一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法
专利汇可以提供一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于皮亚诺曲线 降维 的用户侧储能优化配置方法，所述方法包括：采集需要配置储能的用户负荷、实时电价、单位容量储能价格的数据；根据所采集的数据，确定用户侧储能的优化配置模型；基于皮亚诺降维的 算法 ，求解所述用户侧储能的优化配置模型，得到高维空间的最优决策变量；输出所述高维空间的最优决策变量，得到用户侧储能的优化配置结果。在本发明实施中，所述方法优化了配置用户侧储能，具有全面性、灵活性和实用性，且算法效率更高，运算速度更快，易于推广。，下面是一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法专利的具体信息内容。
1.一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，其特征在于，所述方法包括：
采集需要配置储能的用户负荷、实时电价、单位容量储能价格的数据；
根据所采集的数据，确定用户侧储能的优化配置模型；
基于皮亚诺降维的算法，求解所述用户侧储能的优化配置模型，得到高维空间的最优决策变量；
输出所述高维空间的最优决策变量，得到用户侧储能的优化配置结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，其特征在于，所述用户负荷的数据包括用户全年的负荷数据，数据采集间隔最小15分钟。
3.根据权利要求1所述的一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，其特征在于，所述实时电价采用国家统一的峰谷平三时电价，需量电价收费周期为1个月。
4.根据权利要求1所述的一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，其特征在于，所述根据所采集的数据，确定用户侧储能的优化配置模型包括：
根据所采集的数据，分析用户安装储能的经济收益和损失，以及分析储能运行的物理过程；
基于所述用户安装储能的经济收益和损失，以用户安装储能后的收益最大为优化目标，建立优化模型的目标函数；
基于所述储能运行的物理过程，以储能运行过程中的充放电限制为约束条件，建立优化模型的最大投资成本约束条件、储能削峰约束条件、储能充放电约束条件和储能荷电状态约束条件；
根据优化模型的最大投资成本约束条件、储能削峰约束条件、储能充放电约束条件和储能荷电状态约束条件，确定用户侧储能的优化配置模型。
5.根据权利要求4所述的一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，其特征在于，所述优化模型的目标函数如下：
max F＝Cinc+Crec—Cinv-Cope；
其中，F为目标函数；Cinc为用户安装储能后的电价高充低放收益和负荷削峰填谷收益之和；Crec为用户储能的回收收益；Cinv为用户储能的投资成本；Cope为用户储能的运行维护成本；
所述用户安装储能后的电价高充低放收益和负荷削峰填谷收益之和的计算公式如下：
所述用户储能的回收利益的计算公式如下：
Crec＝γCinv；
所述用户储能的投资成本的计算公式如下：
Cinv＝ceEmax+cePmax；
所述用户储能的运行维护成本的计算公式如下：
其中，Cinc1为用户安装储能后的电价高充低放收益；Cinc2为用户安装储能后的负荷削峰填谷收益；Cele，t，d为储能第t年d天的价格套利；Cbas，t，y为储能第t年y月基本电费减少值；t为储能运行的第t年；D为年运行天数；Y为年运行月数；T为电池寿命；ir为通货膨胀率；dr为贴现率；i为时间段；Δti为i段持续时间，即15min；nD为一个调度周期时间段总数；Pdis(i)、Pch(i)分别为储能放电、充电功率；Cele为储能的峰谷套利收益；d(i)为峰谷时的电价；Cbas为需量电费；a为需量电价；δm表示削峰率；Ppeak，m为削峰前的负荷峰值；Cinv为安装成本；γ为回收系数；Emax和Pmax分别为储能额定容量和额定充电或放电功率；Ce和Cp分别为储能单位容量和单位充电或放电功率造价；Cop为储能电池单位充电或放电功率的年运行维护成本。
6.根据权利要求4所述的一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，其特征在于，所述最大投资成本约束条件需满足：
所述储能削峰约束条件需满足：
Pload(i)-Pdis(i)+Pch(i)≤(1-δm)Ppeak，m；
所述储能充放电约束条件需满足：
所述储能荷电状态约束条件需满足：
其中， 为投资成本限值；Bdis(i)、Bch(i)为0-1变量且满足任意时刻Bdis(i)+Bdis(i)≤1；Pload(i)为负荷功率的大小；ηch、ηdis分别为储能充电、放电时的能量转化效率；SOC(i)、SOC(i-1)、SOC(0)、SOC(nD)、SOCmin、SOCmax分别表示第i时刻、第i-1时刻、第0时刻、第nd时刻、最小时刻和最大时刻的储能的荷电状态。
7.根据权力要求1所述的一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，其特征在于，所述基于皮亚诺降维的算法，求解所述用户侧储能的优化配置模型，得到高维空间的最优决策变量包括：
基于皮亚诺降维的算法，确定皮亚诺降维的近似参数；
基于所述皮亚诺降维的近似参数，输入高维的优化目标函数Ψ(y)并建立皮亚诺曲线的映射关系，得到降维后的函数；
基于所述降维后的函数上迭代求解出符合精度要求的最优点，并确定最优目标值；
利用所述降维后的符合精度要求的最优点反映射到高维空间中，得到高维空间的最优决策变量。
8.根据权力要求1所述的一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法，其特征在于，所述输入高维的优化目标函数Ψ(y)需满足李普希兹条件：
其中， 分别为各函数值；D为超区间；RN为实数集的N
次方；ai、bi、yi、i、N分别为自然数；L为常数。
一种基于皮亚诺曲线降维的用户侧储能优化配置方法
技术领域
背景技术
发明内容
Cbas为需量电费；a为需量电价；δm表示削峰率；Ppeak,m为削峰前的负荷峰值；Cinv为安装成本；
γ为回收系数；Emax和Pmax分别为储能额定容量和额定充电或放电功率；Ce和Cp分别为储能单位容量和单位充电或放电功率造价；Cop为储能电池单位充电或放电功率的年运行维护成本。
具体实施方式
Cbas为需量电费；a为需量电价；δm表示削峰率；Ppeak,m为削峰前的负荷峰值；Cinv为安装成本；
γ为回收系数；Emax和Pmax分别为储能额定容量和额定充电或放电功率；Ce和Cp分别为储能单位容量和单位充电或放电功率造价；Cop为储能电池单位充电或放电功率的年运行维护成本。
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