[发明专利]一种基于成本的微电网优化控制方法在审

专利信息
申请号: 201710198937.8 申请日: 2017-03-29
公开(公告)号: CN106953318A 公开(公告)日: 2017-07-14
发明(设计)人: 黎叶晓 申请(专利权)人: 杭州赫智电子科技有限公司
主分类号: H02J3/00 分类号: H02J3/00;H02J3/38
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司33200 代理人: 邱启旺
地址: 310051 浙江省杭州市滨江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 成本 电网 优化 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种基于成本的微电网优化控制方法,其特征在于,所述方法包括:

(1)采集微电网系统的微电网内荷端负荷、储能设备、外部电网及分布式电源出力的信息。

(2)预测所述微电网内荷端负荷、储能设备和分布式电源的正负负荷曲线。

(3)建立外部电网的电力价格曲线,建立储能设备的充放电成本函数和分布式电源的发电成本函数,建立需求响应成本函数。

(4)计算容量缺额,以调控成本最低、外部电网购电曲线保持稳定为约束条件,生成优化策略方案。

(5)实时优化微电网中储能设备和分布式电源的出力曲线,调节荷端负荷,平衡微电网的负荷曲线。

2.如权利要求1所述的一种基于成本的微电网优化控制方法,其特征在于,所述步骤2中,预测所述微电网内荷端负荷包括以下子步骤:

(2.1)建立历史数据库,收集微电网内荷端日常负荷信息,包括微电网内负荷数据、电价、温度、湿度、光照强度、风速、是否节假日、突发事件信息等。

(2.2)剔除非法日数据,包括负荷数据缺失的日期、停电日、检修日等。

(2.3)采用欧几里得距离对预测日的负荷数据和历史日负荷数据进行计算,得到与预测日天气因素相近的相似日。

(2.4)采用ARMAX预测模型对预测日的负荷数据进行预测。

3.如权利要求2所述的一种基于成本的微电网优化控制方法,其特征在于,所述采用欧几里得距离对预测日的负荷数据和历史负荷数据进行计算步骤,具体为:

从历史数据库中,将预测日和历史日的微电网内荷端日常负荷信息作为输入的条件参数;

对输入的条件参数进行归一化处理;

采用欧几里得距离公式计算预测日和历史日的相似程度;

当计算结果最小时,得到最终的相似日数据。

4.如权利要求2所述的一种基于成本的微电网优化控制方法,其特征在于,所述ARMAX预测模型表达式如下:

<mrow><mi>y</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>i</mi></munderover><mi>&Phi;</mi><msup><mrow><mo>(</mo><mi>B</mi><mo>)</mo></mrow><mi>t</mi></msup><mi>y</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>t</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mi>j</mi><mi>d</mi></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><mi>&psi;</mi><msup><mrow><mo>(</mo><mi>B</mi><mo>)</mo></mrow><mi>t</mi></msup><mi>z</mi><msup><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>t</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mo>)</mo></mrow><mi>j</mi></msup><mo>+</mo><msubsup><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></msubsup><mi>&Omega;</mi><msup><mrow><mo>(</mo><mi>B</mi><mo>)</mo></mrow><mi>i</mi></msup><mi>e</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>e</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>t</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

式(1)中,y(t)表示预测日t时刻的负荷大小,y(t-1)代表相似日t时刻的负荷大小,z(t-1)j是预测日外界输入的变量,d表示预测日外界输入变量的个数,包括取电价、日期、室内外温度、湿度、降水量因子、光照强度、风速;e(t)和e(t+1)分别表示t时刻噪声值和未来误差;l、m、n分别是自动回归、外界输入和滑动平均回归的阶数,Φ(B)、ψ(B)和Ω(B)分别表示AR部分、外界输入、MA部分的参数。

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