[发明专利]一种考虑预测误差的交直流混合微电网经济调度方法

摘要

一种考虑预测误差的交直流混合微电网经济调度方法，属于交直流混合微电网领域，它包括日前调度阶段、日内预调度阶段和日内调度阶段；所述日前调度阶段包括下述内容：(1)按小时分段，将1天分为24时段，每一时段中各分布式单元的功率输出与吸收为定值；(2)预测未来一天各时段的风机发电功率、光伏发电功率、交流重要负荷和直流重要负荷波动情况；(3)建立分布式电源数学模型。本发明解决了现有研究对交直流混合微电网运行状态考虑不全面、对交直流混合微电网分布式电源与负荷预测存在误差、对交直流混合微电网难以实现日内经济调度等问题。

主权项

1.一种考虑预测误差的交直流混合微电网经济调度方法，其特征在于，包括日前经济优化调度、日内预调度、日内调度；在日前经济优化调度，采用数学模型其中，n表示微网中燃料电池数量，P_Fi(t)表示燃料电池i在时段t内发出的功率，C_Fi(P_Fi(t))表示燃料电池i在时段t内的运行成本，C_OMFi(P_Fi(t))表示燃料电池i在时段t内的维护成本；m表示微网中锂电池数量，C_Bj(t)表示锂电池j在时段t内的寿命周期运行成本，C_OMBj(t)表示锂电池j在时段t内的维护成本；h表示微网中可中断负荷的数量，I_lk(t)为0‑1整数变量，为0时表示可中断负荷k在t时段内切除，为1时表示可中断负荷k在时段t内运行，C_lk表示可中断负荷k单位时段内的中断补偿金额，P_lk(t)表示可中断负荷k在时段t内的功率大小，Δt表示单位时间段，日前经济优化调度中Δt为1小时；I_Pgrid(t)与I_Sgrid(t)为0‑1整数变量，其组合表示微电网向大电网购售电情况；C_P(t)表示t时段购电价，C_S(t)表示t时段售电价，考虑售电和购电价格各分为峰谷平3个时段；P_Pgrid(t)表示t时段购电功率，P_Sgrid(t)表示t时段售电功率；C_CV(P_CV(t))表示微电网的双向AC/DC变换器在时段t内运行和维护成本；日内预调度采用数学模型其中，n表示微网中燃料电池数量，P_S‑Fi(t)表示燃料电池i在时段t内发出的功率，C_S‑Fi(P_S‑Fi(t))表示燃料电池i在时段t内的运行成本，C_S‑OMFi(P_S‑Fi(t))表示燃料电池i在时段t内的维护成本；m表示微网中锂电池数量，C_S‑Bj(t)表示锂电池j在时段t内的寿命周期运行成本，C_S‑OMBj(t)表示锂电池j在时段t内的维护成本；Δt表示单位时间段，在日内预调度阶段Δt为0.25小时；C_S‑CV(P_S‑CV(t))表示微电网的双向AC/DC变换器在时段t内运行和维护成本；模拟日内风机、光伏、交流重要负荷和直流重要负荷波动与日前调度计划一起作为神经网络输入样本，将模拟生成的预测数据代入到日内预调度阶段的微电网模型中，求解得到微电网中各单元模拟日内预调度计划；日内调度采用数学模型为：其中，n表示微网中燃料电池数量，P_S‑Fi(t)表示燃料电池i在时段t内发出的功率，C_S‑Fi(P_S‑Fi(t))表示燃料电池i在时段t内的运行成本，C_S‑OMFi(P_S‑Fi(t))表示燃料电池i在时段t内的维护成本；m表示微网中锂电池数量，C_S‑Bj(t)表示锂电池j在时段t内的寿命周期运行成本，C_S‑OMBj(t)表示锂电池j在时段t内的维护成本；Δt表示单位时间段，在日内预调度中Δt取0.25小时；C_S‑CV(P_S‑CV(t))表示微电网的双向AC/DC变换器在时段t内运行和维护成本；将日内预调度计划中的可控单元调度数据作为神经网络的输出样本，将日前调度阶段中各分布式电源的调度计划和日内预调度阶段中新能源输出的预测结果作为输入样本，通过输入样本和输出样本训练基于神经网络的日内调度模型，超短期预测是根据当前收集数据，对15分钟内的新能源出力和负荷进行预测，预测结果更准确；日内调度阶段通过超短期预测得到风机、光伏、交流重要负荷和直流重要负荷下一调度时刻预测值，将所得预测值与日前调度计划一起输入到日内调度模型中，得到交直流混合微电网内可控单元的日内调度值。