本發(fā)明涉及配電網(wǎng)儲(chǔ)能規(guī)劃，具體涉及一種考慮高比例光伏接入及用戶需求響應(yīng)的配電網(wǎng)儲(chǔ)能規(guī)劃方法。

背景技術(shù)：

1、分布式光伏高比例并網(wǎng)已成為大勢(shì)所趨，由于光伏發(fā)電具有間歇性、隨機(jī)性等特點(diǎn)，增加了常規(guī)電源調(diào)節(jié)壓力，同時(shí)也在一定程度上帶來了電能質(zhì)量問題。儲(chǔ)能系統(tǒng)具有快速調(diào)節(jié)功率及供蓄能力，有助于提升光伏的本地消納能力，同時(shí)也能夠提升電網(wǎng)的支撐能力及電能質(zhì)量。儲(chǔ)能系統(tǒng)具有充放速度快、效率高、對(duì)地理?xiàng)l件要求低、使用壽命長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)，故而得到廣泛應(yīng)用。目前，光伏接入和儲(chǔ)能配置給配電網(wǎng)規(guī)劃和電網(wǎng)的安全運(yùn)行帶來了很多風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。分布式光伏系統(tǒng)就近消納，規(guī)模小、數(shù)量多、空間分布廣，普通用戶所需要的儲(chǔ)能容量較小，無法享受到規(guī)模效應(yīng)帶來的成本優(yōu)勢(shì)。分布式光伏和負(fù)荷的雙重不確定性使得配電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行情況難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，光伏出力及負(fù)荷需求的不確定性常會(huì)導(dǎo)致儲(chǔ)能系統(tǒng)優(yōu)化配置難以達(dá)到預(yù)期，且很多情況下儲(chǔ)能的利用率較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出的一種考慮高比例光伏接入及用戶需求響應(yīng)的配電網(wǎng)儲(chǔ)能規(guī)劃方法，可至少解決背景技術(shù)中的技術(shù)問題之一。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了以下技術(shù)方案：

3、一種高比例光伏接入及用戶需求響應(yīng)的配電網(wǎng)儲(chǔ)能規(guī)劃方法，其特征在于，具體步驟如下：

4、s100、建立包括容量成本、功率成本的儲(chǔ)能配置規(guī)劃模型，分析儲(chǔ)能分配用戶數(shù)量，進(jìn)一步優(yōu)化為獨(dú)立儲(chǔ)能配置模型和共享儲(chǔ)能配置模型；

5、s200、分析統(tǒng)計(jì)光伏出力的歷史數(shù)據(jù)，確定可涵蓋光伏出力全部連續(xù)場(chǎng)景范圍的連續(xù)時(shí)間段，基于該光伏出力全部場(chǎng)景，建立光伏出力的不確定度集合來描述光伏出力的不確定性；

6、s300、分析用戶參與需求響應(yīng)的電/冷/熱負(fù)荷特性，形成基于可削減負(fù)荷模型、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷模型、可中斷負(fù)荷模型的三模型協(xié)同分析方法，實(shí)現(xiàn)用戶電/冷/熱負(fù)荷全方位分析；

7、s400、基于s100、s200、s300，計(jì)及系統(tǒng)不確定性以及運(yùn)行中儲(chǔ)能和需求響應(yīng)的調(diào)控手段，建立考慮高比例光伏接入及用戶需求響應(yīng)的儲(chǔ)能配置優(yōu)化模型并求解。

8、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述s100中獨(dú)立儲(chǔ)能配置模型和共享儲(chǔ)能配置模型搭建方法如下：

9、s110、建立包括容量成本、功率成本的儲(chǔ)能配置規(guī)劃模型；

10、儲(chǔ)能配置規(guī)劃需綜合考慮容量成本和功率成本，其儲(chǔ)能配置規(guī)劃模型及約束條件如下：

11、cs,i＝θees,i+θpps,i??????????????????????????????????????(1)

12、

13、其中，cs,i為第i個(gè)儲(chǔ)能的規(guī)劃成本，包括容量成本和功率成本兩項(xiàng)，θe和θp分別為單位容量成本和單位功率成本，es,i和ps,i分別為第i個(gè)儲(chǔ)能的容量和充放功率，和分別為第i個(gè)儲(chǔ)能的容量上限和功率上限；

14、第i個(gè)儲(chǔ)能的運(yùn)行模型為：

15、

16、式中，為第i個(gè)儲(chǔ)能在時(shí)刻h的儲(chǔ)電量，μs為儲(chǔ)能電量的自損率，和分別為充電功率、放電功率，ρin和ρout分別為充、放電過程中的效率，ρmin和ρmax分別為儲(chǔ)能荷電狀態(tài)的上下限，為表示充電狀態(tài)的0-1變量，值為1時(shí)充電，值為0時(shí)放電；

17、s120、根據(jù)儲(chǔ)能分配用戶數(shù)量，進(jìn)一步優(yōu)化為獨(dú)立儲(chǔ)能配置模型和共享儲(chǔ)能配置模型；

18、根據(jù)儲(chǔ)能分配用戶數(shù)量，將分配給單一用戶和多個(gè)用戶的儲(chǔ)能配置分為獨(dú)立儲(chǔ)能配置和共享儲(chǔ)能配置；確定獨(dú)立儲(chǔ)能配置用戶集合表示為is＝{is1,l?isi}，i為獨(dú)立儲(chǔ)能配置用戶數(shù)量；確定共享儲(chǔ)能配置用戶集合表示為cs＝{cs1,l?csc}，c為共享儲(chǔ)能數(shù)量；基于s110所述儲(chǔ)能配置規(guī)劃模型及其約束條件，將其視為獨(dú)立儲(chǔ)能配置模型；

19、在儲(chǔ)能配置規(guī)劃模型及其約束條件的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮所有儲(chǔ)能參與用戶對(duì)儲(chǔ)能功率的分配，共享儲(chǔ)能配置需滿足：

20、

21、式中為第i個(gè)共享儲(chǔ)能參與用戶集合中該共享用戶集合中第j個(gè)用戶在第h個(gè)時(shí)刻的充電功率，為第i個(gè)共享儲(chǔ)能參與用戶集合中該共享用戶集合中第j個(gè)用戶在第h個(gè)時(shí)刻的放電功率，集合中所有用戶的充電/放電功率之和應(yīng)該等于共享儲(chǔ)能的充電/放電功率。

22、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述s200中光伏出力的不確定度集合確定方法：

23、s210、對(duì)光伏出力的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；

24、s220、選取一個(gè)確定的時(shí)間段，在該時(shí)段內(nèi)選定一個(gè)涵蓋光伏出力全部場(chǎng)景的連續(xù)范圍，

25、s230、生成一定半徑約束下的不確定集；

26、

27、式中:為光伏出力的不確定集；為光伏機(jī)組在t時(shí)段的實(shí)際出力；和分別代表光伏機(jī)組在t時(shí)段出力的最小值與最大值；t為一天劃分的時(shí)段數(shù)，本文以1小時(shí)為單位，將每天分解為24個(gè)時(shí)段；λ為魯棒因子，取值范圍為[0，24]，用于控制不確定集的區(qū)間范圍，數(shù)值越大表示不確定度集合所涵蓋的范圍越大。

28、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述s300中三模型協(xié)同分析方法具體步驟如下：

29、s310、分析用戶參與需求響應(yīng)的電/冷/熱負(fù)荷特性，形成基于可削減負(fù)荷模型；從用戶角度出發(fā)，將一天分為n個(gè)可削減負(fù)荷時(shí)段t，可削減負(fù)荷模型如下

30、

31、式中，ρlar,t為t時(shí)刻負(fù)荷可削減的系數(shù)；st為t時(shí)刻用戶負(fù)荷容量plar,t為t時(shí)刻負(fù)荷削減功率；wlar,t為可削減負(fù)荷在t時(shí)段的削減量；tlar與分別為負(fù)荷削減的起始和終止時(shí)間；wlar,t與分別為t時(shí)段負(fù)荷可削減容量的下限和上限；

32、s320、分析用戶參與需求響應(yīng)的電/冷/熱負(fù)荷特性，形成可轉(zhuǎn)移負(fù)荷模型模型；可轉(zhuǎn)移負(fù)荷模型如下所示：

33、

34、式中，ρlas,t為t時(shí)刻負(fù)荷的可轉(zhuǎn)移系數(shù)；plas,t為t時(shí)刻負(fù)荷可轉(zhuǎn)移功率；tlas與為負(fù)荷轉(zhuǎn)移的起止時(shí)刻，wlas,t為t時(shí)段負(fù)荷的可轉(zhuǎn)移量；與wlas,t分別為t時(shí)段負(fù)荷可轉(zhuǎn)移容量的上下限。

35、s330、分析用戶參與需求響應(yīng)的電/冷/熱負(fù)荷特性，形成可中斷負(fù)荷模型；

36、可中斷負(fù)荷模型如下所示：

37、

38、式中，plat,t為t時(shí)刻負(fù)荷的可中斷功率；ρlat,t為t時(shí)刻負(fù)荷的可中斷系數(shù)；tlat與為負(fù)荷中斷的起止時(shí)刻；wlat,t為t時(shí)段負(fù)荷的可中斷量；與wlat,t為可中斷負(fù)荷中斷容量的上下限，負(fù)荷中斷時(shí)間不少于最短持續(xù)時(shí)間。

39、s340、基于可削減負(fù)荷模型、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷模型、可中斷負(fù)荷模型對(duì)用戶電/冷/熱負(fù)荷全方位分析。

40、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述s400中用戶需求響應(yīng)的儲(chǔ)能配置優(yōu)化模型求解方法如下：

41、s410、計(jì)及系統(tǒng)不確定性以及運(yùn)行中儲(chǔ)能和需求響應(yīng)的調(diào)控手段，提出儲(chǔ)能配置的三層優(yōu)化模型；

42、s420、求解考慮高比例光伏接入及用戶需求響應(yīng)的儲(chǔ)能配置優(yōu)化模型；

43、s430、求解主模型和子模型。

44、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述s410中儲(chǔ)能配置的三層優(yōu)化模型具體如下：

45、

46、式中，d為規(guī)劃周期的天數(shù)；τb和τl分別為系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)集合和線路集合。

47、

48、式中，為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)在第h個(gè)時(shí)刻的買電成本，為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)在第h時(shí)刻注入節(jié)點(diǎn)的功率，為電網(wǎng)的購(gòu)電價(jià)，為電網(wǎng)的售電價(jià)，本文中采用分時(shí)電價(jià)。

49、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述s420中儲(chǔ)能配置優(yōu)化模型的求解方法如下：

50、將儲(chǔ)能配置的三層優(yōu)化模型分解為主模型和子模型，其中主模型表示如下：

51、

52、對(duì)于一系列系統(tǒng)不確定性場(chǎng)景組成的集合其中第k個(gè)不確定性場(chǎng)景其對(duì)應(yīng)的決策變量為

53、子模型為運(yùn)行階段的優(yōu)化問題，對(duì)于給定的儲(chǔ)能規(guī)劃方案

54、i∈is∪cs其優(yōu)化模型可表示如下：

55、

56、其中，

57、

58、式中，為i節(jié)點(diǎn)在h時(shí)刻的購(gòu)電量，為i節(jié)點(diǎn)在h時(shí)刻的售電量。

59、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述s430中主模型和子模型求解方法如下：

60、采用適用于求解雙層魯棒優(yōu)化問題的列和約束生成算法(c&cg)，具體步驟為：

61、s431、設(shè)置優(yōu)化目標(biāo)下限bl＝-∞，上限bu＝∞，將不確定集合設(shè)置為空，迭代次數(shù)設(shè)置為k＝1；

62、s432、求解優(yōu)化主問題，獲得目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值omp和對(duì)應(yīng)的規(guī)劃最優(yōu)解用求解得到的omp更新bu的值；

63、s433、基于主問題求解得到的規(guī)劃解對(duì)優(yōu)化子問題進(jìn)行求解，獲得目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值osp(包括規(guī)劃階段的目標(biāo)函數(shù)值)和對(duì)應(yīng)的不確定場(chǎng)景求解結(jié)果用osp更新bl的值；

64、s434、如果∣bu-bl∣/bl<δ，求解流程結(jié)束，否則繼續(xù)下一步；

65、s435、把加入集中，在主優(yōu)化問題中生成對(duì)應(yīng)的變量添對(duì)應(yīng)的約束條件，令k＝k+1并轉(zhuǎn)向步驟s432。

66、由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明建立包括容量成本、功率成本的儲(chǔ)能配置規(guī)劃模型，形成獨(dú)立儲(chǔ)能配置模型和共享儲(chǔ)能配置模型?；诠夥隽θ繄?chǎng)景，建立光伏出力的不確定度集合描述光伏出力的不確定性。分析用戶參與需求響應(yīng)的電/冷/熱負(fù)荷特性，建立電/冷/熱負(fù)荷的需求響應(yīng)模型。計(jì)及系統(tǒng)不確定性以及運(yùn)行中儲(chǔ)能和需求響應(yīng)的調(diào)控手段，建立考慮高比例光伏接入及用戶需求響應(yīng)的儲(chǔ)能配置優(yōu)化模型并求解。求解模型第一層以儲(chǔ)能規(guī)劃階段以儲(chǔ)能運(yùn)行投資成本最低為目標(biāo)；第二層以運(yùn)行階段建立考慮光伏和負(fù)荷不確定性的運(yùn)行成本最優(yōu)為目標(biāo)；第三層優(yōu)化儲(chǔ)能充放電策略及需求側(cè)響應(yīng)策略，最小化系統(tǒng)運(yùn)行成本。本方法能夠有效提升光伏消納量，降低儲(chǔ)能運(yùn)行成本，增強(qiáng)系統(tǒng)的靈活性、可靠性，使多側(cè)能源互補(bǔ)互融，提升能源的利用效率。