[发明专利]源-网-荷-储交直流系统综合优化调控方法和装置在审

专利信息
申请号: 202210653916.1 申请日: 2022-06-10
公开(公告)号: CN114938040A 公开(公告)日: 2022-08-23
发明(设计)人: 许烽;陆翌;裘鹏;陈骞;倪晓军;丁超;郑眉 申请(专利权)人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
主分类号: H02J4/00 分类号: H02J4/00;H02J5/00;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 浙江翔隆专利事务所(普通合伙) 33206 代理人: 张建青
地址: 310014 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 直流 系统 综合 优化 调控 方法 装置
【权利要求书】:

1.源-网-荷-储交直流系统综合优化调控方法,其特征在于,交流系统与直流系统通过AC/DC变换器互联,所述源-网-荷-储交直流系统综合优化调控方法包括:

步骤1),建立源-网-荷-储交直流系统典型运行场景,并确定各典型场景的概率;

步骤2),建立源-网-荷-储交直流系统综合优化目标函数;

步骤3),确立源-网-荷-储交直流系统的约束条件;

步骤4),基于粒子群算法建立源-网-荷-储交直流系统优化调控模型,获取每个典型场景下的优化计算结果;

步骤5),根据每个典型场景的优化计算结果确定源-网-荷-储交直流系统的最终运行参数。

2.根据权利要求1所述的源-网-荷-储交直流系统综合优化调控方法,其特征在于,所述的步骤1)中,

首先,基于Canopy算法对N个风电的历史运行曲线进行粗聚类分析,得到每个风电出力的粗聚类中心数,计算得到所有粗聚类中心数中出现最多的值,并将此值作为风电典型运行场景的最佳聚类数;

然后,将此最佳聚类数作为下一步K-means聚类方法的输入参数,对风电运行场景进行统一的场景聚类,得到风电的典型运行场景;同时,根据风电每种典型运行场景中包含的历史场景数量,得到风电每种典型运行场景的出现概率PWT(i),1≤i≤mWT,其中mWT为风电的典型运行场景个数。

3.根据权利要求1所述的源-网-荷-储交直流系统综合优化调控方法,其特征在于,所述的步骤1)中,

光伏、交流负荷和直流负荷的典型运行场景生成过程与上述风电的典型运行场景生成过程类似,得到光伏每种典型运行场景的出现概率PPV(i),1≤i≤mPV,其中mPV为光伏的典型运行场景个数;交流负荷每种典型运行场景的出现概率PAC(i),1≤i≤mAC,其中mAC为交流负荷的典型运行场景个数;直流负荷每种典型运行场景的出现概率PDC(i),1≤i≤mDC,其中mDC为直流负荷的典型运行场景个数,故得到总的场景个数S为:

S=mWT×mPV×mAC×mDC

且每个场景的概率P(i),1≤i≤S,为风机、光伏、交流负荷和直流负荷的概率乘积。

4.根据权利要求1所述的源-网-荷-储交直流系统综合优化调控方法,其特征在于,所述步骤2)中的目标函数,根据不同的目标进行设定,为运行成本C最小或碳排放Ce最小。

5.根据权利要求4所述的源-网-荷-储交直流系统综合优化调控方法,其特征在于,所述运行成本C最小的目标函数如下:

其中,Pin(t,s)为场景s下从外部交流网络购电功率,Pout(t,s)为场景s下向外部交流网络卖电功率,Fpc(t)为购电电价,Fsl(t)为卖电电价,G(t,s)为场景s下天然气消耗量,Fgp为天然气气价,Com为运维费用。

6.根据权利要求4所述的源-网-荷-储交直流系统综合优化调控方法,其特征在于,所述碳排放Ce最小的目标函数如下:

其中,σ为电力碳排因子,Pin(t,s)为场景s下从外部交流网络购电功率,Pout(t,s)为场景s下向外部交流网络卖电功率。

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