[发明专利]微网优化控制模式

权利要求书

1.微网优化控制模式，其特征在于：优化控制的基础是负荷和电源出力的预测，包括：负荷预测、分布式电源出力预测、风力发电出力预测；

负荷预测是以日前每小时的负荷记录为基础，区分基础负荷、气候敏感性负荷和可能有的随机性负荷，对历史记录中的各种负荷做线性回归分析得到历史负荷变化的趋势，在历史数据的基础上根据当天的气候变化对负荷的影响修正，考虑工作日和节假日的负荷变化以及重大活动可能引起的负荷变化；

分布式电源出力预测是根据历史数据和外部环境的变化预测分布式能源的出力，光伏发电是间歇性能源，受太阳辐射强度、环境温度等影响，其输出功率具有不确定性，不利于电网调度人员安排常规电源与其协调调度，因此需要对光伏发电出力进行预测，获得其输出功率发展曲线，以利于协调调度，提高系统运行的安全性和稳定性，先根据不同的气候类型对发电功率进行分类统计，并计算出气候类型平均发电功率与气候类型之间的倍率关系，然后根据当天的气候类型和预测日前对应时刻的发电功率进行光伏发电出力进行预测；

风力发电出力预测，风力发电输出功率受风能随机性影响很大，也可以用类似的方法对风力发电的出力进行预测。

2.如权利要求1所述的微网优化控制模式，其特征在于：优化控制的核心是能量平衡，电能负荷与发电量的关系为

E_m＝E_gt+E_wt+E_pv+E_bt＝E_L

其中，E_m为系统电能输出总量，E_gt，E_wt，E_pv，分别为燃气轮机、风机、光伏电池的电能输出量，E_bt为蓄电池的电能充放量，E_L为系统电能负荷量，燃气轮机发电量和能耗量关系为：

$Q_{gt}=\frac{E_{gt}}{{\mathrm{\η}}_{gt}}$

Q_gt为燃气轮机能耗量，η_gt为燃气轮机发电效率。

余热锅炉能从废热中回收的热能为

Q_rec＝Q_gt·(1-η_gt)·η_rec

Q_rec为回收的热能量，η_rec为回收效率；

正常情况下，根据负荷预测结果和分布式电源的预测结果规划燃机的出力和市电的使用量，储能在系统运行过程中承担细调责任，在优化控制过程中，尽管分布式光伏和风力发电系统的出力都是可以调节和启停的，为了避免“弃光弃风”和降低温室气体排放，尽量全部使用风能和光伏发电量，多余的电量可以存储或上网销售。电源侧主要的控制对象为燃气轮机，在并网运行状态下，系统的电压和频率由大电网控制，燃气轮机采用恒功率控制，实时跟踪负荷的有功和无功变化保证功率平衡，在离网运行状态下，燃气轮机作为主电源，迅速从恒功率控制模式转换成恒压恒频控制模式，为微能源网提供稳定的电压和频率，其他分布式能源采用恒功率控制实时跟踪负荷功率的变化，储能承担稳定电能供应和电能质量的作用；

燃气轮机在发电的同时，通过余热锅炉和溴化锂机组能利用燃气轮机的余热提供热能和冷能，提供一次能源的综合利用率。通过预测或设定热或冷能的使用量，可通过以热定电的方式节约燃气轮机的燃料使用量，提高能效；

在孤网运行或其他条件限制情况下，电力供应不足或热供应不足的情况下，可通过调整负荷来达到能量平衡，根据负荷的特性，首先保证敏感负荷的供电，切断可中断负荷或调节可调节负荷来实现能量平衡，保证系统的稳定性。