一种用户侧共享储能两阶段鲁棒配置方法与流程

1.本发明涉及共享储能配置技术领域，尤其涉及一种用户侧共享储能两阶段鲁棒配置方法。


背景技术：

2.随着化石能源的过度开采、自然环境的日益恶化以及互联网技术的不断革新，能源正在向分布式可再生能源利用的方向转型，以可再生能源技术和互联网技术结合的新型能源体系——能源互联网飞速发展。同时，伴随用户侧大量新能源装置的接入，能源互联网对电能调度灵活性的要求显著提高。而储能是解决可再生能源消纳问题的最佳途径之一。但是储能建设成本太大，一直成为其发展瓶颈。
3.有资料显示，随着分布式储能的发展，共享储能经济模式受到广泛关注。而共享储能即是储能通过不同形式进行共享减少不必要的储能投资，增加社会总收益的一种新型商业模式。
4.中国专利文献cn110912166a公开了一种“多用户共享储能模式的储能容量配置方法”。根据储能系统成本模型构建多用户单储能模型，并以多用户单储能模型最小化为目标函数；构建多用户单储能模型的约束条件；求解目标函数，获得共享储能配置容量c
′
、共享储能装置在各时刻的充电功率pc(t)、共享储能装置在各时刻的放电功率pd(t)；根据共享储能实际容量与配置容量c
′
的差值，共享储能向电网进行充放电。上述技术方案未考虑储能建设成本太大，用户难以从参与需求响应中获益，


技术实现要素：

5.本发明主要解决原有的技术方案未考虑储能建设成本太大，用户难以从参与需求响应中获益的技术问题，提供一种用户侧共享储能两阶段鲁棒配置方法，通过利用用户的互补负载特性和大规模建设设备所带来的规模效益来降低储能建设成本，建立了发电侧共享储能应用模式，分析了可再生能源不确定性对优化配置的影响，然后考虑到用户负荷的不确定性，采用两阶段鲁棒优化来提出了发电侧共享储能优化配置模型，进一步提出了解决该问题的相关算法，最后利用大m法将其线性化后运用商业求解器进行求解，获得共享储能的最优配置。
6.本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：本发明包括以下步骤：
7.s1构建用户侧共享储能结构体系；
8.s2构建考虑负荷不确定性和储能损耗的共享储能优化配置模型；
9.s3构建考虑负荷侧的需求侧响应模型；
10.s4提出模型的求解算法；
11.s5利用大m法将模型线性化并使用求解器求解。
12.首先建立了发电侧共享储能应用模式，其次，分析了可再生能源不确定性对优化
配置的影响；然后提出了发电侧共享储能优化配置模型，进一步提出了解决该问题的相关算法，最后利用大m法将其线性化后运用商业求解器进行求解。
13.作为优选，所述的步骤s1构建用户侧共享储能结构体系具体包括：
14.s1.1提出共享储能概念并建立计及充放电损耗的储能模型；提出共享储能概念：与传统的用户侧储能相比，共享储能最显著的特点是“共享”的经济模式。一般共享储能，由分散式小规模储能和集中式的大规模储能组成。
15.由于共享储能是一种集中共享储能的形式，用户分是由低负荷水平的中小型工商用户组成，他们负担不起单独的储能服务。此外，不同类型的工商用户负荷具有互补的特性，对这些用户应用聚类算法可以进一步提高共享储能的聚合效率。
16.s1.2对用户的负荷数据进行分析以确立共享储能采用的技术手段；为了聚集大量具有互补负荷特征的用户，共享储能的供应商和运营商必须对用户的负荷数据进行分析。在收集到用户的历史负荷数据后，有必要分析用户的功耗行为特征，预测用户的功耗负荷趋势。通过用户负载数据，共享储能供应商可以计算出用户需要配置的共享储能参数。
17.s1.3确立共享储能收益模式。在供应商确定了共享储能的销售方式和价格后，用户可以根据自己的储能需求来购买储能服务。然后，供应商根据所有用户的配置要求，统一对共享储能进行集中调度。用户必须从共享储能供应商处购买使用权，在被用户购买后，对于共享储能无法满足的用户负荷部分，用户将向电网支付相应的电费。共享储能供应商的主要收入来自于用户负荷的互补性和储能投资的规模效益。
18.作为优选，所述的步骤s1.3具体包括，在供应商确定了共享储能的销售方式和价格后，用户根据自己的储能需求来购买储能服务，然后，供应商根据所有用户的配置要求，统一对共享储能进行集中调度，用户必须从共享储能供应商处购买使用权，在被用户购买后，对于共享储能无法满足的用户负荷部分，用户将向电网支付相应的电费，共享储能供应商的主要收入来自于用户负荷的互补性和储能投资的规模效益。
19.作为优选，所述的步骤s2具体包括：
20.s2.1建立计及充放电损耗的储能模型；
21.s2.2建立共享储能优化配置模型。
22.作为优选，所述的步骤s2.1具体包括：
23.储能容量表达式一般如下:
24.e＝c
capacity
×vterminal
＝p
rate
×
t
25.式中，e为储能的的可用容量，c
capacity
容量是储能总容量，v
terminal
是储能终端电压，p
rate
为储能的额定功率，t为速率对应的放电时间，因此，随着储能的可用容量的减小，如下式：
26.c
capacity2
＝k
×ccapacity1
27.0＜k＜1
28.其中，k为参数缩减系数，随着时间推移，储能容量会发生变化，c
capacity1 c
capacity2
表示不同时间段的储能容量，端子电压保持不变；
29.在功率性能恒乘的条件下，储能的额定功率比率随着可用容量的增加而减少；
30.p
rate2
＝k
×
p
rate1
31.其中，p
ratel
、p
rate2
表示不同时间段的储能额定功率；
[0032][0033]
其中，c
loss
为损耗成本，m为计算所得的价格损耗系数，p
dis
(t)、p
cha
(t)分别表示t时段的充放电功率。
[0034]
作为优选，所述的步骤s2.2具体包括：计及变量的鲁棒不确定性集，并将应用于所提出的模型，提出以下目标函数：
[0035][0036]
该模型的最终输出包括最优额定功率p
max
，额定容量e
max
和共享储能调度策略p
dis
(t)、p
cha
(t)：
[0037][0038]cinc
＝c
need
+c
strategy
[0039][0040][0041]
其中，c
inc
表示共享储能运营商收益，包含两部分，c
need
为需求节约收益， c
strategy
为成本减少收益，α为电价，δ为削峰系数，p
peak,m
为峰值功率；
[0042]crec
＝βc
invest
[0043][0044]
其中，c
rec
为储能回收收入，β为储能回收系数，c
invest
为储能投资成本，c
p
、 ce分别为储能额定功率、容量投资系数，cycles为循环寿命；
[0045]
约束条件：
[0046]
s.t.c
invest
≤c
invesmax
[0047][0048][0049]
0≤p
cha
(t)≤p
max
μ
cha
(t),
[0050]
μ
dis
(t)+μ
cha
(t)≤1
[0051]
其中，c
invesmax
表示允许投资最大额度，p
load
为负荷需求功率，μ
dis
(t)μ
cha
(t)为储能充放电状态变量，其为0,1变量，二者之和为1。本优化模型是基于历史负荷数据负荷和当前电价数据。负荷根据用户的负荷模式而变化，电价随电力市场而波动。随着不确定性集的增加，鲁棒优化的结果变得更加保守。因此，为了控制鲁棒优化的保守性，不确定性集的定义应允许调整鲁棒优化的保守性水平。
[0052]
作为优选，所述的步骤s3构建用户需求侧响应具体包括：采取价格型需求响应，以弹性矩阵描述用户的用能行为，用户的电需求弹性矩阵可以表示为：
[0053][0054]
式中，e
ij
为需求价格弹性系数，其表征了用户的电消费需求对电价变动响应的敏感程度，表达式为：
[0055][0056]
式中，p
load，t
和δp
load，t
分别表示t时刻原始电负荷和实施需求响应后的电负荷变化量；δρ
e，t
表示t时刻电价的变化量；δe为弹性电负荷的比例，根据实际意义，当 i＝j时，e
ij
为一正值，否则为负值；实施价格型需求响应也要满足一定的约束，在一个调度周期内电负荷的总量保持不变：
[0057][0058]
同时，每个时刻的负荷变化量不能过大，也反映在每个时刻的电价不能过高或者过低，即
[0059][0060]
式中，k为电价变化的最大比例，取值为0.5，此外，为了保证消费者的利益，电网给用户供电的平均价格不能高于电网的售电价格。
[0061]
作为优选，所述的步骤s4待求解模型为min-max-min形式，采用c&ccg进行求解。
[0062]
作为优选，所述的步骤s5具体包括：对原双线性项采用大m法，将其转化为线性不等式约束，原始双线性约束为。
[0063][0064][0065][0066]
将其线性化之后
[0067][0068][0069][0070][0071]bdis
(t)+b
cha
(t)≤1
[0072]bdis
(t),b
cha
(t)∈{0,1}
[0073]
在用大m法将线性化后数学模型后，采用包括cplex、gurobi的商业求解器进行求解。
[0074]
本发明的有益效果是：通过利用用户的互补负载特性和大规模建设设备所带来的规模效益来降低储能建设成本，建立了发电侧共享储能应用模式，分析了可再生能源不确定性对优化配置的影响，然后考虑到用户负荷的不确定性，采用两阶段鲁棒优化来提出了发电侧共享储能优化配置模型，进一步提出了解决该问题的相关算法，最后利用大m法将其线性化后运用商业求解器进行求解，获得共享储能的最优配置。
附图说明
[0075]
图1是本发明的一种流程图。
具体实施方式
[0076]
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
[0077]
实施例：本实施例的一种用户侧共享储能两阶段鲁棒配置方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0078]
s1构建用户侧共享储能结构体系，具体包括：
[0079]
s1.1提出共享储能概念并建立计及充放电损耗的储能模型。与传统的用户侧储能相比，共享储能最显著的特点是“共享”的经济模式。一般共享储能，由分散式小规模储能和集中式的大规模储能组成。
[0080]
由于共享储能是一种集中共享储能的形式，用户分是由低负荷水平的中小型工商用户组成，他们负担不起单独的储能服务。此外，不同类型的工商用户负荷具有互补的特性，对这些用户应用聚类算法可以进一步提高共享储能的聚合效率。
[0081]
s1.2对用户的负荷数据进行分析以确立共享储能采用的技术手段；为了聚集大量具有互补负荷特征的用户，共享储能的供应商和运营商必须对用户的负荷数据进行分析。在收集到用户的历史负荷数据后，有必要分析用户的功耗行为特征，预测用户的功耗负荷趋势。通过用户负载数据，共享储能供应商可以计算出用户需要配置的共享储能参数。
[0082]
s1.3确立共享储能收益模式。在供应商确定了共享储能的销售方式和价格后，用户可以根据自己的储能需求来购买储能服务。然后，供应商根据所有用户的配置要求，统一对共享储能进行集中调度。用户必须从共享储能供应商处购买使用权，在被用户购买后，对于共享储能无法满足的用户负荷部分，用户将向电网支付相应的电费。共享储能供应商的主要收入来自于用户负荷的互补性和储能投资的规模效益。
[0083]
s2构建考虑负荷不确定性和储能损耗的共享储能优化配置模型。具体包括：
[0084]
s2.1建立计及充放电损耗的储能模型。具体包括：
[0085]
储能容量表达式一般如下:
[0086]
e＝c
capacity
×vterminal
＝p
rate
×
t
[0087]
式中，e为储能的的可用容量，c
capacity
容量是储能总容量，v
terminal
是储能终端电压，p
rate
为储能的额定功率，t为速率对应的放电时间，因此，随着储能的可用容量的减小，如下式：
[0088]ccapacity2
＝k
×ccapacity1
[0089]
0＜k＜1
[0090]
其中，k为参数缩减系数，随着时间推移，储能容量会发生变化，c
capacity1 c
capacity2
表示不同时间段的储能容量，端子电压保持不变；
[0091]
在功率性能恒乘的条件下，储能的额定功率比率随着可用容量的增加而减少；
[0092]
p
rate2
＝k
×
p
rate1
[0093]
其中，p
ratel
、p
rate2
表示不同时间段的储能额定功率；
[0094][0095]
其中，c
loss
为损耗成本，m为计算所得的价格损耗系数，p
dis
(t)、p
cha
(t)分别表示t时段的充放电功率。
[0096]
s2.2建立共享储能优化配置模型。本优化模型是基于历史负荷数据负荷和当前电价数据。负荷根据用户的负荷模式而变化，电价随电力市场而波动。随着不确定性集的增加，鲁棒优化的结果变得更加保守。因此，为了控制鲁棒优化的保守性，不确定性集的定义应允许调整鲁棒优化的保守性水平。计及变量的鲁棒不确定性集，并将应用于所提出的模型，提出以下目标函数：
[0097][0098]
该模型的最终输出包括最优额定功率p
max
，额定容量e
max
和共享储能调度策略p
dis
(t)、p
cha
(t)：
[0099][0100]cinc
＝c
need
+c
strategy
[0101][0102][0103]
其中，c
inc
表示共享储能运营商收益，包含两部分，c
need
为需求节约收益， c
strategy
为成本减少收益，α为电价，δ为削峰系数，p
peak,m
为峰值功率；
[0104]crec
＝βc
invest
[0105][0106]
其中，c
rec
为储能回收收入，β为储能回收系数，c
invest
为储能投资成本，c
p
、 ce分别为储能额定功率、容量投资系数，cycles为循环寿命；
[0107]
约束条件：
[0108]
s.t.c
invest
≤c
invesmax
[0109][0110]
[0111]
0≤p
cha
(t)≤p
max
μ
cha
(t),
[0112]
μ
dis
(t)+μ
cha
(t)≤1
[0113]
其中，c
invesmax
表示允许投资最大额度，p
load
为负荷需求功率，μ
dis
(t)μ
cha
(t)为储能充放电状态变量，其为0,1变量，二者之和为1。
[0114]
s3构建考虑负荷侧的需求侧响应模型，具体包括：采取价格型需求响应，以弹性矩阵描述用户的用能行为，用户的电需求弹性矩阵可以表示为：
[0115][0116]
式中，e
ij
为需求价格弹性系数，其表征了用户的电消费需求对电价变动响应的敏感程度，表达式为：
[0117][0118]
式中，p
load，t
和δp
load，t
分别表示t时刻原始电负荷和实施需求响应后的电负荷变化量；δρ
e，t
表示t时刻电价的变化量；δe为弹性电负荷的比例，根据实际意义，当 i＝j时，e
ij
为一正值，否则为负值；实施价格型需求响应也要满足一定的约束，在一个调度周期内电负荷的总量保持不变：
[0119][0120]
同时，每个时刻的负荷变化量不能过大，也反映在每个时刻的电价不能过高或者过低，即
[0121][0122]
式中，k为电价变化的最大比例，取值为0.5，此外，为了保证消费者的利益，电网给用户供电的平均价格不能高于电网的售电价格。
[0123]
s4提出模型的求解算法，该数学模型为min-max-min形式，采用c&ccg可进行求解。
[0124]
s5利用大m法将模型线性化并使用求解器求解。其中，为了保持约束的线性性，本文对原双线性项采用大m法，将其转化为线性不等式约束。原始双线性约束为。
[0125][0126][0127][0128]
将其线性化之后
[0129][0130][0131][0132][0133]bdis
(t)+b
cha
(t)≤1
[0134]bdis
(t),b
cha
(t)∈{0,1}
[0135]
(c)在用大m法将线性化后数学模型后，可用商业求解器如cplex、gurobi 等求解。
[0136]
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
[0137]
尽管本文较多地使用了用户侧共享储能结构体系等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。