一种并网型微网优化配置方法技术

本发明专利技术公开了一种并网型微网优化配置方法，包括以下步骤：S1、收集太阳能光照强度及风速的历史数据，并实时进行一下时段的太阳能光照强度及风速的预测；S2、采用自适应‑‑RBF神经网络算法对各时段内进行用电负荷、电源出力预测；S3、从步骤S2的算法结果中使用改进的多目标人工蜂群算法得到优化配置结果；S4、通过步骤S3中的结果对设备进行优化。本发明专利技术从源‑荷‑储的协同配置需求出发，充分考虑微网中用电负荷类型的多样化、用户需求的差异化和个性化以及用户对供电质量、环保的高要求等因素，在提升新能源高效利用的同时，提高微网经济效益，满足用户的电能多样化需求。

【技术实现步骤摘要】
一种并网型微网优化配置方法
本专利技术涉及风力发电、光伏发电技术及其应用技术，具体涉及一种并网型微网优化配置方法。
技术介绍
近年来，由于微网能充分满足新能源消纳的要求，又可作为对大电网的有力补充，微网已经应用于许多工程实践。微网的大面积推广与应用是建立在合理的规划设计以及良好的运行控制基础上的。随着对微网研究的不断深入，微网的优化配置问题日益凸显。微网优化配置是根据用户所在地的地理位置、气象资料、电网情况、分布式电源的工作特性、供能需求及系统设计要求等数据来确定微网各组成部分的类型、容量等参数，使微网各子系统能相互匹配。微网优化配置是微网前期规划设计阶段的核心问题，是决定微网运行能力的基础，会极大影响系统投入运行后的运行特性。因此，优化配置方法案的优劣与微网的经济性、安全性、可靠性和环境友好性密切相关。
技术实现思路
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种并网型微网优化配置方法。根据本申请实施例提供的技术方案，一种并网型微网优化配置方法，包括以下步骤：S1、收集太阳能光照强度及风速的历史数据，并实时进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种并网型微网优化配置方法，其特征是，包括以下步骤：/nS1、收集太阳能光照强度及风速的历史数据，并实时进行一下时段的太阳能光照强度及风速的预测；/nS2、采用自适应--RBF神经网络算法对各时段内进行用电负荷、电源出力预测；/nS3、从步骤S2的算法结果中使用改进的多目标人工蜂群算法得到优化配置结果；/nS4、通过步骤S3中的结果对设备进行优化。/n

【技术特征摘要】
1.一种并网型微网优化配置方法，其特征是，包括以下步骤：
S1、收集太阳能光照强度及风速的历史数据，并实时进行一下时段的太阳能光照强度及风速的预测；
S2、采用自适应--RBF神经网络算法对各时段内进行用电负荷、电源出力预测；
S3、从步骤S2的算法结果中使用改进的多目标人工蜂群算法得到优化配置结果；
S4、通过步骤S3中的结果对设备进行优化。


2.根据权利要求1所述的一种并网型微网优化配置方法，其特征是：所述方法优先使用于蓄电池利用效率的风光储微网结构。


3.根据权利要求2所述的一种并网型微网优化配置方法，其特征是：所述风光储微网结...

【专利技术属性】
技术研发人员：田禾，李大华，刘远新，周世敏，
申请(专利权)人：天津理工大学，天津纽伯恩新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12