[发明专利]一种包含短期负荷预测的微电网并网状态能量管理方法

摘要

本发明公开了一种包含短期负荷预测的微电网并网状态能量管理方法，包括在线负荷预测步骤、实时电价预测步骤、建立经济调度数学模型步骤、参数优化步骤和预测效果评判步骤。本发明的包含短期负荷预测的微电网并网状态能量管理方法，利用实时气温信息和历史负荷数据，可实现微电网在线实时负荷预测与优化能量管理。

主权项

1.一种包含短期负荷预测的微电网并网状态能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤:S1，在线负荷预测步骤：结合实时气温信息和历史负荷数据，采用基于SVM的电力系统短期负荷预测算法进行在线负荷预测，先对负荷样本特征进行选取，确定负荷输入样本数据的十维输入向量，该十维输入向量包括前一天相同时刻的负荷、上周同一天同一时刻的负荷、上一周的平均负荷、时刻、一周的第几天、干球温度、水汽凝结的露点、是否节假日、实时负荷和实时气温；对负荷输入样本数据进行平滑和归一化处理，构成负荷预测所需的训练样本和测试样本的样本集；得到所有负荷预测所需的训练样本和测试样本后，对负荷输入样本数据进行归一化处理；S2，实时电价预测步骤：结合实时气温信息和历史电价数据，采用基于SVM的短期电价预测算法进行实时电价预测，先对电价样本特征进行选取，确定电价输入样本数据的八维输入向量，该八维输入向量包括前一天相同时刻的电价、上周同一天同一时刻的电价、上一周的平均电价、时刻、一周的第几天、当天的预测负荷、实时电价和实时气温；对电价输入样本数据进行平滑和归一化处理，构成电价预测所需的训练样本和测试样本的样本集；得到所有电价预测所需的训练样本和测试样本后，对电价输入样本数据进行归一化处理；S3，建立经济调度数学模型步骤：所述经济调度数学模型包括目标函数和约束条件，所述约束条件包括功率平衡约束条件和发电容量约束条件，所述目标函数用于实现总的购电成本最小，计算公式如下： F ( P ) = Σ t = 1 T a Σ i = 1 N C i ( P ( t ) ) + b Σ i = 1 N OM i ( P ( t ) ) + c Σ i = 1 N C E M i ( P ( t ) ) + d [ C b ( t ) × P b ( t ) - C s ( t ) × P s ( t ) ] - e Σ i = 1 N ( C s h i + C s c i ) - - - ( 1 ) ]]>公式(1)中，F(P)为目标函数，P(t)代表微电源i在时段t的输出功率，Ci(P(t))为微电源i的燃料成本函数，a代表燃料成本目标权重；OMi(P(t))为微电源i的运行维护成本函数，b代表运行维护成本目标权重；CEMi(P(t))为微电源i的气体排放治理成本函数，c代表气体排放治理成本目标权重；Cb(t)和Cs(t)一一对应地表示t时刻的购电价和售电价，为购买电量，为出售电量，d代表微网售电收益的目标权重；e代表微网制热制冷收益的目标权重，N为微电源的总数，T为优化周期总时段数；所述功率平衡约束条件是指任意时刻各机组的发电电量与购/售电电量之和必须满足总的负荷需求，计算公式如下：0＝PL(t)-PWT(t)-PPV(t)-Pbatt(t)+Pb(t)-Ps(t) (2)公式(2)中，PL(t)为t时刻负荷的总功率需求；PPV(t)为t时刻光伏的输出功率；PWT(t)为t时刻风机的输出功率；Pbatt(t)为t时刻蓄电池的输出功率；Pb(t)为t时刻购买电量；Ps(t)为t时刻售出电量；所述发电容量约束条件是为保证微网实际运行中的稳定性，每个发电机组在任意时刻的实际发电功率有着严格的上下限约束，计算公式如下： P i m i n ≤ P i ( t ) ≤ P i max , ∀ i = 1 , ... , N - - - ( 3 ) ]]>公式(3)中：为机组i的最小出力；为机组i的最大出力；S4，参数优化步骤：将所述目标函数和约束条件代入标准粒子群算法，根据所述约束条件，通过选择合适的评价函数，在迭代过程中消除不满足约束条件的微粒，所述标准粒子群算法中的微粒对应所述目标函数中的各组参数；S5，预测效果评判步骤，选取平均相对误差作为在线负荷预测效果和实时电价预测的评判依据。