基于历史负荷数据的回本周期最短储能优化配置

本发明属于储能容量配置，具体涉及基于历史负荷数据的回本周期最短储能优化配置算法。背景技术：1、风能、太阳能等新型能源得到了快速的发展。然而新能源发电存在随机性和波动性等问题，不利于电力系统的稳定运行，储能因其灵活的功率调节能力能够解决这方面的问题。目前社会经济快速发展，电力负荷需求的持续增长，峰谷电价差距越来越大，因此储能配置需求也随之增加。2、目前储能广泛应用与电源侧、电网侧和用户侧，其中用户侧大多为工商业用户。工商业用户配置储能可以降低电费成本，增强电力系统稳定性和可靠性，还能作为园区的备用电源，工商业用户的电力负荷需求较大，储能的投资成本也相对较高，为了降低用户的投资成本提高用户储能收益有必要进行储能容量的最优配置研究。3、在研究过程中一般使用蚁狮算法、遗传算法、鲸鱼算法和梯度法等一系列的优化算法以电网售电效益最高、储能经济最优、储能成本最小以及储能安装地点等为目标对储能容量进行寻优。这些方法大多都是对电网侧的储能配置进行研究，对于工商业用户侧的储能配置研究较少，同时上述方法均是以经济最优或成本最小为目标，没有考虑储能系统的回本周期，会导致储能系统投资的经济效益评估不准确，进而导致投资决策不明晰、投资资源配置不合理。技术实现思路1、本发明的目的是提供基于历史负荷数据的回本周期最短储能优化配置算法，能够精确优化储能容量配置，解决了储能容量配置过大导致投资成本过大以及储能容量配置过小导致利润过小的问题。2、本发明基于历史负荷数据的回本周期最短储能优化配置算法，储能系统通过削峰填谷为用户节省电费，具体按照以下步骤实施：3、步骤1、读取用户历史负荷数据，对历史负荷数据预处理，依据实际分时电价建立两充两放的储能运行策略，并建立回本周期模型；4、步骤2、基于用户变压器容量计算储能容量配置上限；5、步骤3、分别以储能电池的充放电功率和荷电状态为约束条件，使用回本周期最短算法以历史负荷数据为基础对储能容量进行寻优；将寻优结果作为回本周期最短方案的储能容量配置。6、本发明的特点还在于：7、步骤1中用户历史负荷数据为用户过去一年的历史负荷数据。8、步骤1对历史负荷数据进行预处理是指将历史负荷数据中小于0的负荷数据替换为0。9、步骤1建立两充两放的储能运行策略具体过程为：10、以实际分时电价为基础，将预处理后的历史负荷数据划分为两个充电时段和两个放电时段；按照时间顺序和电价高低划分为充电时段1、放电时段1、充电时段2、放电时段2，时段划分完成之后需要保证充电时段1的时间早于放电时段1，放电时段1的时间早于充电时段2，充电时段2的时间早于放电时段2，还需要保证充电时段的电价小于放电时段的电价，充电时段1、放电时段1、充电时段2、放电时段2为某一天内的某个时间段，且相互之间不重复；11、按照划分的充电时段和放电时段，两充两放的储能运行策略为：12、步骤a、储能系统在充电时段1进行充电，此时soc＝q；13、步骤b、在放电时段1进行判断，如果储能系统的电量大于放电时段1所需的电量则此时soc＝q-qd1，否则soc＝0；14、步骤c、在充电时段2进行充电，此时soc＝q；15、步骤d、在放电时段2进行判断，如果储能系统的电量大于放电时段2所需的电量则此时soc＝q-qd2，否则soc＝0。16、步骤e、按步骤a～步骤d循环一年，记录每天的充电电量qc和放电电量qd；17、其中soc表示储能系统的荷电状态，q为储能系统充满电的电量，qd1表示放电时段1所需要的电量，qd2表示放电时段2所需要的电量。18、建立回本周期模型具体过程为：依据分时电价确定充电和放电时间，结合储能电量的系统效率和充放电深度计算每一天的充电量和放电量；根据一年的累计充电量和累计放电量计算一年的收益指标和回本周期，回本周期的计算公式为：19、20、其中，公式中h表示回本周期，f表示储能系统的投资成本，i表示储能系统所赚取的利润；21、储能系统所赚取的利润计算方法为：22、23、i＝(ip-m)*(1-r)24、其中，t表示天数，qd1(t)表示在第t天第一个放电时段储能系统放出的电量，jd1表示第一个放电时段的电价，qc1(t)表示在第t天第一个充电时段储能系统需要的电量，jc1表示第一个充电时段的电价，qd2(t)表示在第t天第二个放电时段储能系统放出的电量，jd2表示第二个放电时段的电价，qc2(t)表示在第t天第二个充电时段储能系统需要的电量，jc2表示第二个充电时段的电价，ip表示峰谷套利带来的收益，i表示利润，m表示维护费用，r表示税率。25、步骤2中基于用户变压器容量计算储能容量配置上限的公式为：26、ub＝((t-max(lc1))*hc1,(t-max(lc2))*hc2)27、其中，公式中ub表示配储容量的上限，t表示变压器容量max(lc1)表示第一个充电时段中用户的最大用电负荷，hc1表示第一个充电时段的小时数，max(lc2)表示第二个充电时段中用户的最大用电负荷，hc2表示第二个充电时段的小时数。28、步骤3以储能电池的充放电功率为约束条件，表示为：29、30、其中，公式中pc表示充电功率，pd表示放电功率，c表示储能容量，储能的充放电功率均不能超过0.5c。31、步骤3以荷电状态为约束条件表示为：32、socmin≤soct≤socmax33、其中，公式中socmin和socmax分别表示储能系统荷电状态的最小值与最大值，soct则表示t时刻时储能系统的荷电状态。34、使用回本周期最短算法以历史负荷数据为基础对储能容量进行寻优具体过程为：35、步骤a、确定储能容量ce(t)的范围[1,ub]；36、步骤b、初始化t时刻储能容量ce(t)，ce(t)＝1；37、步骤c、根据回本周期模型计算储能容量ce(t)的回本周期he(t)，令计算储能容量ce(t+1)的回本周期he(t+1)；38、步骤d、如果he(t+1)大于he(t)，则输出储能容量ce(t)继续步骤e，否则ce(t)＝ce(t+1)并返回步骤c；39、步骤e、根据步骤d得到储能容量取为co(t)，确定储能容量co(t)的范围40、步骤f、初始化t时刻储能容量co(t)，co(t)＝ce(t)；41、步骤g、根据回本周期模型计算储能容量co(t)的回本周期ho(t)，令co(t+1)＝co(t)+1，计算储能容量co(t+1)的回本周期ho(t+1)；42、步骤h、如果ho(t+1)大于ho(t)，则输出储能容量co(t)，否则co(t)＝co(t+1)并返回步骤g。43、本发明有益效果是：44、本发明基于历史负荷数据的回本周期最短储能优化配置算法，以工商业储能最优配置为对象，基于历史负荷数据提出了一种回本周期最短算法，与其他优化算法相比，该算法计算时间更短，计算精度更高，能够有效的计算出最优储能容量，避免了储能容量配置过大导致投资成本过大，储能容量配置过小导致利润过小等问题。为储能系统的精准优化配置提供了关键参考依据。