一种多微网能量共享方法技术

本发明专利技术提供提出了一种多微网能量共享方法，包括：S1，对微网内部组成单元建模，建立风力发电、光伏发电、储能电池的数学模型；S2，确定微网内部组成单元的约束限制；基于步骤S1建立的数学模型和步骤S2确定的约束限制设计多微网系统拓扑结构；S4，在步骤S3设计的多微网系统拓扑结构中应对实际场景中不同时间尺度的调度问题，应用双时间尺度控制策略，提出分层优化的方法；S5，根据步骤S4提出的优化方法，采用阶梯协调调度思想的调度策略，对各子网控制级进行能源优化。基于此，本发明专利技术可降低各个微网与配网之间交易的电量，提高配网运行稳定性和各微网的经济性。性和各微网的经济性。性和各微网的经济性。

【技术实现步骤摘要】
一种多微网能量共享方法


[0001]本专利技术涉及电力
，具体是一种多微网能量共享方法。

技术介绍

[0002]目前，能源转换技术的成熟发展正在加速推进能源结构的转变。与此同时，社会对能源需求的灵活性、安全性要求不断提高，使传统的集中式大型电力系统向分布式联供系统转变。多微网与配电网的协同调度研究成为助力碳达峰、碳中和的重要抓手。
[0003]而当前对于可再生能源供应大于需求的微网，微网是直接将多余的可再生能源直接卖给配电网，由于可再生能源的不确定性，直接卖给配电网可能会造成配电网运行稳定性降低，增加了电能远距离传输的损耗，降低可再生能源利用率。
[0004]考虑多微网之间的可再生能源共享，由于各微网分布式发电的类型和负荷特性不同，每个微网的首要任务是满足自己需求。如果达不到目的，它可以从配电网购买电力。当微网有剩余电量时，剩余电量优先共给其他缺电的微网，如果还有多余的电量，则将多余的电量卖给配电网。基于此，可降低各个微网与配网之间交易的电量，提高配网运行稳定性和各微网的经济性至关重要。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的问题是提供一种多微网能量共享方法，降低各个微网与配网之间交易的电量，提高配网运行稳定性和各微网的经济性。
[0006]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
[0007]一种多微网能量共享方法，包括以下步骤：
[0008]S1，对微网内部组成单元建模，建立风力发电、光伏发电、储能电池的数学模型；
[0009]S2，确定微网内部组成单元的约束限制，所述约束限制包括负载需求相应限制、储能电池限制、可再生能源限制；
[0010]S3，基于步骤S1建立的数学模型和步骤S2确定的约束限制设计多微网系统拓扑结构；
[0011]S4，在步骤S3设计的多微网系统拓扑结构中应对实际场景中不同时间尺度的调度问题，应用双时间尺度控制策略，提出分层优化的方法；
[0012]S5，根据步骤S4提出的优化方法，采用阶梯协调调度思想的调度策略，对各子网控制级进行能源优化，中间层通过管理储能电池的充放电，调整可控负荷需求量，上层根据优先级以及实时的市场交易电价达到以经济代价最小为前提来满足各用户的用电需求这一优化目标，底层负荷集合控制器将在快时间尺度上对用户负荷用电需求进行优化。
[0013]进一步的，步骤S1中对微网内部组成单元建模，建立风力发电、光伏发电、储能电池的数学模型，具体如下：
[0014]S11:风力发电模型
[0015]采用威布尔分布模型对风速进行模拟，其分布函数如下：
[0016][0017]其概率密度函数如下：
[0018][0019]式中，v表示风速，k表示形状参数，c表示尺度参数，风力发电机出力函数表示如下：
[0020][0021]式中，PWGr表示风力发电机组的额定功率，PWG表示风力发电系统的实际输出功率，v
i
表示切入风速，v0表示切出风速，v表示实际风速，v
r
表示额定风速；
[0022]S12：光伏发电模型
[0023]在一定时间范围内，地面实际太阳光照强度满足Beat分布，其概率密度如下：
[0024][0025]其中，e和e
max
分别为该时段内实际和最大光照强度，α、β均为Beat分布参数，光伏电池将光能转换为电能，则该光伏电池输出功率为：
[0026]P
PV
＝η
PV
eS
[0027]式中，η
PV
为光伏电池转换效率；S为光伏电池有效辐照面积；
[0028]光伏电池的输出功率也呈Beat分布，表示为：
[0029][0030]式中，P
PV,max
＝η
PV
e
max
S为光伏电池最大功率；
[0031]S13：储能电池模型
[0032]选择蓄电池作为微网的储能单元，用E
i
(k)表示第i个微网系统的储能电池在 k时刻储存的电量，则下一时刻的储能电量与上一时刻的储能电量和当前时刻的充/放电量以及交换效率有关，其数学模型如下所示：
[0033][0034]式中，P
iBESS
(k)表示第i个微网系统的储能电池在第k时刻与当前微网系统交换的总能量，表示如下：
[0035]P
iBESS
(k)＝P
iRES
(k)
‑
P
iL
(k)
[0036]式中，P
iBESS
(k)＞0表示在k时刻第i个微网系统的储能电池充电，P
iBESS
(k)＜0 表
示在k时刻第i个微网系统的储能电池放电，表示第i个微网系统的储能电池在k时刻的充电效率，表示第i个微网系统的储能电池在k时刻的放电效率，且
[0037]进一步的，步骤S2中各约束限制具体如下：
[0038]S21：负载需求响应限制：
[0039][0040][0041]P
iL
(k)＝P
iDR
(k)+ΔP
iL
(k)
[0042]式中，P
L
为总负载的需求的最下有功功率，为总负载的需求最大有功功率，即第i个微网系统总负载的需求响应P
iL
(k)应满足功率流约束，P
iDR
为重要负载，为可控负载的最大能量调度；
[0043]S22:储能电池限制：
[0044][0045][0046]式中，为储能电池储存能量的上限，P
BESS
和分别表示储能电池与本地系统交换电量的最大充放电限制；
[0047]S23:可再生能源限制：
[0048][0049]式中，为可再生发电源产生的最大输出功率，微网的可再生发电源在k 时刻应该满足最小和最大功率流限制。
[0050]进一步的，步骤S3中的所述多微网系统拓扑结构由M个微网系统组成，其中每个微网系统都包含以光伏发电和风力发电为代表的可再生能源、以冰箱和空调为代表的重要负荷以及以充电桩为代表的可控负荷以及储能电池，在微网内部以及微网之间会通过电力传输线传输电能；
[0051]所述多微网系统拓扑结构是一个分布式的控制结构，每个微网系统具有控制器，每个微网优先满足自己的能量供应需求，如果微网可供应的可再生能源超过系统负载需求，在满足自己供应需求的情况下，剩余的可再生能源则优先供给其他缺电的微网，若还有剩余，则卖给配电网；如果微网可供应的能量难以满足系统负载需求，在接受其他微网可再生能源接济的情况下若还不能满足，则从配电网购买电能。
[0052]进一步的，步骤S4在S3设计的多微网系统拓扑结构中应对实际场景中不同时间尺度的调度问题，应用双时间尺度控制策略，提出分层优化的方法，具体如下：
[0053]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多微网能量共享方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，对微网内部组成单元建模，建立风力发电、光伏发电、储能电池的数学模型；S2，确定微网内部组成单元的约束限制，所述约束限制包括负载需求相应限制、储能电池限制、可再生能源限制；S3，基于步骤S1建立的数学模型和步骤S2确定的约束限制设计多微网系统拓扑结构；S4，在步骤S3设计的多微网系统拓扑结构中应对实际场景中不同时间尺度的调度问题，应用双时间尺度控制策略，提出分层优化的方法；S5，根据步骤S4提出的优化方法，采用阶梯协调调度思想的调度策略，对各子网控制级进行能源优化，中间层通过管理储能电池的充放电，调整可控负荷需求量，上层根据优先级以及实时的市场交易电价达到以经济代价最小为前提来满足各用户的用电需求这一优化目标，底层负荷集合控制器将在快时间尺度上对用户负荷用电需求进行优化。2.根据权利要求1所述的一种多微网能量共享方法，其特征在于，步骤S1中对微网内部组成单元建模，建立风力发电、光伏发电、储能电池的数学模型，具体如下：S11:风力发电模型采用威布尔分布模型对风速进行模拟，其分布函数如下：其概率密度函数如下：式中，v表示风速，k表示形状参数，c表示尺度参数，风力发电机出力函数表示如下：式中，PWGr表示风力发电机组的额定功率，PWG表示风力发电系统的实际输出功率，v
i
表示切入风速，v0表示切出风速，v表示实际风速，v
r
表示额定风速；S12：光伏发电模型在一定时间范围内，地面实际太阳光照强度满足Beat分布，其概率密度如下：其中，e和e
max
分别为该时段内实际和最大光照强度，α、β均为Beat分布参数，光伏电池将光能转换为电能，则该光伏电池输出功率为：P
PV
＝η
PV
eS式中，η
PV
为光伏电池转换效率；S为光伏电池有效辐照面积；光伏电池的输出功率也呈Beat分布，表示为：
式中，P
PV,max
＝η
PV
e
max
S为光伏电池最大功率；S13：储能电池模型选择蓄电池作为微网的储能单元，用E
i
(k)表示第i个微网系统的储能电池在k时刻储存的电量，则下一时刻的储能电量与上一时刻的储能电量和当前时刻的充/放电量以及交换效率有关，其数学模型如下所示：式中，P
iBESS
(k)表示第i个微网系统的储能电池在第k时刻与当前微网系统交换的总能量，表示如下：P
iBESS
(k)＝P
iRES
(k)
‑
P
iL
(k)式中，P
iBESS
(k)＞0表示在k时刻第i个微网系统的储能电池充电，P
iBESS
(k)＜0表示在k时刻第i个微网系统的储能电池放电，表示第i个微网系统的储能电池在k时刻的充电效率，表示第i个微网系统的储能电池在k时刻的放电效率，且3.根据权利要求1所述的一种多微网能量共享方法，其特征在于，步骤S2中各约束限制具体如下：S21：负载需求响应限制：负载需求响应限制：P
iL
(k)＝P
iDR
(k)+ΔP
iL
(k)式中，P
L
为总负载的需求的最下有功功率，为总负载的需求最大有功功率，即第i个微网系统总负载的需求响应P
iL
(k)应满足功率流约束，P
iDR
为重要负载，为可控负载的最大能量调度；S22:储能电池限制：S22:储能电池限制：式中，为储能电池储存能量的上限，P
BESS
和分别表示储能电池与本地系统交换电量的最大充放电限制；S23:可再生能源限制：式中，为可再生发电源产生的最大输出功率，微网的可再生发电源在k时刻应该满足最小和最大功率流限制。
4.根据权利要求1所述的一种多微网能量共享方法，其特征在于，步骤S3 中的所述多微网系统拓扑结构由M个微网系统组成，其中每个微网系统都包含以光伏发电和风力发电为代表的可再生能源、以冰箱和空调为代表的重要负荷以及以充电桩为代表的可控负荷以及储能电池，在微网内部以及微网之间会通过电力传输线传输电能；所述多微网系统拓扑结构是一个分布式的控制结构，每个微网系统具有控制器，每个微网优先满足自己的能量供应需求，如果微网可供应的可再生能源超过系统负载需求，在满足自己供应需求的情况下，剩余的可再生能源则优先供给其他缺电的微网，若还有剩余，则卖给配电网；如果微网可供应的能量难以满足系统负载需求，在接受其他微网可再生能源接济的情况下若还不能满足，则从配电网购买电能。5.根据权利要求4所述的一种多微网能量共享方法，其特征在于，步骤S4在S3设计的多微网系统拓扑结构中应对实际场景中不同时间尺度的调度问题，应用双时间尺度控制策略，提出分层优化的方法，具体如下：在实际场景中，能量协调层和负荷调控层在微网中以不同的采样周期执行，此外，不同层次之间还存在信息和能量的交换，针对不同时间尺度的调度问题，采用双时间尺度控制策略，提出了包括上中、底、层的三层优化结构，针对整个系统可能出现供不应求的情况，配电网可能没有足够电量与微网进行交易，因此，中层优化问题首先在慢时间尺度下求解，基于负荷需求、可再生能源预测信息和储能充放电，对微网和配电网的能量交换和微网内部的能量分配进行优化，剩余的可再生能源优先提供给其他微网，再卖给配电网，并将本地微网的不平衡信息上传到配电网；其次，顶层的优化问题将以与中层相同时间尺度协调配电网与微网之间的能量交换；最后，根据上中两层的优化，在底层实现第三次优化，以更快的采样周期来调整用户的可控负荷希求，优化用户的能量分配。6.根据权利要求5所述的一种多微网能量共享方法，其特征在于，步骤S4中分层优化的方法具体为：S41:本地AMG优化中间层的本地AMG优化目标是通过管理S1中储能电池模型的充放电，调整可控负荷需求量，与其他微网共享的可再生能源电量以及与DNO的购/售电来初步满足供需平衡和代价最小原则，提出本地优化的目标函数如下：式中，N
s
表示能量调度的优化时域(24h)，l
s
表示慢采样周期，ξ
ij
，i＝1，
...

【专利技术属性】
技术研发人员：向慕超，凌在汛，张雪松，任东风，崔一铂，马凌峰，张鹏超，刘曼佳，陈文，郭雨，郑景文，金晨，焦海文，沈骏杰，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司襄阳供电公司湖北方源东力电力科学研究有限公司，
类型：发明
国别省市：