的光伏充电站***包括：储能***、区域配电网、光伏充电站、AC-DC变换器、DC-AC变换器、DC-DC变换器、配电网交流母线和光伏站直流母线，所述光伏充电站包括充电桩和光伏发电***。
在一些具体的实施例中，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，包括预测模型，用于预测得到次日光伏出力和充电负荷预测值，或预测得到下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值，所述预测模型为：
，用于将光伏出力或充电负荷测量值输入所述预测模型，得到对应的光伏出力或充电负荷预测值，其中，/>
为在t时刻对t+i时刻进行预测的值，p和q分别为自回归阶数和滑动平均阶数，/>
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时刻测量的实际值，t、i、j表示时刻，/>
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为预测误差。
在一些具体的实施例中，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，包括场景生成削减模型，用于根据所述次日光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日前典型场景及对应的概率，或，根据所述下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日内典型场景及对应的概率，所述场景生成削减模型包括场景生成单元和场景削减单元，所述场景生成单元，用于：
根据充电负荷预测误差满足正态分布，确定充电负荷预测误差的概率密度函数；将充电负荷预测误差的概率密度函数分为多个充电负荷等概率区间；在每个充电负荷等概率区间中，随机抽取一个采样点，并输入对应的概率密度函数的反函数，得到对应采样点的充电负荷样本值，所述充电负荷样本值包括对应的充电负荷预测值及对应的概率；根据多个充电负荷样本值，确定多个对应的充电负荷场景及对应的概率；
根据光伏出力预测误差满足Beta分布，确定光伏出力预测误差的概率密度函数；将光伏出力预测误差的概率密度函数分为多个光伏出力等概率区间；在每个光伏出力等概率区间中，随机抽取一个采样点，并输入对应的概率密度函数的反函数，得到对应采样点的光伏出力样本值，所述光伏出力样本值包括对应的光伏出力预测值及对应的概率；根据多个光伏出力样本值，确定多个对应的光伏出力场景及对应的概率。
在一些具体的实施例中，所述场景削减单元，用于：
确定多个光伏出力典型场景中两个一组的全部组合，计算每个组合中两个光伏出力典型场景的欧式距离，找出每个光伏出力典型场景欧式距离最近的光伏出力典型场景，计算每个光伏出力典型场景及对应的欧式距离最近的光伏出力典型场景之间的概率距离，找出概率距离最短的组合，将所述概率距离最短的组合中的一个光伏出力典型场景削减，更新所述概率距离最短的组合中的另一个光伏出力典型场景的概率，进行光伏出力典型场景削减，直到达到目标光伏出力典型场景数；
确定多个充电负荷典型场景中两个一组的全部组合，计算每个组合中两个充电负荷典型场景的欧式距离，找出每个充电负荷典型场景欧式距离最近的充电负荷典型场景，计算每个充电负荷典型场景及对应的欧式距离最近的充电负荷典型场景之间的概率距离，找出概率距离最短的组合，将所述概率距离最短的组合中的一个充电负荷典型场景削减，更新所述概率距离最短的组合中的另一个充电负荷典型场景的概率，进行充电负荷典型场景削减，直到达到目标充电负荷典型场景数。
在一些具体的实施例中，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，还包括：
成本模型，所述成本模型包括：
购电成本
，其中，/>
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在一些具体的实施例中，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，包括：
优化模型，所述优化模型的目标函数为
其中，S PV为光伏出力典型场景集合，ω PV表示光伏出力典型场景，λ ωPV为光伏出力典型场景ω PV的概率，S EV为光伏充电站充电负荷典型场景集合，ω EV为光伏充电站充电负荷典型场景，λ ωEV为光伏充电站充电负荷典型场景ω EV的概率，T为调度周期数，
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在一些具体的实施例中，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，包括日前初始优化模型，所述日前初始优化模型由所述日前典型场景及对应的概率输入所述优化模型而得到，所述日前初始优化模型输出储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值。
在一些具体的实施例中，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，包括日内滚动优化模型，所述日内滚动优化模型由所述日内典型场景及对应的概率输入所述优化模型而得到，所述日内滚动优化模型输出从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率。
在一些具体的实施例中，通过蒙特卡洛模拟法采样生成所述光伏出力或充电负荷历史数据。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本实施例中，本发明考虑到光伏出力和充电负荷的不确定性，在满足每辆电动汽车充电需求的前提下，使储能***在电价较低的时段进行充电储能，在电价较高的时段进行放电供能，在光伏充电站与配电网之间进行了能量缓冲，降低了购电成本的同时还响应了配电网削峰填谷，将购电负荷由高电价的峰时期向低电价的谷时期转移，通过滚动优化逐级消除了预测误差的影响，在分时电价机制下显著降低了***日运行成本，同时能更好的应对实际运行中可能出现的多种可能性场景，提高了鲁棒性。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令执行时实现前述的含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法。
凡在本发明的原则范围内做的任何修改、补充和等同替换等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围内。
Claims (20)
1.含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据含储能***的光伏充电站***中光伏出力和充电负荷历史数据，预测得到次日光伏出力和充电负荷预测值；
根据所述次日光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日前典型场景及对应的概率，根据所述日前典型场景及对应的概率，以日运营成本最低为目标进行优化，得到储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值；
在次日内，以所述储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值初始化所述光伏充电站***；
在次日内的每个调度周期，更新当前储能***荷电状态、充电负荷和光伏出力测量值，并预测得到下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值，根据所述下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日内典型场景及对应的概率，以日运营成本最低为目标进行优化，得到从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率；根据所述从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率，更新储能***充放电策略。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述含储能***的光伏充电站***包括：储能***、区域配电网、光伏充电站、AC-DC变换器、DC-AC变换器、DC-DC变换器、配电网交流母线和光伏站直流母线，所述光伏充电站包括充电桩和光伏发电***。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预测得到次日光伏出力和充电负荷预测值，或预测得到下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值，包括以下步骤：
将光伏出力或充电负荷测量值输入预测模型，得到对应的光伏出力或充电负荷预测值，所述预测模型为：
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为预测误差。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述次日光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日前典型场景及对应的概率，或，根据所述下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日内典型场景及对应的概率，包括以下步骤：
根据充电负荷预测误差满足正态分布，确定充电负荷预测误差的概率密度函数；
将充电负荷预测误差的概率密度函数分为多个充电负荷等概率区间；
在每个充电负荷等概率区间中，随机抽取一个采样点，并输入对应的概率密度函数的反函数，得到对应采样点的充电负荷样本值，所述充电负荷样本值包括对应的充电负荷预测值及对应的概率；
根据多个充电负荷样本值，确定多个对应的充电负荷场景及对应的概率；
根据光伏出力预测误差满足Beta分布，确定光伏出力预测误差的概率密度函数；
将光伏出力预测误差的概率密度函数分为多个光伏出力等概率区间；
在每个光伏出力等概率区间中，随机抽取一个采样点，并输入对应的概率密度函数的反函数，得到对应采样点的光伏出力样本值，所述光伏出力样本值包括对应的光伏出力预测值及对应的概率；
根据多个光伏出力样本值，确定多个对应的光伏出力场景及对应的概率；
将多个光伏出力场景和充电负荷场景进行聚类消减，得到光伏出力典型场景和充电负荷典型场景。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，将多个光伏出力场景和充电负荷场景进行聚类消减，得到光伏出力典型场景和充电负荷典型场景，包括以下步骤：
确定多个光伏出力典型场景中两个一组的全部组合，计算每个组合中两个光伏出力典型场景的欧式距离，找出每个光伏出力典型场景欧式距离最近的光伏出力典型场景，计算每个光伏出力典型场景及对应的欧式距离最近的光伏出力典型场景之间的概率距离，找出概率距离最短的组合，将所述概率距离最短的组合中的一个光伏出力典型场景削减，更新所述概率距离最短的组合中的另一个光伏出力典型场景的概率，进行光伏出力典型场景削减，直到达到目标光伏出力典型场景数；
确定多个充电负荷典型场景中两个一组的全部组合，计算每个组合中两个充电负荷典型场景的欧式距离，找出每个充电负荷典型场景欧式距离最近的充电负荷典型场景，计算每个充电负荷典型场景及对应的欧式距离最近的充电负荷典型场景之间的概率距离，找出概率距离最短的组合，将所述概率距离最短的组合中的一个充电负荷典型场景削减，更新所述概率距离最短的组合中的另一个充电负荷典型场景的概率，进行充电负荷典型场景削减，直到达到目标充电负荷典型场景数。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法，还包括以下步骤：
建立成本模型，所述成本模型包括：
购电成本
，其中，/>
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7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述日前典型场景及对应的概率，以日运营成本最低为目标进行优化，得到储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值，包括以下步骤：
设置优化模型，所述优化模型的目标函数为
其中，S PV为光伏出力典型场景集合，ω PV表示光伏出力典型场景，λ ωPV为光伏出力典型场景ω PV的概率，S EV为光伏充电站充电负荷典型场景集合，ω EV为光伏充电站充电负荷典型场景，λ ωEV为光伏充电站充电负荷典型场景ω EV的概率，T为调度周期数，
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，
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将所述日前典型场景及对应的概率，输入所述优化模型，建立日前初始优化模型，得到储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，以日运营成本最低为目标进行优化，得到从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率，包括以下步骤：
将所述日内典型场景及对应的概率，输入所述优化模型，建立日内滚动优化模型，得到从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率。
9.如权利要求1至8任一所述的方法，其特征在于，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法，还包括通过蒙特卡洛模拟法采样生成所述光伏出力或充电负荷历史数据。
10.含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，其特征在于，包括：
日前预测模块，用于根据含储能***的光伏充电站***中光伏出力和充电负荷历史数据，预测得到次日光伏出力和充电负荷预测值；
日前优化模块，用于根据所述次日光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日前典型场景及对应的概率，根据所述日前典型场景及对应的概率，以日运营成本最低为目标进行优化，得到储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值；
日内初始化模块，用于在次日内，以所述储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值初始化所述光伏充电站***；
日内滚动优化模块，用于在次日内的每个调度周期，更新当前储能***荷电状态、充电负荷和光伏出力测量值，并预测得到下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值，根据所述下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日内典型场景及对应的概率，以日运营成本最低为目标进行优化，得到从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率；根据所述从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率，更新储能***充放电策略。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述含储能***的光伏充电站***包括：储能***、区域配电网、光伏充电站、AC-DC变换器、DC-AC变换器、DC-DC变换器、配电网交流母线和光伏站直流母线，所述光伏充电站包括充电桩和光伏发电***。
12.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，包括预测模型，用于预测得到次日光伏出力和充电负荷预测值，或预测得到下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值，所述预测模型为：
，用于将光伏出力或充电负荷测量值输入所述预测模型，得到对应的光伏出力或充电负荷预测值，其中，/>
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13.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，包括场景生成削减模型，用于根据所述次日光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日前典型场景及对应的概率，或，根据所述下一调度周期光伏出力和充电负荷预测值的预测误差，确定多个光伏出力和充电负荷的日内典型场景及对应的概率，所述场景生成削减模型包括场景生成单元和场景削减单元，所述场景生成单元，用于：
根据充电负荷预测误差满足正态分布，确定充电负荷预测误差的概率密度函数；
将充电负荷预测误差的概率密度函数分为多个充电负荷等概率区间；
在每个充电负荷等概率区间中，随机抽取一个采样点，并输入对应的概率密度函数的反函数，得到对应采样点的充电负荷样本值，所述充电负荷样本值包括对应的充电负荷预测值及对应的概率；
根据多个充电负荷样本值，确定多个对应的充电负荷场景及对应的概率；
根据光伏出力预测误差满足Beta分布，确定光伏出力预测误差的概率密度函数；
将光伏出力预测误差的概率密度函数分为多个光伏出力等概率区间；
在每个光伏出力等概率区间中，随机抽取一个采样点，并输入对应的概率密度函数的反函数，得到对应采样点的光伏出力样本值，所述光伏出力样本值包括对应的光伏出力预测值及对应的概率；
根据多个光伏出力样本值，确定多个对应的光伏出力场景及对应的概率。
14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述场景削减单元，用于：
确定多个光伏出力典型场景中两个一组的全部组合，计算每个组合中两个光伏出力典型场景的欧式距离，找出每个光伏出力典型场景欧式距离最近的光伏出力典型场景，计算每个光伏出力典型场景及对应的欧式距离最近的光伏出力典型场景之间的概率距离，找出概率距离最短的组合，将所述概率距离最短的组合中的一个光伏出力典型场景削减，更新所述概率距离最短的组合中的另一个光伏出力典型场景的概率，进行光伏出力典型场景削减，直到达到目标光伏出力典型场景数；
确定多个充电负荷典型场景中两个一组的全部组合，计算每个组合中两个充电负荷典型场景的欧式距离，找出每个充电负荷典型场景欧式距离最近的充电负荷典型场景，计算每个充电负荷典型场景及对应的欧式距离最近的充电负荷典型场景之间的概率距离，找出概率距离最短的组合，将所述概率距离最短的组合中的一个充电负荷典型场景削减，更新所述概率距离最短的组合中的另一个充电负荷典型场景的概率，进行充电负荷典型场景削减，直到达到目标充电负荷典型场景数。
15.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，还包括：
成本模型，所述成本模型包括：
购电成本
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16.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，包括：
优化模型，所述优化模型的目标函数为
其中，S PV为光伏出力典型场景集合，ω PV表示光伏出力典型场景，λ ωPV为光伏出力典型场景ω PV的概率，S EV为光伏充电站充电负荷典型场景集合，ω EV为光伏充电站充电负荷典型场景，λ ωEV为光伏充电站充电负荷典型场景ω EV的概率，T为调度周期数，
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为储能***在t时刻的荷电状态。
17.如权利要求16所述的装置，其特征在于，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，包括日前初始优化模型，所述日前初始优化模型由所述日前典型场景及对应的概率输入所述优化模型而得到，所述日前初始优化模型输出储能***优化初始荷电状态和次日各调度周期内储能***与区域配电网之间的参考功率交换值。
18.如权利要求16所述的装置，其特征在于，所述含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化装置，包括日内滚动优化模型，所述日内滚动优化模型由所述日内典型场景及对应的概率输入所述优化模型而得到，所述日内滚动优化模型输出从当前至当日结束中每个调度周期内储能***的充放电功率。
19.如权利要求10至18任一所述的装置，其特征在于，通过蒙特卡洛模拟法采样生成所述光伏出力或充电负荷历史数据。
20.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令执行时实现权利要求1-9任一所述的含储能***的光伏充电站多时间尺度随机优化方法。
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