【技术实现步骤摘要】
一种含虚拟储能的冷热电联供微电网多目标优化方法
本专利技术涉及冷热电联供微网领域，尤其是涉及一种含虚拟储能的冷热电联供微电网多目标优化方法。
技术介绍
冷热电联供(combinedcoolingheatingandpower，CCHP)系统存在冷、热、电三种能量，能够提高能源的综合利用率并减少污染物排放，具有良好的社会和经济效益。随着空调的快速推广普及，我国空调负荷在夏季所占尖峰负荷的比例已达半数，而且还在不断增加，由于人体对温度变化的感知不敏感，且冷热能存在一定的惯性因素。随着系统内空调设备的增多，空调的可调度裕量变得较为可观。现有的微电网系统中风电、光伏发出功率存在间歇性、随机性等问题。蒸汽轮机在发出电能的同时也会产生大量热能及污染气体。目前，针对微网内的优化调度，主要考虑传统的储能设备作用，系统的设备容量存在一定冗余且经济性较差，大多数优化目标与约束条件较为单一，与实际运行情况有一定差距，很难准确得到系统优化调度结果。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一...
【技术保护点】
1.一种含虚拟储能的冷热电联供微电网多目标优化方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：/nS1：建立微电网系统中设备的设备模型，所述的设备模型包括虚拟储能模型；/nS2：建立微电网系统的多目标优化模型；/nS3：设置微电网系统运行的约束条件；/nS4：对多目标优化模型的目标函数进行模糊优化处理，获取基于满意度的单目标优化模型；/nS5：采用改进粒子群算法对基于满意度的单目标优化模型进行求解，输出最大满意度时的系统信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种含虚拟储能的冷热电联供微电网多目标优化方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：
S1：建立微电网系统中设备的设备模型，所述的设备模型包括虚拟储能模型；
S2：建立微电网系统的多目标优化模型；
S3：设置微电网系统运行的约束条件；
S4：对多目标优化模型的目标函数进行模糊优化处理，获取基于满意度的单目标优化模型；
S5：采用改进粒子群算法对基于满意度的单目标优化模型进行求解，输出最大满意度时的系统信息。
2.根据权利要求1所述的一种含虚拟储能的冷热电联供微电网多目标优化方法，其特征在于，所述的步骤S2中多目标优化模型的优化目标包括经济指标优化模型和能效指标优化模型。
3.根据权利要求2所述的一种含虚拟储能的冷热电联供微电网多目标优化方法，其特征在于，所述的经济指标优化模型的函数表达式为：
QOUT＝PH_LOAD+PC_LOAD+PE_LOAD+PGRID_SELL
QIN＝PPV+PWT+PMT+PGRID_BUY
式中，F1为能源综合利用率；QOUT为冷热电微网系统输出能量；QIN为冷热电微网系统输入能量；PH_LOAD、PC_LOAD、PE_LOAD、PGRID_SELL分别为热负荷功率、冷负荷功率、电负荷功率和电网卖电功率；PPV、PWT、PMT分别为光伏、风机、微型燃气轮机的发电功率；PGRID_BUY为电网购电功率，
所述的能效指标优化模型的函数表达式为：
其中，CF(t)为系统运行燃料成本、COM(t)为系统运行维护成本、CGE(t)为与电网双向功率交互成本、CSS(t)为系统设备启停成本、CBW(t)为系统储能设备折旧成本；T为一个调度周期。
4.根据权利要求1所述的一种含虚拟储能的冷热电联供微电网多目标优化方法，其特征在于，所述的步骤S4的具体步骤包括：
S41：以升半直线分布函数作为综合能源利用率的隶属度函数：
其中，μ(F1)为系统综合能源利用率所的隶属度函数；F1min为系统综合能源利用率对应的单目标优化最优值；δ1为系统综合能源利用率对应的伸缩值；
S42：以降半直线分布函数作为运行成本最小的隶属度函数：
其中，μ(F2)为运行成本所对应的隶属度函数；F2min为运行成本对应的单目标优化最优值；δ2为运行成本分别对应的伸缩值，
S43：设μ隶属度函数中的最小值，定义μ为满意度，将多目标优化经模糊处理后转变为满足所有已有约束条件的单目标非线性优化问题，获取基于满意度的单目标优化模...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。