[發明專利]多分布式電源的獨立微電網多時間尺度協同優化調度方法

有效

• 申請號: 202010571446.5
• 申請日: 2020-06-19
• 公開（公告）號: CN111740443B
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發明（設計）人: 李美玲;朱子琪;張文松;祁秋民;王正輝;王瑜;岳超;李興;張舒凱;李鑫;胡崗;李洛;張瑋
• 申請（專利權）人: 中國電建集團青海省電力設計院有限公司
• 主分類號: H02J3/38
• 分類號: H02J3/38;H02J3/46;H02J3/00;H02J3/28;H02J3/48
• 代理公司: 西寧品之宜知識產權代理事務所(普通合伙) 63105
• 代理人: 李樹志

1.多分布式電源的獨立微電網多時間尺度協同優化調度方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，統計含多分布式電源的獨立微電網相關參數及日前預測信息，建立獨立微電網系統結構；

S2，建立含多分布式電源的獨立微電網日前協同優化調度模型，具體包括以下步驟：

S201：構建日前協同優化調度模型目標函數；

函數模型考慮機組燃料成本、維護成本及棄風棄光成本，以系統運行最低成本為目標函數進行優化：

式中：96為優化時段個數；為柴油機組發電成本；α_n、β_n和γ_n為柴油機組發電成本系數；為柴油機組狀態變量，表示機組處于運行狀態，表示機組處于停機狀態；

為柴油機組n在[t-1，t]時段的有功出力；N_DG為獨立微電網柴油機組的數量；

C_re為柴油機組啟停成本；

為儲能設備運行成本，包括設備充放電維護費用及設備壽命損耗費用；c_bat為儲能設備充放電維護費用系數；c_cycle為儲能設備壽命損耗費用系數；為儲能設備n在[t-1，t]時段充放電功率；N_BA為獨立微電網儲能設備數量；為系統棄風棄光懲罰成本；c_ban為系統棄風棄光懲罰成本系數，為獨立微電網在[t-1，t]時段棄風棄光功率；

S202：構建日前協同優化調度模型約束條件；

獨立微電網系統在運行時必須遵循基本電路原理和各設備固有特性，目標函數優化需滿足系統功率平衡約束、柴油機組約束、儲能設備約束和棄風棄光約束：

系統功率平衡約束：

式中：為風電日前預測有功出力；為光電日前預測有功出力；為系統預測負荷；為儲能設備放電狀態變量，表示設備處于放電狀態，表示機組未被調用；為儲能設備充電狀態變量，表示設備處于充電狀態，表示機組未被調用。

柴油機組約束：

柴油機組有功功率受其出力限值約束：

式中：為柴油機組n的有功功率上限；為柴油機組n的有功功率下限；

在調節過程中，機組還受到爬坡約束的制約：

式中：為柴油機組n從t-1時段到t時段允許的上升出力的最大值；為柴油機組n從t-1時段到t時段允許的下降出力的最大值；

為限制柴油發電機組頻繁啟停機，其最短開停機時間約束為：

式中：為狀態變量，表示柴油發電機的停機狀態，T_r為柴油發電機最小運行時間；T_S為柴油發電機最小停機時間；

儲能設備約束：

儲能設備m在時刻t的荷電狀態(State?of?Charge,SOC)可由下式計算：

式中：η_ch,m為儲能設備m的充電效率，η_dis,m為儲能設備m的放電效率，由儲能設備性能決定；ΔT為時間精度；

充放電功率約束和剩余電量約束如下：

式中：為儲能設備m的最大充放電功率；為設備的剩余電量的上限；為設備的剩余電量的下限；

棄風棄光功率約束：

式中：為棄風棄光功率；

S3，建立含多分布式電源的獨立微電網日內協同優化調度模型，具體包括以下步驟：

S301：構建日內協同優化調度模型目標函數；

風光電的預測精度隨時間的變短而提高，日內協同優化調度模型基于日前優化調度計劃，根據日內不斷更新的風光電預測信息，滾動更新日前調度計劃；該模型以最大化消除風光電日內偏差為目標函數：

式中：為風電日內偏移量，為光電日內偏移量；為柴油機組的日內調節功率；為儲能設備的日內調節功率；

由于在日前調峰優化控制模型中存在功率平衡約束：

將上式帶入(13)可得：

因此，日內優化模型的目標函數轉變日內風光電偏差與柴油機組和儲能設備修正量差值最小；

S302：構建日內協同優化調度模型約束條件；

模型約束調節包括系統功率平衡約束、柴油機組約束、儲能設備約束和棄風棄光約束；

系統功率平衡約束：

柴油機組約束：

式中：為柴油機組在t時段的日內有功出力；

儲能設備約束：

式中：為儲能設備在t時段的日內有功出力；為日內調節后的儲能設備剩余電量

棄風棄光功率約束：

式中：為棄風棄光功率；

S4，對所建模型進行求解；

S5，得到含多分布式電源的獨立微電網多時間尺度協同優化調度最優方案。

2.根據權利要求1所述的多分布式電源的獨立微電網多時間尺度協同優化調度方法，其特征在于，所述S4具體包括以下步驟：

S401，設定粒子群算法的相關參數，所述的參數包括但不限于：粒子群規模N、最大迭代次數t_Max、慣性權重系數w、加速系數c₁、c₂，粒子速度最大值V_max和粒子速度最小值V_max；

S402，對柴油機組和儲能設備進行編號，通過隨機初始化粒子群，得到N種可行解，將初始粒子值代入公式(1)或(13)計算目標函數，目標函數值即為適應度，求得每個粒子適應度值F_i；

S403，計算每個粒子的歷史最優解p_Best.i以及全局粒子歷史最優解g_Best，其中，g_Best＝min(p_Best.i)，k為迭代次數；

S404，對每個粒子進行速度和位置更新，每次更新后，檢查速度是否超過速度最大值V_max或最小值V_min，如果超出該范圍，將速度限制為該極值；同時，檢查每個粒子的位置是否超過了約束條件，如果超過該范圍，將位置限制為該極值；

S405，將更新后的粒子位置代入潮流計算，計算粒子更新后的適應值；如果粒子i的適應值優于此前的個體極值p_Best.i，則令令如果g優于此前的全局歷史最優值g_Best，則令g_Best＝g；

S406，若迭代次數k＞t_Max，則停止計算，輸出與全局歷史最優值g_Best相對應的柴油機組和儲能設備有功輸出解；

否則返回步驟S403再次計算。