CN105760964A - 微电网优化配置方法和装置 - Google Patents
微电网优化配置方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105760964A CN105760964A CN201610146462.3A CN201610146462A CN105760964A CN 105760964 A CN105760964 A CN 105760964A CN 201610146462 A CN201610146462 A CN 201610146462A CN 105760964 A CN105760964 A CN 105760964A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- grid
- power supply
- structure model
- energy storage
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 79
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims description 99
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 45
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 12
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 3
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P80/00—Climate change mitigation technologies for sector-wide applications
- Y02P80/10—Efficient use of energy, e.g. using compressed air or pressurized fluid as energy carrier
- Y02P80/14—District level solutions, i.e. local energy networks
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
Abstract
本发明实施例提供一种微电网优化配置方法和装置,其中方法包括:建立并网型交直流混合微电网结构模型,并根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定优化目标和优化约束;根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定所述并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略;根据所述运行控制策略和所述优化约束通过NSGA?II算法求解所述目标函数,得到所述并网型交直流混合微电网结构模型中各设备的参数,得到优化配置结果。降低了微网换流损耗,提高了***经济性和自平衡能力。
Description
技术领域
本发明涉及电网优化配置技术领域,特别是涉及一种微电网优化配置方法和装置。
背景技术
在环境日益恶化及能源安全的双重压力下,世界各国大力发展可再生能源发电,其中分布式发电发展迅速。微电网作为可再生能源分布式发电的有效组织形式,具有提高配电网***对分布式电源的接纳能力;提高可再生能源利用效率;保证关键负荷供电,提高供电可靠性;解决海岛或荒漠等偏远地区供电问题等优势。目前,对电网优化配置研究方法均只适用于对交流微电网的研究,且较多的为对独立型交流微电网的研究,无法应用于作为微电网的发展趋势的交直流混合微电网中。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种微电网优化配置方法和装置,以解决现有技术中微电网优化配置方法无法应用于交直流混合微电网中的问题。
为实现上述目的,本发明实施例提供如下技术方案:
一种微电网优化配置方法,包括:
建立并网型交直流混合微电网结构模型,并根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定优化目标和优化约束;
根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定所述并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略;
根据所述运行控制策略和所述优化约束通过NSGA-II算法求解所述目标函数,得到所述并网型交直流混合微电网结构模型中各设备的参数,得到优化配置结果。
其中,所述并网型交直流混合微电网结构模型包括:交流母线、直流母线、交流电源、直流电源、储能设备、交流负载、直流负载和换流器;其中,
所述交流电源和交流负载均与所述交流母线相连;
所述直流电源、储能设备和直流负载均与所述直流母线相连;
所述交流母线通过所述换流器与所述直流母线相连,且所述交流母线通过配电变压器与交流电网相连。
其中,所述交流电源为风机,所述直流电源为光伏组件,所述储能设备为蓄电池。
其中,所述优化目标为经济性目标:
CNPC=Cinitial+Com+Creplace+Cgrid-Csalvage;
其中,CNPC为所述并网型交直流混合微电网结构模型的最终投资成本,Cinitial为所述并网型交直流混合微电网结构模型的初始投资成本,Com为所述并网型交直流混合微电网结构模型的运维成本净现值,Creplace为所述并网型交直流混合微电网结构模型的置换成本净现值,Cgrid为所述并网型交直流混合微电网结构模型的购售电费用,Csalvage为所述并网型交直流混合微电网结构模型的残值净现值。
其中,所述优化目标为经济性目标:
其中,
Cann=CNPC·CRF(i,N);
其中,COE为单位供电成本,Cann为等年值成本,Eload为所述并网型交直流混合微电网结构模型的负荷总量,Esell为所述并网型交直流混合微电网结构模型每年卖给电网的总电量,CRF(i,N)为资金恢复因数,i为折现率,N为工程寿命。
其中,所述优化目标为换流器损耗目标:
Ploss=(1-σ)·Ptrans;
其中,Ploss为所述换流器的换流损耗,Ptrans为所述换流器的换流功率,σ为所述换流器的换流效率。
其中,所述优化目标为自平衡率目标:
其中,Rself为所述并网型交直流混合微电网结构模型的自平衡率,Eself为所述并网型交直流混合微电网结构模型各电源满足的负荷电量,Etotal为所述并网型交直流混合微电网结构模型的总负荷需求量,Egrid为所述交流电网满足的负荷用电量。
其中,所述优化约束包括***功率约束、交直流电源输出功率约束、储能设备功率和SOC约束以及售电功率约束,其中,
***功率约束:
Pload+Pexceed=Pwt+Ppv+Pbat+Pgrid;
其中,Pload为所述并网型交直流混合微电网结构模型的负荷功率,Pexceed为所述并网型交直流混合微电网结构模型的剩余功率,Pwt为所述交流电源的功率,Ppv为所述直流电源的功率,Pbat为所述储能设备的功率,Pgrid为所述并网型交直流混合微电网结构模型与所述交流电网间的交换功率;
交直流电源输出功率约束:
其中,Pwt-max为所述交流电源的最大可输出功率,Ppv-max为所述直流电源的最大可输出功率;
储能设备功率和SOC约束:
其中,SOCmin为所述储能设备SOC的下限,SOCmax为所述储能设备SOC的上限,Pmax-discharge为所述储能设备的最大充电功率,Pmax-charge为所述储能设备的最大放电功率,SOCt为所述储能设备在t时刻的SOC,SOCt+Δt为所述储能设备在t+Δt时刻的SOC,η为所述储能设备的转换效率,Rbat为所述储能设备的总容量,Δt为时间步长;
售电功率约束:
Psell≤μPmicrogrid;
其中,μ为售电功率最大允许比例,Pmicrogrid为所述并网型交直流混合微电网结构模型受所述配电变压器约束的功率限值。
其中,根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定所述并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略包括:
判断所述交流电源是否满足所述交流负载用电需求,并判断所述直流电源是否满足所述直流负载用电需求;
若所述交流电源满足所述交流负载用电需求,且所述直流电源满足所述直流负载用电需求,则判断所述并网型交直流混合微电网结构模型产生的总供电剩余功率是否超过预设售电功率约束值,若不超过,则将所有总供电剩余功率均用于向所述交流电网进行售电,若超过,则控制所述储能设备吸收所述供电剩余功率中超过所述预设售电功率约束值的部分,以所述预设售电功率约束值向所述交流电网进行售电;
若所述交流电源满足所述交流负载用电需求,所述直流电源不满足所述直流负载用电需求,则开启所述储能设备填补所述直流电源功率缺额,若所述储能设备能够满足所述直流电源功率缺额,则判断所述交流电压过剩功率是否超过预设售电功率约束值,若不超过,则将所有交流电压过剩功率均用于向所述交流电网进行售电,若超过,则控制所述储能设备吸收所述交流电压过剩功率中超过所述预设售电功率约束值的部分,以所述预设售电功率约束值向所述交流电网进行售电;若所述储能设备不能满足所述直流电源功率缺额,则判断所述交流电压过剩功率能否填补所述直流电源功率缺额,若不能填补,则向所述交流电网进行购电,填补所述直流电源功率缺额,若能填补,则判断所述填补功率缺额后交流电压的剩余功率是否超过预设售电功率约束值,若超过,则控制所述储能设备吸收填补功率缺额后交流电源的剩余功率,以所述预设售电功率约束值向所述交流电网进行售电,若不超过,则直接售电;
若所述交流电源不满足所述交流负载用电需求,所述直流电源满足所述直流负载用电需求,则判断所述直流电源过剩功率能否满足所述交流电源功率缺额,若不满足,则开启所述储能设备填补所述交流电源功率缺额,若所述储能设备不能满足所述交流电源功率缺额,则向所述交流电网进行购电,填补所述交流电源功率缺额,若所述储能设备满足所述交流电源功率缺额,则利用所述直流电源过剩功率填补所述交流电源功率缺额;若满足,则判断所述填补功率缺额后储能设备的剩余功率是否超过预设售电功率约束值,若超过,则将储能设备中超过所述预设售电功率约束值的部分弃置,以所述预设售电功率约束值向所述交流电网进行售电,若不超过,则直接售电;
若所述交流电源不满足所述交流负载用电需求,且所述直流电源不满足所述直流负载用电需求,则判断所述储能设备是否能够满足所述直流和交流电源的总功率缺额,若满足,则开启所述储能设备填补功率缺额,若不能满足,则通过向所述交流电网购电来满足所述总功率缺额。
一种所述并网型交直流混合微电网优化配置装置,包括:建模模块、策略确定模块和优化模块;其中,
所述建模模块,用于建立并网型交直流混合微电网结构模型,并根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定优化目标和优化约束;
所述策略确定模块,用于根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定所述并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略;
所述优化模块,用于根据所述运行控制策略和所述优化约束通过NSGA-II算法求解所述目标函数,得到所述并网型交直流混合微电网结构模型中各设备的参数,得到优化配置结果。
基于上述技术方案,本发明实施例提供的微电网优化配置方法和装置,建立并网型交直流混合微电网结构模型后,根据该建立的并网型交直流混合微电网结构模型确定优化目标和优化约束,然后根据该并网型交直流混合微电网结构模型确定并该并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略,最后根据确定的运行控制策略和优化约束通过NSGA-II算法求解目标函数,得到该并网型交直流混合微电网结构模型中各设备的参数,得到优化配置结果。该方法基于并网型交直流混合微电网模型,适用于并网型交直流混合微电网,建立相应的并网型交直流混合微电网运行控制策略,对整个并网型交直流混合微电网进行整体的优化配置,利用NSGA-II对并网型交直流混合微电网模型进行仿真计算,得到该并网型交直流混合微电网模型中各设备的参数,例如该并网型交直流混合微电网模型各电源的出力、容量和该并网型交直流混合微电网模型与交流电网的交换功率,为交直流混合微电网的建设提供理论数据支持,从而降低微网换流损耗,提高***经济性和自平衡能力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供微电网优化配置方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的微电网优化配置方法中并网型交直流混合微电网结构模型的结构框图;
图3为本发明实施例提供微电网优化配置方法中确定并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略的方法流程图;
图4为本发明实施例提供的并网型交直流混合微电网优化配置装置的***框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的微电网优化配置方法的流程图,降低微网换流损耗,提高***经济性和自平衡能力;参照图1,该微电网优化配置方法可以包括:
步骤S100:建立并网型交直流混合微电网结构模型,并根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定优化目标和优化约束;
微电网是指包含分布式电源、储能***、能量转换装置、负荷等组成部分的小型发、配、用电***。并网型微电网是指与交流电网相连,可以由交流电网提供一定的电力支撑,供给负荷,并可向交流电网提供一定的电力支撑,供给负荷的微电网。交直流混合微电网是指同时包含交流母线与直流母线两条母线,且分布式电源及负荷根据自身种类接入不同的母线的微电网。
可选的,建立的并网型交直流混合微电网结构模型可如说明书附图2所示,包括交流母线、直流母线、交流电源、直流电源、储能设备、交流负载、直流负载和换流器,并将交流电源和交流负载均与交流母线相连,直流电源、储能设备和直流负载均与直流母线相连,将交流母线通过换流器与直流母线相连,且将交流母线通过配电变压器与交流电网相连。
可选的,建立的并网型交直流混合微电网结构模型中,交流电源可以选用风机,直流电源可以选用光伏组件,储能设备则可以选用蓄电池。
建立并网型交直流混合微电网结构模型后,可根据该建立的并网型交直流混合微电网结构模型来确定优化目标,建立目标函数,并根据该建立的并网型交直流混合微电网结构模型中包括的设备来确定优化约束,即建立约束条件。
可选的,确定的优化目标可以为经济性目标,例如建立的并网型交直流混合微电网结构模型的投资成本和单位供电成本,可以为换流器损耗目标,即连接交流母线和直流母线的换流器的换流损耗,还可以为自平衡率目标,即并网型交直流混合微电网结构模型的自平衡率。
可选的,当确定的优化目标为经济性目标中的投资成本时,建立的目标函数可以为:
CNPC=Cinitial+Com+Creplace+Cgrid-Csalvage;
其中,CNPC为建立的并网型交直流混合微电网结构模型的最终投资成本,Cinitial为该并网型交直流混合微电网结构模型的初始投资成本,Com为该并网型交直流混合微电网结构模型的运维成本净现值,Creplace为该并网型交直流混合微电网结构模型的置换成本净现值,Cgrid为该并网型交直流混合微电网结构模型的购售电费用,Csalvage为该并网型交直流混合微电网结构模型的残值净现值。
可选的,当确定的优化目标为经济性目标中的单位供电成本时,建立的目标函数可以为:
其中,
Cann=CNPC·CRF(i,N);
其中,COE为单位供电成本,Cann为等年值成本,Eload为建立的并网型交直流混合微电网结构模型的负荷总量,Esell为该并网型交直流混合微电网结构模型每年卖给电网的总电量,CRF(i,N)为资金恢复因数,i为折现率,N为工程寿命。
可选的,当确定的优化目标为换流器损耗目标时,建立的目标函数可以为:
Ploss=(1-σ)·Ptrans;
其中,Ploss为建立的并网型交直流混合微电网结构模型中连接交流母线和直流母线的换流器换流器的换流损耗,Ptrans为该换流器的换流功率,σ为该换流器的换流效率。
可选的,当确定的优化目标为自平衡率目标时,建立的目标函数可以为:
其中,Rself为建立的并网型交直流混合微电网结构模型的自平衡率,Eself为该并网型交直流混合微电网结构模型各电源满足的负荷电量,Etotal为该并网型交直流混合微电网结构模型的总负荷需求量,Egrid为该交流电网满足的负荷用电量。
可选的,根据建立的并网型交直流混合微电网结构模型中包括的设备,确定的优化约束可包括:***功率约束、电直流电源输出功率约束、储能设备功率和SOC(State of Charge,荷电状态,也叫剩余电量)约束以及售电功率约束。
可选的,***功率约束可以为:
Pload+Pexceed=Pwt+Ppv+Pbat+Pgrid;
其中,Pload为建立的并网型交直流混合微电网结构模型的负荷功率,Pexceed为该并网型交直流混合微电网结构模型的剩余功率,Pwt为该并网型交直流混合微电网结构模型中交流电源的功率,Ppv为该并网型交直流混合微电网结构模型中直流电源的功率,Pbat为该并网型交直流混合微电网结构模型中储能设备的功率,Pgrid为该并网型交直流混合微电网结构模型与交流电网间的交换功率。
其中,Pbat为正时表示储能设备进行放电,为负时表示储能设备进行充电。Pgrid为正时表示并网型交直流混合微电网结构模型向交流电网进行购电,为负表示并网型交直流混合微电网结构模型向交流电网售电。
可选的,交直流电源输出功率约束可以为:
其中,Pwt-max为并网型交直流混合微电网结构模型中交流电源的最大可输出功率,Ppv-max为并网型交直流混合微电网结构模型中直流电源的最大可输出功率。
可选的,储能设备功率和SOC约束可以为:
其中,SOCmin为并网型交直流混合微电网结构模型中储能设备SOC的下限,SOCmax为并网型交直流混合微电网结构模型中储能设备SOC的上限,Pmax-discharge为并网型交直流混合微电网结构模型中储能设备的最大充电功率,Pmax-charge为并网型交直流混合微电网结构模型中储能设备的最大放电功率,SOCt为并网型交直流混合微电网结构模型中储能设备在t时刻的SOC,SOCt+Δt为并网型交直流混合微电网结构模型中储能设备在t+Δt时刻的SOC,η为并网型交直流混合微电网结构模型中储能设备的转换效率,Rbat为并网型交直流混合微电网结构模型中储能设备的总容量,Δt为时间步长。
可选的,售电功率约束可以为:
Psell≤μPmicrogrid;
其中,μ为售电功率最大允许比例,Pmicrogrid为并网型交直流混合微电网结构模型受配电变压器约束的功率限值。
步骤S110:根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定所述并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略;
根据并网型交直流混合微电网结构模型的结构,可确定该并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略。可通过该运行控制策略决定储能设备是否运行,当储能设备运行时,是进行充电还是放电,并可通过该运行控制策略决定并网型交直流混合微电网以何种功率向交流电网进行购电或售电等。
步骤S120:根据所述运行控制策略和所述优化约束通过NSGA-II算法求解所述目标函数,得到所述并网型交直流混合微电网结构模型中各设备的出力,得到优化配置结果。
可选的,可通过将投资成本、单位供电成本,换流器换流损耗、自平衡率中的至少一种为优化目标,即以降低投资成本、单位供电成本,换流器换流损耗中的至少一种,和/或提高自平衡率为目标,来得到建立的并网型交直流混合微电网结构模型中各电源(例如直流电源、交流电源和储能设备)的出力、容量,和该并网型交直流混合微电网结构模型与交流电网的交换功率,得到最终的优化配置结果。
可选的,可通过NSGA-II算法对实际工程算例进行一次全年(8760h)时序的仿真计算来得到优化配置结果。
可选的,在得到优化配置结果后,考虑到直流负荷比例对并网型交直流混合微电网的经济性和换流损耗的影响,可在修改直流负荷比例后再次重新进行多目标优化配置计算,得到不同直流负荷比例的优化结果,增加结果的可靠性。
基于上述技术方案,本发明实施例提供的微电网优化配置方法,建立并网型交直流混合微电网结构模型后,根据该建立的网型交直流混合微电网结构模型确定优化目标和优化约束,然后根据该并网型交直流混合微电网结构模型确定并该并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略,最后根据确定的运行控制策略和优化约束通过NSGA-II算法求解目标函数,得到该并网型交直流混合微电网结构模型中各设备的参数,得到优化配置结果。该方法基于并网型交直流混合微电网模型,适用于并网型交直流混合微电网,建立相应的并网型交直流混合微电网运行控制策略,对整个并网型交直流混合微电网进行整体的优化配置,利用NSGA-II对并网型交直流混合微电网模型进行仿真计算,得到该并网型交直流混合微电网模型中各设备的参数,例如该并网型交直流混合微电网模型各电源的出力、容量和该并网型交直流混合微电网模型与交流电网的交换功率,为交直流混合微电网的建设提供理论数据支持,从而降低微网换流损耗,提高***经济性和自平衡能力。
可选的,图2示出了本发明实施例提供的微电网优化配置方法中并网型交直流混合微电网结构模型的结构框图,参照图2,该并网型交直流混合微电网结构模型可以包括:交流母线1、直流母线2、交流电源3、直流电源4、储能设备5、交流负载6、直流负载7和换流器8;其中,
交流电源3和交流负载6均与交流母线1相连。由接于交流母线1的交流电源3为同样接于交流母线1的交流负载6进行供电。
直流电源4、储能设备5和直流负载7均与直流母线2相连。可选的,直流电源4和储能设备5均通过DC-DC变换器与直流母线2相连。由接于直流母线2的直流电源4为同样接于直流母线2的直流负载7进行供电,储能设备5接于直流母线2用于储存或释放电能。
交流母线1与直流母线2间通过换流器8相连。在并网型交直流混合微电网中,直流部分的电源、负荷连接在直流母线上,再通过换流装置与交流母线进行功率交换,能够更好的进行交流侧的运行控制,从而保证在并网运行时的电能质量。
将交流母线1通过配电变压器与交流电网相连。即将并网型交直流混合微电网模型与交流电网相连,可通过向交流电网购电来接收由交流电网提供的电力支撑,供给负荷,同时,可通过向交流电网售电来向交流电网提供电力支撑,供给负荷。
可选的,建立的并网型交直流混合微电网结构模型中,交流电源可以选用风机,直流电源可以选用光伏组件,储能设备则可以选用蓄电池。
可选的,图3示出了本发明实施例提供的微电网优化配置方法中确定并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略的方法流程图。
可先判断交流电源是否满***流负载用电需求,并判断直流电源是否满足直流负载用电需求。
若交流电源满***流负载用电需求,且直流电源满足直流负载用电需求。则判断并网型交直流混合微电网结构模型产生的总供电剩余功率是否超过预设售电功率约束值;若不超过,则将所有总供电剩余功率均用于向交流电网进行售电;若超过,则控制储能设备吸收供电剩余功率中超过预设售电功率约束值的部分,以预设售电功率约束值向所述交流电网进行售电。
若交流电源满***流负载用电需求,直流电源不满足直流负载用电需求。则开启储能设备填补该直流电源功率缺额,若储能设备能够满足该直流电源功率缺额,则判断交流电压过剩功率是否超过预设售电功率约束值,若不超过,则将所有交流电压过剩功率均用于向交流电网进行售电,若超过,则控制储能设备吸收该交流电压过剩功率中超过预设售电功率约束值的部分,以预设售电功率约束值向交流电网进行售电;若储能设备不能满足直流电源功率缺额,则判断交流电压过剩功率能否填补直流电源功率缺额,若不能填补,则向交流电网进行购电,通过向交流电网购电来填补该直流电源功率缺额,若能填补,则判断填补功率缺额后交流电压的剩余功率是否超过预设售电功率约束值,若超过,则控制储能设备吸收填补功率缺额后交流电源的剩余功率,以预设售电功率约束值向交流电网进行售电,若不超过,则直接售电。
若交流电源不满***流负载用电需求,直流电源满足直流负载用电需求。则判断直流电源过剩功率能否满***流电源功率缺额,若不满足,则开启储能设备填补该交流电源功率缺额,若储能设备不能满足该交流电源功率缺额,则向交流电网进行购电,填补交流电源功率缺额,若储能设备满足该交流电源功率缺额,则利用直流电源过剩功率填补该交流电源功率缺额;若满足,则判断填补功率缺额后储能设备的剩余功率是否超过预设售电功率约束值,若超过,则将储能设备中超过预设售电功率约束值的部分弃置,以预设售电功率约束值向交流电网进行售电,若不超过,则直接售电。
若交流电源不满足所述交流负载用电需求,且直流电源不满足所述直流负载用电需求。则判断储能设备是否能够满足直流和交流电源的总功率缺额,若满足,则开启储能设备填补功率缺额,若不能满足,则通过向交流电网购电来满足该总功率缺额。
根据并网型交直流混合微电网结构模型的结构,可确定该并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略。可通过该运行控制策略决定储能设备是否运行,当储能设备运行时,是进行充电还是放电,并可通过该运行控制策略决定并网型交直流混合微电网以何种功率向交流电网进行购电或售电等。
本发明实施例提供的微电网优化配置方法,降低了微网换流损耗,提高了***经济性和自平衡能力。
下面对本发明实施例提供的并网型交直流混合微电网优化配置装置进行介绍,下文描述的并网型交直流混合微电网优化配置装置与上文描述的并网型交直流混合微电网优化配置方法可相互对应参照。
图4为本发明实施例提供的并网型交直流混合微电网优化配置装置的***框图,参照图4,该并网型交直流混合微电网优化配置装置可以包括:建模模块100、策略确定模块200和优化模块300;其中,
建模模块100,用于建立并网型交直流混合微电网结构模型,并根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定优化目标和优化约束;
策略确定模块200,用于根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定所述并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略;
优化模块300,用于根据所述运行控制策略和所述优化约束通过NSGA-II算法求解所述目标函数,得到所述并网型交直流混合微电网结构模型中各设备的参数,得到优化配置结果。
本发明实施例提供的微电网优化配置方法,降低了微网换流损耗,提高了***经济性和自平衡能力。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种微电网优化配置方法,其特征在于,包括:
建立并网型交直流混合微电网结构模型,并根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定优化目标和优化约束;
根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定所述并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略;
根据所述运行控制策略和所述优化约束通过NSGA-II算法求解所述目标函数,得到所述并网型交直流混合微电网结构模型中各设备的参数,得到优化配置结果。
2.根据权利要求1所述并网型交直流混合微电网优化配置方法,其特征在于,所述并网型交直流混合微电网结构模型包括:交流母线、直流母线、交流电源、直流电源、储能设备、交流负载、直流负载和换流器;其中,
所述交流电源和交流负载均与所述交流母线相连;
所述直流电源、储能设备和直流负载均与所述直流母线相连;
所述交流母线通过所述换流器与所述直流母线相连,且所述交流母线通过配电变压器与交流电网相连。
3.根据权利要求2所述并网型交直流混合微电网优化配置方法,其特征在于,所述交流电源为风机,所述直流电源为光伏组件,所述储能设备为蓄电池。
4.根据权利要求2所述并网型交直流混合微电网优化配置方法,其特征在于,所述优化目标为经济性目标:
CNPC=Cinitial+Com+Creplace+Cgrid-Csalvage;
其中,CNPC为所述并网型交直流混合微电网结构模型的最终投资成本,Cinitial为所述并网型交直流混合微电网结构模型的初始投资成本,Com为所述并网型交直流混合微电网结构模型的运维成本净现值,Creplace为所述并网型交直流混合微电网结构模型的置换成本净现值,Cgrid为所述并网型交直流混合微电网结构模型的购售电费用,Csalvage为所述并网型交直流混合微电网结构模型的残值净现值。
5.根据权利要求2所述并网型交直流混合微电网优化配置方法,其特征在于,所述优化目标为经济性目标:
其中,
Cann=CNPC·CRF(i,N);
其中,COE为单位供电成本,Cann为等年值成本,Eload为所述并网型交直流混合微电网结构模型的负荷总量,Esell为所述并网型交直流混合微电网结构模型每年卖给电网的总电量,CRF(i,N)为资金恢复因数,i为折现率,N为工程寿命。
6.根据权利要求2所述并网型交直流混合微电网优化配置方法,其特征在于,所述优化目标为换流器损耗目标:
Ploss=(1-σ)·Ptrans;
其中,Ploss为所述换流器的换流损耗,Ptrans为所述换流器的换流功率,σ为所述换流器的换流效率。
7.根据权利要求2所述并网型交直流混合微电网优化配置方法,其特征在于,所述优化目标为自平衡率目标:
其中,Rself为所述并网型交直流混合微电网结构模型的自平衡率,Eself为所述并网型交直流混合微电网结构模型各电源满足的负荷电量,Etotal为所述并网型交直流混合微电网结构模型的总负荷需求量,Egrid为所述交流电网满足的负荷用电量。
8.根据权利要求2所述并网型交直流混合微电网优化配置方法,其特征在于,所述优化约束包括***功率约束、交直流电源输出功率约束、储能设备功率和SOC约束以及售电功率约束,其中,
***功率约束:
Pload+Pexceed=Pwt+Ppv+Pbat+Pgrid;
其中,Pload为所述并网型交直流混合微电网结构模型的负荷功率,Pexceed为所述并网型交直流混合微电网结构模型的剩余功率,Pwt为所述交流电源的功率,Ppv为所述直流电源的功率,Pbat为所述储能设备的功率,Pgrid为所述并网型交直流混合微电网结构模型与所述交流电网间的交换功率;
交直流电源输出功率约束:
其中,Pwt-max为所述交流电源的最大可输出功率,Ppv-max为所述直流电源的最大可输出功率;
储能设备功率和SOC约束:
其中,SOCmin为所述储能设备SOC的下限,SOCmax为所述储能设备SOC的上限,Pmax-discharge为所述储能设备的最大充电功率,Pmax-charge为所述储能设备的最大放电功率,SOCt为所述储能设备在t时刻的SOC,SOCt+Δt为所述储能设备在t+Δt时刻的SOC,η为所述储能设备的转换效率,Rbat为所述储能设备的总容量,Δt为时间步长;
售电功率约束:
Psell≤μPmicrogrid;
其中,μ为售电功率最大允许比例,Pmicrogrid为所述并网型交直流混合微电网结构模型受所述配电变压器约束的功率限值。
9.根据权利要求2所述并网型交直流混合微电网优化配置方法,其特征在于,根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定所述并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略包括:
判断所述交流电源是否满足所述交流负载用电需求,并判断所述直流电源是否满足所述直流负载用电需求;
若所述交流电源满足所述交流负载用电需求,且所述直流电源满足所述直流负载用电需求,则判断所述并网型交直流混合微电网结构模型产生的总供电剩余功率是否超过预设售电功率约束值,若不超过,则将所有总供电剩余功率均用于向所述交流电网进行售电,若超过,则控制所述储能设备吸收所述供电剩余功率中超过所述预设售电功率约束值的部分,以所述预设售电功率约束值向所述交流电网进行售电;
若所述交流电源满足所述交流负载用电需求,所述直流电源不满足所述直流负载用电需求,则开启所述储能设备填补所述直流电源功率缺额,若所述储能设备能够满足所述直流电源功率缺额,则判断所述交流电压过剩功率是否超过预设售电功率约束值,若不超过,则将所有交流电压过剩功率均用于向所述交流电网进行售电,若超过,则控制所述储能设备吸收所述交流电压过剩功率中超过所述预设售电功率约束值的部分,以所述预设售电功率约束值向所述交流电网进行售电;若所述储能设备不能满足所述直流电源功率缺额,则判断所述交流电压过剩功率能否填补所述直流电源功率缺额,若不能填补,则向所述交流电网进行购电,填补所述直流电源功率缺额,若能填补,则判断所述填补功率缺额后交流电压的剩余功率是否超过预设售电功率约束值,若超过,则控制所述储能设备吸收填补功率缺额后交流电源的剩余功率,以所述预设售电功率约束值向所述交流电网进行售电,若不超过,则直接售电;
若所述交流电源不满足所述交流负载用电需求,所述直流电源满足所述直流负载用电需求,则判断所述直流电源过剩功率能否满足所述交流电源功率缺额,若不满足,则开启所述储能设备填补所述交流电源功率缺额,若所述储能设备不能满足所述交流电源功率缺额,则向所述交流电网进行购电,填补所述交流电源功率缺额,若所述储能设备满足所述交流电源功率缺额,则利用所述直流电源过剩功率填补所述交流电源功率缺额;若满足,则判断所述填补功率缺额后储能设备的剩余功率是否超过预设售电功率约束值,若超过,则将储能设备中超过所述预设售电功率约束值的部分弃置,以所述预设售电功率约束值向所述交流电网进行售电,若不超过,则直接售电;
若所述交流电源不满足所述交流负载用电需求,且所述直流电源不满足所述直流负载用电需求,则判断所述储能设备是否能够满足所述直流和交流电源的总功率缺额,若满足,则开启所述储能设备填补功率缺额,若不能满足,则通过向所述交流电网购电来满足所述总功率缺额。
10.一种所述并网型交直流混合微电网优化配置装置,其特征在于,包括:建模模块、策略确定模块和优化模块;其中,
所述建模模块,用于建立并网型交直流混合微电网结构模型,并根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定优化目标和优化约束;
所述策略确定模块,用于根据所述并网型交直流混合微电网结构模型确定所述并网型交直流混合微电网结构模型的运行控制策略;
所述优化模块,用于根据所述运行控制策略和所述优化约束通过NSGA-II算法求解所述目标函数,得到所述并网型交直流混合微电网结构模型中各设备的参数,得到优化配置结果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610146462.3A CN105760964A (zh) | 2016-03-15 | 2016-03-15 | 微电网优化配置方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610146462.3A CN105760964A (zh) | 2016-03-15 | 2016-03-15 | 微电网优化配置方法和装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105760964A true CN105760964A (zh) | 2016-07-13 |
Family
ID=56332017
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610146462.3A Pending CN105760964A (zh) | 2016-03-15 | 2016-03-15 | 微电网优化配置方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105760964A (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106650998A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-05-10 | 华南理工大学 | 一种微电网多目标实时滚动优化方法 |
CN107391869A (zh) * | 2017-08-01 | 2017-11-24 | 中国科学院电工研究所 | 一种交直流混联微网***设计方法 |
CN108039720A (zh) * | 2017-11-10 | 2018-05-15 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种交直流混联***最大输电能力的确定方法和装置 |
CN108512259A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-09-07 | 华北电力大学(保定) | 一种基于需求侧响应的交直流混合微网双层优化方法 |
CN109842139A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-06-04 | 东南大学 | 一种含移动储能的微电网扩展规划方法 |
CN110474338A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-11-19 | 广东工业大学 | 一种交直流混合微电网优化配置方法 |
CN110932253A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-27 | 武汉大学 | 一种面向直流配电网的dc-dc变流器优化配置方法 |
CN111191820A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-05-22 | 国网浙江省电力有限公司 | 一种综合能源***中储能装置的选址定容优化规划方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8004113B2 (en) * | 2006-10-06 | 2011-08-23 | Apple Inc. | Methods and apparatuses for operating devices with solar power |
CN104578121A (zh) * | 2014-12-22 | 2015-04-29 | 国家电网公司 | 一种混合储能***功率分配的方法及*** |
CN105226688A (zh) * | 2015-10-12 | 2016-01-06 | 中国电力科学研究院 | 基于机会约束模型的多类型储能***容量优化配置方法 |
CN105302096A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-02-03 | 湖南千盟物联信息技术有限公司 | 一种工厂智能调度方法 |
-
2016
- 2016-03-15 CN CN201610146462.3A patent/CN105760964A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8004113B2 (en) * | 2006-10-06 | 2011-08-23 | Apple Inc. | Methods and apparatuses for operating devices with solar power |
CN104578121A (zh) * | 2014-12-22 | 2015-04-29 | 国家电网公司 | 一种混合储能***功率分配的方法及*** |
CN105226688A (zh) * | 2015-10-12 | 2016-01-06 | 中国电力科学研究院 | 基于机会约束模型的多类型储能***容量优化配置方法 |
CN105302096A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-02-03 | 湖南千盟物联信息技术有限公司 | 一种工厂智能调度方法 |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106650998A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-05-10 | 华南理工大学 | 一种微电网多目标实时滚动优化方法 |
CN107391869A (zh) * | 2017-08-01 | 2017-11-24 | 中国科学院电工研究所 | 一种交直流混联微网***设计方法 |
CN108039720A (zh) * | 2017-11-10 | 2018-05-15 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种交直流混联***最大输电能力的确定方法和装置 |
CN108512259A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-09-07 | 华北电力大学(保定) | 一种基于需求侧响应的交直流混合微网双层优化方法 |
CN108512259B (zh) * | 2018-04-20 | 2021-04-27 | 华北电力大学(保定) | 一种基于需求侧响应的交直流混合微网双层优化方法 |
CN109842139A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-06-04 | 东南大学 | 一种含移动储能的微电网扩展规划方法 |
CN109842139B (zh) * | 2019-02-26 | 2021-01-26 | 东南大学 | 一种含移动储能的微电网扩展规划方法 |
CN110474338A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-11-19 | 广东工业大学 | 一种交直流混合微电网优化配置方法 |
CN110932253A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-27 | 武汉大学 | 一种面向直流配电网的dc-dc变流器优化配置方法 |
CN111191820A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-05-22 | 国网浙江省电力有限公司 | 一种综合能源***中储能装置的选址定容优化规划方法 |
CN111191820B (zh) * | 2019-12-17 | 2023-05-09 | 国网浙江省电力有限公司 | 一种综合能源***中储能装置的选址定容优化规划方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105760964A (zh) | 微电网优化配置方法和装置 | |
Mastoi et al. | A study of charging-dispatch strategies and vehicle-to-grid technologies for electric vehicles in distribution networks | |
Jarnut et al. | Comparative analysis of selected energy storage technologies for prosumer-owned microgrids | |
Kelly et al. | Analyzing the impacts of plug-in electric vehicles on distribution networks in British Columbia | |
CN111697604B (zh) | 多站合一的配置方法、***及设备 | |
CN110289622B (zh) | 一种光储充能量路由器的日前经济优化调度方法 | |
Ton et al. | Solar energy grid integration systems-energy storage (SEGIS-ES) | |
KR101836230B1 (ko) | 가변 전압 dc 마이크로그리드 시스템 및 이의 운전 방법 | |
JP2015106962A (ja) | 充放電制御装置及び充放電システム | |
CN202134924U (zh) | 一种太阳能电力并网自用多功能***的构造 | |
Chen et al. | Evaluation of advantages of an energy storage system using recycled EV batteries | |
CN113232546A (zh) | 一种功率智能分配充电***及控制方法 | |
CN114447959A (zh) | 一种动态选相的低压园区源储荷协调优化控制方法 | |
CN110208700A (zh) | 一种直流微网中储能***虚拟电池开路电压的计算方法 | |
CN105811553B (zh) | 一种家用快速充电装置及其控制方法 | |
Harish et al. | A review on power quality issues in electric vehicle interfaced distribution system and mitigation techniques | |
Kler et al. | A rule based EMS for fast charging station with CHIL implementation | |
CN107092975A (zh) | 一种基于储能损耗积分的交直流混合微网经济优化方法 | |
Peña et al. | Generation and demand scheduling in a micro-grid with battery-based storage systems, hybrid renewable systems and electric vehicle aggregators | |
Ma et al. | A Matlab simulator for electric drive vehicle to grid implementation | |
CN102931676A (zh) | 一种太阳能电力并网自用多功能***的构造与方法 | |
Sardi et al. | Community energy storage, a critical element in smart grid: A review of technology, prospect, challenges and opportunity | |
CN106159983B (zh) | 一种微电网中储能电池管理方法 | |
Morrissey et al. | Optimal energy storage schedules for load leveling and ramp rate control in distribution systems | |
Salvatti et al. | Integration of electric vehicles in smart grids for optimization and support to distributed generation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20160713 |