CN107453408A - 一种考虑不确定性的微电网能量优化调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种考虑不确定性的微电网能量优化调度方法。本发明包括以下步骤：首先获取含有置信区间的负荷预测数据以及发电预测数据；然后设置最小化微电网运行成本的目标函数，包括发电成本、储能设备的运行费用、上级电网购电费用或售电收入；再然后建立含有置信区间的约束条件，并将不确定约束条件转化为确定性约束条件；步骤四：利用原对偶内点法求解该非线性优化问题，求得微电网运行成本最低的配置方案。本发明有效地提高了微电网能源的利用效率，降低了微电网运行成本。

Description

一种考虑不确定性的微电网能量优化调度方法
技术领域
本发明涉及一种基于区间优化的计及风机光伏出力以及负荷的不确定性的微电网能量优化调度方法，具体是一种考虑不确定性的微电网能量优化调度方法。
背景技术
微电网是由大量分布式可再生能源、储能蓄电装置、相关负荷等汇集而成的集发输用储为一体的高度自治系统，能够实现能量可持续的自我控制和智能管理，通过优化调度和控制策略的配合，能起到降低电网峰谷差、提高可再生能源消纳的作用。
目前，微电网的调度基于传统的确定性调度，这种调度方式与风机、光伏出力的不确定性以及微电网中负荷的不确定性不相符合，无法使微电网达到统计意义上的全局最优。因此，如何处理微电网中的不确定性，并开发相应的能量管理方法，显得尤为重要。
发明内容
本发明的目的旨在提供一种考虑不确定性的微电网能量优化调度方法。本发明能够正确处理风机、光伏出力的和负荷的不确定性，并将其纳入微电网优化调度模型中，计算出微电网运行成本最低的配置方案。
为实现上述目的采用的技术方案括以下步骤：
步骤一：获取含有置信区间的负荷预测数据、风机出力预测数据以及光伏发电预测数据。
步骤二：建立最小化微电网运行成本的目标函数，该目标函数包括三部分：一是微电网内部电源的发电成本，二是储能设备的运行维护成本，三是微电网从上级电网的购电/售电的费用/收入。
步骤三：根据微电网各种电源(风机、光伏、柴油发电机)的出力模型，同时考虑风机、光伏出力的不确定性，在传统约束条件基础上添加含有置信区间的功率平衡约束条件：
是用区间数表示的t时段系统负荷预测值，是用区间数表示的t时段风电功率预测值，是用区间数表示的t时段光伏功率预测值。PTit是微电网第i台发电机t时段的出力。N表示发电机数量。
由于传统优化方法无法直接处理含有置信区间的功率平衡约束条件，因此具体需要如下操作：
3-1.根据区间变量的上下限[P-，P+]以及置信度β，构造该区间变量的等效高斯随机变量X～N(μ，σ)，其中x*从标准正态分布表中查得，使
对风机出力区间、光伏出力区间、负荷预测区间进行步骤3-1所述操作，将机出力区间、光伏出力区间、负荷预测区间全部转化为等效高斯随机变量。
3-2.将含有置信区间的功率平衡约束通过等效高斯随机变量的运算法则转化为机会约束，即：
其中，PTit是微电网第i台发电机t时段的出力，ΔP为功率不平衡的最大限制值，γ为功率不平衡的容忍度。
3-3.将步骤3-2获取的机会约束通过正态分布的概率密度函数转化为确定性的不等式约束。
步骤四：通过原-对偶内点法求解步骤二、三建立的非线性优化问题，求得微电网运行成本最低的配置方案。
本发明有益效果如下：
本发明针对微电网能量管理过程中电源与负荷不确定性处理的难题，给出了一种不确定性的处理方法，并利用其对微电网进行优化调度，有效地提高了微电网能源的利用效率，降低了微电网运行成本，具有良好的推广价值。
附图说明
图1为本发明中提出的不确定性的微电网能量管理方法流程图；
图2为该方法中发电及负荷不确定性处理的流程图。
图3为微电网内部柴油机成本曲线。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，一种考虑不确定性的微电网能量优化调度方法，通过以下步骤对微电网进行能量管理：
步骤一：获取含有置信区间的负荷预测数据以及发电预测数据；
步骤二：设置最小化微电网运行成本的目标函数，包括发电成本、储能设备的运行费用、上级电网购电费用或售电收入；
步骤三：建立含有置信区间的约束条件；
步骤四：利用原对偶内点法求解该非线性优化问题，求得微电网运行成本最低的配置方案。
如图2所示，本发明通过以下步骤处理发电以及负荷的不确定性：
步骤一：根据含有置信区间的发电预测数据以及负荷预测数据列写区间规划约束；
步骤二：将区间变量转化为等效高斯随机变量；
步骤三：将区间规划约束改写为等效的机会约束；
步骤四：将机会约束用具体函数表示，转化为确定性不等式约束。
步骤一：获取含有置信区间的负荷预测数据、风机出力预测数据以及光伏发电预测数据。
光伏出力区间(kW)，置信度0.95
风机出力区间(kW)，置信度0.95
负荷预测区间(kW)，置信度0.95
步骤二：建立最小化微电网运行成本的目标函数，该目标函数包括三部分：一是微电网内部电源的发电成本，二是储能设备的运行维护成本，三是微电网从上级电网的购电/售电的费用/收入。
本案例中，电网购电成本为0.8元/KWh,无储能设备，微电网内部柴油机成本曲线如图3所示。
步骤三：根据微电网各种电源(风机、光伏、柴油发电机)的出力模型，同时考虑风机、光伏出力的不确定性，在传统约束条件基础上添加含有置信区间的功率平衡约束条件：
是用区间数表示的t时段系统负荷预测值，是用区间数表示的t时段风电功率预测值，是用区间数表示的t时段光伏功率预测值。PTit是微电网第i台发电机t时段的出力。N表示发电机数量。
传统优化方法无法直接处理含有置信区间的功率平衡约束条件，为此需要以下步骤：
3-1.根据区间变量的上下限[P-，P+]以及置信度β，构造该区间变量的等效高斯随机变量X～N(μ，σ)，其中x*从标准正态分布表中查得，使
对风机出力区间、光伏出力区间、负荷预测区间进行步骤3-1所述操作，将机出力区间、光伏出力区间、负荷预测区间全部转化为等效高斯随机变量：
如光伏出力区间[99.23677，109.6828]，置信度为0.95，则x*＝2.1，则其等效高斯随机变量为X～N(104.4598，2.487137)。其他区间变量的转化流程完全相同。
3-2.将含有置信区间的功率平衡约束通过等效高斯随机变量的运算法则转化为机会约束，即：
其中，PTit是微电网第i台发电机t时段的出力，ΔP为功率不平衡的最大限制值，γ为功率不平衡的容忍度。
本案例中，Xt～N(-99.4973,13.64618),ΔP＝10，γ＝0.05。
3-3.将步骤3-2获取的机会约束通过正态分布的概率密度函数转化为确定性的不等式约束。
步骤四：通过原-对偶内点法求解步骤二、三建立的非线性优化问题，求得微电网运行成本最低的配置方案。
本案例的最优调度方案为：

Claims (2)

1.一种考虑不确定性的微电网能量优化调度方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一：获取含有置信区间的负荷预测数据、风机出力预测数据以及光伏发电预测数据；
步骤二：建立最小化微电网运行成本的目标函数，该目标函数包括三部分：一是微电网内部电源的发电成本，二是储能设备的运行维护成本，三是微电网从上级电网的购电/售电的费用/收入；
步骤三：根据微电网各种电源的出力模型，同时考虑风机、光伏出力的不确定性，在传统约束条件基础上添加含有置信区间的功率平衡约束条件：
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是用区间数表示的t时段系统负荷预测值，是用区间数表示的t时段风电功率预测值，是用区间数表示的t时段光伏功率预测值；PTit是微电网第i台发电机t时段的出力；N表示发电机数量；
步骤四：通过原-对偶内点法求解步骤二、三建立的非线性优化问题，求得微电网运行成本最低的配置方案。
2.根据权利要求1所述的一种考虑不确定性的微电网能量优化调度方法，其特征在于步骤三具体需要如下操作：
3-1.根据区间变量的上下限[P-，P+]以及置信度β，构造该区间变量的等效高斯随机变量X～N(μ，σ)，其中x*从标准正态分布表中查得，使
对风机出力区间、光伏出力区间、负荷预测区间进行步骤3-1所述操作，将机出力区间、光伏出力区间、负荷预测区间全部转化为等效高斯随机变量；
3-2.将含有置信区间的功率平衡约束通过等效高斯随机变量的运算法则转化为机会约束，即：
<mrow> <mi>P</mi> <mo>{</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>T</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>X</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>&amp;GreaterEqual;</mo> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>P</mi> <mo>}</mo> <mo>&amp;le;</mo> <mi>&amp;gamma;</mi> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
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其中，PTit是微电网第i台发电机t时段的出力，ΔP为功率不平衡的最大限制值，γ为功率不平衡的容忍度；
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