考虑配电系统平衡的分布式储能容量优化方法及装置

技术领域

本发明涉及配用电领域，尤其涉及一种考虑配电系统平衡的分布式储能容量优化方法及装置。

背景技术

分布式储能是一种可调控负荷资源，其具有高效率和快速响应的特点，能为维持电力系统供需的安全性以及可靠性提供有力的支撑。特别是随着城市快速发展和产业升级，配电网中的现有设备以及线路已经无法满足日益增加的用电负荷需求，通过电网容量和储能系统容量的有效配合，能够延缓配电网的规划升级改造，提高配电网的承载能力。因此针对不同场景条件和计算边界，在电网容量已知、负荷已知条件，为满足规定带载和过载要求，解决分布式储能系统容量和功率优化问题，是配电系统容量优化中亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种考虑配电系统平衡的分布式储能容量优化方法及装置，为满足规定带载和过载要求，解决分布式储能系统容量和功率优化问题。

根据本公开的一方面，提供了一种考虑配电系统平衡的分布式储能容量优化方法，包括：

构建分布式储能系统容量优化双层模型，其中，所述双层模型包括上层规划模型和下层运行模型；

根据所述上层规划模型确定二维离散求解域以及所述离散求解域中各离散优化解的遍历顺序，其中，所述离散求解域中包括多个离散优化解；

根据所述遍历顺序将各离散优化解依次代入所述下层运行模型，获取所述双层模型的最优解。

在第一方面的一些可实现方式中，所述构建分布式储能系统容量优化双层模型，包括：

输入配电网容量参数以及配电网负荷参数；

以所述分布式储能系统的固定成本与运维成本为优化目标，构建分布式储能系统容量优化的上层规划模型；

以所述分布式储能系统运行成本为优化目标，构建分布式储能系统的下层运行模型。

在第一方面的一些可实现方式中，所述构建分布式储能系统容量优化双层模型，包括：

输入配电网容量参数以及配电网负荷参数；

以所述分布式储能系统的固定成本与运维成本为优化目标，构建分布式储能系统容量优化的上层规划模型；

以所述分布式储能系统运行成本为优化目标，构建分布式储能系统的下层运行模型。

在第一方面的一些可实现方式中，所述上层规划模型的约束条件为分布式储能系统功率约束和分布式储能系统最大充放电功率与容量之间的约束；所述下层运行模型的约束条件包括储能运行过程电量约束、充电功率和放电功率限值约束、充电状态和放电状态变量约束以及充放电状态约束。

在第一方面的一些可实现方式中，所述上层规划模型的目标函数f1为：

其中，a

在第一方面的一些可实现方式中，所述下层运行模型的目标函数f

其中，R

在第一方面的一些可实现方式中，所述根据所述上层规划模型确定离散求解域以及所述离散求解域中各离散优化解的遍历顺序，包括：

根据所述上层规划模型的约束条件建立二维离散求解域；

对所述二维离散求解域中的可行解进行同比例离散化，获取离散优化解矩阵；

根据所述各离散优化解矩阵与所述上层规划模型的目标函数f

对所述各对应解从小到大排序，并根据各对应解排序确定各离散优化解的遍历顺序。

在第一方面的一些可实现方式中，所述根据所述遍历顺序将各离散优化解依次代入所述下层运行模型，获取所述双层模型的最优解，包括：

将所述各离散优化解按照遍历顺序依次代入所述下层运行模型；

若所述下层运行模型只有唯一解，则将所述唯一解对应的离散优化解作为所述双层模型的最优解；

若所述下层运行模型有多个解，则将最先使下层运行模型有解的离散优化解作为所述双层模型的最优解。

根据本公开的第二方面，提供一种考虑配电系统平衡的分布式储能容量优化装置，该装置包括：

建模单元，用于构建分布式储能系统容量优化双层模型，其中，所述双层模型包括上层规划模型和下层运行模型；

求解单元，用于根据所述上层规划模型确定二维离散求解域以及所述离散求解域中各离散优化解的遍历顺序，其中，所述离散求解域中包括多个离散优化解；

获取单元，还用于根据所述遍历顺序将各离散优化解依次代入所述下层运行模型，获取所述双层模型的最优解。

根据本公开的第三方面，提供一种电子设备，包括处理器，以及与处理器连接的内存和网络接口；所述网络接口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，执行如上述所述的基于改进蚁群算法的电网多无人机调度巡检方法。

根据本公开的第四方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如上所述的基于改进蚁群算法的电网多无人机调度巡检方法。

附图说明

图1示出了根据本发明的实施例的一种考虑配电系统平衡的分布式储能容量优化方法流程图；

图2示出了根据本发明的实施例的过载和非过载时段计算示意图；

图3示出了根据本发明的实施例的上层规划模型简化离散求解域示意图；

图4示出了本发明的实施例的一种考虑配电系统平衡的分布式储能容量优化装置的框图；

图5出示了根据本公开实施例的计算设备的示意图。

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，所描述的实施例仅仅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。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

为满足规定带载和过载要求，解决分布式储能系统容量和功率优化问题，本发明提供了一种考虑配电系统平衡的分布式储能容量优化方法，具体包括：构建了分布式储能系统容量优化的双层模型，上层模型为规划层面优化模型，主要考虑投资成本和储能系统配置约束，下层模型为运行层面优化模型，主要考虑储能系统运行约束和电网运行约束，并基于离散求解域的求解双层模型，最终确定使投资最小，且保证过载倍率和时间的储能功率和容量。

下面结合附图及具体实施例对本公开所提供的考虑配电系统平衡的分布式储能容量优化方法进行更加具体的说明。

图1示出了本公开实施例提供的一种考虑配电系统平衡的分布式储能容量优化方法流程图，如图1所示，方法100可以包括以下步骤：

S110，构建分布式储能系统容量优化双层模型，其中，所述双层模型包括上层规划模型和下层运行模型。

在一些实施例中，分布式储能系统容量优化双层模型可以包括分布式储能系统容量优化的上层规划模型和分布式储能系统容量优化的下层运行模型。

在一些实施例中，构建分布式储能系统容量优化的上层规划模型可以包括：以寿命周期内与储能容量和功率相关的固定成本与运维成本最小为优化目标，构建上层规划模型，其中，固定成本主要与分布式储能系统的系统容量和充放电功率线性相关，运维成本则只与充放电功率相关，且需考虑寿命周期内贴现率影响。

具体地，上述上层规划模型的优化目标函数f

其中，a

由于分布式储能系统在配电网中可以灵活利用充放电能力来平衡负载需求，以降低配电网重载或过载程度，间接提升配电网的供电能力，延缓配电网增容建设改造，因此储能功率最小值应能够弥补电网过载部分功率，保障电网不过载或在限定范围内过载，由此可得分布式储能系统功率约束为：

P

其中，P

此外，在储能系统中考虑到充放电倍率性能与正负极、电解液、以及界面处的迁移能力直接相关，因此分布式储能系统最大充放电功率与容量之间存在下述约束关系：

C

其中，C

在一些实施例中，构建分布式储能系统的下层运行模型可以包括：以运行成本最优为目标，考虑分布式储能系统自身运行约束和电网运行约束，构建分布式储能系统的下层运行模型，下层运行模型约束条件能够保障在储能系统功率和容量限值内，电网不过载或在限定范围内过载。

具体地，分布式储能系统下层运行模型的优化目标函数为：

其中，R

在一些实施例中，分布式储能系统下层运行模型的储能运行约束条件包括表达式(6)～(12)，其中，

表达式(6)将充放电功率进一步分解为充电功率和放电功率：

P

表达式(7)表达了储能运行过程中电量约束：

表达式(8)和(9)分别反映了充电功率和放电功率限值约束：

0≤P

0≤P

表达式(10)和(11)分别反映了充电状态和放电状态变量约束：

μ

μ

表达式(12)反映了在每个时段仅能存在充电或放电1种状态：

μ

其中，P

在一些实施例中，电网运行约束条件包括表达式(15)和(17)，具体地，由于在电网运行时，根据电力设备绝缘老化理论，一般情况下允许配变、线路、主变等电力设备短时间过负荷而不会影响其使用寿命，因此在表征电网运行约束时，将考虑短时可过载的规定，σ为运行允许的最大过载倍数，T

首先，在已知典型的电网过载典型场景下(即电网容量已知、负荷已知条件下)，以日为研究周期，计算过载典型场景中负荷最大的T

其次，如附图2所示，假设F为P

其中，T为所有时段，T

则对于过载时段t∈T

对于非过载时段t∈T

T

其中，T

S120，根据所述上层规划模型确定二维离散求解域以及所述离散求解域中各离散优化解的遍历顺序，其中，所述离散求解域中包括多个离散优化解。

在一些实施例中，上述双层优化模型为上层规划模型和下层运行模型的耦合模型，其耦合变量为分布式储能系统的充放电功率P

在一些实施例中，为了求解上述双层优化模型，首先将上层规划模型简化为离散求解域，将二维离散求解域中的可行解进行同比例离散化，获取离散优化解矩阵；其次根据所述各离散优化解矩阵与所述上层规划模型的目标函数，获取各对应解，并根据各对应解排序确定各离散优化解的遍历顺序，最后根据所述遍历顺序将各离散优化解依次代入所述下层运行模型，通过是否存在优化解表征耦合变量是否满足电网过载约束。

具体地，将上层规划模型简化为离散求解域如附图3中所示，并依据表达式(3)可以获得储能系统充放电功率P

在该区域对可行解进行同比例离散化，即P

进一步地，根据离散优化解矩阵的每个元素计算目标函数f

S130，根据所述遍历顺序将各离散优化解依次代入所述下层运行模型，获取所述双层模型的最优解。

在一些实施例中，将各离散优化解按照遍历顺序依次代入下层运行模型；遍历完成后若所述下层运行模型只有唯一解，则将所述唯一解对应的离散优化解作为双层模型的最优解；若下层运行模型有多个解，则将最先使下层运行模型有解的离散优化解作为双层模型的最优解，若下层运行模型无解，则重新获取新的离散优化解，并计算下层运行模型，直至下层运行模型有解。

根据本发明的实施例，实现了以下技术效果：

(1)针对电网容量已知、负荷已知条件，为满足规定带载和过载要求，构建了分布式储能系统容量优化的双层模型。上层模型为规划层面优化模型，实现储能系统固定成本与运维成本最小化，保障电网不过载或在限定范围内过载。下层模型为分布式储能系统运行优化模型，实现储能系统运行成本最优。

(2)针对分布式储能系统容量优化的双层模型，提出了基于离散求解域的求解方法，通过上层规划模型确定二维离散求解域以及所述离散求解域中各离散优化解的遍历顺序，将各离散优化解按照遍历顺序依次代入下层运行模型中，通过下层运行模型是否存在优化解表征耦合变量是否满足电网过载约束，实现了双层模型的求解，且加快了运算速度，计算结果方便存储，提高了求解效率。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

以上是关于方法实施例的介绍，以下通过装置实施例，对本发明所述方案进行进一步说明。

图4示出了本公开实施例的考虑配电系统平衡的分布式储能容量优化装置400的框图，如图4所示，该装置400包括：

建模单元410，用于构建分布式储能系统容量优化双层模型，其中，所述双层模型包括上层规划模型和下层运行模型；

求解单元420，用于根据所述上层规划模型确定二维离散求解域以及所述离散求解域中各离散优化解的遍历顺序，其中，所述离散求解域中包括多个离散优化解；

获取单元430，还用于根据所述遍历顺序将各离散优化解依次代入所述下层运行模型，获取所述双层模型的最优解。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，所述描述的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。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现本发明实施例提供的光伏发电功率预测模型的训练方法，或者，实现本发明实施例提供的基于改进蚁群算法的电网多无人机调度巡检方法。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、闪存、可消除的只读存储器(ErasableRead Only Memory，EROM)、软盘、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光盘、硬盘、光纤介质、射频(Radio Frequency，RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，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，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。