[发明专利]基于多随机复合优化灰狼算法的削峰填谷的能量管理方法

说明书

本发明一种基于多随机复合优化灰狼算法的削峰填谷的能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤：考虑储能装置在用户侧的充放电策略优化的目标函数就是在其约束条件下求解最优的问题，约束条件包含储能单元的SoC约束及储能单元的充放电功率限制；将系统的等式约束条件转换成函数的不等式约束条件；基于约束条件的处理，在原始目标函数中加入惩罚项使得约束优化问题转换成无约束的问题；将目标函数带入基于多随机复合优化灰狼算法中进行计算得出最优值。本发明基于多随机复合优化灰狼算法可以更好地进行电网能量削峰填谷的管理，且实现过程相对简单，具有很好的实用价值。

技术领域

本发明涉及一种基于多随机复合优化灰狼算法的削峰填谷的能量管理方法，属于电网负荷调度技术领域。

背景技术

近年来，社会经济的飞速发展和社会生产力的不断提高，人民生活水平得到快速的提高，供电网的电力负荷的也得到了快速增长。随着电力负荷逐年增大,，而电网的最大负荷利用小时数却在现逐年下降，这就使得电网负荷峰谷差逐步增大。与此同时，在新能源技术快速发展的大背景下，如在风力发电、太阳能光伏发电等这些不确定高、稳定性差的新能源的大规模的并网，导致电网的调峰问题更加严重，这也给电力调度造成一定的困难。这些都使得大电网对用户侧的供电出现了严重的供需不平衡的现象，导致了大电网中负荷峰谷差越来越大，问题愈加严重。

发明内容

本发明的目的是提供一种削峰填谷的能量管理方法。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种基于多随机复合优化灰狼算法的削峰填谷的能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、考虑储能装置在用户侧的充放电策略优化的目标函数就是在其约束条件下求解最优的问题，约束条件包含储能单元的SoC约束及储能单元的充放电功率限制，约束条件表示为：

SoC_min≤SoC(t)≤SoC_max

式中，为储能单元的最小充放电功率；P_bat(t)为储能单元t时刻的充放电功率；为储能单元的最大充放电功率；SoC_min为储能单元最小荷电状态；SoC(t)为t时刻的储能单元剩余容量；SoC_max为储能单元最大荷电状态；

步骤2、将系统的等式约束条件f(t)转换成h(t)函数的不等式约束条件：

h(t)＝|f(t)|-δ≤0

式中，δ为约束容忍值；P_dis(t)，P_ch(t)分别为储能单元的放电功率和充电功率；W为储能单元的容量；η_ch，η_dis分别为储能单元的充电的效率和放电的效率；Δt为t时刻与t+1时刻之间的时间差；

步骤3、基于步骤1及步骤2的约束条件的处理，在原始目标函数中加入惩罚项使得约束优化问题转换成无约束的问题，转化后的非约束优化问题的目标函数描述为：式中，F(t)为储能单元t时刻的负荷标准差；g_l(t)为由不等式约束条件处理后得到的等式函数；μ_l≥0为惩罚系数；

步骤4、将步骤3得到的目标函数带入基于多随机复合优化灰狼算法中进行计算得出最优值。

优选地，步骤4中所述基于多随机复合优化灰狼算法包括以下步骤：

步骤401、根据式(1)初始化种群个体

式(1)中，x_t为初始化t时刻灰狼个体的位置，x_t∈(01)；q为随机数，