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[發明專利]微電網多目標轉化單目標的方法在審

專利信息
申請號: 201611007282.3 申請日: 2016-11-16
公開(公告)號: CN106602593A 公開(公告)日: 2017-04-26
發明(設計)人: 李揚;翟曉娟;李國慶;張明江;王振浩;金鵬;陳繼開 申請(專利權)人: 東北電力大學
主分類號: H02J3/38 分類號: H02J3/38;H02J3/46;G06F17/50;G06N3/00
代理公司: 吉林長春新紀元專利代理有限責任公司22100 代理人: 白冬冬
地址: 132012 吉*** 國省代碼: 吉林;22
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 電網 多目標 轉化 目標 方法
【權利要求書】:

1.一種微電網多目標轉化單目標的方法,其特征在于:

①建立風機和光伏的不確定性出力模型,利用序列運算理論得到風機、光伏的共同出力的期望值,具體過程為:

a、根據對實測數據的分析表明,風速近似服從威布爾分布,其分布函數為:

(1)

其概率密度函數為:

(2)

式(1)、(2)中,代表實際風速;代表形狀參數,一般取;代表尺度參數,反映某個時段的平均風速,有;

風力機組的輸出功率和實際風速的函數關系如下:

(3)

式(3)中,表示額定風速;表示切入風速;表示切出風速;表示風機的額定輸出功率;

b、光伏電池組件的功率輸出表達式如下:

(4)

式(4)中,為光伏電池的實際輸出功率;為標準測試條件下的電池輸出功率;為實際輻照強度;為標準測試條件下的輻照強度;為功率溫度系數;為電池板工作溫度;為參考溫度;

光伏電池出力的概率密度函數為:

(5)

式(5)中,、為形狀參數,其關系為,為光強平均值;為光伏電池的最大輸出功率;

c、令風機出力的概率性序列為,序列長度為,光伏出力的概率性序列為,序列長度為,令風機、光伏的共同出力的概率性序列為,序列長度為;共同出力的計算公式如下:

(6)

(7)

公式(6)中,為時段風機和光伏共同出力的期望值;

式(7)完整的表述如下:

(8);

②在考慮機會約束規劃的同時建立優化模型,選取待優化變量、優化目標及確定約束條件:

a、選取待優化變量,連續變量為各臺微燃機在時刻的有功出力,離散變量主要包括機組狀態變量和開機變量;

b、選取優化目標,優化目標函數表達式為:

(9)

(10)

式(9)中,為微電網運行發電成本;為機組在時刻的出力;為機組在時刻表示機組的燃料消耗成本;為0-1變量,機組在時刻的運行狀態,該值是0表示停機,該值是1表示運行;為機組的啟動成本;為機組的備用容量成本;為機組在第時刻的旋轉備用;式(10)中,為污染氣體的排放總量;、、為微燃機的污染氣體排放系數;

c、確定約束條件,約束條件包括等式約束和不等式約束兩部分:

等式約束寫為:

(11)

式(11)中,為時刻的卸荷負載出力;為儲能在時刻的充電功率;為儲能在時刻的放電功率;為時刻的負荷預測值;、為蓄電池運行一個周期的始末容量;

不等式約束條件:

(12)

式(12)中,、分別為機組出力的上下限;、分別為蓄電池所允許的剩余電量的最小最大值;為備用容量;、分別為時段風機和光伏的出力;為給定的置信度;、分別為微燃機增加和降低有功功率的極限值;

③分別選取適合兩個目標函數的隸屬度函數,并確定隸屬度函數:

兩個目標函數選取的隸屬度函數分別為:

(13)

(14)

式(13)、(14)中,為以微電網發電成本最小為單目標優化的目標值;為以污染物排放總量最小為單目標優化的目標值;為可以接受的成本的增加值;為可接受的污染物排放的伸縮值;E指的是污染氣體的排放量;F指的是發電成本;有關污染氣體的隸屬度函數;有關發電成本的隸屬度函數;

確定隸屬度函數的過程為:

a、 將原始數據輸入,利用混合整數規劃算法,求解以微電網發電成本最小為目標函數的單目標模型,得到了一天中各時段的最小發電成本、最大發電成本和污染氣體總排放量,以及各臺微燃機的出力情況;

b、將原始數據輸入,用上述同樣的方法,求解以微網系統運行污染物排放總量為目標函數的單目標模型,得到了一天中各時段污染氣體最小總排放量、最大總排放量和各時段的發電成本,以及各臺微燃機的出力情況;

c、在a、b兩個步驟的基礎上,將各個單目標進行伸縮,確定和,同時和的確定方法:,;

d、將和代入式(13)和式(14)中,得到隸屬度函數,從而將多目標轉化為單目標問題;設為所有隸屬度函數中的最小值,最終多目標問題就可以轉化為在滿足所有約束條件的前提下,滿意度指標最大的單目標優化問題;轉化后的單目標模型如下:

(15)

(16)

(17)

(18)。

2.利用改進蟻群算法求解單目標,其特征在于:常規蟻群算法中信息素的更新規則為:

(19)

(20)

式(19)中,為本次迭代的最優解,對于所有的信息素需滿足:,若,則將設置為;若,則將設置為;和分別是指信息素濃度的最大值和最小值;

確定和的方法如下:

信息素未更新時:

(21)

信息素更新后:

(22)。

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