[发明专利]用于风电消纳的多微网系统日前优化经济调度方法

权利要求书

1.一种用于风电消纳的多微网系统日前优化经济调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立用于风电消纳的多微网系统优化调度模型：考虑风电消纳和大电网对多微网系统的电能交换，其中，考虑风电消纳具体指在预测的风电功率前提下，利用风能产生的电能；基于多微网系统中功率、负荷获取约束条件，以多微网系统中的每个微电网在24小时内的发电总成本最小和污染气体排放治理总成本最少为目标，控制多微网系统日前经济调度，建立用于风电消纳的多微网系统优化调度模型；

S2、采用改进的多目标粒子群算法对模型进行求解和优化：将所述多微网系统中功率、负荷约束条件转换为等式约束和不等式约束，将多微网系统中的所有出力设备的每一时刻出力作为未知变量，同时将多微网系统中微电网之间的每一时刻的交换电量以及交换电价作为未知变量，将所有变量的维度设定为多目标粒子群算法中每一粒子的空间维度，多微网系统的发电总成本和污染气体排放治理总成本设定为每一个粒子的目标函数，利用改进的多目标粒子群算法对多微网系统优化调度模型进行求解和优化，利用多微网系统的发电总成本和污染气体排放最小的指标获取最优解。

2.根据权利要求1所述的一种用于风电消纳的多微网系统日前优化经济调度方法，其特征在于：所述步骤S2中改进后的多目标粒子算法包括：引入对立学习策略初始化粒子群中每一粒子的初始位置，每一粒子的初始位置为所有未知变量的初始值，每个粒子包含多微网系统中所有微电网的目标函数，每个微电网的目标函数包含自身的发电成本和污染气体排放治理成本。

3.根据权利要求1所述的一种用于风电消纳的多微网系统日前优化经济调度方法，其特征在于：所述引入对立学习策略初始化粒子群中每一粒子的初始位置，具体包括：

设置粒子种群包含N个个体，初始化粒子群中的每一个体位置，每一个体的维度为D维：其中l_i、u_i表示的第i维变量的下限与上限；

构建对立点：结合原粒子群N个个体共获取2N个体；

将X_i与得到的适应度值进行对比，如果的适应度值为非支配解，而X_i的适应度值为支配解，那么则用取代X_i；如果的适应度值为支配解，而X_i的适应度值为非支配解，则采用随机函数的方法判断是否要更新X_i。

4.根据权利要求1所述的一种用于风电消纳的多微网系统日前优化经济调度方法，其特征在于：所述步骤S1中多微网系统包含通过电能进行联系的第一微电网、第二微电网和第三微电网，所述第一微电网仅包含电负荷，第一微电网通过电负荷方式与第二微电网和第三微电网进行电能交换和供给；第二微电网中包含热负荷、电负荷和冷负荷，其中热、电、冷耦合，第二微电网中通过电负荷、热负荷和冷负荷联供的方式与第一微电网和第三微电网进行电能交换给；第三微电网中包含电负荷和冷负荷，通过电负荷和冷负荷方式与第一微电网和第二微电网进行电能交换和供给。

5.根据权利要求4所述的一种用于风电消纳的多微网系统日前优化经济调度方法，其特征在于：所述电负荷包括蓄电池、风机、光伏电池及燃气轮机；所述热负荷包括燃气锅炉、余热锅炉和换热装置；所述冷负荷包括电制冷机和吸收式制冷机；

所述热、电和冷耦合具体指：燃气轮机消耗天然气产生电能的同时会产生烟气余热，烟气余热会进入余热锅炉中，余热锅炉将热量一部分会进入换热装置，从而供给热负荷，另一部分会进入吸收式制冷机，供给冷负荷。

6.根据权利要求1所述的一种用于风电消纳的多微网系统日前优化经济调度方法，其特征在于：所述步骤S1中以多微网系统中的每个微电网在24小时内的发电总成本最小和污染气体排放最少为目标，其中发电总成本包括燃料成本、运行管理成本、大电网与微电网之间以及微电网和微电网之间的电能交易成本，污染气体排放指多微网系统中的每个微电网在发电的同时产生的污染气体。