【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及微网内混合储能系统容量优化的方法，尤其涉及一种。
技术介绍
微网中，风电和太阳能光伏等分布式电源的输出功率具有间歇性和随机性的特点，负荷变化往往也体现出一定的波动性，这给微网的稳定运行带来了较大挑战，引入储能系统可解决这一问题。储能设备分为功率型储能和能量型储能两种。以平滑分布式电源功率输出为目标的储能系统要求响应速度快、循环充放电寿命长，适合使用以超级电容器为代表的功率型储能；以削峰填谷为目标的储能系统要求具有较高的能量容量、储能时间长，适合使用以蓄电池为代表的能量型储能。微网在并网运行时，负荷的峰谷差特性以及分布式电源的波动性常常是并存的。混合储能比单一储能更有优势，更适合同时进行平滑输出和削峰填谷，达到微网并网联络线功率的优化。同时，将超级电容器和蓄电池并联，还可以减少蓄电池的充放电次数，提高寿命[1]。现有混合储能容量优化方法一般以一次投资和年运行维护成本为优化目标。在实现本专利技术的过程中，发现现有技术中至少存在以下缺点和不足(I)没有详细考虑储能充放电效率和SOC (荷电状态)的约束，导致容量偏小；(2)缺乏对储能设备寿命的评估，实际运行结果可能因为某种储能设备需要多次更新而大大影响经济性。所以当前混合储能容量优化方法还不够深入，没有达到实用化程度。
技术实现思路
本专利技术提供了一种，本方法考虑了储能充放电效率和SOC的约束，获取到的容量结果精确；实现了对储能设备寿命的评估，详见下文描述一种，所述方法包括以下步骤(I)以混合储能系统净现值最大为优化目标，建立应用于微网系统的蓄电池和超级电容器的混合储能容量优化模型；(2)通过混合储...
【技术保护点】
一种用于优化微网联络线功率的混合储能容量优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：（1）以混合储能系统净现值最大为优化目标，建立应用于微网系统的蓄电池和超级电容器的混合储能容量优化模型；（2）通过混合储能容量优化模型构造遗传算法的适应度函数，并获取混合储能总充放电功率的样本数据；对频率范围进行二进制编码，产生第一代分界频率fP种群；（3）根据混合储能容量优化模型对第一代种群中的任一个体分别计算蓄电池和超级电容器的有功功率PBESS和PSC；（4）通过蓄电池和超级电容器的有功功率PBESS和PSC分别计算蓄电池和超级电容器的额定容量；（5）根据蓄电池和超级电容器的额定容量、蓄电池和超级电容器的有功功率获取混合储能系统工程期净现值、蓄电池寿命和超级电容器寿命；（6）最后一代中适应度最高的个体即为最优个体，同时获取最优混合储能容量组合；其中，混合储能容量优化模型具体为：f=min(?NPV)??????????????????(1)PHESS=PBESS+PSC=PAgr?PNet????(2)PNet＝PLoad?PDG??????????????(3)ηd=ηc=&et
【技术特征摘要】
1.一种用于优化微网联络线功率的混合储能容量优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤: (1)以混合储能系统净现值最大为优化目标，建立应用于微网系统的蓄电池和超级电容器的混合储能容量优化模型； (2)通过混合储能容量优化模型构造遗传算法的适应度函数，并获取混合储能总充放电功率的样本数据；对频率范围进行二进制编码，产生第一代分界频率fP种群； (3)根据混合储能容量优化模型对第一代种群中的任一个体分别计算蓄电池和超级电容器的有功功率Pbess和Ps。； (4)通过蓄电池和超级电容器的有功功率Pbess和Psc分别计算蓄电池和超级电容器的额定容量； (5)根据蓄电池和超级电容器的额定容量、蓄电池和超级电容器的有功功...
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