【技术实现步骤摘要】
基于多层优化策略的微电网经济调度方法
本专利技术涉及微电网调度的
，尤其涉及基于多层优化策略的微电网经济调度方法。
技术介绍
近年来，随着能源需求与环境问题的日益凸显，以清洁能源为主的分布式发电方式得到更加广泛的关注。为了应对分布式能源发电灵活的特性，微电网作为解决方案被提出。目前为止，应用于微电网的能量管理策略大概分为三种：1.集中式控制，2.分布式控制，3.分层控制。集中式控制就是系统依赖于一个集中控制器，实现对全网信息的处理，发送指令，达到控制目标，但是对通信技术的要求高。分布式控制就是系统每个单元都有自己独立的控制器，实现自我管理，但是难以实现系统的优化调度。分层控制就是不同的控制目标分层进行处理，既有集中控制器又有分布控制器，既保证本地单元的独立运行，又实现上层经济调度。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于多层优化策略的微电网经济调度方法，以维持系统电压、频率稳定和实现微电网经济运行的最优功率分配。一种基于多层优化策略的微电网经济调度方法，包括如下步骤：1)利用三次控制对分布式电源、逆变器、负荷进行粒子群优化，得到各微源的最佳出力方式；2)结合测量得...
【技术保护点】
1.一种基于多层优化策略的微电网经济调度方法，其特征在于包括如下步骤：1)利用三次控制对分布式电源、逆变器、负荷进行粒子群优化，得到各微源的最佳出力方式；2)结合测量得到的本地功率，利用一次控制对步骤1)的最佳出力方式进行调整，得到下垂曲线；3)将一次控制的各个微源的电压恢复到额定值，对步骤2)的下垂曲线进行调整；4)调整后的下垂曲线经过电压合成后通过电压电流双环控制器对分布式电源进行控制。
【技术特征摘要】
1.一种基于多层优化策略的微电网经济调度方法，其特征在于包括如下步骤：1)利用三次控制对分布式电源、逆变器、负荷进行粒子群优化，得到各微源的最佳出力方式；2)结合测量得到的本地功率，利用一次控制对步骤1)的最佳出力方式进行调整，得到下垂曲线；3)将一次控制的各个微源的电压恢复到额定值，对步骤2)的下垂曲线进行调整；4)调整后的下垂曲线经过电压合成后通过电压电流双环控制器对分布式电源进行控制。2.根据权利要求1所述的基于多层优化策略的微电网经济调度方法，其特征在于上述步骤1)的三次控制包括如下步骤：31)初始化功率粒子的速度与位置，计算功率粒子的适应度；32)根据步骤31)的适应度选取功率粒子的个体最优值和全局最优值；33)根据步骤32)的选取结果更新权重系数；34)根据步骤33)更新后的权重系数优化功率粒子的速度与位置；35)对步骤34)的结果进行判断，若满足结束条件，则输出结果，结束；若不满足结束条件，则返回步骤31)重新计算功率粒子的适应度，直至满足结束条件。3.根据权利要求2所述的基于多层优化策略的微电网经济调度方法，其特征在于包括如下步骤：3.1目标函数与约束条件微电网内有三个微源，分别是柴油发电机、风机及蓄电池，将微电网中的微源的成本函数建模统一简化为：Pi,min≤Pi≤Pi,max式中：Ci是微源i的运行成本；Pi是微源i的输出的有功功率；αi、βi与δi分别是微i的成本函数的系数；Pload是总的负荷；Pi,min与Pi,max则是微源i的最小有功与最大有功功率；minCsum是微电网总成本最低；3.2在三次控制中采用粒子群算法对所建立的模型进行求解寻找最优的微源出力情况，具体步骤如下：3.2.1初始化粒子群，包括群体规模N,随机化每个粒子的位置xa与速度va，每一个粒子代表一种机组的出力组合方式；其中第a个粒子代表一个72维的量。a＝1,2,.....,N3.2.2计算每个粒子的适应度值Fa，每个粒子的维度是72即3*24，三种微源的24小时出力大小，将其带入成本函数就可得到每个粒子的适应度值，适应度值就是粒子所代表的出力组合的目标函数值；将粒子的位置与适应度值存储在粒子的个体极值中，pa是第a个粒子的极值，将所有粒子的个体极值进行比较，选择最小的适应值的个体位置与适应度值保存在全局极值gbest中；3.2.3更新粒子的位移与速度：va(k+1)＝ω(k)·va(k)+c1[pa-xa...
【专利技术属性】
技术研发人员：葛鹏，董学育，朱建忠，张亚亚，葛家宁，周磊，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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