CN106936147B - 一种基于双层优化的微电网面向电蓄热锅炉的优化运行管理方法 - Google Patents

一种基于双层优化的微电网面向电蓄热锅炉的优化运行管理方法 Download PDF

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Abstract

本发明创新性的提出一种基于双层优化的微电网面向电蓄热锅炉的优化运行管理方法。首先构建了光伏出力预测模型、风电出力预测模型、微型燃气轮机模型、柴油机模型、蓄电池模型，并且为了提高热负荷需求预测模型的精度，提出基于改进相似日的方法来构建热负荷需求模型；然后，为了在系统综合成本最低的情况下，减少系统弃风弃光量，建立了双层优化模型，其中下层引入能源管理系统，上层引入集中能源管理系统；最后，通过自适应量子混沌遗传算法对目标函数进行求解，可以精确的获得微电网系统中各单元出力，在满足系统中电负荷和热负荷需求的情况下，实现较高的经济效益和较高的可再生能源利用率。可以科学地计算出系统各单元的能量调度数值。

Description

一种基于双层优化的微电网面向电蓄热锅炉的优化运行管理 方法
技术领域
本发明涉及包含电蓄热锅炉和间歇式可再生能源的微电网系统在保证综合成本最低的情况下最大化可再生能源利用率的微电网优化运行管理方法，尤其涉及一种基于双层优化的微电网面向电蓄热锅炉的优化运行管理方法。
背景技术
国内外研究成果及运行经验均表明对于微电网系统优化运行管理方面的研究具有非常重要的工程意义。在传统化石能源消耗过度以及环境问题日益严峻的情况下，可再生新型清洁能源正在成为全球能源结构的重点发展方向，分布式发电采用的是清洁能源，污染少且利用率高，其对大电网还具有调峰填谷的作用且安装便捷，由此成为了大电网的有效补充，随着电力电子技术和控制理论的发展，微电网应运而生。电蓄热锅炉能够利用低谷电把水箱中的水加热，将电能储存起来，较好的实现了削峰填谷作用，此外电蓄热锅炉还能节约电能，减少城市有害气体排放，电锅炉的大规模应用是今后发展的必然趋势。
目前对于包含电蓄热锅炉的微电网优化运行方面的研究还较少，还没有形成科学、完整的策略对系统内各单元出力和电能的储存进行优化，从而导致模型工程实操性弱，不利于电蓄热锅炉的推广应用，而且优化算法存在运行时间长、易陷入局部最优的缺陷。所以本发明提出基于双层优化的微电网面向电蓄热锅炉的优化运行管理方法，以微电网综合成本为目标函数，以负荷能量需求、系统功率平衡等为约束，运用自适应量子混沌遗传算法对模型进行优化求解，提高了算法全局搜索的能力，增加了种群个体的多样性，降低了整体寻优的时间，提高了最优解的精确度。
发明内容
本发明的目的是提供一种高效率、快速、经济的设计方法，能有效计算包电蓄热锅炉和间歇式可再生能源的微电网系统在优化运行中各单元出力情况。由于对于包含电蓄热锅炉的微电网优化运行方面的研究还较少，还没有形成科学、完整的策略对系统内各单元出力和电能的储存进行优化，从而导致模型工程实操性弱，不利于电蓄热锅炉的推广应用，而且优化算法存在运行时间长、易陷入局部最优的缺陷，所以本发明提出基于双层优化的微电网面向电蓄热锅炉的优化运行管理方法，以微电网综合成本为目标函数，以负荷能量需求、系统功率平衡等为约束，运用自适应量子混沌遗传算法对模型进行优化求解，提高了算法全局搜索的能力，增加了种群个体的多样性，降低了整体寻优的时间，提高了最优解的精确度，因此该方法对于工程实践和电蓄热锅炉的推广有着重要意义与参考价值。
本发明实现上述目的的采用的技术方案是：
一种含电蓄热锅炉的微电网系统优化运行管理方法,首先构建热负荷需求预测模型，其包括光伏出力预测模型、风电出力预测模型、微型燃气轮机模型、柴油机模型、蓄电池模型；并且为了提高热负荷需求预测模型的精度，提出基于改进相似日的方法来构建热负荷需求模型；
然后，为了在微电网系统运行成本最低的情况下，减少微电网系统弃风弃光量；建立上下层优化模型，在下层优化模型引入能量管理系统，以微电网系统综合成本最低为优化目标，对微电网系统内各可控电源制定相应的调度策略，最大限度的增加可再生能源的利用率；
在上层优化模型引入集中能量管理系统，对下层优化问题可能引发的交易冲突进行协调，提高可再生能源利用率，降低微电网系统功率不匹配程度；最后，通过自适应量子混沌遗传算法对目标函数进行求解，可以精确的获得微电网系统中各单元出力情况，在满足微电网系统中电负荷和热负荷需求的情况下，实现较高的经济效益和较高的可再生能源利用率；在保证负荷需求的情况下，可以增强模型工程实操性，为微电网系统优化运行调度和电蓄热锅炉的提供依据。
为了提高热负荷需求预测模型的精度，提出基于改进相似日的方法来构建热负荷需求预测模型，具体包括：
电蓄热锅炉供热负荷受较多因素的影响，比如温度、太阳光照射幅度、天气、建筑物的隔热性能，为了提高热负荷预测的准确度，采用改进相似日的方法对热负荷进行预测，选取温度因素和日期因素作为评估变量，首先引入日期匹配系数和温度匹配系数对历史日与预测日气象因素和温度因素的相似程度进行评估，将两者相乘得到综合匹配系数，并且引入热负荷年增长因子对相似特殊节日热负荷(如春节和元旦)进行修正，然后采用加权求和法处理归一化后的综合匹配系数和修正后的历史热负荷，得到预测日热负荷；
具体可表示为：温度因素匹配系数：设x0、xi(i＝1,…，I)分别表示预测日和历史日的温度因素特征向量；
预测日的温度因素特征向量x0＝(x0(1),…x0(k),…,x0(n))，n表示温度因素的个数；
历史日的温度因素特征向量；xi＝(xi(1),…xi(k),…,xi(n))；
则预测日和历史日第k特征向量的差值Δi(k)＝|xi(k)-x0(k)|，对上述差值进行归一化处理得到：
从而可以得出预测日与历史日在第k个特征向量的匹配系数δi(k)；
可表示为：
式中表示局部差异最小值，为在部分历史日i中找到的与预测日相差最小的特征值，表示全局差异最小值，为所有历史日n中找到的与预测日相差最小的特征值，表示局部差异最大值，为在部分历史日i中找到的与预测日相差最大的特征值，表示全局差异最大值，为所有历史日n中找到的与预测日相差最大的特征值，ε表示(0，1)之间均匀分布的随机数，对各个特征向量进行处理得到预测日与历史日的关联系数为：
式中ci表示温度因素匹配系数，日期因素匹配系数为：
式中χi(t)表示日期因素匹配系数，t表示第i个历史日与预测日相差的天数，int表示和的值取整数；当τi＝1时，表示第i个历史日与预测日均为相同的特殊日，否则，τi＝0，δ1和δ2表示历史日和预测日的天数增加7天和增加365天的相似衰减比例；和为常数，其中考虑温度因素匹配系数和日期因素匹配系数的综合匹配系数ψi＝χi·ci，式中ψi表示第i个历史日的综合匹配系数；特殊节日热负荷修正系数：
式中αi表示特殊节日热负荷修正系数，κ表示调节系数，为(0，1)之间的随机数，表示第i个历史日往前推一年的全年总热负荷，σi表示第i个历史日往前推两年的全年总热负荷，从而可以得到修正后的特殊日热负荷为式中HL′h为修正后的热负荷，HLh为相似历史日热负荷；预测热负荷：假设共选择m个综合匹配系数较高的相似日，其修正后的热负荷分别为HL′1,HL′2,…,HL′m-1,HL′m，综合匹配系数分别为ψ1,ψ2,…,ψm-1,ψm，从而可以得到预测日热负荷为：
式中HL为预测日热负荷。
本发明的优点是：本发明构建了光伏出力预测模型、风电出力预测模型、微型燃气轮机模型、柴油机模型、蓄电池模型，并且为了提高热负荷需求预测模型的精度，提出基于改进相似日的方法来构建热负荷需求模型；然后，为了在系统运行成本最低的情况下，减少系统弃风弃光量，建立了双层优化模型，其中下层引入能源管理系统，以微电网系统综合成本最低为优化目标，对微电网系统内各可控电源制定相应的调度策略，最大限度的增加可再生能源的利用率，上层引入集中能源管理系统，其目的是对下层优化问题可能引发的交易冲突进行协调，尽量提高可再生能源利用率，降低系统功率不匹配程度；最后，通过自适应量子混沌遗传算法对目标函数进行求解，可以精确的获得微电网系统中各单元出力，在满足系统中电负荷和热负荷需求的情况下，实现较高的经济效益和较高的可再生能源利用率。本发明的目的是提供一种高效率、快速、经济的优化方法，可以科学地计算出系统各单元的能量调度数值，在系统运行成本最低的情况下，减少系统弃风弃光量。通过对微电网系统的运行优化，在保证负荷需求的情况下，实现较高的经济效益和环境效益，可以增强模型工程实操性，为微电网优化运行调度和电蓄热锅炉的推广提供理论依据。
附图说明
图1是微电网系统结构示意图；
图2是基于双层优化的微电网面向电蓄热锅炉的优化运行管理方法的流程示意图；
图3是自适应量子混沌遗传算法的主要操作过程示意图；
图4是热负荷真实值与预测值对比曲线；
图5是特殊日春节热负荷真实值与预测值对比柱状图；
图6是特殊日元旦热负荷真实值与预测值对比柱状图；
图7是双层策略优化运行后负荷需求与各单元出力曲线；
图8是采用双层优化策略和未采用双层优化策略弃风弃光量对比曲线；
图9是四种算法迭代结果对比曲线。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
参见附图图2所示，基于双层优化的微电网面向电蓄热锅炉的优化运行管理方法的流程示意图，包括以下步骤。
步骤S101,构建包含可再生能源和电蓄热锅炉的微电网系统结构。本专利构建的微电网系统结构主要由以下7部分组成：光伏系统、风力机组、微型燃气轮机、柴油机、蓄电池、电蓄热锅炉、负荷，如图1所示。
步骤S102，建立光伏出力预测数学模型曲线。光伏阵列由许多光伏电池的连接组成，光伏发电单元的实际输出功率可由标准额定条件(太阳辐照度GSTC为1kW/m2，电池温度TSTC为25℃，相对大气光学质量为AM1.5)下的输出功率、环境温度、光照强度求得：式中：Ppv为光伏发电单元在工作点的输出功率，kW；PSTC为标准额定条件下的光伏发电单元的额定输出功率，kW；Gc为光伏发电单元在工作点的太阳辐照度，kW/m2；λ为功率温度系数，一般取值为-0.0043/℃；Tc为在工作点的电池温度，℃，其中光照强度数据表如表1所示，环境温度如表2所示，为了便于计算，取平均温度。
表1光照强度表
表2环境温度表
时刻 温度/℃ 时刻 温度/℃ 时刻 温度/℃ 时刻 温度/℃
00:00-01:00 2 06:00-07:00 -1 12:00-13:00 12 18:00-19:00 9
01:00-02:00 0 07:00-08:00 1.01 13:00-14:00 13 19:00-20:00 8
02:00-03:00 0 08:00-09:00 1.07 14:00-15:00 13 20:00-21:00 6
03:00-04:00 -2 09:00-10:00 1.12 15:00-16:00 13 21:00-22:00 5
04:00-05:00 -2 10:00-11:00 1.15 16:00-17:00 13 22:00-23:00 3
05:00-06:00 -2 11:00-12:00 11 17:00-18:00 12 23:00-24:00 2
步骤S103,建立风机出力预测数学模型。风力发电机发出的电能取决于风速的大小，由于风速是一个随机变量，因此风力发电机发出的电能也是一个不确定变量，风力发电机的输出功率与风速的近似关系可用如下分段函数表示：式中为风力发电机输出功率(kW)，Pr为风力发电机的额定功率，vci、v、vco分别为风机的切入风速、额定风速、切断风速，分别为4.8m/s、14m/s、25m/s，风速数据表如表3所示。
表3风速数据表
时刻 风速/m/s 时刻 风速/m/s 时刻 风速/m/s 时刻 风速/m/s
00:00-01:00 8 06:00-07:00 23 12:00-13:00 26 18:00-19:00 21
01:00-02:00 10 07:00-08:00 25 13:00-14:00 28 19:00-20:00 18
02:00-03:00 15 08:00-09:00 29 14:00-15:00 29 20:00-21:00 20
03:00-04:00 8.2 09:00-10:00 26 15:00-16:00 29 21:00-22:00 23
04:00-05:00 9.9 10:00-11:00 25 16:00-17:00 25 22:00-23:00 18
05:00-06:00 18 11:00-12:00 26.5 17:00-18:00 20 23:00-24:00 16
步骤S104，建立微型燃气轮机数学模型。微型燃气轮机大部分利用天然气来产生电能，其他也有利用沼气来制造电能，本专利考虑微型燃气轮机利用天然气发电，故功率输出模型可表示为：其中式中PMT为微型燃气轮机的输出功率，kW；ηMT为微型燃气轮机的发电效率；为微型燃气轮机的额定功率，kW；rij为常数，由厂家给定；RMT为微型燃气轮机的荷载率。
步骤S105，建立柴油发电机数学模型。柴油发电机组是以柴油为主燃料的一种发电设备，它能够快速调整出力以发挥跟踪负荷、削峰的作用，其功率输出模型可以如下表示：式中PDEG为柴油发电机的输出功率，kW；ηDEG为柴油发电机的发电效率；为柴油发电机的额定功率，kW。
步骤S106，建立蓄电池数学模型。蓄电池的冲放电功率均与其充放电过程中的荷电状态有关，若蓄电池处于放电状态，则其t时刻荷电状态可以如下表示：式中为蓄电池处于放电状态下的荷电状态；δ为蓄电池的自放电效率；BESSsoc(t-1)为t-1时刻蓄电池的荷电状态；PDis为蓄电池的放电功率，kW；ΔtDis为蓄电池的放电时间，h；ηDis为蓄电池的放电效率；为蓄电池的额定容量，kW·h，容量范围为0～60kW·h；若蓄电池处于充电状态，则其t时刻荷电状态可以如下表示：式中为蓄电池处于充电状态下的荷电状态；PCha为蓄电池的充电功率，kW；ΔtCha为蓄电池的充电时间，h；ηCha为蓄电池的充电效率，取88％。
步骤S107，建立电蓄热锅炉数学模型。热式电锅炉是在根据电力部门鼓励在低谷时段用电加热，并享受优惠电价政策的一种新型高效、节能的电加热产品，电蓄热锅炉的充电功率可以表示如下：电蓄热锅炉的供热功率可以表示如下：式中为电蓄热锅炉的输出功率，kW；为蓄热式电锅炉的充电效率；为蓄热式电锅炉的供暖功率，kW；为蓄热式电锅炉的供暖效率，取85％；为蓄热式电锅炉的额定功率，kW，结合步骤S102、S103、S104、S105、S106、S107给出系统单元的主要参数如表4所示。
表4系统发电单元和储能单元的额定功率和效率表
步骤S108，建立基于改进相似日的热负荷预测数学模型。电蓄热锅炉供热负荷受较多因素的影响，比如温度、太阳光照射幅度、天气、建筑物的隔热性能等，为了提高热负荷预测的准确度，采用改进相似日对热负荷进行预测，选取温度因素和日期因素作为评估变量，首先引入日期匹配系数和温度匹配系数对历史日与预测日气象因素和温度因素的相似程度进行评估，将两者相乘得到综合匹配系数，并且引入热负荷年增长因子对相似特殊节日热负荷(如春节和元旦)进行修正，然后采用加权求和法处理归一化后的综合匹配系数和修正后的历史热负荷，得到预测日热负荷，具体可表示为：温度因素匹配系数：设x0、xi(i＝1,…，I)分别表示预测日和历史日的温度因素特征向量，预测日的温度因素特征向量x0＝(x0(1),…x0(k),…,x0(n))，n表示温度因素的个数，历史日的温度因素特征向量xi＝(xi(1),…xi(k),…,xi(n))，则预测日和历史日第k特征向量的差值Δi(k)＝|xi(k)-x0(k)|，对上述差值进行归一化处理得到：从而可以得出预测日与历史日在第k个特征向量的匹配系数δi(k)，可表示为：式中表示局部差异最小值，为在部分历史日i中找到的与预测日相差最小的特征值，表示全局差异最小值，为所有历史日n中找到的与预测日相差最小的特征值，表示局部差异最大值，为在部分历史日i中找到的与预测日相差最大的特征值，表示全局差异最大值，为所有历史日n中找到的与预测日相差最大的特征值，ε表示(0，1)之间均匀分布的随机数，对各个特征向量进行处理得到预测日与历史日的关联系数为：式中ci表示温度因素匹配系数，日期因素匹配系数：式中χi(t)表示日期因素匹配系数，t表示第i个历史日与预测日相差的天数，int表示和的值取整数；当τi＝1时，表示第i个历史日与预测日均为相同的特殊日，否则，τi＝0，δ1和δ2表示历史日和预测日的天数增加7天和增加365天的相似衰减比例；和为常数，其中考虑温度因素匹配系数和日期因素匹配系数的综合匹配系数ψi＝χi·ci，式中ψi表示第i个历史日的综合匹配系数；特殊节日热负荷修正系数：式中αi表示特殊节日热负荷修正系数，κ表示调节系数，为(0，1)之间的随机数，表示第i个历史日往前推一年的全年总热负荷，σi表示第i个历史日往前推两年的全年总热负荷，从而可以得到修正后的特殊日热负荷为HL′h＝αiHLh，式中HL′h为修正后的热负荷，HLh为相似历史日热负荷；预测热负荷：假设共选择m个综合匹配系数较高的相似日，其修正后的热负荷分别为HL′1,HL′2,…,HL′m-1,HL′m，综合匹配系数分别为ψ1,ψ2,…,ψm-1,ψm，从而可以得到预测日热负荷为：式中HL为预测日热负荷，热负荷数据如表5所示，电负荷数据如表6所示，特殊日热负荷如表7所示，基于改进相似日热负荷预测模型得出的热负荷真实值与预测值对比曲线、特殊日春节热负荷真实值与预测值对比柱状图、特殊日元旦热负荷真实值与预测值对比柱状图分别如图4、图5、图6所示。
表5热负荷数据表
表6电负荷数据表
表7特殊日热负荷数据表
春节1热负荷/MW 春节2热负荷/MW 元旦1热负荷/MW 元旦2热负荷/MW
162.48 177.9 100 110
步骤S109，建立微电网下层能量管理系统(简称EMS)优化运行目标模型和约束条件。在满足系统功率平衡约束、系统各单元安全运行约束等条件下，EMS的优化运行为目标微电网综合成本最低，微电网综合成本包括微电网运行维护成本、微电网与主网电能交互成本和微电网的环境成本。微网向大电网购电电价采用峰平谷电价，电价表如表8所示，各单元维修系数如表9所示，微型燃气轮机和柴油机的污染物排放量和相关收费标准如表10所示。
表8峰谷平时电价
时段 时间 电价(元/kW·h)
峰时段 08:00-11:00、18:00-21:00 1.197
平时段 06:00-08:00、11:00-18:00、21:00-22:00 0.744
谷时段 08:00-11:00、18:00-21:00 0.356
表9系统各单元维修系数
表10微型燃气轮机和柴油机的污染物排放量和相关收费标准
步骤S110，建立微电网上层微电网调度策略。下层能量管理系统对系统负荷缺电量或系统生源电能进行计算并将其上报给上层集中能量管理系统(简称CEMS)，由于系统内各发电单元相互独立，上报的电能与系统所需电能之间可能会存在矛盾，因此需要上层集中能量管理系统对其进行协调处理，上层集中能量管理系统协调策略如下：(1)上层集中能量管理系统读取各下层能量管理系统的电能交易计划，生成电能交易矩阵Z，Zp为能量管理系统p计划交易的电量，若Zp>0，则说明该单元为发电单元，并将发电单元的光伏发电和风机发电排在序列前面，若Zp<0，则说明该单元为用电单元和用热单元，其中用电单元包括用电负荷、电蓄热锅炉和蓄电池，并将其按照电负荷、热负荷、电蓄热锅炉和蓄电池的序列进行排序，在电负荷排序中将电量缺额按从高到低的顺序进行排列；(2)发电单元优先向电量缺额排在前列的用电单元和用热单元进行供电，当用电负荷和热负荷全部得到满足后，排在后面的电蓄热锅炉和蓄电池才能获得像剩余发电单元购买电能的权利，依次类推直到所有的负荷均被满足；(3)如果所有发电单元的电能均提供给用电单元和用热单元，微电网仍然有电量缺额，则剩余的缺额电量由大电网满足，如果所有的用电单元和用热单元均满足后，微电网仍有盈余电量，则将其销售给大电网。
步骤S111，采用自适应量子混沌遗传算法对下层优化目标进行求解。基于自适应量子混沌遗传算法求解全局最优解的具体步骤为：(1)初始化种群，令k＝1，对种群进行初始化操作，种群的大小设为M；(2)对染色体进行量子比特编码，染色体的结构可以表示为：式中Chrq表示第q个个体的染色体；k表示编码的每个基因的量子比特数；m表示染色体上的基因个数；α和β分别表示|0＞和|1＞的概率幅，并且满足条件：|α|2+|β|2＝1，式中|α|2为量子的测量值为0的概率；|β|2为量子的测量值为1的概率，采用量子比特对染色体进行编码，增加了多样性和并行性；(3)采用自适应旋转角对量子旋转门进行更新操作，自适应旋转角可以表示为：θf＝a·exp(-kcur/kmax)·π，运用自适应旋转角更新量子门的操作可表示为：式中θf为旋转角；a为常系数，设定为0.008π；kcur表示当前进化代数；kmax表示最大进化代数；(α'fβ'f)T表示染色体第f个量子比特旋转门更新后的概率幅；(αf βf)T表示染色体第f个量子比特旋转门更新前的概率幅，采用自适应旋转角对比特旋转门进行更新，在算法迭代初期，kcur较小，使得θf较大，使得染色体的更新速度和最优解位置在整个优化范围内进行更新；在算法迭代后期，kcur增大，使得θf减小，使得染色体的更新速度和最优解位置在较小的优化范围内进行更新，使得种群的全局搜索和局部搜索更加协调；(4)采用浮点交叉的方法对染色体进行交叉操作，可表示为：Chrh'＝(1-χ)Chrh+ζChrl，Chrl'＝(1-ζ)Chrh+χChrl，式中Chrh、Chrl分别为随机选择的母体；Chrh'、Chrl'分别表示对母体进行交叉操作后得到的子体；ζ、χ为(0，1)区间内的均匀分布的随机数；(5)对染色体进行变异操作，若使得个体向减小的方向变化，则变异操作可表示为：若使得个体向增大的方向变化，则变异操作可表示为：式中Chrf、Chr′f分别表示经过变异操作前后的染色体，ψ(0，1)区间内的均匀分布的随机数；分别表示最优解的最大和最小值；(6)计算个体适应度值，由于遗传算法是按照适应度值从大到小的顺序进行选择，因而如果某个体的适应度值明显大于其他个体的适应度值时，则容易陷入局部最优解，为了防止此现象的发生，采用混沌算法对染色体进行混沌处理，比较个体适应度的最大值与其它适应度值的大小，若则对染色体进行混沌处理，式中Δ表示预设的阈值；(7)对染色体进行混沌处理， 式中为第k代中的染色体f，Zf+1表示第k次迭代中的混沌参数，为(0，1)内的常数；表示控制参数，可通过改变的大小来控制系统的状态，对染色体进行混沌处理有利于增加个体的遍历性和多样性，避免粒子陷入局部极值点，将混沌处理后的染色体继续带入适应度值函数进行计算；(8)计算个体适应度值，将混沌处理后的染色体继续带入适应度值函数进行计算；(9)终止，判断是否到达给定的最大遗传代数，当迭代至最大代数是算法停止，对四种算法即传统遗传算法、混沌遗传算法、量子混沌遗传算法、自适应量子混沌遗传算法分别进行仿真，其种群规模大小均为40，最大迭代次数均为200，算法收敛曲线如图9所示，四种算法的仿真结果表如表11所示。
表11四种算法的仿真结果
算法 运行时间/s 收敛迭代次数/次 最优解/万元
传统遗传算法 758 56 1
混沌遗传算法 718 19 1
量子混沌遗传算法 687 17 0.8
自适应量子混沌遗传算法 632 12 0.5
步骤S112，输出微电网系统各单元在满足目标函数和约束条件下的最优出力和储能组合。通过上述自适应量子混沌遗传算法，在达到设定的最大代数时结束迭代，此时，可以得出微电网系统各单元在满足目标函数和约束条件下的最优出力组合，则该出力组合能在考虑微电网综合成本的情况下可再生能源利用最大化，微电网各系统单元优化出力如图7所示，采用双层优化策略和未采用双层优化策略弃风弃光量对比曲线如图8所示，从仿真可以系统各发电单元的发电顺序为：光伏电池、风力发电机、微型燃气轮机、柴油发电机、蓄电池；系统各用电单元的用电/储能顺序为：用电负荷和供热负荷、电蓄热锅炉、蓄电池，通过图8可以看出，采用本专利提出的双层优化策略对微电网运行进行优化，可再生能源光伏发电的利用率为100％，风力发电的利用率从原来的90％提高至97％，且通过表11可以看出，采用本专利所提出的基于自适应量子混沌遗传算法所求得的最优解最小，微电网综合成本最低。

Claims (3)

1.一种含电蓄热锅炉的微电网系统优化运行管理方法,其特征在于：
首先构建热负荷需求预测模型，其包括光伏出力预测模型、风电出力预测模型、微型燃气轮机模型、柴油机模型、蓄电池模型；并且为了提高热负荷需求预测模型的精度，提出基于改进相似日的方法来构建热负荷需求模型；
然后，为了在微电网系统运行成本最低的情况下，减少微电网系统弃风弃光量；建立上下层优化模型，在下层优化模型引入能量管理系统，以微电网系统综合成本最低为优化目标，对微电网系统内各可控电源制定相应的调度策略，最大限度的增加可再生能源的利用率；
在上层优化模型引入集中能量管理系统，对下层优化问题可能引发的交易冲突进行协调，提高可再生能源利用率，降低微电网系统功率不匹配程度；最后，通过自适应量子混沌遗传算法对目标函数进行求解，可以精确的获得微电网系统中各单元出力情况，在满足微电网系统中电负荷和热负荷需求的情况下，实现较高的经济效益和较高的可再生能源利用率；在保证负荷需求的情况下，可以增强模型工程实操性，为微电网系统优化运行调度和电蓄热锅炉的提供依据；
为了提高热负荷需求预测模型的精度，提出基于改进相似日的方法来构建热负荷需求预测模型，具体包括：
电蓄热锅炉供热负荷受较多因素的影响，为了提高热负荷预测的准确度，采用改进相似日的方法对热负荷进行预测，选取温度因素和日期因素作为评估变量，首先引入日期匹配系数和温度匹配系数对历史日与预测日气象因素和温度因素的相似程度进行评估，将两者相乘得到综合匹配系数，并且引入热负荷年增长因子对相似特殊节日热负荷进行修正，然后采用加权求和法处理归一化后的综合匹配系数和修正后的历史热负荷，得到预测日热负荷；
具体可表示为：温度因素匹配系数：设x0、xi(i＝1,…，I)分别表示预测日和历史日的温度因素特征向量；
预测日的温度因素特征向量x0＝(x0(1),…x0(k),…,x0(n))，n表示温度因素的个数；
历史日的温度因素特征向量；xi＝(xi(1),…xi(k),…,xi(n))；
则预测日和历史日第k特征向量的差值Δi(k)＝|xi(k)-x0(k)|，对上述差值进行归一化处理得到：
从而可以得出预测日与历史日在第k个特征向量的匹配系数δi(k)；
可表示为：
式中表示局部差异最小值，为在部分历史日i中找到的与预测日相差最小的特征值，表示全局差异最小值，为所有历史日n中找到的与预测日相差最小的特征值，表示局部差异最大值，为在部分历史日i中找到的与预测日相差最大的特征值，表示全局差异最大值，为所有历史日n中找到的与预测日相差最大的特征值，ε表示(0，1)之间均匀分布的随机数，对各个特征向量进行处理得到预测日与历史日的关联系数为：
式中ci表示温度因素匹配系数，日期因素匹配系数为：
式中χi(t)表示日期因素匹配系数，t表示第i个历史日与预测日相差的天数，int表示和的值取整数；当τi＝1时，表示第i个历史日与预测日均为相同的特殊日，否则，τi＝0，δ1和δ2表示历史日和预测日的天数增加7天和增加365天的相似衰减比例；和为常数，其中考虑温度因素匹配系数和日期因素匹配系数的综合匹配系数ψi＝χi·ci，式中ψi表示第i个历史日的综合匹配系数；特殊节日热负荷修正系数：
式中αi表示特殊节日热负荷修正系数，κ表示调节系数，为(0，1)之间的随机数，表示第i个历史日往前推一年的全年总热负荷，σi表示第i个历史日往前推两年的全年总热负荷，从而可以得到修正后的特殊日热负荷为HL′h＝αiHLh，式中HL′h为修正后的热负荷，HLh为相似历史日热负荷；预测热负荷：假设共选择m个综合匹配系数较高的相似日，其修正后的热负荷分别为HL′1,HL′2,…,HL′m-1,HL′m，综合匹配系数分别为ψ1,ψ2,…,ψm-1,ψm，从而可以得到预测日热负荷为：
式中HL为预测日热负荷。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，在上层引入集中能量管理系统，对下层优化问题可能引发的交易冲突进行协调，尽量提高可再生能源利用率，降低系统功率不匹配程度，具体包括：
下层能量管理系统对系统负荷缺电量或系统生源电能进行计算并将其上报给上层集中能量管理系统，由于系统内各发电单元相互独立，上报的电能与系统所需电能之间可能会存在矛盾，因此需要上层集中能量管理系统对其进行协调处理，上层集中能量管理系统协调策略如下：(1)上层集中能量管理系统读取各下层各能量管理系统的电能交易计划，生成电能交易矩阵Z，Zp为能量管理系统p计划交易的电量，若Zp>0，则说明该单元为发电单元，并将发电单元的光伏发电和风机发电排在序列前面，若Zp<0，则说明该单元为用电单元，其中用电单元包括用电负荷、电蓄热锅炉和蓄电池，并将其按照电负荷、电蓄热锅炉和蓄电池的序列进行排序，在电负荷排序中将电量缺额按从高到低的顺序进行排列；(2)发电单元优先向电量缺额排在前列的用电单元进行供电，当用电负荷全部得到满足后，排在后面的电蓄热锅炉和蓄电池才能获得像剩余发电单元购买电能的权利，依次类推直到所有的负荷均被满足；(3)如果所有发电单元的电能均提供给用电单元，微电网仍然有电量缺额，则剩余的缺额电量由大电网满足，如果所有的用电单元均满足后，微电网仍有盈余电量，则将其销售给大电网。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征是，提出自适应量子混沌遗传算法对目标函数进行求解，以获得精确的微电网系统中各单元出力，在满足系统中电负荷和热负荷需求的情况下，实现较高的经济效益和较高的可再生能源利用率，具体包括：
基于自适应量子混沌遗传算法求解全局最优解的具体步骤为：(1)初始化种群，令k＝1，对种群进行初始化操作，种群的大小设为M；(2)对染色体进行量子比特编码，染色体的结构可以表示为：式中Chrq表示第q个个体的染色体；k表示编码的每个基因的量子比特数；m表示染色体上的基因个数；α和β分别表示|0>和|1>的概率幅，并且满足条件：|α|2+|β|2＝1，式中|α|2为量子的测量值为0的概率；|β|2为量子的测量值为1的概率，采用量子比特对染色体进行编码，增加了多样性和并行性；(3)采用自适应旋转角对量子旋转门进行更新操作，自适应旋转角可以表示为：θf＝a·exp(-kcur/kmax)·π，运用自适应旋转角更新量子门的操作可表示为：式中θf为旋转角；a为常系数，设定为0.008π；kcur表示当前进化代数；kmax表示最大进化代数；(α'fβ'f)T表示染色体第f个量子比特旋转门更新后的概率幅；(αfβf)T表示染色体第f个量子比特旋转门更新前的概率幅，采用自适应旋转角对比特旋转门进行更新，在算法迭代初期，kcur较小，使得θf较大，使得染色体的更新速度和最优解位置在整个优化范围内进行更新；在算法迭代后期，kcur增大，使得θf减小，使得染色体的更新速度和最优解位置在较小的优化范围内进行更新，使得种群的全局搜索和局部搜索更加协调；(4)采用浮点交叉的方法对染色体进行交叉操作，可表示为：Chr’h＝(1-χ)Chrh+ζChrl，Chr’l＝(1-ζ)Chrh+χChrl，式中Chrh、Chrl分别为随机选择的母体；Chr’h、Chr’l分别表示对母体进行交叉操作后得到的子体；ζ、χ为(0，1)区间内的均匀分布的随机数；(6)对染色体进行变异操作，若使得个体向减小的方向变化，则变异操作可表示为：若使得个体向增大的方向变化，则变异操作可表示为：式中Chrf、Chr′f分别表示经过变异操作前后的染色体，ψ(0，1)区间内的均匀分布的随机数； 分别表示最优解的最大和最小值；(5)计算个体适应度值，由于遗传算法是按照适应度值从大到小的顺序进行选择，因而如果某个体的适应度值明显大于其他个体的适应度值时，则容易陷入局部最优解，为了防止此现象的发生，采用混沌算法对染色体进行混沌处理，比较个体适应度的最大值与其它适应度值的大小，若则对染色体进行混沌处理，式中Δ表示预设的阈值；(6)对染色体进行混沌处理，式中为第k代中的染色体f，Zf+1表示第k次迭代中的混沌参数，为(0，1)内的常数；表示控制参数，可通过改变的大小来控制系统的状态，对染色体进行混沌处理有利于增加个体的遍历性和多样性，避免粒子陷入局部极值点；(7)计算个体适应度值，将混沌处理后的染色体继续带入适应度值函数进行计算；(8)终止，判断是否到达给定的最大遗传代数，当迭代至最大代数是算法停止。
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