CN103078351B - 微电网分频能量管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种微电网分频能量管理方法，包括以下步骤：1)建立微电源和储能的基本参数数据库；2)根据采样频率选择实现微电网能量需求信号有效分频所需的小波变换层数；3)对功率偏差曲线进行小波分解，提取出低频功率分量和高频功率分量；4)对当前电源进行微电网的经济性评估，同时进行与电源容量和剩余容量相关的微电源的均衡性评估；根据经济性分配系数和均衡性分配系数，进行微电源的能量分配，得到每个电源的能量分配系数；5)求取当前微电源的功率微增量。本发明中，低频信号经过经济型评估和均衡性评估实时量化微电源之间的能量分配因子，快速响应储能每隔5分钟进行一次均衡性评估更新能量分配因子。

Description

微电网分频能量管理方法

技术领域

本发明属于微电网领域，涉及一种微电网能量管理方法，具体来说，涉及一种基于db2小波变换的微电源和储能的分频能量管理方法。

背景技术

微电网是指由分布式电源、储能装置、能量变换装置、负荷和相关监控、保护装置汇集而成的小型发配电系统，是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，既可以与大电网并网运行,也可以孤立运行。在能源需求和环境保护的双重压力下，分布式发电技术获得了越来越多的重视与应用。将分布式电源以微电网的形式接入到大电网并网运行，与大电网互为支撑，是发挥分布式发电系统效益的最有效途径。

分布式电源以风力发电和光伏发电为代表，还包括微型燃气轮机、燃料电池、生物质能发电等。虽然风能与太阳能在时间上、空间尺度上具有互补性，但是它们受气候因素的影响较大，风能和太阳能具有的随机性和间歇性的特点，为了保证微电网在孤岛模式下稳定运行，诸如微型燃气轮机和燃料电池等能够提供稳定能量输出的电源和作为能量缓冲的储能系统就必不可少。

目前，针对微电网的能量管理策略基本上是从分布式电源的输出特性和负荷需求特性出发，而忽略了两个关键因素：

1.微电网中存在大量快速变化以及冲击性负荷；

2.忽略了微电源以及储能的响应时间等动态特性。

特别是微电源和储能的响应时间在几毫秒至几十秒之间差别很大，如果能量管理系统没有对微电网的能量需求进行有效分频管理，蓄电池组收到高频控制信号，会导致蓄电池的频繁充放电，缩短电池寿命。而快速响应的储能装置收到低频控制信号，会导致过充和过放，使其成本高昂的调节能力得不到充分利用，降低了系统的效率和经济效益。

小波变换继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的时间—频率窗口。与傅立叶变换相比，小波变换是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能对不同频率成分采用逐步精细的采样步长，聚焦到信号的任意细节，特别适用于分析类似冲击能量之类的非周期暂态信号。

发明内容

技术问题：本发明提供了一种合理地对各个微电源和储能装置进行能量分配，延长各个微电源和储能装置的工作寿命，提高系统效率和经济效益的微电网分频能量管理方法。

技术方案：本发明的微电网分频能量管理方法，包括以下步骤：

1)建立微电源和储能的基本参数数据库，基本参数数据库包括各装置的技术参数和经济参数，以及运行状态和限制条件；

2)测量微电网能量需求信号并根据采样频率选择实现微电网能量需求信号有效分频所需的小波变换层数：采样频率为f_N，根据采样定理，能够有效反应的源信号频率为f_N/2则所需的小波变换层数其中f为目标低频分量的频率，[]为向上取整；

3)实时监测获得微电源出力与负荷之间的差额，得到功率偏差曲线S_i，然后以Daubechies小波系的db2小波为母波，采用小波变换的提升算法对功率偏差曲线进行小波分解，提取出低频功率分量和高频功率分量，以适应微电源和储能不同的响应时间；

4)对当前电源进行微电网的经济性评估，同时进行与电源容量和剩余容量相关的微电源的均衡性评估，分别得到经济性分配系数和均衡性分配系数，当第一次进行经济性评估时，当前电源为整个微电网的N_s个微电源，否则，当前电源为上一次更新后的N_s个微电源：

经济性评估的具体方法为：

首先按照下式建立微电源的优化模型：

CF＝C_cap+C_om+C_f+C_e

其中，CF为目标函数，C_cap为设备等年值投资费用，C_om为运行和维护费用，C_f为燃料费用，C_e为污染物排放折算费用；

然后得到单个微电源的经济性分配系数为：

${\mathrm{uP}}_i=\frac{1}{N_s-1}(1-\frac{{\mathrm{CF}}_i}{\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Ns}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{CF}}_i})$

其中，uP_i为当前微电源的经济性分配系数，i为当前微电源的编号，CF_i为当前微电源的经济性评估目标函数CF；

均衡性评估的具体方法为：根据实时监测获得的微电源的出力情况，求得微电源的利用率即电源当前出力情况P_i与电源额定容量比值的绝对值，然后根据下式得到均衡性分配系数：

${\mathrm{uJH}}_i=\frac{1-u_i}{\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Ns}}{\mathrm{\Σ}}}(1-u_i)}$

其中，uJH_i为当前微电源的均衡性分配系数；

5)然后根据步骤4)得到的经济性分配系数和均衡性分配系数，进行微电源的能量分配，得到每个电源的能量分配系数为：

uFP_i＝k₁·uP_i+k₂·uJH_i

其中，k₁和k₂分别为用于权衡经济性和均衡性指标的权值因子，0＜k₁＜1，0＜k₂＜1，k₁+k₂＝1；

6)求取当前微电源的功率微增量ΔP_i＝P_FH*uFP_i，其中P_FH为当前功率返回量：

逐个判断当前微电源的功率微增量ΔP_i所处区间：

如果则令并分别更新功率返回量P_FH＝P_FH-ΔP_i和当前电源个数Ns＝Ns-1后进行下一个微电源的判断，

如果则令并分别更新功率返回量P_FH＝P_FH-ΔP_i和当前电源个数Ns＝Ns-1后进行下一个微电源的判断，

如果保留当前ΔP_i后进行下一个判断；

当对所有微电源完成上述判断后，如Ns为0，则把所有的功率微增量ΔP_i作为微电源的优化管理方案输出，否则回到步骤4)。

本发明的步骤3)中采用小波变换的提升算法对功率偏差曲线进行小波分解的具体步骤为：

将功率偏差曲线S_i按照下述公式分成偶数列s和奇数列d：

$\left\{\begin{array}{c}{s}_l^0=S_{2l}\\ d_l^0=S_{2l+1}\end{array}\right.$

其中，为偶数列初值，S_2l为功率偏差曲线中序号为偶数的值，为奇数列初值，S_2l+1为功率偏差曲线中序号为奇数的值；

按照下式计算偶数列s的预测值

$P_{\mathrm{re}}^j\left(z\right)=p_j\left(z\right)s_{j-1}\left(z\right)$

其中，z表示离散信号的z变换，p_j(z)为提升算法的预测因子，s_j-1(z)为预测之前偶数列，j-1表示预测前的初值，j表示预测后的值；

用偶数列s的预测值预测奇数列d，奇数列的实际值与预测值按照下式相减得到奇数列残差值：

d_j(z)＝d_j-1(z)-p_j(z)s_j-1(z)

其中，d_j(z)为奇数列的残差值，d_j-1(z)为奇数列预测前的初值；

利用奇数列的残差值d_j(z)对偶数列s进行更新，具体方法为：

首先按照下式构造更新算子U_j(z)：

U_j(z)＝u_j(z)d_j(z)

其中，u_j(z)为提升算法的更新因子；

然后按照下式得到更新后的偶数列：

s_j(z)＝s_j-1(z)-u_j(z)d_j(z)

更新后的偶数列s_j(z)和奇数列d_j(z)通过z逆变换最终得到的偶数列s和奇数列d即为小波分解的低频分量和高频分量。

本发明的步骤4)中，微电网的经济性评估包括响应时间较长微电源的经济性评估和快速响应微电源的经济性评估：

响应时间较长微电源的经济性评估中，CF＝CF^D，其中CF^D为响应时间较长微电源优化模型的目标函数，其中为响应时间较长电源的等年值投资费用，其中为响应时间较长电源的运行和维护费用，其中为响应时间较长电源的燃料费用，其中为响应时间较长电源的污染物排放折算费用；

快速响应微电源的经济性评估中，CF＝CF^G，其中CF^G为快速响应微电源优化模型的目标函数，其中为快速响应电源的等年值投资费用，其中为快速响应电源的运行和维护费用，其中为快速响应电源的燃料费用，其中为快速响应电源的污染物排放折算费用；

与电源容量和剩余容量相关的微电源的均衡性评估包括响应时间较长微电源的均衡性评估和快速响应微电源的均衡性评估：

响应时间较长微电源的均衡性评估中，其中为当前响应时间较长微电源的经济性分配系数，i为当前微电源的编号，其中为当前响应时间较长微电源的经济性评估目标函数，N_s＝N_sd，其中N_sd为微电网中响应时间较长微电源的总数，其中为当前响应时间较长微电源的利用率，其中为当前响应时间较长微电源出力，其中为当前响应时间较长微电源的额定容量，其中为当前响应时间较长微电源的均衡性分配系数；

快速响应微电源的均衡性评估中，其中为当前快速响应微电源的经济性分配系数，i为当前微电源的编号，其中为当前快速响应微电源的经济性评估目标函数，N_s＝N_sg，其中N_sg为微电网中快速响应微电源的总数，其中为当前快速响应微电源的利用率，其中为当前响快速响应微电源出力，其中为当前快速响应微电源的额定容量，其中为当前快速响应微电源的均衡性分配系数。

本发明的步骤5)中，微电源的能量分配包括响应时间较长微电源的能量分配和快速响应微电源的能量分配：

响应时间较长微电源的能量分配中，其中为当前响应时间较长微电源的能量分配系数；

快速响应微电源的能量分配中，其中为当前快速响应微电源的能量分配系数。

本发明的步骤6)中，求取当前微电源的功率微增量的过程，包括求取响应时间较长微电源的功率微增量和求取快速响应微电源的功率微增量：

其中求取响应时间较长微电源的功率微增量中，其中为当前响应时间较长微电源的功率微增量，P_FH＝D；

求取快速响应微电源的功率微增量中，其中为当前快速响应微电源的功率微增量，P_FH＝G。

表1微电网中常见微电源和储能的响应时间

微型燃气轮机

燃料电池

蓄电池

飞轮

超导磁储能

超级电容

响应时间

几十秒

几秒～几十秒

20ms～数秒

1ms～20ms

1ms～20ms

1ms～20ms

按照本发明的步骤1)至6)，提供了一种微电网能量管理方法，通过小波变换将能量需求合理地分解成低频功率分量和高频功率分量，在此基础上按照经济性和均衡性评估结果完成微电源的能量分配。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明的基于db2小波变换的微电源和储能的分频管理方法，根据微电网中常见微电源和储能的响应时间特性，将原有控制信号通过小波变换分解成不同频率的控制信号，可以更合理的控制不同微电源和储能。达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应不同微电源和储能的调节能力。使得响应时间较长的装置只接收到低频控制信号，避免了高频控制信号造成的控制器不稳定；使得响应时间较快的装置只接收到高频控制信号，充分利用了其调节能力，同时避免了低频控制信号导致的快速储能装置的过充和过放，使其储能容量得到合理应用。特别是使用寿命受到充放电次数制约的蓄电池组，为了避免频繁充放电，在现有管理方法下只能作为调度储能，一般不参与实时控制。采用本发明的管理方法，给蓄电池组的控制信号只要频率足够低，在实时控制的情况下也能有效限制其充放电次数，延长工作寿命，提高系统的效率和经济效益。

本发明要解决微电网中冲击负荷对微电网稳定性的影响并充分考虑各个微电源和储能装置的动态响应特性，当微电网的能量需求发生变化时，通过db2小波变换将微电网的能量需求信号分为低频分量和高频分量。为了最大限度的利用可再生能源，低频能量的正向部分首先由风力发电和光伏供给，不足部分再由燃料电池和蓄电池组供给，同时，蓄电池组也吸收低频能量的负向部分。高频能量的正向部分和负向部分合理分配给超级电容和超导储能等快速储能进行释放和存储。通过微电网的分频能量管理，每个微电源和储能装置只负责调解其响应时间范围内的能量需求，从而合理地对每个微电源和储能装置进行能量分配，延长各个微电源和储能装置的工作寿命，提高系统的效率和经济效益。

附图说明

图1是本发明的流程图。

图2是本发明方法中能量管理的流程图。

图3是本发明方法中小波变换的5层分解结构树。

图4是本发明方法采用的小波变换提升算法的分解结构图。

图5是本发明方法中小波变换选用的db2尺度函数与小波。

图6是本发明方法中对示例信号哈尔小波变换分频效果。

图7是本发明方法中对示例选用db2小波变换分频效果。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案做进一步的说明。总体的基于小波变换的分频能量管理方法如图1所示。

1)建立微电源和储能的基本参数数据库，所述基本参数数据库包括各装置的技术参数和经济参数，运行状态和限制条件。微电源必须满足功率限制不等式，

风力发电的功率P_风机min≤P_风机≤P_风机max；

光伏发电的功率P_光伏min≤P_光伏≤P_光伏max；

燃气轮机的功率P_{燃气轮机min}≤P_燃气轮机≤P_{燃气轮机max}；

燃料电池的功率P_{燃料电池min}≤P_燃料电池≤P_{燃料电池max}；

蓄电池组的功率P_Batterymin≤P_Battery≤P_Batterymax；

超级电容的功率P_UCmin≤P_UC≤P_UCmax；

超导储能的功率P_SMESmin≤P_SMES≤P_SMESmax，P_SMESmax；

各储能装置的荷电状态SOC必须满足S_min≤S_SOC≤S_max；

所有储能装置在单位时间的充电量和放电量，必须小于其容量系数。式中η_C、η_D为充放电效率，K_C、K_D为充放电容量系数，Q_max为储能容量。

$-{\mathrm{\η}}_{C}P\left(t\right)\mathrm{\Δt}\≤K_C{Q}_{\max },\frac{P\left(t\right)\mathrm{\Δt}}{{\mathrm{\η}}_D}\≤K_D{Q}_{\max }$

2)测量微电网能量需求信号并根据采样频率选择能够实现微电网能量需求信号有效分频所需的小波变换层数。微电网控制以微电网孤岛运行时瞬时潮流满足潮流方程为目标P_G＝P_Load，其中P_G为微电网总的发电功率P_G＝P_风机+P_光伏+P_燃气轮机+P_燃料电池+P_蓄电池+P_超级电容+P_{超导磁储能}，式中储能装置功率的符号在释放能量时为正，吸收能量时为负，P_Load为微电网负荷总功率。功率控制模块的输入变量均为功率偏差ΔP_control，输出变量为各装置出力的微增量，微电网潮流的偏差功率ΔP_control＝P_G-P_Load。为了满足潮流方程，此偏差功率即为其余微电源和储能功率调节量加和的目标。本发明将偏差功率通过若干级小波变换分解成低频能量信号和高频能量信号，作为对应响应时间范围的微电源和储能的功偏差功率。采样频率为f_N时，根据采样定理，能够有效反应的源信号频率为f_N/2，所以所需小波变换的层数其中f为目标低频分量的频率，[]为向上取整。

3)实时监测获得微电源出力与负荷之间的差额，得到功率偏差曲线S_i，如图5以Daubechies小波系的db2小波为母波，通过小波变换的提升算法对功率偏差曲线进行小波分解，提取出低频功率分量和高频功率分量，以适应微电源和储能不同的响应时间。

离散小波变换最有效的实现方法之一是采用马拉特算法，通过两通道滤波器组实现，将信号滤波和向下抽样，得到低频和高频信号。但是这种传统的基于卷积的离散小波变换计算量大，复杂度高，不利于硬件实现，采用提升算法进行小波变换，它不依赖于傅里叶变换，继承了小波的多分辨率特性，与经典的马拉特算法相比，运算量减少一半。

本发明采用小波变换的提升算法对功率偏差曲线进行小波分解的具体步骤为：

将功率偏差曲线S_i按照下述公式分成偶数列s和奇数列d：

$\left\{\begin{array}{c}{s}_l^0=S_{2l}\\ d_l^0=S_{2l+1}\end{array}\right.$

其中，为偶数列初值，S_2l为功率偏差曲线中序号为偶数的值，为奇数列初值，S_2l+1为功率偏差曲线中序号为奇数的值；

按照下式计算所述偶数列s的预测值

$P_{\mathrm{re}}^j\left(z\right)=p_j\left(z\right)s_{j-1}\left(z\right)$

其中，z表示离散信号的z变换，p_j(z)为提升算法的预测因子，s_j-1(z)为预测之前偶数列，j-1表示预测前的初值，j表示预测后的值；

用所述偶数列s的预测值预测奇数列d，奇数列的实际值与预测值按照下式相减得到奇数列残差值：

d_j(z)＝d_j-1(z)-p_j(z)s_j-1(z)

其中，d_j(z)为奇数列的残差值，d_j-1(z)为奇数列预测前的初值；

利用奇数列的残差值d_j(z)对偶数列s进行更新，具体方法为：

首先按照下式构造更新算子U_j(z)：

U_j(z)＝u_j(z)d_j(z)

其中，u_j(z)为提升算法的更新因子；

然后按照下式得到更新后的偶数列：

s_j(z)＝s_j-1(z)-u_j(z)d_j(z)

更新后的偶数列s_j(z)和奇数列d_j(z)通过z逆变换最终得到的偶数列s和奇数列d即为小波分解的低频分量和高频分量。

上述预测因子p_j(z)和更新因子u_j(z)的计算方法为：

双正交小波db2的滤波器组其低通系数为：

$h_0=\frac{1+\sqrt{3}}{4\sqrt{2}},h_1=\frac{3+\sqrt{3}}{4\sqrt{2}},h_2=\frac{3-\sqrt{3}}{4\sqrt{2}},h_3=\frac{1-\sqrt{3}}{4\sqrt{2}}$

高通系数：

g₀＝-h₃,g₁＝h₂,g₂＝-h₁,g₃＝h₀

滤波器h的多相位表示为：

h(z)＝h_e(z²)+z^-1h_o(z²)

其中，e和o分别是滤波器的偶分量和奇分量，h_e(z)包含了h(z)的偶系数，h_o(z)包含了h(z)的奇系数。即

$h_e\left(z\right)=\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{h}_{2k}{z}^{-k},h_o\left(z\right)=\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{h}_{2k+1}{z}^{-k}$

同理，滤波器g也可作相似分解为h和g的多相位矩阵

$P\left(z\right)=\left[\begin{array}{cc}{h}_e\left(z\right)& g_e\left(z\right)\\ h_o\left(z\right)& g_o\left(z\right)\end{array}\right]$

其中，h(z)＝h₀+h₁z^-1+h₂z^-2+h₃z^-3

g(z)＝z^-1h(-z^-1)＝-h₃z²+h₂z¹-h₁z⁰+h₀z^-1

奇偶分解后，多相位矩阵的表达式为：

$P\left(z\right)=\left[\begin{array}{cc}{h}_0+h_2{z}^{-1}& {-h}_3{z}^1-h_1\\ h_1+h_3{z}^{-1}& h_2{z}^1+h_0\end{array}\right]$

代入低通系数后，并分解P(z)为下式形式：

$P\left(z\right)=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ \sqrt{3}& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1& -\frac{\sqrt{3}}{4}-\frac{\sqrt{3}-2}{4}z\\ 0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ -z^{-1}& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}\frac{\sqrt{3}-1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& \frac{\sqrt{3}+1}{\sqrt{2}}\end{array}\right]$

根据多相位矩阵因子分解定理：若P(z)的行列式等于1，即detP(z)＝1，则总存在Laurent多项式u_j(z)和p_j(z)(1≤j≤m)及非零常数K，使得

$P\left(z\right)=\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Π}}}\left[\begin{array}{cc}1& u_j\left(z\right)\\ 0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ p_j\left(z\right)& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}K& 0\\ 0& 1/K\end{array}\right]$

u_j(z)和p_j(z)为更新因子与预测因子。

对照上述P(z)分解式，预测因子更新因子 $u_j\left(z\right)=\frac{\sqrt{3}}{4}+\frac{\sqrt{3}-2}{4}z,$

非零常数由于 $\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ {-z}^{-1}& 1\end{array}\right]$ 项的存在，在更新s后，按照下式更新d：

d_j+1(z)＝d_j(z)-z^-1s_j(z)

经过如图4预测和更新过程，实现信号的一层小波变换。如本发明技术方案的第二部分所述，本发明示例中采用了db2小波的5层变换，5层小波分解结构树如图3所示，频率偏差信号S_i成功分频为6组频率由低到高的信号，结果如图7所示，可以适应响应时间等动态特性从慢到快不同的微电源和储能，从而合理地对各个微电源和储能装置进行能量分配，延长各个微电源和储能装置的工作寿命，提高系统的效率和经济效益。本发明的分频管理方法，同时分解出了微电网中总功率需求的各个部分，以此结合微电源和储能环节的各自不同特性来控制它们的能量输出，客观上实现了能量管理功能。

图6所示为选择哈尔小波作为母波的5阶小波分解，哈尔小波分解具有快速性的优势，但是如图所示，其频率分量波形为阶梯函数，不能实现微电源和储能出力的连续调节，限制了其应用范围，这是本发明选用db2小波作为母波的重要因素。

4)微电源优化配置管理方案。本发明的优化配置管理是用来将小波分解的低频和高频功率分量进一步合理分配给微电源，对当前电源进行微电网的经济性评估，同时进行与电源容量和剩余容量相关的微电源的均衡性评估，分别得到经济性分配系数和均衡性分配系数。本发明的优化配置模型主要考虑经济性和各电源使用的均衡性。

微电源经济性评估的具体方法为：

建立包含风机，光伏阵列和储能装置的复合微电网优化配置模型，主要将设备等年值投资费用C_cap、运行和维护费用C_om、燃料费用C_f和污染物排放折算费用C_e计入目标函数。经济性数学模型描述如下：

CF＝C_cap+C_om+C_f+C_e

设备等年值投资费用C_cap的表达式为：

$c_{\mathrm{cap}}=C_c(r,n)\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{C}_i^{\mathrm{cap}}{R}_i$

其中C_c(r,n)为电源的年资金回收率，r为当前利率，n为设计运行年限，R_i为设备容量。设备等年值投资费用用于比较设备投资的净现值和现值系数，进行投资决策。

运行和维护费用C_om的表达式为：

$C_{\mathrm{om}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{C}_i^{\mathrm{om}}{R}_i+\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{C}_i^{\mathrm{start}}{n}_i$

运行和维护费用与设备容量R_i密切相关，并包含不间断电源机组启停的费用，n_i为电源的启停次数。

燃料费用C_f的表达式为：

$C_f=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{C}_i^{\mathrm{FC}}{E}_i$

其中为燃料费用比例系数，E_i为发电量。

污染物排放折算费用C_e的表达式为：

$C_e=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{v}_{j,i}{E}_i(V_k+V_k^{\′})$

其中v_j,i为污染物排放系数，V_k为污染物环境价值，V_k'为污染物罚款。

最终单个微电源的出力分配系数为：

${\mathrm{uP}}_i=\frac{1}{N_s-1}(1-\frac{{\mathrm{CF}}_i}{\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Ns}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{CF}}_i})$

其中，uP_i为当前微电源的经济性分配系数，i为当前微电源的编号，CF_i为当前微电源的经济性评估目标函数CF；

若单纯按照经济性数学模型分配增发容量可能导致某个经济性较好的微电源很快到达额定负荷，使微电网失去一部分可以参与调节的容量，不利于微电网的稳定运行。

微电源的均衡性评估的具体方法为：

根据实时监测获得的微电源的出力情况，求得微电源的利用率即电源当前出力情况P_i与电源额定容量比值的绝对值，然后根据下式得到均衡性分配系数：

${\mathrm{uJH}}_i=\frac{1-u_i}{\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Ns}}{\mathrm{\Σ}}}(1-u_i)}$

其中，uJH_i为当前微电源的均衡性分配系数；

5)然后根据所述步骤4)得到的经济性分配系数和均衡性分配系数，进行微电源的能量分配，得到每个电源的能量分配系数为：

uFP_i＝k₁·uP_i+k₂·uJH_i

其中，k₁和k₂分别为用于权衡经济性和均衡性指标的权值因子，0＜k₁＜1，0＜k₂＜1，k₁+k₂＝1；

6)求取当前微电源的功率微增量ΔP_i＝P_FH*uFP_i，其中P_FH为当前功率返回量：

逐个判断当前微电源的功率微增量ΔP_i所处区间：

如果则令并分别更新功率返回量P_FH＝P_FH-ΔP_i和当前电源个数Ns＝Ns-1后进行下一个微电源的判断，

如果则令并分别更新功率返回量P_FH＝P_FH-ΔP_i和当前电源个数Ns＝Ns-1后进行下一个微电源的判断，

如果保留当前ΔP_i后进行下一个判断；

当对所有微电源完成上述判断后，如Ns为0，则把所有的功率微增量ΔP_i作为微电源的优化管理方案输出，否则回到步骤4)。

步骤4)至步骤6)的流程图如图2所示。

本发明是在小波变换的基础上进行构思，进而发展的基于db2小波变换的微电网分频能量管理方法。通过本发明的分频管理方法，可以分解出微电网中总功率需求的各个部分，以此结合微电源各自不同特性来控制它们的能量输出，从而合理地对不同微电源进行能量分配，延长微电源的工作寿命，提高系统的效率和经济效益。

以上结合附图实施例对本发明进行了详细的说明，本领域中的普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而，实例中的小波母函数的选择，小波分解的层数划分以及提升算法的选择不应构成对本发明的限定，本发明将以所附权利要求书界定的范围作为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种微电网分频能量管理方法，其特征在于，该能量管理方法包括下述步骤：

1)建立微电源和储能的基本参数数据库，所述基本参数数据库包括各装置的技术参数和经济参数，以及运行状态和限制条件；

2)测量微电网能量需求信号并根据采样频率选择实现微电网能量需求信号有效分频所需的小波变换层数：采样频率为f_N，根据采样定理，能够有效反应的源信号频率为f_N/2则所需的小波变换层数其中f为目标低频分量的频率，[]为向上取整；

3)实时监测获得微电源出力与负荷之间的差额，得到功率偏差曲线S_i，然后以Daubechies小波系的db2小波为母波，采用小波变换的提升算法对所述功率偏差曲线进行小波分解，提取出低频功率分量和高频功率分量，以适应微电源和储能不同的响应时间；

4)对当前电源进行微电网的经济性评估，同时进行与电源容量和剩余容量相关的微电源的均衡性评估，分别得到经济性分配系数和均衡性分配系数，当第一次进行经济性评估时，所述当前电源为整个微电网的N_s个微电源，否则，所述当前电源为上一次更新后的N_s个微电源；

所述经济性评估的具体方法为：

首先按照下式建立微电源的优化模型：

CF＝C_cap+C_om+C_f+C_e

其中，CF为目标函数，C_cap为设备等年值投资费用，C_om为运行和维护费用，C_f为燃料费用，C_e为污染物排放折算费用；

然后得到单个微电源的经济性分配系数为：

${\mathrm{uP}}_i=\frac{1}{N_s-1}(1-\frac{{\mathrm{CF}}_i}{\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Ns}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{CF}}_i})$

其中，uP_i为当前微电源的经济性分配系数，i为当前微电源的编号，CF_i为当前微电源的经济性评估目标函数CF；

所述均衡性评估的具体方法为：根据实时监测获得的微电源的出力情况，求得微电源的利用率即电源当前出力情况P_i与电源额定容量比值的绝对值，然后根据下式得到均衡性分配系数：

${\mathrm{uJH}}_i=\frac{1-u_i}{\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Ns}}{\mathrm{\Σ}}}(1-u_i)}$

其中，uJH_i为当前微电源的均衡性分配系数；

5)然后根据所述步骤4)得到的经济性分配系数和均衡性分配系数，进行微电源的能量分配，得到每个电源的能量分配系数为：

uFP_i＝k₁·uP_i+k₂·uJH_i

其中，k₁和k₂分别为用于权衡经济性和均衡性指标的权值因子，0＜k₁＜1，0＜k₂＜1，k₁+k₂＝1；

6)求取当前微电源的功率微增量ΔP_i＝P_FH*uFP_i，其中P_FH为当前功率返回量：

逐个判断当前微电源的功率微增量ΔP_i所处区间：

如果则令并分别更新功率返回量P_FH＝P_FH-ΔP_i和当前电源个数Ns＝Ns-1后进行下一个微电源的判断，

如果则令并分别更新功率返回量P_FH＝P_FH-ΔP_i和当前电源个数Ns＝Ns-1后进行下一个微电源的判断，

如果保留当前ΔP_i后进行下一个判断；

当对所有微电源完成上述判断后，如Ns为0，则把所有的功率微增量ΔP_i作为微电源的优化管理方案输出，否则回到步骤4)。

2.根据权利要求1所述的微电网分频能量管理方法，其特征在于，所述步骤3)中采用小波变换的提升算法对功率偏差曲线进行小波分解的具体步骤为：

将功率偏差曲线S_i按照下述公式分成偶数列s和奇数列d：

$\left\{\begin{array}{c}{s}_l^0=S_{2l}\\ d_l^0=S_{2l+1}\end{array}\right.$

其中，为偶数列初值，S_2l为功率偏差曲线中序号为偶数的值，为奇数列初值，S_2l+1为功率偏差曲线中序号为奇数的值；

按照下式计算所述偶数列s的预测值

$P_{\mathrm{re}}^j\left(z\right)=p_j\left(z\right)s_{j-1}\left(z\right)$

其中，z表示离散信号的z变换，p_j(z)为提升算法的预测因子，s_j-1(z)为预测之前偶数列，j-1表示预测前的初值，j表示预测后的值；

用所述偶数列s的预测值预测奇数列d，奇数列的实际值与预测值按照下式相减得到奇数列残差值：

d_j(z)＝d_j-1(z)-p_j(z)s_j-1(z)

其中，d_j(z)为奇数列的残差值，d_j-1(z)为奇数列预测前的初值；

利用奇数列的残差值d_j(z)对偶数列s进行更新，具体方法为：

首先按照下式构造更新算子U_j(z)：

U_j(z)＝u_j(z)d_j(z)

其中，u_j(z)为提升算法的更新因子；

然后按照下式得到更新后的偶数列：

s_j(z)＝s_j-1(z)-u_j(z)d_j(z)

更新后的偶数列s_j(z)和奇数列d_j(z)通过z逆变换最终得到的偶数列s和奇数列d即为小波分解的低频分量和高频分量。

3.根据权利要求1所述的微电网分频能量管理方法，其特征在于，所述步骤4)中，微电网的经济性评估包括响应时间较长微电源的经济性评估和快速响应微电源的经济性评估：

所述响应时间较长微电源的经济性评估中，CF＝CF^D，其中CF^D为响应时间较长微电源优化模型的目标函数，其中为响应时间较长电源的等年值投资费用，其中为响应时间较长电源的运行和维护费用，其中为响应时间较长电源的燃料费用，其中为响应时间较长电源的污染物排放折算费用；

所述快速响应微电源的经济性评估中，CF＝CF^G，其中CF^G为快速响应微电源优化模型的目标函数，其中为快速响应电源的等年值投资费用，其中为快速响应电源的运行和维护费用，其中为快速响应电源的燃料费用，其中为快速响应电源的污染物排放折算费用；

所述与电源容量和剩余容量相关的微电源的均衡性评估包括响应时间较长微电源的均衡性评估和快速响应微电源的均衡性评估：

所述响应时间较长微电源的均衡性评估中，其中为当前响应时间较长微电源的经济性分配系数，i为当前微电源的编号，其中为当前响应时间较长微电源的经济性评估目标函数，N_s＝N_sd，其中N_sd为微电网中响应时间较长微电源的总数，其中为当前响应时间较长微电源的利用率，其中为当前响应时间较长微电源出力，其中为当前响应时间较长微电源的额定容量，其中为当前响应时间较长微电源的均衡性分配系数；

所述快速响应微电源的均衡性评估中，其中为当前快速响应微电源的经济性分配系数，i为当前微电源的编号，其中为当前快速响应微电源的经济性评估目标函数，N_s＝N_sg，其中N_sg为微电网中快速响应微电源的总数，其中为当前快速响应微电源的利用率，其中为当前响快速响应微电源出力，其中为当前快速响应微电源的额定容量，其中为当前快速响应微电源的均衡性分配系数。

4.根据权利要求1所述的微电网分频能量管理方法，其特征在于，所述步骤5)中，微电源的能量分配包括响应时间较长微电源的能量分配和快速响应微电源的能量分配：

所述响应时间较长微电源的能量分配中，其中为当前响应时间较长微电源的能量分配系数；

所述快速响应微电源的能量分配中，其中为当前快速响应微电源的能量分配系数。

5.根据权利要求1所述的微电网分频能量管理方法，其特征在于，所述步骤6)中，求取当前微电源的功率微增量的过程，包括求取响应时间较长微电源的功率微增量和求取快速响应微电源的功率微增量：

所述求取响应时间较长微电源的功率微增量中，其中为当前响应时间较长微电源的功率微增量，P_FH＝D；

所述求取快速响应微电源的功率微增量中，其中为当前快速响应微电源的功率微增量，P_FH＝G。