[发明专利]一种基于改进遗传算法的风光柴储微电网容量配比优化方法

说明书

本发明公开了一种基于改进遗传算法的风光柴储微电网容量配比优化方法，属于风光柴储微电网容量配比优化技术领域。本发明通过分析并网型风光柴储微电网在运行过程中的成本和收益，建立综合成本最小化单目标目标函数，并设计了包含污染排放、功率平稳性等的综合约束条件，在此基础上，构建并网型风光柴储微电网容量配比优化模型，将实际运行的风、光、柴的数据和发电设备参数代入该模型中，采用改进遗传算法进行模型求解，得到并网型风光柴储微电网的最优容量配比。与现有技术相比，本发明实现了并网型微电网的容量配比最佳优化。

技术领域

本发明属于风光柴储微电网容量配比优化技术领域，具体涉及一种基于改进遗传算法的风光柴储微电网容量配比优化方法。

背景技术

当前，能源短缺和传统火力发电排放的大量污染物已经严重影响了人类社会的可持续发展。清洁、可持续的新能源发电技术引起广泛关注，其中具有代表性的风力发电技术和光伏发电技术日渐成熟、完备。但是，风、光发电技术对建厂地区的风、光资源依赖性很强，而风、光资源普遍存在不同程度的波动性和间歇性，这会大大限制了风、光发电技术的应用和推广。

为了解决风、光资源具有波动性和间歇性的问题，研究人员基于风、光资源的天然互补性提出了风光柴储微电网联合发电系统的概念，该系统可以有效地提高风、光资源的利用率。其涉及的发电装置和储能设备种类、数目众多，需要使得微电网发电容量与负荷匹配才能保证电网的可靠运行。优化各类设备容量配置是构建联合发电系统的一个重要环节，科学合理的配置方案对于降低微电网联合发电系统建设成本、保障供电可靠性等方面具有重要意义。此外，微电网的容量配比优化问题存在多变量、多约束、变量之间存在强耦合关系等特点，难以利用诸如线性规划法、整数规划法的传统优化求解算法对微电网容量配比优化问题进行求解，如何优化微电网的容量配比来提高系统运行的可靠性、减少系统建设的成本成为了一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于改进遗传算法的风光柴储微电网容量配比优化方法，以解决风光柴储微电网联合发电系统在构建时存在的各类设备容量配比问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于改进遗传算法的风光柴储微电网容量配比优化方法，使用于并网型风光柴储微电网联合发电系统中，包括以下步骤：

S1、分别建立风力发电机、光伏发电机组、柴油发电机的功率特性模型和储能设备能量转化模型；

S2、设定并网型微电网容量配比目标函数；以S1建立的风、光、柴发电机的功率特性模型和储能设备的能量转化模型为基础，结合风光柴储微电网在建设和运行时的真实约束建立风光柴储的系统约束，并将设定的目标函数和系统约束共同作为并网型微电网容量配比优化模型；

S3、将实际运行的风、光、柴的数据和发电设备参数代入S2建立的模型中，采用改进遗传算法进行模型求解，得到并网型风光柴储微电网的最优容量配比。

上述S1中建立的风光柴储发电机的功率特性模型和储能设备能量转化模型如下：

风力发电机的功率特性模型为：

式中，P_wr为风电机的额定输出功率；v_cin、v_cout、v_r分别表示风电机的切入风速、切出风速、额定风速；v(k)为k时刻的风速；P_w(k)为k时刻风电机的输出功率；

光伏发电机组的功率特性模型为：