计及备用成本的微网环境经济调度方法技术

本发明专利技术公开了一种计及备用成本的微网环境经济调度方法，依据运行成本、环境成本和备用成本最小原则构建了微网调度目标函数，采用含时变加速系数的改进粒子群算法求解目标函数，步骤：(1)构建微网调度目标函数；(2)设置改进粒子群算法参数；(3)对粒子群进行初始化；(4)初始化Pi、Pg和I；(5)利用更新公式对粒子速度和位置进行更新；(6)利用目标函数对更新后的粒子进行评价；(7)更新Pi、Pg和I；(8)判断是否满足停止条件，如满足，输出全局极值，如果不满足，返回步骤(5)。本发明专利技术公开的方法可有效减小微网运行的备用成本、运行成本和环境成本，可为微网环境经济调度下制定相应的备用计划提供参考。

Microgrid Environmental Economic Dispatching Method Considering Standby Cost

The invention discloses a microgrid environmental and economic dispatching method taking into account the backup cost. According to the principle of minimum operation cost, environmental cost and backup cost, the objective function of microgrid dispatching is constructed. The improved particle swarm optimization algorithm with time-varying acceleration coefficient is used to solve the objective function. The steps are: (1) constructing the objective function of microgrid dispatching; (2) setting up the objective function of microgrid dispatching. Set the parameters of the improved particle swarm optimization algorithm; (3) initialize the particle swarm; (4) initialize Pi, Pg and I; (5) update the velocity and position of the particle by using the update formula; (6) evaluate the updated particle by using the objective function; (7) update Pi, Pg and I; (8) judge whether the stopping condition is satisfied, such as satisfying, output the global extremum. If not, go back to step (5). The method disclosed by the invention can effectively reduce the backup cost, operation cost and environmental cost of microgrid operation, and can provide reference for formulating corresponding backup plan under microgrid environmental economic dispatch.

【技术实现步骤摘要】
计及备用成本的微网环境经济调度方法
本专利技术涉及一种计及备用成本的微网环境经济调度方法，特别涉及依据备用成本、运行成本和环境成本最小的原则构建了微网调度目标函数，采用含时变加速系数的改进粒子群算法对目标函数进行优化的方法。
技术介绍
微网是一种由负荷和微电源及储能装置共同组成的有机系统，是智能电网的重要组成部分。微网是一个能够实现自我保护、管理和控制的自治系统，既可以与外部电网并网运行，也可以孤立运行。目前，微网的调度研究方面取得了一定的成果，但仍存在着诸多问题。如在构建微网调度目标函数时，未计及备用成本。如在采用基本粒子群算法中，假设由N个粒子搜索Q维空间，每个粒子的位置表示为：xi＝(xi1,xi2,...,xiQ)，因此其速度可以表示为vi＝(vi1,vi2,L,viQ)。粒子需要跟踪的两个极值是单个粒子的历史最优位置Pi和所有粒子的全局最优位置Pg，找到这两个位置后，粒子更新自己的位置，其更新公式为：上式中，ω是保持原来速度的系数，称为惯性权重；c1是个体加速系数，体现了粒子对自身的认知能力；c2是全局加速系数，体现了粒子对整个群体知识的认知能力；μ、η是[0，1]区间内均匀分布的随机数；ρ是约束因子。在迭代进行到后期时会出现全局搜索能力不足，效果较差从而难以找到全局最优解。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种计及备用成本的微网环境经济调度方法，以达到可有效减小微网运行的运行成本、环境成本和备用成本，可为微网环境经济调度下制定相应的备用计划提供参考的目的。为达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：计及备用成本的微网环境经济调度方法，依据运行成本、环境成本和备用成本最小的原则构建了微网调度目标函数，采用含时变加速系数的改进粒子群算法求解目标函数，具体包括如下步骤：(1)依据运行成本、环境成本和备用成本最小的原则构建微网调度目标函数；(2)设置含时变加速系数的改进粒子群算法的参数；(3)对粒子群进行初始化；(4)初始化Pi、Pg和I；(5)利用更新公式对粒子速度和位置进行更新；(6)利用目标函数对更新后的粒子进行评价；(7)更新Pi、Pg和I；(8)判断是否满足停止条件，如满足，输出全局极值，如果不满足，返回步骤(5)，重新对粒子速度和位置进行更新，直到满足条件，输出全局极值；上述步骤(5)中，速度更新公式为：位置更新公式为：其中，ω是保持原来速度的系数，称为惯性权重；c1是个体加速系数，体现了粒子对自身的认知能力；c2是全局加速系数，体现了粒子对整个群体知识的认知能力；μ、η是[0，1]区间内均匀分布的随机数；ρ是约束因子；Ik为第k次迭代中的最优解；λ是[0，1]区间内均匀分布的随机数，加速系数利用下式更新：c3＝c1×(1-exp(-c2×k))(5)其中，c1min＝c2min＝0.5，c1max＝c2max＝2；kmax为最大迭代次数。上述方案中，所述步骤(1)中，目标函数为微网调度的运行成本、环境成本和备用成本，公式为：minF＝αF1+βF2+γF3(6)其中，α、β和γ为权重系数，且α+β+γ＝1；F1为微网的运行成本，其中，T表示预测时间的总的时段数，N为微电源的个数；Pi(t)为第i个微电源在第t时段的出力；Bi(t)为第i个微电源在第t时段内的出价系数；F2为微网的环境成本，其中，Ei(t)为第i个微电源在第i个时段内单位功率所产生的的污染气体排放总量，单位为kg/MWh；S表示环境补偿系数，单位为元/kg；F3为微网的备用成本，其中，NR为提供备用的微电源个数；Ri(t)为第i个提供备用微电源在第t时段内的出力；BRi(t)为第i个提供备用的微电源在第t时段内的出价系数；ERi(t)为第i个提供备用的微电源在第t时段内单位功率产生的的污染气体排放总量，单位kg/MWh。上述方案中，上述步骤中，参数的约束条件包括:(1)功率平衡约束(2)系统总旋转备用需求(3)微电源的有功功率限值Pi,min＜Pi＜Pi,max(12)(4)旋转备用和有功功率约束Pi+Ri≤Pi,max(13)(5)机组旋转备用限值Ri,min＜Ri＜Ri,max(14)式(10)-(14)中，PL(t)为在第t时段微网的负荷总需求，Rtotal(t)为第t时段系统所需要的总备用，Pi,min为第i个微电源出力下限，Pi,max为第i个微电源出力上限，Ri为第i个微电源备用出力。通过上述技术方案，本专利技术提供的计及备用成本的微网环境经济调度方法，依据运行成本、环境成本和备用成本最小的原则构建微网调度目标函数，采用含时变加速系数的改进粒子群算法求解目标函数，对基本粒子群算法公式进行修正，加入了新的迭代量，可以有效解决基本粒子算法中，迭代进行到后期时会出现全局搜索能力不足，效果较差的问题。可有效减小微网运行的运行成本、环境成本和备用成本，可为微网环境经济调度下制定相应的备用计划提供参考。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。图1为本专利技术实施例所公开的一种计及备用成本的微网环境经济调度方法流程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。本专利技术提供了一种计及备用成本的微网环境经济调度方法，具体实施例如下：实际算例中的微网含有六种微电源，分别为：MT(微型燃气轮机)、PAFC(磷酸燃料电池)、PV(太阳能光伏发电)、WT(风力发电机)、Battery(蓄电池装置，简称BT)、Utility(大电网，简称UT)。)对该微网算例进行调度仿真，优先考虑风电和光电最大限度的发电，每个时段的总备用为该时段负荷的10％。太阳能光伏发电和风力发电本身具有高度的不确定性和随机性，因此本文中备用出力由除了太阳能光伏发电和风力发电之外的微电源提供。如图1所示，具体步骤包括：(1)依据运行成本、环境成本和备用成本最小的原则构建微网调度目标函数；目标函数为微网调度的运行成本、环境成本和备用成本，公式为：minF＝αF1+βF2+γF3(6)其中，α、β和γ为权重系数，且α+β+γ＝1；F1为微网的运行成本，其中，T表示预测时间的总的时段数，N为微电源的个数；Pi(t)为第i个微电源在第t时段的出力；Bi(t)为第i个微电源在第t时段内的出价系数；F2为微网的环境成本，其中，Ei(t)为第i个微电源在第i个时段内单位功率所产生的的污染气体排放总量，单位为kg/MWh；S表示环境补偿系数，单位为元/kg；F3为微网的备用成本，其中，NR为提供备用的微电源个数；Ri(t)为第i个提供备用微电源在第t时段内的出力；BRi(t)为第i个提供备用的微电源在第t时段内的出价系数；ERi(t)为第i个提供备用的微电源在第t时段内单位功率产生的的污染气体排放总量，单位kg/MWh。(2)设置含时变加速系数的改进粒子群算法的参数：ωmax、ωmin、c1min、c1max、c2min和c2max；(3)对粒子群进行初始化；(4)初始化Pi、Pg和I；(5)利用更新公式对粒子速度和位置进行更新；速度更新公式为：位置更新公式为：其中，ω是保持原来速度的系数，称为惯性权重；c1是个体加速系数，体现了粒子对自身的认本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.计及备用成本的微网环境经济调度方法，其特征在于，该方法依据运行成本、环境成本和备用成本最小的原则构建了微网调度目标函数，并采用含时变加速系数的改进粒子群算法求解目标函数，具体包括如下步骤：(1)依据运行成本、环境成本和备用成本最小的原则构建了微网调度目标函数；(2)设置含时变加速系数的改进粒子群算法的参数；(3)对粒子群进行初始化；(4)初始化Pi、Pg和I；(5)利用更新公式对粒子速度和位置进行更新；(6)利用目标函数对更新后的粒子进行评价；(7)更新Pi、Pg和I；(8)判断是否满足停止条件，如满足，输出全局极值，如果不满足，返回步骤(5)，重新对粒子速度和位置进行更新，直到满足条件，输出全局极值；上述步骤(5)中，速度更新公式为：

【技术特征摘要】
1.计及备用成本的微网环境经济调度方法，其特征在于，该方法依据运行成本、环境成本和备用成本最小的原则构建了微网调度目标函数，并采用含时变加速系数的改进粒子群算法求解目标函数，具体包括如下步骤：(1)依据运行成本、环境成本和备用成本最小的原则构建了微网调度目标函数；(2)设置含时变加速系数的改进粒子群算法的参数；(3)对粒子群进行初始化；(4)初始化Pi、Pg和I；(5)利用更新公式对粒子速度和位置进行更新；(6)利用目标函数对更新后的粒子进行评价；(7)更新Pi、Pg和I；(8)判断是否满足停止条件，如满足，输出全局极值，如果不满足，返回步骤(5)，重新对粒子速度和位置进行更新，直到满足条件，输出全局极值；上述步骤(5)中，速度更新公式为：位置更新公式为：其中，ω是保持原来速度的系数，称为惯性权重；c1是个体加速系数，体现了粒子对自身的认知能力；c2是全局加速系数，体现了粒子对整个群体知识的认知能力；μ、η是[0，1]区间内均匀分布的随机数；ρ是约束因子；Ik为第k次迭代中的最优解；λ是[0，1]区间内均匀分布的随机数，加速系数利用下式更新：c3＝c1×(1-exp(-c2×k))(5)其中，c1min＝c2min＝0.5，c1max＝c2max＝2；kmax为最大迭代次数。2.根据权利要求1所述的计及备用成本的微网环境经济调度方法，其特征在于，所述步骤(1)中，目标函数为微网调度的运行成本、环境成本和备用成本...

【专利技术属性】
技术研发人员：于立涛，撖奥洋，孙忠良，罗鲁东，温建春，张陶，苗骁健，张智晟，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司青岛供电公司，青岛大学，
类型：发明
国别省市：山东,37