The invention discloses an interval optimization method for multi-energy storage and user-side load dispatching of wind-solar storage combined system, which belongs to the technical field of power system automation. According to the characteristics of the combined operation of wind, solar and energy storage, the dynamic changes of energy storage during operation are considered, and the user loads in the microgrid are divided into adjustable loads and non-adjustable loads. According to the nature of adjustable loads, the user loads are classified into different levels. The higher the load level, the less the adjustable amount, and the sum of multi-storage possible operation costs and adjustable load compensation costs is taken as the objective of the present invention. Considering the constraints of variable load operation and considering the constraints of variable load operation, an interval optimization method for multi-energy storage and user-side load dispatch of wind-solar storage combined system is proposed. The uncertainties of variables are described by intervals, and the advantages and disadvantages of the objective function intervals under different interval variables are compared. Thus, the optimal load regulation mode and the optimal interval for charging and discharging of energy storage are obtained, and the operation of micro-grid system is reduced. Row cost.
【技术实现步骤摘要】
风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法
本专利技术公开了风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，属于电力系统自动化的
技术介绍
随着光伏、风电等间歇式能源的大规模应用，间歇式能源发电过程的不确定性对电网系统运行有很大的影响，储能的合理应用降低了分布式能源、微网的综合发电成本，但储能的投资和运行成本仍然是不可忽视的问题，并且在使用光伏、风机进行供电时，光伏风电出力峰谷曲线与负荷峰谷曲线难以匹配。随着智能电网的发展以及远程控制设备的投入，微网中部分负荷具有一定的可调特性，可调负荷能够在负荷高峰时段缓解储能充放电压力，降低储能运行成本。传统的风光储联合模型优化算法是在解空间中寻找某一点来做为其最优解，属于点优化，采用随机优化方法进行点优化时，需已知概率密度分布函数，但要获得精确的概率密度函数往往存在困难；而对于一些比较复杂的工业过程，往往难以找到解空间中的最优点，此时，使用区间优化更为合适，以区间变量代替点变量，不仅可以在一定的精度范围避免微网中除风电光伏不确定性之外其它的不确定性因素的干扰，而且还可以为系统提供更多可行的方案，区间优化...
【技术保护点】
1.风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，其特征在于，建立包含考虑了用户侧可调负荷补偿成本的目标函数及用户侧可调负荷约束条件的风光储联合系统的优化模型，将优化模型中的不确定变量转换为区间变量，求解不同区间变量下的目标函数取值区间，以目标函数取值区间最优时的变量区间为最优决策变量区间。
【技术特征摘要】
1.风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，其特征在于，建立包含考虑了用户侧可调负荷补偿成本的目标函数及用户侧可调负荷约束条件的风光储联合系统的优化模型，将优化模型中的不确定变量转换为区间变量，求解不同区间变量下的目标函数取值区间，以目标函数取值区间最优时的变量区间为最优决策变量区间。2.根据权利要求1所述风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，其特征在于，考虑了用户侧可调负荷补偿成本的目标函数为：(i,j＝1,2,…,N,i≠j)，其中，T为调度周期长度，N为储能单元个数，K为提供可调负荷的用户数量，分别为t时刻第i个储能单元放电电量和第j个储能单元充电电量，且i≠j，分别为t时刻第i个储能单元放电时的运行成本和第j个储能单元充电时的运行成本，为t时刻第m个用户可调负荷变化量，为t时刻用户可调负荷的补偿成本。3.根据权利要求1所述风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，其特征在于，所述用户侧可调负荷约束条件为：其中，为第m个用户中第n个可调负荷的额定功率，nm为第m个用户中可调负荷的数量，为t时刻第m个用户中第n个可调负荷的调节系数，表示t时刻第m个用户中第n个可调负荷可中断，表示t时刻第m个用户中第n个可调负荷暂不接受调节，分别为可调负荷补偿成本的最小值、最大值，s是采取负荷调节的时段。4.根据权利要求1所述风光储联合系统多储能及用户侧负荷调度的区间优化方法，其特征在于，所述优化模型还包括：负荷平衡约束：储能充放电约束：储能运行成本约束：其中，Ptload为t时刻的不可调负荷功率，Ptadj为t时刻用户侧可调负荷剩余功率，Ppv,t为t时刻光伏发电功率，Pw,t为t时刻风机发电功率，为t时刻第k个储能单元的充电功率或放电功率，为t时刻用户侧可调负荷的总量，Ek,min、Ek,max分别为第k个储能单元的最低储量和最高储量，Ek,t-1、Ek,t分别为第k个储能单元在t-1时刻、t时刻的储量，ηD、ηC分别为储能单元的放电效率和充电效率，分别为第j个储...
【专利技术属性】
技术研发人员：张慧峰，吴江，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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