一种微电网电源的优化规划及评估方法技术

本发明专利技术公开了一种微电网电源的优化规划及评估方法，在并网和孤岛两种运行方式下，分别建立了微电网内分布式电源优化规划的数学模型，考虑了柴油发电机启动和运行的约束条件，获得科学的风电、光伏、燃料电池、柴油发电机和储能的容量的优化配置，采用遗传和粒子群算法对微电网内部的电源进行了优化规划；并建立了包含稳定电源占比、总投资、储能的时移电量、电源容量充裕度、柴油发电机最长运行时间的规划方案评估方法，保证了规划方法的正确性和规划结果的合理性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术设及微电网内分布式电源规划领域，尤其是设及一种考虑并网和孤岛两种 运行方式的微电网电源的优化规划及评估方法。
技术介绍
资源的短缺，能源的消耗W及环境保护的需求促进了分布式新能源的发展。微电 网（Micro-grid,简称MG)是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护 装置等汇集而成的小型发配电系统，是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统。它 能够有效地解决分布式电源的大量接入，满足偏远地区供电和提高城市电网灵活性，节省 大电网投资，提高供电可靠性，具有广阔的发展应用前景；微电网的建设有利于充分发挥分 布式电源的最佳效能，同时微电网可W与传统电网互相支撑，在电网故障时能孤岛运行，保 证重要负荷不间断供电；如何根据当地的自然资源条件和用户要求，优化选择、配置各分布 式电源，在满足微电网安全稳定运行和用户供电要求的前提下，使得综合效益最优，具有重 要的研究意义。 微电网电源的优化规划是微电网规划的重要内容，目前国内外学者在该方面做了 大量研究，并取得了一定成果，文献"基于混合量子遗传算法的微电网电源优化配置"（符 杨等，电力系统保护与控制，2013,41 (24) :50-57)W孤岛运行的风光储互补独立微电网为 研究对象，建立了计及安装建设费用、运行维护费用、设备重置费用和停电补偿费用的微电 网电源规划目标函数，并采用自适应罚函数法进行修正，结合自适应旋转角调整策略、量子 位交叉变异操作和群体灾变思想，提出了一种混合量子遗传算法，对规划模型进行求解，但 由于仅针对微电网的孤岛运行状态进行规划，忽略了并网运行状态，也没有考虑柴油发电 机的运行约束，可能影响规划结果的科学性；文献"风光互补混合供电系统多目标优化设 计"（杨埼等，电力系统自动化，2009，33(17) :86-90)提出了一种风光互补混合供电系统 的容量优化配置模型，引入光伏太阳板倾角该一决策变量，使模型更加精确，采用改进微分 进化算法来进行模型的求解，结果表明算法具有良好的收敛稳定性；文献"化timalunit sizingofdistributedenergyresourcesinmicrogridusinggeneticalgorithm" (TafreshiSMM等，Proceedingsofthe18thIranianConferenceonElectrical 化gineering，2010: 836-841)建立了微电网电源容量的优化规划模型，主要考虑微电网 孤岛运行方式，目标函数计及安装成本、重置成本、运行维护成本、燃料成本W及向大电网 卖电收入，W负载缺电概率为约束条件，并采用遗传算法对此非线性优化规划问题进行求 解；文献"考虑随机特性的微电网电源优化配置"(卢洋等，电力系统及其自动化学报，2013， 25 (3) : 108-114)W综合经济成本最低为目标，W节点电压质量为约束条件，建立了孤岛运 行微电网电源选址定容的数学模型，并用粒子群算法进行求解。文献"基于净效益最大化 的微电网电源优化配置"（李登峰等，电力系统保护与控制，2013,41(20) : 20-26)综合考虑 电源投资、运行和维护、燃料购买等成本，W及节能减排、降损、改善可靠性和延缓电网投资 等效益，建立微电网年化净效益的目标函数，计及储能单元充放电、微电网全年孤岛运行的 充裕性、碳排放等约束条件，建立优化了微电网电源优化配置模型，并采用遗传算法进行求 解。 微电网有并网和孤岛两种运行方式，在并网方式下可W与主网进行功率交换，在 孤岛运行方式下可W借助出力可控的分布式电源和储能来维持微电网稳定运行，而W往对 于微电网电源优化规划的研究中，优化规划数学模型往往不能综合考虑微电网的两种不同 运行方式，该种规划方案是欠缺科学性的，在间歇性分布式电源占比较大的规划方案中，当 风速、光照强度较小时，需要柴油发电机长期运行，因此在规划中考虑柴油发电机的运行约 束是有必要的，而许多文献忽略了该一重要约束。另外，对于已得出的微电网电源规划方 案，鲜有文献提出规划方案评估方法来评价规划结果的合理性。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：提供，针对 现有技术无法同时对并网和孤岛情况进行优化规划W及未考虑柴油发电机约束问题带来 的优化规划方案未到达最优，能够科学地对微电网电源进行优化规划，获得最优的分布式 电源配置方案，采用遗传算法能够快速实现最优配置，并能够对其进行评估，获得最优的一 种合理方案组合，W克服现有技术问题的不足。 本专利技术的技术方案；一种微电网电源的优化规划方法，该方法包括W下步骤： (1)建立并网运行方式优化规划数学模型，在并网运行方式下的微电网，要保证微电网 内部负荷的100%供电，其次，电能的来源除了考虑微电网内部电源之间的机组组合之外， 还需要考虑微电网与配电网之间的电能交易量，同时，充分考虑到可再生能源的最大化利 用，建立总投资的数学模型，其目标函数如下：其中，为各分布式电 源的初始投资费用，3/为分布式电源的种类，r为贴现率，王为分布式电源使用年限；为各分布式电源的运行管理费用，了 小 时，为第/种分布式电源单位功率的运行管理费用（元/kWh), 为第巧巾分布式 电源功率； X巧。:.为微电网从外部配电网的购电费用，C:.K.为购电价格(元)，巧。：为 购电电量（kWh);为各分布式电源的残值；为燃料电池和柴油发电机的燃料费用，P为第I种燃料 电池或柴油发电机单位功率的燃料费用，巧为第I种燃料电池或柴油发电机功率，为 燃料电池和柴油发电机的种类；为各分布式电源的排污费用，为处理第墓种污 染物的费用，巧）为第巧巾分布式电源的污染物排放量；为用户的停电损失费用；其中，为用户中断的负荷量，了.为 停电损失费用。 (2)通过步骤（1)中的数学模型，让可再生能源发生最大化利用，采用并网约束条 件对风力发电、光伏、燃料电池、柴油发电机W及储能的容量进行优化规划，保证微电网内 部负荷的100%供电，得到各分布式电源的最优配置方案，即风电、光伏、燃料电池、柴油发 电机和储能的最优配置，所述并网约束条件包括柴油发电机初始启动的最小值约束和运行 约束； (3) 建立孤岛运行方式优化规划数学模型，数学模型的目标函数如下：其中，为用户的停电损失费用，C，为用户停电损失费用， c__&为储能的投资，为用户停电量，为中断负荷的补偿费用； (4)通过步骤（3)中的所述数学模型的目标函数通过孤岛约束条件进行优化，获得目标 函数最小，得到储能的进一步的最终最优配置，获得并网和孤岛运行方式下各分布式电源 的最终最优配置方案。 优选的，上述并网约束条件为： (1) 功率平衡约束其中，巧?、每了、巧；、gc、這、巧,分别为"寸刻光伏发电、风力发电、柴 油发电机、燃料电池、储能化及电网的输出功率，H;、<、<为电源功率效率系数， if为f时刻的负荷，巧^为r时刻的网损； (2) 各分布式电源功率上下限约束取〇，&C：.h,ari为各分布式电源的额定功率； (3)储能充放电约束当t时刻储能的容量￡^1^大于放电深度时，储能放电，小于放电深度时，储能不放电，所 述放电深度为总储能电量带的50% ; (4)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种微电网电源的优化规划方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：（1）建立并网运行方式优化规划数学模型，数学模型的目标函数如下：其中，为各分布式电源的初始投资费用，为分布式电源的种类，为贴现率，为分布式电源使用年限；为各分布式电源的运行管理费用，小时，为第种分布式电源单位功率的运行管理费用（元/kWh），为第种分布式电源功率；为微电网从外部配电网的购电费用，为购电价格（元），为购电电量（kWh）；为各分布式电源的残值；为燃料电池和柴油发电机的燃料费用，为第种燃料电池或柴油发电机单位功率的燃料费用，为第种燃料电池或柴油发电机功率，为燃料电池和柴油发电机的种类；为各分布式电源的排污费用，为处理第种污染物的费用，为第种分布式电源的污染物排放量；为用户的停电损失费用；其中，为用户中断的负荷量，为停电损失费用；（2）通过步骤（1）中的数学模型，让可再生能源发生最大化利用，采用并网约束条件对风力发电、光伏、燃料电池、柴油发电机以及储能的容量进行优化规划，保证微电网内部负荷的100%供电，得到各分布式电源的最优配置方案，即风电、光伏、燃料电池、柴油发电机和储能的最优配置，所述并网约束条件包括柴油发电机初始启动的最小值约束和运行约束；（3）建立孤岛运行方式优化规划数学模型，数学模型的目标函数如下：其中，为用户的停电损失费用，为用户停电损失费用，为储能的投资，为用户停电量，为中断负荷的补偿费用；（4）通过步骤（3）中的所述数学模型的目标函数通过孤岛约束条件进行优化，获得目标函数最小，得到储能的进一步的最终最优配置，获得并网和孤岛运行方式下各分布式电源的最终最优配置方案。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张栩，高华，李丽娟，廖剑波，刘金森，张彦，卢嗣斌，
申请(专利权)人：贵州电网公司电网规划研究中心，
类型：发明
国别省市：贵州;52