[发明专利]基于改进粒子群算法的风光互补联合优化调度方法

权利要求书

1.一种基于改进粒子群算法的风光互补联合优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

首先根据风光互补分布协同式运行模式确定风力发电机和光伏的出力模型，来获取风电和光伏电池板的输出功率；以最大化风光联合互补率和最小化弃风弃光量为目标；加入火电机组作为备用，利用互补最优匹配地区、互补最优风光容量配比的基础数据，结合改进粒子群算法对风光互补的联合发电系统进行优化调度。

2.根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的风光互补联合优化调度方法，其特征在于，所述风力发电机出力模型具体包括：

风力发电机包含切入风速和切出风速，且只能在切入风速和切出风速之间运行时产生可用的电力输出、以额定风速作为分界，所以风力发电机实时出力模型公式为：

式中，p_r表示风力发电机额定功率，v_r为风力发电机的额定风速，v_in、v_out分别表示切入风速和切出风速，v即为所选研究地区的实时风速；

所述的光伏发电出力模型具体包括：

光伏发电利用光生伏特效应将光能转换为电能，输出功率与上述的太阳辐射强度以及环境温度参数密切相关，因此光伏电池板输出功率模型公式为：

p_pv＝ηSI[1-0.005(T₀+25)]

式中，η为光电转换效率，取常用的16.6％；S为太阳能光伏电池板的面积，面积可直接反映光伏额定功率及装机，I为太阳辐射强度；T₀为周围环境温度。

3.根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的风光互补联合优化调度方法，其特征在于，所述以最大化风光联合互补率和最小化弃风弃光量为目标，具体包括：

利用互补率来进行调度中互补最优目标的表述，同时考虑火电运行经济性和弃风弃光量最小为目标，整体目标描述公式如下：

min f₁＝L_W+L_S

式中λ为互补率，C为互补联合发电系统的运行成本，u_i为火电机组i在t时段的开停机状态，[t,T]为火电机组日调度总时段，a、b、c为火电机组的燃煤费用系数，不计投资和维护成本，因此仅含火电机组的燃煤成本，f₁为弃量，L_W和L_S分别为弃风量与弃光量；

将目标全部转化为最小化目标公式为：

min f₁＝L_W+L_S

式中，δ_B为风光联合互补后输出功率的标准差，δ_A为容量占比大的能源输出功率标准差，P(t)为逐时刻相应设备的输出功率值，为相应设备的平均输出功率，P_maxW(t)与P_maxS(t)分别表示风力发电机与光伏设备在t时间的输出功率，P_W(t)与P_S(t)分别表示风电和光电的实际调度值。

4.根据权利要求3所述的基于改进粒子群算法的风光互补联合优化调度方法，其特征在于，最小化目标公式中的能量平衡约束方程为：

P_W(t)+P_S(t)+P_H(t)＝P_LD(t)

能量平衡约束为系统中的基础电力约束，式子需要满足风电实时调度值P_W(t)、光伏实时调度值P_S(t)以及作为备用的传统火力实时调度值P_H(t)之和等于负荷需求P_LD(t)。