一种结合双主控协作与MPSO算法的微电网动态优化调度方法技术

技术编号:13188210 阅读:60 留言:0更新日期:2016-05-11 17:44
本发明专利技术涉及一种结合双主控协作与MPSO算法的微电网动态优化调度方法,所述微电网包含蓄电池储能系统和柴油发电机组两种主控电源,以及风力发电机组和光伏发电系统两种非主控电源;该方法包括:1)蓄电池储能系统作为微电网的主控电源时,系统的经济调度优化策略;2)柴油发电机组作为微电网的主控电源时,系统的经济调度优化策略;3)改进的粒子群优化算法;4)基于改进粒子群优化算法的双主控动态协作的微电网经济调度优化过程。本发明专利技术采用改进的粒子群优化算法对优化调度模型求解,能够同时追求系统最优运行控制模式和最小发电成本目标,有效实现了微电网系统经济运行的最小化发电总成本目标和最大化利用可再生能源,改善微电网经济运行性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于微电网经济运行
,涉及一种结合双主控协作与MPS0算法的微 电网动态优化调度方法。
技术介绍
微电网的经济调度优化是在确保系统稳定可靠运行的基础上,通过优化调配分布 式电源组合及其出力大小实现系统总发电成本最小化的一项关键技术。由于微电网系统中 各分布式电源的种类多样、控制特性各异、运行状态及运行成本各不相同等影响因素,因 此,含多分布式电源微电网的经济调度优化是一个高维的、多时间尺度的、多约束的和非线 性的复杂动态优化问题。相对于传统大电网,风光柴蓄混合能源微电网系统中高渗透率的 风电和光伏等间歇性电源以及具有独特能量双向流动的蓄电池储能系统,使得微电网系统 经济调度相对于传统大电网的经济调度具有非常大的差异性。 经对现有技术的文献检索发现,"基于储能单元运行方式优化的微电网经济运行" (基于储能单元运行方式优化的微电网经济运行.电网技术,2012,36(1) :45-50.)-文 建立了微电网内各单元数学模型及蓄电池充放电模型,讨论了微电网离并网运行方式,采 用动态规划法先对对蓄电池运行方式进行求解,然后再求解出燃料电池的合理运行方式, 由此形成调度周期内整个微电网的最佳运行方式。申请号为201110121088.9的中国专利技术专 利申请提出基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法,将微电网的经济运行分为 日前计划和实时调度两个阶段;在日前计划中,基于日前预测数据将微电网的经济运行建 模为混合整数线性规划问题;在实时调度中,遵循日前计划的开停机结果,基于实时超短期 预测数据与各电源的实时运行状态,将微电网的经济运行建模为非线性规划。以上方法均 没有针对系统中各分布式电源和蓄电池储能系统在各时段间的相互耦合影响,没有给出相 应的多种不同可控型电源间的动态调度协调控制方案。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种结合双主控协作与MPS0算法的微电网动态 优化调度方法,该方法设计了蓄电池储能系统和柴油发电机组分别作为微电网系统主控电 源时,系统的经济调度优化策略与基于改进粒子群优化算法的双主控动态协作的微电网经 济调度优化过程,该方法充分利用了蓄电池储能系统和柴油发电机组不同的发电成本,使 得蓄电池储能系统和柴油发电机组根据不同的运行条件而交替作为主控电源来维持和保 证整个微电网系统电压和频率稳定性;该方法根据微电网经济运行的动态能量特性,采用 了具有结构简单、收敛速度快和鲁棒性好的改进粒子群算法(MPS0)对模型进行求解;该方 法能够同时追求系统最优运行控制模式和最小发电成本目标,有效实现了微电网系统经济 运行的最小化发电总成本目标和最大化利用可再生能源,改善微电网经济运行性能。 为达到上述目的,本专利技术提供如下技术方案: -种结合双主控协作与MPS0算法的微电网动态优化调度方法,所述微电网包含蓄 电池储能系统(Battery Energy Storage System,BESS)和柴油发电机组(Diesel Generator Engine,DE)两种主控电源,以及风力发电机组(Wind Turbine,WT)和光伏发电 系统(Photo vo 1 ta i c,PV)两种非主控电源,该方法包括以下步骤:步骤一:获得初始阶段的基本数据,包含有系统负荷需求、风电输出功率和光伏输 出功率、可用的分布式电源数量及输出功率限值、蓄电池储能系统的容量及容量限制值; 步骤二:建立微电网经济优化调度模型; 步骤三:对粒子群算法进行改进,建立改进粒子群优化算法模型; 步骤四:采用改进粒子群优化算法对微电网经济调度优化模型进行综合权衡求 解,同时计算求解出整个调度周期内微电网系统的最小发电成本以及最恰当的经济调度方 案,此处,在每个周期内的微电网经济调度优化过程中都有两个不同的时间尺度:时间尺度 t:仅用于优化求解系统的最小发电成本目标;时间尺度V:仅用于优化选择系统运行控制 模式,求解最恰当的经济调度方案;在整个调度期间,微电网系统的主控电源不是唯一的, 可能是由蓄电池储能系统和柴油发电机组根据不同的运行条件而交替作为主控电源来维 持和保证整个微电网系统电压和频率稳定性。主控电源M(t')需要在控制模式选择的时间 域(t'=t'+l)内评估主控电源是否满足最短启停时间约束。如果在整个调度周期内,主控 电源总是始终由同一种分布式电源承担,那么t和V这两个时间尺度相同,即t = t\ 步骤五:以采样时间段T(通常设定为5分钟)为基本单位逐次循环求解,并以一天 (24小时)为整个调度周期最大值进行检验是否满足终止条件,如果满足,则输出整个调度 周期内所有采样时间段的微电网最小发电成本总和,即为所求解的微电网经济调度优化结 果;否则,则返回第一步继续运行直至满足终止条件。 进一步,步骤中所述的调度方案包括: 1)调度方案A:蓄电池储能系统作为主控电源(Mode 1),且微电网电源组合类型为 "蓄电池储能+风力发电机组+光伏发电机组",此种情况下,微电网系统内的所有电力负荷 需求都是由风力发电机组、光伏发电机组和蓄电池储能系统来能够共同满足和承担,而不 需柴油发电机组的电力补充供应; 2)调度方案B:蓄电池储能系统作为主控电源(Mode 1),且微电网电源组合类型为 "蓄电池储能+风力发电机组+光伏发电机组+柴油发电机组",而柴油发电机组则为从控电 源并以恒定功率方式提供电力输,此种情况下,微电网系统内的所有电力负荷需求都是由 蓄电池储能系统、柴油发电机组、风力发电机组和太阳能光伏发电机组来共同承担和满足; 3)调度方案C:柴油发电机组作为主控电源(Mode 2),且微电网电源组合类型为 "柴油发电机组+风力发电机组+光伏发电机组",此种情况下,微电网系统内的所有电力负 荷需求都是由风力发电机组、光伏发电机组和柴油发电机组来共同承担和满足,而不需要 蓄电池储能系统参与调节; 4)调度方案D:柴油发电机组作为主控电源(Mode 2),且微电网电源组合类型为 "柴油发电机组+风力发电机组+光伏发电机组+蓄电池储能",而蓄电池储能系统则为从控 电源并以恒功率控制(PQ控制)方式协助柴油发电机组进行功率补偿调节,此种情况下,微 电网系统内的所有电力负荷需求都是由柴油发电机组、风力发电机组、光伏发电机组和蓄 电池储能系统来共同承担和满足; 5)调度方案E:两种不同模式间的交互切换,即根据系统实时运行需求,微电网系 统从当前控制模式切换到另一种控制模式,换言之,微电网系统的两种不同运行控制模式 Mode 1(蓄电池储能系统为主控电源)与Mode 2(柴油发电机组为主控电源)之间的相互切 换。 进一步,步骤中所述经济调度优化模型包括: (1)优化目标:调度周期内的微电网系统总发电成本最小,目标函数定义如下: Cmc(P)为微电网系统在整个调度周期NT内产生功率P所需要的总发电成本;N为某 调度周期内采样时间段T的个数;G为分布式电源的类型数量;CXPKt))表示第j种分 布式电源输出功率h(t)时的总发电成本;P」(t)第j种分布式电源在第t个时间间隔期间 的输出功率; ①可再生能源电源发电成本: CDC,i、CMQ,i和SES,i分别为第i个可再生能源分布式电源输出功率Pi(t)时的本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种结合双主控协作与MPSO算法的微电网动态优化调度方法,所述微电网包含蓄电池储能系统(Battery Energy Storage System,BESS)和柴油发电机组(Diesel Generator Engine,DE)两种主控电源,以及风力发电机组(Wind Turbine,WT)和光伏发电系统(Photovoltaic,PV)两种非主控电源,其特征在于:该方法包括以下步骤:步骤一:获得初始阶段的基本数据,包含有系统负荷需求、风电输出功率和光伏输出功率、可用的分布式电源数量及输出功率限值、蓄电池储能系统的容量及容量限制值;步骤二:建立微电网经济优化调度模型;步骤三:对粒子群算法进行改进,建立改进粒子群优化算法模型;步骤四:采用改进粒子群优化算法对微电网经济调度优化模型进行综合权衡求解,同时计算求解出整个调度周期内微电网系统的最小发电成本以及最恰当的经济调度方案,此处,在每个周期内的微电网经济调度优化过程中都有两个不同的时间尺度:时间尺度t:仅用于优化求解系统的最小发电成本目标;时间尺度t′:仅用于优化选择系统运行控制模式,求解最恰当的经济调度方案;步骤五:以采样时间段T为基本单位逐次循环求解,并以一天(24小时)为整个调度周期最大值进行检验是否满足终止条件,如果满足,则输出整个调度周期内所有采样时间段的微电网最小发电成本总和,即为所求解的微电网经济调度优化结果;否则,则返回第一步继续运行直至满足终止条件。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:马艺玮
申请(专利权)人:重庆邮电大学
类型:发明
国别省市:重庆;85

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