[發明專利]考慮不確定光伏與負荷的牽引供電系統魯棒能量管理方法有效
| 申請號: | 202010154115.1 | 申請日: | 2020-03-07 |
| 公開(公告)號: | CN111342450B | 公開(公告)日: | 2022-08-23 |
| 發明(設計)人: | 陳民武;劉元立;程哲;付浩純;陳迎濤;魏銘池;王夢;寇哲超;陳垠宇 | 申請(專利權)人: | 西南交通大學 |
| 主分類號: | H02J3/00 | 分類號: | H02J3/00;H02J3/28;H02J3/32;H02J3/38;H02J3/46;H02J7/34;H02J7/35;H02J3/26 |
| 代理公司: | 成都信博專利代理有限責任公司 51200 | 代理人: | 卓仲陽 |
| 地址: | 610031 四川省成都市*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 考慮 不確定 負荷 牽引 供電系統 能量 管理 方法 | ||
1.考慮不確定光伏與負荷的牽引供電系統魯棒能量管理方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟1:獲取牽引變電所負荷過程數據和光伏出力數據的預測值以及波動區間,構建牽引負荷和光伏出力的不確定集;
步驟2:根據電費參數和步驟1得到的牽引變電所負荷過程數據和光伏出力數據的區間,建立魯棒優化模型的目標函數;
步驟3:根據混合儲能系統和光伏系統的功率容量參數、三相電壓不平衡度國家標準限值,基于步驟1得到的牽引變電所負荷過程數據和光伏出力數據區間,建立魯棒優化模型的約束條件,并將魯棒優化模型的約束條件線性化;
步驟4:根據步驟2得到的目標函數和步驟3得到的約束條件,建立基于雙階段魯棒優化模型的牽引供電系統魯棒能量管理方法;
步驟5:利用列與約束生成算法求解步驟4得到的模型,得到最惡劣場景下混合儲能裝置最優充放電功率,光伏最優并網功率、潮流控制器中背靠背變流器最優潮流功率,即完成牽引供電系統魯棒能量管理優化。
2.根據權利要求1所述的考慮不確定光伏與負荷的牽引供電系統魯棒能量管理方法,其特征在于,所述步驟1中的光伏出力與負荷不確定集為:
式中:P、A和R分別為光伏出力、有功負荷以及無功負荷的不確定集,pt、at和rt為光伏出力、有功負荷以及無功負荷的不確定變量,Δpt、Δat和Δrt分別表示預測值和rtf的偏差值,參數Γp、Γa和Γr表示不確定裕度,即不確定變量偏離預測值的總相對偏差,其取值范圍為0到一天內總時間段NT之間。
3.根據權利要求2所述的考慮不確定光伏與負荷的牽引供電系統魯棒能量管理方法,其特征在于,所述步驟2中的目標函數為:
式中:f為目標函數,表示牽引變電所日運行成本,t為時間段,Ptgrid,buy為牽引變電所從電網購得的電能功率,Ptgrid,fed牽引變電所反饋回電網的電能功率,PtPV為光伏出力,Ptb,dis為電池放電功率,Ptb,ch為電池充電功率,Ptu,dis為超級電容放電功率,Ptu,ch為超級電容充電功率,Ptdem為需量功率,為光伏運行維護成本價格,為電池運行維護成本價格,為超級電容運行維護成本價格,cdem需量電費價格,為牽引變電所購電價格,為反饋回電網電能的征收費用價格,Nday為每月運行天數,和均為二進制變量;PtT為牽引變壓器有功功率,Ptα為背靠背變流器α相有功功率,Ptβ為背靠背變流器β相有功功率,為背靠背變流器β相無功功率;Pdem,max為表示一天中最大需量值的輔助變量;和均為輔助變量;
其中:
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