An optimal strategy for energy storage allocation in active distribution networks considering new energy consumption rates

PENG Gang; KOU Qilong; FANG Tao; GENG Xin; KONG Xiangwen; XU Yaoyao

doi:10.19585/j.zjdl.202501009

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An optimal strategy for energy storage allocation in active distribution networks considering new energy consumption rates

New Energy | 更新时间：2025-06-16

- An optimal strategy for energy storage allocation in active distribution networks considering new energy consumption rates
- ZHEJIANG ELECTRIC POWER Vol. 44, Issue 1, Pages: 84-94(2025)
- 作者机构：
  
  1.国网河南省电力公司洛阳供电公司，河南洛阳 471000
  2.南京工程学院电力工程学院，南京 211167
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19585/j.zjdl.202501009
  CLC：
- Received：19 June 2024，
  
  Revised：2024-08-09，
  
  Published：25 January 2025
- 稿件说明：
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彭钢,寇启龙,方涛等.考虑新能源消纳率的主动配电网储能优化配置策略[J].浙江电力,2025,44(01):84-94.

PENG Gang,KOU Qilong,FANG Tao,et al.An optimal strategy for energy storage allocation in active distribution networks considering new energy consumption rates[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2025,44(01):84-94.
彭钢,寇启龙,方涛等.考虑新能源消纳率的主动配电网储能优化配置策略[J].浙江电力,2025,44(01):84-94. DOI： 10.19585/j.zjdl.202501009.

PENG Gang,KOU Qilong,FANG Tao,et al.An optimal strategy for energy storage allocation in active distribution networks considering new energy consumption rates[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2025,44(01):84-94. DOI： 10.19585/j.zjdl.202501009.

摘要

储能的合理配置不仅可以促进新能源消纳，还可以实现削峰填谷，保障配电网安全、可靠、经济运行。因此提出一种考虑新能源消纳率的储能优化配置策略，构建规划-运行双层模型。上层通过灰狼算法生成储能位置、容量及功率，传递给下层作为新增可调度的储能设备。下层采用基于二阶锥动态潮流的主动配电网经济运行模型求取最低运行总成本，并结合储能投资成本作为适应度函数，反馈给上层引导迭代优化的方向。利用改进的IEEE 33节点系统进行算例分析，结果表明：由所提策略计算出的储能最优配置方案，能够在有效提高风、光消纳率的同时提升配电网整体经济性。

Abstract

Rational allocation of energy storage not only facilitates the new energy consumption but also enables peak shaving and valley filling， ensuring the safe， reliable， and economical operation of distribution networks. This paper proposes an optimal strategy for energy storage allocation that considers new energy consumption rates， establishing a two-layer model for planning and operation. The upper layer employs a grey wolf optimizer （GWO） to determine the locations， capacities， and power ratings of energy storage， which are then passed to the lower layer as newly dispatchable energy storage resources. The lower layer uses an economical operation model for active distribution networks based on second-order cone dynamic power flow to solve the minimal total operational costs. The investment costs for energy storage are incorporated as a fitness function， providing feedback to the upper layer to guide the iterative optimization. Case studies using the modified IEEE 33-bus system demonstrate that the optimal energy storage allocation derived from the proposed strategy effectively increases the consumption rates of wind and solar energy while enhancing the overall economy of the distribution networks.

关键词

Keywords

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