申请/专利权人：浙江华云电力工程设计咨询有限公司

申请日：2021-12-06

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN114142473B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.02#授权;2022.03.22#实质审查的生效;2022.03.04#公开

摘要：本发明公开了一种风光容量未知情况下的微电网配置方法及系统，首先在配置问题中在容量约束内随机选取一组风光容量初始值，在功率分频点约束范围内随机选取一个分频点，建立风机、光伏机组、柴油机以及储能的出力模型，然后在运行问题建立以规划周期内微电网总成本最小为目标的配置模型，利用离散傅里叶变换法对规划周期内的不平衡功率进行频谱分析，确定混合储能和柴油机出力，通过混合整数非线性规划确定各微源的配置并将结果传到配置问题中，最后利用遗传算法搜索微电网容量配置的最优解。本发明能够实现对微电网系统中各微源进行优化配置，使微电网的运行成本最小，且实现最终优化结果快速收敛达到全局最优。

主权项：1.一种风光容量未知情况下的微电网配置方法，其特征在于，包括：步骤1：筛选微电网所在地区的典型日微网数据，所述典型日微网数据包括：微网负荷数据、风速数据、光照强度数据和温度数据；步骤2：建立风机配置约束、光伏板配置约束和功率分频点区间约束；步骤3：根据所述风机配置约束随机确定风机额定容量初始值，根据所述光伏板配置约束随机确定光伏板额定容量初始值，根据功率分频点区间约束随机确定功率分频点初始值；步骤4：根据风机出力模型、所述风速数据和所述风机额定容量初始值，获取风机输出功率；根据光伏板出力模型、所述光照强度数据、所述温度数据和所述光伏板额定初始值，获取光伏板输出功率；步骤5：根据所述微网负荷数据、所述风机输出功率和所述光伏板输出功率，获取微电网的不平衡功率；步骤6：根据所述功率分频点初始值，对所述不平衡功率进行频谱分析，得到所述不平衡功率的低频功率和高频功率；步骤7：建立以微电网总配置成本最低为目标的微电网优化配置模型；步骤8：根据所述低频功率和所述高频功率获取微电网中混合储能系统的额定容量和柴油发电机的额定功率；步骤9：将所述风机输出功率、所述光伏板输出功率、所述混合储能系统的额定容量和所述柴油发电机的额定功率代入所微电网优化配置模型，获取微电网的总配置成本；步骤10：判断所述微电网优化配置结果是否为最优配置方案，若是则输出最优配置方案，否则返回所述步骤3；其中，所述风机出力模型为：式中，vout为切出风速；vin为切入风速；vr为额定风速；Pr.wind为风机额定容量，v表示风速；所述风机配置约束为：式中，N1为风机数量，L为微电网建设场地的长度，d为风机风轮直径，W为微电网建设场地的宽度；所述光伏板出力模型为：式中，PSTC为光伏阵列标准条件下的额定输出功率；GSTC为标准条件下太阳辐照度；Gc为工作点实际太阳辐照度；k为功率温度系数；Tct为t时刻工作点温度；TSTC为标准条件下温度；NPV为光伏阵列单元数量；所述光伏板配置约束为：式中，N2为光伏板数量，S为微电网建设场地面积，S2为单个光伏阵列的占地面积，δP遮阴系数；其中，所述步骤6包括：步骤6.1：对所述不平衡功率进行傅里叶变换，得到幅频序列PJk；步骤6.2：根据分频点将所述幅频序列PJk在所述分频点处进行切分，得到低频序列和高频序列；步骤6.3：将所述低频序列和所述高频序列分别进行傅里叶逆变换，得到不平衡功率的低频功率和高频功率；其中，所述混合储能系统的额定容量的获取方法包括：步骤8.1：获取所述混合储能系统在一段时间内的多个能量变化量，所述能量变化量表示所述混合储能系统在某一时刻的能量相对于初始时刻能量的变化量；步骤8.2：从所述多个能量变化量中筛选出能量变化量的最值，所述能量变化量的最值包括能量变化量的最大值和最小值；步骤8.3：根据所述能量变化量的最值获取所述混合储能系统的总容量，所述混合储能系统的总容量表示为：EES＝max{Et}-min{Et}；步骤8.4：根据所述混合储能系统的总容量获取所述混合储能系统的额定容量，所述混合储能系统的额定容量表示为：式中，SOCmax为荷电状态的上限；SOCmin为荷电状态的下限。

全文数据：

权利要求：

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