[发明专利]微能网中可时移设施农业电负荷的调度方法

摘要

微能网中可时移设施农业电负荷的优化调度方法，其中设施农业电负荷优化调度模型的步骤为：步骤1：根据微能网的用电曲线与光伏出力曲线结合蓄电池模型达到最大程度相似，采用最小二乘法的方法来描述目标，得到该优化调度模型的目标函数f；步骤2：选取适当的预测模型，即光伏发电模型和蓄电池模型，根据预测模型得到太阳光辐照度的预测值，从而得到调度周期内的光伏发电功率，采用铅酸蓄电池作为储能装置；步骤3：获取该微能网内的可时移电负荷消耗的能量的历史数据，构建微能网中的可时移电负荷模型。特别地，该模型采用混沌优化算法求解。由以上步骤通过设施农业电负荷优化调度模型结合蓄电池模型能够以实现光伏出力就地消纳的最大化。

主权项

1.微能网中可时移设施农业电负荷的优化调度方法，其特征在于，其步骤为：步骤1：根据微能网的用电曲线与光伏出力曲线结合蓄电池模型达到最大程度相似，采用最小二乘法的方法来描述目标，得到该优化调度模型的目标函数f：步骤2：选取适当的预测模型，即光伏发电模型和蓄电池模型，获得太阳光辐照度的历史数据，根据预测模型得到太阳光辐照度的预测值，从而得到调度周期内的光伏发电功率，光伏发电模型为：P₁＝I_TηI_pvt式中：P₁表示调度时段t内光伏发电功率，I_T表示太阳光辐照度，η表示太阳光辐照度的转化效率，I_pvt表示光伏电池板面积；采用铅酸蓄电池作为储能装置，其模型为:式中：P₃为在时间段Δt内的放电功率；P₃'为在Δt时间段内的充电功率；C(t)为t时刻电池中贮存的能量；η'₃、η₃分别为蓄电池的充、放电效率；Δt为时间间隔，取1小时；步骤3：获取该微能网内的可时移电负荷消耗的能量的历史数据，构建微能网中的可时移电负荷模型：P₂＝P_fore.t+P_inE.t‑P_outE.t式中：P_fore.t为调整前调度时段内所有可时移电负荷时消耗的功率总和，P_inE.t为调整后转入调度时段的可时移电负荷消耗的功率总和，P_{out_E.t}为调整后转出调度时段的可时移电负荷消耗的功率总和；式中：x_be.t'.t为从调度时段t'转至调度时段t的b类可时移电负荷数，x_ke.t'.t为从调度时段t'转至调度时段t的k类可时移电负荷数，x_de.t'.t为从调度时段t'转至调度时段t的d类可时移电负荷数，e_1.b为b类可时移电负荷在第1个工作时段的功率，e_1.k为k类可时移电负荷在第1个工作时段的功率，e_1.d为d类可时移电负荷在第1个工作时段的功率；由以上步骤通过设施农业电负荷优化调度模型结合蓄电池模型能够以实现光伏出力就地消纳的最大化。