[發明專利]優化光伏風能可再生能源系統混合整數線性規劃方法

有效

• 申請號: 202010138920.5
• 申請日: 2020-03-03
• 公開（公告）號: CN111224429B
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 楊利榮;張聶鵬;王衛國;朱俊飛;丁朝輝;張楠;鄧媛;吳旭;李靜
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司鎮江供電分公司;鎮江電力設計院有限公司
• 主分類號: H02J3/38
• 分類號: H02J3/38;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 樓高潮

1.一種優化光伏風能可再生能源系統混合整數線性規劃方法，其特征在于，該方法包含下列步驟：

步驟一，確定風電場模型，光伏電站模型；風電場模型基于風力發電機功率曲線的典型形狀為依據進行建模；光伏電站基于太陽輻射、組件的暴露、系統效率、傾斜角度因素建模，以評估光伏能源的生產；

步驟二，給出混合整數線性規劃MILP的定義，包括目標函數，約束條件，混合整數線性規劃MILP的模型方程式；

步驟三，對混合整數線性規劃MILP方法進行投資評估與經濟分析；

其特征在于，步驟二中，

1)混合整數線性規劃MILP的定義：

風力渦輪機和光伏面板的數量為決策變量，決策變量設定為非負的整數；

優化模型需要輸入可再生能源的特征，本地地理限制和負載曲線；基于可再生能源安裝的預期投資預算；

數學模型中確定的全套決策變量為：

-x₁,風力渦輪機的臺數；

-x₂，光伏面板的臺數；

-x₃···x_N+2，在每個時間間隔i＝1，…，N時從網絡購買的能量，其中將日期離散化；

功率負載吸收的值存儲在設定值中，并且每個值對于離散化日期的N個間隔之一是特定的；一天中有1440分鐘，時間間隔離散為1440/N分鐘；

考慮到N個時間間隔與公共網絡進行能量交換，定義平衡可再生能源生產和負荷需求的相應約束；由于變量數取決于間隔數N，如果間隔數N越大，則模型精度越高；這里定義間隔數N為96，對應于15分鐘的離散化間隔；

2)目標函數

目標函數由總成本定義，即風力和光伏電站的運營和維護成本之和與網絡能源的購買成本之和；以上總成本與電廠的設備數量以及網絡購買的能源數量成正比；因此，總成本由包含x₁,x₂,x₃,···x_N+2變量的線性函數表示；因為必須使總數最小化，所以目標函數為總成本最小化：

其中：

C_{eolic OM}是風力渦輪機的單位運營和維護成本；

C_{PV OM}是光伏面板的單位運營和維護成本；

C_{network energy}是所購買能源的單位成本，與時間間隔無關；

3)約束條件

能量吸收：

從公共網絡購買能源，則能源價值為非負值，約束如式(4)中所示：

x_i≥0,i＝1,2···,N+2 (4)

可再生能源的生產量與負荷需求之間的平衡：

在第i個時間間隔中，可再生能源的生產量和負荷需求之間的平衡由式(5)表示：

其中，

m是一天中的分鐘數1440；

分別為在第i個時間間隔中風力渦輪機發電量、光伏面板發電量和負載電力需求；

經濟約束：

風力渦輪機和光伏板的成本不應超過最大可用預算budget；

C_eolic*x₁+C_Pv*x₂≤budget (6)

其中：

C_eolic是風力渦輪機的單位安裝成本，C_Pv是光伏面板的單位安裝成本；

幾何約束：

該約束涉及生產場地幾何因素，對于風能生產，即由于用于安裝風力渦輪機的可用地面區域有限而產生的限制：

x₁*A_b≤A_max (7)

其中：

A_b是風力渦輪機占用的基本地面區域；

A_max是可用區域；

對于光伏電站的可用安裝空間約束條件為：

其中：

S_l是用于安裝太陽能電池板的可用區域的面積；

L是每個面板的縱向尺寸；

N_{rows of panels}是已安裝面板的行數；

為了避免遮蔽太陽能板，避免減少其能量產生，使用以下公式(9)計算正確的面板行數N：

其中：

s_l是用于安裝太陽能電池板的可用區域中邊長較小的一側；較小的一側應減少3m，以考慮到走廊的存在；

由式(8)得到表達式(10)：

β表示太陽光傾斜角，γ表示面板和太陽光線夾角；

4)MILP模型方程式：

在MILP模型中，存在N+2個變量和3*N+3個約束如下：

x₁*A_b≤A_max (13)

C_eolic*x₁+C_Pv*x₂≤budget (15)

x_i≥0,i＝1,2···,N+2 (16)

x1，x2為整數，式(16)實施非負解。