(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211054012.3 (22)申请日 2022.08.30 (71)申请人 国网河北省电力有限公司经济技 术 研究院 地址 050011 河北省石家庄市裕华区富强 大街27号 申请人 中国电力科 学研究院有限公司 　 国家电网有限公司 (72)发明人 刘雪飞　袁博　杨鹏　王涛　 魏孟举　张章　刘钊　马国真　 赵贤龙　胡梦锦　王昊晴　赵彩虹　 段青　刘宁　 (74)专利代理 机构 北京安博达知识产权代理有 限公司 1 1271 专利代理师 徐国文(51)Int.Cl. H02J 3/28(2006.01) H02J 3/38(2006.01) H02J 3/06(2006.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/12(2006.01) G06F 111/04(2020.01) (54)发明名称 一种面向碳中和的配电网储能优化调度方 法、 系统及设备 (57)摘要 本发明涉及电力系统优化调度技术领域， 具 体提供了一种面向碳中和的配电网储能优化调 度方法、 系统及设备， 包括： 获取配电网储能装置 的参数； 将所述参数代入预先构建的目标加权模 型中， 采用遗传算法进行求解， 得到储能装置的 最优充放电功率； 其中， 所述目标加权模型是 以 配电网低碳性和配电网经济性为优化目标通过 设置权重的方法构建的。 本发明采用了以配电网 低碳性和配电网经济性为优化目标， 通过设置权 重的方法构建目标加权模型能够在常态运行场 景下统筹考虑配电网低碳性和配电网经济性， 提 高低碳指标排放量化准确性， 并采用遗传算法求 解得到储能装置的最优充放电功率的技术特征， 提高了结果的准确性。 权利要求书3页 说明书14页 附图1页 CN 115549134 A 2022.12.30 CN 115549134 A 1.一种面向碳中和的配电网储能优化调度方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取配电网储能装置的参数； 将所述参数代入预先构建的目标加权模型中， 采用遗传算法进行求解， 得到储能装置 的最优充放电功率； 其中， 所述目标加权模型是以配电网低碳性和配电网经济性为优化目标， 通过设置权 重的方法构建的。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述目标加权模型的构建包括： 以配电网储能装置的低碳效益 最大为目标构建低碳 性优化目标函数； 以配电网储能装置的经济效益 最大为目标构建经济性优化目标函数； 对所述低碳性优化目标函数和所述经济性优化目标函数进行归一化处理， 得到归一化 后的低碳 性目标函数和经济性目标函数； 为归一化后的所述低碳 性目标函数和所述经济性目标函数分别设置 权重； 由所述低碳性目标函数和所述经济性目标函数乘以各自的权重并求和得到目标加权 函数； 为所述经济性目标函数设置约束条件； 由所述目标加权函数和所述约束条件， 构建目标加权模型。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述低碳 性优化目标函数如下式所示： 上式中， FC为所述低碳性优化目标函数； Pdischarge为储能装置放电的有功功率； PPV为分 布式电源出力有功 功率； T为调度周期； EG为配电网平衡节点的节点 碳势。 4.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述经济性优化目标函数如下式所示： 上式中， FE为所述经济性优化目标函数； n为运行周期内储能装置的充放电次数； PESS为 储能装置的充放电功率； T为对应的充放电时间； ρdischarge为储能装置放电时的实时电价； ρcharge为储能装置充电时的实时电价； N为储能装置的最大充放电次数； Cf为储能装置的损 耗成本。 5.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述约束条件 包括： 所述储能装置的充放电功率约束、 所述储能装置的储能容量约束和所述储能装置的日 内充放电次数约束。 6.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述目标加权函数如下式所示： max F0＝α FC0+(1‑α )FE0 上式中， F0为所述目标加权函数； FC0为所述低碳性目标函数； FE0为所述经济性目标函 数； α 为所述归一 化后的所述低碳 性目标函数的权 重。 7.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述将所述参数代入预先构建的目标加权模 型中， 采用遗传算法进行求 解， 得到储能装置的最优充放电功率， 包括： 将储能装置的充放电功率采用二进制编码方式转化为二进制数， 将每个二进制数作为 一个个体， 由所有储能装置的充放电功率 转化的二进制数构建种群；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115549134 A 2对所述种群采用遗传算法进行寻优， 将适应度最大的个 体作为最优个体； 由所述最优个体对应的储能装置的充放电功率作为储能装置的最优充放电功率； 其中， 所述储能装置的参数包括： 充放电功率。 8.如权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述对所述种群采用遗传算法进行寻优， 将 适应度最大的个 体作为最优个体， 包括： 步骤1初始化进化迭代次数， 设置最大进化迭代次数； 步骤2利用适应性 函数计算所述种群中所述个 体的适应度； 步骤3基于所述个 体的适应度采用转盘赌法淘汰适应值低的个 体， 得到选择的个 体； 步骤4对所述选择的个体依次进行交叉和变异操作得到新的个体， 由所有所述新的个 体得到下一代种群， 判断是否达到所述最大进化迭代次数， 若 未达到， 返回步骤2， 否则进入 步骤5； 步骤5将达到所述最大进化迭代次数时的种群中适应度最大的个体作为所述最优个 体； 其中， 所述 适应性函数采用所述目标加权函数。 9.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述配电网储能装置的参数至少包括： 储能装置的最大充放电功率、 储能容 量、 储能消耗成本、 储能装置的充放电次数。 10.一种面向碳中和的配电网储能优化调度系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 获取模块， 用于获取配电网储能装置的参数； 计算模块， 用于将所述参数代入预先构建的目标加权模型中， 采用遗传算法进行求解， 得到储能装置的最优充放电功率； 其中， 所述目标加权模型是以配电网低 碳性和配电网经济性为优化目标通过设置权重 的方法构建的。 11.如权利要求10所述的系统， 其特 征在于， 还 包括模型构建模块， 用于： 以配电网储能装置的低碳效益 最大为目标构建低碳 性优化目标函数； 以配电网储能装置的经济效益 最大为目标构建经济性优化目标函数； 对所述低碳性优化目标函数和所述经济性优化目标函数进行归一化处理， 得到归一化 后的低碳 性目标函数和经济性目标函数； 为归一化后的所述低碳 性目标函数和所述经济性目标函数分别设置 权重； 由所述低碳性目标函数和所述经济性目标函数乘以各自的权重并求和得到目标加权 函数； 为所述经济性目标函数设置约束条件； 由所述目标加权函数和所述约束条件， 构建目标加权模型。 12.如权利要求1 1所述的系统， 其特 征在于， 所述低碳 性优化目标函数如下式所示： 上式中， FC为所述低碳性优化目标函数； Pdischarge为储能装置放电的有功功率； PPV为分 布式电源出力有功 功率； T为调度周期； EG为配电网平衡节点的节点 碳势； 所述经济性优化目标函数如下式所示：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115549134 A 3