[发明专利]基于全寿命周期净费用最小的微网系统优化设计方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统分布式发电微网系统领域，尤其涉及一种基于全寿命周期净费用最小的微网系统优化设计方法。

背景技术

微网系统是指由分布式电源、储能装置、能量变换装置、负载和监控、保护装置汇集而成的小型发配电系统，是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，是解决偏远地区或远离海岸孤岛供电的有效方式。微网系统中，由于可再生能源，如风能和太阳能的不确定性，负载和电池的非线性特性，以及存在着多种不同的运行策略，微网系统的优化设计难度较大。

目前在微网系统的优化设计方面，格林(Green)和曼威尔(Manwell)开发的Hybrid2可以对微网系统进行准稳态仿真，但不能对微网系统的电源组成和最佳容量进行优化配置。美国国家能源实验室开发的HOMER软件，包含有风力发电、光伏发电、柴油发电机和储能电池的稳态仿真模型，可以通过灵敏度分析优化选择各个子系统的最佳配置容量。另外一款HOGA软件，利用遗传算法，以最小投资和运行成本为目标，对包含光伏发电、储能电池和柴油发电机的孤立系统进行容量优化设计，优化变量包括光伏阵列的数量、电池的最佳放电区间、柴油发电机和逆变器的功率等，分析比较了不同运行策略和关键参数对优化结果的影响。

以上微网系统的优化软件的算法都没有考虑以全寿命周期净费用最小为优化目标，从而对分布式电源的功率和储能系统的容量进行配置。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于全寿命周期净费用最小的微网系统优化设计方法，用于按照微网系统的运行策略，根据微网系统内可再生能源资源、负荷需求等情况，确定微网系统内部各分布式电源、储能的最佳容量配置，保证微网系统在全寿命周期内的净费用，即成本最小。

依据本发明实施例提供的一种基于全寿命周期净费用最小的微网系统优化设计方法，包括以下步骤：

建立微网系统的基于全寿命周期净费用的目标函数；

根据所述微网系统的运行策略确定所述目标函数的优化变量；

根据所述微网系统的运行策略确定所述目标函数的约束条件；

按照所述约束条件对所述目标函数进行准稳态仿真，通过标准遗传算法的交叉和变异操作，产生最佳优化变量组合，获取优化计算结果；

根据所述优化计算结果确定所述微网系统的系统参数。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：

(1)建立了针对微网系统的基于全寿命周期净费用的目标函数，提供了微网系统的一种新的优化设计方法；

(2)通过优化变量和约束条件的确定可使得在保证分布式电源、储能的最佳容量配置的同时，实现全寿命周期净费用最小。

附图说明

图1所示为本发明基于全寿命周期净费用最小的微网系统优化设计方法的微网系统结构示意图；

图2所示为本发明基于全寿命周期净费用最小的微网系统优化设计方法的流程示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种基于全寿命周期净费用最小的微网系统优化设计方法，用于按照微网系统的运行策略，根据微网系统内可再生能源资源、负荷需求等情况，确定微网系统内部各分布式电源、储能的最佳容量配置，保证微网系统在全寿命周期内的净费用，即成本最小，以下将结合具体实施例详细描述本发明的实施过程。

参考图1，所示为本实施例基于的一种风光柴储的微网系统，其中“风”表示用于可再生能源风能转换的风力发电机12，“光”表示用于可再生能源太阳能转换的光伏阵列11，风力发电机12和光伏阵列11构成了分布式电源，“柴”表示用于备用的柴油发电机15，“储”表示用于储能的蓄电池组13，还包括孤立微网主控系统和负荷14，负荷又包括可控负荷和不可控负荷。蓄电池组13和光伏阵列11通过前级双向DC/DC换流器并入直流母线DC-BUS，然后通过双向DC/AC逆变器接入交流母线AC-BUS，微网监控子系统用于控制微网内的电压和频率保持稳定。

以下对图1所示的风光柴储微系统的基于全寿命周期净费用最小的微网系统优化设计方法作详细描述，其流程如图2所示，包括以下步骤：

S21，建立微网系统的基于全寿命周期净费用的目标函数；

选取微网系统全寿命周期内的净费用(the Total Net Present Cost，NPC)最小为优化目标函数。NPC代表了微网系统在全寿命周期内所产生的净费用，即将全寿命周期内产生的所有成本和收入都浓缩到当前资金的时间价值。NPC的成本部分包括初始投资费用、设备更新费用、运行维护费用和燃料费用，收入部分包括卖电收益和设备残值。数学表达式为：