[发明专利]基于粒子群优化算法的微电网优化调度方法

说明书

本发明揭示了一种基于粒子群优化算法的微电网优化调度方法，包括建立微电网双层优化调度模型、设计粒子群优化算法，并选择一个合适的惯性权重、上层优化调度模型与下层优化调度模型进行仿真优化、根据仿真优化结果，调度微电网中的可调负荷；本发明以双层粒子群算法对微电网进行优化调度，能够在提高系统供电多样性的同时，大大降低系统的用电成本；另外，本发明提出了的微电网双层优化调度模型，可以大大增加光伏发电的利用率，并降低化石燃料的使用；同时，本发明的方法计算量小，存储量小，操作简单，便于理解使用。

技术领域

本发明涉及一种微电网优化调度方法，尤其涉及一种基于粒子群优化算法的微电网优化调度方法，属于配电网优化调度领域。

背景技术

面对化石能源日益枯竭和化石燃料利用带来的环境污染等问题，加快风能、太阳能、地热能、潮汐能、生物能等可再生能源和发展智能电网技术，已经成为世界各国的共识。截至目前，世界可再生能源发电的比例都得到极大的提升；同时，有越来越多的新能源需要并网消纳。

然而，现有的新能源例如太阳能、风能等，发电存在着不稳定性和间歇性，且在利用上存在太多的不确定性，而且容易造成很大的能源浪费。虽然新能源发电能源近似免费而且储量丰富，但是发电设备造价昂贵，且不可无限制的提高装机容量。为了解决这些问题，就带动了储能技术的发展，即通过蓄电池进行储能可以有效的缓解新能源发电带来的问题，增加新能源发电的稳定性，增加利用率。

因为新能源发电和用户用电时间不尽相同，在发电高峰可能负荷需求较低，而在发电低谷时，负荷需求可能较大，因此这就需要通过蓄电池储存多余能量来解决这个问题，将发电高峰时多余能量吸收储存起来，在发电低谷时提供给负荷使用，但这需要储能装置配置容量充足并频繁的充放电，进而导致系统运行成本很高。因此研究微电网优化调度方法，通过源-荷友好互动，降低储能的配置容量和充放电次数，提高储能装置的使用寿命，至关重要。另外，随着可再生能源越来越多的使用，电网的组成也越来越复杂，供电方式也越来越多样化，选择合适的供电方式，能够使系统的成本得到有效的控制。

综上所述，如何提供一种基于粒子群优化算法的微电网优化调度方法，就成为本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术的上述缺陷，提出的一种双层调度策略：即上层通过调度可调负荷，来使得负荷曲线拟合光伏发电曲线，尽可能减轻储能调度的压力；下层通过蓄电池的作用来平抑光伏发电能量，同时通过柴油机来辅助发电，尽可能减少发电成本；与传统调度光伏发电不同，可以大大增加对光伏发电的利用率，进而大大降低系统的运行成本，获得最大经济效益。

本发明的技术解决方案是：

基于粒子群优化算法的微电网优化调度方法，包括以下步骤：

S1：建立微电网双层优化调度模型，微电网双层优化调度模型包括上层优化调度模型与下层优化调度模型；

S11：建立上层优化调度模型，并设置第一变量约束；其中，上层优化调度模型为：

其中，是每个周期的光伏发电；是调度前每个周期负荷；是调度后每个周期的负荷；是每个周期从其他周期调度到本周期的负荷；是每个周期从本周期调度到其他周期的负荷；

第一变量约束为：

其中，是每个周期接收其他周期调度的最大负荷数；表示每个周期调度出去的最大负荷数；

S12：建立下层优化调度模型，并设置第二变量约束；其中，下层优化调度模型为：