一种岛礁综合能源系统优化调度方法及装置制造方法及图纸

本公开的目的是针对现有技术的不足，提供一种岛礁综合能源系统优化调度方法及装置，考虑了分布式可控发电机组及海水淡化机组的机组组合问题、储能系统的最优充放电问题，根据岛礁综合能源系统状态信息构造岛礁综合预测模型，获得岛礁综合能源系统的未来系统状态，通过未来系统状态计算得到未来最小总成本；以未来最小总成本作为约束条件构建岛礁综合能源系统优化调度模型，计算得出优化的岛礁综合能源系统调度参数值，协调优化电力子系统与淡水子系统，降低岛礁综合能源系统总的运行成本，提升岛礁持续性发展能力。

【技术实现步骤摘要】
一种岛礁综合能源系统优化调度方法及装置
本专利技术属于电力系统优化
，尤其涉及一种岛礁综合能源系统优化调度方法及装置。
技术介绍
随着我国战略的不断推进，各级政府对岛礁资源开发利用、岛礁居民生活条件的条件改善日益重视，岛礁的开发规模和开发力度快速提升。然而由于远离大陆，岛礁的开发深受电力、淡水紧缺的制约。传统使用单一分布式可控发电机组的系统供电方式不仅存在供电可靠性较低，过分依赖外接能源输入，分布式可控发电机产生的污染和噪声也会破坏岛礁脆弱的生态平衡，严重影响岛礁的长期发展。因此，岛礁持续性发展的潜力在于充分利用自身所拥有的丰富风能、太阳能、海洋能等可再生能源。由于风光等可再生能源资源的间歇性和波动性，不包含储能系统的可再生能源与分布式可控发电机组供电系统中可再生能源的渗透率仍然比较低，实质上仍然是以分布式可控发电机组为主的供电模式。因此，含可再生能源发电的岛礁供电系统中需要配置一定比例的电池储能系统来平抑可再生能源输出不确定性的影响，实现可再生能源的最大化利用，减少分布式可控发电机组的供电比例。然而，当前电池储能系统成本较高、循环充放电次数有限，为延长电池储能系统的使用寿命，增强岛礁供电系统的安全性、稳定性，有必要在系统运行调度模型考虑电池储能系统的运行维护成本。同时，通过构建岛礁综合能源系统，充分发挥淡水子系统对电力子系统的削峰填谷作用，协调优化电力子系统与淡水子系统，降低岛礁综合能源系统总的运行成本，提升岛礁持续性发展能力。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供一种岛礁综合能源系统优化调度方法及装置，用于解决使用风、光等可再生能源的孤立岛礁在考虑分布式可控发电机组运行成本(包含燃料成本、启/停成本)、电池储能系统运行维护成本、海水淡化机组运行维护成本等经济性因素及分布式可控发电机组最小运行/停止时间约束、储能容量与充放电约束、海水淡化机组最小运行/停止时间约束、蓄水池容量与流入/流出约束等运行约束的前提下，岛礁综合能源系统优化调度的问题。为了实现上述目的，本公开提出一种岛礁综合能源系统优化调度方法，具体包括以下步骤：步骤1，获取当前时刻岛礁综合能源系统状态信息；步骤2，根据岛礁综合能源系统状态信息构造岛礁综合预测模型；步骤3，通过岛礁综合预测模型计算获得岛礁综合能源系统的未来系统状态；步骤4，通过未来系统状态计算得到未来最小总成本；步骤5，以未来最小总成本作为约束条件构建岛礁综合能源系统优化调度模型；步骤6，通过岛礁综合能源系统优化调度模型计算得出优化的岛礁综合能源系统调度参数值；其中，未来系统状态为未来T个时间段中第t个时间段的系统状态，包括常规电力负荷需求功率淡水需求量Fdes(t)、光伏功率PPV(t)、风电功率Pwind(t),其中，t∈[1,T]，T为控制时域，T＝365；其中，未来最小总成本包括未来T时间段内分布式可控发电机组运行成本、电池储能系统运行维护成本、海水淡化机组运行维护成本的最小值之和；其中，调度参数值包括分布式可控发电机组运行状态与可控发电机组功率、电池储能系统充放电功率、海水淡化机组运行状态、蓄水池流入与流出淡水量。进一步地，在步骤1中，获取当前时刻岛礁综合能源系统状态信息包括：电力子系统状态信息，包括：电池储能系统的储电量EEss(0)分布式可控发电机组k的运行/停机状态δdiesel,k(0)和分布式可控发电机组k的持续运行/停机时间Γdiesel,k；淡水子系统状态信息，包括：淡水蓄水池的蓄水量EWS(0)、海水淡化机组l的运行/停机状态δdes,l(0)、海水淡化机组l的持续运行/停机时间Γdes,l，；岛礁综合能源系统参数，包括：岛礁综合能源系统内各分布式可控发电机组参数、电池储能系统参数、各海水淡化机组参数、淡水蓄水池参数、风力发电系统容量参数、光伏发电系统容量参数和常规电力负荷容量参数；其中，若当前时刻海水淡化机组l处于停机状态，则δdes,l(0)＝0，反之，δdes,l(0)＝1；若当前时刻分布式可控发电机组k处于停机状态，则δDG,k(0)＝0；反之，δDG,k(0)＝1。进一步地，在步骤2中，所述岛礁综合预测模型包括常规电力负荷需求预测模型、淡水需求预测模型、风电预测模型和光伏输出预测模型，其中，所述电力负荷需求预测模型构建方法为：通过时间序列ARMA模型分析电力负载需求功率构建常规电力负荷需求预测模型，其中，X1t表示常规电力负荷需求预测模型，表示自回归项AR，aj为常数，X1t-j为t-j时刻的观测值，即为过去观测值的线性组合；θk为常数，et-k为误差白噪声序列，表示白噪声序列的滑动平均项MA。进一步地，在步骤2中，所述岛礁综合预测模型包括常规电力负荷需求预测模型、淡水需求预测模型、风电预测模型和光伏输出预测模型，其中，所述淡水需求预测模型构建方法为：通过时间序列ARMA模型分析淡水需求构建淡水需求预测模型，其中，X2t表示淡水需求预测模，表示自回归项AR，aj为常数，X2t-j为t-j时刻的观测值，即为过去观测值的线性组合；θk为常数，et-k为误差白噪声序列，表示白噪声序列的滑动平均项MA。进一步地，在步骤2中，所述岛礁综合预测模型包括常规电力负荷需求预测模型、淡水需求预测模型、风电预测模型和光伏输出预测模型，其中，所述风电预测模型构建方法为：通过风电机额定风速和切出风速进行拟合构建风电预测模型，所述风电预测模型为：其中，awind、bwind为风电机组输出拟合系数，其中，为风电机组的额定功率；vc、vr、和vco分别表示风电机的切入速度、额定风速和切出风速，它们的值通过风电机传感器获取。进一步地，在步骤2中，所述岛礁综合预测模型包括常规电力负荷需求预测模型、淡水需求预测模型、风电预测模型和光伏输出预测模型，其中，所述光伏输出预测模型构建方法为：通过光照强度进行拟合构建光伏输出预测模型，所述光伏输出预测模型为：其中，为光伏的额定功率，表示在标准测试条件下单位光强所能输出的功率；Gstd为额定光照强度；通过光伏读取到的Rc为某一特定强度的光强值，在该光强下光伏出力与光强的关系开始由非线性变为线性；GPV(t)为时间段t的实时光强。进一步地，在步骤3中，未来系统状态计算方法为对所述岛礁综合预测模型中的常规电力负荷需求预测模型、淡水需求预测模型、风电预测模型、光伏输出预测模型进行矩估计并进行单步预测得到未来T个时间段中第t个时间段的未来系统状态。进一步地，在步骤4中，计算未来最小总成本包括以下子步骤：步骤4.1，整合岛礁综合能源系统中电力子系统与淡水子系统的目标函数，其目标函数CIES_island表示为：其中，CDG(t)为所有分布式可控发电机组在时间段t总的运行成本，为电池储能系统运行维护成本，为海水淡化机组运行维护成本，t∈[1,T]，T为控制时域，T＝365日；步骤4.2，构建分布式可控发电机组功率约束为，其中，分别表示分布式可控发电机k的最小、最大功率值；步骤4.3，构建分布式可控发电机功率爬坡约束为，-Pramp,k≤PDG,k(t+1)-PDG,k(t)≤Pramp,k，其中，Pramp,k表示分布式可控发电机组k的功率爬坡能力；步骤4.4，构建分布式可控发电机组最小开机、停机时间约束为，δDG,k(t)-δDG,k本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种岛礁综合能源系统优化调度方法，其特征在于，所述调度方法包括如下步骤：步骤1，获取当前时刻岛礁综合能源系统状态信息；步骤2，根据岛礁综合能源系统状态信息构造岛礁综合预测模型；步骤3，通过岛礁综合预测模型计算获得岛礁综合能源系统的未来系统状态；步骤4，通过未来系统状态计算得到未来最小总成本；步骤5，以未来最小总成本作为约束条件构建岛礁综合能源系统优化调度模型；步骤6，通过岛礁综合能源系统优化调度模型计算得出优化的岛礁综合能源系统调度参数值；其中，未来系统状态为未来T个时间段中第t个时间段的系统状态，包括常规电力负荷需求功率

【技术特征摘要】
1.一种岛礁综合能源系统优化调度方法，其特征在于，所述调度方法包括如下步骤：步骤1，获取当前时刻岛礁综合能源系统状态信息；步骤2，根据岛礁综合能源系统状态信息构造岛礁综合预测模型；步骤3，通过岛礁综合预测模型计算获得岛礁综合能源系统的未来系统状态；步骤4，通过未来系统状态计算得到未来最小总成本；步骤5，以未来最小总成本作为约束条件构建岛礁综合能源系统优化调度模型；步骤6，通过岛礁综合能源系统优化调度模型计算得出优化的岛礁综合能源系统调度参数值；其中，未来系统状态为未来T个时间段中第t个时间段的系统状态，包括常规电力负荷需求功率淡水需求量Fdes(t)、光伏功率PPV(t)、风电功率Pwind(t),其中，t∈[1,T]，T为控制时域，T＝365；其中，未来最小总成本包括未来T时间段内分布式可控发电机组运行成本、电池储能系统运行维护成本、海水淡化机组运行维护成本的最小值之和；其中，调度参数值包括分布式可控发电机组运行状态与可控发电机组功率、电池储能系统充放电功率、海水淡化机组运行状态、蓄水池流入与流出淡水量。2.根据权利要求1所述的一种岛礁综合能源系统优化调度方法，其特征在于，在步骤1中，获取当前时刻岛礁综合能源系统状态信息包括：电力子系统状态信息，包括：电池储能系统的储电量EEss(0)分布式可控发电机组k的运行/停机状态δdiesel,k(0)和分布式可控发电机组k的持续运行/停机时间Γdiesel,k；淡水子系统状态信息，包括：淡水蓄水池的蓄水量EWS(0)、海水淡化机组l的运行/停机状态δdes,l(0)、海水淡化机组l的持续运行/停机时间Γdes,l；岛礁综合能源系统参数，包括：岛礁综合能源系统内各分布式可控发电机组参数、电池储能系统参数、各海水淡化机组参数、淡水蓄水池参数、风力发电系统容量参数、光伏发电系统容量参数和常规电力负荷容量参数；其中，若当前时刻海水淡化机组l处于停机状态，则δdes,l(0)＝0，反之，δdes,l(0)＝1；若当前时刻分布式可控发电机组k处于停机状态，则δDG,k(0)＝0；反之，δDG,k(0)＝1。3.根据权利要求1所述的一种岛礁综合能源系统优化调度方法，其特征在于，在步骤2中，所述岛礁综合预测模型包括常规电力负荷需求预测模型，所述电力负荷需求预测模型构建方法为：通过时间序列ARMA模型分析电力负载需求功率构建常规电力负荷需求预测模型，其中，X1t表示常规电力负荷需求预测模型，表示自回归项AR，aj为常数，X1t-j为t-j时刻的观测值，即为过去观测值的线性组合；θk为常数，et-k为误差白噪声序列，表示白噪声序列的滑动平均项MA。4.根据权利要求1所述的一种岛礁综合能源系统优化调度方法，其特征在于，在步骤2中，所述岛礁综合预测模型包括淡水需求预测模型，所述淡水需求预测模型构建方法为：通过时间序列ARMA模型分析淡水需求构建淡水需求预测模型，其中，X2t表示淡水需求预测模，表示自回归项AR，aj为常数，X2t-j为t-j时刻的观测值，即为过去观测值的线性组合；θk为常数，et-k为误差白噪声序列，表示白噪声序列的滑动平均项MA。5.根据权利要求1所述的一种岛礁综合能源系统优化调度方法，其特征在于，在步骤2中，所述岛礁综合预测模型包括常规风电预测模型，所述风电预测模型构建方法为：通过风电机额定风速和切出风速进行拟合构建风电预测模型，所述风电预测模型为：其中，awind、bwind为风电机组输出拟合系数，其中，为风电机组的额定功率；vc、vr、和vco分别表示风电机的切入速度、额定风速和切出风速，它们的值通过风电机传感器获取。6.根据权利要求1所述的一种岛礁综合能源系统优化调度方法，其特征在于，在步骤2中，所述岛礁综合预测模型包括常规光伏输出预测模型，所述光伏输出预测模型构建方法为：通过光照强度进行拟合构建光伏输出预测模型，所述光伏输出预测模型为：其中，为光伏的额定功率，表示在标准测试条件下单位光强所能输出的功率；Gstd为额定光照强度；通过光伏读取到的Rc为某一特定强度的光强值，在该光强下光伏出力与光强的关系开始由非线性变为线性；GPV(t)为时间段t的实时光强。7.根据权利要求1所述的一种岛礁综合能源系统优化调度方法，其特征在于，在步骤3中，未来系统状态计算方法为对所述岛礁综合预测模型进行矩估计并进行单步预测得到未来T个时间段中第t个时间段的未来系统状态。8.根据权利要求1所述的一种岛礁综合能源系统优化调度方法，其特征在于，在步骤4中，计算未来最小总成本包括以下子步骤：步骤4.1，整合岛礁综合能源系统中电力子系统与淡水子系统的目标函数，其目标函数CIES_island表示为：其中，CDG(t)为所有分布式可控发电机组在时间段t总的运行成本，为电池储能系统运行维护成本，为海水淡化机组运行维护成本，t∈[1,T]，T为控制时域，T＝365日；步骤4.2，构建分布式可控发电机组功率约束为，其中，分别表示分布式可控发电机k的最小、最大功率值；步骤4.3，构建分布式可控发电机功率爬坡约束为，-Pramp,k≤PDG,k(t+1)-PDG,k(t)≤Pramp,k，其中，Pramp,k表示分布式可控发电机组k的功率爬坡能力；步骤4.4，构建分布式可控发电机组最小开机、停机时间约束为，δDG,k(t)-δDG,k(t-1)≥δDG,k(τdies1)，δDG,k(t-1)-δDG,k(t)≥δDG,k(τdies2)，其中，分别表示分布式可控发电机组k的最小开机、停机时间；步骤4...

【专利技术属性】
技术研发人员：王锐，何敏藩，王珏，苗晴，熊彦，石建迈，王炯琪，伍国华，戎海武，
申请(专利权)人：佛山科学技术学院，
类型：发明
国别省市：广东,44