分布式储能多目标优化配置方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114254551A(43)申请公布日2022.03.29(21)申请号202111240893.3(22)申请日2021.10.25(71)申请人国网山东省电力公司青岛供电公司地址266000山东省青岛市市南区刘家峡路17号(72)发明人魏振安树怀朱晓东郭建豪尹志孙恩德(74)专利代理机构济南圣达知识产权代理有限公司37221代理人董雪(51)Int.Cl.G06F30/27(2020.01)G06F111/06(2020.01)G06F113/04(2020.01)G06F119/02(2020.01)权利要求书1页说明书11页附图4页(54)发明名称分布式储能多目标优化配置方法及系统(57)摘要本公开提供了一种分布式储能多目标优化配置方法及系统，包括以下步骤：获取待配置储能系统的数据，得到目标数据；基于所得到的目标数据，分别构建不同投资主体下储能系统优化配置的混合整数非线性模型，确定优化目标函数；采用二阶锥规划算法，对所述混合整数非线性模型进行转化，得到锥优化模型；求解所述锥优化模型，输出储能系统的优化配置结果。充分考虑多场景需求的储能系统优化配置问题，对分布式电源侧和用户侧储能系统进行优化建模，满足“源、荷”侧应用场景及投资主体的需求，在考虑源、荷侧配置储能系统后的配电网电源和负荷特性的基础上，配置电网侧储能系统，满足电网主体对储能方案系统的需求。CN114254551ACN114254551A权利要求书1/1页1.分布式储能多目标优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待配置储能系统的数据，得到目标数据；基于所得到的目标数据，分别构建不同投资主体下储能系统优化配置的混合整数非线性模型，确定优化目标函数；采用二阶锥规划算法，对所述混合整数非线性模型进行转化，得到锥优化模型；求解所述锥优化模型，输出储能系统的优化配置结果。2.如权利要求1中所述的分布式储能多目标优化配置方法，其特征在于，所述目标数据包括线路参数、负荷水平、网络拓扑连接关系、分布式电源接入位置与容量、储能系统参数、系统节点电压和支路电流限制、系统基准电压和基准功率初值。3.如权利要求1中所述的分布式储能多目标优化配置方法，其特征在于，所述混合整数非线性模型包括配电网储能系统运行边界模型、储能系统接入配电网的经济性指标模型和储能系统接入配电网的技术指标模型。4.如权利要求3中所述的分布式储能多目标优化配置方法，其特征在于，所述储能系统接入配电网的经济性指标模型包括分布式储能系统费用最小模型、从上级电网购电费用最小模型、储能系统充放电收益最大模型和变电设备扩容费用最小模型。5.如权利要求3中所述的分布式储能多目标优化配置方法，其特征在于，所述系统接入配电网的技术指标模型包括分布式电源功率波动最小模型和节点电压偏差最小模型。6.如权利要求1中所述的分布式储能多目标优化配置方法，其特征在于，所述不同投资主体包括电源侧分布式电源、配电网运营商和负荷侧的用户。7.如权利要求1中所述的分布式储能多目标优化配置方法，其特征在于，所述构建储能系统优化配置的混合整数非线性模型的约束条件模型包括配电网潮流约束模型、配电系统安全约束模型和储能系统配置约束模型。8.如权利要求7中所述的分布式储能多目标优化配置方法，其特征在于，求解所述锥优化模型的过程中，预先对目标函数和约束条件模型作相应的锥转化处理，使得处理后的目标函数和约束条件模型满足线性目标函数和凸锥搜索空间的要求，将大规模混合整数非线性模型转化为混合整数二阶锥优化模型。9.如权利要求1中所述的分布式储能多目标优化配置方法，其特征在于，所述储能系统的优化配置结果包括储能系统的功率、容量配置方案和每个时刻点的充放电情况。10.分布式储能多目标优化配置系统，其特征在于，包括：输入单元，用于获取待配置储能系统的数据，得到目标数据；建模单元，基于所得到的目标数据，分别构建不同投资主体下储能系统优化配置的混合整数非线性模型，确定优化目标函数；优化单元，采用二阶锥规划算法，对所述混合整数非线性模型进行转化，得到锥优化模型；输出单元，用于求解所述锥优化模型，输出储能系统的优化配置结果。2CN114254551A说明书1/11页分布式储能多目标优化配置方法及系统技术领域[0001]本公开属于电力系统优化配置技术领域，具体涉及一种分布式储能多目标优化配置方法及系统。背景技术[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。[0003]随着储能技术的发展与储能应用成本的降低，，储能技术越来越多的被应用于电力系统的中的各个方面。尽管分布式电源具有安装地点靠近负荷中心、控制灵活、投资与运行成本较低、环境友好等优势，分布式电源容易受到气候