一种基于云储能系统的微电网多源协调优化的方法和装置制造方法及图纸

本申请提供了一种基于云储能系统的微电网多源协调优化的方法和装置，涉及能源领域。所述方法包括：根据单个微电网输出功率期望值，通过电价与用户侧负荷关系式，计算得到用户侧期望负荷值，通过成本最小公式和模糊遗传算法，计算得到储能装置的运行成本和单个微电网输出功率的实际值，控制单个微电网的实际输出功率，以使得单个微电网的输出功率满足平滑性指标且云储能系统的运行成本最小。本发明专利技术的方法，以抑制单个微电网的输出功率产生的波动为基础，在保障了云储能系统的运行成本最小的前提下，控制单个微电网的输出功率，最终实现在抑制微电网输出功率波动的同时，将云储能系统的成本做到最小化。

A method and device for multi-source coordination and optimization of microgrid based on cloud energy storage system

【技术实现步骤摘要】
一种基于云储能系统的微电网多源协调优化的方法和装置
本专利技术涉及能源领域，尤其是涉及一种基于云储能系统的微电网多源协调优化的方法和装置。
技术介绍
泛在电力物联网提出后，云储能就成为电力系统中储能的新方向，作为共享经济的新方式，云储能的出现可以为更多的用户提供蓄电服务，将云储能运用到微电网的能量协调优化，不仅能减少微网并网运行时，对电力系统运行产生的冲击，还能够简化云储能的运行。目前对于云储能系统的研究较少，大多数都是基于如何构建云存储系统，如何保障云储能系统的安全、正确运行等。但针对云储能系统与微电网结合的运行方面少见报道，尤其是云储能系统与微电网结合运行时，如何将云储能系统的成本做到最小化，是现阶段亟待解决的问题。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术提供一种基于云储能系统的微电网多源协调优化的方法和装置，在抑制微电网输出功率波动的同时，将云储能系统的成本做到最小化。本专利技术实施例提供一种基于云储能系统的微电网多源协调优化的方法，所述方法应用于云储能服务器，所述云储能服务器分别与大电网、多个微电网以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云储能系统的微电网多源协调优化的方法，其特征在于，所述方法应用于云储能服务器，所述云储能服务器分别与大电网、多个微电网以及储能装置连接，所述多个微电网均用于向所述储能装置充电，所述储能装置用于向用户提供电力能源，所述方法包括：/n步骤1：根据单个微电网输出功率期望值，通过电价与用户侧负荷关系式，计算得到用户侧期望负荷值，所述单个微电网输出功率期望值为根据所述单个微电网输出功率的预测值计算得到，所述电价与用户侧负荷关系式表征所述电价与所述用户侧负荷的大小关系，所述电价越高，所述用户侧负荷越小，所述单个微电网输出功率期望值满足平滑性指标，所述平滑性指标表征所述单个微电网输出功率满足平滑...

【技术特征摘要】
1.一种基于云储能系统的微电网多源协调优化的方法，其特征在于，所述方法应用于云储能服务器，所述云储能服务器分别与大电网、多个微电网以及储能装置连接，所述多个微电网均用于向所述储能装置充电，所述储能装置用于向用户提供电力能源，所述方法包括：
步骤1：根据单个微电网输出功率期望值，通过电价与用户侧负荷关系式，计算得到用户侧期望负荷值，所述单个微电网输出功率期望值为根据所述单个微电网输出功率的预测值计算得到，所述电价与用户侧负荷关系式表征所述电价与所述用户侧负荷的大小关系，所述电价越高，所述用户侧负荷越小，所述单个微电网输出功率期望值满足平滑性指标，所述平滑性指标表征所述单个微电网输出功率满足平滑性要求的指标；
步骤2：根据所述单个微电网的输出功率期望值、所述云储能系统向所述大电网购电的购电功率、所述储能装置的充电功率，以所述用户侧期望负荷值、所述平滑性指标以及所述单个微电网的管理优化为约束条件，通过成本最小公式和模糊遗传算法，计算得到所述云储能系统的运行成本和所述单个微电网输出功率的实际值，所述成本最小公式为计算所述云储能系统的运行成本最小的公式；
步骤3：根据所述单个微电网输出功率的实际值，控制所述单个微电网的实际输出功率，以使得所述单个微电网的输出功率满足平滑性指标且所述云储能系统的运行成本最小。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据单个微电网输出功率期望值，通过电价与用户侧负荷关系式，计算得到用户侧期望负荷值，包括：
根据第一电价和用户侧实际负荷值，通过所述电价与用户侧负荷关系式，计算得到所述用户侧期望负荷值和第二电价，所述用户侧期望负荷值为按照所述第二电价的高低调整后的，期望所述用户侧实际负荷值达到的数值，且所述微电网的输出功率即满足所述平滑性指标且满足所述用户侧期望负荷值，所述第一电价为调整前的电价，所述第二电价为调整后的电价；
所述第一电价、所述第二电价、所述用户侧实际负荷值以及所述用户侧期望负荷值需满足需求价格弹性函数关系式，所述需求价格弹性函数关系式反映所述用户侧实际负荷值对电价变化的敏感程度；
所述电价与与用户侧负荷关系式为：



该式中，K为常数；R为用户侧实际负荷值；为电价的调整幅度，即所述第一电价与所述第二电价的差值；
期望负荷率标幺值：
R*＝Ra/Rb
该式中，R*为用户侧期望负荷率；Ra为所述用户侧期望负荷值；Rb为所述用户侧实际负荷值；
实时电价的电价率标幺值：



该两式中，为实时电价的电价率，即所述第二电价的电价率；qref、qr分别为所述第一电价和所述第二电价；
所述第二电价满足约束如下：
qrmin≤qr≤qrmax
其中，qrmax、qrmin分别为所述第二电价的上、下限值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述第一电价、所述第二电价、所述用户侧实际负荷值以及所述用户侧期望负荷值需满足需求价格弹性函数关系式，所述需求价格弹性函数关系式反映所述用户侧实际负荷值对电价变化的敏感程度；
所述需求价格弹性函数关系式为：



该式中，e表示需求价格弹性；ΔR为所述用户侧期望负荷值与所述用户侧实际负荷值之间的负荷变化量；qb和Δqr分别为调整前的电价和电价的调整幅度。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述单个微电网的输出功率期望值、所述云储能服务器向所述大电网购电的购电功率、所述储能装置的充电功率，以所述用户侧期望负荷值、所述平滑性指标以及所述单个微电网的管理优化为约束条件，通过成本最小公式和模糊遗传算法，计算得到所述储能装置的运行成本和所述单个微电网输出功率的实际值，包括：
步骤10：以所述单个微电网的输出功率期望值、所述购电功率、所述充电功率为所述模糊遗传算法的初始解，并将所述用户侧期望负荷值和所述平滑性指标设置为所述模糊遗传算法的参数；
步骤20：设置进化代数计数器和最大化代数T；
步骤30：以所述初始解为基础，通过所述成本最小公式，计算得到所述单个微电网输出功率的一代实际值；
步骤40：对所述一代实际值进行计算，得到对应的质心；
步骤50：根据所述质心，进行繁殖以产生新群体；
步骤60：根据繁殖产生的群众中每对模糊集，通过交叉生成两个后代；
步骤70：设q是变异的概率，则变异的操作是通过对所述模糊集上的某一元素随机更换而完成的；
步骤80：在t小于T的情况下，以变异后的所述一代实际值为所述初始解，返回步骤30；
步骤90：在t大于等于T的情况下，变异后的所述一代实际值即为所述单个微电网输出功率的实际值。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述平滑性指标的表达式为：



该公式中：rstable为平滑性指标；PCG(t)为第i个微电网在t时刻的出力；为周期内的平均出力；为第i个微电网的平均输出功率。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述单个微电网的管理优化的约束条件包括：等式约束条件和不等式约束条件，所述方法还包括：
所述等式约束条件为：



该式中：NDG表示分布式电源的数量；PGi(t)表示第i个微电网在t时刻的输出功率；Pbat(t)表示储能装置在t时段的充放电功率，其正负号的选取与储能装置的充电、放电状态相关；PPgrid表示t时段所述云储能系统向所述大电网购电的购电功率；
所述不等式约束条件为：

【专利技术属性】
技术研发人员：周步祥，彭昊宇，邹家惠，李祖钢，何飞宇，杨明通，张致强，袁岳，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川;51