利用儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑充換電站負(fù)荷和保證用電經(jīng)濟(jì)性的方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種利用儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑充換電站負(fù)荷和保證用電經(jīng)濟(jì)性的方法，是基于粒子群算法對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)出力模糊雙目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。技術(shù)方案是：①確定優(yōu)化目標(biāo)；（1）經(jīng)濟(jì)目標(biāo)；（2）電網(wǎng)目標(biāo)；結(jié)合目標(biāo)一和目標(biāo)二，得到對(duì)電網(wǎng)和用戶雙贏的雙目標(biāo)；②確定約束條件；③目標(biāo)函數(shù)模糊化；④基于粒子群算法求解模糊雙目標(biāo)問題。本發(fā)明采用智能粒子群算法，計(jì)算儲(chǔ)能系統(tǒng)的輸入/輸出功率，從而達(dá)到平抑充換電站負(fù)荷和經(jīng)濟(jì)用電的雙重效果；能夠根據(jù)充換電站每日不同的優(yōu)化要求，選擇不同的優(yōu)化傾向，以達(dá)到靈活響應(yīng)用戶與電網(wǎng)之間利益需求的目的，在電網(wǎng)與用戶間的利益博弈中找到平衡。
【專利說明】利用儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑充換電站負(fù)荷和保證用電經(jīng)濟(jì)性的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種利用儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑充換電站負(fù)荷和保證用電經(jīng)濟(jì)性的方法，是基于粒子群算法對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)出力模糊雙目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，屬于儲(chǔ)能系統(tǒng)在平抑充換電站負(fù)荷和保證用電經(jīng)濟(jì)性雙重目標(biāo)下確定不同時(shí)刻出力的【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，智能電網(wǎng)綜合建設(shè)取得長(zhǎng)足進(jìn)展，將從能源戰(zhàn)略角度改善區(qū)域投資環(huán)境，落實(shí)國(guó)家節(jié)能環(huán)保政策角度實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，轉(zhuǎn)變生活方式的角度提升民生建設(shè)，對(duì)滿足電力與經(jīng)濟(jì)社會(huì)、自然環(huán)境的和諧發(fā)展，起到關(guān)鍵的推動(dòng)作用。為了提高電網(wǎng)電能質(zhì)量，在電網(wǎng)故障時(shí)要為重要負(fù)荷供電，啟動(dòng)了梯次利用電池儲(chǔ)能系統(tǒng)示范的專項(xiàng)建設(shè)，主要用于負(fù)荷低谷儲(chǔ)能、負(fù)荷高峰階段給電動(dòng)汽車補(bǔ)充電能。由于充電站用電量存在明顯的波動(dòng)性，在充電站建立儲(chǔ)能系統(tǒng)是平抑充電站負(fù)載變化的重要解決途徑?！颈尘凹夹g(shù)】中沒有利用儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑充換電站負(fù)荷和保證用電經(jīng)濟(jì)性的內(nèi)容，同時(shí)完成平抑充換電站負(fù)荷和保證用電經(jīng)濟(jì)性雙目標(biāo)，是本領(lǐng)域亟待解決的技術(shù)問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的是提出了一種利用儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑充換電站負(fù)荷和保證用電經(jīng)濟(jì)性的方法，采用智能粒子群算法，計(jì)算儲(chǔ)能系統(tǒng)的輸入/輸出功率，從而達(dá)到平抑充換電站負(fù)荷和經(jīng)濟(jì)用電的雙重效果，解決【背景技術(shù)】存在的上述問題。
[0004]利用儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑充換電站負(fù)荷和保證用電經(jīng)濟(jì)性的方法，基于粒子群算法對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)出力的雙目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，包括如下步驟:
①確定優(yōu)化目標(biāo):
(1)經(jīng)濟(jì)目標(biāo)；
基于分時(shí)電價(jià)政策，首先制定具有最小化購(gòu)電費(fèi)用作用的經(jīng)濟(jì)性運(yùn)行目標(biāo)，作為目標(biāo)一；分時(shí)電價(jià)是根據(jù)用戶用電需求和負(fù)荷曲線特性，將一天劃分為不同的時(shí)段，并對(duì)各時(shí)段分別制定不同的電價(jià)水平，引導(dǎo)電能的生產(chǎn)和消費(fèi)以鼓勵(lì)用戶和發(fā)電企業(yè)在電力供求上削峰填谷的一種有效措施；
(2)電網(wǎng)目標(biāo)；
然后建立考慮電網(wǎng)利益的負(fù)荷方差作為目標(biāo)二；對(duì)于電網(wǎng)來說，為了減少常規(guī)發(fā)電機(jī)組的開停機(jī)次數(shù)以及旋轉(zhuǎn)備用的容量，電網(wǎng)的目標(biāo)為負(fù)荷曲線盡量平坦；在數(shù)學(xué)上，方差用來度量隨機(jī)變量和其數(shù)學(xué)期望之間的偏離程度，即負(fù)荷的方差可以反映負(fù)荷曲線的平坦程度；
結(jié)合目標(biāo)一和目標(biāo)二，就得到了對(duì)電網(wǎng)和用戶雙贏的雙目標(biāo)；所以本發(fā)明是考慮了電網(wǎng)和用戶雙方利益的綜合性優(yōu)化策略；
②確定約束條件:
(I)電池充電功率約束:由于電力電子變流器及電池本體的限制，電池各時(shí)刻的輸出功率不能超過功率的上下限，即Plmt≤p(i) ( Phigh ；
(2)電池能量約束:E1(W≤ e(i) ( Ehigh, i=0, 1,2,-,N；
(3)電池荷電狀態(tài)SOC 約束:SOClw ( soc(i) ( SOChigh ；
(4)不間斷電源UPS功率約束:Pu1ot( pu⑴(Pmiigh ；
(5)定時(shí)定SOC 約束:S0C(k) = C% ；
其中個(gè)符號(hào)的含義是:
Plow:儲(chǔ)能裝置充電功率下限 p(i):儲(chǔ)能裝置實(shí)時(shí)充電功率 Phigh:儲(chǔ)能裝置充電功率上限 Elw:電池能量下限 e⑴:實(shí)時(shí)電池能量 Ehigh:電池能量上限
1:在上面的(2)里有說明即i=0，l，2，"、N，i是一個(gè)O到N的整數(shù) N:數(shù)據(jù)個(gè)數(shù) SOC:電池荷電狀態(tài) SOClw:電池荷電狀態(tài)下限 SOC (i):電池荷電狀態(tài)實(shí)時(shí)值 SOChigh:電池荷電狀態(tài)上限 Pulow =UPS功率下限 pu(i):UPS功率實(shí)時(shí)值 Puhigh =UPS功率上限 SOC (k):k時(shí)刻荷電狀態(tài) c%:百分比常數(shù)
③目標(biāo)函數(shù)模糊化:
由于上述的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)和電網(wǎng)目標(biāo)具有不同的量綱，不能簡(jiǎn)單的將兩者疊加，因此本發(fā)明采用模糊的方法將目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行模糊化；求解思路為:先求出各子目標(biāo)在所有約束條件下的最優(yōu)解，再利用這些最優(yōu)解將各子目標(biāo)函數(shù)模糊化，即確定隸屬函數(shù)，然后根據(jù)最大隸屬度原則，將模糊的多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為非線性的單目標(biāo)優(yōu)化問題，求解該單目標(biāo)問題的最優(yōu)解；
④基于粒子群算法求解模糊雙目標(biāo)問題:
粒子群算法中，種群中每個(gè)成員叫做粒子，代表一個(gè)潛在可行解，而目標(biāo)位置稱為全局最優(yōu)解；群體在D維空間上搜索全局最優(yōu)解，并且每個(gè)粒子都有一個(gè)適應(yīng)函數(shù)值和速度來調(diào)整自身位置以保證向目標(biāo)位置移動(dòng)，在移動(dòng)過程中，群體中所有粒子都具有記憶能力，對(duì)自身位置和自身經(jīng)過的最佳位置(Pbest)和種群中最好的粒子位置(gbest)學(xué)習(xí)，最終接近目標(biāo)位置。
[0005]本發(fā)明的有益效果:本發(fā)明采用智能粒子群算法，計(jì)算儲(chǔ)能系統(tǒng)的輸入/輸出功率，從而達(dá)到平抑充換電站負(fù)荷和經(jīng)濟(jì)用電的雙重效果；能夠根據(jù)充換電站每日不同的優(yōu)化要求，選擇不同的優(yōu)化傾向，以達(dá)到靈活響應(yīng)用戶與電網(wǎng)之間利益需求的目的，在電網(wǎng)與用戶間的利益博弈中找到平衡?！緦＠綀D】

【附圖說明】
[0006]圖1是本發(fā)明實(shí)施例流程圖；
圖2是本發(fā)明實(shí)施例優(yōu)化前日負(fù)荷曲線；
圖3是本發(fā)明實(shí)施例優(yōu)化后日負(fù)荷曲線；
圖4是本發(fā)明實(shí)施例梯次利用儲(chǔ)能系統(tǒng)輸出功率柱狀圖。
【具體實(shí)施方式】
[0007]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的說明:
本實(shí)施例為唐山曹妃甸公交車充換電站，儲(chǔ)能系統(tǒng)采用梯次利用電池儲(chǔ)能系統(tǒng)，日負(fù)荷為充換電站的日負(fù)荷。
[0008]1、目標(biāo)函數(shù)
(1)針對(duì)經(jīng)濟(jì)性運(yùn)行目標(biāo)，設(shè)定充換電站購(gòu)電費(fèi)用為目標(biāo)函數(shù)一；
【權(quán)利要求】
1.一種利用儲(chǔ)能系統(tǒng)平抑充換電站負(fù)荷和保證用電經(jīng)濟(jì)性的方法，其特征在于，基于粒子群算法對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)出力的雙目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，包括如下步驟: ①確定優(yōu)化目標(biāo): (1)經(jīng)濟(jì)目標(biāo)； 基于分時(shí)電價(jià)政策，首先制定具有最小化購(gòu)電費(fèi)用作用的經(jīng)濟(jì)性運(yùn)行目標(biāo)，作為目標(biāo) (2)電網(wǎng)目標(biāo)； 然后建立考慮電網(wǎng)利益的負(fù)荷方差作為目標(biāo)二； 結(jié)合目標(biāo)一和目標(biāo)二，得到對(duì)電網(wǎng)和用戶雙贏的雙目標(biāo)； ②確定約束條件: (1)電池充電功率約束:由于電力電子變流器及電池本體的限制，電池各時(shí)刻的輸出功率不能超過功率的上下限，即Plmt≤P(i) ( Phigh ； (2)電池能量約束:E1(W≤ e(i) ( Ehigh, i=0, 1,2,-,N； (3)電池荷電狀態(tài)SOC 約束:SOClw ( soc(i) ( SOChigh ； (4)不間斷電源UPS功率約束:Pu1ot( pu⑴(Pmiigh ； (5)定時(shí)定SOC 約束:S0C(k) = C% ； 其中個(gè)符號(hào)的含義是: Plow:儲(chǔ)能裝置充電功率下限 p(i):儲(chǔ)能裝置實(shí)時(shí)充電功率 Phigh:儲(chǔ)能裝置充電功率上限 Elw:電池能量下限 e⑴:實(shí)時(shí)電池能量 Ehigh:電池能量上限 1:在上面的(2)里有說明即i=0，l，2，"、N，i是一個(gè)O到N的整數(shù) N:數(shù)據(jù)個(gè)數(shù) SOC:電池荷電狀態(tài) SOClw:電池荷電狀態(tài)下限 SOC (i):電池荷電狀態(tài)實(shí)時(shí)值 SOChigh:電池荷電狀態(tài)上限 Pulow =UPS功率下限 pu(i):UPS功率實(shí)時(shí)值 Puhigh =UPS功率上限 SOC (k):k時(shí)刻荷電狀態(tài) c%:百分比常數(shù) ③目標(biāo)函數(shù)模糊化: 采用模糊的方法將目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行模糊化；先求出各子目標(biāo)在所有約束條件下的最優(yōu)解，再利用這些最優(yōu)解將各子目標(biāo)函數(shù)模糊化，即確定隸屬函數(shù)，然后根據(jù)最大隸屬度原貝U，將模糊的多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為非線性的單目標(biāo)優(yōu)化問題，求解該單目標(biāo)問題的最優(yōu)解；④基于粒子群算法求解模糊雙目標(biāo)問題: 粒子群算法中，種群中每個(gè)成員叫做粒子，代表一個(gè)潛在可行解，而目標(biāo)位置稱為全局最優(yōu)解；群體在D維空間上搜索全局最優(yōu)解，并且每個(gè)粒子都有一個(gè)適應(yīng)函數(shù)值和速度來調(diào)整自身位置以保證向目標(biāo)位置移動(dòng)，在移動(dòng)過程中，群體中所有粒子都具有記憶能力，對(duì)自身位置和自身經(jīng)過的最佳位置和種群中最好的粒子位置學(xué)習(xí)，最終接近目標(biāo)位置。
【文檔編號(hào)】G06Q50/06GK103699946SQ201410013608
【公開日】2014年4月2日 申請(qǐng)日期:2014年1月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月13日
【發(fā)明者】張鴻, 黃梅, 王一依, 張彩萍, 安動(dòng), 馬偉強(qiáng), 楊萬宏 申請(qǐng)人:國(guó)家電網(wǎng)公司, 國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司唐山供電公司