[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

说明书

本发明涉及一种计及源荷不确定性的独立型微网容量优化配置方法，其技术特点在于：提出一种蒙特卡罗模拟嵌入莱维量子引力搜索算法(LQGSA‑MCS)的方法求解计及源荷不确定性的独立型微网容量优化配置问题。该方法采用蒙特卡罗模拟方法模拟风机、光伏出力以及负荷需求的不确定性，然后在保证微网供电可靠性和新能源消纳的基础上，以系统平准化能源成本最小为优化目标建立相应的数学模型，最后采用改进的莱维量子引力搜索算法对独立型微网中风力发电、光伏发电和蓄电池容量进行优化配置。本发明根据风机、光伏及负荷的不确定性，在保证独立型微网平准化能源成本最小的基础上，合理优化配置系统容量。

技术领域

本发明涉及一种计及源荷不确定性的独立型微网容量优化配置方法，属于微电网规划领域。

背景技术

长期以来，偏远地区(如岛屿、山脉和荒漠)电力通常由消耗化石能源的传统发电机提供，价格昂贵的同时也会排放大量二氧化碳，因此能源问题成为限制其发展的重要因素。由太阳能、风能及储能装置组成的独立型微网系统能够弥补传统电网远距离输电建设成本高、能量损耗大等不足，现已逐渐成为解决偏远地区供电问题的关键技术。微网的优化过程较为复杂，其优化配置问题是微网规划、设计以及建设的核心问题之一，是保证微电网经济、稳定运行的基础，科学合理的配置方案对于降低微网建设成本、保障供电可靠性、提升可再生能源消纳水平具有重要意义。微网内通常含有较多的风、光等具有不确定性的可再生能源发电，输出功率随机大范围波动，容易对电网造成冲击，影响安全、稳定供电，因此，考虑风、光资源的间歇性和随机性以及负荷需求的不确定性将会影响微电网优化配置结果。同时微网容量优化问题是一个包含多变量的复杂非线性优化问题，寻求更加快速、准确的优化算法也是目前亟需解决的问题。

发明内容

本发明考虑独立型微网规划的源荷不确定性，提出基于蒙特卡罗模拟嵌入莱维飞行量子引力搜索算法(LQGSA-MCS)的方法求解随机优化模型。该方法首先采用蒙特卡罗模拟方法模拟风机、光伏出力以及负荷需求的不确定性，然后在保证微网供电可靠性和新能源消纳的基础上，以系统平准化能源成本最小为优化目标建立相应的数学模型，最后采用改进的莱维量子引力搜索算法对独立型微网中风力发电、光伏发电和蓄电池容量进行优化配置。本发明能够根据风机、光伏及负荷的不确定性，在保证独立型微网运行可靠性和新能源消纳的基础上，以系统平准化能源成本最小为目标，合理优化配置系统容量。

本发明为解决上述技术问题而采用以下技术方案：

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。该方法包括以下步骤：

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，依据其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优化目标的优化配置模型；

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：根据基于莱维飞行的量子引力搜索算法求解优化配置模型，实现兼顾经济性与微网系统运行可靠性及新能源消纳的容量优化配置方案。