本发明涉及电力系统规划，尤其涉及一种储能系统的选址定容方法及系统。
背景技术：
1、电力系统内的储能系统起到至关重要的作用，具有削峰填谷、提高电能质量和可靠性、改善电网特性等功能，可提高电力系统的可靠性、稳定性和经济性。其中削峰填谷是调整用电负荷的一种措施。根据不同用户的用电规律，合理地、有计划地安排和组织各类用户的用电时间，以降低负荷高峰，填补负荷低谷，减小电网负荷峰谷差，使发电、用电趋于平衡。储能系统在选择建设位置时需要考虑多种因素，包括能源资源位置、能源需求位置、能源需求设备情况以及环境因素等，这些使储能系统的选址问题成为一个包含多种目标的优化问题。
2、现有专利中，申请号为cn201911066682.5，公开日为2020年2月21日的专利公开了一种储能系统定容选址方法，首先构建储能系统定容选址网络等效参数模型，并对储能系统定容选址情况进行编码；然后构建所述储能系统定容选址的目标函数，建立所述定容选址目标函数的约束条件；接着根据多目标改进的蝙蝠算法对所述储能系统的定容选址的目标函数进行优化求解，输出满足迭代终止条件的最优解集，为决策提供优良的候选方案；最后使用熵值法与层次分析法从最优解集中提取最优解，得到储能系统定容选址最优方案。该发明中采用蝙蝠算法，而蝙蝠算法存在后期收敛速度慢、收敛精度不高、易陷入局部极小点等不足的缺点。
3、申请号为cn202310735435.x，公开日为2023年10月27日的专利公开了一种分布式储能系统的选址定容方法及系统，方法包括步骤：获取配电网节点数据并进行聚类分析，得到典型日负荷和光伏曲线；获取初步安装选址；建立储能选址定容的多目标优化模型，确定目标函数以及约束条件；利用典型配电网ieee33节点模型，输入线路参数、负荷水平、网络拓扑连接关系、系统节点电压和支路电流,并将储能系统的量化参数、典型日负荷和光伏曲线、初步选址输入至多目标优化模型，采用改进的灰狼算法进行求解，获得最优解集；分析最优解集，获得储能系统的最优储能位置和配置容量大小。该发明主要考虑光伏接入系统后的节点电压拨动，并采用改进灰狼算法，灰狼算法的缺点在于种群多样性差，后期收敛速度满，且易陷入局部最优。
技术实现思路
1、本发明为了解决现有技术中初步方案影响后期优化效率，且最终优化方案只针对单一目标，无法对多个目标进行优化的问题，提出了一种储能系统的选址定容方法及系统，该方法采集电力系统的基本数据，通过各节点的负荷和连接数量确定初步方案，将降低系统成本和削峰填谷设为目标，通过优化迭代计算得到最终方案。
2、本发明的具体技术方案如下：一种储能系统的选址定容方法，具体包括以下步骤：
3、s1：获取电力系统数据，根据各节点负荷特性进行分类，设计初步方案；
4、s2：将降低成本设为上层目标，将削峰填谷设为下层目标，从而确定目标函数以及约束条件；
5、s3：根据步骤s1中设计的初步方案，通过优化算法进行优化；
6、s4：对步骤s3的计算结果进行评价，确定最终方案。
7、本方法将电力系统中各节点根据负荷特性分类从而设计初步方案，该初步方案能有效覆盖电力系统中负荷较大的两类节点，提高初步方案的削峰填谷效果，减少后续优化计算的迭代次数，降低计算量。优化算法中包含双层目标，能在满足设计的经济目的的基础上同时提高最终方案的可靠性和稳定性。
8、作为优选，所述步骤s1中电力系统数据包括成本数据和工作数据，所述成本数据包括建设成本和运行成本，所述工作数据包括节点的连接数、历史平均负荷和历史最大负荷。
9、根据权利要求1所述的储能系统的选址定容方法，其特征在于，所述步骤s1中具体包括以下步骤：
10、s11：根据节点的负荷数据，将高负荷节点分为第一类高负荷节点和第二类高负荷节，其他节点设为低负荷节点；
11、s12：对分类后的节点设定不同优先级；
12、s13：根据节点的优先级以及各节点与其他节点的连接数，确定该节点设置储能系统的布置系数ai
13、ai＝a·pi+b·ni,line
14、其中pi为节点i的优先级，ni,line为节点i与其他节点连接的支路数量，a和b分别为权重系数；s14：对各节点的布置系数ai从高到低进行排序，选出布置系数ai高于设定值的节点形成初步设计方案。
15、将平均负荷高于设定值的节点设为第一类高负荷节点，即长时间高负荷工作的节点，该节点的需电量长时间处于高水平。将最大负荷高于设定值的节点设为第二类高负荷节点，即工作负荷峰值较高的节点，该节点仅在特定时刻有较大的需电量。第一类高负荷节点的优先级高于第二类高负荷节点，第二类高负荷节点的优先级高于低负荷节点。各节点与其他节点的连接数越多，表示该节点对其他节点的影响较大，维持该节点正常工作的重要性较高。
16、作为优选，所述步骤s2中上层目标函数计算具体包括以下步骤：
17、s201：通过下式计算电力系统的建设成本ccon
18、
19、其中ij为待建线路，ψij为待建线路集合，cij为线路ij的单位投资成本，lij为线路ij的长度；k为待建设备，ψdev为待建设备集合，ck为设备k的单位容量投资成本，sk为设备k的容量；
20、s202：通过下式计算电力系统的运行成本cope
21、
22、其中h为一天内时刻数，令h＝24，d为一年内天数，令d＝365,ctrans为单位主网购电成本，ptrans,t为t时刻系统主网购电量，ptrans,t可通过下式计算
23、
24、其中φnode为负荷节点集合，pt,i为节点i在t时刻的所需电量，pk,t,i为设备k在时刻t对节点i的输出电量；closs为平均线路损耗价格，ploss,t为t时刻系统线路总损耗，ploss,t可通过下式计算
25、
26、其中φline为线路集合，iij,t为线路ij在时刻t的电流大小，rij为线路ij的电阻大小；
27、s203：由建设成本ccon和运行成本cope可得上层目标函数f1＝min(ccon+cope)。
28、上层目标为降低成本，因此计算时应尽量减少新建线路长度以及新建设备数量以降低建设成本。运行成本包括节点购电量以及线路损耗，将储能系统布置在负荷较高的节点可减少该节点的主网购电量。
29、作为优选，所述步骤s2中下层目标函数计算具体包括以下步骤：
30、s211：通过下式计算电力系统的削峰量cpc
31、
32、其中tpeak为节点i处于用电峰时段集合；
33、s212：通过下式计算电力系统的填谷量cvf
34、
35、其中tvalley为节点i处于用电谷时段集合；
36、s213：由削峰量cpc和填谷量cvf可得下层目标函数f2＝max(cpc+cvf)。
37、削峰量cpc通过各节点的储能系统在用电峰时段输出电量与各节点需电量之比计算，表示储能系统对该节点用电峰值的削减程度。填谷量cvf通过该节点储能系统在用电谷时段设备输出电量与需电量之差与需电量之比计算，表示储能系统对该节点用电谷时段的利用情况。
38、作为优选，所述步骤s2具体包括以下步骤：
39、s221：通过下式可得系统的潮流约束
40、
41、其中ψconnected为与节点j连接的节点集合，rij为支路ij的电阻，pj,in为节点j处负荷吸收的有功功率，pj,out为节点j处储能系统输出的有功功率，xij为支路ij的电抗，qj,in为节点j处负荷吸收的无功功率，qj,out为节点j处储能系统输出的无功功率；
42、s222：通过下式可得节点i的设备约束
43、
44、其中sk,i为节点i处设备k容量，pk,i,max为节点i处设备k的安装容量上限，si为节点i与电网公司签订的需求响应容量，pi,max为节点i处最大负荷；
45、s223：通过下式可得系统的安全运行约束
46、
47、其中vi,t为t时刻节点i处电压大小，vi,min为节点i处电压最小值，vi,max为节点i处电压最大值，iij,t为t时刻支路ij上电流大小，iij,max为支路ij上电流最大值。
48、通过约束条件对优化计算进行限制，避免出现与实际情况不符的方案，同时提高最终方案的可靠性和安全性。
49、作为优选，所述步骤s3具体包括以下步骤：
50、s31：对数据和算法进行初始化，并初始化种群代数；
51、s32：对当前方案计算上层目标函数，并判断是否满足第一结束条件，若满足转至步骤s34，若不满足则转至步骤s33；
52、s33：生成变异随机数rand，若rand大于设定变异概率pm，则通过变异操作产生下一代种群，若rand小于设定变异概率pm，则通过交叉操作产生下一代种群，更新种群中每个粒子的速度和位置，返回步骤s32；
53、s34：对当前方案计算下层目标函数，并判断是否满足第二结束条件，若满足转至步骤s36，若不满足则转至步骤s35；
54、s35：对当前种群通过选择操作产生下一代种群，并更新种群中每个粒子的速度和位置，返回步骤s34；
55、s36：对当前方案进行可行性评价，若符合要求则结束优化，若不符合要求则修改设定的惯性因子并回到步骤s31。
56、对上层目标函数进行优化时方案通过变异随机数rand选择两种方式生成新方案，对下层目标函数进行优化时方案通过选择操作生成新方案，避免了优化计算过程中陷入局部最优情况。
57、本发明还包括一种储能系统的选址定容系统，适用上述储能系统的选址定容方法，包括：
58、数据采集模块，与电力系统各节点连接，采集各节点的基本数据；
59、储能规划模块，与数据采集模块连接，根据节点基本数据产生初步方案，后续根据优化步骤产生新规划方案；
60、优化计算模块，与储能规划模块连接，计算当前方案的目标函数值，判断新方案是否为最优方案。
61、通过数据采集模块采集电力系统各节点的基本数据，并将数据传入储能规划模块，储能规划模块主要用于生成布置方案，优化计算模块根据储能规划模块生成的方案进行计算。
62、与现有技术相比，本发明提供的技术方案具有以下有益效果：
63、1、本发明根据电力系统内各节点的负荷特性进行优先级分类，并根据优先级和连接数得到各节点储能系统分布的布置系数，根据布置系数确定初步方案，减少了后续优化计算的迭代次数，降低了计算量。
64、2、本发明设有双层目标函数，上层目标为降低成本，下层目标为削峰填谷，使最终优化方案能够在降低成本的基础上同时提高储能系统对电力系统的削峰填谷作用，避免只有一个目标时最终方案无法满足其中一个方面。
65、3、本发明在生成新方案时生成变异随机数，根据变异随机数选择不同的生成方法，并在计算不同目标函数选择不同生成方法，避免优化过程中陷入局部最优情况。
1.一种储能系统的选址定容方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的储能系统的选址定容方法，其特征在于，所述步骤s1中电力系统数据包括成本数据和工作数据，所述成本数据包括建设成本和运行成本，所述工作数据包括节点的连接数、历史平均负荷和历史最大负荷。
3.根据权利要求1所述的储能系统的选址定容方法，其特征在于，所述步骤s1中具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的储能系统的选址定容方法，其特征在于，所述步骤s2中上层目标函数计算具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的储能系统的选址定容方法，其特征在于，所述步骤s2中下层目标函数计算具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的储能系统的选址定容方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的储能系统的选址定容方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的储能系统的选址定容方法，其特征在于，所述步骤s34中结束条件包括优化迭代次数达到设定值和目标函数值达到设定目标值。
9.一种储能系统的选址定容系统，适用权利要求1-8所述的储能系统的选址定容方法，其特征在于，包括：
