[发明专利]一种智能配电网储能优化配置方法

权利要求书

1.一种智能配电网储能优化配置方法，其特征在于，包括：

步骤1：建立以配电网中风光互补发电系统储能容量最大化为优化目标函数，以风光互补发电系统的输出功率与配电网目标电力负荷差值最小为约束条件；

步骤2：根据风力、日光照强度的大小实时计算风光互补发电系统的输出功率，同时计算配电网的目标电力负荷，将风光互补发电系统的输出功率与配电网的目标电力负荷比较；

步骤3：利用遗传算法寻找不同日光照强度大小的情况下目标函数最优的风光互补发电系统储能容量的的最优值。

2.如权利要求1所述的一种智能配电网储能优化配置方法，其特征在于，所述优化目标函数为风光互补发电系统的发电效率、装机容量、输出功率、整体收益的最大化，优化目标为风光互补发电系统的储能容量最大。

3.如权利要求1所述的一种智能配电网储能优化配置方法，其特征在于，根据风力、日光找强度的大小实时计算风光互补发电系统的输出功率，具体如下：

根据测风塔观测资料以及风电场的风力机风速，计算风电场输出功率模型；

根据气象站逐时辐射观测资料计算光伏发电系统输出功率模型。

4.如权利要求3所述的一种智能配电网储能优化配置方法，其特征在于，所述风电场输出功率模型，具体为：

假设风电场各风力机风速与测风塔处一致，则风电场输出功率模型为：

式中，P_V-风电场理论输出功率；P_S-单台风力机理论输出功率；P₀-风电场装机容量；P_WG-单台风力机装机容量；v-风速，m/s；P_r-风力机额定功率；v_ci-风力机切入风速，m/s；v_co-风力机切除风速，m/s；v_r-风力机额定风速，m/s；a、b、c-功率曲线特性参数。

5.如权利要求3所述的一种智能配电网储能优化配置方法，其特征在于，所述光伏发电系统输出功率模型为：

式中，P_PV-太阳能光伏电池组理论输出功率；G_T-斜面总辐射辐照度，W/㎡；G_STG-标准辐照度(1000W/㎡)；P₁-光伏发电系统装机容量。

6.如权利要求3所述的一种智能配电网储能优化配置方法，其特征在于，所述风光互补发电系统的输出功率为：

P＝P_VR_V+P_PVR_PV (5)

式中，P-风光互补发电系统总输出功率；R_V-风电场综合发电效率；R_PV-光伏发电系统综合发电效率。

7.如权利要求1所述的一种智能配电网储能优化配置方法，其特征在于，所述优化目标函数为：

式中，n-一日的时数；P_t-t时刻风光互补发电系统总输出功率；P₀-风电场装机容量、P₁-光伏发电系统装机容量；E_t-t时刻配电网目标电力负荷，Q-为风光互补发电系统的收益；优化求解的约束条件为风光互补发电系统总输出功率均不超过当时配电网目标负荷，即P_t≤E_t。

8.如权利要求1所述的一种智能配电网储能优化配置方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程为：

(1)采用遗传算法对储能容量进行初始化，生成储能容量的初始种群；

(2)计算种群中各个个体的适应度；

(3)根据约束条件进行多次迭代；

(4)通过多步迭代，当迭代解达到精度要求且满足约束条件时，即可认为求得风电和光伏系统的装机容量P₀、P₁的最优解。