【技术实现步骤摘要】
一种基于启发式规则的微网优化调度方法
本专利技术属于微网优化调度领域，特别是涉及一种基于启发式规则的微网优化调度方法。
技术介绍
随着经济的快速发展，能源危机与环境恶化问题日益严重，大量化石燃料的开发利用造成的大气污染、水污染等已经严重威胁到了人类自身的生存，因此许多国家加大了对太阳能、风能等分布式可再生能源发电的开发与利用，而光伏微电网是太阳能利用的较好方式，逐渐成为了可再生能源的研究方向。微电网运行方式复杂，网内分布式单元较多，为保证微网运行的经济性和可靠性，需要对微网内各单元进行优化调度。现有调度方法没有充分考虑蓄电池的充放电约束，没有规则指导充放电，本专利技术提出了启发式规则，充分考虑蓄电池的运行约束和微网运行的经济性和可靠性，利用考虑分时电价的启发式规则优化自适应权重粒子群算法，利用改进的粒子群算法对目标函数寻优，求解调度计划，为微网优化调度问题提供一种借鉴方法。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于启发式规则的微网优化调度方法，所采用的技术方案包括以下步骤：步骤一：利用GABP算法预测未来一天每小时段的光伏发电功率和负荷功率，得到24小...
【技术保护点】
1.一种基于启发式规则的微网优化调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一：利用GABP算法预测未来一天每小时段的光伏发电功率和负荷功率，得到24小时的光伏发电功率与负荷预测数据；步骤二：建立微网内各单元的运行费用模型和运行状态约束；步骤三：建立微网经济调度运行的目标函数，以微网运行成本最低为目标；步骤四：利用考虑分时电价的启发式规则优化自适应权重粒子群算法，利用改进的粒子群算法对目标函数寻优，得到微网内蓄电池充放电功率和微网与大电网的联络线交换功率。
【技术特征摘要】
1.一种基于启发式规则的微网优化调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一：利用GABP算法预测未来一天每小时段的光伏发电功率和负荷功率，得到24小时的光伏发电功率与负荷预测数据；步骤二：建立微网内各单元的运行费用模型和运行状态约束；步骤三：建立微网经济调度运行的目标函数，以微网运行成本最低为目标；步骤四：利用考虑分时电价的启发式规则优化自适应权重粒子群算法，利用改进的粒子群算法对目标函数寻优，得到微网内蓄电池充放电功率和微网与大电网的联络线交换功率。2.根据权利要求1所述的一种基于启发式规则的微网优化调度方法，其特征在于，所述的微网为与大电网并网运行的微网，微网内调度控制对象包括预测中心、光伏发电单元、负荷单元、蓄电池储能单元和大电网联络线单元。3.根据权利要求1所述的一种基于启发式规则的微网优化调度方法，其特征在于，步骤一中GABP算法为将BP神经网络算法部分作为GA遗传算法的目标函数，对网络权值阈值参数进行寻优学习，以获得最佳权值阈值，预测得到的光伏发电功率和负荷功率为每小时段的平均值。4.根据权利要求1所述的一种基于启发式规则的微网优化调度方法，其特征在于，步骤二中，各单元运行需满足以下约束：1)蓄电池运行约束：式中，maxPch为蓄电池最大充电功率；maxPdis为蓄电池最大放电功率；Pbat(t)为蓄电池t时段充放电功率；Pbat(t)＞0，蓄电池放电，Pbat(t)＜0，蓄电池充电；SOC(t)为蓄电池t时段荷电状态，minSOC和maxSOC为蓄电池SOC上下限幅值；σ为蓄电池自放电率；Δt＝1h；Ebat为蓄电池额定容量；ηd为蓄电池放电效率；ηc为蓄电池充电效率；2)联络线交换功率约束：minPgrid≤Pgrid(t)≤maxPgrid式中，Pgrid(t)为联络线交换功率，Pgrid(t)＞0为大电网向微网输送功率，Pgrid(t)＜0为微网向大电网输送功率；minPgrid和maxPgrid为联络线最小和最大交换功率；3)功率平衡约束：Ppv(t)+Pgrid(t)+Pbat(t)＝Pload(t)5.根据权利要求1所述的一种基于启发式规则的微网优化调度方法，其特征在于，步骤三中，目标函数为：式中，Costpv为光伏运行维护成本；Costgrid为微网与大电网间的交换功率费用；Costbat为蓄电池运行维护费用；Ppv(t)为光伏在t时段的发电功率；Pgrid(t)为t时段微网与大电网间联络线交换功率；Pbat(t)为蓄电池在t时段的充放电功率。6.根据权利要求1所述的一种基于启发式规则的微网优化调度方法，其特征在于，步骤四中，...
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