【技术实现步骤摘要】
微电网控制方法及系统
本专利技术涉及微电网领域，具体涉及微电网控制方法及系统。
技术介绍
随着分布式发电和有源分布式网络的不断增加，出现了微电网，微电网是负荷、分布式电源和储能等装置共同组成的供电网络，与传统发电厂相比，微电网具有特定的具体操作和约束条件，到目前为止，在一些发达国家，如日本、加拿大和美国，建立了许多微电网实验平台，近年来，我国很多科研院所也在研究微电网，由于微电网结构复杂，很难获得优化的控制数据对微电网系统进行合理调度。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种微电网控制方法，通过建立微电网多目标能量管理模型，并采用多目标粒子群膜优化算法，可以得到优化且合理的控制数据对微电网进行调度，可靠性好，稳定性高。为解决以上技术问题，本专利技术提供的技术方案如下：微电网控制方法，所述微电网包括分布式电源、储能装置和负荷，所述方法应用于微电网控制系统，所述方法包括：步骤1：建立微电网多目标能量管理模型，包括：根据公式(1)-(5)建立包括最小化运行成本和污染物排放的微电网多目标能量管理函数minf2obj(x)，根据公式(6)-(9)建立微电网运行成本目标函数f...
【技术保护点】
1.微电网控制方法，其特征在于，所述微电网包括分布式电源、储能装置和负荷，所述方法应用于微电网控制系统，所述方法包括：步骤1：建立微电网多目标能量管理模型，包括：根据公式(1)‑(5)建立包括最小化运行成本和污染物排放的微电网多目标能量管理函数minf2obj(x),根据公式(6)‑(9)建立微电网运行成本目标函数f1(x),根据公式(10)‑(12)建立微电网污染物排放目标函数f2(x),其中:minf2obj(x)＝{f1(x)，f2(x)} (1)x＝[Pg，Ug]1×2nT (2)
【技术特征摘要】
1.微电网控制方法，其特征在于，所述微电网包括分布式电源、储能装置和负荷，所述方法应用于微电网控制系统，所述方法包括：步骤1：建立微电网多目标能量管理模型，包括：根据公式(1)-(5)建立包括最小化运行成本和污染物排放的微电网多目标能量管理函数minf2obj(x),根据公式(6)-(9)建立微电网运行成本目标函数f1(x),根据公式(10)-(12)建立微电网污染物排放目标函数f2(x),其中:minf2obj(x)＝{f1(x)，f2(x)}(1)x＝[Pg，Ug]1×2nT(2)n＝NDG+NS+1(5)cosrGrid(t)＝uGrid(t)PGrid(t)CGrid(t)(9)emissionGrid(t)＝uGrid(t)PGrid(t)EGrid(t)(12)其中，x为决策变量，i为分布式电源的编号，j为储能装置的编号，n为决策变量的个数，NDG为分布式电源的数量，NS为储能装置的数量，0≤i≤NDG，0≤j≤NS,Pg为分布式电源、储能和大电网的功率向量，Ug为分布式电源、储能和大电网的状态向量，为第i个分布式电源的功率向量，为第j个储能装置的功率向量，PGrid为大电网的功率向量，ui为第i个分布式电源的状态向量，uj为第j个储存装置的状态向量，uGrid为大电网的状态向量，T为时间长度，costDG(t)为t时刻各种分布式电源发电运行成本总和，costS(t)为t时刻储能装置运行成本总和，costGrid(t)为t时刻微电网与大电网的交互费用总和；ui(t)为第i种分布式电源在t时刻的启停状态，为第i种分布式电源在t时刻的发电功率，为第i种分布式电源在t时刻的发电运行成本费用，为第i种分布式电源启停费用；uj(t)为第j种储能装置在t时刻的启停状态，为第j种储能装置在t时刻的发电功率，为第j种储能装置在t时刻的储能运行成本费用，为第j种储能装置启停费用；uGrid(t)表示大电网在t时刻处于买电状态或卖电状态，PGrid(t)为微电网在t时刻向大电网购买或卖出的电能功率，CGrid(t)为微电网在t时刻向大电网买电或卖电时的电价；其中，emissionDG(t)为t时刻各种分布式电源发电运行时产生的污染物排放量，emissionS(t)为t时刻储能装置运行时产生的污染物排放量，emissionGrid(t)为t时刻微电网与大电网交互时产生的污染物排放量，为t时刻第i种分布式电源发电运行产生每兆瓦的功率时的污染物排放量，为t时刻第j个储能装置运行产生每兆瓦的功率时的污染物排放量，EGrid(t)为t时刻微电网与大电网交互产生每兆瓦的功率时的污染物排放量；步骤2：通过多目标粒子群膜优化算法得到Pareto最优解集；步骤3：通过模糊决策选择Pareto最优解集中的折中解；步骤4：根据所述折中解对微电网的分布式电源和储能装置进行调度。2.根据权利要求1所述的微电网控制方法，其特征在于，建立微电网运行成本目标函数和污染物排放目标函数时满足公式(13)—(15)，其中：其中，PL(t)表示t时刻负荷的需求功率，Wmin≤Wj(t)≤Wmax，Wj(t)表示储能装置在t时刻的电量状态，和分别表示充电功率和放电功率，η和μ分别表示充电效率和放电效率。3.根据权利要求2所述的微电网控制方法，其特征在于，多目标粒子群膜优化算法中包括带转运规则的组织型膜系统，根据公式(16)建立组织型膜系统的膜结构，∏＝(O，ω1，，，ωi，，，ωm，R1，，，Ri，，，Rm，i0)(16)其中，O是对象的字母表，1≤i≤m,m为细胞个数,ωi表示在初始状态下存在于区域1，2，...，m中的种群,Ri＝{r1，r2}表示转运规则的有限集合，i0表示输出膜的区域。4.根据权利要求3所述的微电网控制方法，其特征在于，所述转运规则包括：膜间进行通信的同向转运规则r1：(i，a，j)，其中1≤i，j≤m，a是膜i中当前存在的对象，r1主要负责细胞膜间的信息共享，和膜与环境进行通信的同向转运规则r2：(i，a，0)，其中1≤i≤m，0表示环境，在满足迭代要求时，r2负责将膜内所有对象传输到环境中。5.根据权利要求4所述的微电网控制方法，其特征在于，步骤2包括：步骤21：建立多目标粒子群膜优化算法的膜结构为[[]1[]2...[]m]...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯萱，王军，王涛，孙章，
申请(专利权)人：西华大学，
类型：发明
国别省市：四川,51
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