微电网日前优化调度方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种微电网日前优化调度方法。该方法包括：分析风机预测出力、光伏预测出力以及负荷预测耗电功率，确定微电网调度策略；根据风机预测出力、光伏预测出力、负荷预测耗电量以及微电网调度策略，建立微电网日前优化模型；根据粒子群算法和微电网日前优化模型，得到微电网日前优化调度方案。本方案可以增强微电网运行的经济性、稳定性以及安全性。性。性。

Microgrid day ahead optimal scheduling method

The embodiment of the invention discloses a microgrid day ahead optimal scheduling method. The method includes: analyzing the fan predicted output, photovoltaic predicted output and load predicted power consumption, and determining the microgrid scheduling strategy; According to the fan predicted output, photovoltaic predicted output, load predicted power consumption and Microgrid scheduling strategy, the microgrid day ahead optimization model is established; According to the particle swarm optimization algorithm and the microgrid day ahead optimization model, the microgrid day ahead optimization scheduling scheme is obtained. This scheme can enhance the economy, stability and security of microgrid operation. Sex. Sex< br/>

【技术实现步骤摘要】
微电网日前优化调度方法


[0001]本专利技术实施例涉及微电网
，尤其涉及一种微电网日前优化调度方法。

技术介绍

[0002]相对于传统的集中式供电方式，分布式发电可以实现经济、高效、可靠供电，实现为集中式供电方式补充电能。微电网可以将具有不同特性、能够相互补充的多种分布式电源组合起来，与大电网协调运行，能够最大限度地提高能源利用效率和供电可靠性。因此，如何更好的管理微电网内部分布式电源和储能的运行，实现微电网经济、技术、环境效益的最大化成为目前亟待解决的难题。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供一种微电网日前优化调度方法，以增强微电网运行的经济性、稳定性以及安全性。
[0004]本专利技术实施例提供了一种微电网日前优化调度方法，其包括：
[0005]分析风机预测出力、光伏预测出力以及负荷预测耗电功率，确定微电网调度策略；
[0006]根据风机预测出力、光伏预测出力、负荷预测耗电功率以及微电网调度策略，建立微电网日前优化模型；
[0007]根据粒子群算法和微电网日前优化模型，得到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微电网日前优化调度方法，其特征在于，包括：分析风机预测出力、光伏预测出力以及负荷预测耗电功率，确定微电网调度策略；根据所述风机预测出力、所述光伏预测出力、所述负荷预测耗电功率以及所述微电网调度策略，建立微电网日前优化模型；根据粒子群算法和所述微电网日前优化模型，得到微电网日前优化调度方案。2.根据权利要求1所述的微电网日前优化调度方法，其特征在于，分析风机预测出力、光伏预测出力以及负荷预测耗电功率，确定微电网调度策略，包括：预测日前所述风机预测出力、所述光伏预测出力以及所述负荷预测耗电功率；根据所述风机预测出力、所述光伏预测出力以及所述负荷预测耗电功率，建立风机预测出力模型、光伏预测出力模型以及负荷预测耗电功率模型；根据所述风机预测出力模型、所述光伏预测出力模型以及负荷预测耗电功率模型，确定所述微电网调度策略。3.根据权利要求2所述的微电网日前优化调度方法，其特征在于，所述风机预测出力模型包括：第一均值模型、第一极值模型以及第一方差模型；所述光伏预测出力模型包括：第二均值模型、第二极值模型以及第二方差模型；所述负荷预测耗电功率模型包括：第三均值模型、第三极值模型、第三方差模型以及极值差模型。4.根据权利要求1所述的微电网日前优化调度方法，其特征在于，所述微电网日前优化模型包括：供电成本优化模型、风光配合供电优化模型以及约束条件。5.根据权利要求4所述的微电网日前优化调度方法，其特征在于，所述供电成本优化模型为：其中，F为供电成本，t为第t个时间段，n为时间段的总数量，a为风机发电成本，为第t时间段内风机实际出力，第b为光伏发电成本，为第t时间段内光伏实际出力，d1为蓄电池充电系数，X
t
为蓄电池第t时间段的充电状态，P
cha.t
为蓄电池第t时间段的充电功率，d2为蓄电池放电系数，Y
t
为蓄电池第t时间段的放电状态，P
dis.t
为蓄电池第t时间段的放电功率，c1为第t时间段的售电电价，M
t
为第t时段的售电状态，P
sel.t
为第t时间段的售电功率，c2为第t时间段的购电电价，N
t
为第t时间段的购电状态，P
buy.t
为第t时间段的购电功率。6.根据权利要求4所述的微电网日前优化调度方法，其特征在于，所述风光配合供电优化模型为：其中，ΔP为风机和光伏的预测出力与风机和光伏的实际出力的差值，t为第t个时间段，n为时间段的总数量，P
wt
为第t时间段内风机预测出力，P
st
为第t时间段内光伏预测出力，为第t时间段内风机实际出力，为第t时间段内光伏实际出力。7.根据权利要求4所述的微电网日前优化调度方法，其特征在于，所述约束条件包括：微电网功率平衡约束、风机出力约束、光伏出力约束、蓄电池充放电功率约束、蓄电池荷电
状态约束、蓄电池调度周期始末荷电状态约束、充放电次数约束以及购售电功率限制约束；所述微电网功率平衡约束为：所述风机出力约束为：所述光伏出力约束为：所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷小林，黄俊龙，曹艺凡，万智斌，梁丽娜，张捷，邓汉生，吴涛，黄世杰，谢灵斐，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司韶关供电局，
类型：发明
国别省市：