The invention discloses a combined optimization dispatching method of micro grid electric energy storage and ice storage. This method is based on the DC load, the prediction results of cooling load and photovoltaic power generation and electricity price information, in order to minimize the total electricity to charge and discharge status of the electric energy storage and refrigeration machine, ice storage tank cooling load distribution optimization model is established to solve the optimization model and get the electrical energy storage charge discharge strategy and refrigerating machine the ice storage tank, the cooling load of the optimal allocation strategy. The present invention also considers the joint optimization of electric energy storage and ice storage, and more effectively improve energy efficiency and peak, thus achieving the purpose of saving electricity, this method can be used in different types of intelligent scheduling system in micro grid.
【技术实现步骤摘要】
一种微电网电储能、冰蓄冷联合优化调度方法
本专利技术涉及一种微电网电储能、冰蓄冷优化调度方法,属于新能源及电力需求侧响应领域。
技术介绍
随着智能电网的发展及低碳技术的普及,未来小规模的新能源发电,电储能装置,冰蓄冷装置等将会在电力用户中得到广泛应用。这些技术不仅影响了原有的电网运行方式,也给用户侧电能使用带来的更多的灵活性,用户可以响应电网的价格激励信号以改变其用电行为,即需求侧响应。通过需求侧响应可以降低电网高峰用电,提升谷期用电。微电网优化调度系统是实现用户侧需求侧响应的重要手段,目前已经越来越受到重视。目前的微电网优化调度系统没有同时考虑电储能和冰蓄冷的协同优化。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足,本专利技术提供了一种微电网电储能、冰蓄冷联合优化调度方法。该方法基于交直流负荷、冷负荷和光伏的预测结果以及电价信息,对电储能的充放电状态和制冷机、蓄冰槽冷负荷分配以总电费最小为目标进行优化。通过对微电网电储能和冰蓄冷优化调度系统的电能进行合理的优化使得总系统将电价高峰时期的负荷转移到电价低谷时期,从而达到节约电费的目的,该方法可以应用在不同类型的智能微电网优化调度系统中。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的:一种微电网电储能、冰蓄冷联合优化调度方法,该方法包括以下步骤:步骤1:对下一日的交直流负荷、冷负荷及光伏发电进行预测。步骤2:基于交直流负荷、冷负荷和光伏发电的预测结果以及电价信息,以总电费最小为目标,对电储能的充放电状态和制冷机、蓄冰槽冷负荷分配建立优化模型。步骤3:对优化模型进行求解,得到最优的电储能充放电策略以及制冷机、蓄冰槽冷负荷分 ...
【技术保护点】
一种微电网电储能、冰蓄冷联合优化调度方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:步骤1:对下一日的交直流负荷、冷负荷及光伏发电进行预测。步骤2:基于交直流负荷、冷负荷和光伏发电的预测结果以及电价信息,以总电费最小为目标,对电储能的充放电状态和制冷机、蓄冰槽冷负荷分配建立优化模型。步骤3:对优化模型进行求解,得到最优的电储能充放电策略以及制冷机、蓄冰槽冷负荷分配策略。
【技术特征摘要】
1.一种微电网电储能、冰蓄冷联合优化调度方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:步骤1:对下一日的交直流负荷、冷负荷及光伏发电进行预测。步骤2:基于交直流负荷、冷负荷和光伏发电的预测结果以及电价信息,以总电费最小为目标,对电储能的充放电状态和制冷机、蓄冰槽冷负荷分配建立优化模型。步骤3:对优化模型进行求解,得到最优的电储能充放电策略以及制冷机、蓄冰槽冷负荷分配策略。2.根据权利要求1所述的一种微电网电储能、冰蓄冷联合优化调度方法,其特征在于:所述步骤1中预测方法为神经网络及支持向量机方法。3.根据权利要求1所述的一种微电网电储能、冰蓄冷联合优化调度方法,其特征在于:所述步骤2中优化模型的目标函数为全天总电费约束。式中,t为时段序号,n为全天时段总数。C(t)为时段t的分时电价。P(t)为时段t从主网得到的供电功率,T为单位时段长度。约束条件为:a)直流电源和交流电源总功率平衡约束:P(t)=PAC-load(t)+PAC-DC(t)+Pi(t)-P'i(t)+PCT(t)PAC-load(t)为时段t的交流负荷,PAC-DC(t)为交直流转换器的功率。Pi(t)为蓄冰槽耗电量,P'i(t)为蓄冰槽承担冷负荷量,∑P'i(t)=∑Pi(t)*η,η为供冷效率(由于存在冷损失)。当蓄冰槽制冰蓄冷时,Pi(t)>0;当蓄冰槽融冰供冷时,P'i(t)>0。PCT(t)为冷却塔耗电量,PCT(t)=0.025*(Qk(t)+Pk(t)),其中Qk(t)为制冷机供冷量,Pk(t)为制冷机耗电量,Qk(t)=Pk(t)*EER。EER为制冷机能效比,可以通过制冷机组运行参数拟合得到。交直流转换器效率约束:式中:ηA...
【专利技术属性】
技术研发人员:华煌圣,董树锋,刘育权,何仲潇,王国成,江艺宝,
申请(专利权)人:浙江大学,
类型:发明
国别省市:浙江,33
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。