一种微电网电源双层优化配置方法技术

本发明专利技术公开了一种微电网电源双层优化配置方法，涉及微电网技术领域，具体为一种微电网电源双层优化配置方法，包括S1.建立微电网电源模型，包括风力发电机模型、光伏阵列模型和储能模型；S2.建立微电网电源优化配置模型；S3.微电网电源优化配置的HQGA算法。该微电网电源双层优化配置方法，利用自适应旋转角调整策略、量子位交叉变异操作和群体灾变思想，对微电网电源的配置进行优化，可以更加合理的利用微电网的优势从而达到合理利用资源的目的，收敛速度较快，而且可以从全局的角度进行寻找最优化的方案，同时保证误差较小。同时保证误差较小。

【技术实现步骤摘要】
一种微电网电源双层优化配置方法


[0001]本专利技术涉及微电网
，具体为一种微电网电源双层优化配置方法。

技术介绍

[0002]随着经济社会的迅速发展,传统能源日渐枯竭,集中式单一供电模式的电力系统引起了诸如环境污染、资源能源浪费、稳定性及经济性差等问题，微电网是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等汇集而成的小型配电系统，是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，在我国这种微电网主要分为风电或者光伏两种形式，风电、光伏接入主网对于提升电网电压、减少远距离输电损耗具有重要作用，它能够满足偏远地区供电和提高城市电网灵活性，节省大电网投资，提高供电可靠性，具有广阔的发展以及应用前景，现有的微电网电源的配置方法不够准确，导致资源的浪费，针对上述问题，我们提出一种微电网电源双层优化配置方法。

技术实现思路

[0003]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种微电网电源双层优化配置方法，解决了上述
技术介绍
中提出的现有的微电网电源的配置方法不够准确，导致资源的浪费的问题。
[0004]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种微电网电源双层优化配置方法，包括：
[0005]S1.建立微电网电源模型，包括风力发电机模型、光伏阵列模型和储能模型；
[0006]S2.建立微电网电源优化配置模型；
[0007]S3.微电网电源优化配置的HQGA算法。
[0008]优选的，所述步骤S1具体包括：
[0009]风力发电机模型中风力发电机的输出功率P
WT
和轮毂高度处的风速v之间的关系函数为：
[0010][0011]其中，P
N
为风机额定输出功率，v为风机轮毂高度处的风速，v
N
为额定风速，v
in
为切入风速，v
out
为切出风速，且风机额定功率为30KW，额定风速12m/s，切出风速2.5m/s，切入风速25m/s；
[0012]风速折算到风机轮毂高度处的风速值，折算公式为：
[0013][0014]其中：v为风机轮毂高度处的风速值，v0为气象局提供的风速值，H为轮毂高度值，H0为等值高度，H为27m,H0为10m，ξ为修正指数1/7。
[0015]优选的，所述步骤S1具体包括：
[0016]取微电网中调度的微电源和储能装置的功率为优化变量，每个优化变量对应粒子的一个维度。
[0017]组件工作温度计算公式为：
[0018][0019]式中，T
a
为环境温度，G
c
为光照强度。
[0020]优选的，所述步骤S1具体包括：
[0021]储能模型采用蓄电池作为储能元件：
[0022]P
R
(t)＝P
wt
(t)+P
pv
(t)
[0023]式中：P
wt
(t)为t时刻单个风机的输出，P
pv
(t)为t时刻光伏的输出。
[0024]优选的，所述S2中微电网电源优化配置模型的目标函数为：
[0025][0026]式中：T为系统的仿真周期，P
RE
t为t时刻所有可再生能源所发的电量之和，P
waste
为可再生能源所发电量中未被利用的电量，其值为可再生能源发电量总和与负荷的差额。
[0027]优选的，所述并网型微电网系统可从主网获取能量，此种场景以储能系统的循环寿命最长为优化目标，光伏、风电发电的最大功率和波动情况，选择满足运行条件的储能类型。
[0028]优选的，所述离网型电网中，储能系统独立提供负荷的用电需求。
[0029]优选的，所述目标函数的修正采用自适应惩罚项引入目标函数构建成自适应适应函数式为：
[0030]minC＝C
total
+10
γ
·
max{0,LPSP-LPSP
sct
}；
[0031]式中：1≤γ≤10。
[0032]优选的，所述S3中微电网电源优化配置的HQGA算法包括量子位交叉和量子位变异。
[0033]本专利技术提供了一种微电网电源双层优化配置方法，具备以下有益效果：本申请利用自适应旋转角调整策略、量子位交叉变异操作和群体灾变思想，对微电网电源的配置进行优化，可以更加合理的利用微电网的优势从而达到合理利用资源的目的，收敛速度较快，而且可以从全局的角度进行寻找最优化的方案，同时保证误差较小。
具体实施方式
[0034]下面对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0035]在本专利技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上；术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、“前端”、“后端”、“头部”、“尾部”等指示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0036]在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0037]本专利技术提供一种技术方案：一种微电网电源双层优化配置方法，包括：
[0038]S1.建立微电网电源模型，包括风力发电机模型、光伏阵列模型和储能模型；
[0039]S2.建立微电网电源优化配置模型；
[0040]S3.微电网电源优化配置的HQGA算法。
[0041]步骤S1具体包括：
[0042]风力发电机模型中风力发电机的输出功率P
WT
和轮毂高度处的风速v之间的关系函数为：
[0043][0044]其中，P
N
为风机额定输出功率，v为风机轮毂高度处的风速，v
N
为额定风速，v
in
为切入风速，v
out
为切出风速，且风机额定功率为30KW，额定风速12m/s，切出风速2.5m/s，切入风速25m/s；
[0045]风速折算到风机轮毂高度处的风速值，折算公式为：
[0046][0047]其中：v为风机轮毂高度处的风速值，v0为气象局提供的风速值，H为轮毂高度值，H0为等值高度，H为27m,H0为10m，ξ为修正指数1/7。
[0048]步骤S1具体包括：
[0049]取微电网中调度的微电源和储能装置的功率为优化变量，每本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微电网电源双层优化配置方法，其特征在于，包括：S1.建立微电网电源模型，包括风力发电机模型、光伏阵列模型和储能模型；S2.建立微电网电源优化配置模型；S3.微电网电源优化配置的HQGA算法。2.根据权利要求1所述的一种微电网电源双层优化配置方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括：风力发电机模型中风力发电机的输出功率P
WT
和轮毂高度处的风速v之间的关系函数为：其中，P
N
为风机额定输出功率，v为风机轮毂高度处的风速，v
N
为额定风速，v
in
为切入风速，v
out
为切出风速，且风机额定功率为30KW，额定风速12m/s，切出风速2.5m/s，切入风速25m/s；风速折算到风机轮毂高度处的风速值，折算公式为：其中：v为风机轮毂高度处的风速值，v0为气象局提供的风速值，H为轮毂高度值，H0为等值高度，H为27m,H0为10m，ξ为修正指数1/7。3.根据权利要求1所述的一种微电网电源双层优化配置方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括：取微电网中调度的微电源和储能装置的功率为优化变量，每个优化变量对应粒子的一个维度。组件工作温度计算公式为：式中，T
a
为环境温度，G
c
为光照强度。4.根据权利要求1所述的一种微电网电源双层优化配置方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括：储能模型采用蓄电池作为储能元件：P
R
(t)＝P
wt...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭亚琴，顾娜，
申请(专利权)人：南通理工学院，
类型：发明
国别省市：