專利名稱:風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法
技術(shù)領(lǐng)域:
本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)領(lǐng)域,具體涉及一種風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法。
背景技術(shù):
近年來,隨著全球變暖,能源問題不斷惡化,在全球經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的情況下,世界各國對(duì)于化石燃料的需求量日益增大,不少發(fā)達(dá)國家已把電力所依賴的化石燃料-煤轉(zhuǎn)變?yōu)榭稍偕茉达L(fēng)能。但是,由于風(fēng)能在時(shí)域上的不確定性波動(dòng)以及出力受地域影響較為嚴(yán)重,風(fēng)電上網(wǎng)會(huì)給電網(wǎng)帶來不必要的旋轉(zhuǎn)備用與調(diào)峰壓力。文獻(xiàn)《風(fēng)電出力特性研究》中指出從最大出力與一般出力日的曲線形狀中可以看出,風(fēng)電日出力有很明顯的峰谷特性,在夜間0:00-8:00風(fēng)電出力較大,而在8:00-22:00為風(fēng)電低谷階段。而電力系統(tǒng)負(fù)荷在上午8:00-11:00,在下午的18:00-22:00為負(fù)荷高峰時(shí)段,而此時(shí)風(fēng)電出力恰好最小;而在凌晨0:00-6:00為負(fù)荷低谷階段而風(fēng)電出力最大,故風(fēng)電具有嚴(yán)重的反調(diào)峰特性,給電力系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用和調(diào)峰帶來嚴(yán)重壓力,造成嚴(yán)重的棄風(fēng)現(xiàn)象和不必要的經(jīng)濟(jì)損失。如何減少棄風(fēng),提高風(fēng)電消納能力,緩解風(fēng)電出力波動(dòng),是近年風(fēng)電發(fā)展的核心問題。利用儲(chǔ)能系統(tǒng)參與電網(wǎng)調(diào)峰,是提高風(fēng)電消納能力的重要途徑。由電動(dòng)汽車參與的V2G(Vehicle to Grid)調(diào)度,近年來,深受國內(nèi)外關(guān)注。大規(guī)模電動(dòng)汽車組,可以作為大型集中儲(chǔ)能設(shè)備,在負(fù)荷高峰,風(fēng)電出力低谷時(shí)放電;負(fù)荷低谷風(fēng)電出力高峰時(shí)充電,成為緩解電網(wǎng)調(diào)峰壓力,減少棄風(fēng)電量的有效措施。文獻(xiàn)’Augmenting Wind Power Penetrationand Grid Voltage Stability Limits Using ESS:Application Design, Sizing, and aCase Study’提出建立綜合儲(chǔ)能系統(tǒng)(Energy Storage System, ESS)來進(jìn)行設(shè)計(jì)應(yīng)用調(diào)整風(fēng)電波動(dòng),增加風(fēng)電穿透功率與電壓穩(wěn)定性。建立綜合ESS系統(tǒng)調(diào)節(jié)風(fēng)電,同時(shí)實(shí)現(xiàn)三個(gè)目標(biāo),I)增加風(fēng)電穿透功率2)提高系·統(tǒng)電壓穩(wěn)定性3)減小發(fā)電成本同時(shí)提出對(duì)于ESS系統(tǒng)應(yīng)用的三步方式,即計(jì)算理想出力曲線,做出ESS系統(tǒng)充放電計(jì)劃,決定ESS系統(tǒng)最優(yōu)充放電功率。文獻(xiàn)《電動(dòng)汽車充放電特性及其對(duì)配電系統(tǒng)的影響分析》提出電動(dòng)汽車的V2G調(diào)度并單獨(dú)分析了電動(dòng)汽車投入系統(tǒng)后對(duì)饋線負(fù)荷,網(wǎng)絡(luò)損耗以及電壓偏移的影響,但沒有考慮風(fēng)電與電動(dòng)汽車互補(bǔ)協(xié)調(diào),即電動(dòng)汽車在平抑風(fēng)電波動(dòng)減少棄風(fēng)上的作用以及同時(shí)考慮多個(gè)目標(biāo)的情況下的優(yōu)化調(diào)度;文獻(xiàn)《計(jì)及電動(dòng)汽車和風(fēng)電出力不確定性的隨機(jī)經(jīng)濟(jì)調(diào)度》構(gòu)建了電動(dòng)汽車和風(fēng)電機(jī)組的不確定性的隨機(jī)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,用以緩解風(fēng)電機(jī)組反調(diào)峰特性的影響,但該模型沒有考慮到風(fēng)電-電動(dòng)汽車聯(lián)合模型對(duì)傳統(tǒng)火電機(jī)組的影響研究;文獻(xiàn)《考慮間歇性能源接入和運(yùn)行安全的多目標(biāo)有功優(yōu)化調(diào)度》提出了電動(dòng)汽車與火電,風(fēng)電與火電之間的聯(lián)合運(yùn)行產(chǎn)生的對(duì)于燃煤成本及節(jié)能減排等方面的影響,但未考慮風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電三者聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度的效果。目前對(duì)于風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電三者的聯(lián)合調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化研究還比較少。因此,針對(duì)以上不足,本發(fā)明給出了一種風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電三者的聯(lián)合調(diào)度的多目標(biāo)調(diào)度方法。
發(fā)明內(nèi)容
(一)解決的技術(shù)問題針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足,本發(fā)明提供一種風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電三者的聯(lián)合調(diào)度的多目標(biāo)調(diào)度方法,使得針對(duì)風(fēng)電隨機(jī)不確定性出力,提出運(yùn)用儲(chǔ)能系統(tǒng)即電動(dòng)汽車的有序充放電平抑風(fēng)電波動(dòng),減少棄風(fēng),同時(shí)因?yàn)轱L(fēng)電波動(dòng)減小而減少火電機(jī)組的調(diào)峰旋轉(zhuǎn)備用壓力,提高聯(lián)合運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)效益。(二)技術(shù)方案為實(shí)現(xiàn)以上目的,本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn):一種風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法,包括以下步驟:S1、通過威布爾分布函數(shù)隨機(jī)生成多組24時(shí)段風(fēng)速值;S2、根據(jù)所述24時(shí)段風(fēng)速值計(jì)算24時(shí)段風(fēng)電出力和風(fēng)電日出力平均值;S3、根據(jù)所述24時(shí)段風(fēng)電出力對(duì)電動(dòng)汽車進(jìn)行充放電,得到電動(dòng)汽車充放電功率;通過所述風(fēng)電出力和電動(dòng)汽車充放電功率,計(jì)算得到火電機(jī)組發(fā)電功率;S4、根據(jù)所述火電機(jī)組發(fā)電功率,分別求解聯(lián)合調(diào)度效益目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)和風(fēng)電波動(dòng)最小目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)的最大值和最小值;S5、根據(jù)所述聯(lián)合調(diào)度效益目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)和風(fēng)電波動(dòng)最小目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)的最大值和最小值,將兩函數(shù)進(jìn)行模糊化處理,得到最大滿意度函數(shù);S6、將所述最大滿意度函數(shù)進(jìn)行種群進(jìn)化,得到風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電三者的最優(yōu)出力。其中,步驟SI中采用的威布爾分布函數(shù)為:
權(quán)利要求
1.一種風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法,其特征在于,包括以下步驟: 51、通過威布爾分布函數(shù)隨機(jī)生成多組24時(shí)段風(fēng)速值; 52、根據(jù)所述24時(shí)段風(fēng)速值計(jì)算24時(shí)段風(fēng)電出力和風(fēng)電日出力平均值; 53、根據(jù)所述24時(shí)段風(fēng)電出力對(duì)電動(dòng)汽車進(jìn)行充放電,得到電動(dòng)汽車充放電功率,且通過所述風(fēng)電出力和電動(dòng)汽車充放電功率,計(jì)算得到火電機(jī)組發(fā)電功率; 54、根據(jù)所述火電機(jī)組發(fā)電功率,分別求解聯(lián)合調(diào)度效益目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)和風(fēng)電波動(dòng)最小目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)的最大值和最小值; 55、根據(jù)所述聯(lián)合調(diào)度效益目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)和風(fēng)電波動(dòng)最小目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)的最大值和最小值,將兩函數(shù)進(jìn)行模糊化處理,得到最大滿意度函數(shù); 56、將所述最大滿意度函數(shù)進(jìn)行種群進(jìn)化,得到風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電三者的最優(yōu)出力。
2.如權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法,其特征在于,步驟SI中采用的威布爾分布函數(shù)為:F (V) = I — exp[-(子”] 其中:k為形狀參數(shù);c為尺度參數(shù),反應(yīng)風(fēng)電場(chǎng)平均風(fēng)速大??; 風(fēng)速V的概率密度函數(shù)為:
3.如權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法,其特征在于,步驟S4中, 聯(lián)合調(diào)度效益目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)為:
4.如權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法,其特征在于,步驟S5中, 最大滿意度函數(shù)為: λ =min ( μ (F1), μ (F2)) 其中,μ (F1)為聯(lián)合調(diào)度效益目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)的目標(biāo)隸屬度函數(shù),以最大值為最優(yōu):
5.如權(quán)利要求4所述的一種風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法,其特征在于,步驟S6中,求得所述滿意度函數(shù)λ的最大值,實(shí)現(xiàn)在目標(biāo)隸屬度函數(shù)μ (F1)和μ (F2)共同作用下的相對(duì)最優(yōu)解;通過遺傳算法得到最大滿意度下風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電三者的最優(yōu)出力。
全文摘要
本發(fā)明提供一種風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法,涉及電力系統(tǒng)領(lǐng)域。該方法包括步驟S1、通過威布爾分布函數(shù)隨機(jī)生成多組24時(shí)段風(fēng)速值;S2、計(jì)算24時(shí)段風(fēng)電出力和風(fēng)電日出力平均值;S3、對(duì)電動(dòng)汽車進(jìn)行充放電,得到電動(dòng)汽車充放電功率;計(jì)算火電機(jī)組發(fā)電功率;S4、分別求兩函數(shù)的最大值和最小值;S5、將兩函數(shù)進(jìn)行模糊化處理,得到最大滿意度函數(shù);S6、將所述最大滿意度函數(shù)進(jìn)行種群進(jìn)化,得到最優(yōu)出力。本發(fā)明針對(duì)風(fēng)電隨機(jī)不確定性出力,提出運(yùn)用儲(chǔ)能系統(tǒng)電動(dòng)汽車的有序充放電平抑風(fēng)電波動(dòng),減少棄風(fēng),同時(shí)因?yàn)轱L(fēng)電波動(dòng)減小而減少火電機(jī)組的調(diào)峰旋轉(zhuǎn)備用壓力,達(dá)到風(fēng)電-電動(dòng)汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益最大化。
文檔編號(hào)G06Q50/06GK103246942SQ20131019048
公開日2013年8月14日 申請(qǐng)日期2013年5月21日 優(yōu)先權(quán)日2013年5月21日
發(fā)明者馬瑞 申請(qǐng)人:長沙理工大學(xué)