源网荷互动模式下微电网多时间尺度自适应能量调度方法技术
Multi time scale adaptive energy scheduling method for microgrid under source network load interaction model
The invention discloses a multi time scale adaptive energy scheduling method of micro grid source network load interaction mode, from micro grid multi time scale optimization management aspects, puts forward a basic daily routine including control and adaptive energy management method of rolling scheduling. According to the overall objective function and global constraints on energy storage device, diesel generator output, and power grid and interactive power consumption can be controlled and optimized load shedding and output according to the prediction error of wind power, photovoltaic power generation system, realize energy adaptive SOC control on the penalty factor and rolling optimization the length of time, reduce the output forecasting error of micro grid energy management of wind power, photovoltaic power generation system, realize the economic and environmental coordinated operation of micro grid.
【技术实现步骤摘要】
源网荷互动模式下微电网多时间尺度自适应能量调度方法
本专利技术涉及源网荷互动模式下微电网多时间尺度自适应能量调度方法，属于微电网能量管理
技术介绍
微电网是由分布式电源、储能装置、负荷以及控制装置组成的新型的供电方式。微电网可有效地利用风能、太阳能、生物质能等清洁可再生能源，解决大电网和分布式电源间的矛盾。并且在事故情况下可提高系统的鲁棒性和应急能力，同时提高电能的质量。微电网能量管理的目标是在电网平稳运行的基础上，以最低的运行成本实时、准确地满足用户的供电需求，不仅要保证供电质量，还应保证短期内的供需平衡以及长期内的能量优化和微网整体的经济环保运行。但是由于可再生能源的不可控性和间歇性、分布式电源和负荷种类的多样性，以及微网运行方式的复杂性，使得微电网能量优化管理变得越来越复杂。以多时间尺度能量管理方法为代表，现有的多时间尺度微电网能量管理模型缺乏日前长期计划和日内实时调度的有效配置机制。且由于可再生能源出力的不确定性，影响了预测的精度，无法实现精确迅速的微电网能量管理。面对现有微电网能量管理策略存在的问题，提高能量管理模型的自适应性和能量管理的准确性...
【技术保护点】
一种源网荷互动模式下微电网多时间尺度自适应能量调度方法，其特征在于：包括步骤如下：步骤一：在微电网系统中配备光伏发电系统、风力发电系统、柴油机发电系统、储能设备和负荷；所述微电网系统中负荷包括：可切负荷、可控负荷和不可控负荷；步骤二：以当前日为基础日，以明日为控制日，微电网当前日能量优化调度控制时长为24h，调度过程如下：在基础日获得控制日光伏发电系统、风力发电系统的短期，即24h后的预测出力数据和不可控负荷的短期预测用电数据，在matlab的m‑file文件中编写程序，建立微电网储能设备运行成本模型、储能装置的荷电状态模型、柴油发电机运行成本模型、负荷收益模型、微电网与大...
【技术特征摘要】
1.一种源网荷互动模式下微电网多时间尺度自适应能量调度方法，其特征在于：包括步骤如下：步骤一：在微电网系统中配备光伏发电系统、风力发电系统、柴油机发电系统、储能设备和负荷；所述微电网系统中负荷包括：可切负荷、可控负荷和不可控负荷；步骤二：以当前日为基础日，以明日为控制日，微电网当前日能量优化调度控制时长为24h，调度过程如下：在基础日获得控制日光伏发电系统、风力发电系统的短期，即24h后的预测出力数据和不可控负荷的短期预测用电数据，在matlab的m-file文件中编写程序，建立微电网储能设备运行成本模型、储能装置的荷电状态模型、柴油发电机运行成本模型、负荷收益模型、微电网与大电网能量交互费用模型，当前日优化调度的目标函数和约束条件，借助yalmip工具箱和gurobi数学规划优化器计算求解，计算出控制日内每小时的柴油机发电机、储能设备的启停状态和有功出力可切、可控负荷的用电功率微电网与大电网的交互功率将基础日能量优化调度计算结果作为控制日优化计算的参考值；步骤三：微电网控制日自适应能量优化调度控制时长可自适应调整为2小时或3小时，调度控制过程如下：在控制日，结合基础日能量优化调度计算结果、基础日风电、光伏发电系统预测出力误差以及控制日风电、光伏发电系统预测出力误差和不可控负荷的超短期预测用电数据，在matlab的m-file文件中编写程序，建立储能设备运行成本模型、储能装置的荷电状态模型、柴油发电机运行成本模型、负荷收益模型、微电网与大电网能量交互费用模型，控制日优化调度的目标函数、约束条件、自适应滚动模型和惩罚因子自适应模型，借助yalmip工具箱和gurobi数学规划优化器计算求解，计算出控制日控制时间段内的柴油发电机、储能设备的启停状态和有功出力可切、可控负荷的用电功率微电网与大电网的交互功率随后下发计算得到启停、出力指令至各可控设备包括：柴油机发电机、储能设备、可切负荷、可控负荷和微电网与大电网的连接点，并按指令进行该控制时段内的启停操作和出力控制，以实现微电网在安全稳定运行的基础上，微电网的运行成本Fgen最低和微电网的环境排放处理成本Fgreen最低的目标。2.根据权利要求1所述的源网荷互动模式下微电网多时间尺度自适应能量调度方法，其特征在于：所述微电网储能设备运行成本模型：T为微电网能量管理的调度周期，ΔT为时间分辨率；和为二进制数，包括0，1两个值，为1时表示储能装置在充电，为1时表示储能装置在放电；fdis表示储能装置放电维护费，是放电功率的线性函数；为防止储能装置因频繁切换充放电状态而损坏，需要引导储能装置进行深度充放电，因此在储能装置运行费用中加入了全生命周期折算费用Fcycle；借助Fcycle可有效抑制储能装置的频繁充放电；Fcycle的值与初始投资费用Cinvest以及储能装置的循环充放电次数N有关，具体表达式为：1所述储能装置的荷电状态模型：表示储能装置在t时刻的剩余电量，表示储能装置t时段的功率，由于储能装置在充放电过程中存在能量损耗，计算储能实际运行功率时需考虑其充电效率ηch和放电效率ηdis；所述柴油发电机运行成本模型：是二进制量，等于1时表示柴油发电机在运行；表示柴油发电机在t时段内的出力值；为1时表示发电机由停机状态起动为运行状态；dde-on为启机成本，与柴油机的空载油耗有关；T为微电网能量管理的调度周期，ΔT为时间分辨率，即控制日能量优化时间长度，在控制日基础优化模型中为2小时，在自适应时间尺度控制日优化模型中自适应调整为2小时或3小时；fdiesel表示油耗成本，具体表达式如式(5)，是有关的二次函数，其中A是与实时燃油价格相关的调整系数，a1、a2、a3为常数；所述负荷收益模型：T为微电网能量管理的调度周期，ΔT为时间分辨率；其中表示可切负荷收益，具体表达式如式(7)，fcut表示单位中断权赔偿电价；表示t时段内重要负荷的平均功率，相应的单位收益电价为dvip；为1表示在t时段切除了部分可中断负荷，表示可切负荷在t时段的平均功率，相应的单位收益电价为dcut；表示t时段内可控制负荷的平均功率，相应的收益电价为dcon；所述微电网与大电网能量交互费用模型：式中：T为微电网能量管理的调度周期，ΔT为时间分辨率；表示t时刻微电网与大电网的交互功率，为正值时表示微电网向大电网买电，为负值时表示微电网向大电网卖电；和均为二进制量，为1时表示微电网向大电...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩华春，李强，袁晓冬，吴在军，窦晓波，柳丹，吕振华，黄地，陈兵，
申请(专利权)人：国网江苏省电力公司电力科学研究院，国家电网公司，国网江苏省电力公司，东南大学，江苏省电力试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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