一种包含微电网群的主动配电网优化调度模型制造技术

本发明专利技术公开了一种包含微电网群的主动配电网优化调度模型，随着分布式电源与微电网的接入，主动配电网中可控元件增加，传统配电网的优化调度方法已经不适用于主动配电网优化调度，因此提出一种新的方法提高电力系统稳定性及用户侧的经济性。其特征在于：提出一种适用于含微电网群的主动配电网的双层优化调度模型，上层模型以配电网为研究对象，优化目标为提高电能质量、减少线损，下层模型以微电网为研究对象，优化目标为成本最低。本发明专利技术应用遗传算法求解上层优化模型，应用混合整数线性规划求解下层优化模型。

【技术实现步骤摘要】
一种包含微电网群的主动配电网优化调度模型
本专利技术涉及电力系统优化调度领域，具体是用一种包含微电网群的主动配电网优化调度模型求解电力系负荷调度问题。
技术介绍
电力系统经济调度是在保证电网安全可靠运行的基础上，充分利用电网中现有的输配电及变电设备，通过科学有效的方法，优选变压器、线路经济运行方式，负载经济调配等，减少电力系统的损耗，最大程度实现能量利用最大化；如今，电力市场变得高度竞争，对能量需求的增加更加迫切。经济负载调度是现代能源管理体系运行规划中的有效方式之一。对减少生产成本和增加系统可靠性，经济负载调度在维持电力系统的经济性中起着至关重要的作用。燃料成本和发电站的效率确定了产生电能的操作成本,从而，经济负载调度问题已成为电力系统运行和规划中的一项非常重要的任务。它的主要目标是优化可用单元之间的发电，从而使总发电成本在满足系统所考虑的约束(所有等式和不等式约束)的同时最小化。
技术实现思路
针对求解电力系统经济调度问题中所存在的困难和问题，本专利技术公开了一种含微电网群的主动配电网优化调度模型本专利技术主要是通过如下方案所实现：一种含微电网群的主动配电网优化调度模型；含多微网的主动配电网系统能量管理框架如图1所示。与传统配电网不同，主动配电网中含有分布式电源及柔性负荷，需要控制的元件与优化手段变多，同时对配电网调度中心(DNO)的要求也更高。在微电网群接入配电网后，由于微电网的相对独立的特点，主动配电网只能通过PCC对其进行能量管理。接入主动配电网的典型微电网中包含微型燃气轮机(MT)、燃料电池(FC)、蓄电池(battery)、风机(WT)和光伏(PV)等分布式电源与节点负荷。微电网既向主动配电网卖电也可以向其买电。本专利提出的两层优化调度模型中，上层模型需要控制直接接入配电网的负荷、分布式电源与PCC的交换功率，下层模型需要根据上层模型给出的PCC功率来控制微电网中的负荷与分布式电源，然后将调度结果反馈给上层模型，经过上层模型与下层模型的迭代，得到收敛后的调度结果。详细的模型构建在下节具体介绍。图1是含微电网群的主动配电网框架示意图；图2是模型求解流程图；具体实施方式：下面结合附图，对本专利技术做进一步的详细说明。含多微网的主动配电网系统能量管理框架如图1所示。与传统配电网不同，主动配电网中含有分布式电源及柔性负荷，需要控制的元件与优化手段变多，同时对配电网调度中心(DNO)的要求也更高。在微电网群接入配电网后，由于微电网的相对独立的特点，主动配电网只能通过PCC对其进行能量管理。接入主动配电网的典型微电网中包含微型燃气轮机(MT)、燃料电池(FC)、蓄电池(battery)、风机(WT)和光伏(PV)等分布式电源与节点负荷。微电网既向主动配电网卖电也可以向其买电。该两层优化调度模型中，上层模型需要控制直接接入配电网的负荷、分布式电源与PCC的交换功率，下层模型需要根据上层模型给出的PCC功率来控制微电网中的负荷与分布式电源，然后将调度结果反馈给上层模型，经过上层模型与下层模型的迭代，得到收敛后的调度结果。详细的模型构建在下节具体介绍。图2为模型求解流程图求解电力系统经济负载调度的流程图。首先对算法中所需要的模型和公式进行阐述，即含微网群的主动配电网调度模型的目标函数及约束条件。1.上层优化模型上层优化模型的研究对象为主动配电网，以提高供电质量与降低供电损耗为目标，PCC的交换功率为决策变量。1.1目标函数上层模型的目标函数中包括线路损耗与配电网节点电压偏移程度[17]，具体描述如下：minCupper＝μlossCloss+μVoffCVoff(1)其中，Closs为调度周期内配电网的总网损函数；CVoff为配电网各节点电压偏移函数，为衡量配电网电能质量的重要标准；μloss与μVoff分别为Closs与CVoff在目标函数中的权重系数。目标函数中，网损函数与电压偏移函数的具体形式分别见式与。其中，T为调度周期，本文设为24小时；L为配电网线路总条数；N为配电网节点总个数；Δt为优化调度的时间尺度，本文设为1小时；Ploss,l(t)为线路l在t时段的线路损耗，由潮流计算求得；Un(t)为节点n在t时段的节点电压的标幺值；ΔU为节点电压偏移惩罚的阈值，本文设为0.05；[x]+表示将x向下取整运算。式表示节点电压偏移较小时，即Un(t)∈[1-ΔU,1+ΔU]，则惩罚项[|Un(t)-1|/ΔU]+为0，电压偏移函数较小；否则，惩罚项为大于1，电压偏移函数的值明显增大。1.2约束条件1)潮流约束：式中，下标DNG、MG与L分别表示主动配电网、微电网与负荷；下标n与m表示配电网节点编号；P与Q分别表示有功功率与无功功率；V表示节点电压；Gnm与Bnm分别表示节点n和m之间的电导与电纳；θnm(t)为t时段节点n和m之间的相角差。2)分布式电源约束：假设接入主动配电网的电源为可控机组，则直接接入主动配电网的电源约束包括输出功率上下限约束、最小启停时间约束与爬坡约束，分别如式、与所示。-Δdown,i≤Pi(t)-Pi(t-1)≤Δup,i(7)其中，Pi(t)与Qi(t)分别表示t时段可控机组i的有功出力和无功出力；Pi、分别表示可控机组i的有功出力下限和出力上限；Qi、分别表示可控机组i的无功出力下限和出力上限；Ui(t)表示可控机组i的运行状态，0表示停运、1表示运行；Ustart,i(t)、Ushut,i(t)分别为可控机组i的开机决策变量和关机决策变量；MOTi为可控机组i的最小开机时间；MDTi为可控机组i的最小开机时间；Δdown,i、Δup,i分别表示可控机组i的最大向下和向上爬坡率。3)PCC功率约束式中，PPCC(t)表示t时段PCC的交换功率，即主动配电网与微电网之间的功率交换；表示PCC交换功率的上限。2.下层优化模型下层优化模型的研究对象为微电网，以最小化运行成本为目标，调度微电网内可控电源出力。2.1目标函数下层优化模型目标函数为最小化运行成本，具体描述如下：其中，Cfuel,i(·)为可控电源燃料成本函数，包括微型燃气轮机和燃料电池；Ui(t)表示t时段可控电源运行的运行状态，0表示不运行，1表示运行；CS,i(·)为可控电源启动成本；COM,i(·)、CDP,i(·)、CE,i(·)分别表示可控机组的维护费用、折旧成本和环境成本；COM,k(·)、CDP,k(·)分别表示储能装置的维护费用、折旧成本；Cbuy(·)、Csell(·)分别表示微网从主动配电网购电的成本和售电的收益；PM,i(t)表示微电网内可控机组出力；PM,i(t)表示微电网内蓄电池充放电功率；Pbuy(t)、Psell(t)分别表示微电网从主动配电网购电和售电的功率。式中的可控机组燃料费用、启动成本、维护费用、折旧成本和环境成本的函数见式～：Cfuel,i(PM,i(t))＝ai·PM,i(t)2+bi·PM,i(t)+ci(10)CS,i(PM,i(t))＝SiUM,start,i(t)(11)COM,i(PM,i(t))＝KOM,iPM,i(t)Δt(12)其中，ai、bi和ci为第i个可控机组燃料费用二次曲线的系数；Si为第i个可控机组的启动成本；UM,start,i(t)为微电网内第i个可控本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种包含微电网群的主动配电网优化调度模型，其特征在于：以包含微电网群的主动配电网系统为研究对象，建立一种全新的适用于含微电网群的主动配电网的两层优化调度模型，两层优化模型的上层模型以主动配电网为对象，优化目标分别为减少网损、提高供电质量；下层模型以微电网为研究对象，目标函数为成本最低，上层模型与下层模型通过公共连接点(PCC)进行功率交换，分别应用改进的遗传算法与混合整数线性规划算法来求解上层优化模型与下层优化模型，最后以调整后的IEEE33节点配电网为例，验证了本文所建模型的有效性。

【技术特征摘要】
1.一种包含微电网群的主动配电网优化调度模型，其特征在于：以包含微电网群的主动配电网系统为研究对象，建立一种全新的适用于含微电网群的主动配电网的两层优化调度模型，两层优化模型的上层模型以主动配电网为对象，优化目标分别为减少网损、提高供电质量；下层模型以微电网为研究对象，目标函数为成本最低，上层模型与下层模型通过公共连接点(PCC)进行功率交换，分别应用改进的遗传算法与混合整数线性规划算法来求解上层优化模型与下层优化模型，最后以调整后的IEEE33节点配电网为例，验证了本文所建模型的有效性。2.基于权利要求1提出的一种包含微电网群的主动配电网优化调度模型的思路及实现过程，整个模型的求解分为上下层，它的具体实施步骤如下：上层模型求解算法步骤1：初始化模型参数，包括遗传算法参数、主动配电网参数、负荷预测等；步骤2...

【专利技术属性】
技术研发人员：李直，易灵芝，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43