[发明专利]一种微电网优化配置方法

说明书

本发明涉及一种微电网优化配置方法，所述方法包括以下步骤：S1：获取微电网的拓扑结构、基本参数及发电数据；S2：构建可再生能源出力与负荷之间的实际不平衡功率；S3：建立水/风/柴微电网双层优化配置模型；所述模型包含内、外两层优化模型；外层为多目标优化的微电源配置模型，内层为计及不确定性的微电网运行模型；S4：将含随机变量的约束条件转化为确定性模型：S5：结合基于精英策略的非支配性排序遗算法与混合整数线性规划算法求解双层优化配置模型，S6：采用TOPSIS法从Pareto解集中选择最满意配置方案；本发明所述方法不仅提高了微电网的鲁棒性，而且保证了配置方案的可靠性及经济性，为微电网规划工作提供技术支撑。

技术领域

本发明涉及微电网优化配置技术领域，更具体地，涉及一种微电网优化配置方法。

背景技术

随着经济的快速发展，电力需求不断提高，化石能源逐渐枯竭，环境污染日益严重，充分利用可再生清洁能源、促进低碳电力是电力行业重要的发展趋势。微电网由于能够灵活接入风机、小水电等分布式电源，故得到了广泛的关注和应用。电源容量优化配置是微电网规划工作的基础，影响着微电网运行的经济性和可靠性。一方面微电网电源容量优化配置与其运行方式具有较强的耦合性；另一方面，对于风机、小水电和负荷的功率难以精准预测，风速、水流量等自然资源具有不确定性，同时负荷存在随机性，不仅会影响微电网系统的经济性和可靠性，而且会引起配电网的各种运行问题，如电能质量，线路过载等。因此，在电源容量配置工作中应充分考虑分布式电源和负荷不确定性因素的影响。

以往通常采用随即规划和场景分析法来解决微电网优化配置中的不确定性的问题。然而，场景分析法和随机规划均依赖概率曲线，故可能出现概率模型拟合不准确，而无法反映实际应用场景。在工程实际中，难以获取大量的样本点来精准的描述概率模型。此外，针对微电网的不确定性问题，通常依靠配电网消纳能力来解决，可能会造成配电网的各种运行问题，如电能质量，线路和变压器过载等问题；使得微电网配置的可靠性和经济性得不到保证。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的微电网配置的可靠性和经济性得不到保证的缺陷，提供一种微电网优化配置方法。

所述方法包括以下步骤：

S1：获取微电网的拓扑结构、基本参数及发电数据；

S2：构建可再生能源出力与负荷之间的实际不平衡功率；

S3：建立水/风/柴微电网双层优化配置模型；所述模型包含内、外两层优化模型；外层为多目标优化的微电源配置模型，内层为计及不确定性的微电网运行模型；

S4：将含随机变量的约束条件转化为确定性模型：利用基于SCK型鲁棒优化方法，SCK型鲁棒优化方法为2008年Seng-Cheol Kang提出了一种基于随机变量分布信息的鲁棒线性优化方法，将含随机变量的约束条件，即柴油发电机运行约束和可再生能源机组弃电功率约束转化为确定性模型；

S5：结合基于精英策略的非支配性排序遗算法与混合整数线性规划算法求解双层优化配置模型，

S6：采用TOPSIS法(逼近理想解排序法)从Pareto解集(帕累托解集)中选择最满意配置方案。

本发明的目的就是要克服现有技术的不足，采用双层优化结构来求解计及分布式电源和负荷不确定性的微电网配置方案；其基本原理是考虑了水/风发电和负荷功率的不确定性和随机性，建立了水/风柴微电网的双层优化配置模型，利用SCK型鲁棒线性优化理论将不确定性模型转化为确定性模型，为合理配置并网型微电网机组的容量提供指导和帮助。

所述方法针对在水/风发电和负荷功率的不确定性的条件下，实现微电网电源容量配置方案的寻优，保证微电网系统具有较好的经济性、供电可靠性和鲁棒性。