一种微网能量优化调度方法技术

一种微网能量优化调度方法，所述方法包括步骤：构建微网优化调度系统；对所述微网优化调度系统进行MPC优化调度；获取所述微网优化调度系统的约束条件；求解满足所述约束条件的所述微网优化调度系统。本申请提供的一种微网能量优化调度方法，考虑不确定性的微网系统基本结构、调度框架、基本理论和方法，建立了微网系统应用的基本模型和基本策略，提出了基于微网应用的随机规划理论和场景分析方法，以解决微网随机能源和设备带来的不确定性问题，并对目标场景的样本容量做了经验估计分析。

【技术实现步骤摘要】
一种微网能量优化调度方法
本专利技术属于微网
，具体涉及一种微网能量优化调度方法。
技术介绍
清洁低碳已成为全球能源转型的发展趋势，以新能源和信息技术深度融合为特征的能源革命正在推动人类社会进入全新能源体系，目前，电力系统仍然存在新能源如何消纳、不确定扰动和源荷不平衡等系列问题，截至2018年底，我国太阳能风能并网装机容量达到3.6亿KW，占装机容量的19％，但是发电量仅占总量的7.8％，弃风弃光问题依然严重。能源互联网概念的提出，成为上述问题很好的解决方案和能源转型的关键，微网作为分布式发电的高级阶段，在“细胞-组织”的能源互联网概念架构下，被认为是未来能源互联网(EnergyInterconnectionSystem,EIS)构建的“有机细胞”。微网既可以是仅含电能可实现本地能量供需平衡的独立可控系统，也可以是包含冷/热/电/气等多种能源的多能源微网，多个微网又可以组成具有完成功能的主动配电网，因此，建设微网是构建EIS的优选和先遣方案。有别于传统电网，微网的优化调度受到分布式电源、储能系统等不确定因素的影响，但是目前缺少不确本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种微网能量优化调度方法，其特征在于，所述方法包括步骤：/n构建微网优化调度系统；/n对所述微网优化调度系统进行MPC优化调度；/n获取所述微网优化调度系统的约束条件；/n求解满足所述约束条件的所述微网优化调度系统。/n

【技术特征摘要】
1.一种微网能量优化调度方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
构建微网优化调度系统；
对所述微网优化调度系统进行MPC优化调度；
获取所述微网优化调度系统的约束条件；
求解满足所述约束条件的所述微网优化调度系统。


2.根据权利要求1所述的微网能量优化调度方法，其特征在于，所述微网优化调度系统包括：风机，所述风电的预测输出功率与风速之间的函数关系表达式为：



其中，Pwind为所述风机的预测输出功率，υf为风速预测值，Pr为所述风机中风力发电机的额定功率，υr、υci和υco分别是风力发电机对应的额定风速、切入风速和切出风速。


3.根据权利要求1所述的微网能量优化调度方法，其特征在于，所述微网优化调度系统包括：燃气轮机，所述燃气轮机的输出电功率和输出热功率的表达式为：









其中，PGT(t)和QGT(t)分别为燃气轮机中燃气轮机在t时刻的输出电功率和输出热功率，ηt和ηe分别为发电效率和发热效率系数，VGT为燃气轮机消耗天然气量，LHVgas为天然气低位热值，kGT为燃气轮机的热电效率比。


4.根据权利要求1所述的微网能量优化调度方法，其特征在于，所述微网优化调度系统包括：蓄电池，所述蓄电池的荷电状态SOC表达式为：



其中，SOC(t)为t时刻蓄电池的荷电状态，Pbat(t)表示充放电功率，Pbat>0表示充电，Pbat<0表示放电，ΔCbat(t|t-1)表示充放电变化量。


5.根据权利要求1所述的微网能量优化调度方法，其特征在于，所述约束条件包括：随机规划约束条件，所述随机规划约束条件公式为：



其中，PBat-min和PBat-max分别表示蓄电池储能的最小值和最大值，SOCmin和SOCmax表示电池荷电状态的最小值和最大值，表示满足蓄...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈忠华，俞容江，胡晨刚，徐强，杨先进，高振宇，向新宇，周晋雅，黄帅，李于宝，胡倩，
申请(专利权)人：杭州市电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33