一种基于光柴储供电系统的运行调度方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于光柴储供电系统的运行调度方法，其技术特点是：包括以下步骤：确定系统负荷，明确负荷的实时功率数据；确定可选供电设备，对各设备前一时刻的运行状态进行统计；确定系统运行目标，形成目标函数；确定系统约束条件，形成系统约束等式；运用粒子群优化算法进行系统优化调度计算，确定系统的优化调度方案，明确各设备启停运行状态，从而实现对光柴储供电系统的调度控制功能。本发明以供电系统的可靠性、运行经济性、环保效应等目标，运用粒子群算法进行多变量分析，实现了对包含多种分布式电源的复杂供电系统的优化调度功能，其调度方法更科学合理，能够有效地控制系统的发电成本，增加系统的供电可靠性，降低系统的弃能量。
【专利说明】—种基于光柴储供电系统的运行调度方法
【技术领域】
[0001]本发明属于发电【技术领域】，尤其是一种基于光柴储供电系统的运行调度方法。
【背景技术】
[0002]随着国家政策的颁布，新能源发电设备必将代替传统的供电模式，成为新世纪发电供能的主力。现阶段由光伏、储能等新能源设备构成的发电系统暂无成熟的运行调度方案，在系统组建、运行维护过程中仍无法实现统一的定论。综合考虑系统供电可靠性、系统运行经济性、系统环保效应的因素是促进新能源发展、推进供电方式改革的最有效方式。
[0003]现有的技术主要为大电网的调度以及以经济性为目标的微网容量优化设计。大电网调度是指在电力调控中安装工业电视监控系统，其目的是为了在保证电力调度和电力供应的时间段中，提高对于突发事件的应急情况的解决速度，进一步来确保电力供应的安全运行水平。以经济性能为目标的微网容量优化设计中提出了基于某种特性模式下，微网各设备容量的配比方法。
[0004]大电网的调度技术已经较为成熟，但大电网中所涉及电能来源单一，供电结构简单。由光、柴、储构成的系统中，系统供电设备繁多，运行方式复杂，其优化调度侧重于各设备的启停、运行功率等内容，故此大电网调度方法并不完全适合于含光柴储供电系统的优化调度方法；微网容量优化设计立足于考虑设备容量的配备，系统调度采用固定的设备起停逻辑，运行环境考虑理想化不适用于复杂多变的实际场景。
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设计合理、能够有效控制发电成本、提高供电可靠性的基于光柴储供电系统的运行调度方法。
[0006]本发明解决现有的技术问题是采取以下技术方案实现的:
[0007]—种基于光柴储供电系统的运行调度方法，包括以下步骤:
[0008]步骤1:确定系统负荷，明确负荷的实时功率数据；
[0009]步骤2:确定可选供电设备，对各设备前一时刻的运行状态进行统计；
[0010]步骤3:确定系统运行目标，形成目标函数；
[0011]步骤4:确定系统约束条件，形成系统约束等式；
[0012]步骤5:运用粒子群优化算法进行系统优化调度计算，确定系统的优化调度方案，明确各设备启停运行状态，从而实现对光柴储供电系统的调度控制功能。
[0013]而且，所述步骤I确定系统负荷的方法为:通过对拟建系统的负荷进行统计分析，调研系统负荷的历史数据，确定可参考的系统历史负荷曲线。
[0014]而且，所述步骤2所述确定可选供电设备包括柴油发电机、光伏发电设备以及储能电池。
[0015]而且，所述步骤3的优化目标包括:综合供电可靠性、系统经济性能以及系统污染排放的因素，其优化目标函数分别为:[0016]( I)供电可靠性目标函数为:
[0017] [0020]其中:Ees为总的未满足容量，Etot为总的电负荷需求容量，Pload(i)为第i小时负荷需求，Pbat(i)为第i小时储能电池充放电功率，正为放电；PDe(i)为第i小时柴发发电量；Ppv(i)为第i小时光伏发电量；
[0021](2)系统经济性目标函数为:
[0022]f2 (X) - (Cbattery+Cdiesel+Cpv) /Pload
[0023]其中=Cbattey为仿真周期内储能电池放电费用，C—为仿真周期内柴发供电费用，Cpv为仿真周期内光伏系统供电费用，Pltjad为仿真周期内系统总负荷需求；
[0024](3)系统污染排放目标函数为:
[0025] [0027]其中:σ⑶2、σ⑶、σ HC、。Ν0、σ s分别代表各污染物的排放系数[kg/L] ;vfule(k)代表第k小时柴油发电机的消耗量，单位是升；β为柴油功率与油耗系数。
[0028]而且，所述步骤4的约束条件分别为:
[0029](I)为了保证储能设备寿[0016]( I)供电可靠性目标函数为:
[0017] [0020]其中:Ees为总的未满足容量，Etot为总的电负荷需求容量，Pload(i)为第i小时负荷需求，Pbat(i)为第i小时储能电池充放电功率，正为放电；PDe(i)为第i小时柴发发电量；Ppv(i)为第i小时光伏发电量；
[0021](2)系统经济性目标函数为:
[0022]f2 (X) - (Cbattery+Cdiesel+Cpv) /Pload
[0023]其中=Cbattey为仿真周期内储能电池放电费用，C—为仿真周期内柴发供电费用，Cpv为仿真周期内光伏系统供电费用，Pltjad为仿真周期内系统总负荷需求；
[0024](3)系统污染排放目标函数为:
[0025] [0027]其中:σ⑶2、σ⑶、σ HC、。Ν0、σ s分别代表各污染物的排放系数[kg/L] ;vfule(k)代表第k小时柴油发电机的消耗量，单位是升；β为柴油功率与油耗系数。
[0028]而且，所述步骤4的约束条件分别为:
[0029](I)为了保证储能设备寿命，需要满足储能设备不发生过充过放现象:
[0030]MinS0Cbat〈S0C〈MaxS0Cbat
[0031]MinSOCbat为储能电池允许工作的最小荷电状态，MaxSOCbat为储能电池允许工作的最大荷电状态；
[0032](2)为了保证柴油发电机设备寿命，需要满足柴油发电机使用在其经济运行区间内，不能轻载运行也不能过载运行。
[0033]PDG，min 大于 Pgen 大于 PDG，max
[0034]其中，Pliamin表示柴油发电机最小有功功率，一般取值为30%PS ；
[0035]PDG；max表示柴油发电机最大有功功率，一般取值为105%P额；
[0036](3)为了保证储能电池的续航能力，储能电池的SOC值应该处于平衡状态:
[0037]SOC0=SOC24=0.8
[0038]其中JOCtl为储能电池在日工作最初状态的荷电状态，SOC24为储能电池在日工作最初状态的荷电状态，0.8为人为设定的储能状态。
[0039]而且，所述步骤5的具体处理步骤为:
[0040](I)确定分布式电源的出力；
[0041](2)计算系统净负荷；
[0042](3)运用粒子群算法，模拟系统各种供电模式下的供电方案；
[0043](4)通过对上一步骤供电方案进行反推，可以求解出在某一特定模式下系统最优命，需要满足储能设备不发生过充过放现象: [0030]MinS0Cbat〈S0C〈MaxS0Cbat
[0031]MinSOCbat为储能电池允许工作的最小荷电状态，MaxSOCbat为储能电池允许工作的最大荷电状态；
[0032](2)为了保证柴油发电机设备寿命，需要满足柴油发电机使用在其经济运行区间内，不能轻载运行也不能过载运行。
[0033] [0034]其中，Pliamin表示柴油发电机最小有功功率，一般取值为30%PS ；
[0035]PDG；max表示柴油发电机最大有功功率，一般取值为105%P额；
[0036](3)为了保证储能电池的续航能力，储能电池的SOC值应该处于平衡状态:
[0037]SOC0=SOC24=0.8
[0038]其中JOCtl为储能电池在日工作最初状态的荷电状态，SOC24为储能电池在日工作最初状态的荷电状态，0.8为人为设定的储能状态。
[0039]而且，所述步骤5的具体处理步骤为:
[0040](I)确定分布式电源的出力；
[0041](2)计算系统净负荷；
[0042](3)运用粒子群算法，模拟系统各种供电模式下的供电方案；
[0043](4)通过对上一步骤供电方案进行反推，可以求解出在某一特定模式下系统最优的调度方法，从而实现对光柴储供电系统的调度控制功能。
[0044]而且，所述步骤(1)是通过风光等资源情况、分布式电源的出力特性，确定分布式电源的出力。
[0045]而且，所述步骤(2)是通过系统估算出的负荷值与上一步计算后的分布式电源出力，计算系统的净负荷；
[0046]而且，所述步骤(3)的具体处理过程为:
[0047]①初始化粒子群:在允许范围内随机设定各粒子的初始位置和初始速度，即确定各个设备的初始运行状态，对PDe⑴、Pbat⑴、Ppv⑴进行随机赋值；
[0048]②计算每个粒子的适应值，对各设备运行范围的确定，Pdg⑴、Pbat⑴、Ppv⑴可变化范围的确定；
[0049]③更新个体极值:对每个粒子，比较它的适应度值和它经历过的最好位置Pid的适应度值，如果更好，更新pid，即寻找局部最优解，通过对三个子目标的计算，求取局部的优化调度方法；
[0050]④更新全局极值:对每个粒子，比较它的适应度值和群体所经历最好位置Pgd的适应度值，如果更好，更新Pgd ；
[0051]⑤更新速度和位置:根据以下两个式子更新粒子的速度和位置。
【权利要求】
1.一种基于光柴储供电系统的运行调度方法，其特征在于:包括以下步骤: 步骤1:确定系统负荷，明确负荷的实时功率数据； 步骤2:确定可选供电设备，对各设备前一时刻的运行状态进行统计； 步骤3:确定系统运行目标，形成目标函数； 步骤4:确定系统约束条件，形成系统约束等式； 步骤5:运用粒子群优化算法进行系统优化调度计算，确定系统的优化调度方案，明确各设备启停运行状态，从而实现对光柴储供电系统的调度控制功能。
2.根据权利要求1所述一种基于光柴储供电系统的运行调度方法，其特征在于:所述步骤I确定系统负荷的方法为:通过对拟建系统的负荷进行统计分析，调研系统负荷的历史数据，确定可参考的系统历史负荷曲线。
3.根据权利要求1所述一种基于光柴储供电系统的运行调度方法，其特征在于:所述步骤2所述确定可选供电设备包 括柴油发电机、光伏发电设备以及储能电池。
4.根据权利要求1所述一种基于光柴储供电系统的运行调度方法，其特征在于:所述步骤3的优化目标包括:综合供电可靠性、系统经济性能以及系统污染排放的因素，其优化目标函数分别为: (1)供电可靠性目标函数为:
A(X)=EJEtot
24
Ecs -Σ i^ad(Z)人Pbut(j、七Pdoj、~*~^ν(/))
i=l
24
Etcit >: ^oad(Z)
i=l 其中=Ees为总的未满足容量，Etot为总的电负荷需求容量，PlMd(i)为第i小时负荷需求，Pbat(i)为第i小时储能电池充放电功率，正为放电；PDe(i)为第i小时柴发发电量；Ppv(i)为第i小时光伏发电量； (2)系统经济性目标函数为:
^-2 O _ (Cbattery+Cdiesel+Cpv) /Pload 其中:cbattey为仿真周期内储能电池放电费用，C—为仿真周期内柴发供电费用，Cpv为仿真周期内光伏系统供电费用，Pltjad为仿真周期内系统总负荷需求； (3)系统污染排放目标函数为:
J；(X) = ^iGca- +σ co + σ 欲' + σχ" + σ"> 片(i)
1-1
Vfule ⑴=Pdg⑴ * β 其中:O ?2、σ σ ' O Ν°、O s分别代表各污染物的排放系数[kg/L] ；Vfule(k)代表第k小时柴油发电机的消耗量，单位是升；β为柴油功率与油耗系数。
5.根据权利要求1所述一种基于光柴储供电系统的运行调度方法，其特征在于:所述步骤4的约束条件分别为: (O为了保证储能设备寿命，需要满足储能设备不发生过充过放现象:
MinS0Cbat〈S0C〈MaxS0CbatMinSOCbat为储能电池允许工作的最小荷电状态，MaxSOCbat为储能电池允许工作的最大荷电状态； (2)为了保证柴油发电机设备寿命，需要满足柴油发电机使用在其经济运行区间内，不能轻载运行也不能过载运行；
PdG，min ^ Pgen ^ ^DG, max 其中，Pmmin表示柴油发电机最小有功功率，一般取值为30%P额； Pdc,_表示柴油发电机最大有功功率，一般取值为105%P额； (3)为了保证储能电池的续航能力，储能电池的SOC值应该处于平衡状态:
SOC0=SOC24=0.8 其中=SOCtlS储能电池在日工作最初状态的荷电状态，SOC24为储能电池在日工作最初状态的荷电状态，0.8为人为设定的储能状态。
6.根据权利要求1所述一种基于光柴储供电系统的运行调度方法，其特征在于:所述步骤5的 具体处理步骤为: (1)确定分布式电源的出力； (2)计算系统净负荷； (3)运用粒子群算法，模拟系统各种供电模式下的供电方案； (4)通过对上一步骤供电方案进行反推，可以求解出在某一特定模式下系统最优的调度方法，从而实现对光柴储供电系统的调度控制功能。
7.根据权利要求6所述一种基于光柴储供电系统的运行调度方法，其特征在于:所述步骤(1)是通过风光等资源情况、分布式电源的出力特性，确定分布式电源的出力。
8.根据权利要求6所述一种基于光柴储供电系统的运行调度方法，其特征在于:所述步骤(2)是通过系统估算出的负荷值与上一步计算后的分布式电源出力，计算系统的净负荷。
9.根据权利要求6所述一种基于光柴储供电系统的运行调度方法，其特征在于:所述步骤(3)的具体处理过程为: ①初始化粒子群:在允许范围内随机设定各粒子的初始位置和初始速度，即确定各个设备的初始运行状态，对PDe⑴、Pbat⑴、Ppv⑴进行随机赋值； ②计算每个粒子的适应值，对各设备运行范围的确定，Pdg⑴、Pbat⑴、Ppv⑴可变化范围的确定； ③更新个体极值:对每个粒子，比较它的适应度值和它经历过的最好位置Pid的适应度值，如果更好，更新pid，即寻找局部最优解，通过对三个子目标的计算，求取局部的优化调度方法； ④更新全局极值:对每个粒子，比较它的适应度值和群体所经历最好位置Pgd的适应度值，如果更好，更新Pgd ； ⑤更新速度和位置:根据以下两个式子更新粒子的速度和位置； ?/+1> = --/1 +) + ^ ) ⑥检查终止条件:如果达到结束条件，则结束；否则回到步骤②。
【文档编号】G06Q50/06GK103489131SQ201310384411
【公开日】2014年1月1日 申请日期:2013年8月29日 优先权日:2013年8月29日
【发明者】宋兴旺, 王永杰, 陈向东, 高峻, 门浩, 张黎元, 李昕, 王蓓, 刘宪栩, 刘长德, 张 杰, 仝新宇, 杜彬, 邹广宇 申请人:国家电网公司, 国网天津市电力公司