一种基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法技术

一种基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法：针对包含风力发电、光伏发电、蓄电池、微燃机、燃料电池及柴油发电机的交直流混合微网，建立多目标、多约束、非线性的优化运行数学模型，目标函数考虑电网购电成本、微源燃料成本、环境效益成本、网损以及运行维护成本，且服从微网内部功率平衡、公共连接点传输容量、可控微源爬坡率、单位时间蓄电池充放电上下限、蓄电池荷电状态上下限、蓄电池前后时间段功率平衡及蓄电池荷电状态不变的约束条件；采用文化基因算法求解交直流混合微网数学模型；验证基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法的正确性和有效性。本发明专利技术能有效求解多目标、多约束的非线性优化目标函数，提高微网经济效益和环保效益。

【技术实现步骤摘要】
一种基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法
本专利技术涉及一种交直流混合微网优化运行方法。特别是涉及一种基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法。
技术介绍
随着传统能源日益枯竭，风力发电、光伏发电等新的发电方式由于其良好的环境效益受到国内外学者的关注。微网是包含分布式能源、负荷、储能等器件的新型供电网络，由于其具备对新能源的及时消纳、实现各种形式的微源的互补利用等优点，已成为国内外关注的热点。目前，负荷种类越来越丰富，直流负荷的供电可靠性成为一大学术课题。交直流混合微网融合了交流负荷和直流负荷，能够提高电能质量，适当减少电力电子器件的使用从而降低谐波污染。为了保证交直流混合微网的安全可靠运行，国内外相关学者正在大力开展对于交直流混合微网运行控制技术的开发和应用研究。交直流混合微网经济优化运行是其中的一个研究课题，随着微网结构复杂多样化，寻找优化性能更加良好的智能搜索算法是关键。目前常用的智能算法寻优效果良好，但仍存在一些收敛速度慢或者达不到收敛精度要求等问题，因此需要尝试新的智能算法。智能算法中有一类进化类算法，类似于遗传算法、免疫算法等。这类算法基于进化论中“优胜劣汰”的法则，将父代中的优良基因遗传给下一代。有关学者将这一理论推广到文化的发展中，国外称之为“文化进化”。文化基因算法正是基于这种思想，算法迭代过程分为局部搜索和全局搜索，各自可以有一套单独的理论对个体进行筛选，从而从两个层面加速个体逼近最优值，提高算法收敛精度。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种能有效求解多维、多目标、多约束及非线性的目标函数的基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法。本专利技术所采用的技术方案是：一种基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法，包括如下步骤：1)针对包含风力发电、光伏发电、蓄电池、微燃机、燃料电池及柴油发电机的交直流混合微网，建立多目标、多约束、非线性的优化运行数学模型，目标函数考虑电网购电成本、微源燃料成本、环境效益成本、网损以及运行维护成本，且服从微网内部功率平衡、公共连接点传输容量、可控微源爬坡率、单位时间蓄电池充放电上下限、蓄电池荷电状态上下限、蓄电池前后时间段功率平衡及蓄电池荷电状态不变的约束条件；2)采用文化基因算法求解交直流混合微网数学模型；3)验证基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法的正确性和有效性。步骤1)所述的目标函数F如下：F＝FGrid+Fec+Floss+FomFGrid＝FACGrid+FDCGridFec＝FACec+FDCecFloss＝FACloss+FDClossFom＝FACom+FDCom其中，FGrid为电网购电成本；Fec为经济成本；Floss为网损；Fom为设备运行维护成本；FACGrid为交流区电网购电成本；FACec为交流区经济成本，由交流区微源燃料成本FACfuel和环境效益成本FACen相加得到；FACloss为交流区网损；FACom为交流区设备运行维护成本；FDCGrid为交流区电网购电成本；FDCec为交流区微源经济成本，由直流区微源燃料成本FDCfuel和环境效益成本FDCen相加得到；FDCloss为交流区网损；FDCom为交流区设备运行维护成本；其中，(1)交流区电网购电成本FACGrid和直流区电网购电成本FDCGrid分别为：其中，△TAC为交流区向电网购电的时间段；T为一天内总时段；t为一天内各时段；为交流区向电网购电电量；△TDC为直流区向电网购电的时间段；为直流区向电网购电电量；为相应时间段内电网售电价格；(2)交流区经济成本FACec和直流区经济成本FDCec：FACec＝FACfuel+FACenFDCec＝FDCfuel+FDCen交流区包含风力发电、微燃机和柴油发电机，直流区包含光伏发电、燃料电池和蓄电池，交流区燃料成本FACfuel和直流区燃料成本FDCfuel可以由以下公式计算得出：FACfuel＝FMTfuel+FDEGfuelFDCfuel＝FFCfuelηFC＝-0.0023×PFC+0.6735其中，FMTfuel为微燃机燃料成本；CMT为微燃机燃料单价；LHV为燃料气体的低热值；PMT为微燃机输出功率；ηMT为微燃机的发电效率；FFCfuel为燃料电池的燃料成本；CFC为燃料电池的燃料单价；PFC为燃料电池的输出功率；ηFC为燃料电池的发电效率；FDEGfuel为柴油发电机的燃料成本；PDEG为柴油发电机的输出功率；a、b、c为柴油发电机发电系数，由柴油机生产厂家给出；交流区环境效益成本FACen和直流区环境效益成本FDCen由以下公式计算得出：其中，n1为交流区微源个数；m为污染物的类型；αj为相应污染物的折算成本，元/kg；EFi,j为第i个微源产生的第j种污染物的单位排放量，kg/kW；Pi为第i个微源的输出功率；n2为直流区微源个数。(3)交流网损FACloss和直流网损FDCloss：其中，L1为交流区支路总数；Pk、Qk为支路k传输的有功功率、无功功率；L2为直流区支路总数；Rk为支路k的电阻；Uk为支路k的电压有效值；(4)交流运行维护成本FACom和直流运行维护成本FDCom：其中，βi为第i个微源的运行维护成本系数。采取权重法，最终得到目标函数为：minF＝(1-λ)×(FGrid+Fec+Fom)+λFloss其中，λ为网损成本系数。所述的网损成本系数λ为0.1。步骤1)所述的约束条件包括：(1)微网内部功率平衡约束条件(2)公共连接点传输容量约束条件(3)可控微源爬坡率约束条件(4)单位时间蓄电池充放电上下限约束条件(5)蓄电池荷电状态(StateofCharge,SOC)上下限约束条件Socmin≤Soct≤Socmax(6)蓄电池前后时间段功率平衡约束条件(7)蓄电池荷电状态不变约束条件Socinitial＝Socend其中，N为微源个数；表示第t个时段第i个微源出力；表示第t个时段从电网购电功率；为第t个时段蓄电池功率变化量，放电为正，充电为负；分别表示第t个时段交、直流区负荷大小；为第t个时段公共连接点的净流动功率；PG,max为公共连接点传输容量限值；ri为第i个微源的单位时间爬坡率；为第t个时段蓄电池功率变化量的绝对值；为第t个时段蓄电池功率变化量的限值；Soct为第t个时段内蓄电池的荷电状态；Socmin、Socmax分别为荷电状态的上下限值；uu表示充放电系数，充电时为1，放电时为-1；η为蓄电池充放电效率，这里取95％；QES为蓄电池额定容量；Socinitial、Socend为荷电状态的初始值和最终值。步骤2)包括：(1)初始化采用随机生成方式产生初始个体，用varmin、varmax表示每个变量的取值范围，其中任意一个变量xm的初始值由下式得出：xm＝varminm+rand(0,1)*(varmaxm-varminm)设M为群体中所有个体个数，则m＝1,2,…,M，Magent为智能体的个数，Mpublic为普通个体的个数，即有：M＝Magent+Mpublic对初始个体按照适应度值大小进行升序排列，前Magent即为智能体，剩余的为普通个体，其中智能体是群体中适应度值排在前Magent位的个体，群体中剩余的个体为普通本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法，其特征在于，包括如下步骤：1)针对包含风力发电、光伏发电、蓄电池、微燃机、燃料电池及柴油发电机的交直流混合微网，建立多目标、多约束、非线性的优化运行数学模型，目标函数考虑电网购电成本、微源燃料成本、环境效益成本、网损以及运行维护成本，且服从微网内部功率平衡、公共连接点传输容量、可控微源爬坡率、单位时间蓄电池充放电上下限、蓄电池荷电状态上下限、蓄电池前后时间段功率平衡及蓄电池荷电状态不变的约束条件；2)采用文化基因算法求解交直流混合微网数学模型；3)验证基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法的正确性和有效性。

【技术特征摘要】
1.一种基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法，其特征在于，包括如下步骤：1)针对包含风力发电、光伏发电、蓄电池、微燃机、燃料电池及柴油发电机的交直流混合微网，建立多目标、多约束、非线性的优化运行数学模型，目标函数考虑电网购电成本、微源燃料成本、环境效益成本、网损以及运行维护成本，且服从微网内部功率平衡、公共连接点传输容量、可控微源爬坡率、单位时间蓄电池充放电上下限、蓄电池荷电状态上下限、蓄电池前后时间段功率平衡及蓄电池荷电状态不变的约束条件；2)采用文化基因算法求解交直流混合微网数学模型；3)验证基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法的正确性和有效性。2.根据权利要求1所述的一种基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法，其特征在于，步骤1)所述的目标函数F如下：F＝FGrid+Fec+Floss+FomFGrid＝FACGrid+FDCGridFec＝FACec+FDCecFloss＝FACloss+FDClossFom＝FACom+FDCom其中，FGrid为电网购电成本；Fec为经济成本；Floss为网损；Fom为设备运行维护成本；FACGrid为交流区电网购电成本；FACec为交流区经济成本，由交流区微源燃料成本FACfuel和环境效益成本FACen相加得到；FACloss为交流区网损；FACom为交流区设备运行维护成本；FDCGrid为交流区电网购电成本；FDCec为交流区微源经济成本，由直流区微源燃料成本FDCfuel和环境效益成本FDCen相加得到；FDCloss为交流区网损；FDCom为交流区设备运行维护成本；其中，(1)交流区电网购电成本FACGrid和直流区电网购电成本FDCGrid分别为：其中，△TAC为交流区向电网购电的时间段；T为一天内总时段；t为一天内各时段；为交流区向电网购电电量；△TDC为直流区向电网购电的时间段；为直流区向电网购电电量；为相应时间段内电网售电价格；(2)交流区经济成本FACec和直流区经济成本FDCec：FACec＝FACfuel+FACenFDCec＝FDCfuel+FDCen交流区包含风力发电、微燃机和柴油发电机，直流区包含光伏发电、燃料电池和蓄电池，交流区燃料成本FACfuel和直流区燃料成本FDCfuel可以由以下公式计算得出：FACfuel＝FMTfuel+FDEGfuelFDCfuel＝FFCfuelηFC＝-0.0023×PFC+0.6735其中，FMTfuel为微燃机燃料成本；CMT为微燃机燃料单价；LHV为燃料气体的低热值；PMT为微燃机输出功率；ηMT为微燃机的发电效率；FFCfuel为燃料电池的燃料成本；CFC为燃料电池的燃料单价；PFC为燃料电池的输出功率；ηFC为燃料电池的发电效率；FDEGfuel为柴油发电机的燃料成本；PDEG为柴油发电机的输出功率；a、b、c为柴油发电机发电系数，由柴油机生产厂家给出；交流区环境效益成本FACen和直流区环境效益成本FDCen由以下公式计算得出：其中，n1为交流区微源个数；m为污染物的类型；αj为相应污染物的折算成本，元/kg；EFi,j为第i个微源产生的第j种污染物的单位排放量，kg/kW；Pi为第i个微源的输出功率；n2为直流区微源个数。(3)交流网损FACloss和直流网损FDCloss：其中，L1为交流区支路总数；Pk、Qk为支路k传输的有功功率、无功功率；L2为直流区支路总数；Rk为支路k的电阻；Uk为支路k的电压有效值；(4)交流运行维护成本FACom和直流运行维护成本FDCom：其中，βi为第i个微源的运行维护成本系数。采取权重法，最终得到目标函数为：minF＝(1-λ)×(FGrid+Fec+Fom)+λFloss其中，λ为网损成本系数。3.根据权利要求2所述的一种基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法，其特征在于，所述的网损成本系数λ为0.1。4.根据权利要求1所述的一种基于文化基因算法的交直流混合微网优化运行方法，其特征在于，步骤1)所述的约束条件包括：(1)微网内部功率平衡约束条件(2)公共连接点传输容量约束条件

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，郑苗苗，陈安伟，余杰，顾一丰，韩建沛，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，国网浙江省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：河北,13