【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种微网储能选址定容优化方法。特别是涉及一种能够在微网中寻找到经济性最佳的储能位置和容量的基于改进量子遗传算法的微网储能选址定容优化方法。
技术介绍
分布式电源以微网的形式接入大电网运行是发挥分布式供能系统效能的最有效方式,也是未来电力系统发展的趋势之一。但由于分布式电源具有间歇性、波动性等特点,微网也存在电压、电能质量、对主网冲击等问题[2]。储能能够很好的解决分布式电源带来的不利影响。储能接入位置与容量的不同对微网优化效果的影响很大,因此本专利技术对其接入位置与容量的选择展开研究。由于储能价格昂贵、规划期较长,从长远的观点看,规划期内的更新成本、运维成本有时会大于它的初建成本,而且初建成本的高低对未来更新和运维成本的高低会产生很大的影响,因此有必要从储能的全寿命周期成本(life cycle cost,LCC)角度对其进行规划。目前全寿命周期理论在电力系统中主要应用于电网规划[3]和变电站设备改造[4]等。储能选址定容优化是非线性规划问题。目前常用的人工智能现代化优化方法有粒子群算法、差分算法、遗传算法等,但以上算法都存在收敛速度较慢、容易陷入局部最优等问题。量子遗传算法(Quantum Genetic algorithm)是一种新兴的概率进化算法,它结合量子计算的一些概念和理论,利用量子位编码染色体,量子门更新染色体执行进化操作,很好的解决了遗传算法存在的多样性差异和选择压力大的问题,具有收敛快、搜索范围广等优点,因此本专利技术选用改进量子遗传算法对微网中储能位置与容量优化模型进行求解。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是,提供 ...
【技术保护点】
一种基于改进量子遗传算法的微网储能选址定容优化方法,其特征在于,包括如下步骤:1)建立储能选址定容优化模型,包括储能选址定容优化模型的目标函数公式和约束公式,所述的储能选址定容优化模型的目标函数公式包括:(1)建立储能全寿命周期成本净现值公式:f1=Σj=1nCj(1+FD)j---(1)]]>Cj=Cj,Cap+Cj,Rep+Cj,OM+Cj,Sal (2)式中,f1为储能规划期n年的净现值;FD为贴现率;C,j为储能在第j年的现金流,包括第j年的初建成本C,j,Cap、更新成本C,j,Rep、运行维护成本C,j,OM和残值C,j,Sal;所述的初建成本:Cj,Cap=CESS*EESSRj=00j=1,2,...,n---(3)]]>式中,CESS为储能初建成本单价,单位为元/kWh;为储能系统容量;所述的更新成本:Cj,Rep=RESS*EESSRj=(1,2,...,k)*LESS0j≠(1,2,...,k)*LESS---(4)]]>式中,RESS为储能更新成本单价,单位为元/kWh,k为规划期n年内,寿命为LESS年的储能设备共经历 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进量子遗传算法的微网储能选址定容优化方法,其特征在于,包括如下步骤:1)建立储能选址定容优化模型,包括储能选址定容优化模型的目标函数公式和约束公式,所述的储能选址定容优化模型的目标函数公式包括:(1)建立储能全寿命周期成本净现值公式: f 1 = Σ j = 1 n C j ( 1 + F D ) j - - - ( 1 ) ]]>Cj=Cj,Cap+Cj,Rep+Cj,OM+Cj,Sal (2)式中,f1为储能规划期n年的净现值;FD为贴现率;C,j为储能在第j年的现金流,包括第j年的初建成本C,j,Cap、更新成本C,j,Rep、运行维护成本C,j,OM和残值C,j,Sal;所述的初建成本: C j , C a p = C E S S * E E S S R j = 0 0 j = 1 , 2 , ... , n - - - ( 3 ) ]]>式中,CESS为储能初建成本单价,单位为元/kWh;为储能系统容量;所述的更新成本: C j , Re p = R E S S * E E S S R j = ( 1 , 2 , ... , k ) * L E S S 0 j ≠ ( 1 , 2 , ... , k ) * L E S S - - - ( 4 ) ]]>式中,RESS为储能更新成本单价,单位为元/kWh,k为规划期n年内,寿命为LESS年的储能设备共经历更新的次,表示为:k=n/LESS (5)所述的运行维护成本: C j , O M = { OM E S S * E E S S R j = 1 , 2 , ... , n 0 j = 0 - - - ( 6 ) ]]>式中,OMESS为运行维护成本单价,单位为元/kWh;所述的残值: C j , S a l = { - R E S S * E E S S R * kL E S S - n L E S S j = n 0 j ≠ n - - - ( 7 ) ]]>(2)建立储能削峰填谷收益公式: f 2 = Σ j ...
【专利技术属性】
技术研发人员:申刚,张岩,尚德华,杨毅,张源超,庄剑,于建成,项添春,王旭东,丁一,戚艳,
申请(专利权)人:天津天大求实电力新技术股份有限公司,国网天津市电力公司,国家电网公司,
类型:发明
国别省市:天津;12
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