一种计及储能容量配置的微电网电能优化调度方法技术

本发明专利技术涉及一种计及储能容量配置的微电网电能优化调度方法，包括步骤一，以微电网负荷的24h功率，作为基础数据输入；步骤二，建立微电网内的分布式发电单元的出力模型和成本模型，包括风机、光伏和柴油发电机；步骤三，计及电池寿命，建立基于深度放电的储能系统成本模型；步骤四，基于储能容量的优化配置，构建微电网综合运行成本函数及约束条件；步骤五，基于步骤四的优化结果，建立微电网电能调度评价指标，包括单位供电成本和负荷失电概率。本发明专利技术建立了单位供电成本与负荷失电概率两项指标，分别从经济性和可靠性方面对微电网电能调度结果进行评价，进一步验证电能优化调度方法的有效性。

An optimal dispatching method of micro grid electric energy considering the configuration of energy storage capacity

【技术实现步骤摘要】
一种计及储能容量配置的微电网电能优化调度方法
本专利技术涉及配电网优化与调度领域，尤其涉及一种计及储能容量配置的微电网电能优化调度方法。
技术介绍
随着社会经济的快速发展，人类对电力的需求与日俱增，同时，环境污染问题持续加剧，这迫使人类找出一条高效、环保、可靠的能源供给途径，急需一种包含多种分布式能源的微电网则为人类提供了一种可持续的供、用能方案。在微电网中，存在包含风电、光伏等在内的可再生能源以及柴油发电机、储能等分布式发电单元，实现这些资源的协调优化调度，有助于促进系统的经济、可靠运行。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种计及储能容量配置的微电网电能优化调度的方法，该方法具有能够考虑放电深度对储能电池寿命的影响、实现分布式单元协调调度及储能系统配置运行一体化研究分析的特点。为实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：一种计及储能容量配置的微电网电能优化调度方法，包括如下步骤：步骤一，以微电网负荷的24h功率，作为基础数据输入；步骤二，建立微电网内的分布式发电单元的出力模型和成本模型，包括风机、光伏和柴油发电机，其中；(4)风机的输出功率和风机成本的模型为：式中，ptWT为风机在t时刻的输出功率，pratsdWT为风机在t时刻的额定功率，vt为t时刻的风速大小，vrt、vci及vco分别为风机的额定风速、切入风速和切出风速；CWT为风机运行成本，T为总调度时段数，CWT,init为风机初始成本，CRF为资本回收系数；(5)光伏的输出功率和光伏成本的模型为：式中，PtPV、分别为光伏在t时刻的输出功率和在标准工况下的额定功率，It、Ttamb为t时刻的太阳辐射强度和环境温度，K为光伏面板的温度系数，CPV、CPV,init分别为光伏运行成本和初始成本；(6)柴油发电机成本模型为：CD＝a(PtD)2+bPtD+c式中，CD为柴油发电机的发电成本，PtD为柴油发电机在t时刻的有功出力，a、b、c分别为柴油发电机的成本系数；步骤三，计及电池寿命，建立基于深度放电的储能系统成本模型；式中，CB为储能运行成本，CB,cap为储能投资成本，PtB为储能在t时刻的充放电功率，EB、ηB分别为储能容量与充放电效率，lc为某放电深度下储能的循环寿命；步骤四，基于储能容量的优化配置，构建微电网综合运行成本函数及约束条件，其中，微电网综合运行成本函数Ctotal为分布式发电单元内设备的运行成本和储能配置成本之和；Ctotal＝C1+C2C2＝(CB,capCRF+OM/365)EB式中，C1为设备的运行成本，C2为储能配置成本，OM为储能的年运行维护成本；步骤五，基于步骤四的优化结果，建立微电网电能调度评价指标，包括单位供电成本和负荷失电概率；式中，USC为单位供电成本，CWT、CPV、CD、CB分别为风机运行成本、光伏运行成本、柴油发电机的发电成本和储能运行成本，PtL为t时刻的微电网负荷；LPSP为负荷失电概率，ptWT为风机在t时刻的输出功率，PtPV为光伏在t时刻的输出功率，PtD为柴油发电机在t时刻的有功出力，PtB为储能在t时刻的充放电功率，PtB(1+sgn(PtB))/2为只取储能的放电功率。进一步地，步骤三中，储能在某一放电深度下的循环寿命具体为：式中，lc为某放电深度下储能的循环寿命，为t时刻储能的放电深度，为t时刻储能的荷电状态，PtB为储能在t时刻的充放电功率，sgn为符号函数，用来判断PtB的正负，Δt为每个时段的时长。进一步地，步骤四中的约束条件包括设备的出力约束、储能的SOC约束、能量回归约束和功率平衡约束，其中，设备的出力约束为储能的SOC约束为能量回归约束为功率平衡约束为PtWT+PtPV+PtD+PtB＝PtL；式中，分别为设备出力Pti的出力上限和下限，i∈{WT,PV,D,B}分别为风机、光伏、柴油发电机和储能；分别为SOC上限和下限，分别为首时刻和末时刻储能的SOC；PtL表示t时刻的微电网负荷。本专利技术的计及储能容量配置的微电网电能优化调度的方法，具有以下优点：。1、在储能运行成本的建模过程中，计及放电深度对其寿命的影响，建立了基于放电深度的储能系统成本模型，从而有效避免深度充放、延缓电池老化，更加符合工程实际；2、针对微电网电能优化调度问题，提出了含资源协调与储能配置的微电网综合运行成本函数，实现了分布式单元出力和储能容量的双优化，有效提升了系统运行的经济性；3、本专利技术建立了单位供电成本与负荷失电概率两项指标，分别从经济性和可靠性方面对微电网电能调度结果进行评价，进一步验证了所提优化方法的有效性。附图说明构成说明书一部分的附图描述了本专利技术的实施例，并且连同描述一起用于解释本专利技术的原理，参照附图，可以更加清楚地理解本专利技术：图1是本专利技术计及储能容量配置的微电网电能优化调度的方法的流程图；图2是本专利技术实施例中的微电网系统的示意图；图3是本专利技术实施例中微电网负荷及风电光伏的功率曲线图；图4是本专利技术实施例中柴油发电机与储能的优化出力曲线图；图5是本专利技术实施例中微电网综合运行成本随储能容量变化的关系曲线图；图6是本专利技术实施例中微电网设备运行成本和储能配置成本随储能容量变化的关系曲线图；图7是本专利技术实施例中不同容量的储能在一天中的放电深度曲线图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术的技术方案做进一步的详细说明。一种计及储能容量配置的微电网电能优化调度方法，包括如下步骤：步骤一，以微电网负荷的24h功率，作为基础数据输入；步骤二，建立微电网内的分布式发电单元的出力模型和成本模型，包括风机、光伏和柴油发电机；步骤三，计及电池寿命，建立基于深度放电的储能系统成本模型；步骤四，基于储能容量的优化配置，构建微电网综合运行成本函数及约束条件；步骤五，基于步骤四的优化结果，建立微电网电能调度评价指标，包括单位供电成本和负荷失电概率。其中，图3为微电网负荷及风电光伏的24h功率曲线图，作为整个电能优化调度方法的基础数据输入，步骤二建立风机、光伏和柴油发电机的出力模型和成本模型，具体为；(1)风机的输出功率和风机成本的模型为：式中，ptWT为风机在t时刻的输出功率，pratsdWT为风机在t时刻的额定功率，vt为t时刻的风速大小，vrt、vci及vco分别为风机的额定风速、切入风速和切出风速；CWT为风机运行成本，T为总调度时段数，CWT,init为风机初始成本，CRF为资本回收系数；r为贴现率，l为风机的预期使用寿命；(2)光伏在某一时刻的出力大小与太阳辐射强度及环境温度有关，具体光伏的输出功率和光伏成本的模型为：式中，PtPV、分别为光伏在t时刻的输出功率和在标准工况下的额定功率，标准工况下Iref＝1000W/m2，Tref＝25℃，It、Ttamb为t时刻的太阳辐射强度和环境温度，K为光伏面板的温度系数，本实施例中K取值-3.7×10-3/℃，CPV、CPV,init分别为光伏运行成本和初始成本；(3)柴油发电机作为微电网中的可控单元，其发电成本与有功出力的关系为二次函数，具体柴油发电机成本模型为：CD＝a(PtD)2+bPtD+c(6)式中，CD为柴油发电机的发电成本，PtD为柴油发电机在t时刻的有功出力，a、b、c分别为柴油发电机的成本系数。步骤三，计及电池寿命，建立基于深度放电的储能系统本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种计及储能容量配置的微电网电能优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，以微电网负荷的24h功率，作为基础数据输入；步骤二，建立微电网内的分布式发电单元的出力模型和成本模型，包括风机、光伏和柴油发电机，其中；(1)风机的输出功率和风机成本的模型分别为：

【技术特征摘要】
1.一种计及储能容量配置的微电网电能优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，以微电网负荷的24h功率，作为基础数据输入；步骤二，建立微电网内的分布式发电单元的出力模型和成本模型，包括风机、光伏和柴油发电机，其中；(1)风机的输出功率和风机成本的模型分别为：式中，ptWT为风机在t时刻的输出功率，pratsdWT为风机在t时刻的额定功率，vt为t时刻的风速大小，vrt、vci及vco分别为风机的额定风速、切入风速和切出风速；CWT为风机运行成本，T为总调度时段数，CWT,init为风机初始成本，CRF为资本回收系数；(2)光伏的输出功率和光伏成本的模型分别为：式中，PtPV、分别为光伏在t时刻的输出功率和在标准工况下的额定功率，It、Ttamb为t时刻的太阳辐射强度和环境温度，K为光伏面板的温度系数，CPV、CPV,init分别为光伏运行成本和初始成本；(3)柴油发电机成本模型为：CD＝a(PtD)2+bPtD+c式中，CD为柴油发电机的发电成本，PtD为柴油发电机在t时刻的有功出力，a、b、c分别为柴油发电机的成本系数；步骤三，计及电池寿命，建立基于深度放电的储能系统成本模型；式中，CB为储能运行成本，CB,cap为储能投资成本，PtB为储能在t时刻的充放电功率，EB、ηB分别为储能容量与充放电效率，lc为某放电深度下储能的循环寿命；步骤四，基于储能容量的优化配置，构建微电网综合运行成本函数及约束条件，其中，微电网综合运行成本函数Ctotal为分布式发电单元内设备的运行成本和储能配置成本之和；Ctotal＝C1+C2C2＝(...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈丽娟，
申请(专利权)人：苏州瑞城电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32