[发明专利]计及实时电价的微网用户群电能优化互济交易方法

说明书

技术领域

本发明涉及微电网系统的分布式发电和储能设备领域，尤其涉及一种基于实时电价(Real-Time Price，RTP)的用户间交易电能的优化方法。

背景技术

随着微电网系统的日渐成熟，分布式电源(DG)和储能单元(Storage)的技术也得到了发展，并能够应用在家庭级的用户上。分布式电源主要包括太阳能、风能等可再生能源发电系统；对单独的一户家庭而言，在基于RTP的环境下，可以对载荷(包括弹性载荷和刚性载荷)分布进行优化，使之能与DG和Storage相匹配，并使花费在购电上的费用最少。但由于DG的波动性与Storage的有限性，在不同时间段内载荷与DG和Storage不能完全匹配，有的时间段DG过剩将被浪费，有的时间段DG不能满足需求而需要从电网中购电。而当这样的用户数目达到相当一个规模时，大量的电能会在DG过剩时被损耗，从电网中购电费用较高。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种计及实时电价的微网用户群电能优化互济交易方法。

本发明的目的是通过以下技术手段实现的：一种计及实时电价的微网用户群电能优化互济交易方法，具体的实施步骤如下：

前提说明：(1)所有用到的数据(如：电网的RTP，风能、太阳能发电趋势)均为已预测的数据，按照每半小时为采样间隔，每个变量一天采样48次；(2)采用锂电池作为储能装置；(3)柔性负荷可以在根据需求向前向后动态安排工作时刻，但蓄电池的工作特性具有很强的时序性，不能将后期的DG供电作用于前期的电池储能。

(1)单用户对自身用电进行优化，具体包括以下子步骤：

(1.1)按半小时时间间隔采样，获取当前时刻电网系统中全部DG、RTP的状态信息；

(1.2)对用电设备进行分类，包含刚性负荷(不可调节，必须优先满足其用电需求)、不可中断负荷(一经开启不可暂停，直至任务的完成，但是整体工作时段可以调节，属于柔性负荷)、可中断负荷(可以在工作时段范围内任意半小时节点处暂停，下一次运行接着执行上一步剩下的任务，属于柔性负荷)，并建立柔性负荷工作模型：

其中，h_a是设备可能工作的时间点，是设备开始工作时刻，是设备结束工作时刻，[α_a,β_a]是设备允许工作时段范围，是设备在h_a时刻的工作状态，表示设备正在工作，表示设备处于停用状态，P_a为设备额定功率，设备在工作时以额定功率运行，d_a为工作时长，E_a为设备总功率需求，m代表不可中断的负荷数目，n代表可中断负荷的数目；

(1.3)设置遗传算法种群大小N，最大迭代次数Gen；以用二进制编码的长度为48的染色体代表设备的工作状态，在其允许工作时段内可以出现“1”，工作时段外只能出现“0”，且“1”的个数由设备工作时长决定；

(1.4)分别抽取每种设备N×48矩阵中的一行，按设备的编号重组成N个(m+n)×48染色体组其中每行代表相应编号设备在48个时段内的工作状态，即每个染色体组代表所有设备工作状态集合；

(1.5)将经过初始化后的染色体组分别乘以相应设备的额定功率，形成N组能量消耗矩阵P_Chrom＝X_Chrom(a)·P_a；随机选择种群中的一组能量消耗矩阵，查看未经负荷调度安排的设备用电状况；

(1.6)建立基于DG的负荷调度策略目标函数如公式(2)所示：

其中是DG在h时刻的供电功率，是刚性负荷在h时刻的用电需求，代表所有柔性负荷在h时刻的用电需求，因此，DG和负荷间的供需差异越小越利于降低购电费用；此外，由于适应度值越大的染色体组越有机会参与下一次的遗传迭代，因而选取目标函数的倒数作为遗传算法(GA)的适应度函数；

(1.7)执行GA的选择操作：为了不在交叉变异过程中遗失最佳的染色体组，保留每次迭代后前store个适应度值较高的设备组不参与后续变化，再用轮盘赌方式在所有种群中选择设备组进行复制，形成其余N-store个染色体组；