CN103166248B - 一种独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明是有关于一种独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，包括以下步骤：A、收集当地实测负荷和风速历史数据，根据时序方式构造全寿命周期的负荷和风速预测曲线；B、根据步骤A得到的曲线对风电机组、柴发机组和储能装置初步选型，确定各分布式电源的单元容量和数量限值；本发明独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法能够对独立风-柴-储微电网***容量配置进行准确的选取，优化容量配置，为独立风-柴-储微电网***工程的规划设计提供了实用有效的科学依据；在满足负荷需求的前提下，能够将***的供电成本降到最低，而且方法简单，非常适合工程计算。

Description

一种独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法

技术领域

本发明涉及微电网应用技术领域，特别是涉及一种独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法。

背景技术

根据《可再生能源中长期发展规划》报告，截至2012年，中国仍有上千万人口分布在无电地区，由于这些地区远离公共电网，采用常规供电方式时，面临着远距离输电损耗大且建设费用高等问题。在风力资源丰富的偏远山区、孤立海岛等地区，微电网以其投资少、见效快、结构灵活等特点，正日益受到广泛的关注，在这些地区，可以因地制宜地建设一个独立风-柴-储微电网供电***，从而解决当地居民的用电问题，在提高清洁能源利用率的同时，有效减少对环境的污染，从而进一步带动当地经济发展。

对于独立风-柴-储微电网***的规划设计而言，合理的电源选型和定容是其首先需要解决的问题。目前，这方面的研究主要针对风电机组容量确定情况下，以平滑出力或削峰填谷为目的进行储能容量优化，并未讨论整个微电网***的电源优化配置；通过建立考虑风速、环境温度、电池充放电率和运行寿命等因数的各分布式电源的理想数学模型，以总投资最少为目标函数，以供电可靠性为约束条件，来确定***电源的最优配置，但这些研究更多的是过于侧重算法的先进性，从而导致工程实践性不强。

由此可见，现有针对微电网***电源的最优配置方法，在使用过程中存在明显的不足和缺陷，亟待进一步改进，因此，如何创设一种在保证微电网***稳定可靠的基础上，可对微电网***容量准确选取，全面评估各分布式电源的经济性，力求微电网***全寿命周期供电成本最低，计算简单，非常适合工程计算的独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，实属当前研发的重要课题之一。

发明内容

本发明的目的是提供一种独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，使其在保证微电网***稳定可靠的基础上，可对微电网***容量准确选取，可全面评估各分布式电源的经济性，实现分布式电源最优配置，使微电网***全寿命周期供电成本最低，从而克服现有技术的不足。

为解决上述技术问题，本发明一种独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，包括以下步骤：A、收集当地实测负荷和风速历史数据，根据时序方式构造全寿命周期的负荷和风速预测曲线；B、根据步骤A得到的曲线对风电机组、柴发机组和储能装置初步选型，确定各分布式电源的单元容量和数量限值；C、根据步骤A得到的曲线确定微电网***在全寿命周期的最大峰值负荷，按照N-1原则配置柴发机组的单机容量和数量限值，并计算初始的微电网***全寿命周期的***总成本现值；D、将风电机组容量初始化为零；E、将储能容量初始化为零；F、根据步骤A得到的曲线进行微电网***全寿命周期仿真；G、在微电网***和各分布式电源的边界约束条件下，计算当前配置情况下微电网***全寿命周期***的总成本现值；H、将步骤G得到的总成本现值与前一次得到的总成本现值比较，保存其中的较小值，并输出当前最小总成本现值下的容量配置方案；I、判断储能装置的容量是否达到步骤B确定的数量限值，若达到则执行步骤K，若未达到则按设定步长增加储能装置的容量直至满足N-1原则后进入步骤J；J、判断储能装置的容量是否超出步骤B确定的数量限值，如是则执行步骤K，如否则返回步骤F；K、判断风电机组容量是否达到步骤B确定的数量限值，如是则执行步骤L；如否则按设定步长增加风电机组容量并返回步骤E；L、判断柴发机组容量是否达到运行下限，如是则执行步骤N，如否则按设定步长减少柴发机组容量并进入步骤M；M、判断当前配置是否满足N-1原则，如果满足则返回步骤D,如果不满足则进入步骤N；N、结束流程，以最终输出的配置方案为最优的风电机组、柴发机组和储能装置容量配置方案。

所述步骤G中的总成本现值的目标函数为：其中，N为分布式电源的种类数，n_i表示第i种分布式电源的数量，C_Pi表示第i种分布式电源的初装成本现值，C_Mi表示第i种分布式电源的全寿命周期维护成本现值，C_Fi表示第i种分布式电源的全寿命周期燃料成本现值，C_Ri表示第i种分布式电源的全寿命周期重置成本现值。

所述的C_Pi＝K_Pi×P_i，其中，K_Pi表示第i种分布式电源的功率成本系数，P_i表示第i种分布式电源的额定单机容量。

所述的 $\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{Mi}}=\underset{n=1}{\overset{y_P}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{\mathrm{Mi}}\left(n\right)\×{(1+r)}^{-n}\\ C_{\mathrm{Mi}}\left(n\right){=K}_{\mathrm{Mi}}\left(n\right)\×C_{\mathrm{Pi}}\end{array},$

其中，C_Mi(n)表示第i种分布式电源在第n年的维护成本，K_Mi(n)表示第i种分布式电源在第n年的维护成本系数，y_P表示微电网项目的寿命周期，r表示利率。

所述的 $\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{Fi}}=\underset{n=1}{\overset{y_P}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{\mathrm{Fi}}\left(n\right)\×{(1+r)}^{-n}\\ C_{\mathrm{Fi}}\left(n\right)=K_{\mathrm{Fi}}\left(n\right)\×{\∫}_0^{8760}{P}_i(n,t)\mathrm{dt}\end{array},$

其中，C_Fi(n)表示第i种分布式电源在第n年的燃料成本，K_Fi(n)表示第i种分布式电源在第n年的燃料成本系数，P_i(n，t)表示第i种分布式电源在第n年的时序运行功率，r表示利率，y_P表示微电网项目的寿命周期。

所述的 $\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{Ri}}=\underset{n=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{K}_{\mathrm{Ri}}\left(n\right)\×C_{\mathrm{Pi}}\×{(1+r)}^{-n}\\ m=\frac{y_P}{y_{\mathrm{Pi}}}-1\end{array},$

其中，m表示第i种分布式电源在项目周期中需要重置替换的次数，K_Ri(n)表示第i种分布式电源在第n年的重置成本系数，y_P表示微电网项目的寿命周期，y_Pi表示第i种分布式电源的寿命周期，r表示利率。

所述步骤G中的约束条件包括电源出力约束，具体包括：

$\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{n}_i{\×P}_i\left(t\right)=P_{\mathrm{Load}}\left(t\right),$

P_imin≤P_i(t)≤P_imax，

t_oni≥t_onimin，

t_offi≥t_offimin，

其中，P_i(t)表示第i种分布式电源的时序运行功率，P_Load(t)表示时序负荷，P_imin表示第i种分布式电源的最小稳定运行功率，P_imax表示第i种分布式电源的最大稳定运行功率，t_oni表示第i种分布式电源的连续运行时间，t_onimin表示第i种分布式电源的最小连续运行时间，t_offi表示第i种分布式电源的连续停机时间，t_offimin表示第i种分布式电源的最小连续停机时间，n_i表示第i种分布式电源的数量。

所述的约束条件还包括储能装置充放电约束条件

SOC_min≤SOC≤SOC_max，

其中，SOC表示储能装置的容量状态，SOC_min表示储能装置的容量下限，SOC_max表示储能装置的容量上限。

所述的约束条件还包括供电可靠性约束条件

$R_{\mathrm{LPSP}}=\underset{t=1}{\overset{8760}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{\mathrm{LPSP}}\left(t\right)/\underset{t=1}{\overset{8760}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{\mathrm{Load}}\left(t\right)\≤R_{\mathrm{LPSP}\max },$

其中，R_LPSP表示***缺电时间与总供电时间的比值，P_LPSP(t)表示***的时序缺电功率，P_Load(t)表示时序负荷，R_LPSPmax表示***最大允许缺电率。

所述步骤C中的N-1原则为按照***中的保证发电容量在任何时刻都必需高于峰值负荷需求，其中，保证发电容量定义为***安装容量与最大发电机组容量之差的90％。

采用以上技术方案后，本发明与现有技术比较有以下有益技术效果：

1、本发明独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，根据实测风速和负荷时序数据，以微电网***和各分布式电源的边界约束为基础，基于全寿命周期建立微电网***总成本现值模型，能够对独立风-柴-储微电网***容量配置进行准确的选取，优化容量配置，为独立风-柴-储微电网***工程的规划设计提供了实用有效的科学依据；

2、本发明独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，在满足负荷需求的前提下，能够将***的供电成本降到最低，而且方法十分简单，非常适合工程计算。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

上述仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明，以下结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。

图1为本发明一种独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法流程图。

具体实施方式

请参阅图1所示，本发明独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法流程，提出将各分布式电源的初装成本现值、全寿命周期的维护成本现值、燃料成本现值和重置成本现值计入全寿命周期的***总成本现值的目标函数，在满足电源出力约束、电池充放电限制和供电可靠性等指标的基础上，使微电网***全寿命周期的***供电成本最低。

本发明一种独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，包括以下步骤：

步骤1：收集当地的实测负荷数据和风速历史数据，按照时序方式构造其全寿命周期的负荷和风速预测曲线，并以此作为设计基础。

步骤2：根据步骤1得到的曲线，分析其全寿命周期的平均负荷和峰值负荷以及风电机组的年等效满发小时数，后续步骤将以此为基础，对风电机组、柴发机组和储能装置进行选型，确定各分布式电源的单元容量和数量限值。

步骤3：根据步骤1得到的曲线确定微电网***在全寿命周期内的最大峰值负荷，按照N-1原则配置柴发机组的单机容量和数量限值，并计算初始的微电网***的全寿命周期的***总成本现值。

其中，目标函数当前配置下的微电网***全寿命周期的***总成本现值为

$C_{\mathrm{CV}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{n}_i\×(C_{\mathrm{Pi}}+C_{\mathrm{Mi}}+C_{\mathrm{Fi}}+C_{\mathrm{Ri}}),$

C_CV表示微电网***全寿命周期的***总成本现值；N表示分布式电源的种类；n_i表示第i种分布式电源的数量；C_Pi表示第i种分布式电源的初装成本现值；C_Mi表示第i种分布式电源的全寿命周期维护成本现值；C_Fi表示第i种分布式电源的全寿命周期燃料成本现值；C_Ri表示第i种分布式电源的全寿命周期重置成本现值；

进一步的，初装成本现值为

C_Pi＝K_Pi×P_i

K_Pi表示第i种分布式电源的功率成本系数；P_i表示第i种分布式电源的额定单机容量。

全寿命周期维护成本现值为

$\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{Mi}}=\underset{n=1}{\overset{y_P}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{\mathrm{Mi}}\left(n\right)\×{(1+r)}^{-n}\\ C_{\mathrm{Mi}}\left(n\right){=K}_{\mathrm{Mi}}\left(n\right)\×C_{\mathrm{Pi}}\end{array}$

C_Mi(n)表示第i种分布式电源在第n年的维护成本；K_Mi(n)表示第i种分布式电源在第n年的维护成本系数；y_P表示微电网项目的寿命周期；r表示利率。

全寿命周期燃料成本现值为

$\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{Fi}}=\underset{n=1}{\overset{y_P}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{\mathrm{Fi}}\left(n\right)\×{(1+r)}^{-n}\\ C_{\mathrm{Fi}}\left(n\right)=K_{\mathrm{Fi}}\left(n\right)\×{\∫}_0^{8760}{P}_i(n,t)\mathrm{dt}\end{array}$

C_Fi(n)表示第i种分布式电源在第n年的燃料成本；K_Fi(n)表示第i种分布式电源在第n年的燃料成本系数；P_i(n，t)表示第i种分布式电源在第n年的时序运行功率。

全寿命周期重置成本现值指在项目周期年限内，如***内组件达到其寿命终止年限，则需要对其进行重置替换。

全寿命周期重置成本现值为

$\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{Ri}}=\underset{n=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{K}_{\mathrm{Ri}}\left(n\right)\×C_{\mathrm{Pi}}\×{(1+r)}^{-n}\\ m=\frac{y_P}{y_{\mathrm{Pi}}}-1\end{array}$

m表示第i种分布式电源在项目周期中需要重置替换的次数；K_Ri(n)表示第i种分布式电源在第n年的重置成本系数；y_Pi表示第i种分布式电源的寿命周期，r表示利率。

N-1原则是指按照***中的保证发电容量在任何时刻都必需高于峰值负荷需求，而保证发电容量定义为***安装容量与最大发电机组容量之差的90％。

步骤4：风电机组容量初始化为零；

步骤5：储能容量初始化为零；

步骤6：按照步骤A的预测负荷曲线进行微电网***全寿命周期仿真；

步骤7：在微电网***和各分布式电源的边界约束条件下分别进行计算当前配置下的初装成本现值、全寿命周期的维护成本现值、燃料成本现值和重置成本现值，从而求出微电网***全寿命周期的***总成本现值。

其中，约束条件包括电源出力约束、电池充放电约束、供电可靠性约束。

电源出力约束条件为：

功率平衡Pi(t)表示第i种分布式电源的时序运行功率；P_Load(t)表示时序负荷。

单机出力限制P_imin≤P_i(t)≤P_imax，P_imin表示第i种分布式电源的最小稳定运行功率；P_imax表示第i种分布式电源的最大稳定运行功率。

单机最小运行时间限制t_oni≥t_onimin；t_oni表示第i种分布式电源的连续运行时间；t_onimin表示第i种分布式电源的最小连续运行时间。

单机最小停机时间限制t_offi≥t_offimin；t_offi表示第i种分布式电源的连续停机时间；t_offimin表示第i种分布式电源的最小连续停机时间。

电池充放电约束条件为，SOC_min≤SOC≤SOC_max，SOC表示电池的荷电状态(即剩余容量)；SOC_min表示SOC的下限；SOC_max表示SOC的上限。

供电可靠性约束条件为 $R_{\mathrm{LPSP}}=\underset{t=1}{\overset{8760}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{\mathrm{LPSP}}\left(t\right)/\underset{t=1}{\overset{8760}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{\mathrm{Load}}\left(t\right)\≤R_{\mathrm{LPSP}\max },$ R_LPSP表示***缺电时间与总供电时间的比值；P_LPSP(t)表示***的时序缺电功率；R_LPSPmax表示***最大允许缺电率，P_Load(t)表示时序负荷。

步骤8：将步骤7得到的总成本现值与前一次的***全寿命周期的总成本现值进行比较，保存其中较小值，并输出当前最小总成本限值下的容量配置方案；

步骤9：判断储能容量是否达到步骤2确定的数量限值，若达到，则转入步骤11；如否，则按设定步长增加储能容量，直至满足N-1原则进入步骤10；

其中，储能变流器的单元容量通常大于储能电池的单元容量，多组储能电池对应单台储能变流器，则增加多组储能电池才增加单台储能变流器；

步骤10：判断储能容量是否超出步骤2确定的数量限值，如否，则转入步骤6；如是，则转入步骤11；

步骤11：判断风电机组容量是否到达步骤2确定的数量限值，如是，则转入步骤12；如否，则按照设定步长增加风电机组的容量，转入步骤5；

步骤12：判断柴发机组容量是否达到其下限，如是，则转入步骤14；如否，则按照设定步长减少柴发机组的容量并转入步骤13；

步骤13：判断***配置是否满足N-1原则，如果满足，则转入步骤4；如不满足，则进入步骤14；

步骤14：结束流程，以最终输出的配置方案为最优的风电机组、柴发机组和储能装置容量配置方案，即为***总成本现值最低的最优风电机组、柴发机组和储能容量配置方案。

为了方便理解本发明方案，以下以具体数量为例来简单描述本发明的具体流程：首先假设经过初步选型后确定风电机组、储能装置和柴油发电机组的数量的上限都是5台；然后先选柴油发电机组5台且风电机组为0台的情况下，把储能装置从0台逐步增加至5台，进行全寿命周期的***总成本现值计算比较；随后增加1台风电机组，即在柴油发电机组5台且风电机组为1台的情况下，把储能装置从0逐步增加至5台，进行全寿命周期的***总成本现值计算比较；……,一直到柴油发电机组5台且风电机组为5台的情况下，把储能装置从0逐步增加至5台，进行全寿命周期的***总成本现值计算比较，从而完成柴油发电机组5台情况下的风电机组和储能装置容量的优化计算；再次，减少1台柴油发电机组，即在柴油发电机组为4台的情况下，重复上述步骤；随后，再逐步减少柴油发电机组，一直至到达柴油发电机组的下限值，即可完成所有配置方案的全寿命周期的***总成本现值计算比较。其中，N-1原则，主要用于筛选掉不合理的容量配置方案。

本发明独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，优化配置原则是：根据全寿命周期内的时序负荷数据和时序风速数据，将风电机组、柴发机组和储能装置的容量作为优化变量，并进行初步选型和限值设定；同时基于微电网***全寿命周期，将各分布式电源初装成本现值、维护成本现值、燃料成本现值和重置成本现值的***总成本现值作为优化目标，并考虑电源出力约束、电池充放电约束及***供电可靠性指标等约束条件，按照工程拟定的微电网运行控制策略，通过自动寻优法对不同容量配置方案的***总成本现值进行优化计算，最终通过程序自动筛选出既能满足用户用电可靠性，又能使***总成本现值最低的风-柴-储微电网***配置方案。

本发明独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法也可应用于光-柴-储、风-光-柴-储以及其它类似微电网***；该方法对风电、光伏、储能等分布式能源产业以及微电网技术的快速发展具有深远的现实意义。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，本领域技术人员利用上述揭示的技术内容做出些许简单修改、等同变化或修饰，均落在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，其特征在于包括以下步骤：

A、收集当地实测负荷和风速历史数据，根据时序方式构造全寿命周期的负荷和风速预测曲线；

B、根据步骤A得到的曲线对风电机组、柴发机组和储能装置初步选型，确定各分布式电源的单元容量和数量限值；

C、根据步骤A得到的曲线确定微电网***在全寿命周期的最大峰值负荷，按照N-1原则配置柴发机组的单机容量和数量限值，并计算初始的微电网***全寿命周期的***总成本现值；

D、将风电机组容量初始化为零；

E、将储能容量初始化为零；

F、根据步骤A得到的曲线进行微电网***全寿命周期仿真；

G、在微电网***和各分布式电源的边界约束条件下，计算当前配置情况下微电网***全寿命周期***的总成本现值；

H、将步骤G得到的总成本现值与前一次得到的总成本现值比较，保存其中的较小值，并输出当前最小总成本现值下的容量配置方案；

I、判断储能装置的容量是否达到步骤B确定的数量限值，若达到则执行步骤K，若未达到则按设定步长增加储能装置的容量直至满足N-1原则后进入步骤J；

J、判断储能装置的容量是否超出步骤B确定的数量限值，如是则执行步骤K，如否则返回步骤F；

K、判断风电机组容量是否达到步骤B确定的数量限值，如是则执行步骤L；如否则按设定步长增加风电机组容量并返回步骤E；

L、判断柴发机组容量是否达到运行下限，如是则执行步骤N，如否则按设定步长减少柴发机组容量并进入步骤M；

M、判断当前配置是否满足N-1原则，如果满足则返回步骤D,如果不满足则进入步骤N；

N、结束流程，以最终输出的配置方案为最优的风电机组、柴发机组和储能装置容量配置方案。

2.根据权利要求1所述的独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，其特征在于：

所述步骤G中的总成本现值的目标函数为：

$C_{\mathrm{CV}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{n}_i\×(C_{\mathrm{Pi}}+C_{\mathrm{Mi}}+C_{\mathrm{Fi}}+C_{\mathrm{Ri}}),$

其中，N为分布式电源的种类数，

n_i表示第i种分布式电源的数量，

C_Pi表示第i种分布式电源的初装成本现值，

C_Mi表示第i种分布式电源的全寿命周期维护成本现值，

C_Fi表示第i种分布式电源的全寿命周期燃料成本现值，

C_Ri表示第i种分布式电源的全寿命周期重置成本现值。

3.根据权利要求2所述的独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，其特征在于所述的C_Pi＝K_Pi×P_i，

其中，K_Pi表示第i种分布式电源的功率成本系数，

P_i表示第i种分布式电源的额定单机容量。

4.根据权利要求2所述的独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，其特征在于所述的：

$\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{Mi}}=\underset{n=1}{\overset{y_P}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{\mathrm{Mi}}\left(n\right)\×{(1+r)}^{-n}\\ C_{\mathrm{Mi}}\left(n\right){=K}_{\mathrm{Mi}}\left(n\right)\×C_{\mathrm{Pi}}\end{array},$

其中，C_Mi(n)表示第i种分布式电源在第n年的维护成本，

K_Mi(n)表示第i种分布式电源在第n年的维护成本系数，

y_P表示微电网项目的寿命周期，

r表示利率。

5.根据权利要求2所述的独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，其特征在于所述的：

$\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{Fi}}=\underset{n=1}{\overset{y_P}{\mathrm{\Σ}}}{C}_{\mathrm{Fi}}\left(n\right)\×{(1+r)}^{-n}\\ C_{\mathrm{Fi}}\left(n\right)=K_{\mathrm{Fi}}\left(n\right)\×{\∫}_0^{8760}{P}_i(n,t)\mathrm{dt}\end{array},$

其中，C_Fi(n)表示第i种分布式电源在第n年的燃料成本，

K_Fi(n)表示第i种分布式电源在第n年的燃料成本系数，

P_i(n，t)表示第i种分布式电源在第n年的时序运行功率，

r表示利率，

y_P表示微电网项目的寿命周期。

6.根据权利要求2所述的独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，其特征在于所述的：

$\begin{array}{c}{C}_{\mathrm{Ri}}=\underset{n=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{K}_{\mathrm{Ri}}\left(n\right)\×C_{\mathrm{Pi}}\×{(1+r)}^{-n}\\ m=\frac{y_P}{y_{\mathrm{Pi}}}-1\end{array},$

其中，m表示第i种分布式电源在项目周期中需要重置替换的次数，

K_Ri(n)表示第i种分布式电源在第n年的重置成本系数，

y_P表示微电网项目的寿命周期，

y_Pi表示第i种分布式电源的寿命周期，

r表示利率。

7.根据权利要求1所述的独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，其特征在于所述步骤G中的约束条件包括电源出力约束，具体包括：

$\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{n}_i{\×P}_i\left(t\right)=P_{\mathrm{Load}}\left(t\right),$

P_imin≤P_i(t)≤P_imax，

t_oni≥t_onimin，

t_offi≥t_offimin，

其中，P_i(t)表示第i种分布式电源的时序运行功率，

P_Load(t)表示时序负荷，

P_imin表示第i种分布式电源的最小稳定运行功率，

P_imax表示第i种分布式电源的最大稳定运行功率，

t_oni表示第i种分布式电源的连续运行时间，

t_onimin表示第i种分布式电源的最小连续运行时间，

t_offi表示第i种分布式电源的连续停机时间，

t_offimin表示第i种分布式电源的最小连续停机时间，

n_i表示第i种分布式电源的数量。

8.根据权利要求7所述的独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，其特征在于：所述的约束条件还包括储能装置充放电约束条件

SOC_min≤SOC≤SOC_max，

其中，SOC表示储能装置的容量状态，

SOC_min表示储能装置的容量下限，

SOC_max表示储能装置的容量上限。

9.根据权利要求7所述的独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，其特征在于：所述的约束条件还包括供电可靠性约束条件

$R_{\mathrm{LPSP}}=\underset{t=1}{\overset{8760}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{\mathrm{LPSP}}\left(t\right)/\underset{t=1}{\overset{8760}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{\mathrm{Load}}\left(t\right)\≤R_{\mathrm{LPSP}\max },$

其中，R_LPSP表示***缺电时间与总供电时间的比值，

P_LPSP(t)表示***的时序缺电功率，

P_Load(t)表示时序负荷，

R_LPSPmax表示***最大允许缺电率。

10.根据权利要求1所述的独立风-柴-储微电网***容量的工程配置方法，其特征在于：

所述步骤C中的N-1原则为按照***中的保证发电容量在任何时刻都必需高于峰值负荷需求，其中，保证发电容量定义为***安装容量与最大发电机组容量之差的90％。