源网荷储一体化的微电网多时间尺度能量管理优化方法技术

本发明专利技术提出源网荷储一体化的微电网多时间尺度能量管理优化方法，所述优化方法为针对源网荷储一体化的微电网能量调度优化策略研究，在微电网可再生能源功率和负荷功率预测的基础上，设计所需的目标函数及约束条件，利用改进果蝇优化求解算法制定出多时间尺度相互配合的微电网能量调度计划；该多时间尺度的优化调度先通过制定周前、日前调度计划来确定整个微电网的总体运行策略，然后再根据日内滚动优化制定的调度计划对日前调度计划进行修正，制定出微电网系统运行经济最优、环境效益最好、与大电网联络线功率最小为优化目标的能量调度计划；本发明专利技术能将微电网内“源网荷储”进行多时间尺度尺度统一管理。多时间尺度尺度统一管理。多时间尺度尺度统一管理。

【技术实现步骤摘要】
源网荷储一体化的微电网多时间尺度能量管理优化方法


[0001]本专利技术涉及电网运营
，尤其是源网荷储一体化的微电网多时间尺度能量管理优化方法。

技术介绍

[0002]当前，双碳目标加速了能源产业的变革，同时也为新能源产业的发展提供了新机遇与新挑战。风、光等分布式电源、储能装置的有效集成，组成源
‑
网
‑
荷
‑
储协调互动的微电网能量管理系统可以解决“源”出力与“荷”投切的双随机性问题，提高系统对新能源发电的就地消纳能力；同时减少能量损耗、提高能源利用效率减少微电网的运行成本，缩短用户经济回报周期，降低用户的使用门槛，促进新能源微电网在社会上的全面普及，助力人人参与双碳，加快国家能源转型步伐，完成双碳目标。
[0003]现有的技术及所在问题(两个方面，源网荷储和时间尺度)：
[0004]1、传统电网的调度方式主要是“源”随“荷”动的方式，主要是针对负荷的变化，通过对电网发电侧电源出力的调整，最大限度地满足电网功率平衡。这种方法无法适应现有的大量分布式风、光等新能源发电接入本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.源网荷储一体化的微电网多时间尺度能量管理优化方法，其微电网拓扑结构中，源为新能源，网为交流配电网，荷为用户负荷，储为混合储能系统，其特征在于：所述优化方法为针对源网荷储一体化的微电网能量调度优化策略研究，在微电网可再生能源功率和负荷功率预测的基础上，设计所需的目标函数及约束条件，利用改进果蝇优化求解算法制定出多时间尺度相互配合的微电网能量调度计划；该多时间尺度的优化调度先通过制定周前、日前调度计划来确定整个微电网的总体运行策略，然后再根据日内滚动优化制定的调度计划对日前调度计划进行修正，制定出微电网系统运行经济最优、环境效益最好、与大电网联络线功率最小为优化目标的能量调度计划；所述优化方法包括以下步骤；步骤S1、根据交流配电网的新能源的不同对象特性确定功率预测算法；步骤S2、建立三个时间尺度的优化调度策略；步骤S3、利用基于反向学习和正余弦优化的果蝇优化方法进行应用求解；步骤S4、在周前对源、荷的功率进行预测；步骤S5、制定用于源网荷储互动的周前系统一次调度计划；步骤S6、在日前对源、荷的功率进行预测；步骤S7、制定用于源荷储互动的日前系统的二次调度计划；步骤S8、在日内对功率进行预测；步骤S9、制定用于源荷储互动的日内系统的三次调度计划；步骤S10、把完成的最终调度策略上传至源网荷储协调互动的微电网运行管理平台，并定期更新调度计划。2.根据权利要求1所述的源网荷储一体化的微电网多时间尺度能量管理优化方法，其特征在于：所述步骤S1中的预测包括新能源出力预测和负荷预测，新能源为风力发电或光伏发电；新能源出力预测采用统计法进行预测，即基于数值天气预报和对历史数据进行统计，预测风力发电、光伏发电的出力；直接通过风力发电、光伏发电的历史出力数据作或利用历史天气数据得到环境变量与风力发电、光伏发电输出功率之间的映射关系，进行预测；在长期和短期预测中采用泛化能力强的模糊大脑情感学习神经网络，超短期预测采用动态特性强、响应速度快的递归小脑模型神经网络进行预测；负荷预测的方法是对负荷历史数据进行统计以预测用户负荷功率，采用泛化能力强的模糊大脑情感学习神经网络进行预测。3.根据权利要求1所述的源网荷储一体化的微电网多时间尺度能量管理优化方法，其特征在于：所述步骤S2中，三个时间尺度的优化调度策略包括系统的一次调度计划、二次调度计划和三次调度计划；所述一次调度计划为针对我国现有新能源商业运行模式中的统购统销、自发自用、余量上网进行分析，通过长期预测，预测系统未来一周内的风力发电、光伏发电的出力、负荷情况，来制定“源网荷储”互动的系统一次调度计划，由此提前得到“网”侧调度计划，制定好“网”侧的调度计划，以减少微电网对大电网的冲击；所述二次调度计划是针对微电网中风力发电、光伏发电的随机性、波动性，进行短期预测，预测系统日前的风力发电、光伏发电的出力、负荷情况，制定第二个“源、荷、储”互动的
系统二次调度计划；所述三次调度计划是进行超短期预测来预测系统日内的风力发电、光伏发电的出力、负荷情况；步骤S2中，采用的目标函数为公式中，f为调度计划的目标值；d为微电网调度周期的时间段；α1～α4分别为每个调度周期的经济性目标f1，环境效益目标f2，与大电网的联络线稳定性目标f3，系统内稳定性目标f4的权重系数，权重系数根据每次调度计划的实际情况而定；步骤S2优化调度策略的约束条件包括以下几种：风力发电、光伏发电的新能源输出功率不能超出功率上下限，以公式表述为：P
i，min
≤P
i
(t)≤P
i，max
ꢀꢀꢀꢀ
公式二；式中P
i，max P
i，min
分别为电源功率上下限；微电网内电源输出功率、储能输出功率、与其并入的大电网交流功率之和应等于负荷功率，即微申网内部应保持功率平衡，以公式表述为P
pv
(t)+P
wind
(t)+P
battery
(t)+P
g
(t)＝P
load
(t)
ꢀꢀꢀꢀ
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志华，林琼斌，王武，蔡逢煌，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：