[发明专利]一种基于启发式规则的微网优化调度方法

权利要求书

1.一种基于启发式规则的微网优化调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一：利用GABP算法预测未来一天每小时段的光伏发电功率和负荷功率，得到24小时的光伏发电功率与负荷预测数据；

步骤二：建立微网内各单元的运行费用模型和运行状态约束；

步骤三：建立微网经济调度运行的目标函数，以微网运行成本最低为目标；

步骤四：利用考虑分时电价的启发式规则优化自适应权重粒子群算法，利用改进的粒子群算法对目标函数寻优，得到微网内蓄电池充放电功率和微网与大电网的联络线交换功率。

2.根据权利要求1所述的一种基于启发式规则的微网优化调度方法，其特征在于，所述的微网为与大电网并网运行的微网，微网内调度控制对象包括预测中心、光伏发电单元、负荷单元、蓄电池储能单元和大电网联络线单元。

3.根据权利要求1所述的一种基于启发式规则的微网优化调度方法，其特征在于，步骤一中GABP算法为将BP神经网络算法部分作为GA遗传算法的目标函数，对网络权值阈值参数进行寻优学习，以获得最佳权值阈值，预测得到的光伏发电功率和负荷功率为每小时段的平均值。

4.根据权利要求1所述的一种基于启发式规则的微网优化调度方法，其特征在于，步骤二中，各单元运行需满足以下约束：

1)蓄电池运行约束：

式中，maxP_ch为蓄电池最大充电功率；maxP_dis为蓄电池最大放电功率；P_bat(t)为蓄电池t时段充放电功率；P_bat(t)＞0，蓄电池放电，P_bat(t)＜0，蓄电池充电；SOC(t)为蓄电池t时段荷电状态，minSOC和maxSOC为蓄电池SOC上下限幅值；σ为蓄电池自放电率；Δt＝1h；E_bat为蓄电池额定容量；η_d为蓄电池放电效率；η_c为蓄电池充电效率；

2)联络线交换功率约束：minP_grid≤P_grid(t)≤maxP_grid

式中，P_grid(t)为联络线交换功率，P_grid(t)＞0为大电网向微网输送功率，P_grid(t)＜0为微网向大电网输送功率；minP_grid和maxP_grid为联络线最小和最大交换功率；

3)功率平衡约束：P_pv(t)+P_grid(t)+P_bat(t)＝P_load(t)

5.根据权利要求1所述的一种基于启发式规则的微网优化调度方法，其特征在于，步骤三中，目标函数为：

式中，Cost_pv为光伏运行维护成本；Cost_grid为微网与大电网间的交换功率费用；Cost_bat为蓄电池运行维护费用；P_pv(t)为光伏在t时段的发电功率；P_grid(t)为t时段微网与大电网间联络线交换功率；P_bat(t)为蓄电池在t时段的充放电功率。