[发明专利]一种基于改进粒子群算法的虚拟电厂优化调度方法

权利要求书

1.一种基于改进粒子群算法的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤，

步骤S1：将分布式电源和储能系统整合为一个虚拟电厂接入到配电网中，确定配电网最小日运行成本函数；

步骤S2：设置配电网的运行参数的范围，使配电网在约束条件下运行；

步骤S3：基于Nelder-Mead单纯形算法和修改惯性权重，改进粒子群算法；将最小日运行成本函数作为粒子群算法的求解目标，以步骤S2中条件作为粒子群算法的约束条件，进行求解；

步骤S4：将改进的粒子群算法引入到虚拟电厂中，再将虚拟电厂接入到IEEE33节点标准配电系统。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进粒子群算法的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，步骤S1中，配电网最小日运行成本函数的公式为：

式(1)中，为搭建整合的虚拟电厂内部分布式电源供电的清洁费用和可再生能源的维护费用；为分布式电源的发电总的经济成本；为储能系统发电总的经济成本；ECO_min为配电网最小日运行成本。

3.根据权利要求2所述的一种基于改进粒子群算法的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，步骤S2中，配电网运行的过程中，需要满足一定的约束条件来避免负荷过载和电压不足等问题，具体公式如下：

式(2)中，Q_DVi为逆变器注入IEEE33节点标准配电系统的无功功率；P_es为储能系统的输出功率；Q_CCj为电容器注入IEEE33节点标准配电系统的无功功率；U_i为IEEE33节点标准配电系统节点的电压值；Q_DVimin为逆变器注入IEEE33节点标准配电系统的最小无功功率；Q_DVimax为逆变器注入IEEE33节点标准配电系统的最大无功功率；P_esmin为储能系统的最小输出功率；P_esmax为储能系统的最大输出功率；Q_CCjmin为电容器注入IEEE33节点标准配电系统的最小无功功率；Q_CCjmax为电容器注入IEEE33节点标准配电系统的最大无功功率；U_imin为IEEE33节点标准配电系统节点的最小电压值；U_imax为IEEE33节点标准配电系统节点的最大电压值。