一种考虑碳交易和需求侧响应的源-储-荷协同规划方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115018141A(43)申请公布日2022.09.06(21)申请号202210606940.XH02J3/38(2006.01)(22)申请日2022.05.31H02J3/46(2006.01)G06N3/00(2006.01)(71)申请人南京工程学院地址211167江苏省南京市江宁科学园弘景大道1号(72)发明人朱正林张冕张欢熊永旭(74)专利代理机构南京睿之博知识产权代理有限公司32296专利代理师杨雷(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q10/06(2012.01)G06Q50/06(2012.01)H02J3/00(2006.01)H02J3/32(2006.01)权利要求书5页说明书12页附图4页(54)发明名称一种考虑碳交易和需求侧响应的源-储-荷协同规划方法(57)摘要本发明公开了一种考虑碳交易和需求侧响应的源‑储‑荷协同规划方法，包括：建立风力发电、光伏发电、储能电池、需求侧响应数学模型；考虑价格型需求侧响应和碳交易，以年综合成本最小为目标，以风力发电机、光伏电池及储能电池的接入位置和接入容量为优化变量，建立外层优化数学模型；以配电网节点电压偏移最小和配电网有功损耗最低为目标，以外层优化数学模型的优化结果为约束，以储能电池的输出有功功率为优化变量，建立内层优化数学模型；求解外层优化数学模型和内层优化数学模型，得到风力发电机、光伏电池及储能电池的接入位置和接入容量、储能电池的运行方式，对配电网进行配置。本发明考虑了储能电池的实际运行情况，减少了负荷峰谷差。CN115018141ACN115018141A权利要求书1/5页1.一种考虑碳交易和需求侧响应的源‑储‑荷协同规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、建立风力发电、光伏发电、储能电池以及需求侧响应数学模型；步骤S2、考虑价格型需求侧响应和碳交易，以年综合成本最小为目标，以风力发电机、光伏电池及储能电池的接入位置和接入容量为优化变量，建立外层优化数学模型；步骤S3、以配电网节点电压偏移最小和配电网有功损耗最低为目标，以外层优化数学模型的优化结果为约束，以储能电池的输出有功功率为优化变量，建立内层优化数学模型；步骤S4、利用融合算术优化算法的秃鹰搜索算法求解外层优化数学模型，利用NSGA‑II算法求解内层优化数学模型，得到风力发电机、光伏电池及储能电池的接入位置和接入容量以及储能电池的运行方式，对配电网进行配置。2.根据权利要求1所述的一种考虑碳交易和需求侧响应的源‑储‑荷协同规划方法，其特征在于，步骤S1中：风力发电模型如下：其中，PWT、分别为风力发电机的实际功率和额定功率；v、vin、vr、vout分别为风力发电机的实际风速、切入风速、额定风速和切出风速；光伏发电模型如下：其中，PPV、分别为光伏电池的实际功率和额定功率；s、sr分别为光伏电池实际工作时的太阳辐照度和额定功率工作时的太阳辐照度；γ为功率温度系数；T、Tr分别为光伏电池实际工作时的表面温度和额定功率工作时的表面额定温度；储能电池模型如下：‑+其中，Ssoc(t)、Ssoc(t‑1)分别为一天内t时刻和t‑1时刻时储能电池的荷电量，η、η分别为放电功率和充电功率，PBAT(t)为一天内t时刻储能电池的功率，小于0时表示放电，大于0时表示充电，等于0时表示既不充电也不放电；需求侧响应数学模型如下：其中，Q′表示经过价格型需求侧响应后的电量负荷，Qf表示价格型需求侧响应前的峰时2CN115018141A权利要求书2/5页段电量负荷，Qp表示价格型需求侧响应前的平时段电量负荷，Qg表示价格型需求侧响应前的谷时段电量负荷，Δef、Δep、Δeg分别表示峰时段、平时段和谷时段的电价变化量，ef、ep、eg分别表示峰时段、平时段和谷时段的电价；M表示电量电价弹性矩阵，满足：其中，mff、mpp、mgg分别表示峰时段、平时段、谷时段的电量电价自弹性系数，mfp表示峰时段和平时段的电量电价交叉弹性系数，mfg表示峰时段和谷时段的电量电价交叉弹性系数，mpf表示平时段和峰时段的电量电价交叉弹性系数，mpg表示平时段和谷时段的电量电价交叉弹性系数，mgf表示谷时段和峰时段的电量电价交叉弹性系数，mgp表示谷时段和平时段的电量电价交叉弹性系数。3.根据权利要求2所述的一种考虑碳交易和需求侧响应的源‑储‑荷协同规划方法，其特征在于，步骤S2中：目标函数如下：minF＝Finv+Fon+Fbuy+FCM(t)＝ε×PLoad(t)其中，F为年综合成本，包括：Finv为年投资成本，r为贴现率，n为投资年限，k表示分布式电源类型，取1表示风力发电机，取2表示光伏电池，取3表示储能电池，Nk表示第k种分布式电源可以安装的