[发明专利]考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度优化方法

说明书

本发明公开了一种考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度优化方法，是将光伏发电单元PV、全钒液流电池储能系统VRB及工业负荷作为参与考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度单元，建立各个调度单元的物理模型；将考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统动态调度优化问题建立成DTMDP模型；采用基于模拟退火的Q学习算法对DTMDP模型进行策略求解，所得优化控制策略用以指导系统在实际运行过程中选取合理的行动方案，实现系统调度优化。本发明可在考虑源荷双侧随机性情况下有效解决电网调峰需求问题，促进新能源就地消纳，提高主动配电系统运行经济性和电力系统运行稳定性。

技术领域

本发明涉及主动配电系统优化调度领域，具体来说是在考虑源荷双侧随机性情况下的一种考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度优化方法。

背景技术

随着新能源渗透率和可控负荷规模的日益增加，电网调峰形势愈加严峻，配电网的分布式特性愈发明显，传统配电网逐渐演变成为调度资源丰富的、可对分布式发电、柔性负荷和储能三者进行主动控制和主动管理的主动配电系统。有效利用主动配电系统内分布式能源和负荷间的互动，一方面可以实现系统自身安全经济运行，另一方面用来解决电网调峰需求，增强电力系统的可靠性和可控性。因此，对主动配电系统的优化调度问题进行深入研究，具有重要的理论意义和应用价值。

现有的主动配电系统优化调度方法主要分为两类，一类是在不考虑新能源出力和负荷需求随机性情况下，通过遗传算法、生物地理学优化算法、粒子群算法等优化算法对主动配电系统的优化调度问题进行策略求解，但新能源出力及负荷需求的不确定性是普遍存在且不可避免的，当实际值与日前预测值相差较大时，若以日前预测值确定的优化控制策略为基准值，将难以保证主动配电系统的长期安全经济运行；另一类是通过时间序列、神经网络、组合预测等确定性预测方法对新能源出力和负荷需求的不确定性进行预测，将不确定性优化调度问题转化为确定性问题进行相应的策略求解，该类方法是对某一时刻下的新能源出力和负荷需求进行预测，并未考虑到由于外界环境和用户需求具有很强的随机性，一天内新能源出力与负荷需求预测本质上可视为多时段动态变化过程，并且在各时段间具有很强的时序相关性，同时，该类方法获得的优化策略并没有考虑到环境和用户的突发不确定性带来的影响。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的不足之处，提出来一种考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度优化方法，以期能获得在考虑源荷双侧不确定情况下通过源荷互动来满足电网调峰需求的动态调度优化方法，从而在发、供、用电平衡协调基础上应对电网调峰需求并实现系统安全经济运行的目标。

本发明为解决技术问题采用如下技术方案：

本发明考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度优化方法，所述工业园区主动配电系统包括光伏发电单元PV、全钒液流电池储能系统VRB和工业负荷，所述工业负荷包括刚性负荷和柔性负荷，所述柔性负荷包括可削减负荷、可转移负荷和可平移负荷；其特点是，所述工业园区主动配电系统调度优化方法是按如下步骤进行：

步骤1：将所述光伏发电单元PV、全钒液流电池储能系统VRB及工业负荷作为参与考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度单元；

步骤2：针对所述工业园区主动配电系统，预测获得在调度日内任意时刻t下各类功率预测值；所述各类功率预测值是指光伏出力、电网调峰需求、刚性负荷需求、可削减负荷需求、可转移负荷需求以及可平移负荷需求的预测值，其一一对应为和

步骤3：按如下方式对不确定性随机变量动态变化过程建模：

步骤3.1、建立光伏出力不确定性模型：

将光伏出力在时刻t相对于预测值的随机波动范围确定为并将随机波动范围离散为2N_pv+1个等级，建立由式(1)所表征的光伏出力不确定性模型：