基于多时间尺度调节的构网型储能电站定容选址优化配置

杨天鑫; 黄云辉; 何珍玉; 王栋; 唐金锐; 谢长君

doi:10.7500/AEPS20240320002

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基于多时间尺度调节的构网型储能电站定容选址优化配置

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于多时间尺度调节的构网型储能电站定容选址优化配置
- Optimal Configuration of Siting and Sizing for Grid-forming Battery Energy Storage Station Based on Multi-timescale Regulation
- 电力系统自动化 2024年48卷第23期页码：54-64
- 作者机构：
  
  1.水路交通控制全国重点实验室（武汉理工大学），湖北省武汉市 430070
  2.武汉理工大学自动化学院，湖北省武汉市 430070
- 作者简介：
  
  杨天鑫(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：储能优化配置。E-mail：15170512515@163.com
  黄云辉(1986—)，男，通信作者，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：电力电子化电力系统的稳定与控制。E-mail：h.yunhui@whut.edu.cn
  何珍玉(1989—)，女，博士，主要研究方向：电化学储能。E-mail：hezhenyu0620@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金青年基金资助项目(52307217);国家重点研发计划资助项目(2021YFB2601602)
- DOI：10.7500/AEPS20240320002
  中图分类号：
- 收稿：2024-03-20，
  
  修回：2024-06-05，
  
  网络出版：2024-07-21，
  
  纸质出版：2024-12-10
- 稿件说明：
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杨天鑫,黄云辉,何珍玉等.基于多时间尺度调节的构网型储能电站定容选址优化配置[J].电力系统自动化,2024,48(23):54-64.

YANG Tianxin,HUANG Yunhui,HE Zhenyu,et al.Optimal Configuration of Siting and Sizing for Grid-forming Battery Energy Storage Station Based on Multi-timescale Regulation[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(23):54-64.
杨天鑫,黄云辉,何珍玉等.基于多时间尺度调节的构网型储能电站定容选址优化配置[J].电力系统自动化,2024,48(23):54-64. DOI： 10.7500/AEPS20240320002.

YANG Tianxin,HUANG Yunhui,HE Zhenyu,et al.Optimal Configuration of Siting and Sizing for Grid-forming Battery Energy Storage Station Based on Multi-timescale Regulation[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(23):54-64. DOI： 10.7500/AEPS20240320002.

摘要

针对目前高比例新能源电力系统对电网侧储能的调节需求，提出一种基于多时间尺度调节的构网型储能电站定容选址优化配置方法。首先，为了描绘净负荷的波动性与不确定性，提出了改进迭代自组织聚类与高斯混合模型结合的多时间尺度场景集生成方法。在此基础上，建立了多场景与多时间尺度的联合优化运行模型，以处理净负荷的波动性与不确定性，并对储能容量进行优化配置。然后，分析惯性常数、储能电池循环寿命与其备用容量之间的关系，提出了一种可提升电力系统惯量与储能电池循环寿命的多目标构网型储能电站选址与容量优化方法。最后，基于中国中部某地区实际系统算例进行分析。结果表明，该方法能准确配置储能最优容量，使其满足至少90%场景下的多时间尺度调节需求。同时，利用多目标模型对储能选址与容量校正后，系统惯量分布指标与储能电池的循环寿命分别提升了28.9%和27.2%。

Abstract

Aiming at the regulation demand of power system with high proportion of renewable energy on grid-side energy storage

an optimal configuration method of siting and sizing for grid-forming battery energy storage station based on multi-timescale regulation is proposed. Firstly

in order to describe the volatility and uncertainty of the net load

an improved iterative self-organized clustering and a multi-timescale scenario set generation method combining with Gaussian mixture model are proposed. On this basis

a multi-scenario and multi-timescale joint optimal operation model is established to deal with the volatility and uncertainty of net load

and optimize the configuration of energy storage capacity. Then

the relationships among inertia constant

cycle life of energy storage battery and its reserve capacity are analyzed

and a multi-objective optimization method of siting and sizing for grid-forming battery energy storage station is proposed

which improves the inertia of the power system and cycle life of energy storage battery. Finally

a case is analyzed based on the actual system from a region in central China. The results show that the method can accurately configure the optimal capacity of energy storage system that meets multi-timescale regulation demand in at least 90% of the scenarios. At the same time

after the multi-objective model is used to correct the energy storage siting and sizing

the system inertia distribution index and the cycle life of the energy storage battery are increased by 28.9% and 27.2%

respectively.

关键词

Keywords

references

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