[發明專利]基于小生境混沌粒子群算法的微網群優化調度策略

有效

• 申請號: 202110259648.0
• 申請日: 2021-03-10
• 公開（公告）號: CN112821470B
• 公開（公告）日: 2023-10-27
• 發明（設計）人: 潘庭龍;陳友芹;吳定會;許德智
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: H02J3/46
• 分類號: H02J3/46;H02J3/00
• 代理公司: 無錫承果知識產權代理有限公司 32373
• 代理人: 張婷婷

本發明公開了基于小生境混沌粒子群算法的微網群優化調度策略，包括：步驟1：建立動態電價模型和動態電價下的負荷模型，基于動態電價模型建立成本模型和經濟收益模型，基于成本模型和經濟收益模型建立目標函數模型；步驟2：分別設定微網功率平衡、出力，可控機組出力、爬坡，儲能電池運行，微網間功率交互及微網與配電網功率交互的約束條件；步驟3：將約束條件下的目標函數模型作為調度模型；步驟4：采用小生境混沌粒子群算法優化調度模型，求解調度模型的最優成本解。本發明的實現微網群不同電源間空間互補、儲能裝置存儲和釋放電能雙向調節、電源和負荷供需平衡的互動調控，表明優化調度策略的有效性。

技術領域

本發明屬于微網群的經濟環保優化運行技術領域，更具體地，涉及一種基于小生境混沌粒子群算法的微網群優化調度策略。

背景技術

混合微電網及其群集因供電靈活，調控能力強，能滿足多維度、多層次的電力需求而備受關注。因此，加深對微網群經濟環保運行、能量合理調度的研究至關重要。

傳統粒子群優化算法適用于低維空間的函數優化，在多約束條件時，易局部最優而導致優化效果驟降。為強化PSO(粒子群優化)算法在微網群運行中的優化能力，國內外許多研究已取得有價值的成果。例如基于兩點估計和改進粒子群算法，建立考慮不確定性規則的微網格，可以隨機分配微電網的經濟負荷，但是這種改進粒子群算法不能實現綜合能源的互動調控。

為此，特別需要一種實現微網群系統綜合能源的互動調控、空間互補的微網群優化調度策略。

發明內容

本發明的目的是提出一種實現微網群系統綜合能源的互動調控、空間互補的微網群優化調度策略。

為了實現上述目的，本發明提供一種基于小生境混沌粒子群算法的微網群優化調度策略，包括：步驟1：建立動態電價模型和動態電價下的負荷模型，基于所述動態電價模型建立成本模型和經濟收益模型，基于所述成本模型和經濟收益模型建立目標函數模型；步驟2：分別設定微網功率平衡、出力，可控機組出力、爬坡，儲能電池運行，微網間功率交互及微網與配電網功率交互的約束條件；步驟3：將所述約束條件下的目標函數模型作為調度模型；步驟4：采用小生境混沌粒子群算法優化所述調度模型，求解所述調度模型的最優成本解。

優選的，所述動態電價模型為：

其中，t＝1,2,…,24為時間段，P_t^pro為系統功率供應量，P_t^re為系統功率需求量，為微網間售購電的價格，為微網選擇從配電網購買電能的價格，為微網選擇向配電網售賣電能的價格，為供需平衡時所設定的基準電價；

所述動態電價下的負荷模型為：

其中，i＝1,2,…,n為微網群中第i個子微網，P_i,t為動態電價下子微網i在t時段中的電力負荷，為可調控的負荷，δ_i,t為電價對負荷的影響因子。

優選的，所述成本模型為：