本发明涉及电网规划技术领域，尤其是涉及一种基于复合储能的主动配电网容量配置方法。
背景技术：
近年来，在能源枯竭和环境保护的双重压力下，微电网以其因地制宜利用新能源发电，具有成本低、污染小、运行模式灵活等特点以及抵御自然灾害和保障电力安全的优势成为全世界电气领域关注的热点之一。
复合储能在微电网功率平衡、平滑可再生能源波动、提升电能质量等方面发挥多重作用。
复合储能是将差异特点优势互补的单种储能聚合而成，具有明显的优势，能够实现不同储能的优势互补，发挥各自特点，使不同储能装置发挥自身优势的空间得到拓展；能够实现功率和能量特性的结合互补，使电网多重需求得到满足，提升供电可靠性；通过调控手段使得不同的储能装置在自己的优化工作区间运行，优化各装置的充放电状态，延长使用周期和循环寿命；在合理配置下，降低储能装置的运营成本，优化利用率，扩大工业市场，获得较大收益。而在能量调度管理和微电网集成控制中，储能容量优化配置是一个关键问题，配置的合理性直接影响着对分布式电源的利用率及微电网系统的经济性和稳定性。同时，也存在一些问题，如容易出现储能系统的输出功率或系统的容量不足，导致分布式能源发电存储量不够，不能很好的满足负荷的需求。以扩大容量为解决问题的途经，又会增大初始和运维成本。因此，复合储能系统的容量配置是目前亟待解决的问题。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种基于复合储能的主动配电网容量配置方法，建立复合储能系统模型，基于复合储能系统模型，分析在分布式电源时复合储能容量配置、在各微网群的储能优化配置，建立相应地目标函数，结合自适应函数与自适应权重，进行多目标优化，得到优化配置目标函数，减小分布式能源波动和负荷缺电率，实现对复合储能系统的合理容量配置，保证供电可靠性和系统的经济运行。
第一方面，本发明的上述发明目的通过以下技术方案得以实现：
一种基于复合储能的主动配电网容量配置方法，包括以下步骤：
s1、建立应用于主动配电网的复合储能系统模型；
s2、基于复合储能系统模型，分析在分布式电源时复合储能容量配置，获得第一容量配置方案；
s3、基于复合储能系统模型，分析在各微网群的储能优化配置，获得第二容量配置方案；
s4、根据自适应函数和自适应权重，对第一、第二容量配置方案进行多目标优化，实现对复合储能系统的合理容量配置。
本发明进一步设置为：步骤s1中，复合储能系统模型中包括至少一个微网、复合储能装置，复合储能装置包括超级蓄电池、超级电容；超级蓄电池通过第一转换电源连接到直流母线上；超级电容通过第二转换电源连接到直流母线上；分布式能源通过交流器接入微网系统；各微网中包括功率型、能量型储能方式，各微网、复合储能装置并联。
本发明进一步设置为：步骤s2中，分析复合储能系统功率，建立目标函数及约束条件，获得第二容量配置方案。
本发明进一步设置为：复合储能系统功率ph(t)如下式：
ph(t)＝pli(t) psc(t)＝pn(t)-pout(t)(1)；
复合储能系统额定输出功率phess如下式：
复合储能系统额定输出能量ehess满足下式：
式中，pli(t)表示锂电池的输出功率；psc(t)表示超级电容的输出功率；pn(t)表示分布式电源的输出功率；pout(t)表示供给复合的输出功率；η1表示dc-dc转换电源的效率；η2表示dc-ac转换电源的效率；ηli表示锂电池的充电效率；ηsc表示超级电容的充电效率；h表示运行周期时长；pn_min(t)表示某一时刻分布式能源输出最小值；pout_max(t)表示某一时刻负荷需求最大值；pli_0(t)表示锂电池的实时功率；psc_0(t)表示超级电容的实时功率；socli_0表示锂电池初始荷电状态；socli_max表示锂电池荷电状态的上限；socli_min表示锂电池荷电状态的下限；socsc_0表示超级电容初始荷电状态；socsc_max表示超级电容荷电状态的上限；socsc_min表示超级电容荷电状态的下
本发明进一步设置为：以调节后的功率变化差值的绝对值最小为优化目标，建立第一目标函数f1为：
约束条件包括：蓄电池在不超出设定区间的情况下工作；输出能量变化满足分布式能源与负荷之间的差值变化；满足最大功率波动要求，若分布式能源突发停止供电，需要储能装置快速响应支撑；
式中，ph_0(t)表示复合储能输出的实时功率。
本发明进一步设置为：步骤s3中，在微网母线加入储能系统后，以系统缺电率最小为优化目标，建立第二目标函数f2和约束条件，其中第二目标函数f2为：
式中，pq(t)系统缺少的功率输出；pl(t)表示母线上总体负荷功率；t为计算时间段。
本发明进一步设置为：约束条件包括：满足储能系统配置额定输出功率phess；储能系统配置额定输出能量ehess；蓄电池在不越线的情况下工作；输出能量变化满足分布式能源与负荷之间的差值变化；满足最大功率波动要求，若分布式能源突发停止供电，需要储能装置快速响应支撑；在各个微网群之间的动态平衡情况下，复合储能系统输出功率ph_1(t)满足：
式中，ph_1(t)表示微网的实时输出功率；n为微网节点数；pl_j(t)
表示母线上负荷功率；m表示负荷数，pg(t)表示上网实时功率。
本发明进一步设置为：步骤s4中，对第一容量配置方案中的第一目标函数f1、第二容量配置方案中的第二目标函数f2进行多目标优化，得目标函数f为：
f＝min(c1f1 c2f2)(18)；
结合约束条件，采用改进遗传算法对多目标求解，进行归一化，得到优化的目标函数f为：
式中，r表示目标函数的个数，z表示染色体个数；fr,z,max表示采用改进遗传算法进行寻优时目标函数r所输出的最大值；fr,z,min表示采用改进遗传算法进行寻优时目标函数r所输出的最小值。
第二方面，本发明的上述发明目的通过以下技术方案得以实现：
一种基于复合储能的主动配电网容量配置终端，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请所述容量配置方法。
第三方面，本发明的上述发明目的通过以下技术方案得以实现：
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现本申请所述容量配置方法。
与现有技术相比，本申请的有益技术效果为：
1.本申请通过建立复合储能系统模型，基于模型建立目标函数，对目标函数进行多目标优化，获得优化方案，从理论上实现了复合储能系统容量优化配置指导；
2.进一步地，本申请分别考虑分布式电源与微电网时的容量配置，实现了对分布式电源与微电网的全面分析；
3.进一步地，本申请通过考虑分布式电源与微电网时的权重，综合考虑二者对容量的贡献，减小分布式能源波动和负荷缺电率对系统的影响，提高了供电可靠性。
附图说明
图1是本申请的一个具体实施例的复合储能系统模型结构示意图；
图2是本申请的一个具体实施例的复合储能系统结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
具体实施例一
本申请的一种基于复合储能的主动配电网容量配置方法，包括：
一、建立应用于主动配电网的复合储能系统模型；如图1所示，包括复合储能装置，微电网1至微电网n，负荷，其中，复合储能装置、微电网1至微电网n、负荷并联连接。brk0/brk11/brk12/brks为断路器，用于复合储能系统模型与电网系统的连通或断开。
在本实施例中，电网为10kv，微网为400v。
各微电网中包括功率型和能量型两种储能方式，用于协调各个分布式能源。各微电网并联，用于协调各个微网间的优化运行，在减小功率波动的情况下，保证系统经济有效运行。
复合储能装置结构图如图2所示，包括第一电源，通过第一交流器dc/ac1连接到母线上；第二电源，通过交直流转换ac/dc、第二交流器dc/ac2连接到母线上；锂电池，通过dc/dc1转换，连接第三交流器dc/ac3，超级电容，通过dc/dc2转换，也连接第三交流器dc/ac3，第三交流器dc/ac3连接到母线上。
dc/dc1、dc/dc2用于使锂电池、超级电容上的直流分别经过dc/dc转换后，得到平稳的电压，再经过交流器连接到母线上。
基于复合储能系统模型，分析不同情况下复合储能容量配置。
二、考虑分布式电源情况下复合储能容量配置，分别考虑复合储能系统功率ph(t)、额定输出功率phess、实时功率ph_0、锂电池荷电状态socli_k、超级电容荷电状态socsc_k等参数，并得到此情况下的第一目标函数及约束条件。
在此情况下，复合储能系统功率ph(t)如下式：
ph(t)＝pli(t) psc(t)＝pn(t)-pout(t)(1)；
式中，pli(t)表示磷酸铁锂电池的输出功率；psc(t)表示超级电容的输出功率；pn(t)表示分布式电源的输出功率；pout(t)表示供给复合的输出功率。
一个运行周期h，在本实施例中h＝24小时，考虑变流器效率、储能系统的充电效率、负荷的最大需求，储能系统配置额定输出功率phess如下式：
式中，η1表示dc-dc转换电源的效率；η2表示dc-ac转换电源的效率；ηli表示磷酸铁锂电池的充电效率；ηsc表示超级电容的充电效率；h表示运行周期时长；pn_min(t)表示某一时刻分布式能源输出最小值；pout_max(t)表示某一时刻负荷需求最大值。
在本实施例中h＝24小时，则公式2表示如下：
储能系统的实时功率ph_0为：
磷酸铁锂电池荷电状态socli_k如下式所示：
式中，pli_0表示磷酸铁锂电池的实时功率，socli_0表示磷酸铁锂电池的初始荷电状态，eli表示磷酸铁锂电池的容量。
超级电容荷电状态socsc_k如下式所示：
式中，psc_0表示超级电容的实时功率，socsc_0表示超级电容的初始荷电状态，esc表示超级电容的容量。
相应地，复合储能系统总体荷电状态sock，如下式所示：
式中，ph_0表示复合储能系统的实时功率，soc0表示复合储能系统的初始荷电状态，eh表示复合储能系统的容量。
在一个运行周期内，结合交流器效率和储能系统的充电效率，负荷的最大需求，储能系统配置额定输出能量ehess满足：
在本实施例中，一个运行周期为24个小时，则式(7)改为
式中，pli_0(t)表示锂电池的实时功率；psc_0(t)表示超级电容的实时功率；socli_0表示锂电池初始荷电状态；socli_max表示锂电池荷电状态的上限；socli_min表示锂电池荷电状态的下限；socsc_0表示超级电容初始荷电状态；socsc_max表示超级电容荷电状态的上限；socsc_min表示超级电容荷电状态的下限。
为平滑分布式能源的功率输出，本文以调节后的功率变化差值的绝对值最小为优化目标，建立目标函数f1为：
需要满足的约束条件包括：
1、为了提高储能系统使用寿命，要求锂电池、超级电容工作不超过设定区间，即：
2、储能系统的输出能量变化满足分布式能源与负荷之间的差值变化：
δeli(t) δesc(t)＝|δen(t)-δeout(t)|
(10)；
δeli(t)表示锂电池的能量变化，δesc(t)表示超级电容的能量变化；δen(t)表示分布式能源的能量变化，δeout(t)表示负荷能量变化。
3、复合储能需满足最大功率波动要求，若分布式能源突发停止供电，需要储能装置快速响应支撑：
ph_0(t)≥δpmax(11)；
δpmax表示系统中最大功率波动需求；
考虑分布式电源情况下储能优化配置时，除满足式(9)、(10)、
(11)的约束条件外，还需要满足式(1)、(2)、(7)的基本条件。
三、考虑各个微电网群的储能优化配置。
为了协调主动配电网下各微电网群之间的动态平衡，复合储能系统输出功率，需要满足以下表达式：
式中，pmicro_l(t)表示微电网的实时输出功率，n表示微电网节点数，pl_j(t)表示400v母线上负荷功率，m表示负荷数，pg(t)表示上网实时功率。
当各微电网向电网系统输送功率时，首先需要考虑微电网群整体输出是否满足400v母线上负荷的供电需求。
当微电网群整体输出能够满足母线上负荷的供电需求时，考虑母线上复合储能系统是否能充满。若复合储能系统能够充满时，多余发电量向电网系统输送，如未充满时，则复合储能系统存储的能量随时间变化，如下式所示：
eh_l(t 1)＝eli_l(t 1) esc_l(t 1)
＝eli_l(t)ηli esc_l(t)ηsc [pmicro_l(t)-pl-j(t)]t
(13)；
当微电网群整体输出不满足母线上负荷的供电需求时，需要向电网系统购电。
pg(t)＝pl_j(t)-pmicro-j(t)-ph_l(t)
(14)；
此时复合储能系统的存储能量
eh_l(t 1)＝eli_l(t 1) esc_l(t 1)
＝eli_l(t)ηli esc_l(t)ηsc
[pg(t) pmicro_l(t)-pl-j(t)]δt
(15)；
此时，缺少的功率输出即为所需实时功率，如下式所示：
式中，pq(t)表示复合储能系统缺少的功率输出；pg(t)表示上网所需的实时功率。
在主动配电网中400v母线加入储能系统后，以电网系统缺电率最小为优化目标，则目标函数f2为：
其中，t＝运行周期×时间段，表示计算时间段，pl(t)表示400v母线上总体负荷功率。
在本实施例中，t＝24×365。
约束条件需要满足式(2)、(7)、(9)、(10)、(11)、(12)的功率平衡。
四、根据自适应函数和自适应权重，对配置方案进行多目标优化，实现对复合储能系统的合理容量配置。
在研究复合储能系统加入主动配电网中容量配置优化时，选取的优化目标为平滑分布式能源功率输出，以调节后的功率变化差值的绝对值最小为优化目标。在主动配电网中400v母线加入储能装置后，以负荷缺点率最小为优化目标。对两者进行多目标优化，其目标函数f为：
f＝min(c1f1 c2f2)(18)；
式中，c1、c2表示权重系数，且满足c1 c2＝1。
满足的约束条件为式(1)、式(2)、式(7)、式(9)—式(12)。
采用改进遗传算法对多目标求解。
考虑带有2个目标的最小化问题：
min{z1＝f1(x),z2＝f1(x)}(19)；
对于给定个体x，对目标函数f进行归一化处理：
式中，加入
采用自适应罚函数和自适应权重的优化的目标函数f为：
式中，r表示目标函数的个数，z表示染色体个数；fr,z,max表示采用改进遗传算法进行寻优时目标函数r所输出的最大值；fr,z,min表示采用改进遗传算法进行寻优时目标函数r所输出的最小值。
自适应罚函数的表达式为：
式中，δpz(x)表示由种群中第z个个体x计算出的系统节点储能系统的不满足功率偏差值总和；
δez(x)表示由种群中第z个个体x不满足容量偏差值总和；
δsocz(x)为由种群中第z个个体x计算出不满足系统荷电状态偏差值总和；
本申请中，采用自适应罚函数及自适应的权重的遗传算法对多目标求解，实现了对复合储能系统在主动配电网中的合理容量配置，实现主动配电网的经济运行。
具体实施例二
本发明一实施例提供的一种基于复合储能的主动配电网容量配置终端设备，该实施例的终端设备包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例1中的计算步骤，
所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如：
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述基于复合储能的主动配电网容量配置终端设备中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成多个模块，各模块具体功能如下：
1.建立模型模块，用于建立应用于主动配电网的复合储能系统模型；
2.分布式电源分析模块，用于分析在在分布式电源时复合储能容量配置；
3.微电网分析模块，用于分析在各微网群的储能优化配置；
4.多目标优化模块，用于对分布式电源分析模块、微电网分析模块中的目标函数进行优化。
所述基于复合储能的主动配电网容量配置终端设备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。所述基于复合储能的主动配电网容量配置终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述上述示例仅仅是基于复合储能的主动配电网容量配置终端设备的示例，并不构成对基于复合储能的主动配电网容量配置终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或组合某些部件，或不同的部件，例如所述基于复合储能的主动配电网容量配置终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu),还可以是其他通用处理器、数据信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，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。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，所述处理器是所述一种基于复合储能的主动配电网容量配置终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种基于复合储能的主动配电网容量配置终端设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种基于复合储能的主动配电网容量配置终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
具体实施例三
所述一种基于复合储能的主动配电网容量配置终端设备集成的模块/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(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、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电载波信号和电信信号。
本具体实施方式的实施例均为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。
1.一种基于复合储能的主动配电网容量配置方法，其特征在于：包括以下步骤：
s1、建立应用于主动配电网的复合储能系统模型；
s2、基于复合储能系统模型，分析在分布式电源时复合储能容量配置，获得第一容量配置方案；
s3、基于复合储能系统模型，分析在各微网群的储能优化配置，获得第二容量配置方案；
s4、根据自适应函数和自适应权重，对第一、第二容量配置方案进行多目标优化，实现对复合储能系统的合理容量配置。
2.根据权利要求1所述基于复合储能的主动配电网容量配置方法，其特征在于：步骤s1中，复合储能系统模型中包括至少一个微网、复合储能装置，复合储能装置包括超级蓄电池、超级电容；超级蓄电池通过第一转换电源连接到直流母线上；超级电容通过第二转换电源连接到直流母线上；分布式能源通过交流器接入微网系统；各微网中包括功率型、能量型储能方式，各微网、复合储能装置并联。
3.根据权利要求1所述基于复合储能的主动配电网容量配置方法，其特征在于：步骤s2中，分析复合储能系统功率，建立目标函数及约束条件，获得第二容量配置方案。
4.根据权利要求3所述基于复合储能的主动配电网容量配置方法，其特征在于：复合储能系统功率ph(t)如下式：
ph(t)＝pli(t) psc(t)＝pn(t)-pout(t)(1)；
复合储能系统额定输出功率phess如下式：
复合储能系统额定输出能量ehess满足下式：
式中，pli(t)表示锂电池的输出功率；psc(t)表示超级电容的输出功率；pn(t)表示分布式电源的输出功率；pout(t)表示供给复合的输出功率；η1表示dc-dc转换电源的效率；η2表示dc-ac转换电源的效率；ηli表示锂电池的充电效率；ηsc表示超级电容的充电效率；h表示运行周期时长；pn_min(t)表示某一时刻分布式能源输出最小值；pout_max(t)表示某一时刻负荷需求最大值；pli_0(t)表示锂电池的实时功率；psc_0(t)表示超级电容的实时功率；socli_0表示锂电池初始荷电状态；socli_max表示锂电池荷电状态的上限；socli_min表示锂电池荷电状态的下限；socsc_0表示超级电容初始荷电状态；socsc_max表示超级电容荷电状态的上限；socsc_min表示超级电容荷电状态的下限。
5.根据权利要求3所述基于复合储能的主动配电网容量配置方法，其特征在于：以调节后的功率变化差值的绝对值最小为优化目标，建立第一目标函数f1为：
约束条件包括：蓄电池在不超出设定区间的情况下工作；输出能量变化满足分布式能源与负荷之间的差值变化；满足最大功率波动要求，若分布式能源突发停止供电，需要储能装置快速响应支撑；
式中，ph_0(t)表示复合储能输出的实时功率。
6.根据权利要求1所述基于复合储能的主动配电网容量配置方法，其特征在于：步骤s3中，在微网母线加入储能系统后，以系统缺电率最小为优化目标，建立第二目标函数f2和约束条件，其中第二目标函数f2为：
式中，pq(t)系统缺少的功率输出；pl(t)表示母线上总体负荷功率；t为计算时间段。
7.根据权利要求6所述基于复合储能的主动配电网容量配置方法，其特征在于：约束条件包括：满足储能系统配置额定输出功率phess；储能系统配置额定输出能量ehess；蓄电池在不越线的情况下工作；输出能量变化满足分布式能源与负荷之间的差值变化；满足最大功率波动要求，若分布式能源突发停止供电，需要储能装置快速响应支撑；在各个微网群之间的动态平衡情况下，复合储能系统输出功率ph_1(t)满足：
式中，ph_1(t)表示微网的实时输出功率；n为微网节点数；pl_j(t)表示母线上负荷功率；m表示负荷数，pg(t)表示上网实时功率。
8.根据权利要求1所述基于复合储能的主动配电网容量配置方法，其特征在于：步骤s4中，对第一容量配置方案中的第一目标函数f1、第二容量配置方案中的第二目标函数f2进行多目标优化，得目标函数f为：
f＝min(c1f1 c2f2)(18)；
结合约束条件，采用改进遗传算法对多目标求解，进行归一化，得到优化的目标函数f为：
式中，r表示目标函数的个数，z表示染色体个数；fr,z,max表示采用改进遗传算法进行寻优时目标函数r所输出的最大值；fr,z,min表示采用改进遗传算法进行寻优时目标函数r所输出的最小值。
9.一种基于复合储能的主动配电网容量配置终端，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8任一所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任一所述方法。
技术总结