[发明专利]一种基于双层优化模型的多能互补微网储能优化配置方法

权利要求书

1.一种基于双层优化模型的多能互补微网储能优化配置方法，包括以下步骤：

(1)以离网状态下的多能互补微网系统的储能配置的经济性为目标，考虑最大出力功率约束及爬坡率约束，构建上层优化模型，包括如下步骤：

(1-1)综合考虑离网运行模式下，储能设备的年平均化成本C_BSE与并网运行状态下的优化目标成本f归一化后的最小成本min F，通过线性加权的方式作为目标函数，表示如下：

minF＝ρ₁·C_BSE+ρ₂·f

C_BSE＝(C_iv+C_we)·k_de·n·g

式中，C_BSE为储能装置年平均化成本；C_iv为储能装置的投资成本；C_we为储能装置的维护成本；k_de为储能装置的年折旧系数；n为储能系统中蓄电池组的个数；g储能系统中单个蓄电池组的价格；f为优化目标成本是下层优化模型目标函数的适应值，受上层决策变量影响；ρ₁、ρ₂为权重系数；

(1-2)在多能互补微网离网情景下，建立储能优化配置模型时所需要考虑的约束条件：燃气轮机机组容量P_GT，max与储能装置功率P_BSE，max之和不小于最大负荷值P_load，max，如下所示：

式中，P_load为微网实际负荷，单位为kW；P_GT，max为燃气轮机装机容量，单位为kW；P_BSE，max为储能装置最大出力功率，单位为kW；ΔP_U为上升率限制，单位为kW/h；ΔP_D为下降率限制，单位为kW/h；

(2)并网状态下的多能互补微网系统的经济性f₁和环保性f₂为目标，考虑功率平衡约束、功率约束、储能能量约束、购电功率约束、微电源最短连续运行时间和最短连续停运时间约束以及各元件爬坡速率约束，构建下层优化模型；然后利用基于线性加权思想的随机加权法对双目标问题进行单目标化处理；

(3)对于上层和下层优化模型得到的适应值进行归一化处理，对其归一化的转换表达式为：

式中，f_g为上、下层优化模型通过迭代得到的适应值。

2.如权利要求1所述的一种基于双层优化模型的多能互补微网储能优化配置方法，其特征在于：所述优化目标成本f是籍由随机加权法后的多目标优化值，具体步骤如下：采取随机加权法，给所述经济性f₁和所述环保性f₂两个目标随机分配权重，并保证所有目标的总权重为1，将多目标优化问题转化为单目标优化进行处理，公式为：

f＝κ₁f₁+κ₂f₂

式中：κ₁、κ₂为随机数，0≤κ₁≤1，0≤κ₂≤1且κ₁+κ₂＝1。