一种考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置方法

技术领域

本发明属于电力系统中新能源场站储能配置技术领域，具体涉及一种考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置方法。

背景技术

随着电力系统中以风电、光伏为代表的新能源机组占比日渐增加，大规模新能源并网给系统安全运行带来的挑战不能够再被忽略。新能源机组受制于自然资源的随机性和不确定性，对外输出功率很大程度上表现出波动性和不确定性。为了提升输出功率质量，新能源场站往往面临着平移功率波动、平滑输出功率等挑战，而储能系统以其电量搬运及快速响应的能力成为了平移新能源波动的重要灵活性资源之一。在众多储能类型中，电化学储能已成为新能源场站侧广泛应用的选择。电化学储能技术与新能源技术的联合应用使得新能源发电系统能够在发电功率变动时快速进行充放电，从而实现稳定功率输出。根据不同的发电环境和新能源功率波动表现，可以选择适宜的电化学储能技术。然而，目前风电站和光伏发电站的发电功率表现显示出较低的功率稳定性，对供电质量产生一定程度的影响。在这种背景下，需要积极探索电化学储能技术在新能源发电侧的有效应用，以提升其应用价值。

在当前较多研究中，储能系统往往被认定为由调度部门进行集中管制的电力设备。而实际上，很大部分储能系统为个体投资者所有，单一地考虑储能配置后带来的系统收益并不合理，还应当考虑储能系统是否能够为储能拥有商带来足够的盈利收回投资成本。计及成本回收能力的储能投资决策一方面要关注储能投建后的盈利渠道，另一方面则需要关注储能实际投入运行后可能增加的成本。

这其中，新能源场站配置储能参与电力市场已经成为了储能的重要盈利手段之一。随着电力市场改革不断深化，储能系统参与电力市场的机制逐步完善，包括新能源场站在内的储能系统投资者能够从两个市场获取盈利，一是通过峰谷套利从电能量市场中获取盈利，二是上报储能的闲时容量参与到调频辅助服务市场中获取盈利。然而，在储能上报容量分别参与到电能量市场以及调频服务市场时，需要考虑到两部容量的解耦问题。对于参与电能量市场峰谷套利部分的容量，储能投资商将无法进一步将其上报至调频辅助服务市场使用，而对于参与调频辅助服务市场部分的容量，也应当关注调频容量实际调用后对储能的运行状态产生的影响，如何准确考虑这两部分容量的分配并实现两部分容量的解耦优化，已然成为新能源场站侧储能的市场化配置所应关注的重要问题。

另一方面，新能源场站配置储能后对日前计划出力曲线的跟踪能力也成为市场环境下储能配置所应探讨的关键问题。现有的市场规则中，往往由调度部门直接进行曲线上报准确性的考核，根据预测周期的长短制定不同的功率偏差考核范围，并以月为考核周期进行偏差电量的考核。然而，这样的考核方式一定程度上影响了新能源加入电力市场的积极性及获利能力，对于调节能力较差的新能源场站，考核费用将成为它们迈入市场化的阻力之一。因此，如何利用市场价格信号对实时运行曲线进行调整、使其能够更好地贴近日前上报计划出力曲线，已然成为新能源场站参与市场规则制定所应关注的问题。

综上所述，在电力市场改革大力推行的背景下，新能源侧储能配置的目的不应单一地从电网运行、场站社会责任出发考虑，还应重点关注储能投资者的市场主体地位，应当总结出一套权衡新能源利用率与储能投资收益率的储能配置原则与方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置方法，用于解决新能源场站侧储能配比低、难以保障新能源场站并网功率质量的技术问题，提升新能源场站配置储能后参与现货-调频联合市场的收益，通过超额获利回收机制，实现在实时市场中保障跟踪日前上报功率曲线的准确性。

本发明采用以下技术方案：

一种考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置方法，包括以下步骤：

S1、通过K-Means聚类方法对全年曲线数据进行处理，得到四季典型日曲线；

S2、基于步骤S1得到的四季典型日曲线和储能系统关键参数配置典型应用场景优化配置，考虑储能在现货-调频联合市场中的容量上报，构建市场环境下的储能优化配置模型；

S3、基于步骤S2得到的储能优化配置模型，考虑实时市场中的超额获利回收机制，通过市场结算机制对新能源场站输出功率波动幅度进行限制；

S4、基于步骤S3修正后的获利结算方法，采用参数梯级控制方法对储能类型、储能充放电小时数、储能配比、储能成本、电价波动幅度进行灵敏度分析，得到不同场站针对储能参数的差异化配置结果。

优选地，全年曲线数据包括：

以风电、光伏为代表的新能源场站全年日前预测输出功率曲线以及实际输出功率曲线；电力现货市场全年电价结算数据；日前电价以及实时电价；现有新能源侧储能系统的典型参数数据及现有的典型储能配比。

优选地，构建的市场环境下的储能优化配置模型的目标函数具体为：

maxW＝W

其中，W

更优选地，储能优化配置模型的约束条件具体为：

储能设备的日前上报的运行状态约束：

限制储能的最大充放电功率，限制储能设备不能同时进行充放电，考虑储能上报调频功率对实时蓄电量的影响，蓄电量的上下限，保证当日与次日1时刻的蓄电量保持相同；

在进行调频功率上报时，储能设备的功率约束：

限制了储能机组参与辅助服务功率的上限，表征时刻储能机组参与调频服务的状态对参与调频服务功率的限制，储能系统的时序功率平衡约束，限制上报调频时段的储能荷电状态偏离平均值的幅度；

储能设备的实时上报的运行状态的约束；

储能设备实时运行的功率约束：

限制了储能机组参与辅助服务功率的上限，约束考虑调频容量上报后的时序蓄电量平衡，新能源场站进行并网的过程中保证一天内的最低出力高于调度部门给定的最低要求。

更优选地，储能设备的日前上报的运行状态：

限制储能的最大充放电功率具体如下：

限制储能设备不能同时进行充放电具体如下：

刻画其荷电状态的时序变化，考虑了储能上报调频功率对实时蓄电量的影响具体如下：

蓄电量的上下限具体如下：

保证当日与次日1时刻的蓄电量保持相同，具体如下：

其中，

在进行调频功率上报时，储能设备的功率约束：

限制储能机组参与辅助服务功率的上限：

表征时刻储能机组参与调频服务的状态对参与调频服务功率的限制，具体如下：

其中，

储能在日前调频功率上报时，在储能系统的时序功率平衡约束：

其中，β为参与调频调用的电量与上报功率之比；

对上报调频时段的储能荷电状态偏离平均值的幅度加以限制：

其中，α为储能荷电状态允许偏离的最大范围百分比；M为引入的人工变量，用于表征约束方程起作用的时段，

储能设备的实时上报的运行状态约束：

其中，γ

在考虑调频功率上报后，储能设备实时运行的功率约束：

限制储能机组参与辅助服务功率的上限，

对考虑调频容量上报后的时序蓄电量平衡加以约束：

保证一天内的最低出力高于调度部门给定的最低要求，具体形式为：

其中，

优选地，对实时市场中的获利结算方法进行修正具体为：

对于日前电价高于实时电价的情况，当某一时刻新能源场站实际出力大于新能源场站日前申报的预测出力，电价导向下的储能系统实时策略进行充电，并在实时电价高于日前电价的时段进行放电；

对于日前电价低于实时电价的情况，当某一时刻新能源场站实际出力小于新能源场站日前申报的预测出力，电价导向下的储能系统实时策略进行放电，并在实时电价低于日前电价的时段进行充电；

利用实时市场的超额收益回收对新能源场站实际出力加以限制，通过电价调控修正新能源场站出力曲线。

更优选地，实时电价低于日前电价时，对实时收益引入如下的两条约束：

其中，D为典型日集合，T为典型日内时刻集合，λ为允许的新能源场站实际出力相对于计划出力的波动程度，W

更优选地，实时电价高于日前电价时，对实时收益引入如下的约束：

其中，D为典型日集合，T为典型日内时刻集合，λ为允许的新能源场站实际出力相对于计划出力的波动程度，W

更优选地，实时市场的超额收益回收引入约束如下：

其中，D为典型日集合，T为典型日内时刻集合，

优选地，采用参数梯级控制方法对储能类型、储能充放电小时数、储能配比、储能成本、电价波动幅度进行灵敏度分析具体为：

S401、差异化选择储能类型、储能充放电小时数以及储能配比，分析其投资收益率；

S402、以现有储能成本为基础，考虑成本的梯度下降，进行储能盈利的边际成本下降率分析；

S403、以现有电力现货市场价格为基础，考虑市场峰谷价差的上下浮动，进行储能盈利的边际电价波动程度分析。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

一种考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置方法，充分考虑到了新能源侧储能在电力市场中的两大主要盈利渠道：电能量市场及调频辅助服务市场。尤其在针对调频辅助服务市场中的储能建模，能够在保证新能源利用率的基础上对储能投资的成本回收能力进行提升，本发明考虑了调频容量对储能时序蓄电量平衡的影响以及调频容量与电能量市场上报功率之间的解耦。此外，借助于本发明所提的市场环境下新能源场站储能配置模型，可以进一步对储能投资关键参数进行敏感性分析，利用本发明中多水平设置储能成本、电价波动程度的功能，能够从投资获利的视角对未来储能的投资前景进行研判，进而为作为市场主体的新能源场站提供储能投资的依据。

进一步的，基于新能源场站配置储能后参与多元市场的收益并计及储能投资费用构建市场环境下储能优化配置模型，利用现货市场的峰谷套利以及调频市场中的补偿价格得出目标函数中的多元市场收益。利用多元市场收益提升新能源场站进行储能投资的积极性，从而提升新能源场站侧的储能配比，保障新能源利用率并降低新能源场站输出功率的随机性与波动性。

进一步的，储能优化配置模型中的约束条件从储能运行的物理约束及储能参与市场的运行约束出发，设置了储能的功率上下限约束、储能的时序电量平衡约束等，设置了现货市场与调频市场的容量解耦约束，由此保证储能调用时不同市场内上报功率的准确性以及与实际运行情况的匹配。

进一步的，在储能约束条件的设置中，针对调频容量上报进行了精细化考虑，分别计及了进行调频容量上报时的蓄电量状态要求、调频调用对储能电量损耗的影响、调频容量与充放电功率的解耦。通过系列约束提升了数学仿真的准确性与数学模型的可求解性。

进一步的，基于现有的现货市场机制对实时市场中的获利结算方法进行修正，对超出输出允许波动范围的电量进行考核，避免了由于价格激励导致的输出功率大幅波动，利用市场引导，实现对于新能源场站的输出功率平滑。

进一步的，通过设置多水平的储能参数及电价波动范围对影响储能投资经济性的因素进行灵敏度分析。以现有成本水平、电价波动幅度为基准，考虑上下浮动后的参数水平，进而分析得出能够支撑储能成本回收的边界参数。以灵敏度分析结果为参考，可以提供新能源场站进行储能投资决策的参考。

综上所述，本发明从保障新能源侧储能投资经济性、提升储能成本回收能力出发，通过提升新能源场站投资储能的积极性保障新能源侧的储能配比，进而利用储能保证新能源利用率以及场站输出功率指标要求。本发明提出了一种考虑实时市场超额获利回收的储能配置方法，综合考虑了储能在现货-调频联合市场收益以及多类型储能的投资成本差异，计及了储能在现货-调频市场中的容量解耦，实现了多元市场下提升储能投资经济性的目的。进一步地，通过设置多水平下的储能配置参数以及投资边界条件，总结得出新能源场站投资储能后保障成本回收的边界条件，为新能源场站进行储能的投资决策提供参考。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明流程示意图；

图2为日前电价高于实时电价的超额获利回收示意图；

图3为日前电价低于实时电价的超额获利回收示意图；

图4为考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置方法整体框架；

图5为新能源场站四季典型日出力曲线图，其中，(a)为预测出力，(b)为实际出力；

图6为四季典型日电价曲线，其中，(a)为日前电价，(b)为实时电价；

图7为储能最优配比随成本下降率的关系；

图8为不同储能配比下储能投资的收益率情况；

图9为典型日运行情况，其中，(a)为日前运行，(b)为实时运行；

图10为施加超额获利回收典型日情况，其中，(a)为回收前，(b)为回收后；

图11为储能系统投资收益率情况，其中，(a)为2h，(b)为4h，(c)为6h；

图12为投资收益率情况，其中，(a)为2h锂离子电池，(b)为2h液流电池，(c)为2h铅酸电池，(d)为2h压缩空气储能；

图13为储能最优SoC状态估计图，其中，(a)为粗略估计，(b)为精确估计；

图14为边际电价波动程度估计图，其中，(a)为粗略估计，(b)为精确估计；

图15为本发明一实施例提供的计算机设备的示意图；

图16为本发明根据一实施例提供的一种芯片的框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本发明中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述预设范围等，但这些预设范围不应限于这些术语。这些术语仅用来将预设范围彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一预设范围也可以被称为第二预设范围，类似地，第二预设范围也可以被称为第一预设范围。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

在附图中示出了根据本发明公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。

本发明提供了一种考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置方法，综合考虑新能源场站配置储能后参与现货-调频联合市场收益及多类型储能全寿命周期等年值成本，精细化考虑新能源场站配置储能后的年化收益，评估储能配置的经济效益；综合考虑新能源场站平稳送出功率要求以及输电通道容量限制，结合现货-调频联合市场的运行规则，提出市场环境下考虑超额获利回收的储能配置模型；针对影响储能投资收益的关键参数进行敏感性分析，包含了储能系统的充放电小时数、初始SoC状态、成本变化趋势以及电价峰谷差率的影响；总结电力现货市场规则，提出了在实时市场中通过超额获利回收保证新能源场站跟踪日前上报计划出力曲线精度的方法。

请参阅图1，本发明一种考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置方法，包括以下步骤：

S1、通过K-Means聚类方法对全年曲线数据进行处理，得到四季典型日曲线；

应用本发明方法时，需要首先从相关部门获取所需数据。从相关部门获取的计算模型输入数据包括如下数据：

以风电、光伏为代表的新能源场站全年日前预测输出功率曲线以及实际输出功率曲线；电力现货市场全年电价结算数据：日前电价以及实时电价；现有新能源侧储能系统的典型参数数据及现有的典型储能配比。

分别对新能源场站日前预测出力曲线、实际出力曲线；现货市场日前出清价格曲线、实时出清价格曲线分别进行聚类，得到四季平均典型日的出力曲线。

S2、考虑储能在现货-调频联合市场中的容量上报，构建市场环境下储能配置的基础模型；

从最大化新能源场站参与现货-调频联合市场的收益出发，在现货市场中分别考虑日前市场以及实时市场的峰谷套利，在调频市场中分别考虑一次调频市场以及二次调频市场的收益，同时考虑了储能系统投资的年化成本及残值回收，综合三方面因素计算储能投资整体的经济效益。针对二次调频市场，考虑了市场对储能上报调频功率的容量补偿以及里程补偿，并限制了储能进行调频功率上报所允许的SoC变化范围，以此保证上报调频容量能够被可靠地调用。此外，通过功率上限约束实现参与现货市场、调频市场两部分容量以及日前与实时两部分容量的解耦，通过引入调频调用电量与上报容量之比刻画调频对储能时序电量平衡的影响。

在有关于市场环境下新能源场站储能配置研究中，多数模型着眼于制定日前储能的充放电策略，以提升储能系统在平抑新能源出力波动以及促进新能源消纳的作用上。而在现货市场中的两部制结算机制下，实时市场中新能源场站能够进一步调整储能的充放电策略，在获取更高盈利的同时，也能够进一步调整联合系统的实际出力，进一步弥补新能源场站预测精度不高、调峰能力有限的缺陷。另一方面，储能系统通过提供快速、高效的调频辅助服务在调频市场中获取收益，进一步提升储能配置带来的经济效益。

首先阐述模型的目标函数部分：

市场环境下新能源场站储能配置模型以新能源场站参与现货市场以及调频市场收益最大为目标，同时计及了储能系统的投资、运维成本以及新能源场站的运维成本：

maxW＝W

其中，W

日前市场收益可通过日前电价进行计算：

其中，D为典型日集合；T为典型日内时刻集合；ω

储能系统的投入使得新能源场站在进行计划出力曲线上报时具备更大的调整空间，提高了新能源场站的调峰潜力，同时也为响应实时电价波动提供更大的灵活性，进而可以通过峰谷电价的机制获取更大的日前市场收益。新能源场站的上报出力功率通过下式表示：

其中，

实时市场的收益采用时前出清的实时电价进行计算：

其中，ρ

其中，

通过合理的调度策略，在日前确定的储能充放电计划中上报部分储能容量参与调频辅助服务市场，具体的收益通过下式计算：

其中，c

储能在日前调度中，同样可以分配一部分有功功率参与到一次调频市场中，将由市场对其容量进行补偿：

其中，c

新能源场站以及储能配置的年投入成本C

C

储能设备投资成本进一步考虑功率成本和容量成本：

其中，c

储能的退役回收价值指储能系统达到寿命年限时，其电池主体设备和部分辅助设备回收所获取的收益，从而可以抵消一定的一次投资成本，可通过一次投资成本进行计算：

W

其中，σ

下面阐述模型的约束条件部分：

储能设备的日前上报的运行状态受到式(12)～(17)约束，其中：式(12)和(13)限制储能的最大充放电功率，具体如下：

式(14)限制储能设备不能同时进行充放电，具体如下：

式(15)刻画其荷电状态的时序变化，考虑了储能上报调频功率对实时蓄电量的影响，具体如下：

式(16)给出蓄电量的上下限，具体如下：

式(17)保证当日与次日1时刻的蓄电量保持相同，具体如下：

其中，

在进行调频功率上报时，储能设备的功率约束如式(18)-(20)所示，其中，式(18)～(19)限制了储能机组参与辅助服务功率的上限：

式(20)则表征了时刻储能机组参与调频服务的状态对参与调频服务功率的限制，具体如下：

其中，

储能在日前调频功率上报时，并非1h内均维持上报功率进行调频，故在储能系统的时序功率平衡约束(21)中应进行如下的调整：

其中，β为参与调频调用的电量与上报功率之比。

储能作为一类响应特性优秀的调频资源，在响应速度上能够满足电力系统AGC调度指令的要求，但在实时运行的过程中，响应容量仍会受限于储能系统空余容量。因此，需要保证上报的调频功率符合系统的调频需求，对此，本模型中对上报调频时段的储能荷电状态偏离平均值的幅度加以限制：

其中，α为储能荷电状态允许偏离的最大范围百分比；M为引入的人工变量，用于表征约束方程起作用的时段，

储能设备的实时上报的运行状态受到式(24)～(29)约束，其含义与储能日前调度的约束类似，在此不再赘述。

其中，γ

在考虑调频功率上报后，储能设备实时运行的功率约束如式(30)～(32)所示，其中式(30)～(31)限制了储能机组参与辅助服务功率的上限，式(32)对考虑调频容量上报后的时序蓄电量平衡加以约束。

根据新能源场站并网的有关文件要求，新能源场站进行并网的过程中需要保证一定水平的平稳输出功率要求，即保证一天内的最低出力高于调度部门给定的最低要求，具体形式为：

其中，

S3、考虑实时市场中的超额获利回收机制，对实时市场中的获利结算方法进行修正；

在实时市场中基于电力现货市场规则增加超出允许波动范围的新能源电量考核约束。考核约束精细化考虑了日前电价高于实时电价以及日前电价低于实时电价两种具体情况，对于日前电价高于实时电价的情况，通过提升电量考核价格来实现波动范围的控制；对于日前电价低于实时电价的情况，则通过降低电量出售获利来实现波动范围的控制。

基于以上考虑现货市场以及辅助服务市场的储能配置模型能够充分利用储能电量移动以及提供调频容量的效益，在促进新能源场站整体收益增加的同时也能够差异化地体现不同电价波动、不同场站类型下的储能配置效果。

然而，作为盈利主体，新能源场站在具备相对灵活的调节能力后可能会因响应电价刺激过度调节自身出力，对新能源场站出力的预测精度、波动性以及调峰特性造成负面影响，因此，从新能源场站配置储能后的联合出力特性的角度对模型进行修正完善。

为了保障新能源场站仍以独立盈利的个体自由参与到日前出力计划的制定，本发明利用实时市场的超额收益回收对新能源场站实际出力加以限制，通过电价调控修正新能源场站出力曲线。具体解释超额收益回收机制：

首先，在现货市场的结算机制下，日前电价与实时市场的结算电价大小关系并不确定，进而会引导储能日前-实时的两阶段调度策略作出相应调整。因此，在分析储能充放电对新能源场站预测精度影响时，有必要根据日前电价、实时电价的大小关系进行分类讨论。

第一种情况：实时电价低于日前电价

在实时电价小于日前电价的情况下，若某一时刻新能源场站实际出力大于新能源场站日前申报的预测出力，电价导向下的储能系统实时策略将会是进行充电，并在实时电价高于日前电价的时段进行放电。此时的电价导向结果符合提升预测精度的要求。

而当某一时刻新能源场站实际可发出力小于新能源场站日前申报的预测出力时，从获取更大盈利的角度出发，储能仍会进行充电降低该时刻的输出功率，进而导致新能源场站出力与日前上报的计划出力偏差拉大，加剧整体输出功率曲线的波动程度。为了避免这种不正常的电价引导结果的发生，对实时收益引入如下的两条约束：

其中，λ为允许的新能源场站实际出力相对于计划出力的波动程度。当场站的实际出力与计划出力满足

如附图2所示的极端情况下，当一天内新能源场站的实际出力均远低于预测出力，图中的灰色部分是处于出力波动允许范围内的电量，新能源场站仍能以较低的实时电价进行考核结算，而对于图中蓝色部分所示的超出波动允许范围的电量，新能源场站则必须以较高的日前电价进行考核结算。

第二种情况：实时电价高于日前电价。

在实时电价高于日前电价的情况下，若某一时刻新能源场站实际出力小于新能源场站日前申报的预测出力，电价导向下的储能系统实时策略将会是进行放电，并在实时电价低于日前电价的时段进行充电。此时的电价导向结果符合提升预测精度的要求。

当某一时刻新能源场站实际可发出力大于新能源场站日前申报的预测出力时，从获取更大盈利的角度出发，储能仍会充电降低该时刻的输出功率，并进而导致新能源场站出力与日前上报的计划出力偏差拉大，加剧整体输出功率曲线的波动程度。为了避免这种不正常的电价引导结果的发生，对实时收益引入如下的约束：

当场站的实际出力与计划出力满足

如图3所示的极端情况下，当一天内新能源场站的实际出力均远高于预测出力，图中的灰色部分是处于出力波动允许范围内的电量，新能源场站仍能以较低的实时电价进行售电结算，而对于图中蓝色部分所示的超出波动允许范围的电量，新能源场站则必须以较低的日前电价进行售电结算。

在实时市场中以上超过波动率范围的电量，无论是额外的售电收益还是减少的购电成本，均将其称为超额收益，而通过式(35)和式(36)回收这部分收益的机制本发明称其为超额收益回收机制。通过超额收益回收机制，能够保证电价激励下的储能系统充放电行为不至于造成新能源场站出力的大幅度波动。

在新能源富集区，新能源场站的建设往往较为集中，提供给新能源场站集群的可用输电通道容量往往无法可靠保障所有新能源电量的输送，因而这部分电量在市场交易中将不会获得收益，因此对于这部分收益，市场将会进行收益的回收。具体通过式(37)与式(38)表示。

其中，

基于上述模型修正，可以得到考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置方法整体框架，如图4所示。

S4、采用参数梯级控制的方法对储能类型、储能充放电小时数、储能配比、储能成本、电价波动幅度进行灵敏度分析。

针对待配置储能的新能源场站，选择多类型储能、多充放电小时数进行参与市场后的最大净收益及储能最优配比计算。由于所构建模型本身具备的特性，计算出的最优配比将可以反映新能源场站投资储能的经济效益，最优储能配比越大，说明储能投资的经济效益越好，可以定性对比分析出经济性较好的储能系统。对于具有储能配比要求的新能源富集区，进一步可以计算给定储能配比下的最优储能调度策略，得到该策略下配置储能后的最大净收益。进一步地，可以针对储能系统成本情况进行多水平下的计算分析，得出该新能源场站投资储能收回成本的边际储能成本下降率；类似地，可以针对电力现货市场中的结算价格波动程度进行多水平下的计算分析，得出该新能源场站投资储能收回成本的边际电价波动程度。

S401、差异化选择储能类型、储能充放电小时数以及储能配比，分析其投资收益率；

将电力系统中应用广泛的多类型电化学储能系统作为待选集，分别考虑不同充放电小时数的储能参数，作储能投资的收益率分析。基于待选储能参数的遴选结果，定性分析得出投资经济性较好的储能参数配置。针对现有调度部门普遍要求的新能源场站储能配比，对固定配比下的新能源场站储能投资收益情况进行分析，定性得出不同配比要求下收回储能成本的难易程度。

S402、以现有储能成本为基础，考虑成本的梯度下降，进行储能盈利的边际成本下降率分析；

针对步骤S401中分析得到的多类型储能系统投资收益率分析结果，考虑投资经济性较差的各类型储能，设置多水平的储能成本下降率，分析各类型储能通过参与市场盈利能够收回投资成本的边际成本下降率。

S403、以现有电力现货市场价格为基础，考虑市场峰谷价差的上下浮动，进行储能盈利的边际电价波动程度分析。

针对步骤S401中分析得到的多类型储能系统投资收益率分析结果，多水平设置电力现货市场价格的波动程度，改变价格曲线的峰谷差，分析保证储能投资成本回收所需要的边际电价波动程度。

本发明再一个实施例中，提供一种考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置系统，该系统能够用于实现上述考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置方法，具体的，该考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置系统包括模块、模块、模块、模块以及模块。

其中，数据模块，通过K-Means聚类方法对全年曲线数据进行处理，得到四季典型日曲线；

构建模块，基于数据模块得到的四季典型日曲线和储能系统关键参数配置典型应用场景优化配置，考虑储能在现货-调频联合市场中的容量上报，构建市场环境下的储能优化配置模型；

限制模块，基于构建模块得到的储能优化配置模型，考虑实时市场中的超额获利回收机制，通过市场结算机制对新能源场站输出功率波动幅度进行限制；

输出模块，基于限制模块修正后的获利结算方法，采用参数梯级控制方法对储能类型、储能充放电小时数、储能配比、储能成本、电价波动幅度进行灵敏度分析，得到不同场站针对储能参数的差异化配置结果。

本发明再一个实施例中，提供了一种终端设备，该终端设备包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器用于执行所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor、DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其是终端的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或一条以上指令，具体适于加载并执行一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能；本发明实施例所述的处理器可以用于考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置方法的操作，包括：

通过K-Means聚类方法对全年曲线数据进行处理，得到四季典型日曲线；基于得到的四季典型日曲线和储能系统关键参数配置典型应用场景优化配置，考虑储能在现货-调频联合市场中的容量上报，构建市场环境下的储能优化配置模型；基于得到的储能优化配置模型，考虑实时市场中的超额获利回收机制，通过市场结算机制对新能源场站输出功率波动幅度进行限制；基于修正后的获利结算方法，采用参数梯级控制方法对储能类型、储能充放电小时数、储能配比、储能成本、电价波动幅度进行灵敏度分析，得到不同场站针对储能参数的差异化配置结果。

请参阅图15，终端设备为计算机设备，该实施例的计算机设备60包括：处理器61、存储器62以及存储在存储器62中并可在处理器61上运行的计算机程序63，该计算机程序63被处理器61执行时实现实施例中的储层改造井筒中流体组成计算方法，为避免重复，此处不一一赘述。或者，该计算机程序63被处理器61执行时实现实施例考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置系统中各模型/单元的功能，为避免重复，此处不一一赘述。

计算机设备60可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。计算机设备60可包括，但不仅限于，处理器61、存储器62。本领域技术人员可以理解，图15仅仅是计算机设备60的示例，并不构成对计算机设备60的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器61可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器62可以是计算机设备60的内部存储单元，例如计算机设备60的硬盘或内存。存储器62也可以是计算机设备60的外部存储设备，例如计算机设备60上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。

进一步地，存储器62还可以既包括计算机设备60的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器62用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其它程序和数据。存储器62还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

请参阅图16，终端设备为芯片，该实施例的芯片600包括处理器622，其数量可以为一个或多个，以及存储器632，用于存储可由处理器622执行的计算机程序。存储器632中存储的计算机程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理器622可以被配置为执行该计算机程序，以执行上述的考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置方法。

另外，芯片600还可以包括电源组件626和通信组件650，该电源组件626可以被配置为执行芯片600的电源管理，该通信组件650可以被配置为实现芯片600的通信，例如，有线或无线通信。此外，该芯片600还可以包括输入/输出(I/O)接口658。芯片600可以操作基于存储在存储器632的操作系统。

本发明再一个实施例中，本发明还提供了一种存储介质，具体为计算机可读存储介质(Memory)，所述计算机可读存储介质是终端设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括终端设备中的内置存储介质，当然也可以包括终端设备所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(Non-Volatile Memory)，例如至少一个磁盘存储器。

可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述实施例中有关考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置方法的相应步骤；计算机可读存储介质中的一条或一条以上指令由处理器加载并执行如下步骤：

通过K-Means聚类方法对全年曲线数据进行处理，得到四季典型日曲线；基于得到的四季典型日曲线和储能系统关键参数配置典型应用场景优化配置，考虑储能在现货-调频联合市场中的容量上报，构建市场环境下的储能优化配置模型；基于得到的储能优化配置模型，考虑实时市场中的超额获利回收机制，通过市场结算机制对新能源场站输出功率波动幅度进行限制；基于修正后的获利结算方法，采用参数梯级控制方法对储能类型、储能充放电小时数、储能配比、储能成本、电价波动幅度进行灵敏度分析，得到不同场站针对储能参数的差异化配置结果。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为验证本发明方法的有效性，选取中国华北地区某实际风电场进行计算分析，所采用的电力现货市场结算价格为华北地区某省实际结算数据。新能源场站四季典型日输出功率标幺值如图5所示，四季典型日电价信息如图6所示。所选风电场的容量为40MW，固定运行费用为65000元/MW。四季典型日中，日前电价最大峰谷价差可达0.726元/kWh，实时电价最大峰谷价差可达0.743元/kWh。

待选储能系统主要参数如表1所示：

表1储能类型及其参数

首先以2h锂离子电池为例进行计算，考虑不同储能成本下降率下新能源场站的最优储能配比，可以得到如图7所示的结果。以现有的锂离子电池储能成本，新能源场站进行储能的投资能够获得收益，但储能系统的最优配比水平仅为4.50％，对于一些需要大容量储能以满足输出功率调整的场景，该储能配比较低。若以固定的储能系统配比要求进行配置，储能投资的收益率及相应的收益增量与成本增量如图8所示，可以看出，在大于最优配比后，储能配比的增加将会提升投资成本，进而导致储能投资的收益率降低。

对该风电场的典型日运行情况进行模拟，结果如图9所示。可以看出，新能源场站侧配置储能后，一天中将会有很大一部分时段进行调频容量的上报以从辅助服务市场中获取盈利，由此极大提升了储能闲时容量的利用率。而在一天中峰谷价差较大的时段，储能系统则会参与到现货市场的峰谷套利中，在现货市场中的盈利仍然为储能投资后获利的主要来源。

对比施加超额获利回收前后新能源场站实时输出功率的情况，可以得到如图10所示结果。可以看出，在施加超额获利回收机制前，新能源场站在20时的输出功率将会超出允许波动范围，而施加超额获利回收后，全天的输出功率均处于允许的波动范围内。

考虑不同储能充放电小时数的投资收益情况，结果如图11所示。可以看出，随着储能充放电小时数的增加，储能系统的投资收益率逐步降低。说明了对于单一新能源场站而言，利用长时储能在现货-调频市场当中进行盈利的能力较弱，无法取得更高的获利以支撑较大储能小时数的投资。

考虑不同类型储能的投资收益情况，结果如图12所示。在原始储能成本下，进行储能投资的经济性从优到劣分别为：锂电池、铅酸电池、液流电池、压缩空气储能。储能参与市场的盈利大小与储能的充放电效率正相关，充放电效率高的储能系统能够牟取更高的市场获利。

考虑不同储能初始SoC状态下的投资净收益并估计最有利于储能盈利的初始SoC状态，结果如图13所示。针对该新能源场站，储能初始SoC的最佳状态应处于24％左右。

考虑现有现货市场电价的波动，可以得到如图14所示对边际电价波动程度的估计。随着电价波动程度的增加，储能进行峰谷套利的收益增加，进而能够促进储能系统的投资。经过两步估计，边际电价波动程度应当在36％，此时进行小容量的储能投资能够获得盈利，对应的日前最大峰谷价差为0.261元/kWh，实时最大峰谷价差为0.267元/kWh。

综上所述，本发明一种考虑市场环境下成本回收的新能源场站储能配置方法，能够有效提升新能源场站配置储能后参与现货-调频联合市场的收益。在现有储能的成本水平下，通过所提的储能配置方法能够提升储能配置后的市场收益，进而从根本上促进新能源场站进行储能的投资，提升新能源场站输出功率的调峰特性。进一步地，利用本发明所提出的超额获利回收机制，能够降低新能源场站因输出功率偏移日前计划出力曲线的考核，降低场站并网时对系统带来的冲击；最后，利用多水平下储能投资的灵敏度分析，可以有效对比分析出最优的储能参数组合以及所需的最小电价峰谷差要求，为储能的投资决策提供更全面的参考。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本发明中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等，需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。