CN105356492A - 一种适用于微电网的能量管理仿真系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种适用于微电网的能量管理仿真系统及方法。本发明对微电网的能量管理系统进行研究，提出了一种适用于微电网的能量管理仿真系统及方法。本微电网能量管理仿真系统由综合管理功能、业务功能和辅助功能组成，综合管理功能包括能量管理和能效管理，业务功能包括功率预测、运行监控、场景配置和微电网配置，辅助功能包括数据储存、人机交互和绘图功能。本微电网能量管理方法基于功率预测，采用通用化能量管理控制策略和不同优化目标下的能量管理优化控制策略。本发明可以为微电网示范项目的规划设计提供较为成熟的微电网能量管理策略，有助于提高微电网示范工程运行的稳定性和经济性。
Description
技术领域
本发明涉及微电网控制领域，具体涉及一种适用于微电网的能量管理仿真系统及方法。
背景技术
由于化石能源的逐渐枯竭和环境污染的日益严重，开发以风能、太阳能为代表的各类可再生能源，已经成为人类社会实现长期可持续发展的必然选择。风能和太阳能以其能源清洁性和技术成熟性，成为目前应用最为广泛的新能源发电形势。然而由于其能源本身具有分布不均衡性、输出波动性、间歇性和随机性的特点，风力发电系统和光伏发电系统难以保证输出功率的稳定性，给电网规划和能量的调度管理带来了很大的挑战。
为有效地管理分布式电源以及微电网并网的经济性运行，加大对并网型新能源发电系统和微电网系统的能量管理与节能经济调度，并与调度自动化或配电自动化系统及其日常维护进行统一的管理。微电网能量管理技术是基于微电网电源、负荷和环境资源数据，以微电网的优化运行为目标，制定合理的能量管理控制策略，在微电网稳定可靠运行的基础上实现其运行效益最大化的关键技术。
经对现有技术文献的检索发现，中国专利申请号为：201310057531.X，名称为：一种微电网能量管理方法及其系统，该申请内的能量管理方法及其系统，设计了微电网内的储能控制、电源控制和负荷控制，实现了微电网内电源、储能和负荷的综合能量管理，保障微电网并网和离网状态下的稳定有效运行，但没有考虑不同场景和微电网配置，也没有考虑多个优化目标。
针对以上不足，本能量管理仿真系统及方法基于功率预测，提出通用的微电网能量管理控制策略，针对含有不同微电源、负荷特性的微电网，实现在不同能量管理优化目标下的仿真分析。
发明内容
本发明提供一种适用于微电网的能量管理仿真系统及方法，基于功率预测，采用通用化能量管理控制策略和不同优化目标下的能量管理优化控制策略，为微电网示范项目的规划设计提供较为成熟的微电网能量管理策略。
本发明的适用于微电网的能量管理仿真系统，由综合管理功能模块、业务功能模块和辅助功能模块组成，综合管理功能模块包括能量管理模块和能效管理模块，业务功能模块包括功率预测模块、运行监控模块、场景配置模块和微电网配置模块，辅助功能包括数据储存模块、人机交互模块和绘图功能模块。
通过人机交互模块完成场景配置和微电网配置，场景配置包括微电网运行模式、风速时间序列模型、光照时间序列模型、并网调度设置，微电网运行模式包括离网运行和并网运行，风速时间序列模型为风速模型，光照时间序列模型为光照模型，并网调度设置包括不接受调度和接受调度曲线，微电网配置包括锂电池储能系统、光伏发电系统、风力发电系统、负荷配置和微电网控制策略参数，数据储存通过数据库实现；配置完成的仿真系统结合数据库中的功率预测原始数据进行仿真，并通过运行监控模块实现对微电网系统运行信息的监控，运行信息包括系统电压率、系统运行模式、软件系统状态、光伏系统个数、储能系统个数、风电系统个数和负荷个数，系统运行模式包括并网和离网，软件系统状态包括运行和停止，将运行信息和仿真结果通过数据储存模块存储到数据库中；能量管理模块根据优化控制目标，完成微电网的稳定运行控制；能效管理模块基于能量管理模块对电能质量和用电能效进行详细的评价分析，电能质量分析指标包括电压平衡度、电压畸变率、电流畸变率，用电能效指标包括日均二氧化碳减排量、日均光伏发电量、日均风力发电量、日均可再生能源发电量，评价结果通过绘图功能显示。
本发明的适用于微电网的能量管理方法，基于功率预测，采用通用化能量管理控制策略和不同优化目标下的能量管理优化控制策略，功率预测方法包括风力发电功率预测方法、光伏发电功率预测方法和负荷功率预测方法，通用化能量管理控制策略包括并网模式下的能量管理控制策略和离网模式下的能量管理控制策略，不同优化目标包括微电网运行经济效益最大化、可再生能源发电最大化和联络线交换功率波动最小化。
在适用于微电网的能量管理方法中，风电功率预测方法采用一种基于不同风速段的连续时间段聚类的基于SVM（支持向量机，SupportVectorMachine）的风电功率预测方法，具体步骤如下：
1）根据当地风电场的历史数据，将不同风向产生的回风现象进行分类；
2）进行预测时，风电机组所处的位置和风速段将作为两个单独的输入量被读取到风电功率预测模型中；
3）进行连续时间段聚类的基于SVM的风电功率预测方法建模；
4）对风特性进行全年相似日无监督聚类；
5）利用相似日聚类结果，再把全年按周、半月或月，分为n个连续时间段，考虑每个时间段内各类日子所占的比例以及该时间段的风特性，对每个时间段划分类别，类别相同的时间段用基于SVM的建模，用于次年相同时间的预测。
在适用于微电网的能量管理方法中，光伏功率预测采用核函数极限学习机理论，包括参数寻优和光伏功率预测模型构建两部分；参数寻优以历史光伏输出功率和气象记录信息作为离线参数寻优总集，使用粒子群优化算法获得基于权重的样本筛选与核函数极限学习机算法的最优参数；用离线寻优算法得到的最优参数，结合光伏功率历史数据和运行采样数据构建在线预测模型。
在适用于微电网的能量管理方法中，微电网并网运行时，以充分利用可再生能源为目的，以微源和负荷预测为参考值，优化调度各微源的出力；微电网离网运行时，通过对各分布式电源的控制模式及控制参数的设置，保证微电网安全稳定运行，同时维持用户侧微电网频率电压在允许范围之内；当储能系统、光伏发电系统和负荷的调节作用不能满足微电网内部功率平衡，引起其电压或频率异常时，需进行电压稳定控制或频率稳定控制。
在适用于微电网的能量管理方法中，为了实现微电网运行经济效益最大化，在保证微电网安全稳定运行的前提条件下，以全系统运行费用最低为目标，充分利用可再生能源，实现多能源互补发电，保证整个微电网的经济最优运行；为了实现可再生能源发电最大化，对风力机的功率控制采用爬山搜索法，对光伏发电系统采用扰动观测法；为了实现联络线交换功率波动最小化，采用ACE（AreaControlError，区域控制误差）实时调整系统建模和ACE实时调整系统优化参数。
与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：基于功率预测，提出通用的微电网能量管理控制策略，在不同能量管理优化目标下实现能量管理控制策略的仿真分析，为微电网示范项目的规划设计提供较为成熟的微电网能量管理策略，有助于提高微电网示范工程运行的稳定性和经济性。
附图说明
图1是适用于微电网的能量管理仿真系统及方法的功能架构图；
图2是适用于微电网的能量管理仿真系统的场景配置模块；
图3是适用于微电网的能量管理仿真系统的微电网配置模块；
图4是适用于微电网的能量管理仿真系统的运行监控模块。
具体实施方式
下面结合实例以及附图，对本发明作进一步的说明，但本发明的实施和保护不限于此，需指出的是，以下若有未特别详细说明之过程，均是本领域技术人员可参照现有技术实现的。
如图1所示是适用于微电网的能量管理仿真系统及方法的功能架构图，具体系统及方法分析如下所示：
本发明的适用于微电网的能量管理仿真系统，由综合管理功能模块、业务功能模块和辅助功能模块组成，综合管理功能模块包括能量管理模块和能效管理模块，业务功能模块包括功率预测模块、运行监控模块、场景配置模块和微电网配置模块，辅助功能包括数据储存模块、人机交互模块和绘图功能模块。
通过人机交互模块完成场景配置和微电网配置，场景配置如图2所示，包括微电网运行模式、风速时间序列模型、光照时间序列模型、并网调度设置，微电网运行模式包括离网运行和并网运行，风速时间序列模型包括风速模型1和风速模型2，光照时间序列模型包括光照模型1和光照模型2，并网调度设置包括不接受调度、调度曲线1、调度曲线2和调度曲线3；微电网配置如图3所示，包括锂电池储能系统、光发电系统、风力发电系统、负荷配置和微电网控制策略参数。
配置完成的仿真系统结合数据库中的功率预测原始数据进行仿真，并通过运行监控模块实现微电网系统运行信息的监控，监控界面如图4所示，包括微电网系统拓扑、微电网系统运行信息、联络线功率、储能系统能量状态和系统输出功率曲线，运行信息包括系统电压率、系统运行模式、软件系统状态、光伏系统个数、储能系统个数、风电系统个数和负荷个数，系统运行模式包括并网和离网，软件系统状态包括运行和停止，将运行信息和仿真结果通过数据储存模块存储到数据库中。
能量管理模块根据优化控制目标，完成微电网的稳定运行控制；能效管理模块基于能量管理模块对电能质量和用电能效进行详细的评价分析，电能质量分析指标包括电压平衡度、电压畸变率、电流畸变率，用电能效指标包括日均二氧化碳减排量、日均光伏发电量、日均风力发电量、日均可再生能源发电量，评价结果通过绘图功能显示。
本发明的适用于微电网的能量管理方法，基于功率预测，采用通用化能量管理控制策略和不同优化目标下的能量管理优化控制策略，功率预测包括风力发电功率预测、光伏发电功率预测和负荷功率预测，通用化能量管理控制策略包括并网模式下的能量管理控制策略和离网模式下的能量管理控制策略，不同优化目标包括微电网运行经济效益最大化、可再生能源发电最大化和联络线交换功率波动最小化。
在适用于微电网的能量管理方法中，风电功率预测方法采用一种基于不同风速段的连续时间段聚类的SVM风电功率预测方法，具体步骤如下：
1）根据当地风电场的历史数据，将不同风向产生的回风现象进行分类；
2）进行预测时，风电机组所处的位置和风速段将作为两个单独的输入量被读取到模型中；
3）进行连续时间段聚类的基于SVM的风电功率预测方法建模；
4）对风特性进行全年相似日无监督聚类；
5）利用相似日聚类结果，再把全年按周、半月或月，分为n个连续时间段，对每个时间段划分类别，类别相同的时间段用基于SVM的建模，用于次年相同时间的预测。
在适用于微电网的能量管理方法中，光伏功率预测采用核函数极限学习机理论，包括参数寻优和光伏功率预测模型构建两部分；以历史光伏输出功率和气象记录信息作为离线参数寻优总集，使用粒子群优化算法获得基于权重的样本筛选与核函数极限学习机算法的最优参数；用离线寻优算法得到的最优参数，结合光伏功率历史数据和运行采样数据构建在线预测模型。
在适用于微电网的能量管理方法中，微电网并网运行时，以充分利用可再生能源为目的，以微源和负荷预测为参考值，优化调度各微源的出力；微电网离网运行时，通过对各分布式电源的控制模式及控制参数的设置，保证微电网安全稳定运行，同时维持用户侧微电网频率电压在允许范围之内；当储能系统、光伏发电系统和负荷的调节作用不能满足微电网内部功率平衡，引起其电压或频率异常时，需进行电压稳定控制或频率稳定控制。
在适用于微电网的能量管理方法中，为了实现微电网运行经济效益最大化，在保证微电网安全稳定运行的前提条件下，以全系统运行费用最低为目标，充分利用可再生能源，实现多能源互补发电，保证整个微电网的经济最优运行；为了实现可再生能源发电最大化，对风力机的功率控制采用爬山搜索法，对光伏发电系统采用扰动观测法；为了实现联络线交换功率波动最小化，采用ACE实时调整系统建模和ACE实时调整系统优化参数。
以上对本发明所提供的一种适用于微电网的能量管理仿真系统及方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (7)
1.一种适用于微电网的能量管理仿真系统，其特征在于，由综合管理功能模块、业务功能模块和辅助功能模块组成，综合管理功能模块包括能量管理模块和能效管理模块，业务功能模块包括功率预测模块、运行监控模块、场景配置模块和微电网配置模块，辅助功能包括数据储存模块、人机交互模块和绘图功能模块。
2.根据权利要求1所述的适用于微电网的能量管理仿真系统，其特征在于：所述人机交互模块完成场景配置和微电网配置，场景配置包括配置微电网运行模式、风速时间序列模型、光照时间序列模型和并网调度设置，微电网运行模式包括离网运行和并网运行，风速时间序列模型为风速模型，光照时间序列模型为光照模型，并网调度设置包括不接受调度和接受调度曲线，微电网配置包括锂电池储能系统、光伏发电系统、风力发电系统、负荷配置和微电网控制策略参数，数据储存通过数据库实现；
配置完成的仿真系统结合数据库中的功率预测原始数据进行仿真，并通过运行监控模块实现对微电网系统运行信息的监控，运行信息包括系统电压率、系统运行模式、光伏系统个数、储能系统个数、风电系统个数和负荷个数，系统运行模式包括并网和离网，将运行信息和仿真结果通过数据储存模块存储到数据库中；
能量管理模块根据优化控制目标，完成微电网的稳定运行控制；
能效管理模块基于能量管理模块对电能质量和用电能效进行评价分析，电能质量分析指标包括电压平衡度、电压畸变率、电流畸变率，用电能效分析指标包括日均二氧化碳减排量、日均光伏发电量、日均风力发电量、日均可再生能源发电量，评价结果通过绘图功能显示。
3.利用权利要求1所述仿真系统的一种适用于微电网的能量管理方法，其特征在于：基于功率预测，采用通用化能量管理控制策略和不同优化目标下的能量管理优化控制策略，功率预测方法包括风力发电功率预测方法、光伏发电功率预测方法和负荷功率预测方法，通用化能量管理控制策略包括并网模式下的能量管理控制策略和离网模式下的能量管理控制策略，不同优化目标包括微电网运行经济效益最大化、可再生能源发电最大化和联络线交换功率波动最小化。
4.根据权利要求3所述的适用于微电网的能量管理方法，其特征在于：风电功率预测方法采用一种基于不同风速段的连续时间段聚类的基于SVM的风电功率预测方法，具体步骤如下：
1）根据当地风电场的历史数据，将不同风向产生的回风现象进行分类；
2）进行预测时，风电机组所处的位置和风速段将作为两个单独的输入量被读取到风电功率预测模型中；
3）进行连续时间段聚类的基于SVM的风电功率预测方法建模；
4）对风特性进行全年相似日无监督聚类；
5）利用相似日聚类结果，再把全年按周、半月或月，分为n个连续时间段，对每个时间段划分类别，类别相同的时间段用基于SVM的建模，用于次年相同时间的预测。
5.根据权利要求3所述的适用于微电网的能量管理方法，其特征在于：光伏功率预测采用核函数极限学习机理论，包括参数寻优和光伏功率预测模型构建两部分；参数寻优以历史光伏输出功率和气象记录信息作为离线参数寻优总集，使用粒子群优化算法获得基于权重的样本筛选与核函数极限学习机算法的最优参数；用离线寻优算法得到的最优参数，结合光伏功率历史数据和运行采样数据构建在线预测模型。
6.根据权利要求3所述的适用于微电网的能量管理方法，其特征在于：微电网并网运行时，以充分利用可再生能源为目的，以微源和负荷预测为参考值，优化调度各微源的出力；微电网离网运行时，通过对各分布式电源的控制模式及控制参数的设置，保证微电网安全稳定运行，同时维持用户侧微电网频率电压在允许范围之内；当储能系统、光伏发电系统和负荷的调节作用不能满足微电网内部功率平衡，引起其电压或频率异常时，需进行电压稳定控制或频率稳定控制。
7.根据权利要求3所述的适用于微电网的能量管理方法，其特征在于：为了实现微电网运行经济效益最大化，在保证微电网安全稳定运行的前提条件下，以全系统运行费用最低为目标，充分利用可再生能源，实现多能源互补发电，保证整个微电网的经济最优运行；
对风力机的功率控制采用爬山搜索法，对光伏发电系统采用扰动观测法；
为了实现联络线交换功率波动最小化，采用ACE实时调整系统建模和ACE实时调整系统优化参数。
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