基于绿色能源供电的互联微电网优化配置方法及相关装置与流程

本技术涉及电网系统配置，尤其涉及基于绿色能源供电的互联微电网优化配置方法及相关装置。

背景技术：

1、微电网能够集分布式电源、储能、负荷为一体，成为消纳新能源的一种重要手段。而且，地理位置上毗邻的微电网可以通过彼此连接，形成互联微电网，从而进一步提升微电网整体运行经济性和稳定性。随着我国电力市场的深化改革，多主体联合的互联微电网投资模式将成为未来微电网投资建设的主要形式。因此，如何合理协调平衡不同微电网投资主体之间的利益，是互联微电网容量配置的研究难点。

2、现有微电网优化配置方法主要可分为统一优化配置方法和多利益主体协调配置方法，且主要存在以下不足：1)统一优化配置方法通过建立统一的微电网配置模型，进而优化得到微电网内部单元的配置结果，无法适用于目前市场环境下不同投资主体进行的微电网建设；2)多利益主体协调配置方法通常以单个微电网中的风、光、储等单元的投资主体利益最大为目标，无法适应多个微电网的复杂主体的利益分析；3)微电网配置方法的适用对象为含有传统分布式电源的微电网和微电网群，无法适用于100％绿色能源供电的互联微电网。

技术实现思路

1、本技术提供了基于绿色能源供电的互联微电网优化配置方法及相关装置，用于解决现有配置方法未考虑不同主体对微电网的建设影响和利益博弈关系，且无法实现100％绿色能源供能的技术问题。

2、有鉴于此，本技术第一方面提供了基于绿色能源供电的互联微电网优化配置方法，包括：

3、根据预置光伏模型、预置风电模型和预置储能模型构建绿色互联微电网系统；

4、基于预设能量优化管理策略对所述绿色互联微电网系统的供电能力和消纳能力进行优化分析，得到机组设备实际出力，所述机组设备实际出力包括光伏实际出力、风机实际出力和储能实际出力；

5、依据所述机组设备实际出力构建基于光伏设备、风机设备和储能设备的微电网年收益函数，所述微电网年收益函数包括光伏年收益函数、风电年收益函数和储能年收益函数；

6、基于博弈论和所述微电网年收益函数为所述绿色互联微电网系统中的多方参与者构建博弈优化模型，并采用粒子群算法对所述博弈优化模型进行纳什均衡点求解，得到优化配置结果，所述优化配置结果包括发电机组容量和储能设备容量。

7、优选地，所述基于预设能量优化管理策略对所述绿色互联微电网系统的供电能力和消纳能力进行优化分析，得到机组设备实际出力，所述机组设备实际出力包括光伏实际出力、风机实际出力和储能实际出力，包括：

8、依据所述绿色互联微电网系统定义微电网供电能力函数和微电网消纳能力函数；

9、基于所述微电网供电能力函数和所述微电网消纳能力函数，根据源荷变化关系将所述绿色互联微电网系统的设备运行状态定义为多个运行情景；

10、基于预设能量优化管理策略对所述绿色互联微电网系统在不同所述运行情景下的出力情况进行优化分析，得到机组设备实际出力。

11、优选地，所述依据所述机组设备实际出力构建基于光伏设备、风机设备和储能设备的微电网年收益函数，包括：

12、依据所述光伏实际出力计算光伏发电的年售电收入，并结合对应的年投资成本、年运维成本、年弃光惩罚费用、年停电补偿费用和年设备残值构建光伏年收益函数；

13、依据所述风机实际出力计算风力发电的年售电收入，并结合对应的年投资成本、年运维成本、年弃风惩罚费用、年停电补偿费用和年设备残值构建风电年收益函数；

14、依据所述储能实际出力计算储能设备的年售电收入，并结合对应的设备投资成本、年运维成本、年停电补偿费用和年辅助服务收入构建储能年收益函数。

15、优选地，所述基于博弈论和所述微电网年收益函数为所述绿色互联微电网系统中的多方参与者构建博弈优化模型，并采用粒子群算法对所述博弈优化模型进行纳什均衡点求解，得到优化配置结果，包括：

16、基于博弈论和所述微电网年收益函数为所述绿色互联微电网系统中的多方参与者配置参与者策略、参与者收益函数和博弈纳什均衡策略，生成博弈优化模型；

17、采用粒子群算法在预置决策空间内对所述博弈优化模型进行纳什均衡点求解计算，得到优化配置结果。

18、本技术第二方面提供了基于绿色能源供电的互联微电网优化配置装置，包括：

19、系统构建单元，用于根据预置光伏模型、预置风电模型和预置储能模型构建绿色互联微电网系统；

20、出力分析单元，用于基于预设能量优化管理策略对所述绿色互联微电网系统的供电能力和消纳能力进行优化分析，得到机组设备实际出力，所述机组设备实际出力包括光伏实际出力、风机实际出力和储能实际出力；

21、收益计算单元，用于依据所述机组设备实际出力构建基于光伏设备、风机设备和储能设备的微电网年收益函数，所述微电网年收益函数包括光伏年收益函数、风电年收益函数和储能年收益函数；

22、博弈求解单元，用于基于博弈论和所述微电网年收益函数为所述绿色互联微电网系统中的多方参与者构建博弈优化模型，并采用粒子群算法对所述博弈优化模型进行纳什均衡点求解，得到优化配置结果，所述优化配置结果包括发电机组容量和储能设备容量。

23、优选地，所述出力分析单元，具体用于：

24、依据所述绿色互联微电网系统定义微电网供电能力函数和微电网消纳能力函数；

25、基于所述微电网供电能力函数和所述微电网消纳能力函数，根据源荷变化关系将所述绿色互联微电网系统的设备运行状态定义为多个运行情景；

26、基于预设能量优化管理策略对所述绿色互联微电网系统在不同所述运行情景下的出力情况进行优化分析，得到机组设备实际出力。

27、优选地，所述收益计算单元，具体用于：

28、依据所述光伏实际出力计算光伏发电的年售电收入，并结合对应的年投资成本、年运维成本、年弃光惩罚费用、年停电补偿费用和年设备残值构建光伏年收益函数；

29、依据所述风机实际出力计算风力发电的年售电收入，并结合对应的年投资成本、年运维成本、年弃风惩罚费用、年停电补偿费用和年设备残值构建风电年收益函数；

30、依据所述储能实际出力计算储能设备的年售电收入，并结合对应的设备投资成本、年运维成本、年停电补偿费用和年辅助服务收入构建储能年收益函数。

31、优选地，所述博弈求解单元，具体用于：

32、基于博弈论和所述微电网年收益函数为所述绿色互联微电网系统中的多方参与者配置参与者策略、参与者收益函数和博弈纳什均衡策略，生成博弈优化模型；

33、采用粒子群算法在预置决策空间内对所述博弈优化模型进行纳什均衡点求解计算，得到优化配置结果。

34、本技术第三方面提供了基于绿色能源供电的互联微电网优化配置设备，所述设备包括处理器以及存储器；

35、所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

36、所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面所述的基于绿色能源供电的互联微电网优化配置方法。

37、本技术第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行第一方面所述的基于绿色能源供电的互联微电网优化配置方法。

38、从以上技术方案可以看出，本技术实施例具有以下优点：

39、本技术中，提供了基于绿色能源供电的互联微电网优化配置方法，包括：根据预置光伏模型、预置风电模型和预置储能模型构建绿色互联微电网系统；基于预设能量优化管理策略对绿色互联微电网系统的供电能力和消纳能力进行优化分析，得到机组设备实际出力，机组设备实际出力包括光伏实际出力、风机实际出力和储能实际出力；依据机组设备实际出力构建基于光伏设备、风机设备和储能设备的微电网年收益函数，微电网年收益函数包括光伏年收益函数、风电年收益函数和储能年收益函数；基于博弈论和微电网年收益函数为绿色互联微电网系统中的多方参与者构建博弈优化模型，并采用粒子群算法对博弈优化模型进行纳什均衡点求解，得到优化配置结果，优化配置结果包括发电机组容量和储能设备容量。

40、本技术提供的基于绿色能源供电的互联微电网优化配置方法，构建了集风、光、储为一体的100％绿色互联微电网系统，该系统中的供电源全部为绿色能源供电，不含传统机组，可以满足100％绿色能源供电需求；而且通过博弈论配置优化模型来均衡不同投资主体之间的利益，实现绿色互联微电网系统的优化配置；得到的优化配置结果既能够实现微电网的优化运行，又能够满足多方利益均衡需求。因此，本技术能够解决现有配置方法未考虑不同主体对微电网的建设影响和利益博弈关系，且无法实现100％绿色能源供能的技术问题。