[發(fā)明專利]考慮柔性負(fù)荷、儲能和新能源的配電網(wǎng)帕累托優(yōu)化方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202111361875.0 | 申請日: | 2021-11-17 |
| 公開(公告)號: | CN114004107A | 公開(公告)日: | 2022-02-01 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 劉斌;談竹奎;呂黔蘇;徐長寶;張銳鋒;唐賽秋;高吉普;歐家祥;徐玉韜 | 申請(專利權(quán))人: | 貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司 |
| 主分類號: | G06F30/20 | 分類號: | G06F30/20;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F111/06;G06F113/04 |
| 代理公司: | 貴陽中新專利商標(biāo)事務(wù)所 52100 | 代理人: | 商小川 |
| 地址: | 550002 貴*** | 國省代碼: | 貴州;52 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 考慮 柔性 負(fù)荷 新能源 配電網(wǎng) 帕累托 優(yōu)化 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種考慮柔性負(fù)荷、儲能和新能源的配電網(wǎng)帕累托優(yōu)化方法,它包括。首先根據(jù)系統(tǒng)信息對數(shù)量大的分布式設(shè)備進行聚合建模,建立系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化模型,所考慮時段包括當(dāng)前時段和未來時段,目標(biāo)包括但不限于系統(tǒng)運行費用、儲能利用強度、用戶舒適度等,然后利用帕累托多目標(biāo)優(yōu)化算法求解帕累托前沿,根據(jù)需要從帕累托前沿中選擇一個折衷解,最后對集群指令進行分解并將指令下發(fā)到設(shè)備進行執(zhí)行。實現(xiàn)通過協(xié)調(diào)柔性負(fù)荷、儲能和新能源的運行提高新能源消納水平,降低配電網(wǎng)運行成本,降低柔性負(fù)荷調(diào)度對用戶舒適度的影響并降低對儲能壽命的損耗。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于電網(wǎng)調(diào)度領(lǐng)域,特別是涉及一種考慮柔性負(fù)荷、儲能和新能源的配電網(wǎng)帕累托優(yōu)化方法。
背景技術(shù)
隨著新能源發(fā)電技術(shù)的發(fā)展以及碳達峰、碳中和目標(biāo)的推進,配電網(wǎng)中新能源接入量不斷增大,解決好波動性大的新能源的本地消納問題是一個挑戰(zhàn)。同時,由于智能家居、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展,大量具備可調(diào)節(jié)能力的柔性負(fù)荷具備了接受優(yōu)化調(diào)度的能力,成為儲能之外另一種重要的可控資源。
目前針對配電網(wǎng)分布式資源調(diào)度的研究有很多,但是較少有考慮多目標(biāo)優(yōu)化的研究。由于針對分布式資源的優(yōu)化既要考慮運行成本,還要考慮用戶舒適度、儲能長期損耗成本等多個目標(biāo)。其中用戶舒適度目標(biāo)難以量化成經(jīng)濟指標(biāo),而儲能損耗長期成本在短期內(nèi)的評價較為復(fù)雜,故目前將多目標(biāo)問題加權(quán)處理成單目標(biāo)的方法存在權(quán)重主觀性強的問題。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是:提供一種考慮柔性負(fù)荷、儲能和新能源的配電網(wǎng)帕累托優(yōu)化方法,以解決現(xiàn)有技術(shù)對配電網(wǎng)分布式資源調(diào)度優(yōu)化將多目標(biāo)問題加權(quán)處理成單目標(biāo)的方法存在權(quán)重主觀性強的問題。
本發(fā)明的技術(shù)方案是:
一種考慮柔性負(fù)荷、儲能和新能源的配電網(wǎng)帕累托優(yōu)化方法,它包括:
步聚1:更新系統(tǒng)所有信息,包括分布式設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前時段和未來時段負(fù)荷預(yù)測情況、當(dāng)前時段和未來時段新能源出力預(yù)測情況、當(dāng)前時段和預(yù)測電價等其他配電網(wǎng)優(yōu)化所需的參數(shù);
步驟2:對數(shù)量大的分布式設(shè)備進行聚合建模;
步驟3:建立系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化模型,所考慮時段包括當(dāng)前時段和未來時段,目標(biāo)包括但不限于系統(tǒng)運行費用、儲能利用強度、用戶舒適度;
步驟4:利用帕累托多目標(biāo)優(yōu)化算法求解帕累托前沿;
步驟5:根據(jù)需要從帕累托前沿中選擇一個折衷解;
步驟6:判斷當(dāng)前時段計劃是否執(zhí)行完畢,若否轉(zhuǎn)步驟7,若是轉(zhuǎn)步聚1;
步驟7:更新分布式設(shè)備狀態(tài);
步驟8:對集群指令進行分解;
步驟9:將指令下發(fā)到設(shè)備進行執(zhí)行,然后轉(zhuǎn)到步驟6。
步驟2所述的分布式設(shè)備聚合建模用于將分布式設(shè)備的可行域聚合成一個整體,來描述這些分布式設(shè)備功率之和的可行域;分布式設(shè)備包括空調(diào)、電動汽車或分布式儲能設(shè)備。
定頻空調(diào)聚合建模的的方法為:
定頻空調(diào)的取用電功率乘以恒定的能效比即可轉(zhuǎn)換為制冷量,故對于定頻空調(diào),模型如下:
式中,C為等效比熱容,R為等效熱阻,Tout為外界溫度,Tin為室內(nèi)氣體溫度,P為空調(diào)功率,η為空調(diào)的制冷效率;考慮到在實際的采樣系統(tǒng)中,采樣值是離散的,故對上述微分方程求解后的得到的離散化表達式為:
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