[发明专利]一种微电网的配置方法、系统、设备和存储介质

权利要求书

1.一种微电网的配置方法，其特征在于，包括：

响应接收到的微电网配置请求，获取所述微电网配置请求对应的微电网的历史运行数据；

将所述历史运行数据输入预设的初始微电网结构模型，输出所述微电网的输出功率，并构建目标约束条件；

按照所述微电网配置请求对应的配置需求优化所述初始微电网结构模型的第一目标函数，生成第二目标函数；

采用所述目标约束条件和所述第二目标函数构建目标微电网结构模型；

采用量子行为粒子群算法对所述目标微电网结构模型进行求解，生成微电网的配置方案。

2.根据权利要求1所述的微电网的配置方法，其特征在于，所述历史运行数据包括风力供电数据、光伏供电数据、燃料电池供电数据、微型燃气供电数据和蓄电池供电数据；所述将所述历史运行数据输入预设的初始微电网结构模型，输出所述微电网的输出功率，并构建目标约束条件的步骤，包括：

将所述风力供电数据输入预设的风力发电机组模型，输出风力发电机组对应的输出功率；

将所述光伏供电数据输入预设的光伏阵列模型，输出光伏阵列对应的输出功率；

将所述燃料电池供电数据输入预设的燃料电池模型，输出燃料电池对应的输出功率；

将所述微型燃气供电数据输入微型燃气机轮模型，输出微型燃气机轮对应的输出功率、制冷量和制热量；

将所述蓄电池供电数据输入预设的蓄电池模型，输出蓄电池对应的输出功率、充电状态、每小时的充电量和放电量，并构建目标约束条件。

3.根据权利要求2所述的微电网的配置方法，其特征在于，所述目标约束条件包括功率平衡约束条件、微电源出力约束条件、蓄电池运行约束条件；所述将所述蓄电池供电数据输入预设的蓄电池模型，输出蓄电池对应的输出功率、充电状态、每小时的充电量和放电量，并构建目标约束条件的步骤，包括：

将所述蓄电池供电数据输入预设的蓄电池模型，输出蓄电池对应的输出功率、充电状态、每小时的充电量和放电量；

计算所述风力发电机组、所述光伏阵列、所述燃料电池、所述微型燃气机轮和所述蓄电池分别对应的输出功率的功率和值；

采用小于或等于所述功率和值、所述制冷量和所述制热量的功率范围值、制冷范围值和制热范围值，构建所述功率平衡约束条件；

获取所述微电网对应的微电源的出力上限，采用小于或大于所述微电源的出力上限的输出功率范围，构建所述微电源出力约束条件；

获取大于或等于所述充电状态的充电状态上限、小于或等于所述充电状态的充电状态下限；

采用所述充电状态上限、所述充电状态下限、每小时的所述充电量和所述放电量，构建所述蓄电池运行约束条件；

叠加所述功率平衡约束条件、所述微电源出力约束条件和所述蓄电池运行约束条件，生成目标约束条件。

4.根据权利要求3所述的微电网的配置方法，其特征在于，所述配置需求包括供应数据低、运行数据低和排放数据低；所述按照所述微电网配置请求对应的配置需求优化所述初始微电网结构模型的第一目标函数，生成第二目标函数的步骤，包括：

将所述供应数据输入预设的供应数学模型，输出微电源的单元供应数据；

将所述运行数据输入预设的运行数学模型，输出所述微电源的运行消耗数据；

将所述排放数据输入预设的排放数学模型，输出微电源的环境效益数据；

将所述单元供应数据、所述运行消耗数据和所述环境效益数据输入预设的综合数学模型，输出所述微电网的综合效益数据；

按照所述微电网的综合效益数据优化所述初始微电网结构模型的第一目标函数，生成第二目标函数。

5.根据权利要求4所述的微电网的配置方法，其特征在于，所述采用量子行为粒子群算法对所述目标微电网结构模型进行求解，生成微电网的配置方案的步骤，包括：

采用量子行为粒子群算法对所述目标微电网结构模型对应的目标约束条件进行求解，得到所述目标约束条件的最优解；

采用所述量子行为粒子群算法对所述目标微电网结构模型对应的第二目标函数进行求解，得到所述第二目标函数的最优解；

采用所述目标约束条件的最优解和所述第二目标函数的最优解，生成微电网的配置方案。