一种电-热共享储能模式下考虑惯量支撑的电池配置方法

本发明涉及电力系统，特别是一种电-热共享储能模式下考虑惯量支撑的电池配置方法。

背景技术：

1、在加快构建新型电力系统和持续推进能源低碳转型的过程中，电力系统对储能资源的需求持续增长。但是在市场需求导向的影响下，储能暴露出的技术经济性不高、成本疏导机制不完善、盈利能力欠佳等各类经济效益问题极大限制了储能的广泛应用，导致储能发展呈现出不均衡不充分的特点。

2、“共享储能”是指第三方投资建设的大型集中式储能电站，在满足自身储能需求的基础上可以为新能源场站提供储能服务，降低新能源场站弃风光量，提高新能源消纳比例。共享储能通过多资源整合实现电网对分散式电源侧、电网侧、用户侧储能的集中管理和统一调控，有利于提高闲置储能资源利用率，降低储能的综合成本。共享储能模式以电网为桥梁和纽带，通过储能能力租赁或双边交易来实现空间上的储能共享。

3、尽管共享储能有很好的应用价值和发展前景，且近年来上升趋势明显，但因可调配的储能局限于有限且昂贵的电力储能资源，且技术降本短期难以实现，由此暴露出的盈利性不足问题引得市场上不断出现质疑的声音。基于此，国内外学者提出一种基于多能源系统的共享储能商业模式，相比于传统模式，该模式下热力系统和燃气系统均可作为服务于电力系统的“广义储能资源”，具有巨大的可调潜力，有利于扩大可用的储能资源范围，通过成本分摊有效降低储能的使用成本，实现各类型能源系统间的友好合作和互利共赢。

技术实现思路

1、发明目的：本发明的目的是提供一种电-热共享储能模式下考虑惯量支撑的电池配置方法，在规划配置电池储能资源的过程中充分考虑了广义储能资源的等效储能特性和电池装置的变寿命特性，通过不同能源系统之间的储能共享缓解电力系统弃风光问题和惯量短缺问题，从而有效降低储能资源的综合成本，提升系统的运行经济性。

2、技术方案：本发明所述的一种电-热共享储能模式下考虑惯量支撑的电池配置方法，包括以下步骤：

3、(1)建立考虑电池变寿命特性的规划层模型，优化目标为年等效净收益最大化，约束条件为电池额定容量和额定功率上下限约束。

4、(1.1)建立规划层模型的目标函数；规划层优化目标为储能系统年等效净收益最大化，如下所示：

5、

6、

7、式中，ny表示全年总天数；t表示一天的时段数；rnet表示储能系统年化净收益；brec,s,t、bine,s,t表示第s天时段t的弃风光回收收益和惯量增补所得收益；cbes表示电池储能装置的寿命成本；表示电池的等年值投资成本；表示电池的年运维成本；表示电池的单位容量成本和单位功率成本；表示电池额定容量和额定功率；r表示折现率；tbes表示电池的日历寿命；表示年化固定运维成本；表示年化变动运维成本；pbesd,s,t、pbesc,s,t表示电池在第s天时段t的放电和充电功率。

8、其中电池储能装置的日历寿命tbes为浮充寿命tf和循环寿命tc中的较小值，表达式如下：

9、tbes＝min{tf,tc}

10、电池达到寿命终点时的循环次数nlife为：

11、

12、式中，n0表示电池以100％放电深度充放电时的循环次数；dc表示电池的循环放电深度，可以根据雨流计数法得到；kp表示由幂函数拟合得到的常数。

13、因此能够得到电池以100％放电深度充放电时的全寿命周期充放电总电量的表达式：

14、

15、在每天充放电循环深度都是dc的情况下，可得到与电池充放电功率、电池循环寿命的关系式如下：

16、

17、式中，δt表示单位时间间隔。

18、进而得到在100％放电深度下的年充放电总电量如下所示：

19、

20、因此电池的循环寿命tc为：

21、

22、(1.2)建立规划层模型的约束条件。

23、(1.2.1)建立电池额定容量上下限约束：

24、

25、式中，表示电池额定容量的上限值和下限值。

26、(1.2.2)建立电池额定功率上下限约束：

27、

28、式中，表示电池额定功率的上限值和下限值。

29、(2)建立考虑弃风光回收与系统惯量支撑的调度层模型，优化目标为日运行收益最大化，约束条件包括弃风光回收约束、压缩空气储能运行约束、热电联产机组运行约束、热网约束及电池储能运行约束。

30、(2.1)建立调度层模型的目标函数；调度层优化目标为储能系统的日运行收益最大化，如下所示：

31、

32、

33、式中，表示热电联产机组在时段t为了分享自身能量存储能力而降低的电功率，即等效放电功率；pcaesd,s,t表示压缩空气储能在时段t的放电功率；hbes,s,t、hcaes,s,t表示电池储能和压缩空气储能在第s天时段t所能提供的惯量；δhs,t表示系统各时段的惯量缺额；θ表示新能源上网电价；π表示单位惯量补偿价格。

34、其中压缩空气储能的惯量水平表达式为：

35、

36、式中，hcaesc、hcaesd分别表示压缩机和膨胀机的惯性时间常数；表示压缩空气储能的额定充电功率和额定放电功率；ucaesc,s,t、ucaesd,s,t表示压缩空气储能的充电状态和放电状态。

37、当系统当前时段的实际惯量水平低于最小惯量需求时，系统能够通过调配一定的储能资源来填补惯量缺额，惯量缺额δhs,t的表达式如下：

38、δhs,t＝hre,s,t-hsys,s,t

39、式中，hre,s,t、hsys,s,t表示系统的最小惯量需求和实际惯量水平。

40、(2.2)建立调度层模型的约束条件。

41、(2.2.1)建立弃风光回收约束，即储能资源充电功率之和不超过所能利用的弃风光功率总量，如下所示：

42、

43、式中，ubesc,s,t表示电池在时段t的充电状态；pcaesc,s,t表示压缩空气储能的充电功率；wt、vt表示弃风量和弃光量。

44、(2.2.2)建立压缩空气储能运行约束：

45、

46、式中，pcaesc、pcaesd表示压缩空气储能的充电和放电功率下限值；pcaes,s,t表示储气罐气压；kc、kd表示反映储气罐气压与充放电功率关系的系数；pcaes表示储气罐压力上下限值。

47、(2.2.3)建立热电联产机组运行约束：

48、

49、式中，hchp,t表示热电联产机组在时段t的热功率；表示热电联产机组的热功率上限值；pchp表示热电联产机组能输出的最大和最小电功率；fchp表示热电联产机组的油耗量上下限值；kchp表示热电联产机组的电热比，即热电联产机组热电特性曲线中边界bc的斜率；分别为单位电功率油耗量和单位热功率油耗量，为热电特性曲线中边界ab和de的斜率；表示热电联产机组在第s天时段t的等效充电功率；pchp,s,t表示在电池储能优化配置前后热电联产机组的电出力；表示热电联产机组的等效充电状态和等效放电状态。

50、(2.2.4)建立热网约束：

51、

52、式中，ω表示热力系统的负荷节点集合；分别表示热源节点和节点k在时段t的供水水温；分别表示热源节点和节点k在时段t的回水水温；γk表示节点k的供热管道等效隔热系数；qamb表示环境温度；m0、mk分别表示流过热源节点和节点k的供热管道质量流量；表示节点k在时段t的热负荷；cw表示水的比热容；表示供水水温上下限值；表示回水水温上下限值。

53、(2.2.5)建立电池储能运行约束：

54、

55、式中，ebes,s,t表示电池的荷电状态；ebes表示电池的荷电容量上下限；ηc表示电池储能循环效率；ubesd,s,t表示电池在时段t的放电状态。

56、(3)求解电池双层优化配置模型，采用离散粒子群算法求解规划层问题，将得到的电池额定容量与额定功率下送到调度层，利用clpex求解下层模型并将结果返回到上层，不断迭代求解直至满足终止条件，输出电池容量最优配置方案。

57、(3.1)求解电池储能双层优化配置模型，具体步骤如下：

58、(3.1.1)获取系统参数信息，包括各设备的技术参数及系统弃风光量、最小惯量需求。

59、(3.1.2)设置求解规划层问题的离散粒子群算法参数，包括粒子群的种群规模、迭代次数、学习因子及惯性权重。

60、(3.1.3)初始化各粒子，即初始化上层决策变量。

61、(3.1.4)根据步骤(1)中的约束条件进行可行性分析，若满足约束，直接将结果传递到调度层；若超过限值，则将粒子值修正为限值再传递到调度层。

62、(3.1.5)根据上层结果确定电池储能运行控制变量，进而求解调度层优化问题。

63、(3.1.6)将下层求解得到的电池储能日运行收益结果上送到规划层，求解系统年等效净收益，即离散粒子群的适应度函数值。

64、(3.1.7)更新各个粒子的个体最优值与全剧最优值，更新惯性权重。

65、(3.1.8)更新各个粒子的速度和位置。

66、(3.1.9)判断是否满足迭代终止条件，若不满足，跳转到步骤(3.1.4)；若满足，则输出结果作为电池的最优配置方案。

67、(3.2)依据上述求解步骤进行算例分析与验证。

68、一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述的一种电-热共享储能模式下考虑惯量支撑的电池配置方法。

69、一种计算机设备，包括储存器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的一种电-热共享储能模式下考虑惯量支撑的电池配置方法。

70、有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下优点：本发明充分考虑了广义储能资源的等效储能特性和电池装置的变寿命特性，能够通过不同能源系统之间的储能共享缓解电力系统弃风光问题和惯量短缺问题，从而有效降低储能资源的综合成本，提升系统的运行经济性。