[发明专利]一种动态环境下的微网能量优化方法

说明书

本发明公开了一种动态环境下的微网能量优化方法，包括以下步骤：步骤一、建立微网系统运行优化的目标函数；步骤二、建立归纳优化约束条件；步骤三、构建双层模型预测控制结构；步骤四、优化调度；步骤五、循环优化；步骤六、实例运行。本发明构建了一个双层优化结构，在现有基础上添加超级电容，实现电池加电容来优化控制，避免了电池的频繁操作，同时在优化过程中，实现双层控制，上层建立一个混合整数非线性优化模型，实现经济最少开支；下层利用超级电容建立一个非线性优化模型，实现对动态误差的处理，通过双层优化结构，能更好的应用于动态环境下的微网能量优化。

技术领域

本发明涉及能量管理技术领域，尤其涉及一种动态环境下的微网能量优化方法。

背景技术

能源需求和温室气体排放的持续增长已成为世界关注的一个重要问题，而其中一个有希望解决这些问题的办法是将智能电网作为未来的电力系统。智能电网可以通过各种方式提高能源效率，例如价格政策和需求响应(DR)控制方法。智能电网促进的需求响应可以通过协调能源供应和能源需求之间的平衡来提高能源效率和安全性。

在微网能量调度中，为了减少新能源不确定性对系统鲁棒性的影响，现有技术考虑了电池的实时调度，以消除预测误差。然而，在实时调度程序中频繁的充电和放电会大大降低电池的寿命。

例如，一种在中国专利文献上公开的“一种并网运行模式下的微电网实时能量优化调度方法”，其公告号CN102104251B，该方法首先根据大电网负荷情况将一天24小时划分为峰时段、平时段和谷时段，然后在微电网实时运行过程中实时监测微电网内蓄电池的工作状态，根据当前所处的不同时段和蓄电池所处的不同工作状态采用不同的能量优化策略，以确定微电网内各可调度微电源的有功功率输出、蓄电池的充放电功率、与电网交互的有功功率和无功可调节电源的无功功率调度指令。该发明虽然实现了峰谷时段对蓄电池充放电的不同操作，但是没有进行误差控制，存在预测误差。

发明内容

本发明是为了克服现有技术中动态环境下能量优化中电池频繁操作会降低使用寿命，预测误差加大的技术问题，提供一种动态环境下的微网能量优化方法，通过构建双层优化结构，实现对动态误差的处理，通过双层优化结构，能更好的应用于动态环境下的微网能量优化。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种动态环境下的微网能量优化方法,包括以下步骤：

步骤一、建立微网系统运行优化的目标函数：建立以微网中一天电费开支及电池衰减成本最少为目标函数的数学模型；

步骤二、建立归纳优化约束条件：综合考虑电能供需平衡约束、电池衰减成本约束、电池工作约束和开关控制设备的约束，得到上层优化模型的约束条件以及下层优化模型的约束条件；

步骤三、构建双层模型预测控制结构：上层模型预测控制结构和下层模型预测控制结构；

步骤四、优化调度：对上层模型预测控制结构进行优化调度，并建立上层优化模型，对上层优化模型采用MINLP算法求解，并将优化好的值传递给下层，下层以上层优化好的值为参考实现调度，并建立下层优化模型，对下层优化模型采用NLP算法求解；

步骤五、循环优化：下层优化模型经过12次的周期循环后，把下层调度结果传递给上层，上层优化模型从新开始优化，一直循环下去，并建立双层优化结构；

步骤六、实例运行：初始化相关参数，根据动态电网环境中的变化，实现动态误差下的微网能量优化。

本发明为了维持电池寿命，在现有基础上再添加超级电容，实现电池和电容来优化控制，避免了电池的频繁操作，同时在优化过程中，构建了一个双层优化结构，上层建立一个混合整数非线性优化模型，实现经济最少开支；下层利用超级电容建立一个非线性优化模型，实现对动态误差的控制。