【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于微電網優化配置，具體涉及一種多能源微電網優化配置方法。
技術介紹
1、微電網可以被定義為一種緊湊且相互連接的能源設置，它將不同的分布式能源資源(如太陽能電池板、風力渦輪機和儲能)與當地的能源需求相結合。因此，微電網與可再生能源之間存在著很強的聯系，因為微電網為可再生能源的整合和與本地電池儲能系統(battery?energy?storage?system,bess)資源的最大兼容性提供了一個有價值的平臺。微電網還可以通過將可再生能源(如太陽能和風能)與bess、需求響應和其他傳統發電相結合，解決可再生能源不穩定的性質。
2、微電網組件的最佳容量很重要，因為它有助于確保微電網系統滿足預期的性能要求，同時使系統的總體成本最小化。微電網優化規模涉及選擇最佳容量和組件數量，以達到所需的可靠性、彈性和成本效益水平。微電網系統提供了在不影響系統可靠性和穩定性的情況下，以并網微電網和隔離微電網兩種方式運行電網的能力，同時增加了可再生能源的使用，并確保了本地網絡的成本效益運行。微電網的一個潛在優勢是它們能夠適應智能方法，以促進峰值消耗的降低，從而提高電網的可靠性。在確定微電網組件的最佳容量時，可將調峰視為目標之一，以幫助提高能源效率和可靠性，同時降低能源成本和碳排放釋放。在微電網環境下，系統的效率和可靠性在很大程度上取決于微電網設備的優化容量和能量管理。
3、這兩個因素是確保微電網充分有效運行的關鍵。微電網有三種類型:交流、直流和混合交直流。交流微電網兼容多種電源，而交流/直流微電網可以同時容納交流和直流負
4、現有的微電網優化配置技術往往面臨供電側和需求側的不確定性，如可再生能源的間歇性和波動性，這些不確定性因素對微電網的運行優化提出了新的挑戰。現有技術在處理多能源微電網的優化配置時，往往缺乏綜合考慮經濟性、環保性和供電可靠性的模型。儲能系統容量配置不合理，導致系統經濟性降低。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是為了克服現有技術的不足，而提供一種多能源微電網優化配置方法，解決了上述
技術介紹
中的問題。
2、本專利技術的目的是這樣實現的：一種多能源微電網優化配置方法，其包括以下步驟：
3、s1、進行光伏系統、電池儲能系統和電網連接的建模，建模用于反映微電網運行；
4、s2、對模型設置約束條件；
5、s3、基于多目標混合整數線性規劃算法，同時處理規模設計和能源管理問題，用于提供成本與環境影響之間的方案；
6、s4、實施實時能源管理策略，根據優化結果制定調度計劃，并通過算法實現與測試驗證方法的有效性與實用性；
7、s5、對優化結果進行分析，評估不同操作模式下微電網的經濟性和環境影響，實現多能源微電網的優化配置。
8、進一步地，所述光伏系統的建模包括計算每一時刻ti的光伏輸出功率該輸出功率取決于太陽輻射以及環境溫度；光伏系統以最大功率點跟蹤的模式運行，其輸出功率的式子為：
9、
10、其中，ppv-stc是在標準測試條件stc下的光伏板的額定功率；stc表示標準化光伏板性能特征的條件，太陽輻射1000w/m2、1.5倍大氣質量的太陽光譜，以及光伏電池溫度為25℃；
11、g(ti)為測量的太陽輻射，γ是光伏板的功率溫度系數，tpv(ti)是光伏電池溫度，npv是光伏板的數量，ti、t0、δt和tf分別是連續時間、初始時間、時間步長和模擬時間；
12、光伏電池溫度計算式子為：
13、
14、其中，tamb(ti)是環境溫度，noct是操作單元的標稱溫度。
15、進一步地，所述電池儲能系統的建模包括充電模型、電壓模型和壽命模型；所述充電模型為：
16、
17、其中，eb(ti)是每個瞬間的能量量；和分別是電池的充電和放電功率。
18、進一步地，所述約束條件包括電池充放電限制、供需平衡和電網交互；具體步驟包括對電池儲能系統bess的能量eb(ti)受到最大和最小允許的充電狀態soc的限制，式子為：
19、socmin·eb≤eb(ti)≤socmax·eb
20、其中，eb是bess的裝機容量，單位為kwh；socmin和socmax分別是bess的最小和最大充電狀態soc；
21、約束式子為：
22、eb(tf)≥0.5·eb
23、其中，eb(tf)是一年模擬結束時bess的能量；
24、指定bess和電網功率的潮流，設置bess充、放電功率和電網輸出、輸入功率的約束，式子為：
25、
26、其中，是電網輸出、輸入的最大限制；輸入為正，輸出為負，用于反映電力流向；
27、在容量優化問題中確定bess相關轉換器的最優容量的，bess的最大充放電功率約束未包括在公式中；為了確定變流器容量，bess和公用電網的相關變流器的標稱功率值被認為等于或大于流經它們的電力，式子為：
28、
29、其中，分別為光伏、bess和電網變流器的標稱功率容量；和分別是bess和電網轉換器的效率；若負載功率超過光伏發電功率，則bess應放電或由負荷電網供電；若負載功率小于光伏發電功率，bess必須充電或剩余的電力應該饋送到電網。
30、進一步地，所述多目標混合整數線性規劃算法包括通過pareto前沿分析，具體步驟包括設定微電網模型的初始參數，光伏系統、電池儲能系統、負載需求和電網連接的初始條件，這些參數用于作為模型求解的輸入數據，根據上述目標函數和約束條件，構建微電網運行數學模型；最小化生命周期成本lcoe和生命周期碳排放lce，
31、min(lcoe,lce)
32、采用milp算法求解優化問題，迭代搜索決策變量，包括光伏板數量、電池容量和充放電策略的空間，找到滿足約束條件的最優解；對模型中的非線性部分，包括電池的充放電效率進行線性化處理；使用求解器對milp問題進行求解；求解過程中需要多次迭代，每次迭代根據目標函數和約束條件調整決策變量的取值，逐步逼近最優解，提出最佳方案。
33、進一步地，所述實施實時能源管理策略包括解析優化結果從milp優化模型中提取關鍵決策變量的最優值，包括光伏系統、電池儲能系統和電網交互的配置參數，且基于優化結果，制定能源調度規則。
34、進一步地，所述能源調度規則包括光伏發電優先級規則、電池儲能系統調度規則、電網交互規則、峰谷電價響應規則、需求側管理規則、系統可靠性規則、預測和實時調整規則、電池健康維護規則和緊急情況應對規則；
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【技術保護點】
1.一種多能源微電網優化配置方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的多能源微電網優化配置方法，其特征在于：所述光伏系統的建模包括計算每一時刻ti的光伏輸出功率該輸出功率取決于太陽輻射以及環境溫度；光伏系統以最大功率點跟蹤的模式運行，其輸出功率的式子為：
3.根據權利要求1所述的多能源微電網優化配置方法，其特征在于：所述電池儲能系統的建模包括充電模型、電壓模型和壽命模型；所述充電模型為：
4.根據權利要求1所述的多能源微電網優化配置方法，其特征在于：所述約束條件包括電池充放電限制、供需平衡和電網交互；具體步驟包括對電池儲能系統BESS的能量eb(ti)受到最大和最小允許的充電狀態SOC的限制，式子為：
5.根據權利要求1所述的多能源微電網優化配置方法，其特征在于：所述多目標混合整數線性規劃算法包括通過Pareto前沿分析，具體步驟包括設定微電網模型的初始參數，光伏系統、電池儲能系統、負載需求和電網連接的初始條件，這些參數用于作為模型求解的輸入數據，根據上述目標函數和約束條件，構建微電網運行數學模型；最小化生命周期成本
6.根據權利要求1所述的多能源微電網優化配置方法，其特征在于：所述實施實時能源管理策略包括解析優化結果從MILP優化模型中提取關鍵決策變量的最優值，包括光伏系統、電池儲能系統和電網交互的配置參數，且基于優化結果，制定能源調度規則。
7.根據權利要求6所述的多能源微電網優化配置方法，其特征在于：所述能源調度規則包括光伏發電優先級規則、電池儲能系統調度規則、電網交互規則、峰谷電價響應規則、需求側管理規則、系統可靠性規則、預測和實時調整規則、電池健康維護規則和緊急情況應對規則；
8.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括存儲器和處理器，該存儲器存儲有計算機程序，所述處理器用于調用并運行所述存儲器中存儲的計算機程序執行如權利要求1至7中任一項所述的技術方案。
9.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現上述的權利要求1至7中任一項的技術方案。
...【技術特征摘要】
1.一種多能源微電網優化配置方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的多能源微電網優化配置方法，其特征在于：所述光伏系統的建模包括計算每一時刻ti的光伏輸出功率該輸出功率取決于太陽輻射以及環境溫度；光伏系統以最大功率點跟蹤的模式運行，其輸出功率的式子為：
3.根據權利要求1所述的多能源微電網優化配置方法，其特征在于：所述電池儲能系統的建模包括充電模型、電壓模型和壽命模型；所述充電模型為：
4.根據權利要求1所述的多能源微電網優化配置方法，其特征在于：所述約束條件包括電池充放電限制、供需平衡和電網交互；具體步驟包括對電池儲能系統bess的能量eb(ti)受到最大和最小允許的充電狀態soc的限制，式子為：
5.根據權利要求1所述的多能源微電網優化配置方法，其特征在于：所述多目標混合整數線性規劃算法包括通過pareto前沿分析，具體步驟包括設定微電網模型的初始參數，光伏系統、電池儲能系統、負載需求和電網連接的初始條件，這些參數用于作為模型求解的輸入數據，根據上述目標函數和約束...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李鵬，李慧璇，田春箏，岳顯雨，王世謙，祖文靜，張泓楷，鄭永樂，李乃洵，張藝涵，
申請(專利權)人：國網河南省電力公司經濟技術研究院，
類型：發明
國別省市：
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