一种多能源船舶微网实时能量优化调度方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种W太阳能、柴油发电机和储能系统组成的多能源船舶用微电网的 规划、运行及管理，特别是针对船舶多工况情况下，负载突变时微电网能量的实时优化调度 方法。属船舶电力系统领域。
【背景技术】 随着全球经济的持续发展，能源和环境的问题日益突出。为有效控制全球气候变暖，全 球正掀起一股绿色浪潮，节能减排已成为世界关注的焦点，其中减少海洋污染已成为国内 外相关学者研究的前沿课题方向之一。当前，美国、日本、德国、澳大利亚和英国等发达国家 都十分重视船舶节能技术的研发，新能源作为船舶动力能源被视为前景良好的能源技术之 一，与船型优化、电力推进、核动力推进、燃料电池应用、氨燃料应用、生物质燃油应用、舰船 营运管理等并列为策略性船舶能源(节能）技术。
[0002] 在船舶动力领域，电力推进越来越成为一个趋势。随着船舶自动化的发展，W及各 种新技术在电力推进装置中的应用，电力推进装置应用地位将更大提高，使用范围将更加 扩大。但在目前，大多数的电力推进船舶的电能是通过柴油燃烧来获得，燃烧会产生大量的 污染物，如碳氨化合物HC、碳氧化合物COx、硫氧化物SOx、氮氧化物NOxW及空气颗粒物PM 等。在本质上，该种柴电机组供电的电力推进船舶还是存在大量的烟气排放和环境污染的 问题。
[000引因此，利用清洁能源如风能、太阳能W及波浪能等来获取电能的纯绿色船舶可W从根本上解决柴电船舶电力推进系统的污染问题。因此，开展船舶节能W及船舶新能源技 术应用基础W及相关可关键技术研究，促进电力推进船舶的节能环保性能，是解决船舶节 能减排难题的有效途径之一。
[0004] 多能源船舶电力系统利用柴油发电、太阳能及蓄电池的储能，可节约燃油、降低营 运成本，是极具发展前景的船舶能源综合优化利用系统，也是船舶节能减排领域的研究热 点。多能源船舶能量动态优化和控制策略的目标是针对实际运行工况，综合考虑船舶经济 性、电网运行的稳定性及可靠性，协调控制各发电设备，实现能量的优化规划与控制，满足 供电连续安全稳定，实现全船运行燃油消耗排放最少，经济性最大。
[0005] 但是在多能源船舶电力微网结构中，由于存在太阳能间歇性电源、柴油发电机连 续性电源W及裡电池储能装置，而它们的输出电压调节特性和功率调节特性有本质的区 另IJ，如连续性电源有功调节速度较慢，不能响应快速的负荷变化等，因此，在保证满足供电 连续安全稳定情况下，如何对不同性质多能源并联运行功率进行优化分配方法显然具有十 分重要的意义。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的是提供一种多能源船舶微网实时能量优化调度方法，实现多能源并 联运行功率进行优化分配。
[0007] 本发明采用W下技术方案实现：一种多能源船舶微网实时能量优化调度方法，其 特征在于，包括W下步骤：步骤S1;研究不同因素对光伏发电的影响，利用分形理论提取不 同因素之间的关联维度并提取特征向量，构建基于模拟退火的支持向量机船舶太阳能发电 单元的输出功率预测模型；步骤S2;当负载稳定时，在预测光伏实时输出功率基础上，实时 采集储能荷电状态S0C，在储能两个指标MinSOCbat和MaxSOCbat下，把系统的工作方式分 为多种模式，然后建立系统模型和各个发电单元稳定运行边界条件，建立W系统运行稳定 性和最大节能为优化目标的多目标函数W及约束条件函数，采用遗传算法+粒子群算法， 对多种不同工作模式下，实现不同发电单元输出功率的优化分配；步骤S3 ;当负载突变时， 其工作模式及优化方式和负载稳定时相同，构建了跟随柴油发电机惯性特性的虚拟惯性环 节，使储能及光伏系统优化输出的功率具有跟随柴油发电机的特性。
[0008] 在本发明一实施例中，所述步骤S1包括W下具体步骤；步骤S11;通过历史数据 对各个气象因素分别作用于光伏发电系统的影响进行定量分析，对气象因素的累积效应对 光伏发电影响进行定量分析，对多个气象因素产生的禪合效果后对作用于光伏发电的影响 定量分析；步骤S12;不考虑气象因素的影响，只根据光伏发电系统监控数据库中的历史数 据进行光伏发电预测，直接采用历史特征气象因素进行光伏发电预测，采用历史数据加各 个气象因素行光伏发电预测，在光伏发电预测中建立规范化的处理特征相关因素的方法， 在光伏发电预测模型中直接考虑实时气象因素的复杂影响；步骤S13 ;基于步骤S12的预测 分析各种组合对光伏发电的影响，并寻找出其中规律，剔除对光伏发电影响的次要因素，择 取构建预测模型的特征向量；步骤S14 ;采用分形理论，求取主要因素数据对光伏输出功率 的关联维度，进一步提取特征向量，所选特征向量作为预测模型的训练样本及测试样本；步 骤S15 ;根据分形理论所得的特征向量，构建支持向量机，获得光伏发电进行预测模型。
[0009] 在本发明一实施例中，所述五中工作模式包括；光伏系统单独给系统供电且给储 能系统充电；光伏系统单独供电；光伏系统和柴油发电机共同给系统供电且柴油发电机为 储能系统充电；储能系统和光伏系统共同为系统供电；柴油发电机、储能系统和光伏发电 系统共同为系统供电，柴油发电机为储能系统充电。
[0010] 在本发明一实施例中，优化目标为污染物排放水平/i及运行成本真，即目标函数 为Mw化+ /,);其，
【主权项】
1. 一种多能源船舶微网实时能量优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤Sl :研宄船舶不同因素对光伏发电的影响，利用分形理论提取不同因素之间的关 联维度并提取特征向量，构建基于模拟退火的支持向量机船舶太阳能发电单元的输出功率 预测模型； 步骤S2 :当负载稳定时，在预测光伏实时输出功率基础上，实时采集储能荷电状态 SOC，在储能两个指标MinSOCbat和MaxSOCbat下，把系统的工作方式分为多种模式，然后建 立系统模型和各个发电单元稳定运行边界条件，建立以系统运行稳定性和最大节能为优化 目标的多目标函数以及约束条件函数，采用遗传算法+粒子群算法，对多种不同工作模式 下，实现不同发电单元输出功率的优化分配； 步骤S3 :当负载突变时，其工作模式及优化方式和负载稳定时相同，构建了跟随柴油 发电机惯性特性的虚拟惯性环节，使储能及光伏系统优化输出的功率具有跟随柴油发电机 的特性。
2. 根据权利要求1所述的多能源船舶微网实时能量优化调度方法，其特征在于：所述 步骤Sl包括以下具体步骤： 步骤Sll :通过历史数据对各个气象因素分别作用于光伏发电系统的影响进行定量分 析，对气象因素的累积效应对光伏发电影响进行定量分析，对多个气象因素产生的耦合效 果后对作用于光伏发电的影响定量分析； 步骤S12 :不考虑气象因素的影响，只根据光伏发电系统监控数据库中的历史数据进 行光伏发电预测，直接采用历史特征气象因素进行光伏发电预测，采用历史数据加各个气 象因素进行光伏发电预测，在光伏发电预测中建立规范化的处理特征相关因素的方法，在 光伏发电预测模型中直接考虑实时气象因素的复杂影响； 步骤S13 :基于步骤S12的预测分析各种组合对光伏发电的影响，并寻找出其中规律， 剔除对光伏发电影响的次要因素，择取构建预测模型的特征向量； 步骤S14 :采用分形理论，求取主要因素数据对光伏输出功率的关联维度，进一步提取 特征向量，所选特征向量作为预测模型的训练样本及测试样本； 步骤S15 :根据分形理论所得的特征向量，构建支持向量机，获得光伏发电进行预测模 型。
3. 根据权利要求1所述的多能源船舶微网实时能量优化调度方法，其特征在于：所述 五中工作模式包括：光伏系统单独给系统供电且给储能系统充电；光伏系统单独供电；光 伏系统和柴油发电机共同给系统供电且柴油发电机为储能系统充电；储能系统和光伏系统 共同为系统供电；柴油发电机、储能系统和光伏发电系统共同为系统供电，柴油发电机为储 能系统充电。
4. 根据权利要求1所述的多能源船舶微网实时能量优化调度方法，其特征在 于：优化目标为污染物排放水平Λ及运行成本/3，即目标函数为AfeiCf 1+/=);其 舄Σν*巧，1_为所排放污染物的类型编号为不同电能生产方式所对应的各种 i-l >1 污染物排放系数；馮为治理污染物?所需费用；巧为第?台微电源或储能装置输出的有功 率；
系统内可调度的微电源和储能装置的总数；巧为第?台微电源或储 能装置输出的有功功率；6(6)为第*_台微电源或储能装置的运行成本；约束条件分别为 储能的荷电状态，柴油发电机的运行最少时间及输出功率的上下限。
【专利摘要】本发明的目的是提供一种多能源船舶微网实时能量优化调度方法，包括以下步骤，步骤S1：构建基于模拟退火的支持向量机船舶太阳能发电单元的输出功率预测模型；步骤S2：当负载稳定时，在预测光伏实时输出功率基础上，实时采集储能荷电状态SOC，在储能两个指标MinSOCbat和MaxSOCbat下，把系统的工作方式分为多种模式，然后建立系统模型和各个发电单元稳定运行边界条件，建立以系统运行稳定性和最大节能为优化目标的多目标函数以及约束条件函数，采用遗传算法及粒子群算法，对多种不同工作模式下，实现不同发电单元输出功率的优化分配；步骤S3：当负载突变时，构建跟随柴油发电机惯性特性的虚拟惯性环节。
【IPC分类】H02J3-46
【公开号】CN104836259
【申请号】CN201510257716
【发明人】俞万能, 廖卫强, 王国玲, 吴德烽
【申请人】集美大学
【公开日】2015年8月12日
【申请日】2015年5月20日