一种多站融合模式下综合站优化运行方法

摘要

一种多站融合模式下综合站优化运行方法，包括：采集多站融合模式下综合站的运行数据；建立储能电站荷电状态、充放电功率以及功率平衡的约束条件；其中，荷电状态和充放电功率的约束条件之间满足储能电站安装容量的约束；计算各电网供电负荷、投资成本、运行成本以及购电成本；构建总成本函数模型，以运行总成本最小为目标函数，利用各项约束条件，求解得到储能电站的充放电功率优化结果、参与响应的负荷功率优化结果。以总成本最小为目标，在满足数据中心负荷需求下减少储能配置容量节省电网的建设成本，利用分时电价节省用电成本，为城市多站融合建设运行提供理论依据和技术支撑，保证电站建设运行的经济性、环保性和可靠性。

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统运行控制技术领域，更具体地，涉及一种多站融合模式下综合站优化运行方法。

背景技术

随着我国能源行业的发展，能源发展存在不均衡、不充分的问题，对绿色低碳能源的要求提高，急需构建清洁低碳、安全高效的能源体系。泛在电力物联网作为重要的建设目标，同时面向城市信息化方面创新业务。多站融合作为泛在电力物联网建设的重要应用，整合了储能电站、数据中心站、光伏电站、变电站等资源，优化了城市的资源配置，提升设备数据感知和分析运算的能力，促进能源消纳。随着客户对电能质量、稳定性的需求增加，进一步开拓了多站融合一体化运营的增值任务。

现有技术中，“多站融合”是新基建的一项重要落地内容，“多站融合”是在已有变电站资源基础上，充分利用变电站资源，建设数据中心站、储能站、充(换)电站、光伏电站等功能站，全面承载电网业务数据，满足日益增长的数据存储、融通和增值运营需求，实现“能源流、业务流、数据流”的三流合一，对内支撑坚强智能电网业务，对外培育泛在电力物联网市场，推进共享型企业建设。然而，当前关于“多站融合”的研究内容主要集中在“储能电站+充电站”领域，对于“光伏电站+储能电站+数据中心+充电站”领域的研究仍处于空白，尤其是在这种多站融合模式下的综合站优化运行方法的研究，更是亟待开展。

发明内容

为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种多站融合模式下综合站优化运行方法，考虑响应分时电价将储能控制与充电站控制结合起来，利用储能补偿根据分时电价响应的负荷功率，同时考虑储能电站的成本和收益，对电网负荷进行削峰填谷，不仅满足用户的负荷需求，又能降低电网负荷的峰谷差。

本发明采用如下的技术方案。

一种多站融合模式下综合站优化运行方法包括：

步骤1，采集多站融合模式下综合站的运行数据；

步骤2，建立储能电站的荷电状态约束条件、充放电功率约束条件以及功率平衡约束条件；其中，荷电状态约束条件和充放电功率约束条件之间满足基于储能电站安装容量的约束关系；

步骤3，根据运行数据，计算电网供电负荷、投资成本、运行成本以及购电成本；

步骤4，根据步骤3的计算结果构建总成本函数模型，以运行总成本最小为目标函数，建立优化运行模型；

步骤5，利用步骤2中的各项约束条件，对优化运行模型进行求解，得到储能电站的充放电功率优化结果、参与响应的负荷功率优化结果。

优选地，步骤1中，运行数据包括：电价、数据中心负荷、电动汽车充电站负荷、电站的设计使用年限。

优选地，步骤2中，荷电状态约束条件，满足如下关系式：

SOC

式中，

SOC

SOC

SOC

充放电功率约束条件，满足如下关系式：

式中，

α

α

P

P

P

P

优选地，储能电站中，对于任意时刻t，荷电状态约束条件和充放电功率约束条件之间满足基于储能电站容量的约束关系，满足如下关系式：

SOC

式中，

SOC

C为储能电站安装容量，

η

η

Δt为时间步长。

优选地，步骤2中，多站融合模型下综合站，日常运行所需的能量来源包括：电网购电、储能电站的储存能量、光伏电站的发电量，能量消耗包括：数据中心耗电功率、电动汽车充电站耗电功率、储能电站的充电功率，功率平衡约束条件满足如下关系式：

P

式中，

P

P

P

P

P

P

优选地，步骤3包括：

步骤3.1，以一天为单位，从运行数据中提取全部负荷数据，并将全部负荷数据通过累加计算得到电网供电负荷；

步骤3.2，投资成本满足如下关系式：

F

式中，

F

F

F

F

步骤3.3，运行成本满足如下关系式：

F

式中，

F

F

F

F

步骤3.4，购申成本满足如下关系式：

式中，

F

P

p

Δt为时间步长。

优选地，在步骤3.2中，考虑蓄电池的折旧率，储能电站投资成本为蓄电池一次投资费用在回收年限内平均到每天的成本，满足如下关系式：

式中，

f

C为储能电站安装容量，

f是投资成本因子。

优选地，在步骤3.2中，光伏电站投资成本包括电池板投资建设费用、光伏逆变器投资建设费用、交直流电缆投资建设费用、配电柜投资建设费用，光伏电站投资成本为光伏电站一次投资费用在回收年限内平均到每天的成本，满足如下关系式：

式中，

f

C

f

优选地，在步骤3.2中，考虑充电桩的折旧率，电动汽车充电站投资成本为充电站一次投资费用在回收年限内平均到每天的成本，满足如下关系式：

式中，

P

C

f为投资成本因子。

步骤4中，以运行总成本最小为目标函数，建立综合站的优化运行模型，满足如下关系式：

min F＝F

式中，

min F是运行总成本最小，

F

F

F

本发明的有益效果在于，与现有技术相比，在保证数据中心服务质量前提利用储能补偿响应分时电价的负荷功率，并使综合站优化运行的总成本最小，不仅能够削峰填谷、降低电网负荷峰谷差，又在满足用户负荷需求的前提下减少了储能的配置容量，节省了用户用电成本及电网的建设成本、提高了电力系统设备的利用效率。储能电站运行时，储能电池存储电量备用，防止断电故障，提高系统运行的稳定性与可靠性，屋顶光伏电站的接入可以提高新能源消纳水平。同时也为城市多站融合建设运行提供理论依据和技术支撑，保证电站建设运行的经济性、环保性和可靠性。

附图说明

图1是本发明一种多站融合模式下综合站优化运行方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。

如图1，一种多站融合模式下综合站优化运行方法包括：

步骤1，采集多站融合模式下综合站的运行数据。

具体地，步骤1中，运行数据包括：电价、数据中心负荷、电动汽车充电站负荷、电站的设计使用年限。

步骤2，建立储能电站的荷电状态约束条件、充放电功率约束条件以及功率平衡约束条件；其中，荷电状态约束条件和充放电功率约束条件之间满足基于储能电站安装容量的约束关系。

具体地，步骤2中，荷电状态约束条件，满足如下关系式：

SOC

式中，

SOC

SOC

SOC

充放电功率约束条件，满足如下关系式：

式中，

α

α

P

P

P

P

储能电站中，对于任意时刻t，荷电状态约束条件和充放电功率约束条件之间满足基于储能电站容量的约束关系，如下所示：

SOC

式中，

SOC

C为储能电站安装容量，

η

η

Δt为时间步长，本优选实施例中取值为1小时。

具体地，步骤2中，多站融合模型下综合站，日常运行所需的能量来源包括：电网购电、储能电站的储存能量、光伏电站的发电量，能量消耗包括：数据中心耗电功率、电动汽车充电站耗电功率、储能电站的充电功率，功率平衡约束条件满足如下关系式：

P

式中，

P

P

P

P

P

P

步骤3，根据运行数据，计算电网供电负荷、投资成本、运行成本以及购电成本。

步骤3.1，以一天为单位，从运行数据中提取全部负荷数据，并将全部负荷数据通过累加计算得到电网供电负荷；

步骤3.2，投资成本满足如下关系式：

F

式中，

F

F

F

F

具体地，在步骤3.2中，考虑蓄电池的折旧率，储能电站投资成本为蓄电池一次投资费用在回收年限内平均到每天的成本，满足如下关系式：

式中，

f

C为储能电站安装容量，

f是投资成本因子。

具体地，在步骤3.2中，光伏电站投资成本包括电池板投资建设费用、光伏逆变器投资建设费用、交直流电缆投资建设费用、配电柜投资建设费用，光伏电站投资成本为光伏电站一次投资费用在回收年限内平均到每天的成本，满足如下关系式：

式中，

f

C

f

其中，光伏电站的回收系数f

式中，r为贴现率，即光伏系统的预计值和现值的比值，n为光伏系统的折旧年限。

具体地，在步骤3.2中，考虑充电桩的折旧率，电动汽车充电站投资成本为充电站一次投资费用在回收年限内平均到每天的成本，满足如下关系式：

式中，

P

C

f为投资成本因子。

本优选实施例中，基于在步骤2中建立的约束条件和步骤1中采集的原始数据计算电网供电负荷、分时电价后的各站运行成本；并对储能系统的容量进行优化配置，在预留数据中心备用电量前提下，储能参与削峰填谷运行。

在0:00-7:00时刻，购电电价较低，储能系统的蓄电池充电，7:00时刻蓄电池满状态；8:00-11:00时刻的购电电价较高，为减少运行成本，蓄电池放电；11:00-23:00时刻为购电电价的平时刻和峰时刻，为减少峰时刻的购电量，储能电站在购电电价较低的11:00-18:00时刻电池充电；在18:00-23:00时刻，蓄电池放电。

步骤3.3，运行成本满足如下关系式：

F

式中，

F

F

F

F

进一步，数据中心的设备运行成本满足如下关系式：

式中，P

进一步，电动汽车充电站运行的过程中，需要对系统进行安全监控和维护。电动汽车充电站运行成本与系统输出的电量成正比，满足如下关系式：

式中，k

进一步，光伏电站运行的过程中，需要对系统进行安全监控和维护。光伏电站的维护成本与系统输出的电量成正比，满足如下关系式：

式中，k

步骤3.4，购电成本满足如下关系式：

式中，

F

P

p

Δt为时间步长，本优选实施例中取值为1小时。

步骤4，根据步骤3的计算结果构建总成本函数模型，以运行总成本最小为目标函数，建立优化运行模型；

具体地，步骤4中，以运行总成本最小为目标函数，建立综合站的优化运行模型，满足如下关系式：

min F＝F

式中，

min F是运行总成本最小，

F

F

F

步骤5，利用步骤2中的各项约束条件，对优化运行模型进行求解，得到储能电站的充放电功率优化结果、参与响应的负荷功率优化结果。

本发明的有益效果在于，与现有技术相比，在保证数据中心服务质量前提利用储能补偿响应分时电价的负荷功率，并使综合站优化运行的总成本最小，不仅能够削峰填谷、降低电网负荷峰谷差，又在满足用户负荷需求的前提下减少了储能的配置容量，节省了用户用电成本及电网的建设成本、提高了电力系统设备的利用效率。储能电站运行时，储能电池存储电量备用，防止断电故障，提高系统运行的稳定性与可靠性，屋顶光伏电站的接入可以提高新能源消纳水平。同时也为城市多站融合建设运行提供理论依据和技术支撑，保证电站建设运行的经济性、环保性和可靠性。

本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。