用于分时电价管理的储能电站最优化运行策略制定方法
阅读说明：本技术 用于分时电价管理的储能电站最优化运行策略制定方法 (Energy storage power station optimal operation strategy making method for time-of-use electricity price management ) 是由 白中华 孙奉昌 徐文波 陈晶 王婷婷 余宗泽 苗常海 于 2020-06-10 设计创作，主要内容包括：本申请公开了一种用于分时电价管理的储能电站最优化运行策略制定方法,为提高储能电站经济效益提供了技术手段。其特征是选取储能电站的全寿命周期内获得的节约电费收益减去损耗的储能电站初投资(B-(1)-B-(2))的净现值作为目标函数,同时考虑电池的循环次数N与充放电深度DOD的关键制约。使用幂函数拟合电池的循环次数N与充放电深度DOD的关系。储能电站的最佳运行策略是解出使目标函数最大的最佳DOD-(m)值,在低谷电价时段,将储能电站从零充电至DOD-(m),在高峰电价时段,将储能电站从DOD-(m)放电至零。本申请提供了储能电站的最佳运行策略,使得储能电站在全寿命周期内经济效益最大。(The application discloses an energy storage power station optimized operation strategy making method for time-of-use electricity price management, and provides a technical means for improving economic benefits of energy storage power stations. It is characterized by selecting the initial investment (B) of the energy storage power station which can save the electric charge, the income and the loss obtained in the whole life cycle of the energy storage power station 1 ‑B 2 ) The net present value of (c) is taken as an objective function, and key constraints of the cycle number N and the charge-discharge depth DOD of the battery are considered. And fitting the relation between the cycle number N of the battery and the charge-discharge depth DOD by using a power function. The optimal operation strategy of the energy storage power station is to solveOptimal DOD for maximum objective function m Value, charging the energy storage plant from zero to DOD during off-peak electricity prices m In the peak electricity price period, the energy storage power station is driven from DOD m Discharge to zero. The application provides an optimal operation strategy of the energy storage power station, so that the energy storage power station has the greatest economic benefit in the whole life cycle.)
技术领域
本发明涉及储能电站技术领域，更具体的说，是涉及储能电站用于分时电价管理的最佳运行策略的制订方法。
背景技术
随着储能电池成本的快速下降，储能电站的应用规模不断扩展，尤其是在客户侧分时电价管理领域。在执行分时电价政策的地方，利用储能电站在低谷电价时段储能，在高峰电价时段释放电能，减少高峰时段用电量，将高峰时段的用电量转移到低谷时段，利用峰谷电价差实现电费节约。这是一种电网移峰填谷的方法，对于电网来说，可以削减电网最大供电负荷，对于用户来说，可以节约电费。
目前，该场景下储能电站的运行策略十分粗放，即采用满负荷充放电的方式，如图2中的策略1所示，储能电站在夜间低谷电价时段充电至100％，然后在第一高峰时段放电至零，这样在一天内完成一个满负荷充放电循环。这种模式未考虑电池的循环次数-充放电深度的特性，虽然每次循环获得的节约电费收益最大，但造成电池寿命快速削减，在全寿命周期内，获得总收益并不是最大，远未能发挥储能电站的最大价值。实际上，如果减少电池的充放电深度DOD，电池的循环寿命会大幅度延长，其单来的收益可能大于由于充放电深度DOD减少带来的损失。因此，储能电站存在最佳放电深度DOD，使得储能电站在全寿命周期内获得的收益最大。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种考虑了电池放电深度和寿命关系的，用于分时电价管理的储能电站的最优化运行策略的计算方法，实现储能电站全寿命周期内节约电费收益最大化。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
(1)采用最小二乘法拟合电池的循环次数与充放电深度数学关系式，即:
N＝a(DOD)b (1)
其中N为电池的循环次数，DOD为电池的充放电深度。
其特征是使用幂函数拟合电池的循环次数N与充放电深度DOD的关系。
(2)建立数学模型如下，求解最佳DOD，使得目标函数最大。
其中B为目标函数，B1为储能电站年节约电费，B2为储能电站的由于寿命损耗造成的年折旧，R1、R2分别为低谷、高峰电价，r为社会折现率，取6％；Qe为储能电站的额定容量，η为储能电站系统效率；C为储能电站总投资，M为计算电池寿命年数的取整值。
其特征是：选取储能电站的全寿命周期内获得的节约电费收益减去损耗的储能电站初投资的净现值作为目标函数。
储能电站年节约电费B1的特征是：
B1＝365×Qe×DOD×(ηR2-R1) (3)
储能电站由于寿命损耗造成的年折旧B2的特征是：
(3)求解最佳DODm，使得目标函数最大，则储能电站的最佳运行策略为：在低谷时段，将储能电站从零充电至DODm，在高峰电价时段，将储能电站从DODm放电至零。
现有的储能电站充放电策略，在在低谷电价时段，将储能电站从零充电至接近100％，在高峰电价时段，将储能电站从接近100％放电至零，这种策略虽然每次充放电循环获得的节约电费最大，但是忽视了电池的充放电深度越高，电池的寿命越短。在该发明中，综合考虑了电池的循环次数与充放电深度特性，求出的最佳充放电深度明显低于100％，虽然电池每次循环获得的节约的电费不是最大，但是电池的寿命大幅度延长，在整个寿命周期内储能电站获得的总净收益明显高于现有策略，实现了储能电站价值最大化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的储能电站循环寿命-充放电深度曲线图；
图2为本发明的储能电站运行策略示意图。
图中：1-储能电站常规运行策略；2-储能电站最佳运行策略；3-低谷电价时段；4-平段电价时段；5-高峰电价时段；6-充电；7-放电。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本例中，储能电站的采用的电池的循环寿命N-充放电深度DOD的关系见下表：
表1-电池N-DOD关系表
放电深度(％)
循环寿命(次)
比寿命
10％
150000
37.50
20％
50000
12.50
30％
30000
7.50
40％
14000
3.50
50％
10000
2.50
60％
8000
2.00
70％
7500
1.88
80％
6000
1.50
90％
5000
1.25
100％
4000
1.00
(1)采用幂函数形式拟合电池的循环次数与充放电深度数学关系式，得到:
N＝3945×(DOD)-1.58
(2)本例中低谷电价0.3658元/kWh，时段为每日23:00-7:00；高峰电价1.3782元/kWh，时段为每日10:00-14:00和18:00-22:00。社会折现率r为5％；储能电站容量Qe为4000kWh，η为90％；C为1800元/kWh。
建立数学模型如下:
(3)求解最佳DODm，当DODm为55％，使得目标函数最大，则储能电站的最佳运行策略为：在低谷时段，将储能电站从零充电至额定容量的55％，在高峰电价时段，将储能电站储存电量放空。
表2-不同放电深度下的目标函数表
DOD
目标函数(元)
DOD
目标函数(元)
5％
1159672
55％
6597623
10％
2203338
60％
6501790
15％
3165562
65％
6375590
20％
4054881
70％
6217461
25％
4849932
75％
6035831
30％
5507444
80％
5838396
35％
6000420
85％
5634821
40％
6331016
90％
5424417
45％
6519731
95％
5213648
50％
6594016
100％
5004471