一种高速公路路域新能源与储能电站优化选址定容方法

本发明涉及规划建设方法领域，具体涉及一种高速公路路域新能源与储能电站优化选址定容方法。

背景技术：

1、近年来，高速公路交通用能将面临从传统化石能源向绿色能源发展的重大转型。由于我国高速公路沿线清洁能源资源较为丰富，因此，构建就地捕获、就地利用的高速公路自洽供能体系是交通低碳化转型的必由之路。其中，研究新能源机组与储能设备的协同规划配置是关键，现有技术并无新能源发电站和储能设备之间的协同选址优化方法。

技术实现思路

1、针对现有技术的上述不足，本发明提供了一种在高速公路自洽运行下的高速公路路域新能源与储能电站优化选址定容方法。

2、为达到上述发明目的，本发明所采用的技术方案为：

3、提供一种高速公路路域新能源与储能电站优化选址定容方法，其包括如下步骤：

4、s1：对拟建立新能源电站的高速公路的用电负荷数据进行采集，并根据供电设备信息建立得到供用电模型；所述新能源电站包括新能源供电设备和储能设备；

5、s2：采集遥感数据，并对遥感图像进行栅格化，建立输电线路长度模型；

6、s3：根据供用电模型和输电线路长度模型建立新能源电站选址定容协同规划模型，设立目标函数；所述目标函数为：

7、

8、其中，c为新能源电站建设成本；cepv为光伏设备配置总成本；cewind为风电设备配置总成本；cees为储能设备配置总成本；cline为输电线路成本；csell为余电出售收入；cbuy为供能不足时从电网的购电成本；n为储能设备使用年限；

9、光伏设备配置总成本cepv包括光伏组件的建设成本cpv与运维成本cypv，其具体为：

10、

11、

12、其中：cypv为单位容量光伏组件的运维费用；s为场景数，smax为最大场景数；ts为场景s下的小时数；ppv(t)为光伏组件在t时刻的输出功率；p pvr为光伏组件配置的容量；cpv为单位容量光伏组件容量的配置成本；r为利率；npv为光伏组件的经济使用年限；

13、风电设备的配置总成本cewind包括风力发电机的建设成本cwind和风力发电机的运维成本cywind，其具体为：

14、

15、

16、其中：cywind为单位容量风力发电机的运维费用；pwind(t)为风力发电机在t时刻的输出功率；pwr为风力发电机配置的容量；cwind为单位容量风力发电机容量的配置成本；nwind为风力发电机的经济使用年限；

17、储能设备配置总成本cees包括储能设备的建设成本ces和储能设备的运维成本cyes，其具体为：

18、

19、

20、其中：ees为储能设备配置的容量；ces为单位容量储能设备的配置成本；pes(t)为t时刻储能设备的出力；cyes为单位容量储能设备容量的运维成本；nes为储能设备的使用年限；

21、余电出售收入csell＝csell×pnet_sell，csell为出售时刻单位电价，pnet_sell为购电功率；供能不足时从电网的购电成本cbuy＝cbuy×pnet_buy，cbuy为购入时刻单位电价，pnet_buy为购电功率；

22、s4：使用商业求解器对新能源电站选址定容协同规划模型进行求解，得到新能源电站以及并网变电站的最优选址。

23、进一步的，所述供用电模型包括供电模型、储能模型和用电负荷模型；

24、所述储能模型为：

25、

26、

27、其中，ps(t)为t时刻储能设备的交换功率；为t-1时刻新能源供电设备向储能设备充电的功率；新能源供电设备包括光伏设备和风电设备；为t-1时刻储能设备释放的电量；δt为单时段时长；soc(t)为t时刻储能设备的荷电状态。

28、进一步的，所述供电模型包括风供电模型和光伏供电模型；

29、所述风供电模型为：

30、

31、

32、其中，pwind(t)为t时刻风力发电机的输出功率；pwr为风力发电机配置的容量；vcut-in为风力发电机的切入风速；vcut-out为风力发电机的切出风速；vr为风力发电机的额定风速；v(t)为t时刻风力发电机机转轴处的风速；vw(t)为t时刻地面监测站所测得的风速；h为风力发电机机转轴处的高度；hw为地面监测站所测风速的高度；

33、所述光伏电站模型为：

34、

35、

36、其中，ppv(t)为光伏组件在t时刻的输出功率；p pvr为光伏组件配置的容量；k为功率温度系数；tc(t)为t时刻光伏组件的表面温度；tref为光伏组件的标准工作温度；s(t)为t时刻下的光照强度；s ref为标准测试条件下的光照强度；ta(t)为t时刻的环境温度；tpv为光伏组件的电池标称温度。

37、进一步的，所述用电负荷模型为：

38、pload＝sfwq+sth；

39、sth＝1.3059tf；

40、其中，sfwq为服务区用电负荷；sth为隧道内轴流风机功率大小；tf为车流量。

41、进一步的，对新能源电站选址定容协同规划模型进行求解时还设置有能量平衡约束，具体包括如下：

42、ppv(t)+pw(t)+ps(t)+pg(t)＝pload(t)；

43、其中，ppv(t)表示光伏设备在t时刻的出力，pw(t)表示风电设备在t时刻的出力；ps(t)表示储能设备在t时刻的出力；pg(t)为供用电模型与电网在t时刻的能量交互功率；pload(t)表示t时刻高速公路的全线负荷；ps(t)和pg(t)为商业求解器的输出值；

44、当pg(t)≤0时，即供用电模型处于向电网售电的状态；当pg(t)>0时，即供用电模型处于向电网购电的状态；当ps(t)≤0时，即储能设备处于向高速公路电网送电的状态；当ps(t)>0时，即供用电模型处于向储能设备充电的状态。

45、进一步的，还包括设备出力约束、设备容量约束和设备状态约束，所述设备出力约束为：

46、0≤pi(t)≤pimax；

47、其中，pi(t)为i设备在t时刻的出力，pimax为i设备的出力上限；

48、所述设备容量约束为：

49、

50、其中，e(i)为i设备的容量；为i设备的容量上限；

51、所述设备状态约束为：

52、

53、

54、

55、其中，为i设备的充电功率状态，为i设备的放电功率状态；当时，则i设备不具有充电功率，当时，则i设备具有充电功率；当时，则i设备不具有放电功率，当时，则i设备具有放电功率；

56、所述i设备为风电设备、光伏设备或储能设备。

57、进一步的，还包括储能充放电约束和储能设备首尾状态约束，所述储能充放电约束为：

58、socmin≤soc(t)≤socmax；

59、|ps(t)|≤pbess；

60、其中，soc(t)为t时刻储能设备的荷电状态，socmin为储能设备的荷电状态下限，socmax为储能设备的荷电状态上限，ps(t)为储能设备t时刻的充放电量，pbess为储能设备的充放电额定功率；

61、所述储能设备首尾状态约束为：

62、

63、其中，pes(t)为t时刻的储能设备的出力，储能设备首尾状态约束即一天内储能设备的首尾荷电状态需相等。

64、进一步的，还包括功率交换约束：

65、

66、其中：pg(t)为t时刻供用电模型与电网交换的功率，为t时刻供用电模型与电网交换功率的额定值。

67、进一步的，所述输电线路成本计算公式具体包括：

68、

69、其中，cline为每千米的输电线路成本；l(x,y)为新能源电站x到并网变电站y的输电线路长度；

70、所述栅格化具体步骤为：令规划范围内的地图生成n个离散的栅格单元，以经度0.125°为步长，纬度0.1为步长，单个栅格即为经度0.125°×纬度0.1°的矩形；

71、所述输电线路长度模型用于计算新能源电站到并网变电站的距离，以栅格左下角点作为新能源电站或并网变电站的坐标位置；

72、所述输电线路长度模型为：

73、l＝r×b；

74、

75、

76、其中，a为经纬变换参数；b为坐标变换参数；lat1为拟设新能源电站坐标位置的纬度；lat2为并网变电站坐标位置的纬度；lon1为拟设新能源电站坐标位置的经度；lon2为并网变电站坐标位置的经度；r为地球半径。

77、进一步的，使用商业求解器求解时，还考虑高速公路周边环境的自然风光资源，具体为：

78、获取得到周边环境的自然资源数据，通过k均值聚类算法得到八种运行场景，包括：春季风光-节假日、夏季风光-节假日、秋季风光-节假日、冬季风光-节假日、春季风光-工作日、夏季风光-工作日、秋季风光-工作日以及冬季风光-工作日；将每个场景下的风速、光照强度以及该场景下高速公路全线负荷作为新能源电站选址定容协同规划模型的输入，商业求解器输出满足每个场景运行工况的最优新能源电站的规划容量。

79、本发明的有益效果为：

80、1.本发明所提的新能源-储能设备选址定容协同规划模型既考虑了规划地区的自然资源禀赋条件，又考虑了集中新能源电站建设位置对总成本的影响，能够充分协调输电线路成本与高效利用当地自然资源二者之间关系，充分发挥风光互补特性，降低系统建设维护成本。

81、2.本发明所提地图栅格化的方法能够有效量化输电线路成本，能够实现模型的高效求解。

82、3.本发明所提基于k值聚类算法所生成的八种场景充分包含了高速公路下源荷两侧的各种工况，使得新能源容量配置结果满足各种场景下的用能需求，实现了高速公路的自洽运行。