一种微电网储能裕度的检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种微电网储能裕度检测方法，其特点是根据引入储能设备前后，微电网所能承载负荷的能力的变化，对微电网储能裕度进行检测或是计算微电网要达到某一储能裕度时，所需的储能装置的最小容量。不投入储能设备，建立基于成本目标、可再生能源波动抑制目标和功率需求匹配目标的模型，将非间歇性微电源作为决策变量带入，采用粒子群算法对模型求解，记录所求得的非间歇性微电源的出力和单位发电负荷所对应的综合成本。投入储能设备，将非间歇性微电源和储能设备出力作为决策变量带入模型并采用粒子群算法求解，记录此时所的储能设备的出力和单位发电负荷所对应的综合成本。采用二分法，不断调整投入储能设备后微电网的负荷水平，直到达到终止条件。
【专利说明】-种微电网储能裕度的检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种微电网储能裕度的检测方法。具体地说，本发明是针对含多种微 电源、负荷以及储能装置的微电网，建立基于成本目标、可再生能源波动抑制目标、功率需 求匹配目标的微电网储能裕度检测模型。属于微电网与储能【技术领域】。
【背景技术】
[0002] 微电网是由微电源、储能设备、负荷和控制装置共同构成的一种新型网络结构，它 能够充分促进分布式电源与再生能源的大规模接入，实现对负荷多种能源形式的高可靠供 给，是实现主动式配电网和智能电网的一个重要形式。微电网通常包含一定比例的风力发 电和光伏发电，由于出力受微电源安置地的自然资源的影响，具有波动性和间歇性。因此， 通常微电网会配置一定容量的储能，实现内部功率的瞬时平衡，提高电能质量、供电可靠性 和系统稳定性。
[0003] 针对微电网储能装置的容量进行优化配置，常见的优化模型有：考虑了风力 发电和光伏发电的不确定性，以系统全年总运行费用最低为目标建立的优化配置模型， 杨捃等.针对独立风光发电中混合储能容量优化配置研究[J].电力系统保护与控 制，2013, 04:38-44 ;以装置成本最低、功率匹配最佳、可再生能源输出功率平滑度最好建 立的复合储能多目标优化数学模型，谭兴国等.微电网复合储能多目标优化配置方法及评 价指标[J].电力系统自动化，2014, 08:7-14。然而传统的研究主要考虑优化配置储能装置 的容量，对微电网储能裕度检测涉及较少。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是针对现有技术不足，提供一种微电网储能裕度的检测方法，根据 引入储能设备前后，微电网所能承载负荷的能力的变化，对微电网储能裕度进行检测或计 算微电网要达到某一储能裕度时，所需的储能装置的最小容量。其特点是首先，不投入储能 设备，建立基于成本目标、可再生能源波动抑制目标和功率需求匹配目标的微电网经济运 行优化模型，将微电网内的非间歇性微电源（如微型燃气轮机等）作为决策变量带入，采用 粒子群算法对运行优化模型进行求解，记录所求得的微电网非间歇性微电源的出力和单位 发电负荷所对应的综合成本。然后，投入储能设备，将非间歇性微电源和储能设备出力作为 决策变量带入微电网经济运行优化模型并采用粒子群算法进行求解，记录此时所求得的微 电网储能设备的出力和单位发电负荷所对应的综合成本。采用二分法，不断调整投入储能 设备后微电网的负荷水平，直到达到终止条件（即投入储能设备前后单位发电负荷所对应 的综合成本之差的绝对值小于设定值），从而检测出微电网某运行方式下的储能裕度，即在 维持系统评价指标不变的前提下，系统新增的可承载负荷的能力为微电网的储能裕度。
[0005] 本发明的目的由以下技术措施实现
[0006] 储能裕度检测算法分为两部分：一是以装置成本最低、功率匹配最佳、可再生能源 输出功率平滑度为目标函数，计算微电网的单位发电负荷的综合成本；二是通过不断调整 投入储能后微电网的负荷水平，使得投入储能设备前后，微电网的单位发电负荷的综合成 本相等。此时，系统新增的承载负荷的能力即为微电网的储能裕度。
[0007] 微电网的储能裕度检测方法包括以下步骤：
[0008] 1)储能裕度检测模型
[0009] 本发明建立了含有风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机等多种微电源、负荷及储 能设备的微电网储能裕度检测模型；考虑了成本目标、可再生能源波动抑制目标、功率需求 匹配目标在内的目标函数，考虑了微电网系统中的功率平衡、各个微电源容量限制、微型燃 气轮机爬坡率、联络线传输功率、蓄电池容量和蓄电池充放电各类约束。
[0010] 其目标函数为：
[0011] minf = f1+f2+f3 (1)
[0012] 其中
【权利要求】
1. 一种微电网储能裕度的检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤： 1)储能裕度的检测目标函数 本发明建立了含有风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机等多种微电源、负荷及储能设 备的微电网储能裕度检测模型；考虑了成本目标、可再生能源波动抑制目标、功率需求匹配 目标在内的目标函数，考虑了微电网系统中的功率平衡、各个微电源容量限制、微型燃气轮 机爬坡率、联络线传输功率、蓄电池容量和蓄电池充放电各类约束；
式中，fi、f2、&分别为成本目标、可再生能源波动抑制目标、功率需求匹配目标，α1、 α 2分别为各个时刻分布式电源的波动之和与功率需求不匹配之和，Cf (t)、CDP(t)、Cjt)、 Ce(t)分别为t时刻各微电源的燃料成本、投资折旧成本、运行维护成本、排污处理成本； Cgu、PgM分别为微电网与配电网的交互成本与交换功率；Cpmish为不满足负荷需求所引入 的惩罚函数；E(t)为t时刻的实时购售电价；(；0、匕、1'、1^、1( ()^、￥#^^分别为单位容量的 微电源的安装成本、容量因素、年利率、投资偿还期、单位电量运行维护成本系数、污染物的 环境价值和污染物的排放量； 其约束条件为： A、功率平衡约束
式中，PlMd为系统总的负荷，PgM为微电网与配网的交换功率，Pmu为各微电源的出力； Β、微电源有功出力约束 Pi,min ^ Pi ^ Pi,max (13) C、 微型燃气轮机爬坡率约束 增加出力时为： Pmt (t)-Pmt (t-1) ^ Rup (14) 减少出力时为： Pmt (t-1)-Pmt (t) < Rdown (15) D、 微电网与配电网交换功率约束 P << P << p (? E、 蓄电池运行约束 PsB,min ^ P ^ PsB, max (17) SOCmin 彡 SOC 彡 SOCmax (18) 对微电网中的风、光等出力按照分布式电源模型进行求解，将求得的风、光出力以及负 荷作为已知量代入粒子群算法中；将其它微电源作为未知量，进行编码操作，生成初始种 群，分别求取出投入与未投入单位发电负荷所对应的综合成本，采用二分法，不断调整投入 储能设备后微电网的负荷水平，直到达到终止条件（即投入储能设备前后单位发电负荷的 综合成本之差的绝对值小于设定值），从而求得微电网某运行方式下的储能裕度，即在维持 单位发电负荷所对应的综合成本不变的前提下，新增的可承载负荷的能力即为微电网的储 能裕度； 2)储能裕度的检测算法 A、 对微电网储能检测模型中的各微电源、负荷参数、目标函数参数以及约束条件参数 进行设置，对粒子群算法中的控制参数进行设置，其中包括仿真代数、粒子规模、学习因子 和惯性权重等； B、 不投入储能设备，对微电网中的非间歇性微电源出力进行编码，随机生成初始种群， 通过解码，将个体代入适应度函数中，对个体进行适应度值评价，选出种群中的最优个体； C、 对种群进行位置和速度行进更新，同时在操作过程中采用最优保留政策，生成新的 子代种群； D、 新生成种群重新计算群体中各个体的适应度值，进入判别条件，满足条件的个体作 为最优解输出，不满足条件则返回步骤C ; E、 输出的最优解即为未投入储能设备的一天24小时非间歇性微电源和单位发电负荷 所对应的综合成本。 F、 投入储能设备，对微电网中的储能设备和非间歇性微电源的出力进行编码，随机生 成初始种群，通过解码，将个体代入适应度函数中，对个体进行适应度值评价，选出种群中 的最优个体； G、 对种群进行位置和速度行进更新，同时在操作过程中采用最优保留政策，生成新的 子代种群； H、 新生成种群重新计算群体中各个体的适应度值，进入判别条件，满足条件的个体作 为最优解输出，不满足条件则返回步骤G ; I、 输出的最优解即为投入储能设备的一天24小时非间歇性微电源和储能设备的出力 和单位发电负荷所对应的综合成本； J、 将投入储能装置前后的单位发电负荷所对应的综合成本作差； K、 进入判别条件，满足条件转到步骤M，不满足条件则转到步骤L ; L、 采用二分法，不断调整投入储能设备后微电网的负荷水平； M、 最终输出结构为即在维持系统评价指标不变的前提下，由于储能设备的投入，微电 网新增的可承载负荷的能力，即为储能裕度。
【文档编号】G06Q50/06GK104392394SQ201410673998
【公开日】2015年3月4日 申请日期:2014年11月20日 优先权日:2014年11月20日
【发明者】刘天琪, 胡晓通, 李兴源, 时珊珊, 刘舒, 柳劲松, 张程翔, 周宜广 申请人:四川大学, 国网上海市电力公司