面向用户的削峰填谷储能系统优化调度研究
本文选题:削峰填谷 + 电池储能系统 ; 参考:《浙江大学》2017年硕士论文
【摘要】:伴随着社会经济的不断发展和居民生活水平的不断提高,电力系统中常见的用户电力负荷会呈现出峰谷差距较大的特点,这就有可能造成电力系统供需不平衡的情况出现。国家电力系统要投入大量人力物力进行电网负荷削峰填谷,而单纯依靠加大投入来增加装机容量和对输配电线路进行扩容,不仅成本较高,且设备使用率较低。而随着储能系统技术的发展,应用储能系统来进行削峰填谷已经普及开来。然而,由于储能系统自身成本较高,因此,其经济性分析是不容忽略的研究问题。同时,针对个体用电用户而言,虽然在国外已经有比较成熟的商用削峰填谷系统,但国内方面,与其相关的研究仍处于起步阶段。针对上述研究挑战,本文以用户用电负荷为研究对象,深入研究应用于削峰填谷的电池储能系统的调度问题。本文的主要研究内容如下:首先针对已有的电池储能系统硬件实验平台,设计了一套包含用电负荷预测算法和削峰填谷优化算法的用户用电优化解决方案,并阐述了该方案的软件体系架构及设计流程,该方案在电池储能系统硬件平台上已经得到了验证,目前已应用实际的商用场景中。接下来,为使用户的综合收益最大化,针对现有的电力市场收费制度,引入精确的电池储能系统损耗模型,结合用户的用电习惯和电池储能系统的实际情况等约束条件,考虑用户综合收益,构造了一个非线性的优化问题。同时配合已有的收费周期,提出了一套与该收费制度匹配的优化策略框架,最后通过实验验证了该方案对于提高用户综合收益的有效性。最后,为使用户收益得到保证的同时,能够为电网削减电力波动,针对用户已有的电池储能系统,提出了一个双阶段的优化问题,第一阶段的优化问题为线性规划问题,第二阶段的优化问题为混合整数二次型规划问题。通过两个阶段的优化,能够在保证用户收益不受影响的情况下,为电网提供减少电力负荷波动的辅助服务,并通过实验验证了该双阶段优化问题的研究意义,提供了一种电池储能系统为用户和电网同时服务的可能性。
[Abstract]:With the continuous development of social economy and the continuous improvement of the living standard of the residents, the common power load in the power system will show a large gap between peak and valley, which may lead to the imbalance between supply and demand of power system. The national electric power system has to invest a lot of manpower and material resources to cut the peak and fill the valley of the power network load, but only by increasing the input to increase the installed capacity and expand the transmission and distribution lines, not only the cost is higher, but also the utilization rate of the equipment is low. With the development of energy storage system technology, it has been popularized to use energy storage system to cut peak and fill valley. However, due to the high cost of energy storage system itself, its economic analysis is not to be ignored. At the same time, for individual users, although there are mature commercial peak-cutting and valley filling systems abroad, the domestic research is still in its infancy. In view of the above research challenges, this paper studies the scheduling problem of battery energy storage system which is applied to peaking and filling valley, taking the user power load as the research object. The main contents of this paper are as follows: firstly, aiming at the existing hardware experiment platform of battery energy storage system, a set of solutions including load forecasting algorithm and peak and valley optimization algorithm are designed. The software architecture and design flow of the scheme are described. The scheme has been verified on the hardware platform of battery energy storage system and has been applied in practical commercial scenarios. Then, in order to maximize the comprehensive income of users, according to the existing electricity market charge system, the paper introduces a precise battery energy storage system loss model, combined with the user's power consumption habits and the actual situation of the battery energy storage system, and other constraints, such as the actual situation of the battery energy storage system, and so on. In this paper, a nonlinear optimization problem is constructed considering the comprehensive income of users. At the same time, according to the existing charging cycle, a set of optimization strategy framework is proposed to match the charging system. Finally, the effectiveness of the scheme in improving the comprehensive income of users is verified by experiments. Finally, a two-stage optimization problem is proposed for the existing battery energy storage system in order to guarantee the user income and reduce the power fluctuation for the power grid. The first stage optimization problem is linear programming problem. The optimization problem in the second stage is a mixed integer quadratic programming problem. Through the two-stage optimization, it can provide the auxiliary service to reduce the power load fluctuation for the power network without affecting the user's income, and the research significance of the two-stage optimization problem is verified by the experiment. The possibility of a battery energy storage system serving both the user and the grid is provided.
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TM73
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,本文编号:2060829
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