微电网优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种微电网优化调度方法，包括建立微电网模型；以微电网向上游电网的购售电状态为基准构建第一阶段优化调度模型；以微电网运行成本和新能源丢弃量为目标函数，以储能、新能源出力、需求响应和微电网与电网能量交互为约束构建第二阶段优化调度模型；求解模型得到最终的微电网优化调度结果。本发明专利技术构建由风电、光伏、储能、可转移负荷和可中断负荷组成的微电网模型，然后建立了基于KL散度的模糊集，最后提出了min

【技术实现步骤摘要】
微电网优化调度方法


[0001]本专利技术属于电网调度领域，具体涉及一种微电网优化调度方法。

技术介绍

[0002]随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源。因此，保障电能的稳定可靠供应，就成为了电力系统最重要的任务之一。
[0003]同时，随着经济技术的发展，化石燃料的燃烧造成的碳排放问题突出。为应对碳排放问题，各国的可再生能源发电规模在不断扩大，但目前可再生能源发电仍占比较小。微电网具有灵活的运行特性，可以孤岛运行或者并网运行；而且微电网以分布式电源为主，利用储能和控制装置进行调节，实现能量的平衡。微电网中含有多种可再生能源，一般以风电、光伏、地热为主，多种能源的互补作用提高了能源系统的整体效率和能源供给可靠性，增加了消纳可再生能源的灵活性。而且存在多种可控单元。因此，微电网能够对电网的新能源消纳和调度过程，起到至关重要的作用。
[0004]近年来，越来越多的研究人员针对微电网调度方法进行了研究。现阶段，研究人员较多采用随机优化和鲁棒优化两种方法。随机规划方法使用概率理论来处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微电网优化调度方法，包括如下步骤：S1.建立微电网模型；S2.以微电网向上游电网的购售电状态为基准，构建第一阶段优化调度模型；S3.以微电网运行成本和新能源丢弃量为目标函数，以储能、新能源出力、需求响应和微电网与电网能量交互为约束，构建第二阶段优化调度模型；S4.对步骤S2和步骤S3构建的模型进行求解，从而得到最终的微电网优化调度结果。2.根据权利要求1所述的微电网优化调度方法，其特征在于步骤S1所述的建立微电网模型，具体为建立由风电、光伏、储能、可转移负荷和可中断负荷组成的微电网模型；所述可转移负荷定义为通过改变激励措施来调节用电时间段的负荷；所述可中断负荷定义为在用电高峰时能够直接切断供电的用电负荷。3.根据权利要求2所述的微电网优化调度方法，其特征在于步骤S2所述的以微电网向上游电网的购售电状态为基准，构建第一阶段优化调度模型，具体包括如下步骤：采用如下算式作为第一阶段优化调度模型：采用如下算式作为第一阶段优化调度模型：式中为微电网在场景s在时刻t向上游电网购电的二进制变量，且表示微电网向上游电网购电，表示微电网未向上游电网购电；为微电网在场景s在时刻t向上游电网售电的二进制变量，且表示微电网向上游电网售电，表示微电网未向上游电网售电；为储能装置在场景s时刻t的充电状态的二进制变量，且表示储能装置为充电状态，表示储能装置为未充电状态；为储能装置在场景s时刻t放电状态的二进制变量，且表示储能装置为放电状态，表示储能装置为未放电状态。4.根据权利要求3所述的微电网优化调度方法，其特征在于步骤S3所述的以微电网运行成本和新能源丢弃量为目标函数，具体包括如下步骤：考虑最小化微电网运行成本和分布式能源的弃风量、弃光量最小，以如下算式作为目标函数：式中S为场景s总数；T为时刻t的总数；为微网在t时刻购电电价；为微电网在场景s时刻t向上游电网购买的电量；为在t时刻售电电价；为微电网在场景s时刻t向上游电网售出的电量；λ为弃风量、弃光量的惩罚系数；为在场景s时刻t微电网
弃光的功率；为在场景s时刻t微电网弃风的功率。5.根据权利要求4所述的微电网优化调度方法，其特征在于步骤S3所述的以储能、新能源出力、需求响应和微电网与电网能量交互为约束，具体包括如下步骤：A.采用如下算式作为储能约束：SOC
min
≤SOC
s,t
≤SOC
maxmax
SOC
s,t＝24
＝SOC0式中SOC
s,t
为储能装置在场景s时刻t的荷电状态；为储能装置在场景s时刻t的充电量；η
c
为储能装置的充电量效率；为储能装置在场景s时刻t的放电量；η
d
为储能装置的放电量效率；Δ
t
为调度间隔XXXXX；SOC
min
为储能装置的SOC最小值；SOC
max
为储能装置的SOC最大值；为在场景s时刻t储能装置充电状态的二进制变量；为储能装置在场景s时刻t的放电量；为储能装置在场景s时刻t放电状态的二进制变量；为最大售电购率；SOC
s,t＝24
为场景s，t＝24时的荷电状态；SOC0为储能装置的初始容量；B.采用如下算式作为需求响应约束：可转移负荷模型为：可转移负荷模型为：可转移负荷模型为：可转移负荷模型为：可转移负荷模型为：可转移负荷模型为：式中为在场景s时刻t转移负荷后的微电网负荷；L
s,t
为在场景s时刻t转移负荷前的微电网负荷；为第一辅助变量；为第二辅助变量；DR
s,t
为在场景s时刻t的转移负荷系数；Inc
s,t
为在场景s时刻t的转移负荷作用下增加的负荷；为最小负荷转移系数；为最大负荷转移系数；为需求响应的最大转移系数；
可中断负荷仅考虑空调负荷；可中断负荷模型为：可中断负荷仅考虑空调负荷；可中断负荷模型为：式中为在场景s时刻t室内温度；Δt为时间间隔；R为空调所在空间的热阻；C为空调所在空间的热容量；为在场景s时刻t空调启动的二进制变量，且表示空调启动，表示空调未启动；为在场景s时刻t空调功率；为在场景s时刻t室外温度；为空调所在空间所允许的温度下限；为空调所在空间所允许的温度上限C.采用如下算式作为风电约束和光伏约束：风电约束和光伏约束：风电约束和光伏约束：风电约束和光伏约束：风电约束和光伏约束：风电约束和光伏约束：式中为在场景s时刻t弃光功率；为在场景s时刻t光伏出力预测值；为在场景s时刻t光伏出力值；为在场景s时刻t弃风功率；为在场景s时刻t风电出力预测值；为在场景s时刻t风电出力值；为光伏出力最小值；为光伏出力最大值；为风电出力最小值；为风电出力最大值；为时刻t弃...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏梅芳，吴燕，龙敏，黎跃龙，钟俊杰，李勇，黄頔，陈子元，王哲伟，骆娴睿，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司技术技能培训中心国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：