(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211065996.5 (22)申请日 2022.09.01 (71)申请人 国网重庆市电力公司市北 供电分公 司 地址 401120 重庆市渝北区新 牌坊三路89 号 (72)发明人 陈正磊　李益峰　熊潇潇　詹玖远　 金黎明　易林　王一帆　杨晶　 滕飞　梁琛　陈进　蒲令　史梦梦　 (74)专利代理 机构 北京细软智谷知识产权代理 有限责任公司 1 1471 专利代理师 刘晓丹 (51)Int.Cl. H02J 3/28(2006.01) H02J 3/32(2006.01)H02J 3/38(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 考虑光、 荷 多场景的分布式储能容量配置方 法及装置 (57)摘要 本发明涉及一种考虑光、 荷多场景的分布式 储能容量配置方法及装置， 所述方法包括预设典 型场景； 典型场景包括光伏大发月低谷负荷场景 和光伏低谷月高峰负荷场景； 其中， 光伏大发月 低谷负荷场景用于评估光伏并网后的电能质量 关键指标是否符合电能质量预设标准， 光伏低谷 月高峰负荷场景用于表示台区原有负荷对配电 系统运行的影 响； 根据典型场景构建分布式储能 容量优化配置模型； 求解分布式储能优化模型。 本发明采用的储能容量优化策略能够充分考虑 光、 荷典型规划场景， 从而确保各台区配置储能 后满足本地光伏消纳目标的同时兼顾储能投资 规模、 控制储能设备投资总成本的作用。 权利要求书3页 说明书11页 附图2页 CN 115360734 A 2022.11.18 CN 115360734 A 1.一种考虑光、 荷多场景的分布式储能容 量配置方法， 其特 征在于， 包括： 预设典型场景； 所述典型场景包括光伏大发月低谷负荷场景和光伏低谷月高峰负荷场 景； 其中， 所述光伏大发月低谷负荷场景用于评估光伏并网后的电能质量关键指标是否符 合电能质量预设标准， 所述光伏低谷月高峰负荷场景用于表示台区原有负荷对配电系统运 行的影响； 根据所述典型场景构建 分布式储能容 量优化配置模型； 求解所述分布式储能优化模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述预设典型场景， 包括： 选取待规划电网， 获取光伏逐月标幺典型 出力曲线； 将所述光伏逐月标幺典型 出力曲线作为典型场景。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述获取光伏逐月标幺典型出力曲线， 包 括： 获取各月份典型日的预设时段的光伏组件出力， 得到各月典型日光伏出力曲线； 分析各月典型 日光伏出力曲线的最大出力功率， 确定月典型 日最大出力功率最大月为 光伏大发月， 以及月典型日最大 出力功率 最小月为 光伏出力低谷月； 计算建筑屋顶光伏在所述光伏大发月的典型 日的预设时刻出力， 以及建筑屋顶光伏在 所述光伏出力低谷月的预设时刻出力； 分别提取所述光伏大发月和光伏出力低谷月逐日逐时段历史负荷数据， 并根据 所述逐 日逐时段历史负荷数据确定台区各节点用电负荷边界； 根据所述台区各节点用电负荷边界与和所述光伏大发月的典型日的预设时刻出力或 光伏出力低谷月的预设时刻出力， 确定预设节点在预设时间段的用电负荷； 分别计算所述 光伏大发月和光伏出力低谷月的逐日台区总电量； 根据所述光伏大发月的逐日台区总电量， 提取台区日总用电量最小的预设天数， 获取 光伏大发月台区负荷低谷典型场景下的各节点负荷曲线， 以及根据所述光伏出力低谷月的 逐日台区总电量提取台区日总用电量最大的预设天数， 获取光伏低谷月台区负荷高峰典型 场景下的各节点负荷曲线； 结合矩阵光伏并网节点分配， 确定光伏大发月台区负荷低谷典型场景下的各节点负荷 曲线和节点逐个并网光伏需求的典型出力曲线， 以及光伏低谷月台区负荷高峰典型场景下 的各节点负荷曲线和节点逐个并 网光伏需求的典型 出力曲线； 将光伏大发月台区负荷低谷典型场景下的各节点负荷 曲线和节点逐个并网光伏需求 的典型出力曲线确定为光伏大发月低谷负荷场景， 将光伏低谷月台区负荷高峰典型场景下 的各节点负荷曲线和节点逐个并网光伏需求的典型出力曲线确定为光伏低谷月高峰负荷 场景。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述分布式储能容量优化配置模型， 以典 型日经济效益 最优为第一目标、 以及以峰谷 差最优为第二目标进行多目标优化； 所述第一目标的目标函数为， 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115360734 A 2所述第二目标的目标函数为， F2＝abs(Pg,t,j,s‑Pg,0) 其中， 为第i类储能的功率装机容量， 为第i类储能单位功率装机月化投 资和运维成本， 第i类储能单位容量装机月化投资成本， 为第i类储能的储能时 长， Ft为储能充放电里程价格； 为s场景第j日第i类储能在时段t的充电功率， 为 s场景下j日第i类储能在时段t的放电功率， C1,s为储能投资与运维成本， C2,s为储能里程成 本， τs为场景s的权重， 各场景权重求和为1， Pg,t,j,s为配电网通过台区变压器进线向台区输 送的实时功率， Pg,0为常数， 若希望运营日峰谷 差最小化， 则可设置Pg,0为0。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述分布式储能容量优化配置模型， 包括 以第一目标和第二目标进行多目标优化的总目标函数和与所述总目标函数对应的约束条 件； 所述总目标函数为， F＝mi nω1F1+ω2F2 其中， ω1与ω2分别为第一目标函数与第二目标函数的权 重参数； 所述约束条件 包括： 台区功率平衡约束： Pd,t,j,s为台区用电负荷在j日时段t的用电功率， Ppv,t,j,s为台区内光伏在j日时段t的光 伏发电功率， Pg,t,j,s为配电网通过台区变压器进 线向台区输送的实时功率； 储能容量约束： 为第i类储能在项目条件下允许的最大容 量； 储能充放电功率约束： 为储能系统放电状态变量， 为储能系统充电状态变量； 储能系统电池电量约束： Ei,t,j,s表示储能系统j日t时段所储电量， φc表示储能系统充电效率， φd表示储能系统 放电效率， SOCmin即储能系统最小SOC， SOCmax即储能系统最大SOC； 储能系统日充放电量约束：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115360734 A 3