本发明涉及微电网领域，尤其涉及一种基于成本的微电网优化控制方法。
背景技术：
微电网(micro-grid)是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成的小型发配电系统。微电网是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，既可以与外部电网并网运行，也可以孤立运行。微电网的提出旨在实现分布式电源的灵活、高效应用，解决数量庞大、形式多样的分布式电源并网问题。
微电网中，风力、光伏等清洁能源发电的渗透率越来越高，由于可再生能源出力的波动性、间歇性和不确定性，含有较多新能源的微网如何进行运行控制是目前微电网需要解决的问题。基于储能设备的解决办法目前较为普遍，这种解决办法是使用电池等储能设备来实现微网的经济运行和控制以及抑制新能源波动等目标。单纯使用储能设备能够有效控制微网运行，但建设成本相对比较高，而且在频繁使用的情况下寿命十分有限，会增加微网建设和使用的成本。另外还有一些以保证系统功率平衡与频率稳定的方式为目的的调节方式，无法实现功率合理的分配，系统运行的经济性较差。
技术实现要素：
为克服现有技术的问题，本发明提供一种基于成本的微电网优化控制方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于成本的微电网优化控制方法，所述方法包括：
(1)采集微电网系统的微电网内荷端负荷、储能设备、外部电网及分布式电源出力的信息。
(2)预测所述微电网内荷端负荷、储能设备和分布式电源的正负负荷曲线。
(3)建立外部电网的电力价格曲线，建立储能设备的充放电成本函数和分布式电源的发电成本函数，建立需求响应成本函数。
(4)计算容量缺额，以调控成本最低、外部电网购电曲线保持稳定为约束条件，生成优化策略方案。
(5)实时优化微电网中储能设备和分布式电源的出力曲线，调节荷端负荷，平衡微电网的负荷曲线。
本发明的有益效果主要表现为：本发明通过各类调控发电成本比较计算，基于调控成本实现功率合理的分配，实现微电网的经济性系统运行。
附图说明
图1是本发明提供的一种基于成本的微电网优化控制方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步详细描述。
参照附图1，是根据本发明的实施例提供的一种基于成本的微电网优化控制方法的流程图。
步骤s101，采集微网系统中包括微电网内荷端负荷、储能设备、外部电网及分布式电源出力的信息；
采集的储能设备信息包括储能设备的充放电电流、充放电电压以及充放电容量、充放次数；采集的外部电网信息包括外部电网的电压、频率以及外部电网电价；采集的分布式电源出力信息包括分布式电源的输出功率、输出电压。
步骤s102，预测所述微电网内荷端负荷、储能设备和分布式电源的正负负荷曲线；
预测所述微电网内荷端负荷包括：
建立历史数据库，收集微电网内荷端日常负荷信息，包括微电网内负荷数据、电价、温度、湿度、光照强度、风速、是否节假日、突发事件信息。
剔除非法日数据，包括负荷数据缺失的日期、停电日、检修日。
采用欧几里得距离对预测日的负荷数据和历史日负荷数据进行计算。
计算步骤包括：对输入的条件参数进行归一化处理，输入的条件参数包括：温度、光照强度、风速、是否节假日、突发事件信息；
采用
当d(x,y)的计算结果最小时，二者近似度越高，得到与预测日天气因素相近的相似日。
采用armax预测模型对预测日的负荷数据进行预测，armax预测模型表达式如下：
式(1)中，y(t)表示预测日t时刻的负荷大小，y(t-1)代表相似日t时刻的负荷大小，z(t-1)j是预测日外界输入的变量，d表示预测日外界输入变量的个数，包括取电价、日期、室内外温度、湿度、降水量因子、光照强度、风速；e(t)和e(t+1)分别表示t时刻噪声值和未来误差；l、m、n分别是自动回归、外界输入和滑动平均回归的阶数，φ(b)、ψ(b)和ω(b)分别表示ar部分、外界输入、ma部分的参数，可分别表示为：
ψ(b)＝1+θ1b+θ2b2+…+θnbn(3)
ω(b)＝1+ω1b+ω2b2+…+ωmbm(4)
其中b为一阶后移算子，满足biy(t)＝y(t-i)。
步骤s103，建立外部电网的电力价格曲线、储能设备的充放电成本函数和分布式电源的发电成本函数，建立需求响应成本函数；
获取中长期电价价格曲线，中长期电价是电力市场中买方和卖方签订中长期合同所定义的电力价格，对于电价为pl。
获取外部电网的电价信息并存储，将一天24小时均分为t个时段，对于任意第t时刻，有t∈{1,2,...,t}，对应电价为pe，第t时段的时长为δt，绘制外部电网的电力价格曲线。
在建立储能设备和分布式电源的发电成本函数前，获取储能设备的单次充放电成本和分布式电源的单位发电成本，分布式电源的单位发电成本可以表示为：
式(5)中，bde是分布式电源的发电成本，i0是分布式电源投资成本，an是第n年的运营维护成本，dn是第n年的折旧，be是单位发电量的环境成本，yn是第n年的发电量。
储能设备的单位充放电成本可以表示为：
式(6)中，bsc是储能设备的单位充放电成本，i1是储能设备的投资成本，am是第m年的运营维护成本，dm是第m年的折旧，a是储能设备的充放电循环次数，psc是储能设备容量，θ是储能设备的充放电效率，充放电效率是指电池充电和放电的容量比值。
需求响应的单位容量成本可以表示为：
式(7)中，bdr是需求响应的单位容量成本，i2是需求响应的投资成本，ao是第o年的运营维护成本，do是第o年的折旧，l是预期削减的高峰总负荷量，br单位负荷的用户激励成本。
步骤s104，计算容量缺额，以调控成本最低、外部电网购电曲线保持稳定为约束条件，生成优化策略方案；
容量缺额的计算公式可以表示为：
δp＝|p发电-p负载|，p发电是分布式电源的发电总负荷，p负载为预测用户用电负荷。
分别计算外部电网购电、储能设备充放电、分布式电源发电和需求响应的成本，可表示为：
式8)中δp1是外部电网购电负荷，δp2是储能设备放电负荷，δp3是分布式电源发电负荷，δp4是需求响应削减的负荷，minc是调控的总成本，mind是最接近长期合同电价的外部购电电价。
在实施例中，如用户类型为大用户且拥有中长期电价合同，在使用储能设备放电、分布式电源发电、需求响应削减后，剩余向外部电网购电，当pe外部购电电价与中长期合同电价pl最接近时，所得到的调控方式为最优调控方式。
比较不同调控方式成本的大小，得到成本最低的调控方式，并生成调控指令。
步骤s105，实时优化微电网中储能设备和分布式电源的出力曲线，调节荷端负荷，平衡微电网的负荷曲线。
根据步骤s104计算得到minc调控最低的负荷分配方式，优化微电网中储能设备和分布式电源的出力曲线，调节荷端负荷，平衡微电网的负荷曲线。
上述实施例用于对本发明作进一步说明，但并不将本发明局限于这些具体实施方式。本领域技术人员应该认识到，本发明涵盖了权利要求书范围内所可能包括的所有备选方案、改进方案和等效方案。