一種孤立微電網混合儲能優化配置方法技術

本發明專利技術提供了一種孤立微電網混合儲能優化配置方法，其對微電網電源負荷不平衡功率以及微電網中總負荷加以整體考慮，還綜合考慮了系統中間歇性能源和負荷情況隨時間波動的因素對微電網混合儲能容量配置的影響，建立孤立微電網混合儲能容量優化配置，采用遺傳算法分別對電源負荷不平衡功率在不同拆分分解形式下對應的孤立微電網混合儲能容量優化配置模型進行求解，擇優確定更加符合實際的孤立微電網的混合儲能最優配置方案，更好地滿足實際孤立微電網的混合儲能配置規劃需求，從而幫助提高孤立微電網混合儲能容量配置的利用率和使用壽命，提高運行經濟性，降低孤立微電網系統的綜合利用成本，能夠廣泛應用于微電網中混合儲能的容量優化配置中。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及電力系統規劃技術，具體涉及一種孤立微電網混合儲能優化配置方 法，屬于一種對電力系統的優化規劃

技術介紹
隨著能源危機和環境污染的日益嚴峻，可再生能源在電力能源發展中受到越來越 多的關注。隨著風能、太陽能等可再生能源接入電網規模的不斷擴大，其固有的出力間歇性 和隨機性對電網調度運行帶來了較大困難。為了減少可再生能源接入對電網的沖擊，并改 善可再生能源機組單機接入成本高、可控性差等缺點，微電網應運而生。微電網是一個小型 的可控系統，它將微電源、儲能單元、負荷以及一些可控單元等有機地結合在一起，向用戶 輸送電能和熱能，可大幅提高可再生能源的滲透率。儲能系統作為微電網必不可少的關鍵 部分，在微電網中主要負責平滑聯絡線功率波動、削峰填谷及作為負荷備用等作用，其在微 電網調度運行、提高可再生能源的接納能力等方面發揮著不可替代的作用。隨著微電網規 模的增大和可再生能源滲透率的提高，對大規模儲能系統容量、充放電功率以及儲能壽命 等技術性能的要求也越來越嚴格，且大容量儲能系統通常價格昂貴，因此在微電網規劃設 計中，儲能選型及定容對控制項目投資成本及后期電網調度運行優化顯得尤為重要，有必 要對微電網儲能優化配置問題進行專門研究。 針對不同儲能技術的運行特性和經濟性特點，國內外學者對儲能系統容量優化配 置進行了深入的研究?；趦δ芟到y應用場景和承擔功能的不同，可以將儲能系統容量優 化分為以下兩方面： 第一，儲能系統與間歇性能源配合。目前，國內外學者針對儲能系統平滑間歇性電 源出力來進行儲能容量的優化配置已取得了一定的研究成果。 孫耀杰針對間歇性電源中蓄電池的最優容量配置問題，提出了一種基于電池容量 優化機會約束規劃的數學模型。在對蓄電池容量優化過程中，建立了間歇性能源以及用戶 負荷隨機特性的概率模型，將蓄電池容量優化問題轉化為機會約束規劃問題，并采用遺傳 算法，結合隨機模擬技術對優化的數學模型進行了求解，得到了蓄電池的最優容量。 Yoshimoto ·Κ提出了一種考慮蓄電池荷電狀態反饋控制的方法，以日本Hokkaido 風電場示范工程為應用模型，證明了該方法在達到預期目標的前提下能降低蓄電池的容 量。 Teleke · S對上述方法進行了改進，同時考慮到蓄電池的充放電速率、荷電狀態和 充放電次數等約束條件，實現了風電場出力小時級別的發電調度。 第二，儲能系統與微電網配合。憑借儲能系統的雙向充放電特性，能有效的降低微 電網中間歇性能源的波動，平滑聯絡線功率波動，削峰填谷及作為運行備用等，國內外針對 微電網儲能系統優化配置方面的研究取得了一系列的研究成果。 Chen · S · X利用時序蒙特卡羅法和模糊神經網絡法對風速和光照強度進行了預 測，分別建立了微電網在孤島運行狀態下的電源調度模型和并網運行方式下的成本效益模 型，以總成本最低為目標，考慮了功率平衡約束、旋轉備用約束以及間歇式電源運行約束， 采用混合線性整數規劃的方法進行求解。但是該文獻并沒有考慮儲能系統容量配置對微電 網可靠性的影響。 許丹建立了以總成本最低為目標的蓄電池容量優化模型，計及了發電機組運行成 本、啟停機成本以及蓄電池經濟折算成本，考慮了功率平衡約束、發電機組運行約束、蓄電 池運行約束以及網絡約束，對含風機、光伏、等電源的微電網并網運行模式進行建模，采用 混合整數規劃的方法進行求解，對不同間歇性能源滲透率和蓄電池經濟折算系數下的蓄電 池最優容量配置進行了分析。 Makarov ·Υ ·ν對風電機組出力和負荷進行預測，以兩者的預測誤差作為儲能系統 需要補償的功率，通過傅里葉變換將預測誤差進行了分解，以該微電網調度運行策略為基 準劃分了四個調度決策時段，提出了兩種儲能系統容量配置方法并進行了對比，同時還分 析了高滲透率風電并網時的混合儲能的選型方法。 上述方法針對平滑功率波動，以提高經濟效益或降低投資成本為目標對儲能容量 進行優化配置，對推動我國微電網的發展提供了較好的技術儲備，但也存在不足：第一，微 電網中不僅含有間歇性能源，還含有隨時間變化的負荷，儲能配置不僅需要平抑間歇性能 源的出力波動，還需要考慮負荷的隨機波動和日周期特性；第二，不同類型儲能系統的最適 宜充放電時間跨度不同，特定類型的儲能系統只有在特定的充放電時間跨度內運行效率才 最高，若儲能配置過程中不考慮這一因素的影響，將所有類型的儲能系統同等看待，會大幅 降低儲能系統的工作效率和使用壽命；第三，在混合儲能配置過程中，為了使不同類型的儲 能系統物盡其用，需要將電源和負荷間的不平衡功率進行分解，如何實現不平衡功率的優 化分解，最大限度發揮混合儲能的優勢，對實際工程意義重大。 如何更能有效的解決現有技術微電網儲能配置中存在的上述三方面不足，已經成 為業界內的主要技術研究方向。
技術實現思路
針對現有技術中對微電網中混合儲能容量配置方法所存在的不足，本專利技術提供了 ，以孤立微電網為研究對象，并以系統儲能投資運 行成本、缺電損失費用以及棄風懲罰費用的總和最小為目標建立孤立微電網混合儲能容量 優化配置模型，綜合考慮了系統中間歇性能源和負荷情況隨時間波動的因素對微電網混合 儲能容量配置的影響，再采用遺傳算法對所建立的孤立微電網混合儲能容量優化配置模型 進行求解，擇優確定微電網的混合儲能優化配置方案，以提高孤立微電網混合儲能容量配 置的經濟性，以幫助提高孤立微電網混合儲能容量配置的利用率和使用壽命，降低孤立微 電網系統的綜合利用成本。 為實現上述目的，本專利技術采用了如下的技術方案： -種孤立微電網混合儲能優化配置方法，以孤立微電網為研究對象，并以系統儲 能投資運行成本、缺電損失費用以及棄風懲罰費用的總和最小為目標建立孤立微電網混合 儲能容量優化配置模型，采用遺傳算法對所建立的孤立微電網混合儲能容量優化配置模型 進行求解，擇優確定孤立微電網的混合儲能優化配置方案；該方法具體包括如下步驟： (1)統計孤立微電網中的微型燃氣輪機輸出功耗的歷史數據，以及風速及負荷的 歷史數據，根據微型燃氣輪機輸出功耗的歷史數據確定微型燃氣輪機輸出功率Pt(t)，根據 風速及負荷的歷史數據計算確定風電機組輸出功率Pw (t)，進而計算確定孤立微電網總輸 出功率Ptotal⑴： Ptotal(t) = Pt (t)+Pw ⑴； (2)定義微電網電源負荷不平衡功率Pini(t)為t時刻微電網中總負荷I\(t)與電 源總出力Ptotal⑴的差值，即： Pin (t) = Pl (t)-Ptotal (t)； (3)將微電網電源負荷不平衡功率Pini(t)視為一個采樣點數為N的時域離散信號， 求得微電網電源負荷不平衡功率Pini (t)的時域離散信號的展開表達式，進而求得微電網中 總負荷 Pl (t)的表達式 Pl (t) =Pt (t)+Pw (t)+Pini (t); (4)計及微電網的總負荷I\(t)，以系統儲能投資運行成本、缺電損失費用以及棄 風懲罰費用的總和最小為目標，建立孤立微電網混合儲能容量優化配置模型； (5)確定分段點η的設定取值區間 e (〇, N/2)，其中11_和η _均為整 數值，且令分段點η在設定取值區間內取一個整數值，將微電網電源負荷不平衡 功率Pin (t)的時域離散本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種孤立微電網混合儲能優化配置方法，其特征在于，以孤立微電網為研究對象，并以系統儲能投資運行成本、缺電損失費用以及棄風懲罰費用的總和最小為目標建立孤立微電網混合儲能容量優化配置模型，采用遺傳算法對所建立的孤立微電網混合儲能容量優化配置模型進行求解，擇優確定孤立微電網的混合儲能優化配置方案；該方法具體包括如下步驟：(1)統計孤立微電網中的微型燃氣輪機輸出功耗的歷史數據，以及風速及負荷的歷史數據，根據微型燃氣輪機輸出功耗的歷史數據確定微型燃氣輪機輸出功率Pt(t)，根據風速及負荷的歷史數據計算確定風電機組輸出功率Pw(t)，進而計算確定孤立微電網總輸出功率Ptotal(t)：Ptotal(t)＝Pt(t)+Pw(t)；(2)定義微電網電源負荷不平衡功率Pim(t)為t時刻微電網中總負荷PL(t)與電源總出力Ptotal(t)的差值，即：Pim(t)＝PL(t)?Ptotal(t)；(3)將微電網電源負荷不平衡功率Pim(t)視為一個采樣點數為N的時域離散信號，求得微電網電源負荷不平衡功率Pim(t)的時域離散信號的展開表達式，進而求得微電網中總負荷PL(t)的表達式PL(t)＝Pt(t)+Pw(t)+Pim(t)；(4)計及微電網的總負荷PL(t)，以系統儲能投資運行成本、缺電損失費用以及棄風懲罰費用的總和最小為目標，建立孤立微電網混合儲能容量優化配置模型；(5)確定分段點n的設定取值區間[nmin，nmax]∈(0，N/2)，其中nmin和nmax均為整數值，且令分段點n在設定取值區間[nmin,nmax]內取一個整數值，將微電網電源負荷不平衡功率Pim(t)的時域離散信號在第n個采樣點位置處進行拆分，分解得到不平衡功率Pim(t)在當前分段點n取值下的低頻部分Pim_1(t)和高頻部分Pim_2(t)，且Pim(t)＝Pim_n1(t)+Pim_n2(t)；(6)根據微電網的總負荷PL(t)中電源負荷不平衡功率Pim(t)在當前分段點n取值下的拆分分解形式，采用遺傳算法對所建立的孤立微電網混合儲能容量優化配置模型進行求解，確定孤立微電網在當前分段點n取值下的混合儲能優化配置方案；(7)將分段點n在設定取值區間[nmin，nmax]內遍歷取不同的整數值，針對分段點n能夠在設定取值區間[nmin，nmax]內取得的每一個整數值，分別將微電網電源負荷不平衡功率Pim(t)的時域離散信號在第n個采樣點位置處進行拆分后，重復步驟(6)，從而分別確定孤立微電網在每一個分段點n取值下的混合儲能優化配置方案；然后，通過比較確定分段點n各不同取值下的混合儲能優化配置方案中系統儲能投資運行成本、缺電損失費用以及棄風懲罰費用的總和最小的一個方案，作為孤立微電網的混合儲能最優配置方案，對微電網中的風電機組數量、蓄電池數量和微型燃氣輪機數量進行配置。...

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：胡博，謝開貴，李龍云，王蔓莉，彭呂斌，
申請(專利權)人：重慶大學，
類型：發明
國別省市：重慶;85