[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

说明书

本发明公开了一种用于风电消纳的多微网系统日前优化经济调度方法，包括：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，以多微网系统中功率、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最少为目标，对多微网系统日前经济调度进行优化，建立用于风电消纳的多微网系统优化调度模型；模型求解和求解优化：采用改进后的多目标粒子群算法对求解集合进行优化获取最优解集，并利用空间最短归一化距离得到最优解集中的最优结果。本发明通过优化微网系统之间的交易电价，协调不同微电网之间的机组出力，解决多微网系统中存在的“弃风”的现象，满足多种能源的需求，达到整体的经济性与环保性。

技术领域

本发明涉及配电网优化调度领域，尤其涉及一种用于风电消纳的多微网系统日前优化经济调度方法。

背景技术

近年来，清洁可再生能源的开发和利用受到各国重视，多数国家亦出台了与新能源发电相关的政策，其核心思想是引导新能源发电发展，以对环境没有污染的风力、光伏发电来取代传统火力发电，最终为能源危机、温室效应、大气污染等全球性问题的解决作出努力。然而，在可再生能源发电发展的过程中，显现出众多亟待解决的问题，如风力发电具有间歇性，且风电场发电功率等级一般较高，目前单个风力发电机容量已高达10MW，大功率风电入网时势必对电力系统造成较大冲击，这也导致风电弃电率比较高，当微电网独立运行时，有可能产生风力发电过剩导致“弃风现象”的发生，也有可能出现新能源发电不足，采用增加柴油机的处理方式，产生较高的发电成本与较大的环境污染。根据国家能源局数据，2015年上半年全国风电上网电量虽然同比增长20.7％，但弃风电量也同比上升6.8％，平均弃风电率已高达15.2％，远超过同期光伏发电弃电率。所以，如何消纳大功率风电，便是亟待解决的问题。

发明内容

技术目的：针对现有技术中风力发电过剩、发电成本高和环境污染严重的缺陷，本发明公开了一种用于风电消纳的多微网系统日前优化经济调度方法，通过优化微网系统之间的交易电价，协调调度不同微电网之间的机组出力，可以有效的解决多微网系统中存在的“弃风”的现象，满足多种能源的需求，达到整体的经济性与环保性。

技术方案：为实现上述技术目的，本发明采用以下技术方案。

一种用于风电消纳的多微网系统日前优化经济调度方法，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。

优选地，所述步骤S2中改进后的多目标粒子群算法包括：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。

优选地，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；