CN105870950A - 一种智能楼宇可调资源多目标协调系统及优化控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能楼宇可调资源协调优化控制方法，通过对智能楼宇可调资源优化运行控制模型建模，实现智能楼宇内可调资源协调优化运行；所述的风力发电系统通过电动汽车、智能配电系统实现并网，通过电动汽车单独为智能楼宇可控负荷供电；所述的光伏发电系统通过智能配电系统并网，通过电动汽车为可控负荷供电；所述的智能楼宇可控负荷，通过智能楼宇可调资源优化运行控制模型，实现有序用电；所述的光伏发电系统、风力发电系统、电动汽车、可控负荷等可调资源，通过智能楼宇可调资源优化运行控制模型，实现多目标优化协调运行控制效果，既有效平滑了智能楼宇联络线功率波动，又减小了楼宇用户整体用电成本。

Description

一种智能楼宇可调资源多目标协调系统及优化控制方法

技术领域

属于智能电网智能用电技术领域。

背景技术

近年来，随着电力电子、网络通信、智能控制等技术的快速发展以及智能用电设备、分布式电源接入技术等的出现，楼宇在设计建设初期即要求允许可再生能源、智能用电设备等接入，并具备智能化功能，以满足低碳化建设要求并达到节能减排目的。智能楼宇可认为是由风力发电、光伏发电、电动汽车、可控负荷等可调资源以及优化控制保护等环节组成的微型电力系统，该微电力系统可孤岛运行，亦可接入配电网并网运行。由于智能楼宇包含多种不同类型可调电力资源，其组合的多样性使得该微电网系统的优化运行较为复杂。

为了提高智能电网能源利用效率、降低用户用电成本，本发明设计了一种智能楼宇可调资源多目标优化协调运行控制模型，该优化控制模型主要优化目标为平抑电网负荷波动和降低楼宇用户用电成本。通过分析楼宇内风力发电、光伏发电、移动储能设备电动汽车(EV)、空调及照明等可调资源负荷特性及优化控制模型，构建优化运行控制模型，并制定了一种优化运行控制策略，实现智能楼宇可调资源优化运行效果，即降低了楼宇配电网峰谷差，又减小了楼宇用户充电成本。该模型能够为智能楼宇优化用电提供参考。

发明内容

本发明的目的在于提出一种智能楼宇可调资源多目标协调系统，可实现智能楼宇内光伏发电系统、风力发电系统、电动汽车、可控负荷等可调资源间的多目标协调优化控制。

技术方案：为达到上述目的，本发明可采用如下技术方案：

一种智能楼宇可调资源多目标协调系统，包括智能楼宇可调资源多目标优化运行控制模型及与所述模型关联的楼宇内可控负荷、移动储能设备电动汽车、风力发电系统、光伏发电系统、风电控制器、光伏控制器、并网逆变器、独立逆变器、智能配电系统、配电网，其中，所述的风力发电系统通过风电控制器、电动汽车、并网逆变器、智能配电系统实现并网，通过风电控制器、电动汽车单独为智能楼宇可控负荷供电；所述的光伏发电系统通过光伏控制器、并网逆变器、智能配电系统并网，通过光伏控制器、独立逆变器单独为可控负荷供电，通过光伏控制器、电动汽车为可控负荷供电。

优选的，所述能楼宇可调资源多目标优化运行控制模型中，设有智能楼宇可调资源单优化目标函数，包括

(1)电网负荷波动最小目标函数F₁：

$F_1=\min \underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}(P_{L,t}-\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{P}_{i,t}+\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}{P}_{j,t})$

其中，T为全天划分时段数；P_L,t为t时段日基础不可调负荷，通过历史负荷预测得出；n为楼宇内分布式电源数量；P_i,t为第i个分布式电源在第t个时段的输出功率，包含风力发电、光伏电池及电动汽车放电等功率；m为楼宇内可控负荷数量；P_j,t为第j个可控负荷在第t个时段的消耗的有功功率，包含空调、照明设施及电动汽车充电；

(2)用电成本最小目标函数F₂：

$F_2=\min \underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}(c_t\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}{P}_{j,t}\·t_j-\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\[c_0{P}_{i,t}\·t_i-\frac{C_{ai}}{24P_{ei}}\·\frac{r{(1+r)}^{L_i}}{r{(1+r)}^{L_i}-1}\·P_{i,t}\])$

其中，c₀为用户售电电价，t_i为第i个分布式电源在第t个时段的售电时长；c_t为全天电网实时电价，t_j为第j个可控负荷在第t个时段的用电时长；C_i,t为各分布式电源单位使用时间折旧及维护成本，C_ai为第i个分布式电源单位容量安装成本；P_ei为第i个分布式电额定功率，单位为kWh；r为折现率；L_i为第i个分布式电源使用寿命；

所述能楼宇可调资源多目标优化运行控制模型中，还设有建立智能楼宇可调资源多目标优化运行控制目标函数：

$\min F={\mathrm{\λ}}_1\frac{F_1}{F_{1\max }}+{\mathrm{\λ}}_2\frac{F_2}{F_{2\max }}$

其中，F₁为电网负荷波动最小目标，F₂为用电成本最小目标；F_1max、F_2max分别为F₁和F₂单目标函数最大值，用于规范多目标优化函数；λ₁、λ₂为F₁、F₂对应的权系数，其数值以保证两个目标函数同时收敛为目的，且满足λ₁+λ₂＝1。

优选的，制定满足多目标优化运行控制的约束条件：

(1)分布式电源输出功率约束

P_{i min}≤P_i,t≤P_{i max}

R_id·Δt≤P_i,t-P_i,t-1≤R_iu·Δt

式中，P_imin、P_imax分别为第i个分布式电源输出功率最小值和最大值；R_id、R_iu分别为第i个分布式电源向下和向上爬坡速率；

(2)微电网系统与配电网传输功率约束

0≤P_S,t≤P_{S max}

0≤P_B,t≤P_{B max}

式中，P_Smax为向配电网售电最大有功功率，P_Bmax为从配电网购电最大有功功率，单位是kW；

(3)售电及用电时长约束

t_i≤t

t_j≤t。

有益效果：相对于现有技术，本发明中的光伏发电系统、风力发电系统、电动汽车、可控负荷等可调资源，通过智能楼宇可调资源优化运行控制模型，实现多目标优化协调运行控制效果，既有效平滑了智能楼宇联络线功率波动，又减小了楼宇用户整体用电成本。

另外，本发明还提供了一种智能楼宇可调资源多目标协调系统的优化控制方法，包括建立智能楼宇可调资源优化运行控制信息库，根据多优化目标制定可调资源优化运行方式，并下发给楼宇内可调资源，可调资源接到通知后判断是否允许接受优化运行方式，若不是则根据约束条件更新信息库，若是则判断是否满足多目标优化目标，若满足则按该模式优化运行，若不满足则需根据约束条件继续更新信息库。

其中，智能楼宇可调资源优化运行控制信息库包含智能楼宇内所有可调资源，包括光伏电池、风力发电、移动储能设备电动汽车、可控负荷。

附图说明

图1为智能楼宇可调资源优化运行控制模型示意图；

图2为智能楼宇可调资源多目标优化运行控制流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进一步说明。

如图1所示，一种智能楼宇可调资源协调系统，包括智能楼宇可调资源多目标优化运行控制模型及与所述模型关联的楼宇内可控负荷、移动储能设备电动汽车、风力发电系统、光伏发电系统、风电控制器、光伏控制器、并网逆变器、独立逆变器、智能配电系统、配电网等，其特征在于，通过对智能楼宇可调资源多目标优化运行控制模型建模，实现智能楼宇内可调资源协调优化运行；所述的风力发电系统通过风电控制器、电动汽车、并网逆变器、智能配电系统实现并网，通过风电控制器、电动汽车单独为智能楼宇可控负荷供电；所述的光伏发电系统通过光伏控制器、并网逆变器、智能配电系统并网，通过光伏控制器、独立逆变器单独为可控负荷供电，通过光伏控制器、电动汽车为可控负荷供电；所述的智能楼宇可控负荷，通过智能楼宇可调资源优化运行控制模型，实现有序用电；所述的光伏发电系统、风力发电系统、电动汽车、可控负荷等可调资源，通过智能楼宇可调资源优化运行控制模型，实现多目标优化协调运行控制效果，既有效平滑了智能楼宇联络线功率波动，又减小了楼宇用户整体用电成本。

如图2所示，可调资源多目标优化运行控制流程中，首先需建立智能楼宇可调资源优化运行控制信息库，根据多优化目标制定可调资源优化运行方式，并下发给楼宇内可调资源，可调资源接到通知后判断是否允许接受优化运行方式，若不是则根据约束条件更新信息库，若是则判断是否满足多目标优化目标，若满足则按该模式优化运行，若不满足则需根据约束条件继续更新信息库。

建立智能楼宇可调资源单优化目标函数：

(1)电网负荷波动最小目标函数F₁：

$F_1=\min \underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}(P_{L,t}-\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{P}_{i,t}+\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}{P}_{j,t})---\left(1\right)$

其中，T为全天划分时段数；P_L,t为t时段日基础不可调负荷，通过历史负荷预测得出；n为楼宇内分布式电源数量；P_i,t为第i个分布式电源在第t个时段的输出功率，包含风力发电、光伏电池及电动汽车放电等功率；m为楼宇内可控负荷数量；P_j,t为第j个可控负荷在第t个时段的消耗的有功功率，包含空调、照明设施及电动汽车充电。

(2)用电成本最小目标函数F₂：

$F_2=\min \underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}(c_t\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}{P}_{j,t}\·t_j-\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\[c_0{P}_{i,t}\·t_i-\frac{C_{ai}}{24P_{ei}}\·\frac{r{(1+r)}^{L_i}}{r{(1+r)}^{L_i}-1}\·P_{i,t}\])---\left(2\right)$

其中，c₀为用户售电电价，分析时选取0.7元/kWh，t_i为第i个分布式电源在第t个时段的售电时长；c_t为全天电网实时电价，t_j为第j个可控负荷在第t个时段的用电时长；C_i,t为各分布式电源单位使用时间折旧及维护成本，C_ai为第i个分布式电源单位容量安装成本；P_ei为第i个分布式电额定功率，单位为kWh；r为折现率，本文取8％；L_i为第i个分布式电源使用寿命。

建立智能楼宇可调资源多目标优化运行控制目标函数：

$\min F={\mathrm{\λ}}_1\frac{F_1}{F_{1max}}+{\mathrm{\λ}}_2\frac{F_2}{F_{2max}}---\left(3\right)$

其中，F₁为电网负荷波动最小目标，F₂为用电成本最小目标；F_1max、F_2max分别为F₁和F₂单目标函数最大值，用于规范多目标优化函数；λ₁、λ₂为F₁、F₂对应的权系数，其数值以保证两个目标函数同时收敛为目的通过多次计算获得，且满足λ₁+λ₂＝1。

制定满足多目标优化运行控制的约束条件：

(1)分布式电源输出功率约束

P_{i min}≤P_i,t≤P_{i max} (4)

R_id·Δt≤P_i,t-P_i,t-1≤R_iu·Δt (5)

式中，P_imin、P_imax分别为第i个分布式电源输出功率最小值和最大值；R_id、R_iu分别为第i个分布式电源向下和向上爬坡速率。

(2)微电网系统与配电网传输功率约束

0≤P_S,t≤P_{S max} (6)

0≤P_B,t≤P_{B max} (7)

式中，P_Smax为向配电网售电最大有功功率，P_Bmax为从配电网购电最大有功功率，单位是kW。

(3)售电及用电时长约束

t_i≤t (8)

t_j≤t (9)

另外，本发明的具体实现方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (6)

1.一种智能楼宇可调资源多目标协调系统，其特征在于：包括智能楼宇可调资源多目标优化运行控制模型及与所述模型关联的楼宇内可控负荷、移动储能设备电动汽车、风力发电系统、光伏发电系统、风电控制器、光伏控制器、并网逆变器、独立逆变器、智能配电系统、配电网，

其中，所述的风力发电系统通过风电控制器、电动汽车、并网逆变器、智能配电系统实现并网，通过风电控制器、电动汽车单独为智能楼宇可控负荷供电；

所述的光伏发电系统通过光伏控制器、并网逆变器、智能配电系统并网，通过光伏控制器、独立逆变器单独为可控负荷供电，通过光伏控制器、电动汽车为可控负荷供电。

2.根据权利要求1所述的智能楼宇可调资源多目标协调系统，其特征在于：所述能楼宇可调资源多目标优化运行控制模型中，设有智能楼宇可调资源单优化目标函数，包括

(1)电网负荷波动最小目标函数F₁：

$F_1=\min \underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left(P_{L,t}-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{i,t}+\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{j,t}\right)$

其中，T为全天划分时段数；P_L,t为t时段日基础不可调负荷，通过历史负荷预测得出；n为楼宇内分布式电源数量；P_i,t为第i个分布式电源在第t个时段的输出功率，包含风力发电、光伏电池及电动汽车放电等功率；m为楼宇内可控负荷数量；P_j,t为第j个可控负荷在第t个时段的消耗的有功功率，包含空调、照明设施及电动汽车充电；

(2)用电成本最小目标函数F₂：

$F_2=\min \underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left(c_t\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{j,t}\·t_j-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\[c_0{P}_{i,t}\·t_i-\frac{C_{ai}}{24P_{ei}}\·\frac{r{\left(1+r\right)}^{L_i}}{r{\left(1+r\right)}^{L_i}-1}\·P_{i,t}\]\right)$

其中，c₀为用户售电电价，t_i为第i个分布式电源在第t个时段的售电时长；c_t为全天电网实时电价，t_j为第j个可控负荷在第t个时段的用电时长；C_i,t为各分布式电源单位使用时间折旧及维护成本，C_ai为第i个分布式电源单位容量安装成本；P_ei为第i个分布式电额定功率，单位为kWh；r为折现率；L_i为第i个分布式电源使用寿命；

所述能楼宇可调资源多目标优化运行控制模型中，还设有建立智能楼宇可调资源多目标优化运行控制目标函数：

$\min F={\mathrm{\λ}}_1\frac{F_1}{F_{1\max }}+{\mathrm{\λ}}_2\frac{F_2}{F_{2max}}$

其中，F₁为电网负荷波动最小目标，F₂为用电成本最小目标；F_1max、F_2max分别为F₁和F₂单目标函数最大值，用于规范多目标优化函数；λ₁、λ₂为F₁、F₂对应的权系数，其数值以保证两个目标函数同时收敛为目的，且满足λ₁+λ₂＝1。

3.根据权利要求2所述的智能楼宇可调资源多目标协调系统，其特征在于：制定满足多目标优化运行控制的约束条件：

(1)分布式电源输出功率约束

P_imin≤P_i,t≤P_imax

R_id·Δt≤P_i,t-P_i,t-1≤R_iu·Δt

式中，P_imin、P_imax分别为第i个分布式电源输出功率最小值和最大值；R_id、R_iu分别为第i个分布式电源向下和向上爬坡速率；

(2)微电网系统与配电网传输功率约束

0≤P_S,t≤P_Smax

0≤P_B,t≤P_Bmax

式中，P_Smax为向配电网售电最大有功功率，P_Bmax为从配电网购电最大有功功率，单位是kW；

(3)售电及用电时长约束

t_i≤t

t_j≤t。

4.根据权利要求2所述的智能楼宇可调资源多目标协调系统，其特征在于：所述c₀分析时选取0.7元/kWh；r分析时选取8％。

5.一种如权利要求1至4中任一项智能楼宇可调资源多目标协调系统的优化控制方法，其特征在于：

建立智能楼宇可调资源优化运行控制信息库，根据多优化目标制定可调资源优化运行方式，并下发给楼宇内可调资源，可调资源接到通知后判断是否允许接受优化运行方式，若不是则根据约束条件更新信息库，若是则判断是否满足多目标优化目标，若满足则按该模式优化运行，若不满足则需根据约束条件继续更新信息库。

6.根据权利要求5所述的优化控制方法，其特征在于：

智能楼宇可调资源优化运行控制信息库包含智能楼宇内所有可调资源，包括光伏电池、风力发电、移动储能设备电动汽车、可控负荷。