【无标题】风电接入高海拔地区配电网的混合储能两阶段优化模型

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例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用

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可再生分布式能源发电设备的出现以及在工业、商业、生活配电网大量应用，切实解决了全球石油、天然气等一系列化工燃料日益枯竭的问题，但与此同时，2.3提出的当可再生能源（主要包括风能和太阳能）接入配电网后，其不确定、波动性大的自然特性，会导致可再生分布式发电设备输出功率不稳定，从而影响原配电网系统潮流分布、电能质量和网络损耗等指标，尤其高海拔地区地处环境恶劣，可再生能源波动性、不确定性更为明显，解决特殊地区配电网相关问题极为重要。本文采用引入储能电池作为初步解决此类问题的方法，储能电池的接入不仅可以平抑可再生能源接入配电网后产生的对电能质量和网络损耗的波动，而且对于可再生能源消纳，提高能源利用率也具有一定的作用，单一的储能很难解决可再生能源接入后产生的问题，本章利用不同储能装置的优势互补，通过超级电容-铅酸电池所组合的混合储能对提升储能综合性能，最大程度的解决单一储能系统受能量密度和运行寿命等因素制约的问题。
3.1含风光接入高海拔地区配电网的混合储能优化问题概述
结合高海拔地区风光具有波动性和负荷分布不均衡等特点，为抑制风光接入对配电网系统所带来的影响、提高可再生能源的利用率，保证地处恶劣环境下的高海拔地区配电网合理规划及平稳运行，本章建立两阶段含风光接入的高海拔地区配电网的混合储能两阶段优化模型，如图所示，第一阶段求解出蓄电池系统的初步位置和容量，从而保证系统电压稳定性和网络损耗及全寿命中期内投资总成本最优；第二阶段根据日前风光预测，建立运行成本最优模型，日内引入超级电容弥补配电网中的电能波动，得到基于超级电容修正的日内调度策略，经两阶段多次迭代，通过日前优化和日内修正多时间尺度混合储能配置优化，从而提高配电网经济性和可再生能源利用率。
3.2储能系统两阶段优化模型
在电网的研究中，储能电源的选址定容是属于电网规划范畴，是长时间尺度下的电网优化问题；储能电源的出力情况是属于电网调度问题，是短时间尺度下的电网优化问题；两者相互影响，相互作用，将两者结合起来，规划结果作为基础指导运行，再将运行的结果反作用于规划问题，是更符合实际要求，更具有意义的，本章根据2.2和2.3的研究，对含风光接入的高海拔地区配电网的混合储能系统建立两阶段优化配置模型。
3.2.1储能系统一阶段优化模型：选址与定容
在配电网中，规划问题主要解决研究对象的接入位置和准入容量的问题，满足用户的供电需求，从而保证配电网系统平稳可靠运行，本章对于第一阶段配电网规划问题选用网络有功损耗和电压稳定性作为主要指标以及混合储能系统投资总成本对配电网中储能单元进行合理规划。
（1）网络有功损耗
由于风光能源等分布式能源的高比例接入，其波动性和不确定性不仅会改变配电网系统潮流分布，而且会对配电网网络中功率损耗产生影响，本节只考虑网络有功损耗，其优化指标如式所示：

（2）电压稳定性
由于风光能源等分布式能源的高比例接入，配电网系统中节点增加，导致配电网系统内支路增加，使原配电网系统没有关联的节点连接在一起，节点与支路的增加会使原配电网系统电压稳定性受到影响，本节对配电网电压稳定性优化指标如式所示：

（3）全寿命周期内投资总成本
在保证高海拔地区配电网系统可靠平稳运行的基础上，也同样需要考虑系统的经济性，建立投资总成本最优的模型，为保证研究内容符合实际工程要求，本节在配电网系统成本模型中提出高原成本系数，模型如式所示：

3.2.2储能系统二阶段优化模型：储能优化运行
在配电网中，系统调度问题是在短时间尺度下，考虑系统外部自然环境特性、系统内部运行策略，在确保配电网系统平稳运行的前提下，对系统的运行的经济性，可行性提出合理的调度设计。本阶段优化设计是根据第一阶段求解出的混合储能系统大致位置及准入容量，基于该高海拔地区风电光伏特性进行发电功率预测，以配电网系统收益最优为优化目标，对配电网混合储能系统进行日前调度，初步得到日前储能系统运行策略，考虑混合储能全寿命命周期成本和风光波动抑制效果最优，通过超级电容修正，对混合储能系统进行日内调度，从而得到基于超级电容修正的日内调度策略（充放电），优化风光储联合出力，提高电网的经济运行水平，从而改善分布式电源的消纳。
（1）
（2）

3.3 约束条件
在优化问题中，约束条件的选取会对优化结果产生影响，合理的选取约束条件，会对优化结果产生好的影响，为了使高海拔地区配电网混合储能系统配置优化效果最好，本节分别对第一阶段混合储能选址定容和第二阶段混合储能系统优化运行提出相应的符合系统实际运行特点的约束条件。
3.3.1第一阶段约束条件
根据第一阶段高海拔地区配电网混合储能系统规划目标，基于高海拔地区风光等自然特点，为符合配电网实际建设及运行要求，本节提出以下约束条件：
（1）能量守恒定律：
配电网运行需要符合能量守恒定律，即配电网系统内分布式发电量等于储能系统电量、负荷用电量及损耗电量。
（2）储能系统荷电状态（SOC）约束：
对混合储能系统合理的进行充放电限制，会延长储能设备的使用寿命。所以必须对混合储能系统中的蓄电池和超级电容的SOC进行限制，防止储能系统发生过度充放电的情况。
（3）系统可靠性约束：
根据2.3节的风光接入对配电网系统的影响分析，其波动性和不确定性会导致配电网运行可靠性降低，用户负荷侧会出现缺负荷现象，为了保证配电网的可靠运行，需要设置一个最大负荷缺电量，能够让负荷在一个稳定的区间波动。
（4）节点电压和有功功率约束：
为了保证用户的用电需求和配电网系统的可靠运行，需要对流入节点的电压和有功功率进行合理限制。

3.3.2第二阶段约束条件
第二阶段优化目标是对配电网运行过程中满足配电网经济型和可靠性的要求，对混合储能系统进行日前和日内多时间尺度调度，本阶段的约束条件在遵循3.3.1第一阶段的能量守恒定律、储能系统荷电状态约束、系统可靠性约束及节点电压和有功功率约束的基础上，提出蓄电池充放电约束、超级电容充放电约束、蓄电池充放电次数约束及超级电容充放电次数约束。
（1）蓄电池充放电约束
在保证蓄电池荷电状态SOC在合理的范围内波动的前提下，在系统运行中，对于蓄电池的充放电进行合理的功率限制也是很重要的。
（2）超级电容充放电约束
虽然超级电容功率密度较大，使用的寿命较长，频繁的充放电对自身寿命的损耗影响较小，但由于当前电量和容量的限制，对于超级电容充放电功率的限制也具有一定的必要性。
（3）蓄电池充放电次数约束
蓄电池运行过程中，频繁的充放电会对蓄电池的使用寿命大大降低，但减少蓄电池的充放电次数，会增加超级电容的容量，大大增加了成本，所以对蓄电池充放电次数需要给出合理的限制。
（4）超级电容充放电次数约束
超级电容运行过程中，为提高其使用寿命，保证储能系统经济可靠运行，对超级电容充放电次数的有效限制同样很重要。

3.4 仿真算例
3.5本章小结
章目录)

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、pandas是什么？

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

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总结

提示：这里对文章进行总结：

例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

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H₂O is是液体。

2¹⁰ 运算结果是 1024.

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// An highlighted block
var foo = 'bar';

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项目	Value
电脑	$1600
手机	$12
导管	$1

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
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第一列	第二列	第三列
第一列文本居中	第二列文本居右	第三列文本居左

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SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如：

TYPE	ASCII	HTML
Single backticks	'Isn't this fun?'	‘Isn’t this fun?’
Quotes	"Isn't this fun?"	“Isn’t this fun?”
Dashes	-- is en-dash, --- is em-dash	– is en-dash, — is em-dash

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Gamma公式展示 $\Gamma (n)=(n-1)!\forall n\in \mathbb{N}$ 是通过欧拉积分

$$\Gamma (z)={\int }_0^{\infty }{t}^{z-1}{e}^{-t}dt.$$

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能，丰富你的文章

• 关于 甘特图 语法，参考 这儿,

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这将产生一个流程图。:

• 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,

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• 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.

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1. mermaid语法说明 ↩︎

2. 注脚的解释 ↩︎