文章解读与仿真程序复现思路中国电机工程学报EI\CSCD\北大核心《计及碳减排分摊的配电网分布式储能集群配置》

这个标题涉及到配电网（Distribution Network）中的分布式储能集群（Distributed Energy Storage Cluster），而配置（Deployment）的考虑因素之一是碳减排分摊（Carbon Emission Allocation）。
具体解读如下：

1.配电网分布式储能集群： 这指的是一个由多个分布式储能单元组成的集合，这些储能单元分布在配电网中的不同位置。分布式储能集群通常用于在本地层面调整电力供需，提高系统的灵活性和可靠性。
2.配置： 这表示对于分布式储能集群的部署或安装，包括确定每个储能单元的位置、容量、技术特性等。配置在这里可能还涉及到储能单元之间的协调和互联。
3.计及碳减排分摊： 这是标题的关键点。这意味着在进行储能集群的配置时，考虑到碳减排分摊的因素。具体而言，可能是在储能集群的设计和操作中，考虑到减少碳排放的目标，采取措施来最小化碳足迹。

总体来说，这个标题表明研究或讨论的重点是在配电网中部署分布式储能集群时，考虑到碳减排分摊的问题，以实现更环保和可持续的电力系统。这可能涉及到技术、经济和环境等多方面的考虑。

摘要：“碳排放”市场的逐步建立背景下，针对大量分布式新能源接入配电网造成的系统消纳能力与增长速度不匹配问题，提出一种考虑不同主体碳减排收益分摊的储能集群配置方法。首先，基于电网各节点电气距离及其源荷特性将所有节点划分成若干个集群区域。其次，针对新型电力系统特点改进了节点碳流率计算方法，进一步提出了集群储能对配电网碳排放流的影响模型，可以基于用能角度准确核算出储能对各个用户的碳减排分摊量，计算出相应的碳减排分摊收益。接着，提出了计及碳减排分摊的配电网分布式储能集群配置模型，以储能全寿命周期成本最小，考虑碳减排收益等收益最大为目标来对各个集群进行储能配置。最后，基于IEEE 33节点配电网算例验证了改进的碳流计算方法的正确性以及本文集群储能配置方法的合理性与经济性。

这段摘要描述了在“碳排放”市场逐步建立的情境下，面对大量分布式新能源接入配电网导致系统消纳能力与增长速度不匹配的问题，提出了一种储能集群配置方法，该方法考虑了不同主体碳减排收益的分摊。
具体来说，摘要包含以下关键点：

1.问题背景： 描述了随着“碳排放”市场的逐步建立，分布式新能源大量接入配电网导致了系统消纳能力与增长速度不匹配的问题。这表明电力系统面临了碳减排方面的挑战。
2.方法提出： 提出了一种储能集群配置方法，目的是解决上述问题。该方法的关键特点是考虑不同主体（可能是不同用户、不同能源提供商等）碳减排收益的分摊。
3.具体步骤：
4.将电网的各个节点基于电气距离和源荷特性划分成若干个集群区域。
5.针对新型电力系统的特点，改进了节点碳流率计算方法。
6.提出了集群储能对配电网碳排放流的影响模型，以准确核算储能对各个用户碳减排分摊量，并计算相应的碳减排分摊收益。
7.配置模型： 提出了计及碳减排分摊的配电网分布式储能集群配置模型。该模型的目标是在储能全寿命周期成本最小的前提下，考虑碳减排收益等因素，对各个集群进行储能配置。
8.验证和结论： 使用IEEE 33节点配电网算例验证了改进的碳流计算方法的正确性，同时验证了本文提出的集群储能配置方法的合理性与经济性。

总体来说，这项研究旨在通过考虑碳减排分摊，优化配电网中分布式储能集群的配置，以实现更有效的碳减排和经济性。

关键词：分布式储能；新能源消纳；碳流率；碳减排分摊；储能集群配置

这组关键词涉及到能源系统中的关键概念，特别是涉及到新能源集成和碳减排的方面。以下是对每个关键词的解读：

1.分布式储能（Distributed Energy Storage）： 分布式储能指的是将能量存储设备分布在能源系统中的不同地点，而不是集中在单一地点。这有助于提高电力系统的灵活性，减轻负载波动，支持可再生能源的集成，并提高电力系统的稳定性。
2.新能源消纳（Integration of Renewable Energy）： 新能源消纳指的是将可再生能源（如风能、太阳能等）整合到电力系统中，以满足能源需求。这涉及到解决新能源的间歇性和不确定性，确保它们能够有效地注入电力系统，并提供可靠的电力。
3.碳流率（Carbon Flow Rate）： 碳流率通常用于描述单位时间内二氧化碳的排放量。在能源系统的背景下，这可能涉及到评估某一过程或系统中碳排放的速率。低碳流率通常表示更清洁、更环保的能源系统。
4.碳减排分摊（Carbon Emission Allocation）： 碳减排分摊涉及到在一个系统或组织中分配减排目标或责任的过程。这可能涉及到不同的部门、国家或实体之间的责任划分，以实现整体碳减排目标。
5.储能集群配置（Energy Storage Cluster Configuration）： 这指的是将多个储能设备组成一个集群，并根据系统需求进行合理配置的过程。储能集群配置可以优化系统性能，提高电力系统的可靠性，降低能源系统的碳足迹。

综合而言，这些关键词涵盖了新能源集成、碳减排和储能技术等领域的关键概念。在当前追求可持续能源和减少碳足迹的背景下，这些概念对于设计、规划和运营先进的能源系统都具有重要意义。

仿真算例：本文基于改进的 IEEE 33 系统进行验证：在节点 3、6、8、13、21、30 上分别接入额定功率均为700kW 的光伏，在节点 16、24、25、32 上分别接入额定功率均为 600kW 的风电。风电和光伏的出力情况如附录 A 图 A3 所示。各节点的典型日负荷如图 4 (b)实时负荷功率图所示。储能电池成本以及当地电价制度是影响储能电站成本回收年限两大因素。为使仿真结果贴合实际，本文储能成本参数采用当前技术水平下的数据，如表 1 所示；电价采用某地市真实工业大用户分时电价，如表 2 所示。确定各节点典型日负荷，以及风、光机组对应的时序出力，通过考虑电气距离期望及碳减排潜力两大指标将改进的 IEEE 33 配电网划分为 4 个集群。采用自适应遗传算法求解[26]，群数设定为 100，迭代进化代数为 100，交叉概率为 0.52，交叉变异概率为 0.008，交叉概率及变异概率的自适应线性系数都为 1，突变系数为 0.5。

仿真程序复现思路：

仿真的复现思路可以分为以下步骤：

1. 定义系统模型： 建立改进的 IEEE 33 配电网的模型，包括节点、光伏、风电、储能电站等组件，并考虑节点的典型日负荷以及风、光机组的时序出力。

2. 初始化系统参数： 设置光伏和风电节点的额定功率，以及储能电池成本、当地电价制度等参数。确保使用的数据与表1和表2中提到的数据一致。

3. 划分集群： 基于电气距离期望及碳减排潜力两大指标，将系统划分为4个集群。这可能涉及到一些图论算法或者网络分析方法。

4. 求解优化问题： 使用自适应遗传算法进行优化。设置算法的相关参数，如群数、迭代代数、交叉概率、交叉变异概率等。确保这些参数与文中提到的数值一致。

5. 运行仿真： 利用得到的优化结果，运行仿真模型，考虑节点的典型日负荷、风、光机组的时序出力以及储能电站的调度策略等，模拟系统在不同条件下的运行情况。

以下是一个简化的伪代码，使用 Python 表示：

# 步骤 1：定义系统模型
class PowerSystem:
    def __init__(self, nodes, solar_capacity, wind_capacity, load_profile):
        # 初始化系统参数

# 步骤 2：初始化系统参数
system = PowerSystem(nodes=[3, 6, 8, 13, 21, 30, 16, 24, 25, 32],
                     solar_capacity=700, wind_capacity=600,
                     load_profile=load_data)  # load_data 是典型日负荷数据

# 步骤 3：划分集群
clusters = cluster_method(system)

# 步骤 4：求解优化问题
result = genetic_algorithm(clusters, iterations=100, population_size=100,
                            crossover_probability=0.52, mutation_probability=0.008,
                            crossover_adaptation=1, mutation_adaptation=1,
                            mutation_factor=0.5)

# 步骤 5：运行仿真
simulation_result = simulate(system, clusters, result)

请注意，上述代码是一个简化的示例，实际情况中需要根据具体的仿真工具和问题细节进行详细的编码。此外，可能需要使用专业的电力系统仿真工具，如MATLAB/Simulink等，以更准确地模拟电力系统的运行行为。