【技术实现步骤摘要】
一种基于改进粒子群算法的微电网经济调度优化策略
本专利技术属于电力系统自动化的
,具体涉及一种基于改进粒子群算法的微电网经济调度优化策略。
技术介绍
面对日益严峻的能源和环境问题,开发可再生能源已成为必由之路,尤其是风力发电和光伏发电在近几年得到了广泛的应用。由于光伏和风电等可再生能源出力的间歇性和波动性,为了满足微电网的经济运行,及供电电能质量要求,将可再生能源发电接入微电网的情况下,配备一定的储能来实现微电网的供需平衡。储能系统能够灵活快速的与微电网进行功率交换,因此可以作为一种解决微电网运行问题的有效手段。微电网运行既要达到环境友好,同时又要经济效益,因此微电网的经济调度问题是一个比较复杂多约束的优化运行问题。传统的优化算法已经难以解决多约束条件的非线性优化以及模型中等式问题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对上述
技术介绍
的不足,提出一种基于改进粒子群算法的微电网经济调度优化策略,建立了可调度电源、可再生能源发电以及储能联合优化的模型,在满足各约束条件的前提下,实现微电网的运行成本最低,解决基于粒子群优化算法的问电网经济调度的技术问题。一种基于改进粒子群算法的微电网经济调度优化策略,包括三大部分,(一)根据可再生能源输出功率的不确定性建立微电网经济调度优化模型,(二)基于上述建立的微电网优化调度模型给出求解方法,(三)基于微电网经济调度模型给出的求解方法,对建立的经济调度模型进行优化;所述第(一)部分,包括优化目标与设定约束条件;所述优化目标,通过下式进行实现:以微电网的费用F(P)最低为目标函数,Ng为发电机个数;ai0,ai1和 ...
【技术保护点】
1.一种基于改进粒子群算法的微电网经济调度优化策略,其特征在于:所述策略包括三大部分,(一)根据可再生能源输出功率的不确定性建立微电网经济调度优化模型,(二)基于上述建立的微电网优化调度模型给出求解方法,(三)基于微电网经济调度模型给出的求解方法,对建立的经济调度模型进行优化;所述第(一)部分,包括优化目标与设定约束条件;所述优化目标,通过下式进行实现:
【技术特征摘要】
1.一种基于改进粒子群算法的微电网经济调度优化策略,其特征在于:所述策略包括三大部分,(一)根据可再生能源输出功率的不确定性建立微电网经济调度优化模型,(二)基于上述建立的微电网优化调度模型给出求解方法,(三)基于微电网经济调度模型给出的求解方法,对建立的经济调度模型进行优化;所述第(一)部分,包括优化目标与设定约束条件;所述优化目标,通过下式进行实现:以微电网的费用F(P)最低为目标函数,Ng为发电机个数;ai0,ai1和ai2为成本系数;PGi(t)为第i个发电机组在t时刻的出力;λ1为为电池的运行成本,λ2为电池的损耗成本;ηc(t),ηD(t)分别为储能在t时刻的充放电效率,放电时μ=1,充电时μ=0;DOD为放电深度;SOC(t)为储能在t时刻的荷电状态;SOCmax是储能最高荷电状态;Ps(t)为储能在t时刻的调度功率;所述约束条件,包括对微电网中的功率平衡、发电机组出力、储能充放电和爬坡率进行约束;所述第(二)部分,通过粒子群的优化方法,对于模型进行求解;粒子群算法通过迭代,不断追随当前搜索到的最优解来寻找全局最优值;同时,为了提高粒子群算法寻求最优值的速度,对惯性权重进行动态更新;在微电网经济调度优化模型中,对等式约束的处理方法进行改进,采用动态处理的方法,使得每一个粒子在寻优的过程中可以始终满足等式约束;基于粒子群算法解决提出的微电网经济调度模型,算法的具体步骤如下:步骤1:设置粒子数目、速度和位置,设置迭代的次数,精度要求。步骤2:计算每个粒子的适应度,并根据适应值更新惯性权重ω。步骤3:将每个粒子当前的适应值与之前的最好位置的pbest进行比较,若更好,则替换,否则不变。步骤4:将每个粒子的适应值跟全局最佳位置gbest进行比较,若更好,则替换,否则不变。步骤5:更新每个粒子的速度v。步骤6:若粒子的速度v<vmax,速度保持不变,否则v=vmax。步骤7:更新每个粒子的速度v。步骤8:若达到精度要求或迭代次数达到上限,则输出结果。否则,执行步骤2;所述第(三)部分,采用的微电网系统包括光伏阵列、发电机组以及储能系统,计算周期设定为一天,每一个小时作为一个计算时段,全天将被分为24个时段,光伏在6:00-18:00发电,并且设置粒子群优化算法的相关参数,同时粒子群优化算法在粒子群的初始化和粒子的更新都采用处理等式策略,反复调整粒子,使其满足等式约束,使收敛值更优。2.根据权利要求1所述的一种基于改进粒子群算法的微电网经济调度优化策略,其特征在于:所述第(一)部分中,各个约束条件为:功率平衡约束:μPS(t)+(μ-1)PS(t)+PV(t)-Pload(t)=0,PV(t)为光伏在t时刻的预测功率;Pload(t)为负荷在t时刻的预测功率;发电机组出力约束:PGimin≤PGi(t)≤PGimax,PGimin为发电机组出力的最小值;PGimax为发电机组出力的最大值;储...
【专利技术属性】
技术研发人员:窦春霞,周晓涵,岳东,
申请(专利权)人:南京邮电大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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