【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种能源分配优化方法，具体的说，是一种区域配电网荷载侧与能源侧的能源优化调度方法。
技术介绍
1、近期国家能源局主导的整县(市、区)屋顶分布式光伏开发试点方案的实施，利用党政机关、学校医院、工商企业、园区厂房、居民社区等屋顶安装光伏发电设施，按照宜建尽建、宜接尽接的原则来合理规划实施，新能源特别是分布式光伏开发将迎来更大规模的爆发式增长，分布式光伏呈现“装机规模高速发展、低压并网比重提升”的发展格局。但是新能源发电面临着不稳定性和间歇性的问题，这导致了能源的波动供应，可能会对电力网络造成影响。
技术实现思路
1、本专利技术提出一种区域配电网双侧优化调度方法来解决上述的问题。
2、本专利技术采用如下技术手段实现：一种区域配电网双侧优化调度方法，包括下述的步骤：
3、1)构建区域配电网荷侧经济优化模型；
4、2)构建区域配电网源侧经济优化模型；
5、3)利用萤火虫算法求解前述区域配电网荷侧经济优化模型经济成本最小时的负荷曲线；
6、4)将前述步骤求解得到的负荷输入区域配电网源侧经济优化模型，利用非支配排序遗传算法求解区域配电网源侧各部分能源发电功率，实现经济性和低碳性的最优解。。
7、所述的区域配电网荷侧经济优化模型包括目标函数及约束条件：
8、所述的目标函数具体为：minf1＝fev+fess，fev为电动汽车充电总费用，fess为储能装置充电总费用；
9、所述的约束条件包括
10、所述的功率平衡约束条件具体如下：l(t)＝lbase(t)+lev(t)+less(t)，l(t)为t时段的总电负荷；lbase(t)为基础电负荷；lev(t)为电动汽车储能负荷；less(t)为储能负荷；
11、所述的电动汽车充电功率的约束条件如下：pev，min＜pev(t)＜pev，max，pev，min为电动汽车充电功率的下限；pev，max为电动汽车充电功率的上限；
12、所述的储能装置充电功率的约束条件如下：pess，min＜pess(t)＜pess，max，pev，min为储能充电功率的下限；pev，max为储能充电功率的上限。
13、所述的区域配电网源侧经济优化模型包括目标函数及约束条件，
14、所述的目标函数包括了对经济成本的约束及对碳排放量的约束，所述的经济成本的约束条件如下：minf2＝cpv+cdg+cev+cess+cn+ctl，cpv为光伏发电系统的发电成本费用，cdg为柴油发电机在运行的过程中产生的总费用，cev为电动汽车电池放电模型，cess为储能系统放电模型，cn为主网购电成本，cil为主网网损成本，经济成本取上述总和的最小值；
15、所述的碳排放量的约束包括柴油发电机的碳排放量约束及主网发电碳排放量的约束，
16、柴油发电机组的碳排放量表示为：
17、式中，αi、βi、γi均为碳排放的系数，αi＝24.144kg/(kw·h)、βi＝1.728kg/(kw·h)、γi＝0.0017kg/(kw·h)；pi(t)为第i台柴油发电机组在t时刻的出力功率；n为柴油发电机机组总数；t为调度周期；
18、主网的碳排放量表示为：
19、fn＝λnpn(t)，λn为主网发电排放系数；pn(t)为主网购电功率；
20、所述的约束条件包括对功率平衡的约束、对光伏出力的约束、对电动汽车出力和soc状态的约束、对储能装置出力和soc状态的约束及对柴油发电机组功率的约束；
21、所述对功率平衡的约束条件如下：pi(t)为第i台柴油发电机组在t时刻的出力功率；pev(t)为t时段电动汽车的充放电功率，放电为正，充电为负；pess(t)为t时段储能的充放电功率，放电为正，充电为负；p(t)为t时段的负荷值；ploss(t)为t时段的损耗功率；ppv(t)为t时段光伏出力功率；
22、所述对光伏出力的约束条件如下：ppv(t)≤ppv，f(t)，ppv，f(t)为t时刻光伏出力预测值；
23、所述的电动汽车出力约束条件如下：pev，min＜pev(t)＜pev，max，pev，min为电动汽车充放电功率的下限；pev，max为电动汽车充放电功率的上限，pev，max＝λ(t)nevpev，c(t)ηev，c，λ(t)为t时刻电动汽车的停驶概率；nev为可调度的电动汽车数量；pev，c(t)为电动汽车在优化时段t的充电功率；pev，r(t)为电动汽车在优化时段t的放电功率；ηev，c为电动汽车充电效率；ηev，r为电动汽车放电效率；
24、所述电动汽车电池soc状态约束条件如下：
25、αev、βev分别为电动汽车电池容量的下限和上限系数；qevmax为电动汽车电池最大容量；
26、所述的储能系统出力的约束条件为：pess，min＜pess(t)＜pess，max，pev，min为储能充放电功率的下限；pev，max为储能充放电功率的上限，pess，max＝pess，c(t)ηess，c，pess，c(t)为储能在优化时段t的充电功率；pess，r(t)为储能在优化时段t的放电功率；ηess，c为储能充电效率；ηess，r为储能放电效率；
27、所述的储能系统soc状态约束条件如下：
28、αess、βess分别为储能容量的下限和上限系数；qessmax为储能的最大容量；
29、所述的柴油发电机组功率的约束条件如下：pdg为柴油发电机实际输出功率；分别为柴油发电机输出功率上下限值。
30、所述的利用萤火虫算法求解区域配电网荷侧经济优化模型经济成本最小时的负荷曲线具体包括如下计算步骤：
31、3-1、根据电动汽车总充电费用、储能总充电费用及分时电价模型建立以荷侧经济成本最小为目标函数的区域配电网优化调度模型；
32、3-2、将云端主站采集到的数据输入该模型；
33、3-3、根据约束条件对数据进行约束；
34、3-4、将24小时的电价作为萤火虫个体，随机初始化生成种群数量为n的初始萤火虫种群；
35、3-5、计算各萤火虫个体的目标函数即萤火虫个体的绝对亮度，并计算萤火虫i和萤火虫j之间啊的欧式距离rij，计算公式如下：
36、式中，xi、xj分别为萤火虫i与萤火虫j的空间位置；i＝1，2，3，...，n；j＝1，2，3，...，n；n为萤火虫的数量；d为空间维度；
37、3-6、根据萤火虫的亮度及欧式距离更新各萤火虫的位置，当萤火虫i被另一只具有更高亮度的萤火虫j吸引时，萤火虫i向萤火虫j的移动可以用下式表示：
38、β0表示最大的吸引度值，通常设为1；γ为光吸收系数；α为步长因子，在0到1之间；rand为[0，1]上服从均匀本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种区域配电网双侧优化调度方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的一种区域配电网双侧优化调度方法，其特征在于：所述的区域配电网荷侧经济优化模型包括目标函数及约束条件：
3.根据权利要求1所述的一种区域配电网双侧优化调度方法，其特征在于：所述的区域配电网源侧经济优化模型包括目标函数及约束条件，
4.根据权利要求2所述的一种区域配电网双侧优化调度方法，其特征在于：所述的利用萤火虫算法求解区域配电网荷侧经济优化模型经济成本最小时的负荷曲线具体包括如下计算步骤：
5.根据权利要求2所述的一种区域配电网双侧优化调度方法，其特征在于：所述电动汽车总充电费用FEV为：
6.根据权利要求4所述的一种区域配电网双侧优化调度方法，其特征在于：步骤3-1中分时电价模型为：
7.根据权利要求3所述的一种区域配电网双侧优化调度方法，其特征在于：利用非支配排序遗传算法求解区域配电网源侧各部分能源发电功率具体包括如下计算步骤：
8.根据权利要求7所述的一种区域配电网双侧优化调度方法，其特征在于：光伏发电系
...【技术特征摘要】
1.一种区域配电网双侧优化调度方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的一种区域配电网双侧优化调度方法，其特征在于：所述的区域配电网荷侧经济优化模型包括目标函数及约束条件：
3.根据权利要求1所述的一种区域配电网双侧优化调度方法，其特征在于：所述的区域配电网源侧经济优化模型包括目标函数及约束条件，
4.根据权利要求2所述的一种区域配电网双侧优化调度方法，其特征在于：所述的利用萤火虫算法求解区域配电网荷侧经济优化模型经济成本最小时的负荷曲线具体包括如下计...
【专利技术属性】
技术研发人员：毛王清，葛萱，王秀茹，赵航宇，张雪楠，夏泰宝，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司宿迁供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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