[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在审

专利信息
申请号: 201410193293.X 申请日: 2014-05-08
公开(公告)号: CN103996075A 公开(公告)日: 2014-08-20
发明(设计)人: 李鹏;雷金勇;许爱东;黄焘;刘念;路欣怡 申请(专利权)人: 南方电网科学研究院有限责任公司;华北电力大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 深圳市远航专利商标事务所(普通合伙) 44276 代理人: 田志远
地址: 510000 广东省广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 考虑 协调 增效 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-Pwti00,Pev+Pbi-Ppvi-Pwti<0]]>

Pbi*=|Pbi|,Pbi<00,Pbi0]]>

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。

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);Pli为第i时段负荷平均功率,可根据经验值进行预测;Pbi为蓄电池组充放电功率;Ppvi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;Ppvi为风机出力功率值,与风机型号及风速有关;Ppvi与Pwti的值在优化调度中可基于历史数据及气象信息来预测;Pbi*为第i时段放电功率,

步骤(3)中,

1)柴油机发电功率约束:

Pdmin≤Pdi≤Pdmaxor Pdi=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:

|Pbi|<Pbn

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:

SOCi=SOCi-1+Pbi·Δti/Ebn

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:

Pdi+Ppvi+Ptwi=Pli+Pbi

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。

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