[发明专利]基于通信网络的多能源微电网能量预测和优化调度方法

权利要求书

1.一种基于通信网络的多能源微电网能量预测和优化调度方法，用以获得经济环保的微电网优化调度策略，其特征在于，包括以下步骤：

1)多能源微电网能量预测：分别建立光伏发电预测模型、风力发电预测模型和负荷预测模型，并分别对光伏发电、风力发电和负荷功率进行预测，光伏发电预测模型为：

其中，为发电功率预测值，P_STC为标准环境下光伏发电的额定功率，为当下天气中的光照辐射强度预测值，G_STC为标准测试条件下的光照辐射强度，k为温度系数，为光伏电池模块的温度预测值，T_STC为标准测试条件下的温度，T_amd为大气温度，V_w为风速；

风力发电预测模型为：

其中，V_ci为切入风速，V_co为切出风速，k₁、k₂为相关系数，V_WP为风力预测值，为风力发电量预测值，P_r为风力发电机的额定发电功率；

所述的负荷预测模型为相似日灰色预测模型，根据气象预报信息和相似日算法选取与预测日相近的历史负荷数据作为灰色GM(1,1)模型的原始数据列，对电力负荷进行预测；

2)在对光伏发电、风力发电和负荷进行预测控制的反馈校正中，采用ARIMA超短期预测方法对预测误差进行预测，获取更准确的光伏发电、风力发电和负荷功率的预测值，并且以预测值作为预测控制模型的输入，并对预测控制模型进行求解，获得最优的微电网优化调度策略。

2.根据权利要求1所述的一种基于通信网络的多能源微电网能量预测和优化调度方法，其特征在于，所述的步骤2)具体包括以下步骤：

21)定义当前时刻t＝k，光伏发电、风力发电和负荷的初始误差预测值序列其中pv,wt,load分别为光伏发电、风力发电和负荷功率；

22)在每一个采样时刻，根据气象预报信息和相似日灰色预测模型，预测负荷从t+Δt到t+P×Δt时刻的值，其中，P为预测时域，Δt为每个采样时刻的间隔；根据气象预报信息，预测光伏发电和风力发电从t+Δt到t+P×Δt时刻的功率值，然后将误差预测值序列加入光伏发电、风力发电和负荷的预测中，并更新预测值序列；

23)构建预测控制模型，根据微电网能量调度的优化目标和发电能源、储能、负荷的约束条件，求解获取最优控制序列，并将控制序列中的第一个值应用到微电网中；

24)监测数据，更新历史数据；

25)实时检测光伏发电、风力发电和负荷的真实功率值，获取预测误差，利用ARIMA对误差进行超短期预测，并更新误差预测值序列将误差预测值加入下一次的光伏发电、风力发电和负荷的预测中；

26)更新时间t＝t+Δt^f，其中，Δt^f为反馈校正的时间间隔；

27)判断采样时刻t是否到达下一个预测控制的采样时刻，若否，则返回步骤2)，若是，则判断是否到达建模时域，若否，则返回步骤22)，若是，则结束。