基于用户侧储能系统的电力负荷优化调度研究

摘要

随着我国国民经济的持续快速发展，用户需求侧用电量逐渐提高，电力供需矛盾日益凸显。国务院和发改委一系列文件的发布，基本确定了电网将逐步放开需求侧的发展形势，未来电价制度势必将呈现灵活性、个性化、精细化的特点。伴随着我国电力体制改革进程持续深入，电网的结构会发生质变，电力用户会变被动为主动，参与到电力运行和电力交易中来，以减小电费支出，提升经济利益。储能技术作为实现电网供需平衡、电力清洁的重要技术支撑，近年来得到了长足的发展。以电池储能系统为代表的先进储能技术，贯穿于电力系统发、输、配、用电各个环节，有效实现需求侧管理，平滑负荷，提高电力设备利用率，降低用电成本等功能。在这其中，用户侧储能系统具备发展初期不涉及电力调度和电力市场、单体项目小、接近电力用户的特点，更有利于解决当前电网的供需平衡难题。在未来储能市场向公共事业领域延展、由输配侧转向用户侧的大形式下，用户侧储能系统的发展已成为不可逆转的趋势。
　　对个体用户而言，国内缺乏成熟的用户侧储能系统商业应用模式。同时，由于当前储能系统成本昂贵，充分考虑电价制度、负荷特征等因素的储能系统容量配置和多样化应用模式的研究不容忽略。针对上述研究现状，本文以用户电力负荷为研究对象，基于欧美电力市场需求收费电价制度，以用户侧储能系统优化调度问题为核心，展开了以下研究:
　　首先，针对已有的储能系统硬件平台，设计了一套面向用户的分布式能量管理系统解决方案，具体包括框架设计、电力负荷聚类、精细化负荷预测、优化调度算法的设计与软件层面的实现。该解决方案在硬件平台上得到了验证并已投入实际商用场景，填补了国内用户侧储能系统商业应用领域的空白。
　　其次，提出了将储能系统电池拆分为主电池与备用电池两部分并分别优化不同应用场景的研究思路，以用户综合受益最大化为目的，综合考虑了储能系统投资成本、电价制度、优化调度模型及负荷预测误差影响等因素，构造了一个混合整数线性规划问题，通过求解得到储能系统最佳容量配置方案，最大化当前储能系统的应用潜力。
　　最后，借鉴共享经济概念，提出多用户储能系统共享模式，通过储能系统的集中管理与协同优化，整合碎片化的储能资源，提高储能系统的利用率与用户高峰用电费的优化效果。更进一步，提出了在多用户多储能系统共享模式中考虑用户、电网双赢原则，在保障用户收益的前提下，通过双阶段优化问题的设计，减小电网峰谷差，提升电网稳定性。

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第一章 绪论

1．1．2 储能行业背景

1．2 国内外研究现状

1．2．1 短期电力负荷预测研究现状

1．2．2 基于电池储能系统的用户需求侧响应优化调度研究现状

1．2．3 电池储能系统的容量配置研究现状

1．2．4 多用户储能系统用户侧优化调度研究现状

1．3 研究思路与章节安排

1．3．2 章节安排

1．4 本章小结

第二章 基于储能系统的分布式能量管理系统设计

2．1 分布式能量管理系统架构

2．2 基于极限学习机特征提取的K均值聚类算法

2．3 考虑气象因素的支持向量回归短期负荷预测算法

2．4 考虑历史负荷预测误差的二分阈值优化算法

2．4．2 基于周期收费的优化策略

2．5 算法仿真

2．5．1 基于极限学习机特征提取的K均值聚类算法仿真

2．5．2 考虑气象因素的支持向量回归短期负荷预测算法

2．5．3 基于电力负荷预测值的快速二分阈值优化算法

2．6 硬件平台及软件实现

2．6．1 硬件平台介绍

2．6．2 服务器端数据分析平台

2．7 本章小结

第三章 面向需求收费用户的储能系统容量配置算法研究

3．1 储能系统电池成本模型

3．1．2 储能系统投资成本模型

3．2 储能系统优化调度模型

3．2．2 约束条件

3．3 一种考虑多因素的储能系统容量配置算法

3．3．1 方法概述

3．3．2 目标函数

3．3．3 约束条件

3．3．4 一种改进快速近似解求取算法

3．4 MILP模型的基本描述与求解技术

3．5 算例仿真

3．5．1 储能系统优化调度模型仿真

3．5．2 储能系统容量配置算法仿真

3．6 本章小结

第四章 共享经济模式下的多用户储能系统优化调度研究

4．1 共享经济在电力系统领域的应用模式

4．1．1 共享经济模式概述

4．1．2 电力系统中的共享经济模式

4．2 多用户单储能系统共享模式

4．2．2 优化问题描述

4．3 多用户多储能系统共享模式

4．3．2 基于用户电网双赢原则的双阶段优化问题简述

4．3．3 第一阶段优化问题描述

4．3．4 第二阶段优化问题描述

4．4 算法的仿真分析

4．4．2 单用户储能系统独立优化仿真

4．4．3 集中式多用户单储能系统共享模式仿真

4．4．4 多用户多储能系统共享模式仿真

4．5 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 本文工作总结

5．2 研究工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间完成的学术成果