[发明专利]一种基于鲁棒优化的信息能源耦合微电网运行系统及方法

权利要求书

1.一种基于鲁棒优化的信息能源耦合微电网运行系统，其特征在于：包括数据获取单元、预测单元、参数处理单元、优化运算单元、优化结果传输单元；

所述数据获取单元用于从微电网电力数据采集与监视控制SCADA装置获取微电网实时状态信息，数据获取单元把获取的微电网实时状态信息传送到优化运算单元；

所述预测单元将预测数据传送到参数处理单元，用于提供下一时间段内微电网可再生分布式电源出力及负荷需求的预测数据；

所述参数处理单元接收预测单元提供的预测数据，采用鲁棒优化对可再生分布式电源出力和节点负荷需求进行鲁棒等效表征，并将鲁棒等效表征结果传送到优化运算单元；

所述优化运算单元接收数据获取单元采集的微电网各节点电压、电流、输入到微电网中的主网注入功率、分布式电源出力，并根据参数处理单元对可再生分布式电源出力和负荷需求功率的鲁棒等效表征，建立微电网鲁棒优化模型，采用含三维数组的粒子群混合优化算法进行优化，并将优化结果传送到优化结果传输单元；

所述优化结果传输单元接收优化运算单元的优化结果发送至光伏发电机组、风力发电机组、燃气轮机机组、储能装置。

2.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒优化的信息能源耦合微电网运行系统，其特征在于，所述微电网实时状态信息包括微电网各节点电压、电流、输入到微电网中的主网注入功率、分布式电源出力；其中，分布式电源包括可再生分布式电源和传统分布式电源；可再生分布式电源包括光伏发电机组和风力发电机组，传统分布式电源包括燃气轮机。

3.一种基于鲁棒优化的信息能源耦合微电网运行方法，通过权利要求1所述一种基于鲁棒优化的信息能源耦合微电网运行系统实现，包括以下步骤；

步骤1：数据获取单元从微电网电力数据采集与监视控制(SCADA)装置获取微电网实时状态信息，并将微电网的实时数据传送到优化运算单元；

步骤2：预测单元根据光伏发电出力、风力发电出力和负荷需求的历史数据对发电出力、风力发电出力和负荷需求进行预测，并将预测值传送到参数处理单元；

步骤3：参数处理单元采用鲁棒优化对可再生分布式电源出力和节点负荷需求进行鲁棒等效表征；

步骤4：确定微电网运行系统模型的目标函数及约束条件，建立优化模型；

步骤4具体包括以下步骤：

步骤4.1：建立目标函数f，如下式所示：

其中，△_t为时间段t的时间段长度，为时间段t内从主网输入功率的单位成本，为节点i在时间段t内从主网输入的功率，为节点g处传统分布式电源发电的单位成本，为节点g在时间段t内传统分布式电源的有功功率，为节点b处储能装置的单位放电成本，为节点b处储能装置的放电功率，为节点b处储能装置的单位充电成本，为节点b处储能装置的充电功率，为节点i处的单位减载成本，Ψ_i,t为节点i在时间段t内是否减载的二进制变量，当需要减载时Ψ_i,t＝1，当不需要减载时Ψ_i,t＝0，Ω_T为包含所有时间段t的时间段集合，Ω_S、Ω_DG、Ω_ESS、Ω分别包含公共连接点PCC的节点集合、所有配置传统分布式电源的节点集合、所有配置储能装置的节点集合、微电网中包含的所有节点集合；

步骤4.2：建立微电网潮流功率平衡、微电网电压电流、传统分布式电源以及储能装置充放电约束条件；

步骤4.2.1：建立微电网潮流功率平衡约束，如下式所示：

其中，P_ki,t、P_ij,t分别为线路ki、线路ij在时间段t内的有功功率流，I_ij,t为线路ij在时间段t内的电流值，Ω_l为微电网中包含的线路集合，R_ij为线路ij的等效电阻，为在t时间段内节点i处从主网输入的有功功率，Ω_PV为包含光伏发电电源的节点集合，Ω_WT为包含风力发电电源的节点集合，Q_ki,t，Q_ij,t分别为线路ki、线路ij在时间段t内的无功功率流，X_ij为线路ij的等效电抗，为在t时间段内节点i处从主网输入的无功功率，为在时间段t内节点g处的传统分布式电源的无功功率；

步骤4.2.2：建立微电网电压电流约束，如下式所示：

其中，V_j,t为节点j在时间段t内的电压值，V、分别为最小、最大电压幅值，为线路ij最大电流幅值，为节点i处主网输入的最大视在功率；

步骤4.2.3：建立传统分布式电源约束，如下式所示：

F_g,t≥F_g

其中，分别为节点g在时间段t内传统分布式电源发出的有功功率、无功功率，为节点g在时间段t内传统分布式电源发出功率的最大值，Π_g,t为节点g在时间段t内与传统分布式电源相关的二进制变量，当传统分布式电源投入时Π_g,t＝1，而当传统分布式电源未投入时Π_g,t＝0，pf_g为节点g处传统分布式电源的功率因数限制，分别为节点g处传统分布式电源下降极限、爬坡极限，F_g,t为时间段t内节点g处柴油发电机剩余燃料，为节点g处柴油发电机组的燃料效率，FC_g为节点g处柴油发电机组的燃料容量，H_g为节点g处柴油发电机单位燃料的热值，F_g为节点g处柴油发电机组最小燃料；

步骤4.2.4：建立储能装置充放电约束，如下式所示：

Λ_b,t+Φ_b,t≤1

其中，SOC_b,t为节点b在时间段t内储能装置的荷电状态，ξ_b为节点b处储能装置的自放电率，EC_b为节点b处储能装置的能量容量，为节点b处储能装置放电效率，为节点b处储能装置充电效率，Φ_b,t为节点b在时间段t内与储能装置放电操作相关的二进制变量，放电时Φ_b,t＝1，充电时Φ_b,t＝0，分别为节点b处储能装置放电功率最小值、最大值，Λ_b,t为节点b在时间段t内与储能装置充电操作相关的二进制变量，充电时Λ_b,t＝1，放电时Λ_b,t＝0，分别为节点b处储能装置充电功率最小值、最大值，SOC_b、分别为节点b处储能系统最小、最大荷电状态，为节点b在周期τ内最小荷电状态；

步骤5：采用含三维数组的粒子群混合优化算法进行优化运算；

步骤6：将优化结果输出，完成基于鲁棒优化的信息能源耦合微电网运行方法。