[发明专利]一种基于多目标优化算法的独立光伏拖动系统容量配置方法

摘要

一种基于多目标优化算法的独立光伏拖动系统容量配置方法，包括以下步骤：第一步，确定独立光伏拖动系统的拓扑结构；第二步，设定独立光伏拖动系统能量控制策略；第三步，建立优化配置模型；第四步，输入独立光伏拖动系统基础参数；第五步，依据建立的优化配置模型采用改进NSGA‑II多目标优化进化算法求得最优解集，分析所述最优解集，对每个解的目标函数进行权重分配来计算得到最终配置结果。本发明提供了一种满足用户用电需求的同时减轻环境负担的基于多目标优化算法的独立光伏拖动系统容量配置方法。

主权项

1.一种基于多目标优化算法的独立光伏拖动系统容量配置方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：第一步，确定独立光伏拖动系统的拓扑结构，包括光伏电源、柴油发电机、蓄电池储能系统、双向潮流逆变器和以电动机为主的负载系统，其中，光伏电源作为主电源，蓄电池储能系统作为辅助电源，柴油发电机作为备用电源，第二步，设定独立光伏拖动系统能量控制策略：柴油发电机作为主从控制策略的主电源时，其输出功率要大于最小出力水平，若光伏输出功率和柴油发电机最小出力之和超过负荷需求，优先使蓄电池工作在充电状态吸收多余能量，当蓄电池处于最高荷电状态时，选择弃光平衡功率；若光伏输出功率和柴油发电机最小出力之和无法满足负荷需求，优先使蓄电池工作在放电状态补充不足能量，当蓄电池处于最低荷电状态时，由柴油发电机增加输出功率补充不足能量；柴油发电机停止工作时，蓄电池储能系统作为主从控制策略的主电源，若光伏输出功率超过负荷需求，优先使蓄电池工作在充电状态吸收多余能量，当蓄电池处于最高荷电状态时，选择弃光平衡功率；若光伏输出功率无法满足负荷需求时，优先使蓄电池工作在放电状态补充不足能量，当蓄电池处于最低荷电状态时，选择启动柴油发电机切换主从电源；另外在启动电动机前保证蓄电池有充足的能量，电动机启动时，通过蓄电池储能系统的快速响应短时支撑起启动，并在启动的同时增加柴油发电机的输出功率，保持供需功率平衡；第三步，建立优化配置模型：包括目标函数和约束条件，目标函数包括微网系统建设的最小成本、蓄电池储能系统年消耗寿命最少和柴油发电机年燃料消耗量最少；约束条件包括光伏输出功率约束、蓄电池储能系统自身约束、柴油发电机输出功率约束和微电网系统的功率平衡约束；第四步，输入独立光伏拖动系统基础参数输入的参数包括：环境参数、光伏电源参数、蓄电池储能系统参数、柴油发电机参数和负荷参数；第五步，依据建立的优化配置模型采用改进NSGA‑II多目标优化进化算法求得最优解集，分析所述最优解集，对每个解的目标函数进行权重分配来计算得到最终配置结果；所述第五步中，配置过程如下：5.1)利用第三步中的约束条件产生规模为M的初始种群，每个初始化个体的变量为蓄电池储能系统额定容量和柴油发电机额定功率；5.2)对于所述每个初始化个体计算适应度函数并依据其计算结果的优劣进行快速非支配排序形成第一代种群；5.3)对于第一代种群进行双点交叉、变异操作，产生新父种群，利用新父种群的适应度函数计算结果结合NSGA‑II中的拥挤距离计算结果，进而通过快速非支配排序选择规模为M的下一代种群；5.4)重复对第一代种群的操作过程，直到达到设定的进化代数或者种群所有个体的适应度都达到设定值时结束算法，得到Pareto最优解集；5.5)分析得出的最优解集，对每个解的目标函数进行权重分配来计算得到最终配置结果；所述第三步中，目标函数如下：微网系统建设成本最小，微网系统的建设成本其数学表达式如下：F1＝min(CS+CM)式中，CS为微网系统的各DG源成本；CM为微网的安装成本；CS的计算公式如下：CS＝kBEB+kDPD+kPVPPV式中EB为蓄电池储能额定容量；PD为柴油机的额定功率；PPV为光伏组件总功率；kB为蓄电池储能能量成本系数；kD为柴油机的功率成本系数；kPV为光伏组件的功率成本系数；光伏组件的容量是由安装环境决定的固定最大值，在计算时其成本和安装成本作为常量不计入公式中，将上述的成本目标函数转化为：min F1＝f(EB，PD)＝kBEB+kDPD蓄电池储能系统年消耗寿命最少：考虑蓄电池的充放电次数及每次充放电深度，以年消耗寿命来表示，其表达式为：式中，Tres为蓄电池年消耗寿命占总使用寿命的百分比；KD(i)为蓄电池储能系统放电深度为D(i)时的循环寿命；柴油发电机年燃料消耗量最少，其表达式为：式中，VF(t)为t时刻柴油发电机的燃料消耗量；PD(t)为t时刻柴油发电机的输出功率，范围在零到额定功率之间；PR为柴油发电机的额定功率；α，β为燃料曲线系数。