【技术实现步骤摘要】
一种基于概率决策的光伏能源低压配电网系统及控制方法
[0001]本专利技术涉及能源管理
，具体为一种基于概率决策的光伏能源低压配电网控制方法
。
技术介绍
[0002]热电联产系统是一种分布式发电的结构，由于其该系统在能源储存
、
高效的能源使用效率
、
减少二氧化碳排放以及其他对环境有益的方面所体现出的优越性在近年来得到了广泛的关注；目前针对于热电联产系统中的电能管理已经使用了诸如模糊逻辑理论
、
降速控制以及粒子群算法来致力于寻求该系统最优的运行方案，但在其中迭代计算和过早收敛是将上述算法实际应用于这类系统的障碍，总是需要经验系数或预定参数；
[0003]而另一方面，状态转移作为一种优化方法，其通过划分整个过程为不同的阶段来解决问题
。
这些阶段受到决策变量
(
控制变量
)
的相互影响和相互联系，且无需经验系数或者预定参数，但在能源领域，由于维度问题始终是多种能源系统的障碍，所以状态转移并不被承认是关于最优能源管理的最佳选择，而这也是目前所亟需解决的一个问题
。
技术实现思路
[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例
。
在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分
、
说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于概率决策的光伏能源低压配电网控制方法，其特征在于，包括：在能源管理系统中建立状态转移
‑
概率决策；确认低压配电网所在台区热电综合能源需求，并根据热电综合能源需求获得瞬时功率需求；将瞬时功率需求引入所述状态转移
‑
概率决策中，并取得最佳决定候选；由最佳决定候选来确定功率供给分流，重新计算状态变量，并重新导入状态转移
‑
概率决策；根据决策节点是否获得新的赋值来判断计算是否完毕
。2.
如权利要求1所述的基于概率决策的光伏能源低压配电网控制方法，其特征在于：所述状态转移
‑
概率决策，包括：根据实时需求所生成的一个一级决策节点，所述一级决策节点通过
d1和
d2两个决策变量来进行控制，
d1表示光伏发电单元的开关动作，
d2表示电池组和超级电容模块的充放电情况，
d1和
d2属于
{0
，
1}
；其中0表示光伏发电的关闭或者电池组与电容模块的充电，1则反之；所述一级决策节点下包含4种一级决策结果节点；每个一级结果节点都对应一个二级决策节点；所述二级决策节点通过
s1和
s2两个状态变量进行控制，
s1表示光伏发电率，
s2表示电池的荷电状态及超级电容模块状态，
s1和
s2属于
{0
，
1}
；其中0表示光伏发电单元的负载或电池和超级电容荷电量低于
30
％，1表示光伏发电单元的负载或电池和超级电容荷电量高于
70
％；所述二级决策节点下包含
12
种二级结果节点；每个二级结果节点都对应一个三级决策节点；所述三级决策节点下包含
24
种三级结果节点，分别以
ξ
3,l
来表示；每个三级决策节点都对应有满足或不满足两种情况；其中
l
属于1～
24
的整数；且在每个三级结果节点处都对应有上一个结果节点接收到的值
ν
m
，
m
属于1～
24
中的整数；
ν
m
为通过经验概率赋值获得；对所有一级结果节点
、
二级结果节点
、
三级结果节点进行计算赋值
。3.
如权利要求2所述的基于概率决策的光伏能源低压配电网控制方法，其特征在于：所述热电综合能源需求通过能源系统进行采样获得
。4.
如权利要求3所述的基于概率决策的光伏能源低压配电网控制方法，其特征在于：所述将瞬时功率需求引入所述状态转移
‑
概率决策中，还包括：根据引入的所述瞬时功率需求进行优化，优化过程中创建目标函数式：
Obj
＝
maxП
i,j,k
{
ξ
i,j
(s
k
,d
k
),v
m
}
其中，
ξ
i,j
表示第
i
级的第
j
个决策节点，
s
k
,d
k
分别指第
k
个状态变量和第
k
个决策变量，
v
m
是第
m
个结果节点处决策概率
。5.
如权利要求4所述的基于概率决策的光伏能源低压配电网控制方法，其特征在于：所述由最佳决定候选来确...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑友卓，蔡永翔，肖小兵，付宇，王扬，贺红艳，郝树青，贺墨琳，刘博迪，刘安茳，胡鹏，班诗雪，宋子宏，李新皓，何肖蒙，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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