文章解读与仿真程序复现思路电网技术EI\CSCD\北大核心《面向新能源波动平抑的储能多参数等价折算配置方法》

文章的标题《面向新能源波动平抑的储能多参数等价折算配置方法》涉及到能源系统中的新能源和储能技术的主题。以下是对该标题的解读：

1.新能源波动平抑： 这一部分指的是新能源的波动性质，特别是风能和太阳能等不可控制的能源。这些能源受天气、季节等因素的影响，其产生的能源量会波动不定。文章可能讨论了如何应对这些波动，以确保电力系统的稳定性和可靠性。
2.储能： 储能通常指的是将多余的电能或其他形式的能源存储起来，以在需要时释放。储能技术可以帮助平衡电力系统中的供需关系，尤其是在面对新能源波动时，可以储存过剩的新能源，并在需要时释放，以满足电力需求。
3.多参数等价折算配置方法： 这部分是文章的关键内容。它涉及到一种方法或技术，用于确定储能系统的参数和配置，以在新能源波动情况下实现系统稳定性。这种方法可能包括将多个参数等效地转化为储能系统的配置需求，以使其能够有效地应对新能源波动。

总体来说，文章的主要目标似乎是研究如何通过一种多参数等价折算配置方法来设计和配置储能系统，以应对新能源波动，确保能源系统的可靠性和效率。这可能涉及到电力系统的优化、储能设备的规模和性能配置等方面的研究。

摘要：基于储能在参与调节新能源出力随机性和波动性的重要作用，本文针对由储能种类多样性和参数复杂性导致的储能选型和配置困难问题，提出了一种面向新能源波动平抑的储能快速选型与配置方法。首先，从储能的物理模型本质出发，综合考虑储能的多类型参数，提出了一种储能多参数等价折算的方法；该方法将储能的SOC、寿命、效率和初始投资成本等多参数对比等价折算为功率和容量的配置成本对比，对复杂参数关系进行综合量化表征，实现对储能价值的快速准确评估。然后，为保证新能源出力平滑，建立了不同时间尺度下的新能源波动平抑指标，提出了新能源波动平抑的储能优化配置模型。该模型以储能成本、限电损失费用和新能源波动越限惩罚费用最小化为目标，考虑系统的运行约束与储能约束，实现系统技术和经济性能的最优化。最后，根据某实际算例的波动平抑需求调研了多种应用广泛的储能系统，基于所提储能多参数等价折算方法对不同储能的技术经济参数进行分析与比较，验证了所提的储能选型配置方法和新能源波动平抑模型的有效性和适用性。

这段摘要描述了一项关于新能源系统中储能技术的研究，旨在解决由于储能种类众多和参数复杂性导致的储能选型和配置方面的挑战。以下是对摘要各部分的详细解读：

1.背景和目标：
2.基于储能的重要作用： 摘要一开始指出了储能在调节新能源的随机性和波动性中的关键作用。这表明研究的焦点是如何利用储能技术来平稳新能源的输出。
3.储能选型和配置问题： 提到了储能种类多样性和参数复杂性带来的选型和配置问题。这表明研究的一个目标是找到一种解决方案，使得在复杂的储能系统中进行快速选型和配置成为可能。
4.方法：
5.储能多参数等价折算的方法： 从储能的物理模型出发，综合考虑了储能的多类型参数，提出了一种储能多参数等价折算的方法。这种方法将储能的多个参数，如SOC（State of Charge，充放电状态）、寿命、效率和初始投资成本等，等价折算为功率和容量的配置成本对比。这样的等价折算可以综合量化复杂的参数关系，从而实现对储能价值的快速准确评估。
6.新能源波动平抑指标和优化配置模型： 为了确保新能源出力平滑，建立了不同时间尺度下的新能源波动平抑指标，并提出了新能源波动平抑的储能优化配置模型。该模型的目标是最小化储能成本、限电损失费用和新能源波动越限惩罚费用，同时考虑系统的运行约束和储能约束，实现系统技术和经济性能的最优化。
7.验证和应用：
8.实际案例调研： 最后，通过某实际算例的波动平抑需求进行了调研，涉及多种广泛应用的储能系统。基于提出的储能多参数等价折算方法，对不同储能技术的技术经济参数进行了分析和比较，以验证所提出的储能选型配置方法和新能源波动平抑模型的有效性和适用性。

综合来看，这项研究旨在为解决新能源系统中的储能选型和配置问题提供一种综合的、基于多参数等价折算的方法，并通过建立波动平抑指标和优化配置模型来实现系统性能的最优化。

关键词：储能参数折算;净配置成本;储能选型与优化配置;新能源波动平抑;

1.储能参数折算：
2.这指的是将储能系统的各种参数，例如充放电状态（SOC）、寿命、效率和初始投资成本等，通过某种等价折算方法转化为功率和容量的配置成本对比。这种折算的目的是为了简化多参数之间的复杂关系，使得储能系统的评估更为直观和可比较。
3.净配置成本：
4.净配置成本是指考虑了各种储能系统参数后，最终用于配置储能系统的实际成本。这可能包括了储能设备的购置成本、运维成本、寿命周期成本等，净配置成本的考虑可以更全面地反映出储能系统的经济性。
5.储能选型与优化配置：
6.涉及到选择适当类型的储能技术以及对其进行最佳配置的问题。这可能包括从多种储能技术中选择最合适的一种，然后确定其最优的容量和功率配置。通过考虑多个参数和等价折算，研究提出了一种方法来解决这个选型和配置的问题，旨在实现系统的技术和经济性能的最优化。
7.新能源波动平抑：
8.指的是通过储能系统的运行来平抑新能源输出的波动性。这表明研究不仅关注储能系统的经济性，还着眼于其在调节新能源输出方面的效果。在这个背景下，研究提到了建立不同时间尺度下的新能源波动平抑指标，并通过储能的优化配置来实现这一目标。

这些关键词共同描绘了一项研究，其核心是通过储能系统的优化配置和参数等价折算，解决新能源系统中的储能选型和配置问题，以实现对新能源波动的有效调节。同时，研究将重点放在了经济性能的优化，通过考虑净配置成本等方面，使得研究更具实际应用的指导意义。

仿真算例：本文选取了某一地区光伏电站一年的实际出力数据来验证所提储能折算与选型方法的有效性和实用性，同时采用同步回代消除法[21]对一年的实际出力数据进行场景削减，减少计算量的同时尽可能保证结果的可行性，并采用随机优化的方式计及各个运行场景的波动给出平抑新能源波动的储能配置方案。削减后的典型场景如图 5 所示，各典型场景出现的概率见表 1。每个典型场景的平抑周期为 5 天。光伏电站装机容量为 30MW，其每天有效出力时间为 14 小时。数据采样频率为每 1min 采样一次。仿真平台为 MATLAB（2017b）和 Cplex12.8优化求解器。

算例程序复现思路：

为了复现这篇文章的仿真算例，我们可以采取以下步骤，并使用MATLAB语言表示：

1. 准备实际光伏电站出力数据：

   • 获取某一地区光伏电站一年的实际出力数据，确保数据包括每分钟的功率值。这可能需要从实际光伏电站的监测系统或其他可靠来源中获取。

2. 应用同步回代消除法进行场景削减：

   • 使用同步回代消除法[21]对一年的实际出力数据进行场景削减。这可能需要使用该方法的相关算法或代码库。以下是一个简化的示例：

% 假设 originalData 是实际光伏电站出力数据的向量
% 使用同步回代消除法进行场景削减
reducedData = syncBackwardElimination(originalData);

3.随机优化计算储能配置方案：

• 利用随机优化算法计算储能配置方案，考虑各个运行场景的波动。在这里，可能需要使用MATLAB中的优化工具箱或其他优化库。以下是一个简化的示例：

% 定义优化问题
options = optimoptions('intlinprog', 'Display', 'off');
problem = createOptimizationProblem(reducedData, otherParameters);

% 使用 Cplex 进行优化
[x, fval, exitflag, output] = intlinprog(problem, options);

% x 是优化变量，表示储能配置方案
% fval 是优化问题的目标函数值，表示平抑新能源波动的程度

4.绘制削减后的典型场景和概率表：

• 使用MATLAB绘制削减后的典型场景，以及根据削减数据计算出的各典型场景出现的概率。以下是一个简化的示例：

% 绘制削减后的典型场景
plot(reducedData);
title('Reduced Typical Scenarios');

% 显示典型场景出现的概率表
displayProbabilityTable(probabilityTable);

这只是一个简化的示例，实际上，代码的编写会更为复杂，需要根据具体问题和数据进行适当的调整。此外，需要确保MATLAB环境中安装了相关的工具箱和库，以及 Cplex 优化求解器。