[发明专利]独立微网系统的优化方法

权利要求书

1.一种独立微网系统优化方法，所述独立微网系统至少包括柴油发电机、风力发电机、光伏阵列和储能电池，其特征在于，包括：

获取所述柴油发电机、所述风力发电机、所述光伏阵列和所述储能电池的设备参数；

依据所述柴油发电机、所述风力发电机、所述光伏阵列及所述储能电池的设备参数，利用多目标遗传算法进行遗传算法求解优化，在求解的过程中采用准稳态仿真策略，并为所述独立微网系统预留预设的备用容量，获得所述独立微网系统的优化指标，最终通过所述多目标遗传算法获得优化结果；

其中，所述独立微网系统的优化指标为全寿命周期内的总成本现值、负荷容量缺失率和污染水平，所述全寿命周期内的总成本现值为所述独立微网系统中的所有设备的在整个工程寿命内的成本现值和残值现值；所述负荷容量缺失率为未满足需求的负荷容量与整个负荷需求容量的比值；所述污染物排放为各种污染物每年的排放总量；

所述准稳态仿真策略包括硬充电策略和平滑功率策略，其中，在所述硬充电策略下，柴油发电机与储能电池轮流作为主电源满足净负荷需求，允许所述柴油发电机为所述储能电池充电；在所述平滑功率策略下，储能电池仅作为所述柴油发电机的补充电源，当所述柴油发电机无法单独满足负荷的情况下放电。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为所述独立微网系统预留预设的备用容量具体为，在所述独立微网系统的优化规划设计模型中，将维持电压频率稳定的柴油发电机和储能电池作为主电源，在每一个运行时刻，根据所述风力发电机、所述光伏阵列、以及负荷的实际功率，预留预设的备用容量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用NSGA-II多目标遗传算法进行遗传算法求解的过程中，选取所述独立微网系统中的所述风力发电机的类型、所述风力发电机的台数、所述柴油发电机的类型、所述柴油发电机的台数、所述光伏阵列的容量、所述储能电池的类型、并联支路数，以及所述储能电池用的双向变流器的容量为优化变量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得所述独立微网系统的全寿命周期内的总成本现值、污染水平和负荷容量缺失率，具体为：

以小时为仿真步长，依据所述独立微网系统所在区域内的风力资源、光照资源和负荷需求情况，对所述独立微网系统内的每个设备进行全寿命周期内的准稳态仿真，根据预设的控制策略，确定每个时间步长内，所述柴油发电机的投入台数和耗油量、所述储能电池的充放电功率和剩余容量，以及所述时间步长内的未满足的负荷量和浪费功率指标，计算得到全寿命周期内的总成本现值、污染水平和负荷缺失率。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述硬充电策略为：

计算所述独立微网系统的净负荷及考虑备用容量的净负荷，所述净负荷为负荷功率减去风力发电机和光伏阵列的发电功率；

依据考虑备用容量的净负荷的大小、上一时间步长内所述柴油发电机的开机情况、储能电池的最大充放电功率，确定当前时间步长内的所述柴油发电机的投入台数，并计算当前负荷下的容量短缺；

确定出当前时间步长内需投入的所述柴油发电机的台数后，依据净负荷需求，计算出当前时间步长内实际的所述柴油发电机的耗油量、所述储能电池的充放电量、未满足的负荷量和浪费能量指标。