一种孤岛微网的储能系统分布式协同优化充电方法技术方案

本发明专利技术公开了一种孤岛微网的储能系统分布式协同优化充电方法，包括如下步骤：S100、建立储能系统优化充电模型；S200、建立基于一致性算法的协同优化策略，通过控制可再生电源以MPPT模式出力，提高了可再生能源的能源利用效率；考虑了优化目标函数中的充电效率，提出了储能系统的分布式控制算法，以最大限度地减少与充电效率相关的有功功率损耗，并同时维持有功功率的需求平衡；通过采用基于一致性算法的分布式算法，加快了问题的收敛速度，提升了各集群的隐私安全性，减少了系统通讯量，在保证系统运行经济性、最大化社会福利的同时，实现了实时电力平衡。

【技术实现步骤摘要】
一种孤岛微网的储能系统分布式协同优化充电方法
本专利技术实施例涉及孤岛微网储能系统的充电
，尤其涉及一种孤岛微网的储能系统分布式协同优化充电方法。
技术介绍
近年来，随着大规模分布式风、光等可再生电源接入电力系统，越来越多关于风、光电能消纳的问题被研究，由于风、光等可再生电源具有间歇性和波动性的出力特性，严重挑战了在传统电网运行方法下的功率平衡约束，这导致了巨大的弃风弃光现象，储能系统的接入可以有效地调解分布式可再生能源发电的间歇性和波动性，以提高可再生能源发电的效率，使其在接近最大功率点追踪(MPPT)模式下运行，从而实现能源资源利用最大化的运行模式和技术，该模式是包含“可再生能源电源、负荷、储能系统”微网孤岛状态下的运营和运行模式，综合考虑可再生能源发电瞬时最大出力、瞬时符合、储能状态、能量传输损耗、储能充放电损耗之间的协调互动特性，提升微网运行的安全性、增强系统接纳可再生能源的能力。在大规模分布式可再生能源并网的情况下，虽然在储能系统的充放电策略方面已经开展了部分研究，但是在微网孤岛运行模式时使可再生能源始终处于MPPT模式且保证功率平衡约束方面的储能系统的充放电策略还没本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种孤岛微网的储能系统分布式协同优化充电方法，其特征在于：包括如下步骤：S100、建立储能系统优化充电模型，该过程记为(1)；S200、建立基于一致性算法的协同优化策略，该过程记为(2)。

【技术特征摘要】
1.一种孤岛微网的储能系统分布式协同优化充电方法，其特征在于：包括如下步骤：S100、建立储能系统优化充电模型，该过程记为(1)；S200、建立基于一致性算法的协同优化策略，该过程记为(2)。2.根据权利要求1所述的一种孤岛微网的储能系统分布式协同优化充电方法，其特征在于：所述步骤S100中，储能系统优化充电模型的建立包括如下步骤：S101、建立孤岛微网运行状态下的有功功率平衡约束：其中：PG,k，PB,m和PD,l分别为分布式发电机k，储能系统m，负荷l的有功功率；NG、NB、ND分别为分布式发电机k、储能系统m、负荷l的索引；S102、建立电源模型；电源包括分布式发电机k和可再生能源，其中，可再生能源的运行成本为零，处于最大功率点跟踪模式，分布式发电机k运行约束为：其中，和PG,k为分布式发电机k的有功出力上下限；S103、建立储能系统模型；储能系统m的充电功率和功率约束可以写成如下形式：其中，ηC,m为储能系统m的充电效率；和PB,m为储能系统m充电功率的上下限；充电效率系数ηC,m为：ηC,m＝αm-βmPB,mm∈NB；其中，αm，βm为储能系统m的充电效率的系数；储能系统m的真实总充电功率可以被写成如下形式：S104、建立负荷模型；线路传输损耗Ploss,l用传输损耗因子sl表示如下：Ploss,l＝slPD,l；负荷l实际消耗的功率为：负荷l有不可调性，满足约束：其中，和PD,l为负荷l的上下限；S105、基于上述步骤S101至步骤S104，建立孤岛微网运行状态下的分布式发电机发电的储能系统协同优化充电模型如下：优化目标为真实总充电功率最大，描述如下：定义储能系统m的成本增量：3.根据权利要求1所述的一种孤岛微网的储能系统分布式协同优化充电方法，其特征在于：所述步骤S200中，协同优化策略的建立还包括如下步骤：S201、更新各代理的成本增量，该过程记为(2-1)：其中，rm[t+1]表示第t+1次迭代时代理m的成本增量；rn[t]表示第t次...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗松林，张鑫，李敬光，杨德玲，陈佳辉，曾远方，张世斌，黄广华，曾福至，郝乾啸，黄忠辉，袁伟荣，陈景豪，陈镇棠，袁浩文，林紫俊，周一峰，黎志山，黄昌庭，段孟雍，黄伟桥，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，广东电网有限责任公司东莞供电局，
类型：发明
国别省市：广东,44