风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法技术方案

本发明专利技术公开了风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，属于电力系统自动化的技术领域。本发明专利技术根据风光储联合运行的特点，考虑运行过程中储能能量的动态变化，并且将微网中用户负荷分为可调负荷和不可调负荷，根据可调负荷的性质将其进行等级划分，负荷等级越高可调节量越少，以多储能运行成本以及可调负荷补偿成本之和为目标，以各储能单元自身特性为约束，考虑可调负荷运行约束，提出一种风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，利用区间来描述变量的不确定性，比较不同区间变量下目标函数区间的优劣，从而得到最优的负荷调节方式和储能充放电的最优区间，降低微网系统运行成本。

Interval optimization method for multi-energy storage and user-side load dispatch in combined wind-solar storage system

The invention discloses an interval optimization method for multi-energy storage and user-side load dispatching of wind-solar storage combined system, which belongs to the technical field of power system automation. According to the characteristics of the combined operation of wind, solar and energy storage, the dynamic changes of energy storage during operation are considered, and the user loads in the microgrid are divided into adjustable loads and non-adjustable loads. According to the nature of adjustable loads, the user loads are classified into different levels. The higher the load level, the less the adjustable amount, and the sum of multi-storage possible operation costs and adjustable load compensation costs is taken as the objective of the present invention. Considering the constraints of variable load operation and considering the constraints of variable load operation, an interval optimization method for multi-energy storage and user-side load dispatch of wind-solar storage combined system is proposed. The uncertainties of variables are described by intervals, and the advantages and disadvantages of the objective function intervals under different interval variables are compared. Thus, the optimal load regulation mode and the optimal interval for charging and discharging of energy storage are obtained, and the operation of micro-grid system is reduced. Row cost.

【技术实现步骤摘要】
风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法
本专利技术公开了风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，属于电力系统自动化的

技术介绍
随着光伏、风电等间歇式能源的大规模应用，间歇式能源发电过程的不确定性对电网系统运行有很大的影响，储能的合理应用降低了分布式能源、微网的综合发电成本，但储能的投资和运行成本仍然是不可忽视的问题，并且在使用光伏、风机进行供电时，光伏风电出力峰谷曲线与负荷峰谷曲线难以匹配。随着智能电网的发展以及远程控制设备的投入，微网中部分负荷具有一定的可调特性，可调负荷能够在负荷高峰时段缓解储能充放电压力，降低储能运行成本。传统的风光储联合模型优化算法是在解空间中寻找某一点来做为其最优解，属于点优化，采用随机优化方法进行点优化时，需已知概率密度分布函数，但要获得精确的概率密度函数往往存在困难；而对于一些比较复杂的工业过程，往往难以找到解空间中的最优点，此时，使用区间优化更为合适，以区间变量代替点变量，不仅可以在一定的精度范围避免微网中除风电光伏不确定性之外其它的不确定性因素的干扰，而且还可以为系统提供更多可行的方案，区间优化方法多采用两层嵌套转换法将不确定性模型转为确定性模型，整个优化方法较为复杂且计算量较大。
技术实现思路
本专利技术的专利技术目的是针对上述
技术介绍
的不足，提出风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，建立基于多储能的风光储联合优化模型，利用区间来描述变量的不确定性，比较不同区间变量下目标函数区间的优劣，从而得到运行成本与可调负荷补偿成本最优的负荷调节方式和储能充放电的最优区间，解决了各储能单元充放电运行成本较高、光伏风电出力与负荷不匹配的问题。本专利技术为实现上述专利技术目的采用如下技术方案：风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，建立包含考虑了用户侧可调负荷补偿成本的目标函数及用户侧可调负荷约束条件的风光储联合系统的优化模型，将优化模型中的不确定变量转换为区间变量，求解不同区间变量下的目标函数取值区间，以目标函数取值区间最优时的变量区间为最优决策变量区间。进一步的，风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法中，考虑了用户侧可调负荷补偿成本的目标函数为：其中，T为调度周期长度，N为储能单元个数，K为提供可调负荷的用户数量，分别为t时刻第i个储能单元放电电量和第j个储能单元充电电量，且i≠j，分别为t时刻第i个储能单元放电时的运行成本和第j个储能单元充电时的运行成本，为t时刻第m个用户可调负荷变化量，为t时刻用户可调负荷的补偿成本。进一步的，风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法中，用户侧可调负荷约束条件为：其中，为第m个用户中第n个可调负荷的额定功率，nm为第m个用户中可调负荷的数量，为t时刻第m个用户中第n个可调负荷的调节系数，表示t时刻第m个用户中第n个可调负荷可中断，表示t时刻第m个用户中第n个可调负荷暂不接受调节，分别为可调负荷补偿成本的最小值、最大值，s是采取负荷调节的时段。进一步的，风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法中，优化模型还包括：负荷平衡约束：储能充放电约束：储能运行成本约束：其中，为t时刻的不可调负荷功率，为t时刻用户侧可调负荷剩余功率，Ppv,t为t时刻光伏发电功率，Pw,t为t时刻风机发电功率，为t时刻第k个储能单元的充电功率或放电功率，为t时刻用户侧可调负荷的总量，Ek,min、Ek,max分别为第k个储能单元的最低储量和最高储量，Ek,t-1、Ek,t分别为第k个储能单元在t-1时刻、t时刻的储量，ηD、ηC分别为储能单元的放电效率和充电效率，分别为第j个储能单元充电功率的最小值和第i个储能单元放电功率的最小值，分别为第j个储能单元充电功率的最大值和第i个储能单元放电功率的最大值，分别为第i个储能单元放电时的最低运行成本和最高运行成本，分别为第j个储能单元充电时的最低运行成本和最高运行成本。进一步的，风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法中，将优化模型中的不确定变量转换为区间变量的方法为：考虑决策者对区间数不确定水平的容忍度，在不确定变量取值区间半径范围内累加不确定变量区间中点。再进一步的，风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法中，定义：AI＝<AC,AW>＝{x|AC-AW≤x≤AC+AW}，AL、AR、AC、AW为不确定变量AI取值区间的下界、上界、中点、半径，不确定变量AI取值区间内的任意实数x表示为AC+(η-1)AW，η为决策者对区间数不确定性水平的容忍度，η的取值范围为0～1。再进一步的，风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法中，将优化模型中的不确定变量转换为区间变量后，考虑了用户侧可调负荷补偿成本的目标函数转换为：其中，为t时刻第i个储能单元放电电量取值区间的中点和半径，为t时刻第j个储能单元充电电量取值区间的中点和半径，为t时刻第m个用户可调负荷变化量取值区间的中点和半径。更进一步的，风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法中，将优化模型中的不确定变量转换为区间变量后，用户侧可调负荷约束条件转换为：其中，为t时刻第m个用户可调负荷变化量取值区间的中点和半径，η为决策者对区间数不确定性水平的容忍度，η的取值范围为0～1。更进一步的，基于多储能的风光储联合的区间优化方法中，将优化模型中的不确定变量转换为区间变量后，负荷平衡约束转换为：其中，为t时刻第m个用户可调负荷变化量取值区间的中点和半径，η为决策者对区间数不确定性水平的容忍度，η的取值范围为0～1。本专利技术采用上述技术方案，具有以下有益效果：本申请针对各储能单元充放电运行成本较高、光伏风电出力与负荷不匹配的问题，建立一种基于多储能的风光储联合优化模型，把间歇式能源的出力看作区间数，将储能的充放电量和可调节负荷量看作区间变量，利用基于决策者对区间数不确定性水平容忍度的区间序关系即可简便地将微网中不确定优化模型转换成确定性优化模型，对于可调负荷采取激励补偿机制，利用区间优化算法调节各储能单元的充放电量以及用户可调负荷量以实现储能充放电成本以及可调负荷补偿成本的优化，在保证微网系统运行成本最低的情况下得到各储能单元充放电量的最优区间和可调节负荷量的最优区间，以较小的计算量求得满足优化目标的最优值。附图说明图1为风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化的示意图。具体实施方式下面结合图1对专利技术的技术方案进行详细说明。本专利技术提出的风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，通过调节各储能单元的充放电电量以及用户可调负荷量，优化储能充放电成本以及可调负荷补偿成本，进而实现基于多储能的风光储联合优化方案。(一)根据微网储能系统具备联合互补的特性建立多储能系统的整体联合优化模型：(1)优化目标：其中，T为调度周期长度，分别为t时刻第i个储能放电电量和第j个储能充电电量且i≠j，i≠j表示储能在充电时不可能执行放电任务；分别为t时刻第i个储能单元放电时的运行成本和第j个储能单元充电时的运行成本；为t时刻第m个用户可调负荷变化量；为t时刻用户可调负荷的补偿成本，K为能够提供可调负荷的用户数量，N为储能单元个数。(2)约束条件：①负荷平衡约束：其中，为t时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，其特征在于，建立包含考虑了用户侧可调负荷补偿成本的目标函数及用户侧可调负荷约束条件的风光储联合系统的优化模型，将优化模型中的不确定变量转换为区间变量，求解不同区间变量下的目标函数取值区间，以目标函数取值区间最优时的变量区间为最优决策变量区间。

【技术特征摘要】
1.风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，其特征在于，建立包含考虑了用户侧可调负荷补偿成本的目标函数及用户侧可调负荷约束条件的风光储联合系统的优化模型，将优化模型中的不确定变量转换为区间变量，求解不同区间变量下的目标函数取值区间，以目标函数取值区间最优时的变量区间为最优决策变量区间。2.根据权利要求1所述风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，其特征在于，考虑了用户侧可调负荷补偿成本的目标函数为：(i,j＝1,2,…,N,i≠j)，其中，T为调度周期长度，N为储能单元个数，K为提供可调负荷的用户数量，分别为t时刻第i个储能单元放电电量和第j个储能单元充电电量，且i≠j，分别为t时刻第i个储能单元放电时的运行成本和第j个储能单元充电时的运行成本，为t时刻第m个用户可调负荷变化量，为t时刻用户可调负荷的补偿成本。3.根据权利要求1所述风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，其特征在于，所述用户侧可调负荷约束条件为：其中，为第m个用户中第n个可调负荷的额定功率，nm为第m个用户中可调负荷的数量，为t时刻第m个用户中第n个可调负荷的调节系数，表示t时刻第m个用户中第n个可调负荷可中断，表示t时刻第m个用户中第n个可调负荷暂不接受调节，分别为可调负荷补偿成本的最小值、最大值，s是采取负荷调节的时段。4.根据权利要求1所述风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，其特征在于，所述优化模型还包括：负荷平衡约束：储能充放电约束：储能运行成本约束：其中，Ptload为t时刻的不可调负荷功率，Ptadj为t时刻用户侧可调负荷剩余功率，Ppv,t为t时刻光伏发电功率，Pw,t为t时刻风机发电功率，为t时刻第k个储能单元的充电功率或放电功率，为t时刻用户侧可调负荷的总量，Ek,min、Ek,max分别为第k个储能单元的最低储量和最高储量，Ek,t-1、Ek,t分别为第k个储能单元在t-1时刻、t时刻的储量，ηD、ηC分别为储能单元的放电效率和充电效率，分别为第j个储...

【专利技术属性】
技术研发人员：张慧峰，吴江，岳东，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32