基于机会约束模型的多类型储能系统容量优化配置方法
专利汇可以提供基于机会约束模型的多类型储能系统容量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 提供基于机会约束模型的多类型储能系统容量优化配置方法，所述方法包括：(1)考虑新 能源 发电随机性建立熵-机会约束数据模型；(2)基于模型模拟建立储能系统充放电控制策略；(3)通过遗传优化 算法 确定储能系统充放电电量。本发明考虑了 风 电、 光伏发电 等新能源发电出 力 随机性，通过机会约束理论建立模型，通过设置模糊修正系数来划分储能系统状态，在最大程度降低混合储能系统的配置 费用 ，优化多类型储能系统配置容量，使其充放电功率与 荷电状态 均保持在适宜范围内的 基础 上，有效平滑新能源发电的功率 波动 。，下面是基于机会约束模型的多类型储能系统容量优化配置方法专利的具体信息内容。
1.一种基于机会约束模型的多类型储能系统容量优化配置方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
(1)考虑新能源发电随机性建立熵-机会约束数据模型；
(2)基于模型模拟建立储能系统充放电控制策略；
(3)通过遗传优化算法确定储能系统充放电电量。
2.根据权利要求1所述优化配置方法，其特征在于，所述步骤(1)中，包括如下步骤步骤1-1、建立以最小化混合储能系统的配置费用，最小化新能源发电波动率的期望，最小化储能系统功率波动的期望为目标的函数，如下式：
且
式中Cinf(α)表示约束条件以一定的置信水平成立的前提下，极小化目标函数的悲观值，Cr为目标函数的悲观值，本模型中则表示在α置信水平下，满足总成本约束情况下，C为最小化混合储能系统的配置费用；当x＝B时表示能量型储能系统，x＝U时表示功率型储能系统； 与 为决策变量，分别指储能系统的额定功率和额定容量；t为时间指标，i＝1,2,...T；SPx为储能单位额定功率费，SEx为储能单位额定容量费，ξxt为t时刻储能系统的修正系数，SPx、SEx和ξxt这三个量为模糊参数，PBt、PUt分别为t时刻能量型与功率型储能系统充放电功率，ξBt、ξUt分别为t时刻能量型储能系统和功率型储能系统的修正系数；Pwt为t时刻新能源发电功率；
为t时刻新能源发电目标功率，由式 求得，m为低通
滤波时间常数；PBref为能量型储能系统参考功率，PUref为功率型储能系统参考功率，其中PBreft为t时刻能量型储能系统参考功率，n为高
通滤波时间常数； 其中PUreft
为t时刻功率型储能系统参考功率。
步骤1-2、建立储能系统功率出力约束条件，如下式：
式中，Pxt为储能功率；
步骤1-3、建立储能系统荷电状态约束条件，如下式：
其中t时刻的荷电状态由式 获得； SOCx
分别为储能荷电状态的上下限值； 为储能的初始电量；ηxt为t时刻充放电效率。
3.根据权利要求1所述优化配置方法，其特征在于，所述步骤(2)中，包括如下步骤：
步骤2-1、将荷电状态值划分为表示各种荷电状态的区间；
步骤2-2、划分对应充放电量区间；
步骤2-3、确定各充放电量区间储能模糊修正参数；
步骤2-4、依次获得各时段储能系统充放电功率与荷电状态。
4.根据权利要求3所述优化配置方法，其特征在于，所述步骤2-1中，所述荷电状态值范围是0.1～0.9，考虑实际越限情况，将荷电状态分为充电和放电过程，每个过程分为5个状态：[0,A]，(A,B]，(B,C]，(C,D]，(D,1]。
5.根据权利要求3所述优化配置方法，其特征在于，所述步骤2-2中，根据所确定的
5个荷电状态值A,B,C,D来对应划分充电过程的充电电量区间为：[0,a]，(0,b]，(0,c]，(0,d]，0；放电过程相对应的放电电量区间为：0，(0,d]，(0,c]，(0,b]，[0,a]；从而保证荷电状态保持在[0.1,0.9]。
6.根据权利要求3所述优化配置方法，其特征在于，所述步骤2-3中，根据所述荷电状态值，设置t时刻储能修正系数ξxt，ξxt为三角模糊数，根据不同区间服从的三角模糊数不同，各区间ξxt设置如下：
* * *
充电过程5个荷电状态区间相对应ξxt为：(0,a-a ,a)，(0,b-b,b)，(0,c-c,c)，* * *
(0,d-d,d)，0；放电过程5个荷电状态区间相对应ξxt为：0，(0,d-d ,d)，(0,c-c,c)，* * * * * *
(0,b-b,b)，(0,a-a,a)；其中a,b，c,d为设置三角模糊数时所确定的参数。
7.根据权利要求4所述优化配置方法，其特征在于，所述步骤2-4中，包括如下步骤：
步骤2-4-1、根据t-1时刻的荷电状态SOC(t-1),确定SOC(t-1)所属荷电状态区间范围；
步骤2-4-2、确定SOC(t-1)对应所满足的三角模糊数区间；
步骤2-4-3、随机选择ξxt具体数值作为修正系数，则储能系统的修正功率为 储能系统的充放电功率为 其中Pxreft为为t时刻储能系统参考功率；
步骤2-4-4、根据t时刻的储能系统的充放电功率Pxt确定出当前t时刻储能系统的荷电状态SOC(t)，根据SOC(t)确定t+1时刻的储能系统的充放电功率Px(t+1)。
8.根据权利要求1所述优化配置方法，其特征在于，所述步骤(3)中，包括如下步骤：
步骤3-1、获得新能源发电目标功率，储能功率，能量型储能系统、功率型储能系统参考功率及最大值；
步骤3-2、初始化能量型储能系统额定功率，功率型储能系统额定功率，能量型储能系统额定容量，功率型储能系统额定容量，定义整数pop_size作为染色体的个数；
步骤3-3、求出成本费用、新能源发电波动率期望、能量型储能系统波动率期望目标值；
步骤3-4、评估，对于模型中的目标，分别赋予权重：ω1,ω2,ω3,对pop_size个染色体分别求出目标值，通过对目标值进行降序排列，评估函数为：
i-1
eval(i)＝a(1-a) ,i＝1,2,…,pop_size a∈(0,1)；
步骤3-5、选择，利用轮盘赌的方法选择染色体，首先计算 pop_
size，其次，生成随机数r∈[0,qpop_size]，若qi＜r≤qi+1，则选择第i个染色体，重复该步骤pop_size次，得到pop_size个染色体；
步骤3-6、交叉，定义pc作为交叉概率，将染色体分为成对染色体，对染色体中的每一个基因进行判断，若随机生成的数l∈[0,1]，若l≤pc，则进行交叉；
变异，定义pm作为交叉概率，在变异过程中我们重复pop_size，随机生成数r∈[0,1]，若r≤pm，则进行变异。
9.根据权利要求8所述优化配置方法，其特征在于，所述步骤3-1中，令每个新能源发电随机变量服从对数正态分布，通过随机模拟得出新能源发电数据，根据式获得所述新能源发电目标功率，通过式 获得所
述储能功率Pst，令n＝0.4,PBreft＝Pwt*n/(n+1),PUref＝Pst-PBref分别得出t时刻能量型、功率型储能系统参考功率，以及能量型、功率型储能系统最大功率值PB_max＝max(|PBreft|),PU_max＝max(|PUreft|)。
10.根据权利要求8所述优化配置方法，其特征在于，所述步骤3-2中，所述能量型储能系统额定功率，功率型储能系统额定功率，能量型储能系统额定容量，功率型储能系统额定容量分别通过下式获得:
式中， 为能量型储能系统额定功率， 为功率型储能系统额定功率， 为能量型储能系统额定容量， 为功率型储能系统额定容量，λB1,λB2表示能量型储能系统额定功率取值上下限区间系数，λU1,,λU2表示功率型储能系统额定功率取值上下限区间系数，μB1,μB2表示能量型储能系统额定容量取值上下限区间系数，μU1,μU2为功率型储能系统额定容量取值上下限区间系数。
11.根据权利要求8所述优化配置方法，其特征在于，所述步骤3-3中，包括如下步骤：
所述成本费用： 能量型储能单位额定功率费SPB和功率型储能单位额定
功率费SPU服从梯形模糊数(t1,t2,t3,t4),(t11，t22,t33,t44),能量型储能单位额定容量费SEB和功率型储能单位额定容量费SEU服从梯形模糊数(s1,s2,s3,s4)和(s11,s22,s33,s44)，所述新能源发电波动率期望： 式中Pwt为t时刻新能
源发电功率； 为t时刻新能源发电目标功率，PBt为t时刻能量型储能系统充放电功率，PUt为t时刻功率型储能系统充放电功率；
所述能量型储能系统波动率期望：
基于机会约束模型的多类型储能系统容量优化配置方法
技术领域
背景技术
发明内容
求得，m为低通滤波时间常数；PBref为能量型储能系统参考功率，PBreft为t时刻能量型储能系统参考功率，由式 求得，n为高通滤波时间
常数；PUref为功率型储能系统参考功率，PUreft为t时刻功率型储能系统参考功率，由式求得；
PUreft为t时刻功率型储能系统参考功率；
(0,b-b,b)，(0,a-a,a)；其中a,b c,d为设置三角模糊数时所确定的参数。
选择第i个染色体，重复该步骤pop_size次，得到pop_size个染色体；
新能源发电功率； 为t时刻新能源发电目标功率，PBt为t时刻能量型储能系统充放电功率，PUt为t时刻功率型储能系统充放电功率；
具体实施方式
求得，n为高通滤波时间常数；PUref为功率型储能系统参考功率，PUreft为t时刻功率型储能系统参考功率，由式 求得；
其中PBreft为t时刻能量型储能系统参考功率，n为
高通滤波时间常数； PUreft为t
时刻功率型储能系统参考功率；
率。
(D,1]，如在算例分析表1中，设定了A＝0.2，B＝0.4，C＝0.6，D＝0.8。
(0,d-d,d)；0，放电过程5个荷电状态区间相对应ξxt为：0；(0,d-d ,d)；(0,c-c,c)；
* * * *, * *
(0,b-b,b)；(0,a-a,a)；其中a,b c,d为设置三角模糊数时所确定的参数，在算例仿真中，为了更加清楚的表示当前时刻的荷电状态，并能表示0到1的直接所有可能的荷电状态* * * *
值，因此选取a＝0.3，b ＝0.25，c ＝0.1，d ＝0.05。
可充电量 ≤70％Emax ≤50％Emax ≤30％Emax ≤10％Emax 0
ξxt (0,0.4,0.7) (0,0.25,0.5) (0,0.2,0.3) (0,0.05,0.1) 0
可放电量 0 ≤10％Emax ≤30％Emax ≤50％Emax ≤70％Emax
ξxt 0 (0,0.05,0.1) (0,0.2,0.3) (0,0.25,0.5) (0,0.4,0.7)
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