[发明专利]一种基于复合粒子群算法微网能量管理方法

摘要

本发明涉及一种基于复合粒子群算法微网能量管理方法，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、搭建微网系统模型；步骤2、建立光伏电池的数学模型；步骤3、建立微型燃气轮机模型；步骤4、建立储能电池的数学模型；步骤5、建立微网系统能量管理控制目标模型；步骤6、采用复合粒子群算法对微网系统进行能量管理。本发明采用复合粒子群优化算法，充分考虑微网运行过程的经济性、环保特性以及运行可靠性等要求对微网系统进行能量管理。 1

主权项

1.一种基于复合粒子群算法微网能量管理方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、搭建微网系统模型；

步骤2、建立光伏电池的数学模型；

步骤3、建立微型燃气轮机模型；

步骤4、建立储能电池的数学模型；

步骤5、建立微网系统能量管理控制目标模型；

步骤6、采用复合粒子群算法对微网系统进行能量管理。

2.根据权利要求1所述的一种基于复合粒子群算法微网能量管理方法，其特征在于：所述步骤1的微网系统模型包括微型燃气轮机MT、光伏PV组件和储能系统BESS；该微网系统模型中包括卸荷装置，通过对可中断负荷进行投切管理从而有效维持功率平衡。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于复合粒子群算法微网能量管理方法，其特征在于：所述步骤2的光伏电池的数学模型为：

P_PV＝P₁·G·[1+k(T_c‑T_r)]/G₁

其中，P_PV为光伏电池组件的实时功率输出；P₁为最大的测试功率，G₁为太阳能所辐照的强度，其值取1000W/m²，T_c为组件工作温度，T_r为参考温度，其值为30℃，G为在实际的情况下太阳能辐照的具体强度值，k为单位功率条件下的温度系数。

4.根据权利要求1或2所述的一种基于复合粒子群算法微网能量管理方法，其特征在于：所述步骤3的微型燃气轮机模型为：

其中，C_micro‑t为t时间段内微型燃气轮机消耗燃料所损失的成本；P_micro‑t为输出的功率值；η_micro‑t为运行效率，c_f为每平方米能源消耗的价格，LHV是天然气低热热值；

其中，微型燃气轮机的运行效率η_micro‑t与输出的功率有直接关系，具体如下：

。

5.根据权利要求1或2所述的一种基于复合粒子群算法微网能量管理方法，其特征在于：所述步骤4的储能电池的数学模型为储能电池的充放电状态表示为：

其中，E_sc(t)为储能电池的实时充电电量；E_sf(t)为储能电池的实时放电电量；E_s(t)为时间t储能电池的实时容量值，P_ALL(t)为时间t分布式电源的输出功率和，P_l(t)为时间t整个微网系统中负荷情况，η_i、η_s分别为逆变器的工作效率和ES的充放电效率。

6.根据权利要求1或2所述的一种基于复合粒子群算法微网能量管理方法，其特征在于：所述步骤5的具体步骤包括：

(1)建立微电网系统的发电成本最小优化目标函数；

优化目标定义为系统的发电成本最小，所占比重最大的成本为燃料消耗成本及系统的整体运行维护成本，其目标函数如下：

C_OM(P_it)＝K_OMi·P_it

其中，f₁为目标函数，表示运行周期内的发电成本和，C_fuel为分布式电源中天然气能能源消耗成本，C_OM为整个系统中运行维护的总成本，P_it为某个t时间段内DG_i的功率输出，K_OMi为DG_i的功率输出具体运行维护的系数；

(2)建立微电网系统的环境治理成本最小优化目标

其中，f₂为微网系统中环境治理所需要的成本；k指不同分布式系统污染类型数，b_k为某一个k类污染物处理所需总体费用，a_ik为DG_i排放污染物系数；

(3)建立整个微网系统整体收益最大目标，将成本最小值取倒数，折算成最大值，求取对应各个分布式电源及储能系统的功率输出：

其约束条件如下：

1)功率平衡约束：

其中，P_Lt指时间t所有的负荷总和，P_Bt为时间t储能系