[发明专利]基于果蝇优化算法的海岛新能源系统最优容量配置方法

权利要求书

1.一种基于果蝇优化算法的海岛新能源系统最优容量配置方法，新能源系统主要包括：光伏发电、风电、蓄电池、柴油机，其特征在于，所述新能源系统容量配置采用果蝇优化算法进行优化，具体步骤如下：

1)根据海岛的自然条件、气候条件选择光伏发电、风电的类型，确认光伏发电、风电、蓄电池、柴油机的参数值；

2)确定海岛的负荷情况，主要包括负载用电时间分布情况、各个时段负荷的性质、功率值、最大峰值负载的值；

3)确定果蝇优化算法的目标函数为式(1)和式(2)描述的系统运行成本函数，

minxSTC(x)=minx{CT(x)+CM(x)+CI(x)+CT,D}---(1)]]>

其中x为系统优化变量组成的一维向量：x＝{N_PV,p,N_WT,N_BAT,p}，N_PV,p是并联光伏电池串数，N_WT为风力发电机组数，N_BAT,p为并联蓄电池串数；

STC(NPV,p,NWT,NBAT,p)=Σi=1nPVNPVi(CPVi+n·MPVi)+Σj=1nPVNWTj(CWTj+n·MWTj+Chj+n·Chmj)]]>

+Σk=1nBATNBATk·(CBATk+yBATk·CBATk+(n-yBATk-1)·MBATk)+CI+CT,D]]>

+CINV(yINV+1)+MINV(n-yINV-1)---(2)]]>

其中，n为系统使用寿命年限、n_PV、n_WT、n_BAT分别为光伏电池、风力发电机组和蓄电池的类型总数；C_INV分别为第i种类型光伏电池、第j种类型风力发电机组、第k种类型蓄电池以及逆变器的购买成本，单位为：元；M_INV对应于光伏电池、风力发电机组、蓄电池、逆变器一年的维修成本，单位为：元/年；为风力发电机组安装塔的购买成本；为对应的安装塔每年的维修成本；y_INV为蓄电池、逆变器在系统使用寿命内期望更换次数；C_I为系统的安装成本，包括系统各组成部分的安装成本，以及充电控制器的购买成本；为第i中类型光伏电池的总数，其中为第i种光伏电池的串联数量；而为第i种光伏电池的并联串数，为优化设计的变量；

为第k中类型蓄电池组的蓄电池总数；为蓄电池的串联数量，为蓄电池并联数，是优化设计变量；CT，D为柴油机在使用寿命内的总成本，可用下列公式进行计算：

CT,D=CI,D+MD+CDLifeD+Cfuel---(3)]]>

其中C_I，D为柴油发电机的安装成本(元)；M_D为柴油发电机每小时的维护费用，单位为：元/小时；C_D为柴油机的购买成本，单位为：元；Life_D为柴油机的使用寿命，单位为：小时；C_fuel为柴油机运行一小时所消耗的燃料成本；

建立系统容量配置优化设计的约束条件，所述系统的约束条件主要包括以下内容：

一)功率平衡：系统所提供的功率与负载所需功率相等

P_p(t)＝P_L(t)                                                   (4)

其中P_p(t)为系统所提供的功率，可用下列公式计算：

P_p(t)＝P_RE(t)+P_D(t)-P_B(t)                                      (5)

其中PRE(t)=Σi=1nPVNPVi·PPVi(t)+Σj=1nWTNWTj·PWTj(t)]]>为可再生能源提供的功率，P_B(t)为蓄电池组的输入/输出功率：P_B(t)＞0时蓄电池处于充电状态，当P_B(t)＜0时蓄电池处于放电状态；

二)蓄电池的充电状态不能超过蓄电池最大荷电量与最小荷电量的限制；

SOC_min≤SOC(t)≤SOC_max                            (6)

三)P_D：柴油机年度发电量占系统所提供电量的10％以内，即P_D/(P_RE+P_D)≤0.1

四)其他约束条件：

1≤NPV,pi≤NPV,pmaxi1≤NWTj≤NWTmaxj1≤NBAT,pk≤NBAT,pmaxk---(7)]]>

其中是分别根据光伏电池、风力发电机组、蓄电池以及峰值负载计算的；

五)采用果蝇优化算法，不断搜索，计算系统的成本，如此往复，直到算法运行结束，输出最优解，得到海岛新能源系统的最优容量配置参数x＝{N_PV,p,N_WT,N_BAT,p}。