【技术实现步骤摘要】
本申请涉及低压直流配电，尤其是涉及一种多目标平衡优化方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、在当今能源领域，多能互补能源系统越来越受到重视，这种系统通过优化配置多种能源和储能方式，提高能源利用效率和可靠性，同时降低环境污染。但当前对于分布式多能互补能源系统的概念了解程度浅。
2、目前，在优化与配置研究方面，有一种冷热电联供系统的三级协同整体优化方法，采用粒子群算法确定设备的型号、容量及最优运行结果。还有针对风机、变压器、热电联产、燃气锅炉、电储能、热储能等设备组成的能量枢纽，建立了一种新型多能源系统容量协同优化配置的混合整数线性规划模型。目前多能互补能源系统的研究仍处于起步阶段，多数研究仅针对单个优化目标进行设备配置，鲜见较为全面的分析直流公共建筑综合能源系统设备的多目标优化配置，使得影响了建筑低压直流供电系统经济性及稳定性，上述问题有待解决。
技术实现思路
1、为了提升建筑低压直流供电系统经济性及稳定性，本申请提供一种多目标平衡优化方法、系统、设备及介质，采用如下技术方案：
2、第一方面，本申请提供一种多目标平衡优化方法，包括：
3、构建直流建筑的光伏组件、变流器模块、电池储能单元及其生命周期的模型；
4、根据直流建筑的光伏组件、变流器模块、电池储能单元及其生命周期的模型构建包含子目标函数以及系统总体约束的多目标优化模型；
5、根据多目标均衡优化求解器对多目标优化模型进行迭代，得到pareto解；
6、在多目
7、根据隶属值结果筛选出隶属值最大的结果作为最优配置方案。
8、优选的，所述光伏组件为：
9、
10、
11、
12、
13、
14、
15、ppv(t)表示光伏组件单位小时内总平均输出功率，ppvo(s)表示光伏组件在太阳辐照度s下的瞬时功率，r(s)表示当前小时内各太阳辐照度的概率，fb(s)为根据当地历史数据拟合得到的太阳辐照度b概率密度函数，m和s分别表示太阳辐照度的均值和标准差。n为组件数量，tcy和ta分别表示组件内及环境温度，ki和kv分别表示电流及电压温度系数，not表示额定运行情况下组件温度，ff为填充系数，impp和vmpp分别表示最大功率点处的电流和电压。
16、优选的，所述变流器模块为：
17、
18、ai、bi、ci、ri分别表示变流器的4个独立损耗因子，ic表示注入变流器交流侧的电流。
19、优选的，电池储能单元接在母线k上的分布式电源表示，其模型为：
20、
21、hc、hd分别表示电池单元的充放电效率。
22、优选的，所述考虑电池放电率的电池储能单元的生命周期修正模型为：
23、ctfc＝f1(dod)×[f3(f2(crate))]-1
24、f1(dod)＝a0+a1dod-1+a2dod-2+a3dod-3
25、
26、f3(ctf)＝c0+c1ctf
27、其中dod表示电池放电深度，其值为电池最大荷电量与最小荷电量之差，crate表示电池放电率，ctf为失效循环次数，a0-a3、b0-b3、c0、c1均为拟合系数。
28、优选的，所述目标函数设置有五个，包括：
29、第一目标函数为未供电能量成本最小化，第二目标函数为光伏及电池储能组件生命周期成本最小化，第三目标函数为能量损失成本最小化，第四目标函数为二氧化碳排放量成本最小化，第五目标函数为修正后电池储能组件失效循环次数最大化。
30、优选的，所述多目标均衡优化求解器具体为：
31、获取初始化的种群开始优化，根据初始化的种群构建平衡状态池，得到适应度值相对最佳的4个个体，保存最优候选解；
32、更新指数项和更新生成速率；
33、根据最后候选解、更新后的指数项和生成速率对多目标优化模型进行迭代，得到pareto解。
34、第二方面，本申请提供一种多目标平衡优化系统，包括：
35、第一模型构建模块：构建直流建筑的光伏组件、变流器模块、电池储能单元及其生命周期的模型；
36、第二模型构建模块：根据直流建筑的光伏组件、变流器模块、电池储能单元及其生命周期的模型构建包含子目标函数以及系统总体约束的多目标优化模型；
37、迭代模块：根据多目标均衡优化求解器对多目标优化模型进行迭代，得到pareto解；
38、隶属值计算模块：在多目标优化模型达到最大迭代次数后，利用模糊技术评估pareto解的隶属值，得到隶属值结果；
39、最优配置选取模块：根据隶属值结果筛选出隶属值最大的结果作为最优配置方案。
40、第三方面，本申请提供一种多目标平衡优化设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行如前所述的多目标平衡优化方法。
41、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行如前所述的多目标平衡优化方法。
42、综上所述，与现有技术相比，本申请提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
43、本申请通过构建多个模型成为多个优化目标，通过所构建的光伏组件、变流器模块、电池储能单元及其生命周期的模型构建多目标优化模型，再由多目标均衡优化求解器对多目标优化模型进行迭代，得到pareto解，满足多个优化目标条件的光伏、储能系统安放位置及安装容量的优化配置，提升建筑低压直流供电系统经济性及稳定性。
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1.一种多目标平衡优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多目标平衡优化方法，其特征在于，所述光伏组件为：
3.根据权利要求1所述的多目标平衡优化方法，其特征在于，所述变流器模块为：
4.根据权利要求3所述的多目标平衡优化方法，其特征在于，电池储能单元接在母线k上的分布式电源表示，其模型为：
5.根据权利要求1所述的多目标平衡优化方法，其特征在于，所述考虑电池放电率的电池储能单元的生命周期修正模型为：
6.根据权利要求1所述的多目标平衡优化方法，其特征在于，所述目标函数设置有五个，包括：
7.根据权利要求1所述的多目标平衡优化方法，其特征在于，所述多目标均衡优化求解器具体为：
8.一种多目标平衡优化系统，其特征在于，包括：
9.一种多目标平衡优化设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1-7中任一项所述的多目标平衡优化方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介
...【技术特征摘要】
1.一种多目标平衡优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多目标平衡优化方法，其特征在于，所述光伏组件为：
3.根据权利要求1所述的多目标平衡优化方法，其特征在于，所述变流器模块为：
4.根据权利要求3所述的多目标平衡优化方法，其特征在于，电池储能单元接在母线k上的分布式电源表示，其模型为：
5.根据权利要求1所述的多目标平衡优化方法，其特征在于，所述考虑电池放电率的电池储能单元的生命周期修正模型为：
6.根据权利要求1所述的多目标平衡优化方法，其特征在于，所述目标函数设...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑晓云，章根米，周瑶，凌辉，吴亮，林世溪，林海泉，易永利，刘主光，张雪飞，傅司豪，罗永捷，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司温州供电公司，
类型：发明
国别省市：
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