结合序列运算和粒子群算法的独立微电网优化配置方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及微电网的优化规划设计领域，尤其是涉及一种结合序列运算和粒子群算法的独立微电网优化配置方法。
技术介绍
随着传统能源危机，环境问题不断紧张，发展可再生能源发电(Renewableenergypower，REP)技术成为解决传统能源所带来问题的必然途经。有效利用分布式可再生能源的微电网技术是目前采用的重要形式，但是其风、光等分布式发电输出的随机性和间歇性的主要特点直接给微电网运行安全性和稳定性带来了一系列影响。根据所需规划微网所在地的历史风速、光照强度和负荷等数据对系统进行仿真计算得到系统全寿命周期内优化目标值，但是考虑到风速和光照强度具有随机性和间歇性并且负荷也存在波动性，这些不确定性因素会使得已有的优化配置方法不能保证在风速、光照和负荷发生一定程度波动的实际运行状态下的系统还能在最佳状态下运行，从而导致系统实际运行的安全性和可靠性的水平受到很大影响。所以在进行微电网优化配置时需要将这些不确定性因素考虑进去才能保证并且提高微电网系统运行的安全性和可靠性。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷，针对微电网优化配置中风光的随机性和间歇性以及负荷的波动性，提供一种结合序列运算和粒子群算法的独立微电网优化配置方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种结合序列运算和粒子群算法的独立微电网优化配置方法，包括：模型建立步骤，建立优化数学模型，该优化数学模型的目标函数为整个微电网全月总费用最小，约束条件包括能源供需平衡约束、分布式供能设备的可利用性约束和蓄电池设备约束；模型求解步骤，从待规划区域历史气象数据库中获取所述优化...
【技术保护点】
一种结合序列运算和粒子群算法的独立微电网优化配置方法，其特征在于，包括：模型建立步骤，建立优化数学模型，该优化数学模型的目标函数为整个微电网全月总费用最小，约束条件包括能源供需平衡约束、分布式供能设备的可利用性约束和蓄电池设备约束；模型求解步骤，从待规划区域历史气象数据库中获取所述优化数学模型的输入变量参数值，采用结合序列运算理论的粒子群算法对所述优化数学模型进行求解，获得优化数学模型决策变量的输出数据，根据所述决策变量的输出数据获得独立微电网中风机、光伏和蓄电池的最优配置数量。
【技术特征摘要】
1.一种结合序列运算和粒子群算法的独立微电网优化配置方法，其特征在于，包括：模型建立步骤，建立优化数学模型，该优化数学模型的目标函数为整个微电网全月总费用最小，约束条件包括能源供需平衡约束、分布式供能设备的可利用性约束和蓄电池设备约束；模型求解步骤，从待规划区域历史气象数据库中获取所述优化数学模型的输入变量参数值，采用结合序列运算理论的粒子群算法对所述优化数学模型进行求解，获得优化数学模型决策变量的输出数据，根据所述决策变量的输出数据获得独立微电网中风机、光伏和蓄电池的最优配置数量。2.根据权利要求1所述的结合序列运算和粒子群算法的独立微电网优化配置方法，其特征在于，所述目标函数的表达式为：minC=Σt=1TΣi=1N(CCPi(t)xi+COMi(t)xi+CEi(t)xi+CSi(t)xi)]]>式中：T为运行时间，N为电源的类型数目，电源的类型包括风机、光伏和...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨秀，周健，刘舒，任洪波，汤波，方陈，张美霞，刘蓉晖，时珊珊，雷珽，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，上海电力学院，华东电力试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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