一种基于5G微能源网的光热供能业务优化方法及系统技术方案

本申请公开了一种基于5G微能源网的光热供能业务优化方法及系统，本方法通过构建以光热供能端的运行成本最小化为目标且满足用户端的能源需求量的光热供能调度模型，并考虑5G微能源网的总网损带来的运行成本，将光热供能调度模型更新为光热供能网损调度模型，同时，利用模拟退火算法求解光热供能网损调度模型，得到最优解作为光热供能优化策略。从而提高了运行效率，解决了微电网能源系统调度未能充分考虑网损而导致的经济效益、环保以及运行成本方面较差的技术问题。方面较差的技术问题。方面较差的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于5G微能源网的光热供能业务优化方法及系统


[0001]本申请涉及5G微能源网供能
，尤其涉及一种基于5G微能源网的光热供能业务优化方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，由于经济的快速发展面临着环境恶化和资源短缺的挑战，需要考虑能源在开发利用效率上的平衡，在21世纪初对于能源的利用主要以化石能源为主，但是可再生能源的重要作用也在日渐突出。
[0003]由于微电网能源系统包含了分布式发电设备，可以充分利用再生能源发电，比如光伏电池组、风力电机等，而微电网能源系统与传统的能源系统不同的是各个供能结构分布在客户端，可以按照用户对各种形式的能源需求提供多样化的供应，安全性能和环保性能更好。
[0004]而如今对于微电网能源系统进行优化调度时，多采用滚动优化调度策略，使得系统运行的整体成本较高，并且在进行仿真调度中，并没有考虑到能源传输过程中的能源损耗问题，在经济效益、环保以及运行成本方面的考虑还不全面。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种基于5G微能源网的光热供能业务优化方法及系统，用于解决上述微电网能源系统调度未能充分考虑网损而导致的经济效益、环保以及运行成本方面较差的技术问题。
[0006]有鉴于此，本申请第一方面提供了一种基于5G微能源网的光热供能业务优化方法，包括以下步骤：
[0007]获取目标配电区域内的用户端的能源需求量以及各个光热供能端的运行成本；
[0008]以各个所述光热供能端的运行成本最小化为目标，并满足所述用户端的能源需求量构建光热供能调度模型和约束条件；
[0009]利用潮流追踪法计算所述目标配电区域内的5G微能源网的总网损；
[0010]将5G微能源网的总网损纳入所述光热供能端的运行成本中，将所述光热供能调度模型更新为光热供能网损调度模型；
[0011]利用模拟退火算法求解光热供能网损调度模型，得到最优解作为光热供能优化策略。
[0012]优选地，本方法还包括：
[0013]基于电力营销系统获取在预定时间段内的每日用户端的用电量，计算所述预定时间段内的用户端的用电量的中位数作为该用户端的能源需求量；
[0014]根据每个用户端的能源需求量进行求和得到目标配电区域内的用户端的能源需求量。
[0015]优选地，各个所述光热供能端的运行成本包括5G微能源网的购电成本和柴油机的
出力成本，其中，5G微能源网的购电成本为：
[0016]K
e
＝C
m
p
m,k
+C
n
p
n,k
[0017]式中，K
e
表示5G微能源网的购电成本，C
m
、C
n
分别为峰值电价和谷值电价，p
m,k
和p
n,k
分别为峰期和谷期的购电量；
[0018][0019]式中，K
f
表示柴油机的出力成本，α、β、γ分别为柴油机燃烧燃料的成本系数，P
t
为t时刻柴油机的发电量，P为一天内柴油机的发电量，T为一天中柴油机的工作时间，τ
i
为排放成本，E
i
为排放系数。
[0020]优选地，所述以各个所述光热供能端的运行成本最小化为目标，并满足所述用户端的能源需求量构建光热供能调度模型和约束条件的步骤包括：
[0021]以各个所述光热供能端的运行成本最小化为目标，并满足所述用户端的能源需求量构建光热供能调度的目标函数和约束条件，其中，光热供能调度的目标函数为，
[0022][0023]式中，K
min
表示各个所述光热供能端的最小运行成本，表示5G微能源网的最小购电成本，表示柴油机的最小出力成本；
[0024]所述约束条件包括：蓄电池的蓄电状态约束和光伏电池的发电输出约束；
[0025]蓄电池的相关系数；
[0026]所述光伏电池的发电输出约束的函数为，
[0027][0028]式中，p
STC
为标准测试条件下的最大功率，G
ING
为光强，G
STC
为标准测试条件下的光强，T
C
为最高温度，T
T
为标准参考温度，为一天平均温度，k为比例系数。
[0029]优选地，所述利用潮流追踪法计算所述目标配电区域内的5G微能源网的总网损的步骤具体包括：
[0030]采集所述目标配电区域内的5G微能源网的基础数据，所述基础数据包括5G微能源网的网络拓扑结构和每一个负载的负荷功率；
[0031]基于5G微能源网的网络拓扑结构，将用户端的负载作为输入点，5G微能源网作为负荷节点，采用潮流追踪法计算各个所述光热供能端在额定出力功率下的需分摊的网损大小；
[0032]将各个所述光热供能端在额定出力功率下的需分摊的网损大小进行加权求和，得
到5G微能源网的总网损。
[0033]优选地，所述将5G微能源网的总网损纳入所述光热供能端的运行成本中，将所述光热供能调度模型更新为光热供能网损调度模型的步骤具体包括：
[0034]将5G微能源网的总网损纳入所述光热供能端的运行成本中，将所述光热供能调度模型更新为光热供能网损调度模型，得到光热供能网损调度模型的目标函数为，
[0035][0036]式中，λ表示网损成本系数，K
p
表示5G微能源网的总网损。
[0037]优选地，所述利用模拟退火算法求解光热供能网损调度模型，得到最优解作为光热供能优化策略的步骤具体包括：
[0038]将所述光热供能网损调度模型的目标函数设置为随机函数生成的随机排列S0，解空间可表示为：
[0039]S＝{(a1,a2,
…
a
i
,
…
,a
n
)|(a1,a2,
…
a
i
,
…
,a
n
)}
[0040]式中，n表示步长，a
i
表示第i个步长的优化方案；
[0041]利用模拟退火算法对所述光热供能调度的目标函数进行求解，得到最优解作为光热供能优化策略，则求解的目标函数为：
[0042][0043]式中，a
i
＝K
min,i
，K
min,i
表示在满足各个约束条件下的第i个步长的光热供能网损调度模型的目标函数的优化方案。
[0044]第二方面，本专利技术还提供了一种基于5G微能源网的光热供能业务优化系统，包括：
[0045]获取模块，用于获取目标配电区域内的用户端的能源需求量以及各个光热供能端的运行成本；
[0046]模型构建模块，用于以各个所述光热供能端的运行成本最小化为目标，并满足所述用户端的能源需求量构建光热供能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于5G微能源网的光热供能业务优化方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标配电区域内的用户端的能源需求量以及各个光热供能端的运行成本；以各个所述光热供能端的运行成本最小化为目标，并满足所述用户端的能源需求量构建光热供能调度模型和约束条件；利用潮流追踪法计算所述目标配电区域内的5G微能源网的总网损；将5G微能源网的总网损纳入所述光热供能端的运行成本中，将所述光热供能调度模型更新为光热供能网损调度模型；利用模拟退火算法求解光热供能网损调度模型，得到最优解作为光热供能优化策略。2.根据权利要求1所述的基于5G微能源网的光热供能业务优化方法，其特征在于，还包括：基于电力营销系统获取在预定时间段内的每日用户端的用电量，计算所述预定时间段内的用户端的用电量的中位数作为该用户端的能源需求量；根据每个用户端的能源需求量进行求和得到目标配电区域内的用户端的能源需求量。3.根据权利要求1所述的基于5G微能源网的光热供能业务优化方法，其特征在于，各个所述光热供能端的运行成本包括5G微能源网的购电成本和柴油机的出力成本，其中，5G微能源网的购电成本为：K
e
＝C
m
p
m，k
+C
n
p
n，k
式中，K
e
表示5G微能源网的购电成本，C
m
、C
n
分别为峰值电价和谷值电价，p
m，k
和p
n，k
分别为峰期和谷期的购电量；柴油机的出力成本为：式中，K
f
表示柴油机的出力成本，a、β、γ分别为柴油机燃烧燃料的成本系数，P
t
为t时刻柴油机的发电量，P为一天内柴油机的发电量，T为一天中柴油机的工作时间，τ
i
为排放成本，E
i
为排放系数。4.根据权利要求3所述的基于5G微能源网的光热供能业务优化方法，其特征在于，所述以各个所述光热供能端的运行成本最小化为目标，并满足所述用户端的能源需求量构建光热供能调度模型和约束条件的步骤包括：以各个所述光热供能端的运行成本最小化为目标，并满足所述用户端的能源需求量构建光热供能调度的目标函数和约束条件，其中，光热供能调度的目标函数为，式中，K
min
表示各个所述光热供能端的最小运行成本，表示5G微能源网的最小购电成本，表示柴油机的最小出力成本；所述约束条件包括：蓄电池的蓄电状态约束和光伏电池的发电输出约束；所述蓄电池的蓄电状态约束的函数为，
式中，Ft为t时刻的充放电量，I(t)为电池的工作电流，K
L
、K
R
、K
I
均为蓄电池的相关系数；所述光伏电池的发电输出约束的函数为，式中，p
STC
为标准测试条件下的最大功率，G
ING
为光强，G
STC
为标准测试条件下的光强，T
C
为最高温度，T
T
为标准参考温度，为一天平均温度，k为比例系数。5.根据权利要求1所述的基于5G微能源网的光热供能业务优化方法，其特征在于，所述利用潮流追踪法计算所述目标配电区域内的5G微能源网的总网损的步骤具体包括：采集所述目标配电区域内的5G微能源网的基础数据，所述基础数据包括5G微能源网的网络拓扑结构和每一个负载的负荷功率；基于5G...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈锦洪，甘团杰，邓瑞麒，彭志荣，程洋，冯志华，张欣，赵爽，楚剑雄，郭洋洋，冯嘉烨，杨玺，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：