本发明涉及配电网优化调度，尤其涉及一种混合配电网的储能容量的规划方法及装置。
背景技术：
1、随着可再生能源和分布式电源的快速发展，越来越多的分布式可再生能源接入配电网，配电网逐步向供需互动的有源网络过渡。
2、大规模的分布式光伏发电系统与原有配电网并网后，配电网过电压、重过载等问题日益突出。储能系统在分布式光伏并网时有重要的作用，储能系统可以提高可再生能源的消纳。因此，如何将分布式电源与储能系统进行合理配置，成为目前研究的热点之一。
3、目前，主要是基于ieee33节点等仿真环境为基础对分布式电源和储能系统进行配置，但是，该方法并不能有效代表真实配电网用户的负荷情况，导致分布式发电系统和储能系统无法达到合理的配置，对电网造成较大的影响。
技术实现思路
1、本发明实施例提供了一种混合配电网的储能容量的规划方法及装置，以解决目前的分布式发电系统和储能系统配置不合理的问题。
2、第一方面，本发明实施例提供了一种混合配电网的储能容量的规划方法，包括：
3、获取目标区域内各用户的负荷数据，并对负荷数据进行聚类分析，确定用户类型和每种用户类型对应的典型负荷；
4、基于配电网的日综合成本，构建储能装置的选址定容规划模型；其中，配电网中的储能装置为电化学储能系统，日综合成本包括光伏和储能的日投资费用和日维护费用、配电网每日的功率损耗费用、购电费用以及弃光成本；日投资费用由光伏及储能总安装容量折算得出，日维护费用是基于光伏和储能的安装容量、安装位置和设备质量决定的；
5、基于粒子群算法，并利用不同用户类型对应的典型负荷数据，对选址定容规划模型进行求解，确定储能装置的最优容量和最优位置。
6、在一种可能的实现方式中，对负荷数据进行聚类分析之前，还包括：
7、基于各用户的负荷数据，确定各用户的负荷均值向量和负荷方差向量；
8、基于各用户的负荷均值向量和负荷方差向量，确定各用户的负荷变异系数；
9、基于各用户的负荷变异系数和预设波动阈值，将异常用户的负荷数据剔除，得到筛选后的负荷数据。
10、在一种可能的实现方式中，，各用户的负荷变异系数为：
11、
12、其中，为第i个用户24点的负荷均值向量，为第i个用户24点的负荷方差向量，为第i个用户在第j时的负荷变异系数，为第i个用户在第j时的负荷均值向量，为第i个用户在第j时的负荷方差向量。
13、在一种可能的实现方式中，基于各用户的负荷变异系数和预设波动阈值，将异常用户的负荷数据剔除，得到筛选后的负荷数据，包括：
14、将各用户的负荷变异系数输入至预先构建的筛选模型中，得到各用户的波动值；
15、当目标用户的波动值大于预设波动阈值时，将目标用户的负荷数据从各用户的负荷数据中剔除，得到筛选后的负荷数据。
16、在一种可能的实现方式中，筛选模型rexec为：
17、
18、
19、其中，ε为预设波动阈值，m＝24。
20、在一种可能的实现方式中，储能装置的选址定容规划模型f为：
21、f＝cinvest+co+cpv-q+closs+cbuy；
22、其中，cinvest为光伏和储能的平均每日投资费用，co为光伏和储能的平均每日的运行维护费用，cpv-q为弃光成本，closs为配电网每日输电线路上功率损耗费用，cbuy为配电网平均每日购电费用。
23、在一种可能的实现方式中，基于粒子群算法，并利用不同用户类型对应的典型负荷数据，对选址定容规划模型进行求解，确定储能装置的最优容量和最优位置，包括：
24、建立配电网节点模型，并将每种用户类型对应的典型负荷分配到配电网节点模型中的各个节点；
25、基于粒子群算法，所建立的配电网节点模型和各个节点的负荷，对选址定容规划模型进行求解，确定储能装置的最优容量和最优位置。
26、在一种可能的实现方式中，配电网节点模型包括母线参数矩阵、光伏发电系统参数矩阵和支路参数矩阵；
27、母线参数矩阵包括节点编号、节点类型、节点负荷注入功率、节点电导和节点基准电压；光伏发电系统参数矩阵包括光伏发电系统编号、光伏发电系统功率、光伏发电系统电压、光伏发电系统工作状态；支路参数矩阵包括支路起点节点编号、支路末尾节点标号、各支路电阻电抗、支路相位角度和支路工作状态。
28、在一种可能的实现方式中，将每种用户类型对应的典型负荷分配到配电网节点模型中的各个节点，包括：
29、基于配电网中各节点类型的注入功率汇总得到各类型负荷的总注入功率；
30、计算目标节点分配的注入功率与该节点负荷类型的总注入功率的比值，确定为第一比值；其中，目标节点为配电网节点模型中的任意一个节点；
31、基于所有目标节点的第一比值与24小时负荷的乘积，确定所有目标节点的24小时负荷。
32、第二方面，本发明实施例提供了一种混合配电网的储能容量的规划装置，包括：
33、确定负荷模型，用于获取目标区域内各用户的负荷数据，并对负荷数据进行聚类分析，确定用户类型和每种用户类型对应的典型负荷；
34、构建模型模块，用于基于配电网的日综合成本，构建储能装置的选址定容规划模型；其中，配电网中的储能装置为电化学储能系统，日综合成本包括光伏和储能的日投资费用和日维护费用、配电网每日的功率损耗费用和购电费用，以及弃光成本；日投资费用由光伏及储能总安装容量折算得出，日维护费用是基于光伏和储能的安装容量、安装位置和设备质量决定的；
35、确定容量位置模块，基于粒子群算法，并利用不同用户类型对应的典型负荷数据，对选址定容规划模型进行求解，确定储能装置的最优容量和最优位置。
36、本发明实施例提供一种混合配电网的储能容量的规划方法及装置，首先，获取目标区域内各用户的负荷数据，并对负荷数据进行聚类分析，确定用户类型和每种用户类型对应的典型负荷。然后，基于配电网的日综合成本，构建储能装置的选址定容规划模型。最后，基于粒子群算法，并利用不同用户类型对应的典型负荷数据，对选址定容规划模型进行求解，确定储能装置的最优容量和最优位置。本发明考虑到用户类型对负荷的影响，因此首先基于获取到的各用户的负荷数据进行聚类，得到了每种用户类型对应的典型负荷。考虑到电化学储能系统的安装运维成本较高，设置了储能装置的选址定容规划模型，从而可以更加准确地确定储能系统的容量和安装位置，进而实现分布式发电系统和储能系统的合理配置。
1.一种混合配电网的储能容量的规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的混合配电网的储能容量的规划方法，其特征在于，所述对所述负荷数据进行聚类分析之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的混合配电网的储能容量的规划方法，其特征在于，所述各用户的负荷变异系数为：
4.根据权利要求2所述的混合配电网的储能容量的规划方法，其特征在于，所述基于所述各用户的负荷变异系数和预设波动阈值，将异常用户的负荷数据剔除，得到筛选后的负荷数据，包括：
5.根据权利要求4所述的混合配电网的储能容量的规划方法，其特征在于，所述筛选模型rexec为：
6.根据权利要求1所述的混合配电网的储能容量的规划方法，其特征在于，所述储能装置的选址定容规划模型f为：
7.根据权利要求1所述的混合配电网的储能容量的规划方法，其特征在于，所述基于粒子群算法，并利用不同用户类型对应的典型负荷数据，对选址定容规划模型进行求解，确定储能装置的最优容量和最优位置，包括：
8.根据权利要求7所述的混合配电网的储能容量的规划方法，其特征在于，所述配电网节点模型包括母线参数矩阵、光伏发电系统参数矩阵和支路参数矩阵；
9.根据权利要求7所述的混合配电网的储能容量的规划方法，其特征在于，所述将每种用户类型对应的典型负荷分配到所述配电网节点模型中的各个节点，包括：
10.一种混合配电网的储能容量的规划装置，其特征在于，包括：
