[发明专利]考虑柴蓄协调增效的微电网多目标优化调度方法

权利要求书

1.一种考虑柴蓄协调增效的微电网多目标优化调度方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤(1)、确定独立微电网的系统结构及各组件功能；

步骤(2)、考虑柴油机发电费用和蓄电池组循环电量，构建柴蓄协调增效的微电网多目标优化调度数学模型的目标函数；

步骤(3)、从柴油机发电功率、蓄电池组充电功率和SOC范围、系统功率平衡角度提出优化模型的约束条件；

步骤(4)、优化模型求解前，确定必须的基础计算数据；

步骤(5)、通过多目标优化算法得到非支配解前沿面，进而获得多个Pareto最优解；

步骤(6)、根据蓄电池的起始SOC状态和日照情况，综合考虑蓄电池循环电量和柴油机发电费用因素，最终选择每日的优化调度方案，

步骤(2)中，微电网多目标优化调度数学模型的目标函数为：

minC=pd·Σi=124(pdi·Δti)minE=Σi=1TPbi*·Δti]]>

Pdi=Pli+Pbi-Ppvi-Pwti,Pevi+Pbi-Ppvi-Pwti≥00,Pev+Pbi-Ppvi-Pwti<0]]>

Pbi*=|Pbi|,Pbi<00,Pbi≥0]]>

式中，C为柴油机发电费用；E为循环电量，C为柴油机发电费用；E为循环电量；Pdi为第i时段柴油机发电的平均功率；Δti为第i时段的时长；pd为柴油机发电单价(元/kWh)；Pbi*为第i时段放电功率。

Pd_i为第i时段柴油机发电的平均功率；Δt_i为第i时段的时长；p_d为柴油机发电单价(元/kWh)；Pl_i为第i时段负荷平均功率，可根据经验值进行预测；Pb_i为蓄电池组充放电功率；Ppv_i为光伏发电功率，其根据光伏电池的串并联数、日照条件、环境温度和光伏电池板倾角来确定；Ppv_i为风机出力功率值，与风机型号及风速有关；Ppv_i与Pwt_i的值在优化调度中可基于历史数据及气象信息来预测；Pb_i^*为第i时段放电功率，

步骤(3)中，

1)柴油机发电功率约束：

Pd_min≤Pd_i≤Pd_maxor Pd_i＝0

柴油发电机一般有最小运行功率限制，因此柴油机运行时有最大和最小功率约束，停止运行时功率为0，

2)蓄电池组充电功率和SOC范围约束：

a、蓄电池充放电功率受双向AC/DC变换器额定功率约束：

|Pb_i|＜Pb_n

式中Pbn为双向AC/DC变换器的额定功率

b、根据充放电功率，蓄电池SOC在不同时间的状态关系可表示为：

SOC_i＝SOC_i-1+Pb_i·Δt_i/Eb_n

式中，Ebn为蓄电池组的额定电量

3)系统功率平衡角度：独立微电网系统在运行过程中需满足功率平衡关系：

Pd_i+Ppv_i+Ptw_i＝Pl_i+Pb_i

步骤(4)中、对优化模型进行求解计算时应具备以下基础数据：1)柴油发电机发电功率变化范围；2)柴油机发电单价；3)风电装机容量；4)光伏额定功率；5)蓄电池额定容量、最大放电深度和充放电最大功率；6)天气条件，

步骤(5)中，在确定基于多目标优化算法的优化模型求解流程后，通过特定的寻优机制，得到非支配解前沿面，进而获得多个Pareto最优解。