[发明专利]一种计及源荷不确定性的独立型微网容量优化配置方法

权利要求书

1.一种计及源荷不确定性的独立型微网容量优化配置方法，所述微网包括风力发电机、光伏电池板和储能电池，风力发电机、光伏电池板和储能电池分别通过各自的变流器接入微网直流母线，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：确定分布式电源设备选型参数，选取风速、光照强度及负荷需求的年历史数据；通过蒙特卡罗模拟MCS对风速、光照强度和负荷需求的年历史数据进行随机抽样，依据风速、光照强度和负荷需求的概率模型生成若干个全年随机场景；

步骤二：以微网供电可靠性、电源装机容量、功率平衡、蓄电池容量和新能源消纳为约束条件，建立以微网平准化能源成本最小为目标函数的优化配置模型；

步骤三：引入莱维飞行和收缩扩张CE系数的动态调整策略对量子引力搜索算法进行改进，生成基于莱维飞行的量子引力搜索算法LQGSA；

步骤四：根据步骤三中基于莱维飞行的量子引力搜索算法LQGSA求解步骤二中的优化配置模型，得到微网容量优化配置方案。

2.根据权利要求1所述的一种计及源荷不确定性的独立型微网容量优化配置方法，其特征在于：步骤一中，通过蒙特卡罗模拟MCS对风速、光照强度和负荷需求的年历史数据进行随机抽样，生成一组随机分布参数；根据风速、光照强度和负荷需求的概率模型生成随机分布参数对应的新的风速、光照强度和负荷需求，并计算对应的出力。

3.根据权利要求1或2所述的一种计及源荷不确定性的独立型微网容量优化配置方法，其特征在于：风速的概率模型采用两参数的Weibull分布；光照强度的概率模型采用Beta分布；负荷需求的概率模型采用Normal分布。

4.根据权利要求1所述的一种计及源荷不确定性的独立型微网容量优化配置方法，其特征在于：步骤二具体包括以下步骤：

Step1：选取优化变量：以风机台数N_WT、光伏电池板数量N_PV和储能电池个数N_BAT作为优化变量；

Step2：确定约束条件：以电源装机容量约束、功率平衡约束、蓄电池容量约束、微网供电可靠性约束及新能源消纳约束作为约束条件；

Step3：确定目标函数：以微网平准化能源成本最小作为目标函数，微网平准化能源成本的表达式如下：

式中：t_i为年时间序列，E_load(t_i)为微网逐时负荷需求；N_PC为微网工程寿命周期内的总净现值成本；C_RF为贴现率，

式中：C_I、C_OM、C_R和C_S分别为微网各组件的初始投资费用、运营维护费用、置换费用和设备残值；r_a为实际贷款利率；y_n为微网工程寿命周期。

5.根据权利要求1所述的一种计及源荷不确定性的独立型微网容量优化配置方法，其特征在于：步骤三中，引入莱维飞行后，新的粒子位置更新公式为：

式中：分别为粒子i在第t+1、t次迭代时d维位置；P_i^d(t)为粒子i在第t次迭代时d维的势肼中心，α为CE系数，Levy(λ)表示服从参数为λ的莱维分布，为点乘积，u为[0,1]之间随机数，s为[0,1]之间的随机数；

CE系数的动态调整策略如式：

式中：α_min和α_max分别为CE系数的最小和最大值，f_avg为适应度均值，f_min为适应度最小值，f为适应度值。

6.根据权利要求1所述的一种计及源荷不确定性的独立型微网容量优化配置方法，其特征在于：步骤四中微网容量优化配置方案为：

Step1：当风机及光伏出力之和大于或等于负荷功率时，即P_WT(t_i)+P_PV(t_i)≥P_load(t_i)，由风机和光伏给负荷供电；若此时储能电池有可充电容量，剩余电量给储能电池充电，否则丢弃多余电量，输出系统浪费量；

Step2：当风机及光伏发电量之和小于负荷时，即P_WT(t_i)+P_PV(t_i)＜P_load(t_i)，优先由储能电池放电给负荷供电，如果仍不能满足负荷需求，输出系统缺电量。