[发明专利]一种使用改进的灰狼优化器的微电网能量管理方法

说明书

一种使用改进的灰狼优化器微电网能量管理方法，其特征在于：设有光伏模块、风力发电机模块、蓄电池储能单元模块、可控发电机模块及与公用电网的互动模块，通过将采集的信息输入对应模块得到输出功率、技术约束和运营成本；采用MGWO算法对目标函数进行优化计算，在满足功率平衡约束的前提下，根据优化的目标函数对微网进行运行成本和污染性气体排放量的优化。本发明可有效降低运营成本和污染排放。

技术领域

本发明涉及微电网能量管理领域，特别是指一种使用改进的灰狼优化器的微电网能量管理方法。

背景技术

随着电力需求的迅速增长以及环境保护带来的巨大压力，建立可靠、高效、清洁的电网已成为至关重要的问题。微电网通常集成了可再生能源(Renewable Energy System，RES)，分布式发电单元和其他单元。由于它们可用于改善电网的整体性能，所以已引起人们的广泛关注。然而，RES输出功率的波动性和不可避免的负荷需求预测误差会使微电网的可靠运行复杂化。因此，有效的能量管理方法对于缓解上述不确定性、优化微电网运行中的经济和环境效益至关重要。

目前，针对微电网能量管理涉及的不确定性已经进行了广泛的研究，根据不同的建模方法可分为两类：随机规划(Stochastic Programming，SP)和鲁棒优化(RobustOptimization,RO)。在考虑RES的间歇性和可变性的情况下，SP方法可用于最大程度地降低运营成本。但是，在使用的同时需给出不确定变量的概率分布或精确的数据参数。RO能量管理优化问题可以通过商业求解器解决，也可以通过现有的数学编程方法解决。然而在某些非线性情况下，其优化结果不能保证全局最优。灰狼优化器(Grey Wolf Optimizer,GWO)是一种相对较新的群优化算法，与其他元启发式算法相比，它具有高效的性能。然而，GWO仍可能过早地陷入局部最优。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，考虑到灰狼优化器(GWO)具有较高的性能，提出一种使用改进的灰狼优化器的微电网能量管理方法。

本发明采用如下技术方案：

一种使用改进的灰狼优化器微电网能量管理方法，其特征在于：设有光伏模块、风力发电机模块、蓄电池储能单元模块、可控发电机模块及与公用电网的互动模块，通过将采集的信息输入对应模块得到输出功率、技术约束和运营成本；采用MGWO算法对目标函数进行优化计算，在满足功率平衡约束的前提下，根据优化的目标函数对微网进行运行成本和污染性气体排放量的优化。

优选的，所述光伏模块的输出功率为：

其中，P_pv,stc是标准测试条件下光伏模块的输出功率，G是光伏电池板上的实际辐射度，γ是功率温度系数，T_amb是环境温度，T_noct表示标称工作电池温度；

光伏发电必须满足技术约束：

其中，和分别表示输出功率P_pv的上下限；

运营成本C_pv公式的线性函数为

其中，λ_pv是光伏模块的成本系数。

优选的，所述风力发电机模块输出功率P_wt为：

其中，P_r，v_ci，v_co和v_r是WT的额定输出功率，切入风速，切出风速和额定风速，v是风速，风力发电机的输出功率须满足以下技术约束