并网型微电网多目标优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了并网型微电网多目标优化方法及装置。所述方法包括：建立光储复合系统的多目标微电网优化模型；利用线性加权求和法，将多目标微电网优化模型的多目标问题转化为单目标问题；对所述单目标问题进行求解，以得到最优运行方案；基于MATLAB的实时仿真工具建立所述光储复合系统的微电网并网模型；根据所述微电网并网模型验证所述最优运行方案。通过实施本发明专利技术实施例的方法可实现充分考虑了储能系统的约束，微电网功率平衡约束，光伏和电网的功率约束等一系列约束，此外，还考虑了碳排放量对于环境的影响，改善优化效果。改善优化效果。改善优化效果。

【技术实现步骤摘要】
并网型微电网多目标优化方法及装置


[0001]本专利技术涉及微电网，更具体地说是指并网型微电网多目标优化方法及装置。

技术介绍

[0002]建设生态文明是关系人民福祉、关乎民族未来的大计，是实现中华民族伟大复兴中国梦的重要内容。光伏发电是一种对环境友好且可持续发展的清洁能源，利用太阳能进行发电。
[0003]近年来，随着电价分时段收费，储能系统可以按照谷价储存电能，在峰价卖出，这样可以增大商业利润，微电网作为一种新型的网络结构，可以将多种分布式电源、储能系统、控制系统、信息交互系统等交互在一起。目前的微电网使用过程中存在储能系统对于并网型微电网的具体影响、如光伏在内的可再生能源不确定性的影响、微电网运行成本高，现有的微电网优化方式并不能充分考虑储能系统的约束、微电网功率平衡约束、光伏和电网的功率约束等一系列约束，也无法碳排放量对于环境的影响，导致优化效果不佳。
[0004]因此，有必要设计一种新的方法，实现充分考虑了储能系统的约束，微电网功率平衡约束，光伏和电网的功率约束等一系列约束，此外，还考虑了碳排放量对于环境的影响，改善优化效果。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供并网型微电网多目标优化方法及装置。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：并网型微电网多目标优化方法，包括：
[0007]建立光储复合系统的多目标微电网优化模型；
[0008]利用线性加权求和法，将多目标微电网优化模型的多目标问题转化为单目标问题；
[0009]对所述单目标问题进行求解，以得到最优运行方案；
[0010]基于MATLAB的实时仿真工具建立所述光储复合系统的微电网并网模型；
[0011]根据所述微电网并网模型验证所述最优运行方案。
[0012]其进一步技术方案为：所述建立光储复合系统的多目标微电网优化模型，包括：
[0013]获取优化时长内各个时段的实时购电成本、光伏发电收益、储能峰谷价差收益、微电网总碳排放量以及储能系统的平均放电次数，以得到初始数据；
[0014]根据所述初始数据建立光储复合系统的多目标微电网优化模型；
[0015]所述光储复合系统的多目标微电网优化模型是用于优化微电网成本、碳排放量以及平均放电次数的微电网优化模型。
[0016]其进一步技术方案为：所述光储复合系统的多目标微电网优化模型在优化微电网成本时使得微电网成本最小的模型公式为
其中， F1为优化时长之内的微电网总利润；T为优化时长；P
b
(t)为t时段微电网的用电平均功率；P
pv
(t)为t时段光伏供电的平均功率；P
in
(t)为t时段储能系统充电平均功率，P
out
(t)为储能系统放电平均功率；C
b
(t)为t时段微电网的用电成本系数；w
pv
(t)为t时段光伏的运行成本系数；w
bt1
(t)为t时段储能充电时的运行成本系数；w
bt2
(t)为t时段储能放电时的运行成本系数；Δt为t时段的时长。
[0017]其进一步技术方案为：所述光储复合系统的多目标微电网优化模型的利润最大的约束条件为：P
load
(t)+P
in
(t)＝P
out
(t)+P
pv
(t)+P
grid
(t)；P
b，MIN
≤ P
b
(t)≤P
b，MAX
；P
pv，MIN
≤P
pv
(t)≤P
pv，MAX
；P
grid，MIN
≤P
grid
(t)≤P
grid，MAX
； 0≤P
in
(t)≤P
in，MAX
；0≤P
out
(t)≤P
out，MAX
；SOC
min
≤SOC(t)≤SOC
max
；其中，P
b，MIN
为微电网的最小售电平均功率，P
b，MAX
为微电网的最大售电平均功率，P
pv，MIN
为光伏供电的最小平均功率， P
pv，MAX
为光伏供电的最大平均功率，P
grid
为t时段电网的出力，P
grid，MIN
为电网的最小出力，P
grid，MAX
为电网的最大出力，P
in，MAX
为储能系统的最大充电平均功率，P
out，MAX
为储能系统的最大放电平均功率，SOC(t)为储能系统的荷电状态， SOC
min
为储能系统的最小荷电状态，SOC
max
为储能系统的最大荷电状态， SOC(t
‑
1)为SOC(t)的上一时刻的荷电状态，I
in
(t)为t时间段内储能系统的平均充电电流，I
out
为t时间段内储能系统的平均放电电流，C
bt
为储能系统的最大容量。
[0018]其进一步技术方案为：所述光储复合系统的多目标微电网优化模型在优化碳排放量时使得总碳排放量最小的模型公式为排放量最小的模型公式为排放量最小的模型公式为其中，F2为优化时长内微电网的总碳排放量；T为优化时长；α
pv
(t)为光伏的碳排放系数；α
out
(t)为放电时储能的碳排放系数；α
grid
(t)为电网的碳排放系数；α
loat
(t)为用户的碳排放系数；P
grid
(t)为电网的出力；P
loat
(t) 为用户侧负载的功率；
[0019]总碳排放量最小的约束条件为P
pv，MIN
≤P
pv
(t)≤P
pv，MAX
；0≤P
in
(t)≤ P
inn，MAX
；0≤P
out
(t)≤P
out，MAX
；P
grid，MIN
≤P
b
(t)≤P
grid，MAX
；0≤P
load
(t)≤ P
load，MAX
；P
load，MAX
为用户侧最大负载功率。
[0020]其进一步技术方案为：所述光储复合系统的多目标微电网优化模型在优化平均放电次数时使得平均放电次数最小的模型公式为P
out
为 t时段储能系统放电平均功率，W为储能系统的能量容量，F3为优化时长内储能系统的平均放电次数；平均放电次数最小的约束条件为：0≤P
out
(t)≤P...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.并网型微电网多目标优化方法，其特征在于，包括：建立光储复合系统的多目标微电网优化模型；利用线性加权求和法，将多目标微电网优化模型的多目标问题转化为单目标问题；对所述单目标问题进行求解，以得到最优运行方案；基于MATLAB的实时仿真工具建立所述光储复合系统的微电网并网模型；根据所述微电网并网模型验证所述最优运行方案。2.根据权利要求1所述的并网型微电网多目标优化方法，其特征在于，所述建立光储复合系统的多目标微电网优化模型，包括：获取优化时长内各个时段的实时购电成本、光伏发电收益、储能峰谷价差收益、微电网总碳排放量以及储能系统的平均放电次数，以得到初始数据；根据所述初始数据建立光储复合系统的多目标微电网优化模型；所述光储复合系统的多目标微电网优化模型是用于优化微电网成本、碳排放量以及平均放电次数的微电网优化模型。3.根据权利要求2所述的并网型微电网多目标优化方法，其特征在于，所述光储复合系统的多目标微电网优化模型在优化微电网成本时使得微电网成本最小的模型公式为统的多目标微电网优化模型在优化微电网成本时使得微电网成本最小的模型公式为其中，F1为优化时长之内的微电网总利润；T为优化时长；P
b
(t)为t时段微电网的用电平均功率；P
pv
(t)为t时段光伏供电的平均功率；P
in
(t)为t时段储能系统充电平均功率，P
out
(t)为储能系统放电平均功率；C
b
(t)为t时段微电网的用电成本系数；w
pv
(t)为t时段光伏的运行成本系数；w
bt1
(t)为t时段储能充电时的运行成本系数；w
bt2
(t)为t时段储能放电时的运行成本系数；Δt为t时段的时长。4.根据权利要求3所述的并网型微电网多目标优化方法，其特征在于，所述光储复合系统的多目标微电网优化模型的利润最大的约束条件为：P
load
(t)+P
in
(t)＝P
out
(t)+P
pv
(t)+P
grid
(t)；P
b，MIN
≤P
b
(t)≤P
b，MAX
；P
pv，MIN
≤P
pv
(t)≤P
pv，MAX
；P
grid，MIN
≤P
grid
(t)≤P
grid，MAX
；0≤P
in
(t)≤P
in，MAX
；0≤P
out
(t)≤P
out，MAX
；SOC
min
≤SOC(t)≤SOC
max
；；其中，P
b，MIN
为微电网的最小售电平均功率，P
b，MAX
为微电网的最大售电平均功率，P
pv，MIN
为光伏供电的最小平均功率，P
pv，MAX
为光伏供电的最大平均功率，P
grid
为t时段电网的出力，P
grid，MIN
为电网的最小出力，P
grid，MAX<...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐冬莲，陈庚睿，张建良，闫云凤，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：