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    重庆时时彩号表: 一种电网故障条件下微电网的优化配置方法.pdf

    关 键 词:
    一种 电网 故障 条件下 优化 配置 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201410158306.X

    申请日:

    2014.04.18

    公开号:

    CN103971172A

    公开日:

    2014.08.06

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06Q 10/04申请公布日:20140806|||实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 10/04申请日:20140418|||公开
    IPC分类号: G06Q10/04(2012.01)I; G06Q50/06(2012.01)I 主分类号: G06Q10/04
    申请人: 国家电网公司; 中国电力科学研究院; 国网北京市电力公司; 国网辽宁省电力有限公司
    发明人: 吕志鹏; 苏剑; 黄松; 刘海涛; 刘岚; 李蕊
    地址: 100031 北京市西城区西长安街86号
    优先权:
    专利代理机构: 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 代理人: 徐国文
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410158306.X

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.05.04|||2014.09.03|||2014.08.06

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供一种电网故障条件下微电网的优化配置方法,包括以下步骤:定义优化变量;明确约束条件;建立目标函数;通过遗传算法,进行微电网的优化配置。本发明提供的电网故障条件下微电网的优化配置方法,通过接纳微电网外的分布式电源和负荷,使微电网外的更多的用户免受停电的影响,应用于海岛微电网和偏远地区供电。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种电网故障条件下微电网的优化配置方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:
    步骤1:定义优化变量;
    步骤2:明确约束条件;
    步骤3:建立目标函数;
    步骤4:通过遗传算法,进行微电网的优化配置。

    2.  根据权利要求1所述的电网故障条件下微电网的优化配置方法,其特征在于:所述步骤1中,选择接纳微电网外的光伏阵列数NPV、风电机组台数NWT、优化配置后微电网的运行时间Top、接纳用户数Nf作为优化变量X,并做以下定义:


    3.  根据权利要求1所述的电网故障条件下微电网的优化配置方法,其特征在于:所述步骤2中,约束条件包括电池充放电约束、功率平衡约束和微电网电源出力约束。

    4.  根据权利要求3所述的电网故障条件下微电网的优化配置方法,其特征在于:所述电池充放电约束包括以下两个约束:
    A.为确保电池的寿命和运行安全,电池的剩余容量达到电池最大容量时,储能控制器控制电池停止充电;当电池的剩余容量达到电池最小充电状态时,储能控制器控制电池停止放电,即:
    Smin≤SSOC≤Smax (2)
    其中,SSOC为电池的剩余容量,Smas为电池最大容量,Smin为电池最小充电状态,且
    Smax=100%,Smax=20%;
    B.电池每小时的充放电量不能超过电池放电电量的20%,即:

    其中,Δt为1h,P+和P-分别为单位小时内的充放电功率,Ebat为电池电量。

    5.  根据权利要求3所述的电网故障条件下微电网的优化配置方法,其特征在于:所述功率平衡约束如下:

    其中,和分别为t时段的光伏阵列和风机输出的有功功率,和分别为 t时段电池输出的有功功率、负荷消耗功率和线损。

    6.  根据权利要求3所述的电网故障条件下微电网的优化配置方法,其特征在于:所述微电网电源出力约束如下:

    其中,为第i个微电网电源有功出力,和分别为第i个微电网电源有功出力的下限和上限。

    7.  根据权利要求1所述的电网故障条件下微电网的优化配置方法,其特征在于:所述步骤3包括以下步骤:
    步骤3-1:根据优化配置后的微电网的供电可靠性R最大,建立以下目标函数:
    maxR=RLPSP (6)
    其中,RLPSP为缺电概率,为孤岛运行的微电网可靠性指标;
    步骤3-2:假设风机和光伏阵列每小时输出的有功功率及用户的用电量恒定,计算优化配置后的微电网在运行时间Top内的缺电概率RLPSP。

    8.  根据权利要求7所述的电网故障条件下微电网的优化配置方法,其特征在于:所述步骤3-2包括以下步骤:
    步骤3-2-1:计算第t小时风机和光伏阵列总发电量;
    第t小时风机和光伏阵列总发电量用ER,t表示,有:
    ER,t=NWTEWT,t+NPVEPV,t (7)
    其中,EWT,t和EPV,t分别为风机和光伏阵列第t小时的发电量;
    步骤3-2-2:计算第t小时电池的容量EBat,t;
    1)当第t小时风机和光伏阵列总发电量ER,T大于用户用电量时,电池充电;则有:
    EBat,t≈EBat,t-1(1-σ)+(ER,t-Eload,t/ηinv)ηBat (8)
    其中,Eload,t为第t小时的用户用电量,EBat,t-1为第t-1小时电池的容量,σ为电池放电系数,ηinv为变换器效率,ηBat为电池充电效率;
    2)当第t小时风机和光伏阵列总发电量ER,t小于用户用电量时,电池放电;则有:
    EBat,t≈EBat,t-1(1-σ)-(ER,t-Eload,t/ηinv) (9)
    步骤3-2-3:当所有微电网电源及电池剩余容量仍不能满足用户用电量需求时,第t小时的缺电量ELPS,t表示为:

    步骤3-2-4:优化配置后的微电网在运行时间Top内的缺电概率RLPSP表示为:


    9.  根据权利要求1所述的电网故障条件下微电网的优化配置方法,其特征在于:所述步骤4包括以下步骤:
    步骤4-1:根据接纳微电网外的最大光伏阵列数、最大风电机组台数、最大接纳用户数以及优化配置后微电网的最大运行时间为24小时的约束条件形成个体数为300~600的初始种群,且每个个体基因信息由接纳微电网外的光伏阵列数NPV、风电机组台数NWT、接纳用户数Nf以及优化配置后微电网的运行时间Top组成;
    步骤4-2:计算目标函数和适应度值,根据每个个体的基因信息,计算每个个体的缺电概率,进而可知目标函数值即为每个个体的适应度值;
    步骤4-3:在得到群体中每个个体的适应值后,用轮盘法将群体选择到交配池中,然后从交配池中每次取两个个体依概率进行杂交或变异产生临时新群体,再将临时新群体中每个个体依概率选择或直接复制到下一代,或与上一代对应个体进行竞争,并将每一代中最优个体进行保存,每次产生新群体后,若新群体中有比现有最优个体的适应值更好的的个体,则用其替换当前的最优个体;
    步骤4-4:输出优化结果,达到迭代次数150~300次后,输出优化配置后的微电网的供电可靠性最大的方案。

    说明书

    说明书一种电网故障条件下微电网的优化配置方法
    技术领域
    本发明涉及一种重构方法,具体涉及一种电网故障条件下微电网的优化配置方法。
    背景技术
    海岛电网和农村电网处于电力系统末端,与电力用户直接相连,是对用户供给电能和分配电能的重要环节。但由于海岛电网和农村电网负荷具有分布广、密度小、线路长、可靠性差等特点,易出现故障且不易恢复。随着微电网和越来越多的分布式电源接入海岛电网和农村电网,在电网故障情况下,微电网如何在保持自身负荷供电正常情况下使微电网外的负荷更多的用户免受停电影响,是现阶段主要应该考虑和解决的问题。
    近几年来,智能电网倍受发达国家和地区的关注,美国、欧洲和日本已经进行了积极的探索,并取得了一些进展。在此背景下,中国也提出了“建设坚强智能电网”的目标。为进一步转变电网发展方式,全面推进特高压与各级电网的协调发展,加快建设世界一流电网,更好地满足经济社会发展需要,要从保障能源安全、优化能源结构、促进节能减排、发展低碳经济、提高服务水平的要求出发,全面建设统一坚强的智能电网。
    统一坚强智能电网是以统一规划、统一标准、统一建设为原则,以特高压电网为骨干网架,各级电网协调发展,具有信息化、自动化、互动化特征的中国国家电网。农村电网是中国国家电网的重要组成部分,县城及农村用电量已占全社会用电量的52以上,而且发展速度迅猛,农村电网智能化建设是智能国家电网建设不可缺少的重要组成部分。加快建设以坚强为基础、智能为特征的新型农网,是新时期农电工作面临的目标和挑战,也是实现农网与各级电网协调发展的必然要求。
    目前,中国的农村电网仍然存在着网架结构薄弱、供电可靠性低、损耗高、电能质量差、设备落后、自动化水平低、电价水平偏高、改造资金缺口较大等落后现象。社会主义新农村建设、村镇化建设以及“家电下乡”等政策的实施导致农村用电负荷快速增长,现有的农网供电能力和供电条件远不能满足农村日益增长的用电需求。
    发明内容
    为了克服上述现有技术的不足,本发明提供一种电网故障条件下微电网的优化配置方法, 通过接纳微电网外的分布式电源和负荷,使微电网外的更多的用户免受停电的影响,应用于海岛微电网和偏远地区供电。
    为了实现上述发明目的,本发明采取如下技术方案:
    本发明提供一种电网故障条件下微电网的优化配置方法,所述方法包括以下步骤:
    步骤1:定义优化变量;
    步骤2:明确约束条件;
    步骤3:建立目标函数;
    步骤4:通过遗传算法,进行微电网的优化配置。
    所述步骤1中,选择接纳微电网外的光伏阵列数NPV、风电机组台数NWT、优化配置后微电网的运行时间Top、接纳用户数Nf作为优化变量X,并做以下定义:

    所述步骤2中,约束条件包括电池充放电约束、功率平衡约束和微电网电源出力约束。
    所述电池充放电约束包括以下两个约束:
    A.为确保电池的寿命和运行安全,电池的剩余容量达到电池最大容量时,储能控制器控制电池停止充电;当电池的剩余容量达到电池最小充电状态时,储能控制器控制电池停止放电,即:
    Smin≤SSOC≤Smax (2)
    其中,SSOC为电池的剩余容量,Smas为电池最大容量,Smin为电池最小充电状态,且Smax=100%,Smax=20%;
    B.电池每小时的充放电量不能超过电池放电电量的20%,即:
    P+0.2Ebat/ΔtP-0.2Ebat/Δt---(3)]]>
    其中,Δt为1h,P+和P-分别为单位小时内的充放电功率,Ebat为电池电量;
    所述功率平衡约束如下:
    PPVt+PWTt+PBATt≥Pdt+Plosst---(4)]]>
    其中,和分别为t时段的光伏阵列和风机输出的有功功率,和分别为t时段电池输出的有功功率、负荷消耗功率和线损。
    所述微电网电源出力约束如下:
    PigminPigPigmax---(5)]]>
    其中,为第i个微电网电源有功出力,和分别为第i个微电网电源有功出力的下限和上限。
    所述步骤3包括以下步骤:
    步骤3-1:根据优化配置后的微电网的供电可靠性R最大,建立以下目标函数:
    maxR=RLPSP (6)
    其中,RLPSP为缺电概率,为孤岛运行的微电网可靠性指标;
    步骤3-2:假设风机和光伏阵列每小时输出的有功功率及用户的用电量恒定,计算优化配置后的微电网在运行时间Top内的缺电概率RLPSP。
    所述步骤3-2包括以下步骤:
    步骤3-2-1:计算第t小时风机和光伏阵列总发电量;
    第t小时风机和光伏阵列总发电量用ER,t表示,有:
    ER,t=NWTEWT,t+NPVEPV,t (7)
    其中,EWT,t和EPV,t分别为风机和光伏阵列第t小时的发电量;
    步骤3-2-2:计算第t小时电池的容量EBat,t;
    1)当第t小时风机和光伏阵列总发电量ER,t大于用户用电量时,电池充电;则有:
    EBat,t≈EBat,t-1(1-σ)+(ER,t-Eload,t/ηinv)ηBat (8)
    其中,Eload,t为第t小时的用户用电量,EBat,t-1为第t-1小时电池的容量,σ为电池放电系数,ηinv为变换器效率,ηBat为电池充电效率;
    2)当第t小时风机和光伏阵列总发电量ER,t小于用户用电量时,电池放电;则有:
    EBat,t≈EBat,t-1(1-σ)-(ER,t-Eload,t/ηinv) (9)
    步骤3-2-3:当所有微电网电源及电池剩余容量仍不能满足用户用电量需求时,第t小时的缺电量ELPS,t表示为:

    步骤3-2-4:优化配置后的微电网在运行时间Top内的缺电概率RLPSP表示为:
    RLPSP=Σt=1TopELPS,t/Σt=1TopEload,t---(11).]]>
    所述步骤4包括以下步骤:
    步骤4-1:根据接纳微电网外的最大光伏阵列数、最大风电机组台数、最大接纳用户数以及优化配置后微电网的最大运行时间为24小时的约束条件形成个体数为300~600的初始种群,且每个个体基因信息由接纳微电网外的光伏阵列数NPV、风电机组台数NWT、接纳用户数Nf以及优化配置后微电网的运行时间Top组成;
    步骤4-2:计算目标函数和适应度值,根据每个个体的基因信息,计算每个个体的缺电概率,进而可知目标函数值即为每个个体的适应度值;
    步骤4-3:在得到群体中每个个体的适应值后,用轮盘法将群体选择到交配池中,然后从交配池中每次取两个个体依概率进行杂交或变异产生临时新群体,再将临时新群体中每个个体依概率选择或直接复制到下一代,或与上一代对应个体进行竞争,并将每一代中最优个体进行保存,每次产生新群体后,若新群体中有比现有最优个体的适应值更好的的个体,则用其替换当前的最优个体;
    步骤4-4:输出优化结果,达到迭代次数150~300次后,输出优化配置后的微电网的供电可靠性最大的方案。
    与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
    本发明提供的电网故障条件下微电网的优化配置方法,可在海岛电网和农村电网故障情况下,微电网可通过接纳微电网外的分布式电源和负荷,使微电网外更多的用户免受停电影响,除此之外,本方案通过重新优化配置后微电网的供电可靠性为目标,考虑了风机、光伏出力和微电网内外负荷的时序特性以及微电网蓄电池的充放电、功率平衡以及微电源出力等约束条件,使优化方案更具安全性和可信度。
    附图说明
    图1是本发明实施例中分布式发电系统示意图;
    图2是本发明实施例中采用遗传算法进行微电网的优化配置流程图。
    具体实施方式
    下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
    本发明提供一种电网故障条件下微电网的优化配置方法,所述方法包括以下步骤:
    步骤1:定义优化变量;
    步骤2:明确约束条件;
    步骤3:建立目标函数;
    步骤4:通过遗传算法,进行微电网的优化配置。
    所述步骤1中,本发明采用的分布式发电系统如图1,选择接纳微电网外的光伏阵列数NPV、风电机组台数NWT、优化配置后微电网的运行时间Top、接纳用户数Nf作为优化变量X,并做以下定义:

    所述步骤2中,约束条件包括电池充放电约束、功率平衡约束和微电网电源出力约束。
    所述电池充放电约束包括以下两个约束:
    A.为确保电池的寿命和运行安全,电池的剩余容量达到电池最大容量时,储能控制器控制电池停止充电;当电池的剩余容量达到电池最小充电状态时,储能控制器控制电池停止放电,即:
    Smin≤SsOC≤Smax (2)
    其中,SSOC为电池的剩余容量,Smax为电池最大容量,Smin为电池最小充电状态,且
    Smax=100%,Smax=20%;
    B.电池每小时的充放电量不能超过电池放电电量的20%,即:
    P+0.2Ebat/ΔtP-0.2Ebat/Δt---(3)]]>
    其中,Δt为1h,O+和P-分别为单位小时内的充放电功率,Ebat为电池电量;
    所述功率平衡约束如下:
    PPVt+PWTt+PBATt≥Pdt+Plosst---(4)]]>
    其中,和分别为t时段的光伏阵列和风机输出的有功功率,和分别为t时段电池输出的有功功率、负荷消耗功率和线损。
    所述微电网电源出力约束如下:
    PigminPigPigmax---(5)]]>
    其中,为第i个微电网电源有功出力,和分别为第i个微电网电源有功出力的下限和上限。
    所述步骤3包括以下步骤:
    步骤3-1:根据优化配置后的微电网的供电可靠性R最大,建立以下目标函数:
    maxR=RLPSP (6)
    其中,RLPSP为缺电概率,为孤岛运行的微电网可靠性指标;
    步骤3-2:假设风机和光伏阵列每小时输出的有功功率及用户的用电量恒定,计算优化配置后的微电网在运行时间Top内的缺电概率RLPSP。
    所述步骤3-2包括以下步骤:
    步骤3-2-1:计算第t小时风机和光伏阵列总发电量;
    第t小时风机和光伏阵列总发电量用ER,t表示,有:
    ER,t=NWTEWT,t+NPVEPV,t (7)
    其中,EWT,t和EPV,t分别为风机和光伏阵列第t小时的发电量;
    步骤3-2-2:计算第t小时电池的容量EBat,t;
    1)当第t小时风机和光伏阵列总发电量ER,t大于用户用电量时,电池充电;则有:
    EBat,t≈EBat,t-1(1-σ)+(ER,t-Eload,t/ηinv)ηBat (8)
    其中,Eload,t为第t小时的用户用电量,EBat,t-1为第t-1小时电池的容量,σ为电池放电系数,ηinv为变换器效率,ηBat为电池充电效率;
    2)当第t小时风机和光伏阵列总发电量ER,t小于用户用电量时,电池放电;则有:
    EBat,t≈EBat,t-1(1-σ)-(ER,t-Eload,t/ηinv) (9)
    步骤3-2-3:当所有微电网电源及电池剩余容量仍不能满足用户用电量需求时,第t小时的缺电量ELPS,T表示为:

    步骤3-2-4:优化配置后的微电网在运行时间Top内的缺电概率RLPSP表示为:
    RLPSP=Σt=1TopELPS,t/Σt=1TopEload,t---(11).]]>
    如图2,所述步骤4包括以下步骤:
    步骤4-1:根据接纳微电网外的最大光伏阵列数、最大风电机组台数、最大接纳用户数以及优化配置后微电网的最大运行时间为24小时的约束条件形成个体数为300~600的初始种 群,且每个个体基因信息由接纳微电网外的光伏阵列数NPV、风电机组台数NWT、接纳用户数Nf以及优化配置后微电网的运行时间Top组成;
    步骤4-2:计算目标函数和适应度值,根据每个个体的基因信息,计算每个个体的缺电概率,进而可知目标函数值即为每个个体的适应度值;
    步骤4-3:在得到群体中每个个体的适应值后,用轮盘法将群体选择到交配池中,然后从交配池中每次取两个个体依概率进行杂交或变异产生临时新群体,再将临时新群体中每个个体依概率选择或直接复制到下一代,或与上一代对应个体进行竞争,并将每一代中最优个体进行保存,每次产生新群体后,若新群体中有比现有最优个体的适应值更好的的个体,则用其替换当前的最优个体;
    步骤4-4:输出优化结果,达到迭代次数150~300次后,输出优化配置后的微电网的供电可靠性最大的方案。
    最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

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