[发明专利]有源配电网内储能电站的优化选址定容方法有效
申请号: | 201611230892.X | 申请日: | 2016-12-27 |
公开(公告)号: | CN106972523B | 公开(公告)日: | 2019-06-25 |
发明(设计)人: | 张静炜;殷伟斌;冯晓科;严耀良;金山红;董成明;李振坤;陈思宇;符杨;赵巍;杨晓雷;方江晓;屠一艳 | 申请(专利权)人: | 国网浙江省电力公司嘉兴供电公司;上海电力学院 |
主分类号: | H02J3/38 | 分类号: | H02J3/38;H02J3/32 |
代理公司: | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人: | 尉伟敏;阎忠华 |
地址: | 314001 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种有源配电网内储能电站的优化选址定容方法,利用时序分析法对现有的灵敏度方法进行改进,提出了计及配电网运行方式的时序综合灵敏度计算方法,以各节点时序灵敏度指标作为储能选址的依据。基于本发明所提方法对储能进行优化选址。本发明具有削弱了灵敏度较高但电压水平合格节点对选址结果的影响;保证优化节点电压时不对其他节点电压造成不利影响的特点。 | ||
搜索关键词: | 有源 配电网 内储能 电站 优化 选址 方法 | ||
【主权项】:
1.一种有源配电网内储能电站的优化选址定容方法,其特征是,包括如下步骤:(1‑1)从源配电网的EMS系统获取负荷数据、光伏出力数据、系统阻抗、系统的各个运行方式及天数;初始化遗传算法中的种群大小,收敛条件、交叉概率和变异概率;(1‑2)设定储能最大安装节点个数M,当前储能接入个数n=1;(1‑3)计算节点静态综合灵敏度和节点时序综合灵敏度,以节点时序综合灵敏度最大的节点作为第n个储能接入节点;节点静态综合灵敏度的计算过程如下:(1‑3‑1)利用公式
计算t时刻节点j的注入功率变化时,节点i电压的灵敏度Senij,t:其中,λij,t为灵敏度矩阵中t时刻节点j注入功率变化时,j节点对i节点的传统电压‑有功灵敏度值;wi,t为节点权重因子,其值以节点电压偏离节点期望电压的大小衡量;Vi,t为t时段i节点电压;Vref,i,t为i节点期望电压;(1‑3‑2)利用公式
计算t时刻节点j的注入功率变化时,节点k电压的灵敏度Senkj,t:其中,λkj,t为灵敏度矩阵中t时刻节点j注入功率变化时,j节点对k节点的传统电压‑有功灵敏度值;wk,t为节点权重因子,其值以节点电压偏离节点期望电压的大小衡量;Vk,t为t时段k节点电压;Vref,k,t为k节点期望电压;(1‑3‑3)利用公式
计算t时刻节点j的注入功率变化时的节点静态综合灵敏度SenSj,t;其中,ΦH为t时段配电网中电压偏高的节点集合,ΦL为t时段配电网中电压偏低的节点集合;节点时序综合灵敏度的计算过程如下:利用公式
计算节点时序灵敏度Senop,j;其中,kt为t时段权重因子,以t时段电压越限节点个数与最大节点电压偏离程度的乘积表示;max(Vj,t‑Vref,j,t)为t时段最大节点电压偏离程度;Nexceed,t为t时段系统电压越限节点个数;(1‑4)根据当前储能接入个数n,对储能容量、PCS额定功率进行实数编码,形成遗传算法的初代种群;(1‑5)利用最优潮流算法计算n个储能系统最优时序出力,以储能电站选址定容模型为个体适应度计算模型,计算各个体适应度;储能电站选址定容模型如下:f=Ce×EESS+Cp×PESS+NESS×CinstallPDG,t+PESS,t+Pgrid,t=Pload,t+Ploss,tSij,min≤Sij,t≤Sij,maxVi,min≤Vi,t≤Vi,maxPmin≤PESS,t≤PmaxSOCmin≤SOCl,t≤SOCmax
其中,Ce、Cp、Cinstall分别代表储能单位容量成本、储能单位功率成本及储能安装建设基本成本;EESS、PESS分别为储能系统接入容量和PCS额定功率;NESS为储能接入个数;PDG,t、PESS,t、Pgrid,t、Pload,t、Ploss,t分别为t时刻DG功率、t时刻储能功率、t时刻上级电网传输功率、t时刻配电网负荷功率和t时刻系统损耗;Sij,max、Sij,min、Sij,t分别为配电网支路视在功率上限、配电网支路视在功率下限和t时刻线路视在功率;Vi,max、Vi,min、Vi,t分别为节点电压上限、节点电压下限和t时刻i节点电压;Pmax、Pmin为储能的最大充电功率和最小充电功率,Pmax、Pmin也最大放电功率和最小放电功率;SOCmin、SOCl,t、SOCmax分别代表储能系统荷电状态最小值、t时刻第l个储能系统荷电状态、储能系统荷电状态最大值;ηc,t、ηd,l分别代表第l个储能系统充放电效率;ΔT为时段长度,以一小时作为一个时段,即ΔT=1h;(1‑6)判断遗传算法是否收敛,收敛判据为最优个体目标函数改变量连续N次小于预设值ε,或达到最大迭代次数;若没有收敛,则进行选择、交叉、变异操作,产生下一代种群,并返回步骤(1‑5);否则,转入步骤(1‑7);(1‑7)判断当前储能接入个数n与储能最大安装节点个数M的大小关系,若n<M,则转入步骤(1‑8),否则转入步骤(1‑9);(1‑8)根据已接入的n个储能系统最优时序出力,更新节点负荷数据,以新的负荷数据为下一个储能系统时序综合灵敏度计算的基础数据,使n值增加1,转入步骤(1‑3);(1‑9)比较各储能配置个数下的最优值,输出最优配置结果。
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