[发明专利]一种含多分布式能源的光伏微电网供需控制系统设计方法

权利要求书

1.一种含多分布式能源的光伏微电网供需控制系统设计方法，其特征在于： 

步骤一：光伏微电网数据检测、获取； 

步骤二：光伏发电系统有效时段内发电量预测； 

步骤三：本地负荷有效时段功率预测； 

步骤四:运行计划制定； 

步骤五：光伏发电量及负荷水平预测曲线修正 

步骤六：运行计划修正； 

步骤七:潮流的跟踪控制。 

2.根据权利要求1所述的一种含多分布式能源的光伏微电网供需控制系统设计方法，其特征在于，所述的光伏微电网数据检测、获取包括以下步骤： 

(1)通过气象仪获取并存储光伏微电网所在区域的气象信息到监控系统中，其中用于供需系统的有：气温、辐射、相对湿度、风速、平均温度、天气类型、日出日落时间； 

(2)通过公共气象网获取当日气象信息：气温、辐射、相对湿度、风速、平均温度、天气类型、日出日落时间； 

(3)获取本地负荷实时测量值并存储； 

(4)获取光伏微电网的光伏发电系统的发电量； 

(5)检测储能系统的充放电状态和剩余电量。 

3.根据权利要求1所述的一种含多分布式能源的光伏微电网供需控制系统设计方法，其特征在于，所述的光伏发电系统有效时段内发电量预测包括以下步骤： 

(1)提取微电网监控系统中的历史气象数据和光伏发电量数据，并根据天气类型将气象数据及对应光伏发电量数据分为三种类型；天气类型分为晴天、多云与雨天、多云转晴； 

(2)根据不同的天气类型，将气象数据及对应光伏发电量数据以t小时为步长，放入神经网络模型中进行学习训练；得到不同天气类型下的三种 神经网络模型；其中，神经网络的输入量有：气温、辐射、相对湿度、风速、平均气温、天气类型、日出日落时间； 

(3)从公共气象站获取预测日气候数据，放入对应天气类型的神经网络模型中进行光伏发电量预测；得到预测日T小时的光伏发电量曲线，步长为t小时。 

4.根据权利要求1所述的一种含多分布式能源的光伏微电网供需控制系统设计方法，其特征在于，所述的本地负荷有效时段功率预测包括以下步骤： 

(1)提取微电网监控系统中历史数据：气温、天气类型、历史负荷量； 

(2)以气温、平均气温、天气类型、日类型作为输入，历史日期负荷量曲线作为输出，步长设置为t小时，对神经网络进行学习训练；得到T小时负荷预测神经网络模型；日类型分为：工作日和休假日； 

(3)从公共气象站获取预测日气温、平均气温、天气类型； 

(4)将预测日气温、平均气温、天气类型、日类型作为神经网络输入，步长设置为t小时，得到预测日T小时负荷预测曲线。 

5.根据权利要求1所述的一种含多分布式能源的光伏微电网供需控制系统设计方法，其特征在于，所述的运行计划制定包括以下步骤： 

(1)根据微电网内负荷水平，确定储能系统输出常量P_{bat_lim}； 

(2)确定同步发电机发电成本C_ge和储能单元发电成本C_bat； 

(3)将输入数据、约束条件、目标函数放入线性规划模型，得到同步发电机和储能单元运行计划功率分别为：P_{ge_plan}、P_{bat_plan}；其中： 

输入量：各时段对应的光伏发电量、负荷水平、分时电价、同步发电机发电成本、储能单元发电成本、环境成本、分布式电源初始状态信息； 

约束条件：储能单元输出常量P_bat＝±|P_{bat_lim}|、储能单元剩余电量Q_bat＞q％、微电网吸收功率与分布式能源功率之和等于负荷功率；q％为设定的储能单元剩余电量百分比； 

目标：微电网内经济效益最大。