[发明专利]一种基于光柴储供电系统的运行调度方法

摘要

本发明涉及一种基于光柴储供电系统的运行调度方法，其技术特点是包括以下步骤确定系统负荷，明确负荷的实时功率数据；确定可选供电设备，对各设备前一时刻的运行状态进行统计；确定系统运行目标，形成目标函数；确定系统约束条件，形成系统约束等式；运用粒子群优化算法进行系统优化调度计算，确定系统的优化调度方案，明确各设备启停运行状态，从而实现对光柴储供电系统的调度控制功能。本发明以供电系统的可靠性、运行经济性、环保效应等目标，运用粒子群算法进行多变量分析，实现了对包含多种分布式电源的复杂供电系统的优化调度功能，其调度方法更科学合理，能够有效地控制系统的发电成本，增加系统的供电可靠性，降低系统的弃能量。

主权项

一种基于光柴储供电系统的运行调度方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：确定系统负荷，明确负荷的实时功率数据；步骤2：确定可选供电设备，对各设备前一时刻的运行状态进行统计；步骤3：确定系统运行目标，形成目标函数；步骤4：确定系统约束条件，形成系统约束等式；步骤5：运用粒子群优化算法进行系统优化调度计算，确定系统的优化调度方案，明确各设备启停运行状态，从而实现对光柴储供电系统的调度控制功能；所述步骤1确定系统负荷的方法为：通过对拟建系统的负荷进行统计分析，调研系统负荷的历史数据，确定可参考的系统历史负荷曲线；所述步骤2所述确定可选供电设备包括柴油发电机、光伏发电设备以及储能电池；所述步骤3的优化目标包括：综合供电可靠性、系统经济性能以及系统污染排放的因素，其优化目标函数分别为：(1)供电可靠性目标函数为：f1(X)＝Ecs/EtotECS=Σi=124Pload(i)-(Pbat(i)+PDG(i)+Ppv(i))]]>Etot=Σi=124Pload(i)]]>其中：ECS为总的未满足容量，Etot为总的电负荷需求容量，Pload(i)为第i小时负荷需求，Pbat(i)为第i小时储能电池充放电功率，正为放电；PDG(i)为第i小时柴发发电量；Ppv(i)为第i小时光伏发电量；(2)系统经济性目标函数为：f2(X)＝(Cbattery+Cdiesel+Cpv)/Pload其中：Cbattery为仿真周期内储能电池放电费用，Cdiesel为仿真周期内柴发供电费用，Cpv为仿真周期内光伏系统供电费用，Pload为仿真周期内系统总负荷需求；(3)系统污染排放目标函数为：f3(X)=Σi=124(σCO2+σCO+σHC+σNO+σS)vfule(i)]]>vfule(i)＝PDG(i)*β其中：σCO2、σCO、σHC、σNO、σS分别代表各污染物的排放系数[kg/L]；vfule(k)代表第k小时柴油发电机的消耗量，单位是升；β为柴油功率与油耗系数；所述步骤4的约束条件分别为：(1)为了保证储能设备寿命，需要满足储能设备不发生过充过放现象：MinSOCbat＜SOC＜MaxSOCbatMinSOCbat为储能电池允许工作的最小荷电状态，MaxSOCbat为储能电池允许工作的最大荷电状态；(2)为了保证柴油发电机设备寿命，需要满足柴油发电机使用在其经济运行区间内，不能轻载运行也不能过载运行；PDG,min≤Pgen≤PDG,max其中，PDG,min表示柴油发电机最小有功功率，取值为30％P额；PDG,max表示柴油发电机最大有功功率，取值为105％P额；(3)为了保证储能电池的续航能力，储能电池的SOC值应该处于平衡状态：SOC0＝SOC24＝0.8其中：SOC0为储能电池在日工作最初状态的荷电状态，SOC24为储能电池在日工作最初状态的荷电状态，0.8为人为设定的储能状态；所述步骤5的具体处理步骤为：(1)确定分布式电源的出力；(2)计算系统净负荷；(3)运用粒子群算法，模拟系统各种供电模式下的供电方案；(4)通过对上一步骤供电方案进行反推，可以求解出在某一特定模式下系统最优的调度方法，从而实现对光柴储供电系统的调度控制功能。