本发明专利技术公开了一种自适应优化光伏建筑供电系统供电决策的方法，包括光伏建筑供电系统预防控制与事故后控制供电成本的量化、优化模型的建立与求解以及仿真分析三部分。本发明专利技术基于协调优化理论，建立自适应优化光伏建筑供电系统供电决策的数学模型，并基于代价对参数的灵敏度来指导优化方向的寻优算法对该模型进行求解，量化了各类供电控制方案的经济性，并对预防控制量与事故后控制量对供电决策的影响进行了敏感性分析，为光伏建筑供电系统经济运行与可靠供电提供决策依据，是一种简单有效的决策优化方法。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及，属光伏建筑供电系统经济运行与可靠供电技术。
技术介绍
为满足光伏建筑供电系统负荷供电需求，其供电方式从控制角度可分为预防控制与事故后控制2类，其中预防控制对应于大电网参与并网模式下的光伏建筑供电系统供电，事故后控制对应于利用光伏建筑供电系统内部各类供电方式参与孤岛模式下的光伏建筑供电系统供电，其中各类供电方式包括利用风力发电、光伏发电等可再生分布式发电，投入燃料电池、燃气轮机等不可再生分布式发电以及中断可中断负荷。 为满足光伏建筑供电系统负荷供电需求，光伏建筑供电系统供电控制方式具有多样性，如何协调各类供电控制方式来提高光伏建筑供电系统供电经济性将显得尤为重要。长期以来，有关供电决策优化方面的研究较多集中在微电网运行、能量管理决策等方面。迄今为止，有关从控制角度提出自适应优化光伏建筑供电系统供电决策方法方面的研究一直被长期忽视。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对目前光伏建筑供电系统、供电决策优化方面的不足，提出。本专利技术为解决以上技术问题采用以下技术方案，其特征在于从兼顾光伏建筑供电系统的预防控制与事故后控制角度，基于协调优化理论来决策光伏建筑供电系统供电决策；包括光伏建筑供电系统预防控制与事故后控制供电成本的量化、优化模型的建立与求解；具体步骤如下步骤I，光伏建筑供电系统预防控制与事故后控制供电成本的量化，具体如下①将t时段大电网的供电成本用函数表示为_9] C1(Pgit) = AgitPgt式中λ g t、Pg t分别为t时段大电网向光伏建筑供电系统供电的供电价格、供电量，当大电网以峰谷分时电价方式参与光伏建筑供电系统供电时，t时段分为峰时段、平时段、谷时段，λ g,t则为相应时段的电价；②将t时段燃料电池的供电成本用二次函数表示为C2(Prj) = O1Ifj+BlPrr+Ci式中分别为燃料电池的供电成本函数的系数，Pr；t为t时段燃料电池的供电量；③将t时段微型燃气轮机的供电成本用二次函数表示为Ci(Pqr) = O2Pl^b2Pq +c式中a2、b2、c2分别为微型燃气轮机的供电成本函数的系数，Pq；t为t时段微型燃气轮机的供电量；④将可中断负荷IL的代价用二次函数表示为(,AOhOJW2式中a3、b3、C3分别为可中断负荷IL的中断成本函数的系数，Pi, t为t时段可中断负荷IL的中断量，即虚拟的供电量；。234=。2+。3+。4 步骤2，建立优化模型，将以光伏建筑供电系统各类供电控制成本之和最小为目标函数，表示为minC (Pt) =C1 (Pg,t) +C234 (Pg, t, Pq, t, Pr, t, Pi, t, PL,t)；式中C234=C2+C3+C4,PL，t 为 t 时段负荷需求水平，，其中Pw,t、Ps，t分别为t时段风力发电量以及光伏发电量，且h(Pg,t，Pw,t，Ps,t，Pq,t，Pr, f Pi, t)彡 O ;步骤3，选择t时段大电网的供电量Pg, t、微型燃气轮机的供电量Pq, t、燃料电池的供电量Pu、以及可中断负荷IL的中断量Piit中的任意一个为优化变量进行建模，根据等微增率准则，运用基于数值灵敏度技术的寻优算法对步骤2建立的优化模型进行求解，求得该优化变量的最优值；当t时段大电网的供电量Pg, t、微型燃气轮机的供电量Pq, t、燃料电池的供电量已，t、以及可中断负荷IL的中断量Piit中的任意一个变量的最优值确定后，其余可控发电量的最优值也分别随之确定。进一步的，本专利技术的，在所述步骤3中，当选择t时段大电网供电量Pg, t为优化变量进行建模时具体如下为使C(Pt)达到最小，t时段大电网供电量Pg,t最优值Pg,t.。应满足等微增率准则，即;通过灵敏度系，引导对最优值Pg,t.。的搜索，最终求得t时段大电网供电量的最优值Pg, t.。；大电网供电量Pg,t的最优值Pg,t.。确定后，所述t时段大电网燃料电池的供电量Pq,t、微型燃气轮机的供电量Pu、可中断负荷IL的中断量Piit的最优值也分别随之确定。本专利技术采用以上技术方案具有以下技术效果本专利技术为提高光伏建筑供电系统供电经济性，充分利用预防控制、事故后控制这2类控制方式之间的经济互补特性，基于协调优化理论，建立自适应优化光伏建筑供电系统供电决策的数学模型，并基于代价对参数的灵敏度来指导优化方向的寻优算法对该模型进行求解，通过仿真来量化各类供电方案的经济性，并分析各因素对光伏建筑供电系统供电决策的影响，为光伏建筑供电系统经济运行与可靠供电提供决策依据，可以实现对光伏建筑供电系统供电决策的自适应优化，分别量化光伏建筑供电系统供电的预防控制与事故后控制供电成本，并运用基于数值灵敏度技术的寻优算法对模型进行求解，加快对供电决策优化结果的搜索，是一种简单有效的决策优化方法。附图说明图I是光伏建筑供电系统的预防控制与事故后控制供电方式之间的协调优化结果图。图2是量化分析预防控制量中大电网供电量对光伏建筑供电系统供电决策的影响示意图。其中图2 (a)是大电网供电量对各类供电方式下的发电量影响示意图；图2 (b)是大电网供电量对供电成本的影响示意图。图3是量化分析预防控制量中大电网供电价格对光伏建筑供电系统供电决策的影响示意图。其中图3 (a)是大电网供电价格对各类供电方式下的发电量影响示意图；图3 (b)是大电网供电价格对供电成本的影响示意图。图4是量化分析事故后控制量中燃料 电池供电成本对光伏建筑供电系统供电决策的影响示意图。其中图4 (a)是燃料电池供电成本系数对各类供电方式下的发电量影响示意图；图4 (b)是燃料电池供电成本系数对供电成本的影响示意图。具体实施例方式下面结合附图对本专利技术的技术方案做进一步的详细说明本专利技术为提高光伏建筑供电系统供电经济性，充分利用各种控制之间的经济互补特性，基于协调优化理论，建立优化光伏建筑供电系统供电决策的数学模型，并基于代价对参数的灵敏度来指导优化方向的寻优算法对该模型进行求解，量化光伏建筑供电系统各类供电控制方案的经济性，分析各因素对光伏建筑供电系统供电决策的影响。(一)、光伏建筑供电系统预防控制与事故后控制供电成本的量化①当大电网以峰谷分时电价方式参与光伏建筑供电系统供电时，其t时段供电成本可表述为=C1(Pfct) = Ag tPw ；式中λ g t、Pg t分别为t时段大电网向光伏建筑供电系统供电的供电价格、供电量，当t时段为峰时段、平时段、谷时段时，Xg t则为相应时段的电价(峰电价、平电价以及谷电价)。②燃料电池的供电成本用二次函数可以表示为 C2(Prt) = UlP^t + ^Prj + C1式中ai、bp C1分别为其供电成本函数的系数(通过公知方法可以得到);Pr,t为其t时段供电量。③微型燃气轮机的供电成本用二次函数可以表示为C, (Pqj) = Q2Plt + h2Pq, + C2式中a2、b2、C2分别为其供电成本函数的系数(通过公知方法可以得到)；Pq，t为其t时段供电量。④可中断负荷IL的代价用二次函数可以表示为C,(Pti) = Gjfii+hJ)t+c,式中a3、b3、C3分别为其中断成本函数的系数(通过公知方法可以得到);Pi,t为其t时段负荷中断量(相当于虚拟的供电量)。C234=C2+C3+C4(本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种自适应优化光伏建筑供电系统供电决策的方法，其特征在于，从兼顾光伏建筑供电系统的预防控制与事故后控制角度，基于协调优化理论来决策光伏建筑供电系统供电决策；包括光伏建筑供电系统预防控制与事故后控制供电成本的量化、优化模型的建立与求解步骤；具体如下：步骤1，光伏建筑供电系统预防控制与事故后控制供电成本的量化，具体如下：①将t时段大电网的供电成本用函数表示为：C1(Pg,t)=λg,tPg,t式中：λg，t、Pg,t分别为t时段大电网向光伏建筑供电系统供电的供电价格、供电量，当大电网以峰谷分时电价方式参与光伏建筑供电系统供电时，t时段分为峰时段、平时段、谷时段，λg，t则为相应时段的电价；②将t时段燃料电池的供电成本用二次函数表示为：C2(Pr,t)=a1Pr,t2+b1Pr,t+c1式中：a1、b1、c1分别为燃料电池的供电成本函数的系数，Pr，t为t时段燃料电池的供电量；③将t时段微型燃气轮机的供电成本用二次函数表示为：C3(Pq,t)=a2Pq,t2+b2Pq,t+c2式中：a2、b2、c2分别为微型燃气轮机的供电成本函数的系数，Pq，t为t时段微型燃气轮机的供电量；④将可中断负荷IL的代价用二次函数表示为：C4(Pi,t)=a3Pi,t2+b3Pi,t+c3式中：a3、b3、c3分别为可中断负荷IL的中断成本函数的系数，Pi,t为t时段可中断负荷IL的中断量，即虚拟的供电量；步骤2，建立优化模型，将以光伏建筑供电系统各类供电控制成本之和最小为目标函数，表示为：minC(Pt)=C1(Pg,t)+C234(Pg，t，Pq，t，Pr，t，Pi，t，PL,t)；式中：C234=C2+C3+C4，PL,t为t时段负荷需求水平，PL,t=Pg,t+[Pw,t+Ps,t+Pq,t+Pr,t+Pi，t]，其中Pw，t、Ps,t分别为t时段风力发电量以及光伏发电量，且h(Pg，t，Pw，t，Ps，t，Pq，t，Pr，t，Pi,t)≥0；步骤3，选择t时段大电网的供电量Pg，t、微型燃气轮机的供电量Pq，t、燃料电池的供电量Pr，t、以及可中断负荷IL的中断量Pi，t中的任意一个为优化变量进行建模，根据等微增率准则， 运用基于数值灵敏度技术的寻优算法对步骤2建立的优化模型进行求解，求得该优化变量的最优值；当t时段大电网的供电量Pg，t、微型燃气轮机的供电量Pq，t、燃料电池的供电量Pr，t、以及可中断负荷IL的中断量Pi，t中的任意一个变量的最优值确定后，其余可控发电量的最优值也分别随之确定。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：陈飞，罗运虎，张子明，代晓翔，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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