[发明专利]一种整合经济性模型预测控制的微电网控制器

权利要求书

1.一种整合经济性模型预测控制的微电网控制器，其特征在于，包括控制功能结构和硬件结构；

所述控制功能结构包括算法层模块、控制层模块和设备层模块；

算法层模块将负荷曲线、电价波动、电网调度指令以及光伏发电功率预测信息进行集中处理，通过运筹学优化算法求解器，得出最优的微电网内部调度策略；

算法层模块内设有目标函数以及在数据处理过程中的限制条件，目标函数用于优化目标在于每一个优化周期中，保持未来96个控制周期的总电费支出最低，限制条件包括电量限制条件、电价限制条件、功率限制条件、SOC限制条件；

控制层模块完成对设备层指标的上通下达，通过高通量数据采集与处理，将设备数据进行实时处理，并上传至算法层模块；

硬件结构包括控制主机、数据采集模块、拓展接口和辅助设备，控制主机还包括数据采集与下位机协议解析模块、运算处理器以及上位通信模块；运算处理器划分为瞬态控制模块与稳态控制模块，用以满足不同时序下的运算处理；

在控制功能结构的工作过程中需要根据不同时间尺度下的信息的采集与处理，做出对应的划分；

当前硬件基于不同时间尺度下，对数据采集及预测控制算法处理进行拆分，在慢速响应的情境下，对粗颗粒度数据进行分析与决策，包含获取外界信息；控制算法在基于类稳态的情况下，将外界信息进行处理，经过预测算法与稳态控制参数的优化计算，获得对实时控制算法的目标设定值，驱动实时响应的执行；

目标函数为：

其中，grid_im[i]为市电购电电量，grid_ex[i]为市电并网电量，Q_g[i]为发电机的发电量，cycle为储能电池的等效充放电循环数，C_im,e[i]为市电电价，C_ex,e[i]为市电并网价格，C_BSS[i]为储能电池等效充放电成本，η为发电机发电效率；

电量限制条件为：

grid_im[i]-grid_ex[i]-BSS_c[i]+BSS_dc[i]+G[i]+PV_f[i]＝load_f[i]，G[i]为柴油发电机的输出电量，PV_f[i]为光伏发电输出电量，BSS_c[i]与BSS_dc[i]分别代表储能系统的充放电电量；

电价限制条件为：

C_im,e[i]＝C_im,en[i]+C_md[i]；其中，C_im,en[i]为预测的波动电价中，电能量电价部分；C_md[i]为预测的波动电价中，需量价格所转化成的等效度电价格部分；demand_charge为电价中需量价格部分；total_Q_forecast[i]为全月总用电量的预估值；

C_md[i]＝(demand_charge*MD[i])/total_Q_forecast[i]；MD[i]为当前的最大需量，MD[i]＝max(MD[i-1],load_f[i]/15min)。

2.根据权利要求1所述的一种整合经济性模型预测控制的微电网控制器，其特征在于，C_im,en[i]的波动预测，同时考虑现货价格以及邀约需求响应所带来的电度价格波动；在发生需求响应邀约的时段；

C_im,en[i]＝C_im,e[i]-C_DR[i]*(grid_im[i]-Q_base[i])/grid_im[i]。

3.根据权利要求2所述的一种整合经济性模型预测控制的微电网控制器，其特征在于，功率限制条件为：

在采用时间段内，充放电电量所对应的平均功率需要满足储能自身的功率限制，

4.根据权利要求3所述的一种整合经济性模型预测控制的微电网控制器，其特征在于，SOC限制条件：