[发明专利]一种混合可再生能源系统的优化配置方法及装置

说明书

本公开提供了一种混合可再生能源系统的优化配置方法及装置。其中，优化配置方法，包括构建混合可再生能源系统的数学模型；确定混合可再生能源系统的数学模型中的决策变量及优化的目标及约束条件，进而利用头脑风暴优化算法求取混合可再生能源系统的数学模型的最优解。

技术领域

本公开属于能源系统发电优化领域，尤其涉及一种混合可再生能源系统的优化配置方法及装置。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

混合可再生能源发电系统(HRES)通过结合不同形式的可再生能源和其他形式的储能和发电系统，可以有效提高供电系统的可靠性，降低发电成本，克服单一能源的不稳定性和随机性，从而提高系统电源的连续性和可靠性，提高系统的整体效率。

发明人发现，混合可再生能源发电系统的各个组件存在不同的建模方法，而选择不同的建模方法，则最终会影响混合可再生能源发电系统的整体功能。

发明内容

本公开的一个方面，提供一种混合可再生能源系统的优化配置方法，其采用头脑风暴优化算法优化系统的组件配置，能够提高混合可再生能源系的发电效率。

本公开的一种混合可再生能源系统的优化配置方法的技术方案为：

一种混合可再生能源系统的优化配置方法，包括：

构建混合可再生能源系统的数学模型；

确定混合可再生能源系统的数学模型中的决策变量及优化的目标及约束条件，进而利用头脑风暴优化算法求取混合可再生能源系统的数学模型的最优解；

所述利用头脑风暴优化算法求取混合可再生能源系统的数学模型的最优解的过程为：

初始化n个候选解种群，并分别计算n个解的适应度值，通过聚类算法，解集合被收敛到m个簇中；其中，n和m均为大于或等于2的正整数；

对每个簇中一个解进行变异生成新解，或两个解的组合进行变异生成新解；

将新的生成解与相同编号的原有解进行比较，存储较优适应值对应的解并作为新解进入迭代；

经过n次迭代，直到待优化的目标值不再发生变化，输出最优解。

进一步地，当所述混合可再生能源系统中包含光伏发电、风力发电机、蓄电池组和柴油发电机时，对光伏发电、风力发电机、蓄电池组和柴油发电机分别建立数学模型。

上述技术方案的优点在于，电池组用来储存多余的能量；柴油发电机的引入可以进一步提高混合可再生能源系统的可靠性。

进一步地，光伏发电的数学模型中的决策变量包括光照强度、环境温度和光伏面板的倾斜角；

风力发电机的数学模型中的决策变量包括风速；

蓄电池组的数学模型中的决策变量包括蓄电池组的充电状态；

柴油发电机的数学模型中的决策变量包括柴油发电机的燃料消耗。

上述技术方案的优点在于，光伏面板相对于太阳照明位置的倾斜度影响光伏面板的输出功率，因此光伏面板的倾斜角是系统中一个重要的决策变量。

由于能量与风速的立方成正比，风力涡轮机的功率随风速而变化。风速随高度的变化而变化，模型也会有所不同。

当发电不能满足负载时，电池组可用于放电负载。大多数电池模型考虑到充电状态(SOC)，该状态应保持在制造商提供的最大值和最小值范围内，以确保电池组的安全。电池组的SOC是建立在可再生能源发电与负荷功率需求之间关系的基础上的。