[发明专利]一种基于扇形雷达图模型的微网系统容量优化配置方法

说明书

本发明公开了一种基于扇形雷达图模型的微网系统容量优化配置方法，其首先选取负荷失电率、年化成本、可再生能源发电损失率和能量过剩率分别作为微网系统供电稳定性、经济性和新能源消纳情况和能源利用率四方面的评估指标，建立扇形雷达图模型，并设定扇形雷达图的面积为目标函数；然后以扇形雷达图的面积最大为目标，服从约束条件，建立微网系统容量配置的优化数学模型；最后采用基于负荷跟踪管理策略的遗传算法，求解出微网系统容量的最优配置方案，并通过实际算例验证了该优化方法的正确性和可行性，优化配置方案可以满足由各类新能源模块及储能装置组成的微网系统的稳定运行目标，并有利于微网系统自身的经济运行和可再生能源的高效利用。

技术领域

本发明属于能源供给技术领域，具体涉及一种基于扇形雷达图模型的微网系统容量优化配置方法。

背景技术

目前，我国众多的海岛以及西部部分偏远地区由于远离大陆、自然环境恶劣、居民居住分散等各种原因，均存在用电难的问题；考虑到实际供电工程建设成本，架设海底电缆和远距离电力传输等方式均不适用与该类地区。基于可再生能源的开发利用，以解决海岛和偏远地区的供电问题，则成为现阶段能源供给领域的研究热点；因此，微电网系统应运而生，微网系统以光伏发电为主，综合利用新能源分布式发电、储能的先进技术，构成源、网、荷、储一体化的电力供给系统，可以实现对分布式可再生能源的充分消纳以及电力、热力等多种形式的能量供给，有助于满足偏远地区居民用户的用电需求。

微网系统的结构如图1所示，其由发电单元、变流器单元、储电单元及电负荷单元组成；其中，发电单元可包含光伏组件、风力机等可再生能源发电装置中的一种或几种，同时配备对应的逆变器，主要实现太阳能、风能等新能源到电能的能量转换；变流器单元及储电单元主要包括储能逆变器及储能电池，主要实现发电单元输出电能的存储及维持整个微网系统的能量供需平衡。上述模块的容量配置极大影响着微网系统的整体性能，合理配置微网内发电单元、储能单元和以及变流器的容量是成功建设微网最为关键的一步。

为了实现微网系统的合理运行，需要对所含单元进行合理的容量配置；现有针对交(直)流微网系统的优化配置方法，一般是根据交(直)流微网系统对应的负荷数据，选取一到两个性能指标以及合适的数值优化算法，进而优化得到在该负荷数据下性能指标较优的优化配置结果。其中，性能指标的选取需要对应交(直)流微网系统的关键特性，通常从经济性和稳定性两方面考虑；常用的数值优化算法包括迭代算法、神经网络算法、遗传算法等先进算法，通常根据优化问题的计算难度和收敛精度来选择性能匹配的优化算法。

以经济性和稳定性两个条件作为优化目标的优化配置方法具有求解精度高、收敛速度快等优点，但是由于优化目标函数设计过于简单，忽略了新能源利用率等其他重要指标，优化配置结果往往难以实现系统综合最优，也不易推广到其他系统。针对此问题，现阶段微网系统在进行容量优化配置时更多的在考虑多目标优化问题，现有的多目标算法一般是将多个目标进行线性加和或基于模糊隶属度函数将多目标问题转变为非线性单目标优化问题；但这两种方法中，线性加权系数依赖经验设计具有极大的不确定性，而模糊隶属度函数的选取则十分复杂。

雷达图法是一种典型的数值图形相结合的评估方法，可用于得到合理的优化目标函数；然而，在传统的雷达图模型中，各优化目标之间存在信息的共用问题，并且各目标的排列顺序不同，雷达图的面积周长也不一样，容易造成优化结果的不一致，难以直接应用。如何针对微网系统容量的多个性能指标进行合理的综合评估，则决定了优化算法的执行过程和优化结果的满意程度。

发明内容

鉴于上述，本发明提出了一种基于扇形雷达图模型的微网系统容量优化配置方法，以实现微网系统供电可靠性、经济性、可再生能源消纳情况以及能源利用情况四方面达到综合最优为目标，优化配置方案可以满足微网系统的刚性需求，并有利于系统自身的经济运行和可再生能源的高效利用。

一种基于扇形雷达图模型的微网系统容量优化配置方法，所述微网系统包含四个单元：发电单元、变流器单元、储电单元和电负荷单元；所述微网系统容量优化配置方法包括如下步骤：