[发明专利]一种微电网配置方法及装置

权利要求书

1.一种微电网配置方法，其特征在于，所述方法包括：

获取微电网的预计使用时长、需求总功率，并初始化微电网的配置参数，所述配置参数包括各微源的坐标及位于不同坐标的微源个数；

根据所述不同坐标对应地区的气象参数，确定所述各微源在所述预计使用时长内的发电总功率；

以自平衡率位于预设范围内，且所述各微源的发电总功率之和满足所述需求总功率、配置总成本满足预设成本阈值为约束条件，调整所述位于不同坐标的微源个数，其中所述配置总成本为根据各微源发电总功率确定的配置成本总和，所述自平衡率为所述微电网预设时段提供的功率与各微源运行所需总功率的比值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，初始化至少一套各微源坐标位置相同的配置参数，还包括执行如下至少一个步骤更新配置参数：

将多套配置参数中自平衡率不在预设范围内的配置参数删除；

将多套配置参数中配置总成本不满足预设成本阈值的配置参数删除；

将多套配置参数中，各微源的发电总功率之和不满足所述需求总功率的配置参数删除。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，初始化至少一套各微源坐标位置相同的配置参数，调整所述位于不同坐标的微源个数包括：

将各套配置参数中的不同坐标的微源个数映射为微源个数矩阵，并将所述微源个数矩阵作为遗传算法中的染色体X，得到初始种群；

对初始种群中的染色体X进行多次交叉编译及变异生成，至满足迭代停止条件，其中在交叉编译和变异生成过程中，种群中各X对应的自平衡率、各微源的发电总功率之和、配置总成本满足上述约束条件；

从迭代停止后得到的种群中，根据最优配置总成本对应的染色体X，确定位于不同坐标的微源个数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对初始的种群中的染色体X进行多次交叉编译及变异生成，包括：

对初始的种群中的染色体X进行多次交叉编译及变异生成，其中在交叉编译和变异生成过程中，将第一自适应函数模值不满足预设成本阈值的染色体X，第二自适应函数模值不满足需求总功率的染色体X，分别从种群中删除；

所述第一自适应函数为X*Y，所述第二自适应函数为X*Z，所述Y为各微源的配置成本，所述Z为各微源的发电总功率。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定满足迭代停止条件，包括：

确定所述交叉编译及变异生成的次数达到预设次数K时，确定满足迭代停止条件；或

确定每次交叉编译及变异生成的种群中，至少一个染色体X对应的配置总成本低于目标配置成本时，确定满足迭代停止条件。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始化微电网的配置参数为将各微源在所述预计使用时长内的发电总功率、需求总功率输入到数据规划求解模型中确定的，所述数据规划求解模型用于根据各微源发电总功率确定不低于需求总功率的多套配置参数作为初始化微电网的配置参数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述不同坐标对应地区的气象参数，确定所述各微源在所述预计使用时长内的发电总功率，包括：

将所述一段时间内的气象参数输入气象模拟软件得到微源发电参数，所述微源发电参数包括：风速、空气密度、辐照度；

根据所述微源发电参数确定各微源的发电总功率。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述微源发电参数确定各微源的发电总功率，包括如下至少一个步骤：

利用以下公式确定风力发电机的发电总功率，所述P_风为风力发电机的发电功率，所述ρ为空气密度，所述C_p为风能利用系数，所述v为风速，所述R为风力发电机叶片半径；

利用以下公式确定光伏板的发电总功率，所述P_光为光伏板的发电功率，所述f_pv为功率降额因数，所述P_rate为光伏板的额定功率，所述A为辐照度，所述A_S为额定功率下的辐照度。