本發(fā)明涉及一種電源優(yōu)化配置的方法，更具體的說(shuō)涉及一種風(fēng)光聯(lián)合發(fā)電微電網(wǎng)系統(tǒng)電源優(yōu)化配置方法
背景技術(shù)：
：近年來(lái)，風(fēng)能、太陽(yáng)能等新能源發(fā)電成為世界范圍內(nèi)研究的熱點(diǎn)。微電網(wǎng)能夠整合新能源發(fā)電單元、儲(chǔ)能單元及負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)一體化運(yùn)行，靈活地接入和切出配電網(wǎng)，工作于并網(wǎng)或者孤島模式，成為實(shí)現(xiàn)能源多元化和高效利用的重要技術(shù)手段。微電網(wǎng)電源合理配置是保證其可靠、經(jīng)濟(jì)、環(huán)保運(yùn)行的關(guān)鍵問(wèn)題之一。國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)新能源發(fā)電進(jìn)行研究，成果顯著。但大多在建立風(fēng)光發(fā)電模型時(shí)，只考慮了風(fēng)光出力不確定性而忽略了相關(guān)性，并且不同類型的負(fù)荷功率間也具有相關(guān)性。包含新能源發(fā)電出力相關(guān)性及不同類型負(fù)荷功率間的相關(guān)性新能源發(fā)電的微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置研究中，結(jié)合相關(guān)性的研究尚不多見(jiàn)。本文基于Copula理論，建立新能源聯(lián)合出力及負(fù)荷總功率概率分布函數(shù)，進(jìn)而構(gòu)建微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置模型。為量化微電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，利用歷史模擬法計(jì)算微電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于，針對(duì)風(fēng)光聯(lián)合發(fā)電微電網(wǎng)系統(tǒng)，提出一種考慮出力相關(guān)性及運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的儲(chǔ)能配置方法，提高了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和可靠性。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：1)考慮微電網(wǎng)中新能源發(fā)電出力相關(guān)性及不同類型負(fù)荷功率間的相關(guān)性，基于Copula理論分別建立新能源發(fā)電聯(lián)合出力、負(fù)荷總功率概率分布模型；2)利用歷史模擬法得到微電網(wǎng)運(yùn)行規(guī)劃中的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)對(duì)微電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；3)以考慮投資成本、低碳費(fèi)用、并網(wǎng)運(yùn)行電能交易等綜合經(jīng)濟(jì)成本為目標(biāo)，構(gòu)建微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置模型；4)采用改進(jìn)的入侵雜草優(yōu)化算法求解配置方案。本發(fā)明的技術(shù)方案具有以下有益效果：基于風(fēng)電、光伏出力相關(guān)性及負(fù)荷功率間相關(guān)性，建立的新能源發(fā)電單元及負(fù)荷功率概率模型，應(yīng)用到微電網(wǎng)電源配置中，極大地提高了優(yōu)化方案的經(jīng)濟(jì)性。通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值將系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)損失很好地結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)微電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。該配置方法可同時(shí)提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和可靠性。下面通過(guò)附圖和實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。附圖說(shuō)明圖1是本發(fā)明實(shí)施例所述的一種風(fēng)光聯(lián)合發(fā)電微電網(wǎng)系統(tǒng)電源優(yōu)化配置方法流程圖圖2是微電網(wǎng)各單元并網(wǎng)模式下發(fā)電順序流程圖圖3是微電網(wǎng)中負(fù)荷總功率仿真圖具體實(shí)施方式下面將結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。1)考慮微電網(wǎng)中新能源發(fā)電出力相關(guān)性及不同類型負(fù)荷功率間的相關(guān)性，基于Copula理論分別建立新能源發(fā)電聯(lián)合出力、負(fù)荷總功率概率分布模型。選取FrankCopula函數(shù)作為風(fēng)光出力聯(lián)合概率分布的連接函數(shù)，從而得到新能源發(fā)電單元聯(lián)合概率密度函數(shù)：h(Pw,Ppv)=-θ(e-θ-1)e-θ(u+v)f(Pw)f(Ppv)[(e-θ-1)+(e-θu-1)(e-θv-1)]2]]>式中，u＝F(Pw)，v＝F(Ppv)；Pw為風(fēng)機(jī)出力率；Ppv為光伏出力率；θ為Copula函數(shù)相關(guān)參數(shù)。選取正態(tài)Copula函數(shù)構(gòu)造負(fù)荷總功率概率模型。C(u1，u2；ρ)＝φρ(φ-1(u1)，φ-1(u2))u1，u2∈[0，1]式中，φρ相關(guān)系數(shù)為ρ的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)；φ-1(·)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)的逆函數(shù)。PL=aφρ,1-1+bφρ,2-1+c]]>式中，PL為總負(fù)荷功率，kW；為過(guò)渡負(fù)荷偽隨機(jī)數(shù)；為可中斷負(fù)荷偽隨機(jī)數(shù)；c為重要負(fù)荷，kW；a，b為相關(guān)參數(shù)，kW。利用MATLAB編程，得到不同季節(jié)風(fēng)電、光伏出力相關(guān)性，秩相關(guān)系數(shù)τ和Copula相關(guān)參數(shù)θ，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1：表1不同季節(jié)風(fēng)光出力相關(guān)性從表1可以看出一年中風(fēng)光出力具有不同程度的負(fù)相關(guān)性，夏天和冬天的互補(bǔ)性更加明顯。因此互補(bǔ)性對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)電源配置影響不容忽視。編程得到不同負(fù)荷間的相關(guān)性，統(tǒng)計(jì)一年數(shù)據(jù)得到過(guò)渡負(fù)荷與可中斷負(fù)荷間秩相關(guān)系數(shù)為0.0792。模擬全年負(fù)荷變化，結(jié)果見(jiàn)圖22)利用歷史模擬法得到微電網(wǎng)運(yùn)行規(guī)劃中的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)對(duì)微電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。求取負(fù)荷功率和風(fēng)光聯(lián)合出力的差額，作為規(guī)劃運(yùn)行中的“市場(chǎng)因子”。 采用排序的辦法，得到規(guī)劃期間第aN個(gè)差額值，即為1-a置信水平下功率波動(dòng)造成的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。設(shè)定該地區(qū)負(fù)荷停電造成損失為31.8元/kW，計(jì)算置信水平為95％、99％、99.5％時(shí)短期內(nèi)不同置信水平下的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。表2不同置信水平下的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值數(shù)據(jù)顯示，新能源發(fā)電出力和負(fù)荷功率不確定性、相關(guān)性因素等給系統(tǒng)安全可靠運(yùn)行帶來(lái)極大風(fēng)險(xiǎn)，并且風(fēng)險(xiǎn)隨置信區(qū)間的增大而增大，為降低風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，投入燃?xì)廨啓C(jī)和儲(chǔ)能裝置。3)以考慮投資成本、低碳費(fèi)用、并網(wǎng)運(yùn)行電能交易等綜合經(jīng)濟(jì)成本為目標(biāo)，構(gòu)建微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置模型。以包括初始投資成本和運(yùn)行管理費(fèi)用、燃料費(fèi)用、低碳費(fèi)用、購(gòu)售電費(fèi)用構(gòu)成的綜合經(jīng)濟(jì)成本最小為目標(biāo)：minCtotal=Cini+Cm+Cf+CCO2+Ccha]]>式中，Gini為初始投資費(fèi)用，元；Cm為運(yùn)行維護(hù)成本，元；Cf為燃料費(fèi)用，元；CCO2為低碳費(fèi)用，元；Ccha為微電網(wǎng)向大電網(wǎng)購(gòu)售電費(fèi)用，元。初始投資費(fèi)用：Cini=Σt=1Ni(1+i)nt(1+i)nt-1at]]>式中，i為貼現(xiàn)率；nt為微電源t的壽命，年；a1為微電源t的裝機(jī)費(fèi)用，元。運(yùn)行維護(hù)成本、燃料費(fèi)用：Cm+Cf=Σt=1NktPt+cΣl=18760Σt=1NVl,t]]>式中，kt為第t臺(tái)微電源的運(yùn)行維護(hù)系數(shù)，元/kW；Pt為微電源t的裝機(jī)容量，kW；Vl，t為第t臺(tái)微電源l時(shí)刻耗費(fèi)燃料量，L。c為單位體積燃料價(jià)格，元/L。低碳費(fèi)用：CCO2=cco2Σl=18760Σt=1N(kmVl,t-xt)]]>式中，km為單位體積燃料燃燒釋放二氧化碳量，kg/L；xt為每臺(tái)微電源單位時(shí)間二氧化碳排放權(quán)，kg；cco2為排放單位質(zhì)量二氧化碳征收價(jià)格，元/kg。微電網(wǎng)系統(tǒng)中新能源污染氣體排放為零，燃?xì)廨啓C(jī)排放的二氧化硫等污染性氣體非常少，忽略不計(jì)，故只計(jì)入由燃?xì)廨啓C(jī)排放二氧化碳支付的低碳費(fèi)用。Ccha=Σl=18760cbuy,lPcha,lPcha,l≥0csell,lPcha,lPcha,l<0]]>式中，cbuy，l為l時(shí)刻購(gòu)電價(jià)格，元；csell，l為l時(shí)刻售電價(jià)格，元；Pcha，l為l時(shí)刻微電網(wǎng)與主網(wǎng)交換功率，kW。微電源及儲(chǔ)能裝置調(diào)度策略如，如圖所示①新能源發(fā)電清潔、無(wú)污染，首先投入該類電源，新能源聯(lián)合出力為Ph。②若新能源發(fā)電不能滿足供應(yīng)負(fù)荷需求，則比較時(shí)段t微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電成本cmt與購(gòu)電成本大小cbuy，t，若發(fā)電成本大于停機(jī)成本，則微型燃?xì)廨啓C(jī)停機(jī)，否則按最大輸出功率PMTmax輸出。③若Ph大于負(fù)荷功率PL，對(duì)混合儲(chǔ)能充電；充電完畢若電能仍盈余，則出售電能給大電網(wǎng)。反之，通過(guò)儲(chǔ)能放電彌補(bǔ)電量不足，若放電結(jié)束電能仍不足則向大電網(wǎng)購(gòu)電，儲(chǔ)能裝置充放電功率為PST。4)采用改進(jìn)的入侵雜草優(yōu)化算法求解配置方案。由于新能源發(fā)電單元和燃?xì)廨啓C(jī)單機(jī)發(fā)電成本不同，迭代后期一致步長(zhǎng)不能很好地考慮適應(yīng)值對(duì)各微電源數(shù)量的靈敏度，為迅速地尋優(yōu)，同時(shí)避免基本雜草算法由于某一區(qū)域雜草過(guò)密導(dǎo)致算法早熟，不同雜草可根據(jù)自身可行域設(shè)定間距不一致的網(wǎng)格，將種子播撒在網(wǎng)格內(nèi)。迭代初期設(shè)定間距較大網(wǎng)格以滿足全局尋優(yōu)，迭代后期加密網(wǎng) 格以滿足局部尋優(yōu)。為適應(yīng)值方差設(shè)定閥值，如果超過(guò)閥值，則設(shè)定排斥擾動(dòng)因數(shù)乘以網(wǎng)格間距，使得雜草稀疏，反之，設(shè)定吸引擾動(dòng)因子乘以網(wǎng)格間距，進(jìn)行加密。Di,p=Di-1,pc1Δ>dDi-1,pc2Δ≤d]]>式中，Di，p為第P種電源第i次迭代網(wǎng)格間距；c1為排斥擾動(dòng)因子；c2為吸引擾動(dòng)因子；Δ為適應(yīng)值方差差值；d為閥值。表3并網(wǎng)運(yùn)行微電網(wǎng)電源最優(yōu)配置組合不考慮相關(guān)性與考慮相關(guān)性得到綜合經(jīng)濟(jì)成本分別為772萬(wàn)元和693萬(wàn)元?？紤]相關(guān)性因?yàn)橛?jì)及了各單元相互影響關(guān)系，更符合實(shí)際，同時(shí)由于風(fēng)光互補(bǔ)優(yōu)越性比較明顯，所以也更經(jīng)濟(jì)。采用期望缺供電量(Expectedenergynotsupplied，EENS)評(píng)估風(fēng)光聯(lián)合微電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)入獨(dú)立運(yùn)行模式下的可靠性。由期望缺供電量得到系統(tǒng)電量可用指標(biāo)(Energyindexofreliability，EIR)。EENS公式推導(dǎo)見(jiàn)下：PBSM＝Pbat+PSC+PMT式中，Pbat為蓄電池有功功率，kW；Psc為電容器有功功率，kW。EENS=PL-∫PhminPhmaxPhf(Ph)dPhPL≥Phmax∫PhminPL(PL-Ph-PBSM)f(Ph)dPhPhmin≤PL≤Phmax0PL<Phmin]]>每個(gè)季節(jié)取典型的某一個(gè)月，計(jì)算可靠性能指標(biāo)。比較考慮相關(guān)性和不考慮相關(guān)性對(duì)可靠性能指標(biāo)的影響。表4系統(tǒng)電量可用指標(biāo)(EIR)由表4可看出，考慮相關(guān)性時(shí)，由于風(fēng)光出力具有互補(bǔ)性，可靠性指標(biāo)比不計(jì)相關(guān)性時(shí)有所提高?；パa(bǔ)性夏季、冬季比較明顯，所以可靠性指標(biāo)也更高，符合實(shí)際情況。本發(fā)明中所描述的具體實(shí)施例是對(duì)本發(fā)明精神作舉例說(shuō)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，其依然可以對(duì)前述實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換。但并不會(huì)偏離或者超越所附權(quán)利要求書所定義的范圍。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3