一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统，包括微网子系统和经济调度子系统，经济调度子系统包括数据采集模块和微网子系统模型模块，数据采集模块与微网子系统模型模块相连，微网子系统模型模块连接有优化调度模块，优化调度模块连接有求解模块。本发明专利技术系统充分考虑了储能系统、需求响应和分布式能源在微网日前调度中的优化作用，降低了微网运行的成本并满足微网的“削峰填谷”需求，使得负荷曲线尽可能平缓，并最终维持一个较高的用户满意度水准，综合考虑储能、需求响应和用户满意度的并网型微网分布式能源经济调度系统，通过改进遗传粒子群算法进行分析计算，兼顾用户满意度和微网经济性。兼顾用户满意度和微网经济性。兼顾用户满意度和微网经济性。

【技术实现步骤摘要】
一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统


[0001]本专利技术涉及能源调度
，尤其是涉及一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统。

技术介绍

[0002]大力发展风、光等新能源，是应对能源环境问题的必然选择。以风、光为代表的新能源发电，其出力具有显著的间歇性、波动性和不确定性等特点，大规模的光伏并网和消纳比较困难。所以在含光伏的微网中配置合理容量的储能，是促进分布式光伏就地消纳、提高光伏系统效能、降低经济成本的有力方式。随着智能电网的发展与完善，相较于传统电网而言，电能需求的增长逐渐拉大了区域的负荷峰谷差，使得需求响应得到更广泛应用，因此需求侧资源的参与成为微电网优化运行中不可或缺的因素。对于微电网的能量优化管理现在有很多研究，但现有研究存在对微电网结构考虑不全面、对需求侧资源的响应理解不深以及对运行费用考虑不全等问题。有关学者提出考虑需求侧的微电网能量优化管理的方法，但只考虑了传统需求侧资源即要包括能够对电价信号或激励机制做出响应的负荷资源和可中断负荷，没有考虑改善调整负荷结构的方式，没有考虑用户利益，从需求侧和供电侧互动方面提升运行优化的整体效果。因此本专利技术基于上述问题提出一个综合考虑储能、需求响应和用户满意度的并网型微网分布式能源经济调度系统，通过改进遗传粒子群算法进行分析计算，兼顾用户满意度和微网经济性。

技术实现思路

[0003]本专利技术是为了克服现有技术的研究存在对微电网结构考虑不全面、对需求侧资源的响应理解不深以及对运行费用考虑不全的问题，提供一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0005]一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统，包括微网子系统和经济调度子系统，所述经济调度子系统包括数据采集模块和微网子系统模型模块，所述数据采集模块与微网子系统模型模块相连，所述微网子系统模型模块连接有优化调度模块，所述优化调度模块连接有求解模块。本专利技术的一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统，该系统充分考虑了储能系统、需求响应和分布式能源在微网日前调度中的优化作用，降低了微网运行的成本并满足微网的“削峰填谷”需求，使得负荷曲线尽可能平缓，并最终维持一个较高的用户满意度水准，综合考虑储能、需求响应和用户满意度的并网型微网分布式能源经济调度系统，通过改进遗传粒子群算法进行分析计算，兼顾用户满意度和微网经济性。
[0006]作为本专利技术的优选方案，所述优化调度模块内存储有优化调度模型，包括目标函数和约束条件，所述微网子系统模型模块内存储有若干微网子系统模组件模型，包括光伏发电模型、蓄电池储能模型、需求响应模型、分布式发电模型、电网功率交互模型。
[0007]作为本专利技术的优选方案，所述目标函数如下：
[0008][0009]其中，λ
b
为蓄电池实际出力成本系数，为t时刻的光伏发电出力量，λ
P
为光伏发电出力的成本系数，ρ
t
为t时刻对转移负荷的补偿成本系数，S
t
为t时刻的旋转备用，ρ
S
位旋转备用成本系数，T为总时段数。
[0010]作为本专利技术的优选方案，所述约束条件包括功率平衡约束、微网稳定性约束、储能功率约束、需求响应约束、分布式发电约束和用户满意度约束。
[0011]作为本专利技术的优选方案，所述需求响应约束如下：
[0012][0013][0014][0015]其中，load
INC，t
为t时刻的负荷增量，为t时刻允许的最大负荷曾率，为t时刻允许参与需求响应的最大比例。
[0016]作为本专利技术的优选方案，所述分布式发电约束如下：
[0017][0018][0019][0020]其中，为光伏发电的最大出力，为分布式电源t时刻的出力上限，DG
max
为分布式电源日最大出力。
[0021]作为本专利技术的优选方案，所述求解模块对优化调度模块内的优化调度模型求解，求解的具体过程如下：S1：生成初始种群以及初始速度，计算出个体最优值和全局最优值；S2：将初始的个体值存入最优种群中；S3：完成种群更新和速度更新；S4：对更新完成后的种群进行选择、交叉和变异，若交叉变异后的目标值优于原先值，存入最优种群中，否则舍弃本次交叉变异，执行S5；S5：根据亲和度机制公式对最优种群中的个体进行群和度计算，若超出最优种群的最大容量，则删除亲和度小的个体；S6：更新个体最优值和全局最优值，若满足约束条件，则进入S7，否则返回S3；S7：输出最优种群和全局最优值。
[0022]作为本专利技术的优选方案，所述亲和度机制公式具体如下：
[0023][0024]其中，Q
i
为第i个粒子的亲和度，为粒子i相似性小于τ的个体数量，N为参与计算的粒子总量，粒子i相似性的计算方式如下：
[0025][0026]其中，1≤i，j≤n，d越小，表示粒子间的相似性越大。
[0027]因此，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术的一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统，该系统充分考虑了储能系统、需求响应和分布式能源在微网日前调度中的优化作用，降低了微网运行的成本并满足微网的“削峰填谷”需求，使得负荷曲线尽可能平缓，并最终维持一个较高的用户满意度水准，综合考虑储能、需求响应和用户满意度的并网型微网分布式能源经济调度系统，通过改进遗传粒子群算法进行分析计算，兼顾用户满意度和微网经济性。
附图说明
[0028]图1是本专利技术的系统结构示意图；
[0029]图2是本专利技术的求解模块对优化调度模块内的优化调度模型求解流程图。
具体实施方式
[0030]下面结合附图与具体实施方式对本专利技术做进一步的描述。
[0031]如图1所示，一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统，包括微网子系统和经济调度子系统，经济调度子系统包括数据采集模块和微网子系统模型模块，数据采集模块与微网子系统模型模块相连，微网子系统模型模块连接有优化调度模块，优化调度模块连接有求解模块，微网子系统包括蓄电池和分布式电源，蓄电池通过变流器与交流母线相连，所述分布式电源通过整流器与交流母线相连，见刘母线与用户负载相连。本专利技术的一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统，该系统充分考虑了储能系统、需求响应和分布式能源在微网日前调度中的优化作用，降低了微网运行的成本并满足微网的“削峰填谷”需求，使得负荷曲线尽可能平缓，并最终维持一个较高的用户满意度水准，综合考虑储能、需求响应和用户满意度的并网型微网分布式能源经济调度系统，通过改进遗传粒子群算法进行分析计算，兼顾用户满意度和微网经济性。
[0032]优化调度模块内存储有优化调度模型，包括目标函数和约束条件，微网子系统模型模块内存储有若干微网子系统模组件模型，包括光伏发电模型、蓄电池储能模型、需求响应模型、分布式发电模型、电网功率交互模型。
[0033]光伏发电模型如下：
[0034]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统，其特征是，包括微网子系统和经济调度子系统，所述经济调度子系统包括数据采集模块和微网子系统模型模块，所述数据采集模块与微网子系统模型模块相连，所述微网子系统模型模块连接有优化调度模块，所述优化调度模块连接有求解模块。2.根据权利要求1所述的一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统，其特征是，所述优化调度模块内存储有优化调度模型，包括目标函数和约束条件，所述微网子系统模型模块内存储有若干微网子系统模组件模型，包括光伏发电模型、蓄电池储能模型、需求响应模型、分布式发电模型、电网功率交互模型。3.根据权利要求2所述的一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统，其特征是，所述目标函数如下：其中，λ
b
为蓄电池实际出力成本系数，为t时刻的光伏发电出力量，λ
P
为光伏发电出力的成本系数，ρ
t
为t时刻对转移负荷的补偿成本系数，S
t
为t时刻的旋转备用，ρ
S
位旋转备用成本系数，T为总时段数。4.根据权利要求2或3所述的一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统，其特征是，所述约束条件包括功率平衡约束、微网稳定性约束、储能功率约束、需求响应约束、分布式发电约束和用户满意度约束。5.根据权利要求4所述的一种用户侧需求响应下的分布式能源经济调度系统，其特征是，所述需求响应约束如下：是，所述需求响应约束如下：是，所述需求响应约束如下：其中，load
INC

【专利技术属性】
技术研发人员：龚利武，陈超，杨玉锐，张炜，钱伟杰，吴韬，徐克，胡雷剑，潘白浪，顾一星，杨强，万家建，顾强杰，李子涵，黄悦华，陶琨，张嘉辉，吕妤宸，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司平湖市通用电气安装有限公司，
类型：发明
国别省市：