CN105226691B 一种孤立微电网混合储能优化配置方法
技术领域
本发明涉及电力系统规划技术，具体涉及一种孤立微电网混合储能优化配置方法，属于一种对电力系统的优化规划技术领域。
背景技术
随着能源危机和环境污染的日益严峻，可再生能源在电力能源发展中受到越来越多的关注。随着风能、太阳能等可再生能源接入电网规模的不断扩大，其固有的出力间歇性和随机性对电网调度运行带来了较大困难。为了减少可再生能源接入对电网的冲击，并改善可再生能源机组单机接入成本高、可控性差等缺点，微电网应运而生。微电网是一个小型的可控系统，它将微电源、储能单元、负荷以及一些可控单元等有机地结合在一起，向用户输送电能和热能，可大幅提高可再生能源的渗透率。储能系统作为微电网必不可少的关键部分，在微电网中主要负责平滑联络线功率波动、削峰填谷及作为负荷备用等作用，其在微电网调度运行、提高可再生能源的接纳能力等方面发挥着不可替代的作用。随着微电网规模的增大和可再生能源渗透率的提高，对大规模储能系统容量、充放电功率以及储能寿命等技术性能的要求也越来越严格，且大容量储能系统通常价格昂贵，因此在微电网规划设计中，储能选型及定容对控制项目投资成本及后期电网调度运行优化显得尤为重要，有必要对微电网储能优化配置问题进行专门研究。
针对不同储能技术的运行特性和经济性特点，国内外学者对储能系统容量优化配置进行了深入的研究。基于储能系统应用场景和承担功能的不同，可以将储能系统容量优化分为以下两方面：
第一，储能系统与间歇性能源配合。目前，国内外学者针对储能系统平滑间歇性电源出力来进行储能容量的优化配置已取得了一定的研究成果。
孙耀杰针对间歇性电源中蓄电池的最优容量配置问题，提出了一种基于电池容量优化机会约束规划的数学模型。在对蓄电池容量优化过程中，建立了间歇性能源以及用户负荷随机特性的概率模型，将蓄电池容量优化问题转化为机会约束规划问题，并采用遗传算法，结合随机模拟技术对优化的数学模型进行了求解，得到了蓄电池的最优容量。
Yoshimoto·K提出了一种考虑蓄电池荷电状态反馈控制的方法，以日本Hokkaido风电场示范工程为应用模型，证明了该方法在达到预期目标的前提下能降低蓄电池的容量。
Teleke·S对上述方法进行了改进，同时考虑到蓄电池的充放电速率、荷电状态和充放电次数等约束条件，实现了风电场出力小时级别的发电调度。
第二，储能系统与微电网配合。凭借储能系统的双向充放电特性，能有效的降低微电网中间歇性能源的波动，平滑联络线功率波动，削峰填谷及作为运行备用等，国内外针对微电网储能系统优化配置方面的研究取得了一系列的研究成果。
Chen·S·X利用时序蒙特卡罗法和模糊神经网络法对风速和光照强度进行了预测，分别建立了微电网在孤岛运行状态下的电源调度模型和并网运行方式下的成本效益模型，以总成本最低为目标，考虑了功率平衡约束、旋转备用约束以及间歇式电源运行约束，采用混合线性整数规划的方法进行求解。但是该文献并没有考虑储能系统容量配置对微电网可靠性的影响。
许丹建立了以总成本最低为目标的蓄电池容量优化模型，计及了发电机组运行成本、启停机成本以及蓄电池经济折算成本，考虑了功率平衡约束、发电机组运行约束、蓄电池运行约束以及网络约束，对含风机、光伏、等电源的微电网并网运行模式进行建模，采用混合整数规划的方法进行求解，对不同间歇性能源渗透率和蓄电池经济折算系数下的蓄电池最优容量配置进行了分析。
Makarov·Y·V对风电机组出力和负荷进行预测，以两者的预测误差作为储能系统需要补偿的功率，通过傅里叶变换将预测误差进行了分解，以该微电网调度运行策略为基准划分了四个调度决策时段，提出了两种储能系统容量配置方法并进行了对比，同时还分析了高渗透率风电并网时的混合储能的选型方法。
上述方法针对平滑功率波动，以提高经济效益或降低投资成本为目标对储能容量进行优化配置，对推动我国微电网的发展提供了较好的技术储备，但也存在不足：第一，微电网中不仅含有间歇性能源，还含有随时间变化的负荷，储能配置不仅需要平抑间歇性能源的出力波动，还需要考虑负荷的随机波动和日周期特性；第二，不同类型储能系统的最适宜充放电时间跨度不同，特定类型的储能系统只有在特定的充放电时间跨度内运行效率才最高，若储能配置过程中不考虑这一因素的影响，将所有类型的储能系统同等看待，会大幅降低储能系统的工作效率和使用寿命；第三，在混合储能配置过程中，为了使不同类型的储能系统物尽其用，需要将电源和负荷间的不平衡功率进行分解，如何实现不平衡功率的优化分解，最大限度发挥混合储能的优势，对实际工程意义重大。
如何更能有效的解决现有技术微电网储能配置中存在的上述三方面不足，已经成为业界内的主要技术研究方向。
发明内容
针对现有技术中对微电网中混合储能容量配置方法所存在的不足，本发明提供了一种孤立微电网混合储能优化配置方法，以孤立微电网为研究对象，并以系统储能投资运行成本、缺电损失费用以及弃风惩罚费用的总和最小为目标建立孤立微电网混合储能容量优化配置模型，综合考虑了系统中间歇性能源和负荷情况随时间波动的因素对微电网混合储能容量配置的影响，再采用遗传算法对所建立的孤立微电网混合储能容量优化配置模型进行求解，择优确定微电网的混合储能优化配置方案，以提高孤立微电网混合储能容量配置的经济性，以帮助提高孤立微电网混合储能容量配置的利用率和使用寿命，降低孤立微电网系统的综合利用成本。
为实现上述目的，本发明采用了如下的技术方案：
一种孤立微电网混合储能优化配置方法，以孤立微电网为研究对象，并以系统储能投资运行成本、缺电损失费用以及弃风惩罚费用的总和最小为目标建立孤立微电网混合储能容量优化配置模型，采用遗传算法对所建立的孤立微电网混合储能容量优化配置模型进行求解，择优确定孤立微电网的混合储能优化配置方案；该方法具体包括如下步骤：