一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法
专利汇可以提供一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种新 能源 高渗透背景下多维提升储能价值的方法，包括以下步骤：对储能运行价值进行分析；建立储能成本寿命模型；基于对储能运行价值的综合分析，构建储能综合效益体系；构建价值评估模型。该技术方案从储能电站的平抑 波动 、 削峰 填谷、改善 电能 质量 、提高供电可靠性和降低线损这五个方向进行数据分析，实现储能综合经济价值的量化评估，结合储能成本寿命模型指导储能电站规划及运行策略选取、补贴政策制定、投资收益率及回收期测算，实现分布式储能发展，促进配网建设的内涵增效。，下面是一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法专利的具体信息内容。
1.一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)对储能运行价值进行分析；
(2)建立储能成本寿命模型；
(3)基于对储能运行价值的综合分析，构建储能综合效益体系；
(4)构建价值评估模型。
2.根据权利要求1所述的一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法，其特征在于，所述步骤(1)包括平抑波动，辅助新能源按计划曲线出力，促进消纳，建立新能源-储能联合运行模型:
Pu＝Pb+Pg
Pu表示新能源-储能联合出力,Pb表示储能电站出力,Pg表示光伏出力。
平抑波动、促进新能源消纳、降低污染环境成本所提升的社会年收益V1:
其中，e(t)表示t时段电价； 分别表示储能t时段作为电源、负荷时的出力，t+、—
t 分别表示储能电站作为电源、负荷的时段。
3.根据权利要求1所述的一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法，其特征在于，所述步骤(1)包括平抑波动削峰填谷，拉平负荷曲线，低储高发赚取差价，建立配网台区负荷模型Lp为：
Lp＝Ld+Pb+Pg
其中，Ld表示用户负荷。通过Adaboost算法聚类分析，以一天24个小时为分析周期，采用Adaboost算法对各个小时的光伏出力、储能出力和负荷数据进行聚类分析。
4.根据权利要求3所述的一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法，其特征在于，所述AdaBoost集成学习算法的样本为(ld,i,pb,i,pg,i)，i＝1,2,3,...,N，弱分类器集合H＝(h1,h2,h3,...,hn),构建强分类器表达式：
储能电站削峰填谷、低储高发赚取峰谷差价的年经济收益V2：
其中，muec,i表示第i种污染物排放环境负荷量单位成本，为：元/克；Qi表示第i种污染物质量；n表示为排放污染物总数；Es,out表示新能源发电量。
5.根据权利要求1所述的一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法，其特征在于，所述步骤(1)包括提高配网供电可靠性的年收益V3：
V3＝EENSRCE·RIEA
其中，EENSRCE表示储能电站运行后所降低得缺电量期望值；RIEA表示停电损失评价。
6.根据权利要求1所述的一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法，其特征在于，所述步骤(1)包括储能电站改善电能质量，提高设备使用寿命和降低残次品，降低经济损失，获得的年收益V4：
其中，λ、μ分别表示电压越上限、越下限造成的评估损失权重； 分别表示电压越上限、下限次数期望值；Rup,loss、Rlw,loss分别表示电压越上限、下限造成的损失，单位：元/次。
7.根据权利要求1或2或3或4或5或6所述的一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法，其特征在于，所述步骤(1)包括降低线损的年收益V5：
其中，表示线损期望值； 表示线路年输入电量期望值；ep表示电度电价。
8.根据权利要求1所述的一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法，其特征在于，所述步骤(2)储能成本包括储能装置的投资成本和运维成本，所述储能装置的投资成本包括电能转换设备成本和储能系统成本,参考年运行成本与充放电总循环次数和投资建设成本的关系，其投资成本C1可表示为：
C1＝2λpkpPN+λwkwWN
其中，PN为蓄电池的额定功率，WN为蓄电池的额定蓄电量，kp为电能转换设备单位造价，kw为蓄电池系统单位造价，λp并网设备固定资产折旧率，λw表示计及蓄电池组充放电次数的资产折旧率。
9.根据权利要求8所述的一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法，其特征在于，所述储能装置的运维成本C2由其规模确定，可以表示为：
C2＝CmPN
其中，Cm为储能单位容量的年运行维护成本。
10.根据权利要求1所述的一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法，其特征在于，所述步骤(4)价值评估模型为：
其中，V表示储能电站的年净收益；C1表示储能投资年折算成本；C2表示储能运维年折算成本； 分别表示各类型收益的权重系数。
一种新能源高渗透背景下多维提升储能价值的方法
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