基于双层优化运行模型的配电网储能配置方法及系统与流程

本发明涉及配电，尤其涉及基于双层优化运行模型的配电网储能配置方法及系统。

背景技术：

1、配电网作为城乡经济社会重要基础设施，是联系能源生产和消费的关键枢纽，推进配电网的低碳发展对于构建以新能源为主体的新型电力系统具有重要的现实意义。采用分布式电源的形式将可再生能源接入配电网中，能够有效降低碳排放，实现对可再生能源的充分利用。为构建绿色低碳的新型电力系统，可以预见，分布式电源将会更大规模地接入到配电网中，并显著促进配电网的形态转化。不断提升新能源占比是构建新型电力系统的核心途径，高比例新能源接入将带来系统灵活性需求骤增，灵活性供需平衡压力逐渐增大。随着常规电源灵活调节潜力被挖掘殆尽，且储能建设面临高投资成本、投资回收期长等问题，通过需求侧灵活性资源主动参与电网调节而缓解电力供需平衡压力，将成为新型电力系统经济、高效解决灵活性供需平衡难题的有效手段。但是，需求侧灵活性资源单体容量小、分布散、数量多，如何协调需求侧灵活性资源聚合商来满足上级电网灵活性资源缺额的交易机制是一个亟待解决的问题。

2、目前，为了推动需求侧资源参与市场交易，缓解电力供需矛盾和保障电网的安全稳定运行，多地相继出台了需求响应细则。现有技术中，研究人员总结了智能电网系统下的需求响应影响因素、模型及关键技术，用于分析在电力市场中引入需求响应的重要性和实际应用。研究人员不仅考虑了可转移负荷和可削减负荷的调节特性，将负荷聚合商(loadaggregator，la)聚合负荷参与到优化调度中，提升了风光发电利用率；考虑了可再生能源和负荷的不确定性，提出计及需求响应柔性调节的分布式可再生能源双层优化配置方法；考虑了在温控负荷调度误差的基础上建立双层调度模型，通过上层模型评估负荷调节能力，抑制电网功率波动，通过下层模型考虑降低调节成本；考虑了通过挖掘需求侧柔性负荷的可调度潜力，减少系统运行成本，降低负荷峰谷差；研究人员还考虑到了用户与la双方的利益，建立主从博弈模型，得到la最优补偿定价策略。

3、但是现有技术中，并没有考虑到上级电网与负荷聚合商交易互动的问题，也没有考虑交易互动对负荷聚合商下发和制定需求响应策略的影响，导致配电网储能配置的灵活性较低。

技术实现思路

1、本发明提供基于双层优化运行模型的配电网储能配置方法及系统，从配电网灵活性需求测算，到发布到海量异质负荷资源聚合供给灵活性的全过程对运行模型进行优化，有效地提高配电网储能配置的灵活性。

2、为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供基于双层优化运行模型的配电网储能配置方法，该方法包括：

4、根据获取的目标配电网的实际运行工况数据，基于第一约束条件建立时序生产模拟模型；所述第一约束条件包括常规机组运行约束、电力电量平衡约束、旋转备用约束以及储能约束；

5、在所述时序生产模拟模型中增加弃电率和限电率约束条件，并以需求侧灵活性资源调用成本最小为第一目标，建立配电网灵活性需求测算模型；

6、根据获取的多类型异质负荷的用电特点，建立所述多类型异质负荷参与需求响应的约束条件，并以所述多类型异质负荷聚合后响应量、和经所述配电网灵活性需求测算模型测算得出的灵活性资源需求量的偏差值最小为第二目标，建立海量异质负荷资源聚合灵活性供给模型；所述多类型异质负荷包括温控负荷、电动汽车负荷以及数据中心负荷；

7、基于所述配电网灵活性需求测算模型以及所述海量异质负荷资源聚合灵活性供给模型构建双层优化运行模型；

8、对所述双层优化运行模型求解，获得配电网储能配置方法。

9、在一种可能的实现方式中，所述第一目标对应的目标函数具体为：

10、

11、其中，pz,t、pf,t分别为t时刻目标配电网的系统上调节灵活性需求和下调节灵活性需求；cx、ct分别为单位下调节灵活性资源和单位上调节灵活性资源调用成本；t为调度周期。

12、在一种可能的实现方式中，所述电力电量平衡约束具体为：

13、

14、其中，ng、nre、nc、nd分别表示目标配电网的系统中的火电机组、新能源机组、储能单元和负荷节点集合；pload,d,t为t时刻用户d的用电负荷；pc,d,t为t时刻用户d限电负荷；pz,t为t时刻系统上调节需求功率；pf,t为t时刻系统下调节需求功率；pg,a,t为t时刻火电机组a的实际出力；pre,v,t为t时刻新能源机组v上网功率；为t时刻储能单元c放电功率，为t时刻储能单元c充电功率；

15、所述常规机组运行约束为火电机组运行约束，所述火电机组运行约束具体为：

16、

17、其中，λ1为火电机组灵活性改造系数；为火电机组灵活性改造容量；为火电机组容量上限；gon,t、goff,t分别为t时刻系统中火电机组增加、减少的总容量；og,t为t时刻系统中火电机组的在线总容量；ton、toff分别为火电机组的最短开启、关停之间的时间间隔；λ2为火电机组灵活性改造前的最小技术出力系数；分别为火电机组a允许的上、下爬坡功率；pg,a,t为t时刻系统中火电机组a的实际出力；τ为机组开始启动时间；t为运行周期；

18、所述旋转备用约束具体为：

19、

20、其中，为t时刻系统需要的旋转备用容量，可由常规机组、储能单元和需求侧响应共同承担；为t时刻系统由于新能源机组v预测误差导致其在方向o上的备用容量需求，为t时刻系统由于负荷预测误差导致其在方向o上的备用容量需求，其中o∈{+，-}，分为向上和向下调节；

21、所述储能约束具体为：

22、

23、其中，δt为步长；ηd、ηu为储能充放电效率；ees,c,t为t时刻储能节点c的荷电量；为储能节点c的荷电量上限；为储能节点c的荷电量下限；为储能节点c充放电功率上限；μ为考虑储能寿命允许的最小放电量系数；为t时刻储能节点c放电功率，为t时刻储能节点c充电功率；ees,c,0、ees,c,end分别为储能电站运行周期节点c始末时刻的储存电量。

24、在一种可能的实现方式中，所述弃电率和限电率约束条件为保供电和保消纳约束，具体为：

25、

26、其中，γ3、γ4分别为目标弃电率和目标缺电率；γ5为t时刻系统中的切负荷功率占比负荷最大值的百分比系数；为t时刻新能源预测最大出力值；为用户d最大负荷。

27、在一种可能的实现方式中，所述第二目标对应的目标函数具体为：

28、

29、其中，ptdr表示在t时刻聚合响应的灵活性资源；pttarget表示t时刻灵活性资源的需求量。

30、在一种可能的实现方式中，所述多类型异质负荷参与需求响应的约束条件包括温控负荷聚合响应约束、电动汽车聚合响应约束以及数据中心负荷聚合响应约束；

31、考虑所述温控负荷聚合响应约束、所述电动汽车聚合响应约束以及所述数据中心负荷聚合响应约束的海量异质负荷资源聚合灵活性供给模型具体为：

32、

33、式中，ptdr为t时刻海量异质负荷资源聚合响应功率；ph,t为t时刻温控负荷聚合响应功率；ptotal,t为t时刻电动汽车负荷聚合响应功率；分别为t时刻数据中心转移、削减负荷聚合响应功率。

34、在一种可能的实现方式中，所述温控负荷聚合响应约束具体为：

35、单个空调运行功率与室内温度变化的关系如下，

36、tin,t+δt＝tout,t-ηγtptr-[tout,t-ηγtptr-tin,t]e-δt/(rc)，

37、其中，δt为步长；c为等效热容；r为等效热阻；pt为t时刻内空调运行功率；tout,t和tin,t分别表示t时刻内室外和室内温度；η为空调能效比；γt为t时刻内空调运行状态；室内温度tin∈[tmin,tmax]，tmin和tmax分别为室温上限和下限；

38、n个空调聚合数学模型如下，

39、

40、其中，pn,t为t时刻第n个空调响应能力；为t时刻室内平均温度；tout,t为t时刻室外温度；ηn为第n个空调能效比；rn为第n个空调等效热阻；

41、电动汽车聚合响应约束具体为：

42、当电动汽车为单台时，t时刻电动汽车荷电状态为，

43、

44、其中，t0为目标电动汽车的开始充电时间，soc0为起始荷电状态；p为充电功率；η为充电效率；q为电池容量；

45、多台电动汽车聚合后第t个时间段内充电功率为：

46、

47、其中，m为电动汽车数量；t为一个调度周期；pm,t为第m辆电动汽车在第t个时间段内的充电功率；

48、所述数据中心负荷聚合响应约束包括转移类负荷约束和削减类负荷约束；

49、所述转移类负荷约束具体为：

50、

51、式中，k∈k表示不同的负荷类型；y∈y表示用户和负荷聚合商签订合同的有效期；t∈t表示调度周期中各时间段；表示第k类负荷在t时刻转移响应前/后数据变化情况；表示第k类负荷在t时刻的原始负荷量；表示第k类负荷在t时刻的转移量；为转移负荷用户在用户集群中的占比；zk,y,t为用户需求响应的参与度；

52、所述削减类负荷约束具体为：

53、

54、其中，表示第k类负荷在t时刻削减响应前/后数据变化情况；表示原始数据负载需求；表示第k类负荷在t时刻削减量；为削减负荷用户在用户集群中的占比；zk,y,t为用户需求响应的参与度。

55、第二方面，本发明提供基于双层优化运行模型的配电网储能配置系统，该系统包括：

56、第一处理模块，用于根据获取的目标配电网的实际运行工况数据，基于第一约束条件建立时序生产模拟模型；所述第一约束条件包括常规机组运行约束、电力电量平衡约束、旋转备用约束以及储能约束；

57、第二处理模块，用于在所述时序生产模拟模型中增加弃电率和限电率约束条件，并以需求侧灵活性资源调用成本最小为第一目标，建立配电网灵活性需求测算模型；

58、第三处理模块，用于根据获取的多类型异质负荷的用电特点，建立所述多类型异质负荷参与需求响应的约束条件，并以所述多类型异质负荷聚合后响应量、和经所述配电网灵活性需求测算模型测算得出的灵活性资源需求量的偏差值最小为第二目标，建立海量异质负荷资源聚合灵活性供给模型；所述多类型异质负荷包括温控负荷、电动汽车负荷以及数据中心负荷；

59、第四处理模块，用于基于所述配电网灵活性需求测算模型以及所述海量异质负荷资源聚合灵活性供给模型构建双层优化运行模型；

60、第五处理模块，用于对所述双层优化运行模型求解，获得配电网储能配置方法。

61、第三方面，本发明提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述任一项所述的基于双层优化运行模型的配电网储能配置方法。

62、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述任一项所述的基于双层优化运行模型的配电网储能配置方法。

63、本发明实施例提供基于双层优化运行模型的配电网储能配置方法在实际应用时，首先，获取目标配电网的实际运行工况数据，并基于常规机组运行约束、电力电量平衡约束、旋转备用约束以及储能约束建立时序生产模拟模型；其次，在时序生产模拟模型中增加弃电率和限电率约束条件，并以需求侧灵活性资源调用成本最小为第一目标，建立配电网灵活性需求测算模型；再次，获取温控负荷、电动汽车负荷以及数据中心负荷的用电特点，以温控负荷约束、电动汽车负荷约束以及数据中心负荷约束为约束条件，以所述多类型异质负荷聚合后响应量、和经所述配电网灵活性需求测算模型测算得出的灵活性资源需求量的偏差值最小为目标函数，建立海量异质负荷资源聚合灵活性供给模型；之后，根据配电网灵活性需求测算模型和海量异质负荷资源聚合灵活性供给模型构建双层优化运行模型；最后，对双层优化运行模型求解，获得配电网储能配置方法；本发明在兼顾电力保供和促消纳双目标下，量化得出目标弃电率和限电率边界条件下的省级电网灵活性需求；本发明从配电网灵活性需求测算，到发布到海量异质负荷资源聚合供给灵活性的全过程对运行模型进行优化，有效地提高配电网储能配置灵活性。