[发明专利]一种基于差分进化算法的用户侧储能容量配置优化方法

权利要求书

1.一种基于差分进化算法的用户侧储能容量配置优化方法，所述方法包括如下步骤：

(1)、收集用户历史用电数据，使用K-mean聚类算法得到用户的典型用电负荷曲线，并判断该曲线是否为削峰型；

(2)、建立用户安装储能设备的成本/收益模型；

(3)、结合用户的典型用电负荷曲线与用户安装储能设备的成本/收益模型，构建用户投资收益优化函数；

(4)、使用差分进化算法求解用户的投资收益优化函数，得到用户的最佳储能容量配置及相应充放电时段，进而计算出相关的经济指标，帮助用户判断是否适合配置储能设备；

所述步骤(4)中用户的投资收益优化函数的建立包括如下步骤：

设用户安装储能设备后的年净收益为v，有：

其中放电量E等于样本数据中所有采样点放电之和，即：

用户使用的储能设备满足约束条件，在一天中充放电量相等，所以有：

同理用户的充电平均功率与放电平均功率写为：

其中t_dis为处于充电采样点个数num_dis的除以每小时采样的次数，即：

同理有：

将上述参数E、C、P_dis、P_ch、t_dis、t_ch带入用户投资收益优化函数，即得到一个仅关于时段充放电量的num维的方程，即：

2.根据权利要求1所述的一种基于差分进化算法的用户侧储能容量配置优化方法，其特征在于：所述步骤(1)中使用K-mean聚类算法得到用户的典型用电负荷曲线包括如下步骤：

(1-1)、通过用户的电表或相关记录收集用户的历史用电数据；

(1-2)、以用户一天的用电负荷为样本，使用K-means聚类算法对用户历史用电数据进行分类；

(1-3)、提取包含样本数目最多类的质心作为用户的典型用电负荷曲线；

(1-4)、判断典型用电负荷曲线是否为削峰型，即是否有明显的峰谷差，若没有则说明用户不适合安装储能设备，若有则继续进行经济性分析。

3.根据权利要求1所述的一种基于差分进化算法的用户侧储能容量配置优化方法，其特征在于：所述步骤(3)中用户安装储能设备的相关成本模型的建立包括如下步骤：

设用户安装储能电池后的日放电量为E，储能电池的放电深度与放电效率分别为μ₁和μ₂，那么用户安装储能电池的容量C为：

设储能电池单位造价为u₁元/kWh，则用户安装储能电池的成本W₁为：

设用户的放电时长为t_dis，用户的放电功率为：

设用户的充电时长为t_ch，用户的充电功率为：

设PCS的单位成本为u₂元/kW，则用户购买PCS的成本W₂为：

W₂＝max(P_dis,P_ch)×u₂

设l为电池循环次数，j为每天的充放电次数，M为一年中使用储能电池的天数，则电池使用年限T为：

设用户的年运营投资为u₃元/kw，则在使用年限内，用户的运营投资的总花费W₃为：

W₃＝u₃×T×C

设通货膨胀率为i_r，贴现率为d_r，残值取95％，则用户的总投资成本W'与年成本W分别为：

W'＝W₁+W₂+W₃