[发明专利]基于未来信息的光伏功率波动的动态平抑方法

摘要

本发明公开了一种基于未来信息的光伏功率波动的动态平抑方法，包括S1、根据递进协调控制算法和步长数据确定优化目标函数；S2、设置粒子群维数D，最大迭代次数Mmax，收敛精度σthresh，同时初始化粒子群位置x和速度v，并给定初始SOCint‑LiB、SOCint‑VRB数值；S3、根据充放电策略和目标函数计算各粒子适应度值M；S4、将各粒子适应度值与自身粒子极值及全局粒子极值比较，若适应度值较小，则更新各粒子个体极值ebest及全局例子适应度极值gbest；S5、判断当前计算是否满足收敛条件，若是则提取当前PLiB、PVRB即为最优充放电功率。本发明可保证各介质SOC运行状态及平抑效果的前提下有效减小LiB的充放电转换次数，充分发挥VRB的介质特性。

主权项

一种基于未来信息的光伏功率波动的动态平抑方法，其特征在于，所述方法包括：S1、根据递进协调控制算法和步长数据确定优化目标函数，minM=Σi=14Σt=ts-ite-i{|SOCLiB(t)-SOCOLiB|2+|SOCVRB(t)-SOCOVRB|2};]]>S2、设置粒子群维数D，最大迭代次数Mmax，收敛精度σthresh，同时初始化粒子群位置x和速度v，并给定初始SOCint‑LiB、SOCint‑VRB数值；S3、根据充放电策略和目标函数计算各粒子适应度值M；S4、将各粒子适应度值与自身粒子极值及全局粒子极值比较，若适应度值较小，则更新各粒子个体极值ebest及全局例子适应度极值gbest；S5、判断当前计算是否满足收敛条件|Mn‑Mn‑1|<σthresh，若是则提取当前PLiB、PVRB即为最优充放电功率；若否则更新各粒子位置x及速度v，并重复步骤S3‑S5.vin+1=wvin+c1r1(ebestin-xin)+c2r2(gbest-xin),]]>xin+1=xin+gvin+1;]]>其中，Mn、Mn‑1分比为当前和前一次循环计算的粒子适应度值，n为当前循环次数；c1、c2为粒子权重系数；w为惯性权重；r1、r2为(0，1)内均匀分布随机数；xi、vi为第i维粒子的位置与速度；g为约束因子。