含购置、运行、维护以及处理费用 在内的成本目标函数： minFfCb+Co+Q+Cd 其中，Cb为购置费用；C。为运行费用；Cm为维护费用；Cd为处理费用； (2) 功率波动目标函数 取混合储能参与平滑功率波动的时间段为[H]，建立功率波动目标函数：
其中，i表示某一段时间；pbat;i、PUM分别表示该段时间内蓄电池和超级电容的输出功 率；Pd&i、Pixu分别表示经过混合储能装置平滑功率波动前后的系统实际发电功率； 表示该段时间内风机的输出功_
表示水电集群在该段时间内的总输出功率，n为 水电站个数； 利用目标加权法，定义个体的适应度函数为各目标函数的加权和：minF= ?R+?2F2， 其中《2是目标函数的非负权重系数，且满足《i+?2= 1。
5.根据权利要求2所述的一种含风光水多源互补微网混合储能容量最佳配比方法，其 特征在于，所述含风、光、水的微网混合储能优化配置模型为： (1) 风力发电单元 假定当前风速为Vi、风机启动风速为vm、额定风速为vH、停机风速为vT、额定功率为PN， 则风机在不同风速时对应的发电量分别为：
根据上式可以得到风机任一时间段内的发电总量：EW=Ew1+Ew2; 其中，1^为保持当前风速v^勺小时数，单位为h; (2) 光伏发电单元 假设光伏阵列的额定功率为PN，转换效率为n，则光伏阵列的发电量为： Es=Ps ?Tm=N?PN ?n?Tm 其中，Ps为光伏阵列的实际输出功率，单位为kW;N为当月天数，单位为d 为光伏阵 列倾斜面上当月平均峰值日照时数，单位为h/d; (3) 水力发电单元 假设水电站的水轮机引水发电流量为Q，单位为m3/s;水电站的工作水头为H，m;水电 站的水能转换效率为n，可表示为n= ^2113，其中，ru表示水轮机效率，n2表示发电 机效率，n3表示机组传动效率，则水电机组的发电量为： Eh=Ph ?T=A?Q?H?T 其中，Ph为水电站的实际输出功率，单位为kW;A的值可根据水电站的规模进行判定， 一般A= 6. 0~8. 5 ;T为其机组发电小时数，单位为h; (4) 蓄电池单元 忽略蓄电池的极化内阻与相间微分电容，只考虑其端电压Ub和荷电状态SOC，可将蓄电 池等效为由直流电压源E与内阻Rb串联构成的电路； 蓄电池输出电压ub与荷电状态S0C可表不为：
其中，E为蓄电池空载电压，V;Rb为其内阻，单位为Q;ib为其工作电流，单位为A;Q为 t 其容量，单位为AhJOQ为其初始荷电状态；力为蓄电池的储能容量； 0 (5)超级电容单元 超级电容器可以等效为理想电容器C与电阻馬相串联的模型；其中，Uc(t)为超级电容 器的电压；IS1、152分别为超级电容器的充、放电电流； 设％为电容器初始电压，Mt)和队⑴分别是电容器充电和放电时的电压值，则电容 器在充电和放电时，其计算公式分别为：
超级电容器充、放电时间分别表示为： C?dv=IS1 ?t C?dv-IS2 ?C?Rs=IS2 ?t 其中，dv为超级电容器的端电压变化；t为超级电容的充放电时间，单位为h; 设Uw、队分别为电容充电完成与放电完成时的电压值，则超级电容的储能容量Eu。为：
6.根据权利要求2所述的一种含风光水多源互补微网混合储能容量最佳配比方法，其 特征在于，所述约束条件包括： (1) 功率平衡约束： 在任何时刻，微网系统都必须满足功率平衡： Pbat，i+Puc，i+Pdg，i多P L，i 其中，Pui为该时间段微网负荷功率； (2) 供电可靠性约束： 微网系统一段时间内提供的总能量不小于负荷的用电量；
尸 其中，匕^^^^^分别为蓄电池与超级电容前一个工作时间段所剩电量^^为该时 间段内风力总发电量，Es;i为该时间段内光伏阵列总发电量，为该时间段内水电集 群总发电量，EUi为该时间段负荷用电量； (3) 蓄电池SOC约束： 在蓄电池的充放电过程中，必须严格控制其荷电状态的上下限，以延蓄电池的使用寿 命： socfflin< soc^soc^ 其中，SOC^为蓄电池荷电状态的下限；SOC_为蓄电池荷电状态的上限； (4) 超级电容充、放电电流及电压约束： 超级电容在任何时候，必须满足其充、放电电流及电压约束；
其中：Umin、Umax分别为超级电容最低与最高充、放电电压；Imin、Imax分别为超级电容最低 与最高充、放电电流； (5) 最大瞬时功率约束： 在任何时刻，微网系统都必须要满足其最大瞬时功率的缺失：
其中，△ 为该时间段内微网的最大瞬时功率缺失。
7.根据权利要求3所述的一种含风光水多源互补微网混合储能容量最佳配比方法，其 特征在于，所述交叉概率P。取值为0. 40-0. 99 ;变异概率pm取值为0. 0001-0. 1。
【专利摘要】一种含风光水多源互补微网混合储能容量最佳配比方法，该方法根据当地风、光、水等自然资源的分布情况，模拟风力发电、光伏发电、以及水力发电的年输出功率曲线，结合微网的年负荷曲线，以系统成本和功率波动为目标函数，以蓄电池容量和超级电容容量为优化变量，同时确定功率平衡约束、最大瞬时功率约束、供电可靠性约束、超级电容充放电电流及电压约束、蓄电池SOC约束等约束条件，建立含风、光、水的微网混合储能优化配置模型；采用含模糊决策的多目标规划GA-PSO算法对目标函数进行优化求解，得到混合储能容量的最佳配比。本发明与传统GA算法和PSO算法相比，收敛速度更快，且较好地回避了多目标优化算法中目标函数相互冲突的问题。
【IPC分类】G05B13-04, H02J3-28
【公开号】CN104701871
【申请号】CN201510077138
【发明人】夏永洪, 吴虹剑, 程林, 辛建波, 胡蕾, 范瑞祥, 纪清照, 曹蓓
【申请人】国家电网公司, 国网江西省电力科学研究院, 南昌大学, 清华大学
【公开日】2015年6月10日
【申请日】2015年2月13日