储能容量优化配置

为促进新能源消纳，实现虚拟电厂的价值最大化，以风电商、光伏商和储能商为收益主体构建虚拟电厂参与电力交易。首先，构建区块链下的包含蓄电池和超级电容的风、光、储虚拟电厂结构；其次，基于区块链中共享的发电数据、用能数据和运行数据等参数，提出混合储能充放电策略和以混合储能成本最低为目标的容量优化配置方法，并采用粒子群算法求解；再次，以区块链应用程度、风险偏好、合作意愿及参与程度为因素改进Shapley值法，建立收益修正模型，并分析区块链下基于智能合约的收益分配过程；最后，通过算例仿真及结果分析，验证所建模型及方法的可行性与适用性。

为了提高园区清洁能源消纳水平、储能配置经济性，提出一种考虑需求响应的高比例清洁能源园区储能容量优化配置方法。首先，建立光伏、风机、储能功率模型；其次，设计了考虑刚性、可转移、可中断负荷参与的需求响应机制，实现一定时间尺度下负荷的转移；然后，以系统总净现成本最低为优化目标，考虑入网功率波动、充放电限值等约束条件，建立储能经济配置模型。算例验证了所提方法的有效性，相比传统方法，所提配置方法可以有效降低系统经济成本并提高清洁能源消纳水平。

为充分挖掘光储充一体化电站经济效益及碳减排效益，实现站内组成单元合理配置，文中提出一种计及经济性和低碳性的光储充一体化电站多目标优化配置方法。首先，根据充电站内各模块的功能及需求，探究光储充电站中碳排放的来源，建立站内各模块成本、碳排放的数学模型。然后，以系统年投资运行成本和碳排放量最小为目标，使用基于三黑洞捕获策略的多目标粒子群算法，对不同负荷场景下电站各组成模块进行优化配置，得出各场景下电站各组成模块的最优配置方案。对比结果表明，文中所提方法可有效降低规划运行时的成本和碳排放量，提高电站经济及环境效益。最后，采用逼近理想解排序法得出最优场景下的折衷优化方案，可为当前光储充一体化电站的投资建设提供参考。

“双碳”背景下，PSCS（光储充电站）逐渐成为EV（电动汽车）充电站的主流形式。为解决PSCS光伏发电和用户充电行为的不确定性问题，同时保障PSCS的盈利，提出一种考虑EV用户行为和光伏不确定性的PSCS储能容量优化配置方法。首先，采用改进K-means算法对光伏出力数据进行聚类，构建典型光伏出力场景及其概率分布规律。其次，分析EV的充电行为特性，计及环境温度变化对EV耗电量的影响，建立EV充电负荷模型。最后，考虑需求响应，建立以购电成本、碳排放成本、售电收益等为目标函数的经济运行模型。算例分析结果表明，在进行PSCS储能容量配置时考虑光伏出力不确定性和需求响应，能够减少碳排放量并保证PSCS的经济效益。