[发明专利]独立微网系统的优化方法

说明书

技术领域

本申请涉及独立微网系统技术领域，特别是涉及独立微网系统的优化方法。

背景技术

独立微网系统是指与大电网隔离、独立运行的小型电力系统，以偏远地区或者海岛为主要供电对象，并充分利用可再生能源发电，如光伏阵列和风力发电等多种类型的分布式发电单元组合在一起构成，可以有效发挥单一能源系统的优点，实现多种能源互补，提高整个独立微网系统的效率和能源利用率，相比单一的光储系统或者风储系统具有更低的成本和更高的供电可靠性。

开展独立微网系统的优化规划设计，需要充分考虑独立微网系统内分布式发电单元的组合方案和运行控制策略。国内外的研究多采用基于气象数据和负荷数据的准稳态逐时仿真优化设计方法，根据已获得系统全寿命周期内的风速、光照强度、温度和负荷的原始数据，利用准稳态仿真程序，计算不同类型可再生能源组合方案下系统的各项指标。该方法在优化规划中可以详细模拟全寿命周期内可再生能源资源、负荷变化情况，以及独立微网系统的运行控制策略，但需要占用大量的仿真计算时间；在优化算法上，由于优化问题是一个包含离散变量和连续变量的混合优化规划问题，一般采用人工智能算法对该类问题进行求解，在进行优化规划时，通常希望能够同时满足多个指标约束条件，但实际上在多目标优化问题的求解中，不同目标之间往往是相互冲突的，在优化规划设计上，所配置柴油发电机单机容量的大小、多机设备的组合开机方式等都直接影响整个系统的技术经济指标，现有的独立微网优化设计方法中针对这一问题均对其简化处理，通常只能对柴油发电机组的总功率进行优化设计，未考虑柴油发电机的类型和多机组合方案，在优化变量中，未同时考虑设备类型和设备容量的组合优化。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种独立微网系统优化设计方法，以实现独立微网系统的多目标优化设计运行更经济，可靠性更高，可再生能源利用率更高，技术方案如下：

本申请提供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，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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；