一種含復(fù)合儲(chǔ)能微電網(wǎng)的多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于微電網(wǎng)能量管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種含復(fù)合儲(chǔ)能微電網(wǎng)的多目標(biāo)優(yōu) 化系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著人們環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)，分布式發(fā)電得到了越來(lái)越多的重視與應(yīng)用，由小容量 分布式電源形成的微電網(wǎng)研究則更加令人關(guān)注。該類微電網(wǎng)中的分布式電源主要包括風(fēng)力 發(fā)電機(jī)、太陽(yáng)能光伏電池、燃料電池、微型燃?xì)廨啓C(jī)等，而不同種類的分布式電源又有著不 同的運(yùn)行特性。在確保微電網(wǎng)正常運(yùn)行時(shí)，如何對(duì)這些分布式電源進(jìn)行合理的管理，以保證 微電網(wǎng)在不同時(shí)段都能滿足負(fù)荷的電能質(zhì)量要求并且獲得最理想的經(jīng)濟(jì)效益，是研究微電 網(wǎng)技術(shù)的關(guān)鍵問題之一，也是國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。
[0003] 事實(shí)上，由于微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化問題中各個(gè)目標(biāo)有時(shí)是相互矛盾甚至是相互對(duì)立 的，往往很難同時(shí)兼顧各個(gè)目標(biāo)。目前多目標(biāo)優(yōu)化問題的主要求解方法有線性加權(quán)法，優(yōu)先 級(jí)法，約束法，最大最小法。線性加權(quán)法通過(guò)為每一個(gè)目標(biāo)賦一個(gè)權(quán)重系數(shù)，將多目標(biāo)問題 轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問題進(jìn)行求解，該方法的困難在于權(quán)重系數(shù)的選取，各子目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系 數(shù)直接反映了各目標(biāo)函數(shù)的重要程度，對(duì)于較為重要的目標(biāo)函數(shù)，相應(yīng)的權(quán)系數(shù)較大，而不 重要的目標(biāo)函數(shù)其相應(yīng)的權(quán)系數(shù)較小。而博弈論作為一種先進(jìn)的數(shù)學(xué)工具，在處理多方?jīng)Q 策問題上具有明顯優(yōu)勢(shì)。微電網(wǎng)能量管理決策者在選擇微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行的權(quán)重系數(shù) 時(shí)實(shí)際上與隨機(jī)干擾構(gòu)成了一種博弈：決策者既要爭(zhēng)取每個(gè)目標(biāo)都盡量能達(dá)到最優(yōu)，同時(shí) 又要避免隨機(jī)干擾造成收益惡化的情況發(fā)生。
[0004] 經(jīng)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)的檢索發(fā)現(xiàn)，針對(duì)微電網(wǎng)能量多目標(biāo)優(yōu)化管理問題，含分布式 發(fā)電的微電網(wǎng)能量管理多目標(biāo)優(yōu)化（王新剛，艾芊，徐偉華，韓鵬.含分布式發(fā)電的微電 網(wǎng)能量管理多目標(biāo)優(yōu)化[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2009, 20:79-83.)提出采用小生境進(jìn) 化的多目標(biāo)免疫算法優(yōu)化微電網(wǎng)能量管理，但算法沒有考慮到可再生能源出力的隨機(jī)波動(dòng) 性；基于遺傳算法的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制研究（韓肖清，劉海龍.基于遺傳算法的微電 網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制研究[A].中國(guó)電工技術(shù)學(xué)會(huì).2011中國(guó)電工技術(shù)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集 [C].中國(guó)電工技術(shù)學(xué)會(huì)：，2011:5.)和基于電池儲(chǔ)能系統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)度的微電網(wǎng)多目標(biāo)運(yùn)行優(yōu) 化（鐘宇峰，黃民翔，葉承晉.基于電池儲(chǔ)能系統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)度的微電網(wǎng)多目標(biāo)運(yùn)行優(yōu)化[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備，2014, 06:114-121.)則分別提出采用遺傳算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法求解，然而 均沒有考慮權(quán)重系數(shù)的選擇優(yōu)化問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足之處，提供一種含復(fù)合儲(chǔ)能 微電網(wǎng)的多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)及方法，以微電網(wǎng)購(gòu)電費(fèi)用和聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)系數(shù)兩者最小為目 標(biāo)建模，基于二人零和博弈求解權(quán)重系數(shù)，并采用線性加權(quán)方法將該模型轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu) 化問題進(jìn)行求解。該優(yōu)化方法可有效實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)可再生能源利用最大化、并有效減少聯(lián)絡(luò) 線功率波動(dòng)和分布式電源并網(wǎng)運(yùn)行沖擊，提高微電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。
[0006] 所述含復(fù)合儲(chǔ)能微電網(wǎng)的多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)，包括控制層和底層設(shè)備，控制層由 MGCC(Microgrid Control Center system,微電網(wǎng)中央控制器）、下層控制器以及通信網(wǎng)絡(luò) 組成，下層控制器包括負(fù)荷控制器、光伏控制器和儲(chǔ)能控制器；底層設(shè)備包括靜態(tài)負(fù)荷、光 伏發(fā)電系統(tǒng)、液流電池儲(chǔ)能裝置、鋰電池儲(chǔ)能裝置、光伏逆變器、儲(chǔ)能逆變器；
[0007] MGCC與并/離網(wǎng)控制開關(guān)通過(guò)通信總線連接，以控制微電網(wǎng)系統(tǒng)處于并網(wǎng)運(yùn)行狀 態(tài)或者離網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)；
[0008] MGCC與負(fù)荷控制器、光伏控制器和儲(chǔ)能控制器通過(guò)通信總線進(jìn)行連接；負(fù)荷控制 器、光伏控制器和儲(chǔ)能控制器通過(guò)通信總線上傳負(fù)荷、光伏發(fā)電系統(tǒng)和儲(chǔ)能裝置的電氣信 息給MGCC ;MGCC通過(guò)通信總線向下層控制器下達(dá)相應(yīng)指令，以控制負(fù)荷、光伏發(fā)電系統(tǒng)和 儲(chǔ)能裝置的運(yùn)行狀態(tài)；
[0009] 負(fù)荷控制器、光伏控制器和儲(chǔ)能控制器分別與靜態(tài)負(fù)荷開關(guān)、光伏發(fā)電系統(tǒng)開關(guān) 和儲(chǔ)能裝置開關(guān)連接，以控制相應(yīng)開關(guān)的開合狀態(tài)；
[0010] 光伏控制器和儲(chǔ)能控制器分別與光伏發(fā)電系統(tǒng)逆變器和儲(chǔ)能裝置逆變器相連接， 以控制微電源的輸出功率。
[0011] 所述含復(fù)合儲(chǔ)能微電網(wǎng)的多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)的優(yōu)化方法，步驟如下：
[0012] (1)根據(jù)微電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行的調(diào)度信息初始化光伏出力、電價(jià)、負(fù)荷數(shù)據(jù)，確定不同 儲(chǔ)能電池的出力和電量數(shù)據(jù)，并設(shè)定MGCC的調(diào)度周期；
[0013] (2)確定目標(biāo)函數(shù)匕和f2，微電網(wǎng)的運(yùn)行效率與經(jīng)濟(jì)性通過(guò)向大電網(wǎng)繳納的電費(fèi) 來(lái)衡量，因此以微電網(wǎng)從大電網(wǎng)的購(gòu)電費(fèi)用為目標(biāo)函數(shù)f1;聯(lián)絡(luò)線功率瞬時(shí)變化過(guò)大將對(duì) 大電網(wǎng)造成沖擊，影響大電網(wǎng)的電能質(zhì)量，因此，以功率裕度波動(dòng)系數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)f2;
[0014] (3)采用加權(quán)滑動(dòng)平均法，先濾出微電網(wǎng)功率裕度Pgw-Pd的低頻部分，再濾出高 頻部分，最后得到鋰電池和液流電池相應(yīng)的在各個(gè)調(diào)度周期的充放電功率上下限，作為約 束條件之一；同時(shí)，任意時(shí)刻電池的電量不能超過(guò)所能儲(chǔ)存能量的上下限，因此以各個(gè)儲(chǔ)能 電池的剩余容量S0Cs(t)和S0CB(t)均不越限作為另一約束條件；
[0015] (4)計(jì)算單一目標(biāo)下的最優(yōu)解，并得到相應(yīng)的博弈矩陣；微電網(wǎng)能量管理決策者 在選擇微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行的權(quán)重系數(shù)時(shí)實(shí)際上與隨機(jī)干擾構(gòu)成了一種博弈：決策者既 要爭(zhēng)取每個(gè)目標(biāo)都盡量能達(dá)到最優(yōu)，同時(shí)又要避免隨機(jī)干擾造成收益惡化的情況發(fā)生，因 此，將微電網(wǎng)能量管理者建模為決策者I，將惡化收益的隨機(jī)干擾建模為虛擬決策者II ;根 據(jù)單獨(dú)目標(biāo)函數(shù)A的最優(yōu)解X ^和目標(biāo)函數(shù)f 2的最優(yōu)解X /確定博弈矩陣；
[0016] (5)基于二人零和博弈法計(jì)算博弈權(quán)重系數(shù)；先計(jì)算決策者I的期望支付F，建立 二人博弈模型，根據(jù)納什均衡存在的充要條件，將上述博弈問題的求解等價(jià)于求解如下兩 個(gè)線性原始-對(duì)偶問題，最終確定各個(gè)目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)λ ;，i = 1，2 ;
[0017] (6)基于線性加權(quán)法將原多目標(biāo)優(yōu)化問題等價(jià)為單目標(biāo)優(yōu)化問題模型，從而求解 該多目標(biāo)優(yōu)化模型，確定各個(gè)調(diào)度周期的潮流分布，并根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻所處的時(shí)間對(duì)于微電 網(wǎng)的運(yùn)行進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)度。
[0018] 所述含復(fù)合儲(chǔ)能微電網(wǎng)的多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)的優(yōu)化方法，步驟（1)的初始化數(shù)據(jù) 為各個(gè)調(diào)度周期內(nèi)實(shí)時(shí)的負(fù)荷數(shù)據(jù)pd(t)，光伏發(fā)電功率的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)Pgw(t)，當(dāng)?shù)貙?shí)時(shí)電價(jià) C (t)，以及液流電池的最高充放電功率限制土Ps_和鋰電池的最高充放電功率限制土Pb_， 電池功率為正表示充電，功率為負(fù)表示放電。
[0019] 所述含復(fù)合儲(chǔ)能微電網(wǎng)的多目標(biāo)優(yōu)化系統(tǒng)的優(yōu)化方法，步驟（2)目標(biāo)函數(shù)fJPf2的確定方法如下：
[0020] 以微電網(wǎng)從大電網(wǎng)的購(gòu)電費(fèi)用為目標(biāo)函數(shù)：
[0022] 以功率裕度波動(dòng)系數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)：
[0024] 其中，T為調(diào)度周期，Δ t為時(shí)間間隔，Δ t = 24/T(單位：小時(shí)），t表示第t/Δ t 次調(diào)度的決策時(shí)刻，c(t)為時(shí)間段[t，t+At]的實(shí)時(shí)電價(jià)，P_(t)為微電網(wǎng)與大電網(wǎng)之間 的聯(lián)絡(luò)線功率：
[0026] 式中，Pd(t)為t時(shí)刻的負(fù)荷需求，Ps(t)為液流儲(chǔ)能電池在t時(shí)刻的儲(chǔ)能功率， PB(t)為鋰電池在t時(shí)亥IJ的儲(chǔ)能功率，Pgw(t)為光伏向微電網(wǎng)提供的出力。