[發(fā)明專利]一種風光儲協(xié)同調度的滾動優(yōu)化決策方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110355550.1
• 申請日: 2011-11-10
• 公開（公告）號: CN102509176A
• 公開（公告）日: 2012-06-20
• 發(fā)明（設計）人: 張源森;劉朝章;劉建;袁桂華;于月平
• 申請（專利權）人: 山東電力集團公司德州供電公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

1.一種風光儲協(xié)同調度的滾動優(yōu)化決策方法，其特征是，該方法的實現(xiàn)步驟如下：

步驟1：首先獲取日前預測數(shù)據(jù)：從地區(qū)電網(wǎng)調度中心的預測系統(tǒng)獲得日前對次日各個負荷需求、各個風電場風功率及各個光伏電站輸出功率在各個時段的預測數(shù)據(jù)；

步驟2：獲取次日的日前計劃：根據(jù)步驟1中獲得的日前對次日各個負荷需求、各個風電場風功率及各個光伏電站輸出功率在各個時段的預測值以及各個電動汽車換電站的充電需求數(shù)據(jù)，對各個電動汽車換電站的次日充電計劃進行日前計劃；

步驟3：對于步驟2中的所述的日前計劃，在當日運行中，通過每小時獲得的更新的對當日剩余時段的負荷、風電場風功率及光伏電站輸出功率的預測數(shù)據(jù)，不斷實時對當日剩余時段的各個電動汽車換電站充電計劃進行滾動并同時進行修正；

步驟4：通過滾動計劃逐步修正各個電動汽車充電站的充電計劃值。

步驟5：完成風光儲協(xié)同調度的滾動優(yōu)化。

2.如權利要求書1所述的一種風光儲協(xié)同調度的滾動優(yōu)化決策方法，其特征是，所述步驟2中，在對各個電動汽車換電站的次日充電計劃進行日前計劃的過程中，為了縮小等效負荷曲線的峰谷差率，采用如下目標函數(shù)：

minΣt=1T(Pet(0)-Pav(0))2---(1)]]>

其中：P_et(0)為由負荷、風電場風功率、光伏電站輸出功率以及電動汽車換電站充電功率組成的在時段t的等效負荷，P_av(0)為各個時段等效負荷的平均值，它們的表達式如下：

Pet(0)=Σd=1DPlt,d(0)-Σw=1WPwt,w(0)-Σs=1SPst,s(0)+Σe=1EPev,t,e(0)]]>

Pav(0)=1TΣt=1TPet(0)]]>

其中：D、W、S及E分別為地區(qū)電網(wǎng)的負荷、風電場、光伏電站、電動汽車換電站數(shù)目；日前預測負荷d在時段t的負荷需求為P_lt，d(0)；日前預測某風電場w在時段t的預測風電輸出功率為P_wt，w(0)；日前預測某光伏電站s在時段t的預測輸出功率為P_st，s(0)；日前計劃電動汽車換電站e在時段t的計劃充電功率為P_ev，t，e(0)；

對于所述控制量P_ev，t，e(0)，需滿足如下約束條件：

Pev,t,emin(0)≤Pev,t,e(0)≤Pev,t,emax(0);]]>

S_t，ev(0)＝S_t-1，ev(0)+η_cha，ev·P_ev，t，e(0)·Δt-P_ev，t，d(0)·Δt

Semin(0)≤St,ev(0)≤Semax(0)]]>

為電動汽車換電站e日前預測的時段t最大、最小允許充電功率；P_ev，t，d(0)·Δt為電動汽車換電站e日前預測的時段t電動汽車能源供給需求電量；S_t，ev(0)為日前計劃的電動汽車換電站e在時段t之末或時段t+1之初存有的電量，其中S_0，ev(0)為換電站e在時段1之初即前一日末剩余電量，但在做日前計劃時前一日的剩余電量實際值是不可知的，只能認為是對前一日進行的最新一次滾動計劃中最后時段剩余的電量；η_cha，ev為電動汽車換電站e的電池充電效率；為電動汽車換電站e每個時段允許的

最大、最小庫存電量。