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申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司;三峡电能有限公司

摘要：一种考虑中长期规划的储能选址和分级配置方法，包括以下步骤：首先，采用耦合分位数回归分析和基于标准差加权距离的密度峰值聚类算法得到配电网的典型净负荷场景集，以描述新能源出力和负荷的不确定性；其次，基于储能充电和放电两种状态下对配电网的损耗的影响不同，综合考虑配电网各节点网损敏感度的日变化情况，提出基于网损敏感度的标准差的储能选址方法；综合考虑储能的经济性，电能质量，中长期规划对储能容量的逐渐增加的需求，建立储能的三目标优化配置模型；最后，基于全局和局部帕累托前沿的多模态多目标优化算法对所建立模型进行求解。该模型在保证经济性和电能质量的同时加入了储能的分级容量扩展，以应对未来配电网的变化。

主权项：1.一种考虑中长期规划的储能选址和分级配置方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将密度峰值聚类算法DPC进行改进，提出基于标准差加权距离的密度峰值聚类算法，使其能够充分考虑单个特征对相似性和后续聚类的不同贡献，并用于场景聚类；S2：采用耦合分位数回归分析与基于标准差加权距离的DPC算法得到配电网的典型净负荷场景集，以描述新能源出力和负荷的不确定性；S3：考虑储能充电和放电两种状态下对配电网的损耗的影响不同，基于节点的网损敏感度标准差确定储能接入节点的顺序；S4：采用基于两因素结合的混合灵敏度指数减容逼近法得到储能的分级容量扩展的数学模型；S5：根据配电网的典型净负荷场景和基于节点网损敏感度标准差的储能选址依据，构建配电网的储能优化配置模型，优化目标包括经济性最优、电压偏差最小，以及分级容量扩展最大；S6：采用考虑全局和局部帕累托前沿的多模态多目标优化算法求解配电网的储能优化配置模型，并采用基于熵权法的灰靶决策得到配电网的最优储能配置方案；步骤S4包括如下步骤：S41：对于选定的节点，预设一个初始值，并按照一定步长进行削减；S42：采用电压偏差灵敏度和负荷波动灵敏度加权求和的方式计算得到选定节点的混合灵敏度指数；S43：恢复节点的储能容量，继续执行S31，直至计算所有节点为止；S44：选择灵敏度最大的节点，将该节点的储能容量进行削减，重新进行潮流计算，判断是否满足终止条件或安全约束，如果不满足则执行S41，将削减后的各节点的容量求和；步长公式如下： 式中，N为迭代次数，Nmax为计算储能可扩展容量的最大迭代次数，NBESS为配置储能的节点数，为第N次迭代时节点j的储能容量，ξ为步长；混合灵敏度指数计算为：Si＝ηldSld+ηudSud2 式中：Si表示混合灵敏度指数，ηld和ηud分别为电压偏差重要性系数和负荷波动重要性系数，Sud为电压偏差灵敏度，Sld为负荷波动灵敏度，Ud,N和Ld,N分别代表第N次迭代时的电压偏差和负荷波动。

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