一种独立微网混和储能容量优化配置方法
【专利摘要】本发明涉及一种独立微网混和储能容量优化配置方法，针对蓄电池和超级电容器组成的混和储能系统，以混合储能系统的一次性投资最小作为目标函数，从储能系统的能量供给能力和功率供给能力两方面综合考虑确定混合储能系统的容量，采用粒子群优化算法对算例进行求解，最终输出最优解即为在满足系统可靠性前提下混和储能系统的最省投资。验证本发明提出的混和储能容量优化模型的正确性，本发明方法节约了储能设备的投资成本，增加了可再生资源的利用效率。
【专利说明】一种独立微网混和储能容量优化配置方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种微网容量配置技术，特别涉及一种独立微网混和储能容量优化配 置方法。
【背景技术】
[0002] 在微电网中，风力、光伏等分布式电源的发电情况受到天气情况的制约，具有不稳 定性和不可控性，再加上负荷也存在一定的随机性，因此在独立运行的微电网中很难做到 电量的供需平衡。通过配置一定的储能单元，可以有效的提高微电网的供电可靠性，实现能 量的供需平衡。目前，各种储能设备的价格均比较昂贵，因此在配置储能系统时，力求达到 分布式电源、负荷、储能系统在容量上的最佳组合，从而较为经济的解决微电网供电可靠性 问题，提高系统运行的稳定性。
[0003] 目前，对微电网中混和储能系统的容量配置问题，国内外的相关学者对其进行了 研究，并取得了一些理论和实践方面的成果。如孙耀杰、康云龙等建立了蓄电池容量优化约 束规划的数学模型，在考虑蓄电池充放电的约束条件和分布式电源随机特性的基础上，将 蓄电池容量最优化问题归结为机会约束规划问题。刘建涛、曾赣生等针对独立光伏混合发 电系统，以混合储能系统的投资成本最低作为目标函数，以独立光伏发电系统的运行技术 指标为约束，基于一典型日气象数据提出了基于单纯形法的容量优化配置方法。
【发明内容】
[0004] 本发明是针对独立运行的微电网中很难做到电量的供需平衡的问题，提出了一种 独立微网混和储能容量优化配置方法，针对独立运行的风光互补微电网进行储能容量的优 化配置，在综合考虑了发电单元、储能单元负荷特性的基础上，建立了以混和储能系统投资 成本最低的目标函数，提出了能量约束和功率约束，并用粒子群优化算法对算例进行了求 解，证明了这种容量优化配置方法的正确性。
[0005] 本发明的技术方案为：一种独立微网混和储能容量优化配置方法，具体包括如下 步骤： 1)设定微电网电源包括风力发电单元、光伏发电单元、储能系统，其中储能系统为蓄电 池和超级电容器组成的混和储能系统； 2 )对微电网电源建模，根据历史数据计算各个电源发电量和负荷用电量； 3) 容量优化的目标函数：以储能系统的一次性投资最小为目标函数； η?ι / = -Mbat + n2-MUi： 式中:/7,、/^分别为蓄电池、超级电容器的个数·鳥为蓄电池的单价;^为超级电容器 的单价； 4) 储能系统约束： Α:发电盈余约束，设第i月电量盈余最大，12彡i彡1，电量盈余用表示，平均每 天的电量盈余为其中J为当月天数，储能系统能够储存的总容量小于其 中4为储能系统恢复时间，即
【权利要求】
1. 一种独立微网混和储能容量优化配置方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 1) 设定微电网电源包括风力发电单元、光伏发电单元、储能系统，其中储能系统为蓄电 池和超级电容器组成的混和储能系统； 2) 对微电网电源建模，根据历史数据计算各个电源发电量和负荷用电量； 3) 容量优化的目标函数：以储能系统的一次性投资最小为目标函数；
式中分别为蓄电池、超级电容器的个数;为蓄电池的单价;^为超级电容器 的单价； 4) 储能系统约束： A:发电盈余约束，设第i月电量盈余最大，12彡i彡1，电量盈余用表示，平均每 天的电量盈余为其中J为当月天数，储能系统能够储存的总容量小于其 中之为储能系统恢复时间，即
B:发电不足约束，设第J月电量缺口最大，12 1)月电量缺口用表示，平均 每天的电量缺口为万0/:储能系统的总容量大于#0/?/，其中4为储能系统自给时间， 即
C:功率约束，在没有分布式电源出力时，储能系统的功率输出能力应大于峰值负荷， 蓄电池组的功率输出Α3?，超级电容器的功率输出/^，即 Phat+Pu, > Pimax 负荷出现大波动的时候，储能系统能应变负荷变动，即
式中：?为冲击负荷持续时间;为冲击负荷功率； 5) 把目标函数和约束条件转化为具体可求解的优化方程； 6) 使用粒子群优化算法对优化方程进行求解； 7) 最终输出最优解即为在满足系统可靠性前提下混和储能系统的最省投资。
【文档编号】H02J3/32GK104092231SQ201410293628
【公开日】2014年10月8日 申请日期:2014年6月27日 优先权日:2014年6月27日
【发明者】彭道刚, 钟永, 张 浩, 钱玉良, 李辉, 夏飞, 黄丽, 黄超 申请人:上海电力学院