本發(fā)明涉及配電網(wǎng)內儲能優(yōu)化配置領域，尤其是涉及一種含分布式能源的有源配電網(wǎng)內儲能電站的優(yōu)化選址定容方法。

背景技術：

我國發(fā)電結構正從集中式大規(guī)模發(fā)電向集中式與分布式電源(distributedgeneration，dg)并存的方向轉變。分布式電源由于其發(fā)電電壓等級較低，通常接入到配電網(wǎng)絡中。dg的接入使配電網(wǎng)從單電源網(wǎng)絡變?yōu)槎嚯娫淳W(wǎng)絡，由于dg出力的隨機性，在較高滲透率時會對系統(tǒng)電壓產生明顯的影響，極易造成系統(tǒng)電壓越限。儲能系統(tǒng)(energystoragesystem，ess)擁有靈活的功率調節(jié)能力，其兼具供蓄的特征使儲能系統(tǒng)成為未來配電網(wǎng)中一種重要的控制手段，利用儲能系統(tǒng)可以解決配電網(wǎng)中高滲透率dg并網(wǎng)帶來的一系列問題。

目前國內外學者已對配電網(wǎng)內儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置問題取得了一定的成果。例如，以儲能系統(tǒng)削峰填谷效益、網(wǎng)損收益、可靠性效益三者收益之和最大為目標函數(shù)，建立配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)配置模型。例如，基于儲能固定接入10kv變電站低壓母線側的假設下，研究了儲能系統(tǒng)對于配電網(wǎng)內負荷曲線、dg出力的調節(jié)作用。

例如，建立了配電網(wǎng)儲能配置的多目標優(yōu)化模型，利用智能算法對配電網(wǎng)選址定容問題進行計算。例如，不僅考慮配電網(wǎng)正常運行時的收益，同時涉及故障時儲能對于孤島的支撐能力，提高了配電網(wǎng)可靠性。例如，充分考慮放電深度對儲能壽命的影響，在每次迭代計算中對儲能壽命進行修正，以修正后儲能壽命周期的總成本最小對配電網(wǎng)公共儲能進行了優(yōu)化配置。

綜上所述，儲能系統(tǒng)在配電網(wǎng)中的應用已廣泛引起各方的重視，但目前研究成果主要集中于儲能系統(tǒng)經(jīng)濟效益的探討，較少考慮儲能系統(tǒng)對配電網(wǎng)的電壓支撐能力，更沒有從儲能對配電網(wǎng)電壓支撐的角度對儲能系統(tǒng)在配電網(wǎng)內選址定容的相關理論進行深入研究。配電網(wǎng)的r/x值接近于1，電阻較大，有功、無功功率都會影響節(jié)點電壓波動，而儲能具有靈活的有功功率調節(jié)能力，因此，從節(jié)點注入有功與節(jié)點電壓相關性的角度考慮儲能的優(yōu)化配置是一個值得研究的問題。

電力系統(tǒng)有功-電壓靈敏度，是在給定的運行狀態(tài)下，計算節(jié)點注入功率發(fā)生變化時，節(jié)點電壓的變化量，其物理意義明確，計算量較小，可將靈敏度分析應用于電力系統(tǒng)穩(wěn)定性分析方面、將靈敏度分析應用在無功補償領域。該方法在配電網(wǎng)中應用較少，且目前的靈敏度計算大都是基于靜態(tài)的某一運行斷面的研究，而有源配電網(wǎng)中dg隨機性、波動性較強，使得基于某一斷面優(yōu)化儲能位置的實用性較差。

對于含有n個節(jié)點的配電網(wǎng)，其節(jié)點功率方程可寫為：

將節(jié)點功率方程在穩(wěn)態(tài)運行點按照泰勒一階展開可得：

令δq＝0，可得：

即：

δu＝j′pu^-1δp(5)

式中：j′pu^-1稱為節(jié)點電壓-有功靈敏度矩陣。

將δu＝j′pu^-1δp展開成下式。

可以看出，靈敏度矩陣中第i行中的各個元素代表相應各節(jié)點注入功率改變δp后節(jié)點i的電壓變化情況；靈敏度矩陣中第i列中的各個元素代表節(jié)點i處注入功率發(fā)生δp改變后各節(jié)點電壓的變化情況。

在對分布式電源并網(wǎng)規(guī)劃的研究中，考慮到系統(tǒng)中某節(jié)點注入功率改變對系統(tǒng)各節(jié)點電壓帶來的影響時，以式(7)表示系統(tǒng)中節(jié)點j注入有功變化對系統(tǒng)整體電壓變化的綜合靈敏度。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的發(fā)明目的是為了克服現(xiàn)有技術中的有功-電壓靈敏度計算方法適用性較差的不足，提供了一種含分布式能源的有源配電網(wǎng)內儲能電站的優(yōu)化選址定容方法。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術方案：

一種有源配電網(wǎng)內儲能電站的優(yōu)化選址定容方法，包括如下步驟：

(1-1)從源配電網(wǎng)的ems系統(tǒng)獲取負荷數(shù)據(jù)、光伏出力數(shù)據(jù)、系統(tǒng)阻抗、系統(tǒng)的各個運行方式及天數(shù)；初始化遺傳算法中的種群大小，收斂條件、交叉概率和變異概率；

(1-2)設定儲能最大安裝節(jié)點個數(shù)m，當前儲能接入個數(shù)n＝1；

(1-3)計算節(jié)點靜態(tài)綜合靈敏度和節(jié)點時序綜合靈敏度，以節(jié)點時序綜合靈敏度最大的節(jié)點作為第n個儲能接入節(jié)點；

(1-4)根據(jù)當前儲能接入個數(shù)n，對儲能容量、pcs額定功率進行實數(shù)編碼，形成遺傳算法的初代種群；

(1-5)利用最優(yōu)潮流算法計算n個儲能系統(tǒng)最優(yōu)時序出力，以儲能電站選址定容模型為個體適應度計算模型，計算各個體適應度；

(1-6)判斷遺傳算法是否收斂，收斂判據(jù)為最優(yōu)個體目標函數(shù)改變量連續(xù)n次小于預設值ε，或達到最大迭代次數(shù)；

若沒有收斂，則進行選擇、交叉、變異操作，產生下一代種群，并返回步驟(1-5)；否則，轉入步驟(1-7)；

(1-7)判斷當前儲能接入個數(shù)n與儲能最大安裝節(jié)點個數(shù)m的大小關系，若n＜m，則轉入步驟(1-8)，否則轉入步驟(1-9)；

(1-8)根據(jù)已接入的n個儲能系統(tǒng)最優(yōu)時序出力，更新節(jié)點負荷數(shù)據(jù)，以新的負荷數(shù)據(jù)為下一個儲能系統(tǒng)時序綜合靈敏度計算的基礎數(shù)據(jù)，使n值增加1，轉入步驟(1-3)；

(1-9)比較各儲能配置個數(shù)下的最優(yōu)值，輸出最優(yōu)配置結果。

公式(7)以求和的形式表示系統(tǒng)綜合靈敏度，對不含dg的傳統(tǒng)配電網(wǎng)有較好的實用性。變電站低壓母線為饋線首節(jié)點，通過變電站vqc控制一般滿足電壓水平要求，在傳統(tǒng)配電網(wǎng)中由于不含dg，各節(jié)點電壓沿饋線方向逐步降低，電壓分布規(guī)律較強，各越限節(jié)點對電壓調整的需求基本是一致的，因此，通過對節(jié)點靈敏度求和能夠表示節(jié)點注入功率改變對系統(tǒng)整體電壓的影響。

dg的接入改變了配電網(wǎng)電壓分布規(guī)律，饋線電壓最高節(jié)點有可能是dg并網(wǎng)點，而不是饋線首節(jié)點，而且系統(tǒng)內不同節(jié)點電壓存在同時有的易越上限有的易越下限的風險，相反類型的越限節(jié)點存在相反的電壓調整需求，當各節(jié)點調壓要求不一致時，再以上述整體求和的方式表示節(jié)點靈敏度則難以適用。

本發(fā)明旨在通過有功-電壓靈敏度方法深入研究儲能最佳并網(wǎng)點的選擇，從改善電壓的角度研究分析分布式電源大量接入后儲能的優(yōu)化選址。本發(fā)明利用時序分析法對現(xiàn)有的靈敏度方法進行改進，提出了計及配電網(wǎng)運行方式的時序綜合靈敏度計算方法，以各節(jié)點時序靈敏度指標作為儲能選址的依據(jù)?；诒景l(fā)明所提方法對儲能進行優(yōu)化選址，可充分利用儲能的電壓支撐能力，有效提高儲能對配電網(wǎng)內電壓調節(jié)的針對性。

儲能的選址定容問題為帶約束的非線性規(guī)劃問題。本發(fā)明以時序靈敏度作為儲能的選址方法，確定儲能接入位置，采用遺傳算法求解多個儲能接入選址需要涉及到的單個儲能容量問題。當儲能接入個數(shù)大于1時，本發(fā)明采用逐個并入儲能系統(tǒng)后重新計算時序靈敏度的方法對儲能系統(tǒng)的接入位置進行優(yōu)化。

考慮到儲能的容量必須計及計算周期內的時序運行狀態(tài)，本發(fā)明將求解過程分為兩層進行。規(guī)劃層的目的是確定儲能的接入容量和pcs額定功率大小，規(guī)劃的目標為總建設成本最低，采用實數(shù)編碼。編碼染色體長度由接入的儲能個數(shù)決定，總長度為2×ness。每個染色體如式(18)所示，式中ci為第i個儲能的接入容量，pi為第i個儲能的pcs額定功率，ness為儲能接入個數(shù)。

運行層算法用于判定規(guī)劃層確定的儲能配置能否滿足系統(tǒng)電壓約束，存在可行解則代表當前儲能配置可以滿足系統(tǒng)電壓要求。本發(fā)明將運行層的目標設定為系統(tǒng)內所有節(jié)點全時段電壓偏移最小，但找到一個滿足電壓約束的可行解時就跳出運行層，并以此可行解為優(yōu)化解，以加快遺傳算法的求解速度。對不能滿足電壓要求的儲能配置結果，其適應度為無窮小。

作為優(yōu)選，節(jié)點靜態(tài)綜合靈敏度的計算過程如下：

(2-1)利用公式計算t時刻節(jié)點j的注入功率變化時，節(jié)點i電壓的靈敏度senij，t：

其中，λij，t為靈敏度矩陣中t時刻節(jié)點j注入功率變化時，j節(jié)點對i節(jié)點的傳統(tǒng)電壓-有功靈敏度值；wi，t為節(jié)點權重因子，其值以節(jié)點電壓偏離節(jié)點期望電壓的大小衡量；vi，t為t時段i節(jié)點電壓；vref，i，t為i節(jié)點期望電壓；

(2-2)利用公式計算t時刻節(jié)點j的注入功率變化時，節(jié)點k電壓的靈敏度senkj，t：

其中，λkj，t為靈敏度矩陣中t時刻節(jié)點j注入功率變化時，j節(jié)點對k節(jié)點的傳統(tǒng)電壓-有功靈敏度值；wk，t為節(jié)點權重因子，其值以節(jié)點電壓偏離節(jié)點期望電壓的大小衡量；vk，t為t時段k節(jié)點電壓；vref，k，t為k節(jié)點期望電壓；

(2-3)利用公式計算t時刻節(jié)點j的注入功率變化時的節(jié)點靜態(tài)綜合靈敏度sensj，t；

其中，φh為t時段配電網(wǎng)中電壓偏高的節(jié)點集合，φl為t時段配電網(wǎng)中電壓偏低的節(jié)點集合。

作為優(yōu)選，節(jié)點時序綜合靈敏度的計算過程如下：

利用公式計算節(jié)點時序靈敏度senop，j；

其中，kt為t時段權重因子，以t時段電壓越限節(jié)點個數(shù)與最大節(jié)點電壓偏離程度的乘積表示；max(vj，t-vref，j，t)為t時段最大節(jié)點電壓偏離程度；nexceed，t為t時段系統(tǒng)電壓越限節(jié)點個數(shù)。

作為優(yōu)選，所述儲能電站選址定容模型如下：

f＝ce×eess+cp×pess+ness×cinstall

pdg，t+pess，t+pgrid，t＝pload，t+ploss，t

sij，min≤sij，t≤sij，max

vi，min≤vi，t≤vi，max

pmin≤pess，t≤pmax

socmin≤socl，t≤socmax

其中，ce、cp、cinstall分別代表儲能單位容量成本、儲能單位功率成本及儲能安裝建設基本成本；eess、pess分別為儲能系統(tǒng)接入容量和pcs額定功率；ness為儲能接入個數(shù)；pdg，t、pess，t、pgrid，t、pload，t、ploss，t分別為t時刻dg功率、t時刻儲能功率、t時刻上級電網(wǎng)傳輸功率、t時刻配電網(wǎng)負荷功率和t時刻系統(tǒng)損耗；sij，max、sij，min、sij，t分別為配電網(wǎng)支路視在功率上限、配電網(wǎng)支路視在功率下限和t時刻線路視在功率；vi，max、vi，min、vi，t分別為節(jié)點電壓上限、節(jié)點電壓下限和t時刻i節(jié)點電壓；pmax、pmin為儲能的最大充電功率和最小充電功率，pmax、pmin也最大放電功率和最小放電功率；socmin、socl，t、socmax分別代表儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)最小值、t時刻第1個儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)、儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)最大值；ηc，l、ηd，l分別代表第1個儲能系統(tǒng)充放電效率；δt為時段長度，以一小時作為一個時段，即δt＝1h。

作為優(yōu)選，所述靈敏度矩陣為：

δp1，δp2，...，δpn-1分別為各節(jié)點注入功率的改變量，靈敏度矩陣中第i列中的各個元素代表節(jié)點i處注入功率發(fā)生δp改變后各節(jié)點電壓的變化情況。

因此，本發(fā)明具有如下有益效果：(1)引入節(jié)點電壓偏移量作為靈敏度的權重因子，有效削弱靈敏度較高但電壓水平合格節(jié)點對選址結果的影響；(2)考慮了有源配電網(wǎng)不同節(jié)點差異化的調壓需求，保證了優(yōu)化節(jié)點電壓時不對其他節(jié)點電壓造成不利影響；(3)計及了不同時段的不同波動情況，充分體現(xiàn)了不同時段的不同重要程度。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的一種流程圖；

圖2是本發(fā)明的一種配電系統(tǒng)結構圖；

圖3是本發(fā)明的一種光伏、負荷時序曲線對比圖。

具體實施方式

下面結合附圖和具體實施方式對本發(fā)明做進一步的描述。

如圖1所示的實施例是一種有源配電網(wǎng)內儲能電站的優(yōu)化選址定容方法，包括如下步驟：

(1-1)從源配電網(wǎng)的ems系統(tǒng)獲取負荷數(shù)據(jù)、光伏出力數(shù)據(jù)、系統(tǒng)阻抗、系統(tǒng)的各個運行方式及天數(shù)；初始化遺傳算法中的種群大小，收斂條件、交叉概率和變異概率；

(1-2)設定儲能最大安裝節(jié)點個數(shù)m，當前儲能接入個數(shù)n＝1；

(1-3)計算節(jié)點靜態(tài)綜合靈敏度和節(jié)點時序綜合靈敏度，以節(jié)點時序綜合靈敏度最大的節(jié)點作為第n個儲能接入節(jié)點；

(1-4)根據(jù)當前儲能接入個數(shù)n，對儲能容量、pcs額定功率進行實數(shù)編碼，形成遺傳算法的初代種群；

(1-5)利用最優(yōu)潮流算法計算n個儲能系統(tǒng)最優(yōu)時序出力，以儲能電站選址定容模型為個體適應度計算模型，計算各個體適應度；

(1-6)判斷遺傳算法是否收斂，收斂判據(jù)為最優(yōu)個體目標函數(shù)改變量連續(xù)n次小于預設值ε，或達到最大迭代次數(shù)；

若沒有收斂，則進行選擇、交叉、變異操作，產生下一代種群，并返回步驟(1-5)；否則，轉入步驟(1-7)；

(1-7)判斷當前儲能接入個數(shù)n與儲能最大安裝節(jié)點個數(shù)m的大小關系，若n＜m，則轉入步驟(1-8)，否則轉入步驟(1-9)；

(1-8)根據(jù)已接入的n個儲能系統(tǒng)最優(yōu)時序出力，更新節(jié)點負荷數(shù)據(jù)，以新的負荷數(shù)據(jù)為下一個儲能系統(tǒng)時序綜合靈敏度計算的基礎數(shù)據(jù)，使n值增加1，轉入步驟(1-3)；

(1-9)比較各儲能配置個數(shù)下的最優(yōu)值，輸出最優(yōu)配置結果。

節(jié)點靜態(tài)綜合靈敏度的計算過程如下：

(2-1)利用公式計算t時刻節(jié)點j的注入功率變化時，節(jié)點i電壓的靈敏度senij，t：

其中，λij，t為靈敏度矩陣中t時刻節(jié)點j注入功率變化時，j節(jié)點對i節(jié)點的傳統(tǒng)電壓-有功靈敏度值；wi，t為節(jié)點權重因子，其值以節(jié)點電壓偏離節(jié)點期望電壓的大小衡量；vi，t為t時段i節(jié)點電壓；vref，i，t為i節(jié)點期望電壓；

(2-2)利用公式計算t時刻節(jié)點j的注入功率變化時，節(jié)點k電壓的靈敏度senkj，t：

其中，λkj，t為靈敏度矩陣中t時刻節(jié)點j注入功率變化時，j節(jié)點對k節(jié)點的傳統(tǒng)電壓-有功靈敏度值；wk，t為節(jié)點權重因子，其值以節(jié)點電壓偏離節(jié)點期望電壓的大小衡量；vk，t為t時段k節(jié)點電壓；vref，k，t為k節(jié)點期望電壓；

(2-3)利用公式計算t時刻節(jié)點j的注入功率變化時的節(jié)點靜態(tài)綜合靈敏度sensj，t；

其中，φh為t時段配電網(wǎng)中電壓偏高的節(jié)點集合，φl為t時段配電網(wǎng)中電壓偏低的節(jié)點集合。

節(jié)點時序綜合靈敏度的計算過程如下：

利用公式計算節(jié)點時序靈敏度senop，j；

其中，kt為t時段權重因子，以t時段電壓越限節(jié)點個數(shù)與最大節(jié)點電壓偏離程度的乘積表示；max(vj，t-vref，j，t)為t時段最大節(jié)點電壓偏離程度；nexceed，t為t時段系統(tǒng)電壓越限節(jié)點個數(shù)。

所述儲能電站選址定容模型如下：

f＝ce×eess+cp×pess+ness×cinstall

pdg，t+pess，t+pgrid，t＝pload，t+ploss，t

sij，min≤sij，t≤sij，max

vi，min≤vi，t≤vi，max

pmin≤pess，t≤pmax

socmin≤socl，t≤socmax

其中，ce、cp、cinstall分別代表儲能單位容量成本、儲能單位功率成本及儲能安裝建設基本成本；eess、pess分別為儲能系統(tǒng)接入容量和pcs額定功率；ness為儲能接入個數(shù)；pdg，t、pess，t、pgrid，t、pload，t、ploss，t分別為t時刻dg功率、t時刻儲能功率、t時刻上級電網(wǎng)傳輸功率、t時刻配電網(wǎng)負荷功率和t時刻系統(tǒng)損耗；sij，max、sij，min、sij，t分別為配電網(wǎng)支路視在功率上限、配電網(wǎng)支路視在功率下限和t時刻線路視在功率；vi，max、vi，min、vi，t分別為節(jié)點電壓上限、節(jié)點電壓下限和t時刻i節(jié)點電壓；pmax、pmin為儲能的最大充電功率和最小充電功率，pmax、pmin也最大放電功率和最小放電功率；socmin、socl，t、socmax分別代表儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)最小值、t時刻第1個儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)、儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)最大值；ηc，l、ηd，l分別代表第1個儲能系統(tǒng)充放電效率；為時段長度，以一小時作為一個時段，即δt＝1h。

所述靈敏度矩陣為：

δp1，δp2，...，δpn-1分別為各節(jié)點注入功率的改變量，靈敏度矩陣中第i列中的各個元素代表節(jié)點i處注入功率發(fā)生改變后各節(jié)點電壓的變化情況。

實例分析：

如圖2所示，配電系統(tǒng)結構共有33個節(jié)點，3處分布式光伏并網(wǎng)。光伏容量如表1所示，共計2.76mw；負荷情況：節(jié)點1-17為商業(yè)負荷，節(jié)點18-32為居民負荷，系統(tǒng)最大負荷為3.536mw。pv接入節(jié)點及功率如表1所示：

表1pv接入節(jié)點及功率

配電系統(tǒng)額定電壓為12.66kv，供電半徑約為5km，因此各光伏電源的輻照強度基本相同，出力情況只同接入容量呈正相關關系。光伏時序出力、負荷時序波動情況如圖3所示。

待配置的儲能系統(tǒng)為蓄電池，蓄電池的成本信息為：pcs單位功率成本為1750元/kw，蓄電池單位容量成本為1300元/kw·h，基礎建設成本為10萬元/次。為充分利用儲能系統(tǒng)容量，降低儲能系統(tǒng)成本，實例中儲能系統(tǒng)soc最小值為0，最大值為1。

利用潮流計算可得算例各節(jié)點時序電壓值，進而可得各節(jié)點電壓越限情況，如表2所示：

表2節(jié)點申壓越限情況

本發(fā)明首先在單一時段的靈敏度計算中做出了改進，將節(jié)點電壓偏移程度引入靈敏度計算，同時考慮了由于dg接入造成的不同類型節(jié)點的相反的電壓調整需求。選取第12時段進行分析，第12時段各節(jié)點電壓及節(jié)點靜態(tài)靈敏度結果如表3所示。

表3第12時段各節(jié)點電壓值及各節(jié)點靜態(tài)靈敏度結果

表3中第1列和第2列分別為節(jié)點編號和該節(jié)點電壓水平；第3列表示該節(jié)點注入功率變化對饋線內所有電壓偏高節(jié)點電壓變化的靈敏度，此類節(jié)點希望該節(jié)點注入功率減小或負荷增大，降低整體電壓水平；相反，第4列表示該節(jié)點注入功率變化對饋線內所有電壓偏低節(jié)點電壓變化的靈敏度，此類節(jié)點希望該節(jié)點注入功率增大或負荷減小，以提高整體電壓水平；最后1列為公式計算所得的第3列與第4列數(shù)據(jù)之差，即該節(jié)點的靜態(tài)綜合靈敏度。

根據(jù)上述表格數(shù)據(jù)，將節(jié)點分為四類：

1)對電壓偏高和偏低兩類節(jié)點的靈敏度都比較低的，如節(jié)點1，由于其靠近母線，其注入功率的變化對系統(tǒng)電壓影響不大，此類節(jié)點對電壓影響甚微，顯然不是儲能的最佳配置節(jié)點，其靜態(tài)綜合靈敏度較??；

2)對電壓偏高和偏低兩類節(jié)點的靈敏度都比較高的，如節(jié)點15，由于對兩類節(jié)點的靈敏度都比較高，而兩類節(jié)點的調壓需求又是相反的：一類希望降低電壓，一類希望抬高電壓，因此，若在此類節(jié)點安裝儲能進行調壓，必然會在改善一類節(jié)點電壓水平的同時，顯著惡化另一類節(jié)點的電壓，因此，此類節(jié)點也不是儲能的最佳配置節(jié)點，而按公式(9)取差后，其綜合靈敏度較?。?/p>

3)對電壓偏高節(jié)點靈敏度之和較大，而對電壓偏低節(jié)點靈敏度之和較小，如節(jié)點32，在通過此類節(jié)點的功率控制可有效改善此時刻電壓偏高節(jié)點的電壓水平，而不至于明顯惡化電壓偏低節(jié)點的電壓水平，因此，此類節(jié)點為儲能的最佳候選節(jié)點，其綜合靈敏度值較大；

4)對電壓偏高節(jié)點靈敏度之和較小，而對電壓偏低節(jié)點靈敏度之和較大，通過此類節(jié)點的功率控制可有效改善此時刻電壓偏低節(jié)點的電壓水平，而不至于明顯惡化電壓偏高節(jié)點的電壓水平，因此，此類節(jié)點為也儲能的最佳候選節(jié)點，其綜合靈敏度值也較大；由于表3仿真時刻為中午12:00，光伏出力較大，饋線內大部分節(jié)點電壓水平偏高，因此，表3中此類節(jié)點沒有出現(xiàn)。

由上述分析可以看出，靜態(tài)綜合靈敏度比較高的節(jié)點是儲能配置較為合理的節(jié)點，反映了該發(fā)明的有效性。

利用本發(fā)明提出的時序靈敏度計算方法對全天24h進行分析計算，列出部分具有較高時序靈敏度的節(jié)點如表4所示。

表4部分節(jié)點的時序綜合靈敏度計算結果

表2和表4說明，第32節(jié)點的時序靈敏度最大，為0.65×10^-3，32節(jié)點應為儲能的首要接入節(jié)點。可見，本發(fā)明提出的時序靈敏度計算方法，可有效根據(jù)各節(jié)點電壓偏移程度的大小、對系統(tǒng)整體電壓的影響程度找出系統(tǒng)最需接入儲能的節(jié)點。選定節(jié)點32為儲能首要接入節(jié)點后，按照本發(fā)明所述流程，計算下一個儲能接入時部分節(jié)點時序靈敏度結果如表5所示。

表5部分節(jié)點第2次時序靈敏度計算結果

由于儲能固定投資成本較大，一條饋線內不可能接入過多的公共儲能，因此應用實例中考慮儲能系統(tǒng)最大接入點個數(shù)為3，不同儲能接入方案對比如表6所示。

表6儲能系統(tǒng)位置、容量和成本對比結果

分析表6的結果，得到的最佳儲能接入方案為接入兩處儲能：在第32節(jié)點接入510kw/1370kw·h儲能，在第17節(jié)點接入90kw/160kw·h儲能，此時總成本為323.9萬元。這種接入方式比單獨在節(jié)點32接入或在32、17、15節(jié)點接入分別節(jié)省成本26.7％、2.65％。

應理解，本實施例僅用于說明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的范圍。此外應理解，在閱讀了本發(fā)明講授的內容之后，本領域技術人員可以對本發(fā)明作各種改動或修改，這些等價形式同樣落于本申請所附權利要求書所限定的范圍。