[发明专利]基于响应数据的鲁棒最优能量管理策略

说明书

基于响应数据的鲁棒最优能量管理策略，属于电力系统自动化的技术领域。本发明研究了具有光伏不确定性的电网的鲁棒能量管理策略。首先建立了一个电网成本最小化的安稳运行优化函数；为了消除光伏不确定性的影响，利用箱型理论将具有不确定性约束的优化问题转化为仅具有确定性约束的新的优化问题，并利用粒子群优化（PSO）方法求解新转化的优化问题；建立的模型在实际应用中能使运行方案在处理各种光伏输出曲线时具有较好的鲁棒性。

技术领域

本发明属于电力系统自动化的技术领域，具体涉及基于响应数据的鲁棒最优能量管理策略。

背景技术

由于化石能源的日益短缺和化石能源造成环境恶化，世界各国都正在致力于可再生能源的开发与利用，并通过相关政策扶持，有力推动新能源发电技术的快速发展。由于可再生能源发电的随机性和波动性很难精准预测，导致新能源接入下电网安稳经济运行面临巨大的挑战。在新能源发电不确定性的情况下，由于其发电预测值与实际值之间存在偏差，传统的确定性优化算法将不再适用。

发明内容

本发明针对上述背景技术的不足，提出基于响应数据的鲁棒最优能量管理策略。本发明提出了一种考虑光伏发电、多边界条件和负荷的并网发电系统鲁棒优化模型。该模型的目标是最小化移动电源的总运行成本，包括多站充放电成本和与大电网的交互成本。为了抑制光伏输出的不确定性和波动性，采用箱型理论对光伏输出进行描述，提出了一种鲁棒优化模型。通过案例分析验证了该方法的有效性。结果表明，鲁棒优化模型能够有效地抑制MG运行中PV输出的不确定性和波动性。

基于响应数据的鲁棒最优能量管理策略，包括如下步骤：

步骤1，建立光伏并网发电系统的能量管理模型，能量管理模型包括优化目标和约束条件；

步骤2，采用鲁棒优化方法对上述建立的模型的不确定性进行转化；

步骤3，采用粒子群优化算法求解光伏并网发电系统的能量管理模型。

进一步地，所述步骤1中，所述优化目标为，光伏并网发电系统的总成本相当于能量管理多电池储能系统的运行成本和从主电网购买的电量，表示如下：

式中，C为并网MGs的总成本，T为总时间段，K为BESS的数量,C_bat,k为第k个BESS的充放电成本，P_bat,k(t)为第k个BESS在时间t的功率；P_grid(t)在时间t与主电网相互作用的电力；当P_grid(t)≥0，C_grid(t)是购买电力的分时电价，当P_grid(t)＜0，C_grid(t)是销售力的分时电价。

进一步地，所述步骤1中，所述约束条件为：

功率平衡约束：

BESS约束：

E_bat,k(t+1)＝E_bat,k(t)-P_bat,k(t)Δt (6)