[发明专利]一种基于5G微能源网的光热供能业务优化方法及系统

权利要求书

1.一种基于5G微能源网的光热供能业务优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标配电区域内的用户端的能源需求量以及各个光热供能端的运行成本；

以各个所述光热供能端的运行成本最小化为目标，并满足所述用户端的能源需求量构建光热供能调度模型和约束条件；

利用潮流追踪法计算所述目标配电区域内的5G微能源网的总网损；

将5G微能源网的总网损纳入所述光热供能端的运行成本中，将所述光热供能调度模型更新为光热供能网损调度模型；

利用模拟退火算法求解光热供能网损调度模型，得到最优解作为光热供能优化策略。

2.根据权利要求1所述的基于5G微能源网的光热供能业务优化方法，其特征在于，还包括：

基于电力营销系统获取在预定时间段内的每日用户端的用电量，计算所述预定时间段内的用户端的用电量的中位数作为该用户端的能源需求量；

根据每个用户端的能源需求量进行求和得到目标配电区域内的用户端的能源需求量。

3.根据权利要求1所述的基于5G微能源网的光热供能业务优化方法，其特征在于，各个所述光热供能端的运行成本包括5G微能源网的购电成本和柴油机的出力成本，其中，5G微能源网的购电成本为：

K_e＝C_mp_m，k+C_np_n，k

式中，K_e表示5G微能源网的购电成本，C_m、C_n分别为峰值电价和谷值电价，p_m，k和p_n，k分别为峰期和谷期的购电量；

柴油机的出力成本为：

式中，K_f表示柴油机的出力成本，a、β、γ分别为柴油机燃烧燃料的成本系数，P_t为t时刻柴油机的发电量，P为一天内柴油机的发电量，T为一天中柴油机的工作时间，τ_i为排放成本，E_i为排放系数。

4.根据权利要求3所述的基于5G微能源网的光热供能业务优化方法，其特征在于，所述以各个所述光热供能端的运行成本最小化为目标，并满足所述用户端的能源需求量构建光热供能调度模型和约束条件的步骤包括：

以各个所述光热供能端的运行成本最小化为目标，并满足所述用户端的能源需求量构建光热供能调度的目标函数和约束条件，其中，光热供能调度的目标函数为，

式中，K_min表示各个所述光热供能端的最小运行成本，表示5G微能源网的最小购电成本，表示柴油机的最小出力成本；

所述约束条件包括：蓄电池的蓄电状态约束和光伏电池的发电输出约束；

所述蓄电池的蓄电状态约束的函数为，

式中，Ft为t时刻的充放电量，I(t)为电池的工作电流，K_L、K_R、K_I均为蓄电池的相关系数；

所述光伏电池的发电输出约束的函数为，

式中，p_STC为标准测试条件下的最大功率，G_ING为光强，G_STC为标准测试条件下的光强，T_C为最高温度，T_T为标准参考温度，为一天平均温度，k为比例系数。

5.根据权利要求1所述的基于5G微能源网的光热供能业务优化方法，其特征在于，所述利用潮流追踪法计算所述目标配电区域内的5G微能源网的总网损的步骤具体包括：

采集所述目标配电区域内的5G微能源网的基础数据，所述基础数据包括5G微能源网的网络拓扑结构和每一个负载的负荷功率；

基于5G微能源网的网络拓扑结构，将用户端的负载作为输入点，5G微能源网作为负荷节点，采用潮流追踪法计算各个所述光热供能端在额定出力功率下的需分摊的网损大小；

将各个所述光热供能端在额定出力功率下的需分摊的网损大小进行加权求和，得到5G微能源网的总网损。