【技术实现步骤摘要】
售电环境下并网型微电网系统配置及优化运行的方法
本专利技术涉及一种微电网优化技术，特别涉及一种售电环境下并网型微电网系统配置及优化运行的方法。
技术介绍
微电网作为一种集合分布式电源、储能、用电负荷、能量管理系统、配电设施、监控与保护装置的小型发配用电系统，在促进分布式电源就地消纳，建立安全、清洁、高效的能源体系方面发挥着重要作用，得到了高度重视与发展(文献1)。同时，售电放开背景下，微电网的运营及电能交易模式发生一定的改变，其可组建售电公司开展售电业务(文献2)。因此，在新环境下微电网内电源及配变容量的优化配置及其运行策略将显著影响其运营效益，具有重要的研究价值。目前，国内外许多学者在微电网容量优化配置方面已开展了大量的研究工作，已取得一定的研究成果。针对独立运行的微电网容量配置问题，相关文献分别从供电可靠性、经济性以及不同控制策略等角度进行研究分析。文献3、4以综合成本费用最小作为独立微电网容量配置的优化目标，并在优化过程中引入了停电惩罚费用与能量浪费惩罚费用。文献5、6考虑不同的控制策略会对微电网的运行工况产生较大的影响，因此从控制策略角度来优化独立型微电网...
【技术保护点】
1.一种售电环境下并网型微电网系统配置及优化运行的方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1)建立售电环境下并网型微电网系统优化配置模型：模型包括微电网系统的建设及系统维护成本模型、微电网系统DG设备发电成本及补贴收益模型、现货市场中的购电成本及售电收益模型、微网内部负荷的供电收益及向外部售电收益模型以及售电环境下并网型微电网系统的年收益模型；2)售电环境下并网型微电网系统的优化运行及时序仿真：在考虑设定时间段内系统中各随机电源出力及市场电能交易价格波动性的基础上，基于日前市场电力交易的优化运行和基于实时市场电力交易的优化运行，并采用年时序仿真法计算售电环境下并网型微电网系统的...
【技术特征摘要】
1.一种售电环境下并网型微电网系统配置及优化运行的方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1)建立售电环境下并网型微电网系统优化配置模型：模型包括微电网系统的建设及系统维护成本模型、微电网系统DG设备发电成本及补贴收益模型、现货市场中的购电成本及售电收益模型、微网内部负荷的供电收益及向外部售电收益模型以及售电环境下并网型微电网系统的年收益模型；2)售电环境下并网型微电网系统的优化运行及时序仿真：在考虑设定时间段内系统中各随机电源出力及市场电能交易价格波动性的基础上，基于日前市场电力交易的优化运行和基于实时市场电力交易的优化运行，并采用年时序仿真法计算售电环境下并网型微电网系统的年运行成本；3)采用遗传算法求解微电网容量配置问题：外层利用遗传算法随机产生一组DG设备、储能和并网变压器容量配置方案，然后内层通过步骤2)基于日前与实时市场电力交易的优化运行，并计算该配置方案下的年运行成本；接着，内层将该结果返回到外层中，外层计算本组容量配置方案下的经济总成本并记录，继续通过遗传算法进行交叉变异获取另一组容量数据，按此操作循环，直到超过设定的迭代次数后中止；最终通过对比各组配置方案下的成本后得到最佳的DG设备、储能和并网变压器容量配置结果。2.根据权利要求1所述售电环境下并网型微电网系统配置及优化运行的方法，其特征在于，所述步骤2)中基于日前市场电力交易的优化运行是指基于日前对各微源及负荷的预测数据、日前市场的购售电价格，通过调节储能充放电功率来优化确定微电网未来一天内各时段在日前交易市场中的购售电计划，最终在满足微网内部负荷供电和向周边用户负荷售电的需求或DG并网发电需求的基础下，使得日运行收益最大；所述基于实时市场电力交易的优化运行是指利用储能充放电及微电网参与实时市场交易两种手段来平衡误差功率。3.根据权利要求2所述售电环境下并网型微电网系统配置及优化运行的方法，其特征在于，所述基于日前市场电力交易的优化运行进行仿真运行具体如下：DG设备指风机和光伏设备，已知该日的24小时预测风机和光伏出力、净负荷、日前购电电价和上网电价数据，步骤一、基于外网交互功率约束的储能充放电优化：当外网交互功率逼近变压器有功传输限值PT时，通过储能充放电来避免交互功率越限，此时，储能出力调整如下：式中：为t时段净负荷，即内部与外部负荷之和与风机、光伏出力的差值；PPCS(t)为开始优化时t时段的储能PCS最大可充放电功率；当净负荷功率为正，且大于与外网交互功率限值时，储能放电，PESS1(t)＞0；当净负荷功率为负，且其绝对值大于与外网交互功率限值时，储能充电，PESS1(t)<0；步骤二、基于风机和光伏富余电量的储能充放电优化：经过上一步储能在部分时段进行充放电后，相关时段的储能PCS剩余最大可充放电功率、SOC状态以及净负荷值均发生变化，由于这三者的值均将对本步的优化结果产生影响，故先对其进行更新后再优化风机和光伏富余电量，更新过程公式如下：PPCS2(t)＝PPCS(t)-|PESS1(t)|(21)式中：PPCS2(t)、SOCR(t)分别为基于步骤一储能充放电优化结果，更新得到的进行步骤二时的t时段净负荷、PSC剩余最大可充放电功率和SOC值；EESS为储能容量；Δt为仿真优化的时间步长；首先根据各时段的净负荷值和日前电价情况对储能充放电优先级进行排序，净负荷小于0时，微电网可向外网供电或向储能充电；反之，从外网购电或储能放电；假设净负荷的时段共有M个，的时段共有N个，则M+N＝24。按微电网的上网电价将M个可充电时段进行排序并确定储能充电优先级i，i＝1，2，…，M，上网电价越低，i值越小，储能优先在该值对应时段充电；对于N个可放电时段，按微电网的购电电价将其排序并确定储能放电优先级j，j＝1，2，…，N，购电电价越高，j值越小，储能优先在该值对应时段放电；当24个时段的优先级都确定后，每个优先级i或j将对应一个时段或假设t时段的净负荷为优化流程如下：(1)该流程中当储能在一个可充电时段进行充电优化后，需在可放电时段按充放电功率平衡原则确定放电计划。由于有M个充电优先级，因此储能将进行M轮充放电优化，初始轮数k＝1；(2)储能在充电优先级i值越小的时段充电时所花费的经济成本越低(初始值i＝1)，储能在充电优先级i对应时段以尽可能消纳风光富余电量的原则充电，充电功率为即取第k轮优化时...
【专利技术属性】
技术研发人员：李振坤，符杨，何凯，米阳，苏向敬，季亮，路群，王法顺，
申请(专利权)人：上海电力学院，
类型：发明
国别省市：上海,31
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