CN108539793B - 一种海岛微电网综合优化配置方法及装置 - Google Patents

一种海岛微电网综合优化配置方法及装置 Download PDF

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CN108539793B CN201810463071.3A CN201810463071A CN108539793B CN 108539793 B CN108539793 B CN 108539793B CN 201810463071 A CN201810463071 A CN 201810463071A CN 108539793 B CN108539793 B CN 108539793B
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Abstract

本公开的目的是针对电池储能系统目前使用成本相对较高，寿命周期内的充放电循环次数难以达到频繁充放电的要求问题，提供一种海岛微电网综合优化配置方法及装置，针对传统海岛微电网中仅以典型策略式的运行调度方法为依据的系统优化配置中存在的问题，提出了综合考虑运行优化调度结果的微电网系统配置方法，用于提高海岛微电网能源的自持力、降低对海洋环境影响，提高可再生能源利用率，增强海岛能源系统绿色比重。

Description

一种海岛微电网综合优化配置方法及装置
技术领域
本公开属于电力系统优化技术领域，具体是一种海岛微电网综合优化配置方法及装置。
背景技术
我国是海洋大国，海岛众多。开发和发展海岛是壮大我国海洋经济、拓展国家发展空间的重要依托，是保护我国海洋环境、维护海洋生态平衡的重要平台，是捍卫国家海洋权益、保障海上交通线、海上丝绸之路和国防安全的战略前沿。然而由于远离大陆，海岛的供电持续性、供电可靠性和供电品质一直得不到改善，严重制约了海岛的长期发展。传统使用单一柴油发电机供电的方式，受补给周期不确定、污染物排放、噪音污染等影响，并不是海岛可持续发展的首先供能方式。有必要充分利用海岛在风能、太阳能、潮汐能等方面存在的资源优势，提高可再生能源利用率，增强海岛能源系统绿色比重。在现有的海岛微电网技术中仅以典型策略式(如储能负荷跟随策略、柴油机最短运行时间策略、软充电策略等)运行调度方法为依据的系统优化配置建模方案，由于风力等可再生能源资源的具有强烈的间歇性和波动性，在不接入储能情况下难以实现海岛独立微电网的可再生能源大规模利用。考虑到电池储能系统目前使用成本相对较高，寿命周期内的充放电循环次数难以达到频繁充放电的要求，因此可以考虑一定比例的可再生能源丢弃率以及一定比例的负载不满足率。
发明内容
本公开的目的是针对现有技术的不足，提供一种海岛微电网综合优化配置方法及装置，综合考虑运行优化调度结果的微电网系统配置方法。充分考虑了系统中各类型设备配置数量、供电可靠性、可再生能源丢弃率、可再生能源渗透率、年碳排放总量等系统级约束，以及海岛微电网的运行约束(柴油发电机输出功率约束、储能系统充放电约束等)。
为了实现上述目的，本公开提出一种海岛微电网综合优化配置方法，具体包括以下步骤：
步骤1，获取海岛微电网综合优化配置方法的基础信息和指标参数；
步骤2，根据基础信息生成约束模型；
步骤3，根据约束模型构建海岛微电网综合优化联合模型；
步骤4，根据指标参数运行海岛微电网综合优化联合模型并输出优化配置结果。
进一步地，在步骤1中，获取海岛微电网综合优化配置方法的基础信息包括，获取当地的风速v(t)、光照强度GPV(t)、温度ttemp(t)、负载需求Pload(t)，其中，t∈[1,2,…,T]日，T为控制时域，T＝365日。
进一步地，在步骤1中，获取海岛微电网综合优化配置方法的指标参数，指标参数包括光伏、风机、柴油发电机、电池储能、风力发电补贴、光伏发电补贴、单次可再生能源发电最大丢弃率、年平均可再生能源发电丢弃率、单次最大负载切除率、年平均可负载切除率、可再生能源装机容量、负载峰值最小比率、年可再生能源发电量、负载年需求量最小比率、年碳排放总量，获取指标参数的方法包括以下子步骤：
步骤1.1，获取单台风机容量
Figure BDA0001661360450000021
最大可配置风机数量
Figure BDA0001661360450000022
风机使用年限
Figure BDA0001661360450000023
单台风机初始采购成本
Figure BDA0001661360450000024
年维护成本
Figure BDA0001661360450000025
参数；
步骤1.2，获取单个光伏模组容量
Figure BDA0001661360450000026
最大可配置光伏模组数量
Figure BDA0001661360450000027
光伏使用年限
Figure BDA0001661360450000028
单个光伏模组初始采购成本
Figure BDA0001661360450000029
年维护成本
Figure BDA00016613604500000210
参数；
步骤1.3，获取单台柴油发电机额定功率
Figure BDA00016613604500000211
最小输出功率
Figure BDA00016613604500000212
运行维护成本
Figure BDA00016613604500000213
发电转换效率ηdiesel、燃油价格
Figure BDA00016613604500000214
单台柴油发电机初始采购成本
Figure BDA00016613604500000215
参数；
步骤1.4，获取单个电池模组额定容量
Figure BDA00016613604500000216
最大充放电功率
Figure BDA00016613604500000217
放电深度DodBESS、充电效率
Figure BDA00016613604500000218
放电效率
Figure BDA00016613604500000219
运行维护成本
Figure BDA00016613604500000220
自放电率εBESS、初始采购成本
Figure BDA00016613604500000221
替换成本
Figure BDA00016613604500000222
累积放电能力
Figure BDA00016613604500000223
初始容量
Figure BDA00016613604500000224
参数；
步骤1.5，获取风力发电补贴
Figure BDA00016613604500000225
光伏发电补贴
Figure BDA00016613604500000226
单次可再生能源发电最大丢弃率
Figure BDA00016613604500000227
年平均可再生能源发电丢弃率
Figure BDA00016613604500000228
单次最大负载切除率
Figure BDA00016613604500000229
年平均可负载切除率
Figure BDA00016613604500000230
可再生能源装机容量、负载峰值最小比率
Figure BDA00016613604500000231
年可再生能源发电量、负载年需求量最小比率
Figure BDA00016613604500000232
年碳排放总量SCO2参数。
进一步地，在步骤2中，根据基础信息生成约束模型的方法包括以下子步骤：
步骤2.1，各分布式微电源数量约束，
Figure BDA00016613604500000233
Figure BDA00016613604500000234
Figure BDA00016613604500000235
Figure BDA00016613604500000236
其中，Nwind为风机配置数量、NPV为光伏配置数量、NBESS为电池储能模组配置数量、Ndiesel为柴油发电机配置数量，
Figure BDA00016613604500000237
分别表示风机、光伏、电池储能模组、柴油发电机最大可配置数量；
步骤2.2，供电不满足率约束建模，根据时间尺度的不同，供电不满足率又可分为单次供电不满足率与年平均供电不满足率，
年平均电力不满足率约束，
Figure BDA0001661360450000031
Figure BDA0001661360450000032
表示年平均电力不满足率最大值，用于约束海岛微电网的年平均供电能力，其中，Ploss(t)为时段t的供应不足功率，Pload(t)为时段t的负载需求，t∈[1,2,…,T]日，T为控制时域，T＝365日，
单次电力不满足率约束，
Figure BDA0001661360450000033
Figure BDA0001661360450000034
表示单次电力不满足率最大值，用于约束海岛微电网的实时供电能力；
步骤2.3，可再生能源丢弃率约束建模分为单次可再生能源丢弃率与年平均可再生能源丢弃率，其中，
年平均可再生能源丢弃率约束，
Figure BDA0001661360450000035
其中，Pdump(t)为时段t的可再生能源丢弃功率，
Figure BDA0001661360450000036
为年平均可再生能源最大丢弃率，用于约束海岛微电网的年平均可再生能源利用率，Pwind(t)表示风机在时段t的功率，Nwind为风机配置数量，PPV(t)为单个光伏模组容量，NPV为光伏配置数量，
单次可再生能源丢弃率约束，
Figure BDA0001661360450000037
Figure BDA0001661360450000038
为单次可再生能源最大丢弃率，用于约束海岛微电网的可再生能源接纳能力；
步骤2.4，可再生能源发电渗透率约束为，
Figure BDA0001661360450000039
其中
Figure BDA00016613604500000310
为海岛微电网中可再生能源发电容量占比最小值，
Figure BDA00016613604500000311
为单个光伏模组容量，
Figure BDA00016613604500000312
为时段t的最大负载需求，Nwind为风机配置数量，
Figure BDA00016613604500000313
为单台风机容量；
步骤2.5，可再生能源发电量占总发电量比例约束为，
Figure BDA00016613604500000314
其中
Figure BDA00016613604500000315
为海岛微电网中可再生能源总发电容量在系统总发电量中的占比最小值；
步骤2.6，年碳排放总量约束为，
污染物排放量约束，
Figure BDA0001661360450000041
其中，Pdiesel(t)表示柴油发电机在时段t的功率，αCO2为柴油发电机每产生1kWh电能的CO2排放量，SCO2为海岛微电网的平均年最大碳排放量，Δt为时段长度；
步骤2.7，系统供需平衡约束为，
Pwind(t)Nwind+PPV(t)NPV+Pdiesel(t)+PBESSd(t)-PBESSc(t)＝Pload(t)-Ploss(t)；
步骤2.8，电池储能系统约束为，
储能充电功率约束，
Figure BDA0001661360450000042
储能放电功率约束，
Figure BDA0001661360450000043
储能充放电行为约束，δBESSd(t)+δBESSc(t)≤1，储能充放电动态变化模型，EBESS(t+1)＝EBESS(t)+PBESSc(t)ηBESScΔt-PBESSd(t)/ηBESSdΔt-εBESS，
储能容量约束模型，
Figure BDA0001661360450000044
其中，PBESSc(t)、PBESSd(t)分别是储能系统充、放电功率，
Figure BDA0001661360450000045
分别表示单个储能模块的最小、最大充电功率，
Figure BDA0001661360450000046
分别表示单个储能模组的最小、最大放电功率，NBESS为储能模组数量，δBESSd(t)、δBESSc(t)分别表示储能系统运行状态，
Figure BDA0001661360450000047
分别表示单个储能模组的最小、最大能量，Δt为时段长度。
进一步地，在步骤2中，根据基础信息生成约束模型的方法中风机输出功率约束模型为
Figure BDA0001661360450000048
其中，
Figure BDA0001661360450000049
分别表示单个风机的最小、最大运行功率，Nwind表示风机的数量，δwind(t)表示风机的运行功率，Pwind(t)表示风机在时段t的功率。
进一步地，在步骤2中，根据基础信息生成约束模型的方法中光伏输出功率约束模型为
Figure BDA00016613604500000410
其中，
Figure BDA00016613604500000411
分别表示单个光伏的最小、最大运行功率，NPV表示光伏的数量，δPV(t)表示光伏的运行功率，PPV(t)表示光伏在时段t的功率。
进一步地，在步骤2中，根据基础信息生成约束模型的方法中柴油发电机输出功率约束模型为
Figure BDA00016613604500000412
其中，
Figure BDA00016613604500000413
分别表示单个柴油发电机的最小、最大运行功率，Ndiesel表示柴油发电机的数量，δdiesel(t)表示柴油发电机的运行功率，Pdiesel(t)表示柴油发电机在时段t的功率。
进一步地，在步骤3中，根据约束模型构建海岛微电网综合优化联合模型的方法包括以下子步骤：
步骤3.1，构建海岛微电网运行及优化配置联合目标函数，
系统优化目标函数minClcc＝CRF(r,LMG)Ccap+Cfuel+CO&M+Cchg+CpenL+Cemi，
其中，Ccap为所有设备购置初始投资成本、Cfuel为柴油发电机组年平均燃料成本、CO&M为所有设备年平均运行维护成本，Cchg为所有设备年平均替换成本、CpenL为系统年平均供电不足的惩罚成本，Cemi为年平均污染物排放年平均惩罚成本，CRF(r,LMG)为年资金回收率，其中，
Figure BDA0001661360450000051
i为5年以上的贷款利率，f为通货膨胀率，r为实际贷款利率，LMG为海岛微电网规划使用年限；
步骤3.2，初始投资成本模型构建，初始投资成本Ccap可表示为，
Figure BDA0001661360450000052
Figure BDA0001661360450000053
其中，
Figure BDA0001661360450000054
分别表示单台风机、光伏模组、储能单元、柴油发电机的初始购买单价，Nwind、NPV、NBESS、Ndiesel分别表示海岛微电网所配置类型风机、光伏模组、储能单元、柴油发电机的数量，CRF(r,LMG)计算公式为，
Figure BDA0001661360450000055
其中，i为5年以上的贷款利率，f为通货膨胀率，r为实际贷款利率，LMG为海岛微电网规划使用年限；
步骤3.3，燃料成本模型构建，燃料成本Cfuel可表示为，
Figure BDA0001661360450000056
其中，cfuel为燃料的单价，wfuel(t)为燃料在t时段的消耗量，t∈[1,2,…,T]日，T为控制时域，T＝365日；
步骤3.4，系统运行维护成本模型构建，微电网年运行维护费用与系统中各设备的运行状况有关，CO&M可表示为，
Figure BDA0001661360450000057
Figure BDA0001661360450000058
其中，
Figure BDA0001661360450000059
分别表示储能单元、柴油发电机单位时间的运行维护成本，δBESSc(t)、δBESSd(t)、δdiesel(t)按顺序分别表示储能充电状态、储能放电状态、柴油发电机运行状态，
Figure BDA00016613604500000510
分别表示风机、光伏年运行维护成本；
步骤3.5，设备年替换成本模型构建，设备年替换成本Cchg可表示为，
Figure BDA00016613604500000511
其中，
Figure BDA00016613604500000512
分别为储能、风机、光伏、柴油发电机年替换成本；
步骤3.6，电池储能年均替换成本模型构建，电池储能年均替换成本为，
Figure BDA0001661360450000061
Figure BDA0001661360450000062
其中，
Figure BDA0001661360450000063
为每个电池储能单元的替换费用，kBESS为电池的损耗度指数，表示一段时间内消耗的储能电池占电池总量的比例，其表达式为，
Figure BDA0001661360450000064
其中，
Figure BDA0001661360450000065
为单个电池模组的累积充、放电量上限，
Figure BDA0001661360450000066
为电池储能系统一年的累积充电和放电的电量总和，
Figure BDA0001661360450000067
其中，
Figure BDA0001661360450000068
分别表示电池储能系统在时段t的充电、放电功率，
Figure BDA0001661360450000069
分别表示电池储能系统充电、放电效率，Δt为时段长度；
步骤3.7，电力供应不足惩罚成本模型构建，年平均电力供应不足惩罚成本CpenL可表示为，
Figure BDA00016613604500000610
其中，closs为电力供应不足惩罚成本系数，Ploss(t)为时段t的供应不足功率；
步骤3.8，排污惩罚成模型构建，排污惩罚成本Cemi可表示为，
Figure BDA00016613604500000611
其中，ci为第i项污染物的环境价值，Mi为第i项污染物的年总排放量，Nemi为排放污染物的种类数。
进一步地，在步骤4中，根据指标参数运行海岛微电网综合优化联合模型并输出优化配置结果的方法包括以下子步骤：
步骤4.1，由历史风速数据计算出参考风机的历史输出功率数据，
风电t时段输出功率Pwind(t)是在获取t时段风机切入风速预测结果v(t)基础上，通过风电机组输出模型计算，风机输出功率计算方法为，
Figure BDA00016613604500000612
其中，
Figure BDA00016613604500000613
为风机的额定功率，表示单位风机所能输出的功率，awind、bwind均为风电机组输出拟合系数
Figure BDA00016613604500000614
vc、vr、vco分别表示风机的切入速度、额定风速和切出风速，通过风速传感器获取；
步骤4.2，由历史光照强度数据计算出参考光伏模组的历史输出功率数据，
光伏发电的t时段出力PPV(t)是在获取t时段光照强度GPV(t)的基础上，通过典型的光伏输出功率模型计算，光伏出力PPV(t)和光强GPV(t)的关系为，
Figure BDA0001661360450000071
其中，
Figure BDA0001661360450000072
为光伏的额定功率，表示单位光强所能输出的功率，Gstd为额定光照强度(kW/m2)，Rc为光伏电池组光强下光伏出力与光强的关系开始由非线性变为线性强度的光强，GPV(t)为时段t的实时光强(kW/m2)；
步骤4.3，计算并输出风机年均替换成本
Figure BDA0001661360450000073
Figure BDA0001661360450000074
其中，二元函数
Figure BDA0001661360450000075
用于将未来的费用折算成年均费用，其中，Nwind为海岛微电网所配置光伏的数量，
Figure BDA0001661360450000076
为风机单台替换成本，fwind为设备寿命不同于工程周期而引入的折算系数，Swind为工程周期结束时风机剩余设备残值，
Figure BDA0001661360450000077
为风机设计寿命，r为实际贷款利率，LMG为海岛微电网规划使用年限，
Figure BDA0001661360450000078
Figure BDA0001661360450000079
Figure BDA00016613604500000710
其中，x为取整函数，用于计算小于等于x的最大整数，Lwindrep为工程周期内风机设计寿命与替换次数的乘积，Lwindrem为工程周期结束时风机剩余寿命；
步骤4.4，计算并输出光伏年均替换成本
Figure BDA00016613604500000711
Figure BDA00016613604500000712
其中，二元函数
Figure BDA00016613604500000713
用于将未来的费用折算成年均费用，其中，NPV为海岛微电网所配置光伏的数量，
Figure BDA00016613604500000714
为光伏单台替换成本，fPV为设备寿命不同于工程周期而引入的折算系数，SPV为工程周期结束时光伏剩余设备残值，
Figure BDA00016613604500000715
为光伏设计寿命，r为实际贷款利率，LMG为海岛微电网规划使用年限，
Figure BDA00016613604500000716
Figure BDA0001661360450000081
其中，
Figure BDA00016613604500000810
为取整函数，用于计算小于等于x的最大整数，LPVrep为工程周期内光伏设计寿命与替换次数的乘积，LPVrem为工程周期结束时光伏剩余寿命；
步骤4.4，计算并输出柴油发电机年均替换成本
Figure BDA0001661360450000082
Figure BDA0001661360450000083
其中，二元函数
Figure BDA0001661360450000084
用于将未来的费用折算成年均费用，其中，Ndiesel为海岛微电网所配置柴油发电机的数量，
Figure BDA0001661360450000085
为柴油发电机单台替换成本，fdiesel为设备寿命不同于工程周期而引入的折算系数，Sdiesel为工程周期结束时柴油发电机剩余设备残值，
Figure BDA0001661360450000086
为柴油发电机设计寿命，r为实际贷款利率，LMG为海岛微电网规划使用年限，
Figure BDA0001661360450000087
Figure BDA0001661360450000088
Figure BDA0001661360450000089
其中，
Figure BDA00016613604500000811
为取整函数，用于计算小于等于x的最大整数，Ldieselrep为工程周期内柴油发电机设计寿命与替换次数的乘积，Ldieselrem为工程周期结束时柴油发电机剩余寿命。
本公开还提供了一种海岛微电网综合优化配置装置，所述装置包括：
参数采集单元，获取海岛微电网综合优化配置方法的基础信息和指标参数；
约束模型生成单元，根据基础信息生成约束模型；
优化模型构建单元，根据约束模型构建海岛微电网综合优化联合模型；
优化配置输出单元，根据指标参数运行海岛微电网综合优化联合模型并输出优化配置结果。
本公开的有益效果为：本公开通过提供一种海岛微电网综合优化配置方法，提高海岛微电网能源自持力、降低对海洋环境影响，提高可再生能源利用率，增强海岛能源系统绿色比重。
附图说明
通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本公开的上述以及其他特征将更加明显，本公开附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：
图1所示为本公开的一种海岛微电网综合优化配置方法的流程图；
图2是海岛微电网单个风机、光伏模组发电功率以及负载需求功率历史数据示意图；
图3是海岛微电网优化配置后风力、光伏发电功率和丢弃可再生能源发电功率示意图；
图4是海岛微电网优化配置后储能系统充放电功率及容量变化示意图；
图5是海岛微电网优化配置后柴油发电机输出功率变化示意图；
图6是海岛微电网优化配置后被切除的负载功率示意图；
图7是一种海岛微电网综合优化配置装置图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本公开的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本公开的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
如图1所示为根据本公开的一种海岛微电网综合优化配置方法的流程图，根据图1，结合图2～图6来阐述根据本公开的实施方式的一种海岛微电网综合优化配置方法，对优选实施例作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本公开的范围及其应用。
在本实施例中，海岛微电网系统如图2所示。包含若干台柴油发电机组、若干台风机、若干光伏模组和若干储能模组，其中风机变流器、光伏变流器、储能变流器等设备的都包含在了所在模组中。微电网单个风机、光伏模组发电功率以及负载需求功率的典型历史数据如图3所示，其中每周数据都是由一年中每个季度的典型数据组合而成。图1是海岛微电网系统综合优化配置方法流程图，如图1所示，本公开提供的海岛微电网综合优化配置方法包括：
步骤1：获取当地的历史风速v(t)、光照强度GPV(t)、温度ttemp(t)、负载需求Pload(t)等数据，其中t∈[1,2,…,Tyear]。Tyear表示上述历史数据的收集时间跨度，一般要求Tyear≥1年，若Tyear<1年，则采用典型日数据的方式代表1年的数据规律。
步骤1.1：由历史风速数据计算出参考风机的历史输出功率数据。
风电t时段输出功率Pwind(t)是在获取t时段风机切入风速预测结果v(t)基础上，通过典型的风电机组输出模型计算出来的。风电机组输出功率模型为：
Figure BDA0001661360450000101
其中，awind、bwind均为风电机组输出拟合系数，一般为
Figure BDA0001661360450000102
具体值与具体的风机型号有关。vc、vr、vco分别表示风机的切入速度、额定风速和切出风速，它们的值可以通过传感器获取。
步骤1.2：由历史光照强度数据计算出参考光伏模组的历史输出功率数据。
光伏发电的t时段出力PPV(t)是在获取t时段光照强度GPV(t)的基础上，通过典型的光伏输出功率模型计算出来的。光伏出力PPV(t)和光强GPV(t)的关系为：
Figure BDA0001661360450000103
其中，
Figure BDA0001661360450000104
为光伏的额定功率，表示在标准测试条件下单位光强所能输出的功率；Gstd为额定光照强度(kW/m2)；Rc为某一特定强度的光强，在该光强下光伏出力与光强的关系开始由非线性变为线性，该值与具体的光伏电池组型号有关；GPV(t)为时段t的实时光强(kW/m2)。
步骤2：获取可用于海岛微电网规划设计的光伏、风机、柴油发电机、电池储能系统等的最小单位参数,
步骤2.1：获取单台风机容量
Figure BDA0001661360450000105
最大可配置风机数量
Figure BDA0001661360450000106
风机使用年限
Figure BDA0001661360450000107
单台风机初始采购成本
Figure BDA0001661360450000108
年维护成本
Figure BDA0001661360450000109
等参数；
步骤2.2：获取单个光伏模组容量
Figure BDA00016613604500001010
最大可配置光伏模组数量
Figure BDA00016613604500001011
光伏使用年限
Figure BDA00016613604500001012
单个光伏模组初始采购成本
Figure BDA00016613604500001013
年维护成本
Figure BDA00016613604500001014
等参数；
步骤2.3：获取单台柴油发电机额定功率
Figure BDA00016613604500001015
最小输出功率
Figure BDA00016613604500001016
运行维护成本
Figure BDA00016613604500001017
发电转换效率ηdiesel、燃油价格
Figure BDA00016613604500001018
单台柴油发电机初始采购成本
Figure BDA00016613604500001019
等参数；
步骤2.4：获取单个电池模组额定容量
Figure BDA00016613604500001020
最大充放电功率
Figure BDA00016613604500001021
放电深度DodBESS、充电效率
Figure BDA0001661360450000111
放电效率
Figure BDA0001661360450000112
运行维护成本
Figure BDA0001661360450000113
自放电率εBESS、初始采购成本
Figure BDA0001661360450000114
替换成本
Figure BDA0001661360450000115
累积放电能力
Figure BDA0001661360450000116
初始容量
Figure BDA0001661360450000117
等参数；
步骤3：了解当地的光伏、风力发电政府补贴政策，获取风力发电补贴
Figure BDA0001661360450000118
光伏发电补贴
Figure BDA0001661360450000119
单次可再生能源发电最大丢弃率
Figure BDA00016613604500001110
年平均可再生能源发电丢弃率
Figure BDA00016613604500001111
单次最大负载切除率
Figure BDA00016613604500001112
年平均可负载切除率
Figure BDA00016613604500001113
可再生能源装机容量与负载峰值最小比率
Figure BDA00016613604500001114
年可再生能源发电量与负载年需求量最小比率
Figure BDA00016613604500001115
年碳排放总量SCO2等参数。
步骤4：根据以上基础信息，构建考虑微电网经济性、供电可靠性、可再生能源丢弃率、可再生能源渗透率、年碳排放总量等系统级约束，以及海岛微电网运行约束(柴油发电机输出功率约束、储能系统充放电约束等)的海岛微电网运行优化与配置优化联合模型。
所述优化模型包含海岛微电网系统运行及优化配置目标函数和相应的约束条件。
其中，单台柴油发电机组的参数为，额定功率100kw，最小发电功率20kW，使用寿命20年，初始投资100000元，燃料12.35元/升(考虑运费折算)，二氧化碳排放量2633g/L，
其中，单个电池储能模组的参数为，充电效率0.9，放电效率0.9，自损耗功率0.02kWh/h，初始投资20000元，额定充放电功率50kW，可用容量50kWh，浮充寿命10年。
其中，单个电池储能模组的参数为，充电效率0.9，放电效率0.9，自损耗功率0.02kWh/h，初始投资20000元，额定充放电功率50kW，可用容量50kWh，浮充寿命10年。
其中，风机额定功率30kW，使用寿命20年，初始投资240000元，运行维护170元/月，发电补贴0.57元/kWh。
其中，光伏额定功率10kW，使用寿命20年，初始投资60000元，运行维护150元/月，发电补贴0.85元/kWh。
其中，海岛微电网规划中系统需要满足的参数为，单次可再生能源最大丢弃比例0.2，总的可再生能源丢弃比例0.1，单次负荷切除比例0.1，总的负荷切除比例0.01，可再生能源装机容量比例1，可再生能源发电量比例0.6，年二氧化碳排放总量1000t。
海岛微电网规划中最大的柴油发电机、风机、光伏模组、储能模组可配置数量包括：
(1)储能最小配置量1，最大配置量100。
(2)光伏最小配置量5，最大配置量300。
(3)风机最小配置量5，最大配置量300。
(4)柴油发电机最小配置量2，最大配置量50。
其中，海岛微电网规划中柴油发电机、风机、光伏模组、储能模组最终配置数量包括，储能配置数量46，光伏配置数量129，风机配置数量80，柴油发电机配置数量8。
步骤4.1：构建海岛微电网运行及优化配置联合目标函数。
系统优化目标函数：
minClcc＝CRF(r,LMG)Ccap+Cfuel+CO&M+Cchg+CpenL+Cemi
其中，Ccap为(所有)设备购置成本(初始投资成本)、Cfuel为柴油发电机组年平均燃料成本、CO&M为(所有)设备年平均运行维护成本，Cchg为(所有)设备年平均替换成本、CpenL为系统年平均供电不足的惩罚成本，Cemi为年平均污染物排放年平均惩罚成本，CRF(r,LMG)为年资金回收率。
步骤4.1.1：初始投资成本模型构建
初始投资成本Ccap可表示为：
Figure BDA0001661360450000121
其中，
Figure BDA0001661360450000122
分别表示单台风机、光伏模组、储能单元、柴油发电机的初始购买单价。Nwind、NPV、NBESS、Ndiesel分别表示海岛微电网所配置类型风机、光伏模组、储能单元、柴油发电机的数量。
CRF(r,LMG)计算公式为：
Figure BDA0001661360450000123
Figure BDA0001661360450000124
其中，i为5年以上名义贷款利率；f为通货膨胀率，r为实际贷款利率，LMG为海岛微电网规划使用年限。
步骤4.1.2：燃料成本模型构建
燃料成本Cfuel可表示为：
Figure BDA0001661360450000125
其中，cfuel为燃料的单价，wfuel(t)为燃料在t时段的消耗量，T为控制时域。
步骤4.1.3：系统运行维护成本模型构建
微电网年运行维护费用与系统中各设备的运行状况有关，CO&M可表示为：
Figure BDA0001661360450000131
其中，
Figure BDA0001661360450000132
分别表示储能单元、柴油发电机单位时间的运行维护成本，δBESSc(t)、δBESSd(t)、δdiesel(t)按顺序分别表示储能充电状态、储能放电状态、柴油发电机运行状态，
Figure BDA0001661360450000133
分别表示风机、光伏年运行维护成本。
步骤4.1.4：设备年替换成本模型构建
设备年替换成本Cchg可表示为：
Figure BDA0001661360450000134
其中，
Figure BDA0001661360450000135
分别为储能、风机、光伏、柴油发电机年替换成本。
在所有需要考虑替换成本的设备中，又可以分为两类，一类为到使用年限后一次性整机更换(例如，风机、光伏、柴油机等)，一类为在使用过程中逐步替换(例如蓄电池)。蓄电池由于其化学特性，其能够充放循环次数、总的存储能量水平、使用寿命等都有一定的限制，一般在未达到其使用年限就已经需要更换。而柴油机等设备一般可以一直工作到其设计的使用年限。
步骤4.1.4.1：电池储能年均替换成本模型构建
电池储能年均替换成本为：
Figure BDA0001661360450000136
其中，
Figure BDA0001661360450000137
为每个电池储能单元的替换费用。kBESS为电池的损耗度指数，表示一段时间内消耗的储能电池占电池总量的比例，其表达式为
Figure BDA0001661360450000138
其中，
Figure BDA0001661360450000139
为单个电池模组的累积充、放电量上限，
Figure BDA00016613604500001310
为电池储能系统一年的累积充电和放电的电量总和。
Figure BDA0001661360450000141
其中，
Figure BDA0001661360450000142
分别表示电池储能系统在时段t的充电、放电功率，
Figure BDA0001661360450000143
分别表示电池储能系统充电、放电效率。
步骤4.1.4.2：风机年均替换成本模型构建
不同于储能电池，风机、光伏和柴油发电机等设备均在寿命终止时进行替换，且工程周期不一定是设计寿命的整数倍，故计算年替换费用时需考虑设备残值，风机年替换成本计算式为风机、光伏和柴油发电机的年均年替换成本模型都类似，下面以风机年均替换成本为例进行介绍：
Figure BDA0001661360450000144
其中，二元函数
Figure BDA0001661360450000145
用于将未来的费用折算成年均费用，且
Figure BDA0001661360450000146
Figure BDA0001661360450000147
Figure BDA0001661360450000148
Figure BDA0001661360450000149
其中，
Figure BDA00016613604500001410
为风机单台替换成本，fwind为设备寿命不同于工程周期而引入的折算系数，
Figure BDA00016613604500001411
为风机设计寿命，
Figure BDA00016613604500001412
为一取整函数，用于计算小于等于x的最大整数，Lwind为工程周期内风机设计寿命与替换次数的乘积，Swind为工程周期结束时风机剩余设备残值，Lwindrem为工程周期结束时风机剩余寿命。
光伏和柴油发电机的年替换成本计算方法与计算模型与风机完全一样，此处不在赘述。
步骤4.1.5：电力供应不足惩罚成本模型构建
年平均电力供应不足惩罚成本CpenL可表示为：
Figure BDA0001661360450000151
其中，closs为电力供应不足惩罚成本系数，Ploss(t)为时段t的供应不足功率。
步骤4.1.6：排污惩罚成模型构建
排污惩罚成本Cemi可表示为：
Figure BDA0001661360450000152
式中，ci为第i项污染物的环境价值，Mi为第i项污染物的年总排放量，Nemi为排放污染物的种类数。
步骤4.2：系统约束建模
步骤4.1中的目标函数在计算过程中，需要满足系统各类型设备配置数量、供电可靠性、可再生能源丢弃率、可再生能源渗透率、年碳排放总量等系统级约束，以及海岛微电网运行约束(柴油发电机输出功率约束、储能系统充放电约束等)。
步骤4.2.1：各分布式微电源数量约束
Figure BDA0001661360450000153
Figure BDA0001661360450000154
Figure BDA0001661360450000155
Figure BDA0001661360450000156
其中，
Figure BDA0001661360450000157
分别表示由于实际场地等各方面条件限制的风机、光伏、电池储能模组、柴油发电机最大可配置数量。
步骤4.2.2：供电不满足率约束建模
根据时间尺度的不同，供电不满足率又可分为单次供电不满足率与年平均供电不满足率。
年平均电力不满足率约束：
Figure BDA0001661360450000158
Figure BDA0001661360450000159
表示年平均电力不满足率最大值，用于约束海岛微电网的年平均供电能力。
单次电力不满足率约束：
Figure BDA00016613604500001510
Figure BDA0001661360450000161
表示单次电力不满足率最大值，用于约束海岛微电网的实时供电能力，提高用户用电品质。
步骤4.2.3：可再生能源丢弃率约束建模
与供电不满足率约束类似，根据时间尺度的不同，可再生能源丢弃率又可分为单次可再生能源丢弃率与年平均可再生能源丢弃率。
年平均可再生能源丢弃率约束：
Figure BDA0001661360450000162
其中，Pdump(t)为时段t的可再生能源丢弃功率，
Figure BDA0001661360450000163
为年平均可再生能源最大丢弃率，用于约束海岛微电网的年平均可再生能源利用率。
单次可再生能源丢弃率约束：
Figure BDA0001661360450000164
Figure BDA0001661360450000165
为单次可再生能源最大丢弃率，用于约束海岛微电网的可再生能源接纳能力。
步骤4.2.4：可再生能源发电容量占比约束建模
可再生能源发电渗透率约束：
Figure BDA0001661360450000166
其中
Figure BDA0001661360450000167
为海岛微电网中可再生能源发电容量占比最小值。
步骤4.2.5：可再生能源发电量占比约束建模
可再生能源发电量占总发电量比例约束：
Figure BDA0001661360450000168
其中
Figure BDA0001661360450000169
为海岛微电网中可再生能源总发电容量在系统总发电量中的占比最小值。
步骤4.2.6：年碳排放总量约束建模
污染物排放量约束：
Figure BDA00016613604500001610
其中，Pdiesel(t)表示柴油发电机在时段t的功率，αCO2为柴油发电机每产生1kWh电能的CO2排放量，SCO2为海岛微电网的平均年最大碳排放量。
步骤4.2.7：系统供需平衡约束建模
Pwind(t)Nwind+PPV(t)NPV+Pdiesel(t)+PBESSd(t)-PBESSc(t)＝Pload(t)-Ploss(t)
步骤4.2.8：电池储能系统建模
储能充电功率约束：
Figure BDA0001661360450000171
储能放电功率约束：
Figure BDA0001661360450000172
储能充放电行为约束：
δBESSd(t)+δBESSc(t)≤1
储能充放电动态变化模型：
EBESS(t+1)＝EBESS(t)+PBESSc(t)ηBESScΔt-PBESSd(t)/ηBESSdΔt-εBESS
储能容量约束模型：
Figure BDA0001661360450000173
其中，PBESSc(t)、PBESSd(t)分别是储能系统充、放电功率，
Figure BDA0001661360450000174
分别表示单个储能模块的最小、最大充电功率，
Figure BDA0001661360450000175
分别表示单个储能模组的最小、最大放电功率，NBESS为储能模组数量。δBESSd(t)、δBESSc(t)分别表示储能系统运行状态，
Figure BDA0001661360450000176
分别表示单个储能模组的最小、最大能量。
步骤4.2.9：柴油发电机输出功率建模
Figure BDA0001661360450000177
其中，
Figure BDA0001661360450000178
分别表示单个柴油发电机的最小、最大运行功率，Ndiesel表示柴油发电机的数量，δdiesel(t)表示柴油发电机的运行功率。
步骤5：根据决策者的综合权衡，确定可再生能源渗透率、供电可靠性、可再生能源丢弃率、碳排放总量等指标的具体数值，运行含运行优化调度方案的海岛微电网联合规划模型，得到最终的系统配置方案。
本公开还提供了一种海岛微电网综合优化配置装置，如图7所示，所述装置包括：
参数采集单元，获取海岛微电网综合优化配置方法的基础信息和指标参数；
约束模型生成单元，根据基础信息生成约束模型；
优化模型构建单元，根据约束模型构建海岛微电网综合优化联合模型；
优化配置输出单元，根据指标参数运行海岛微电网综合优化联合模型并输出优化配置结果。
其中，一种海岛微电网综合优化配置装置的装置结构为通过服务器控制各个生产车间中的工业机器人，并对工业机器人的编号、启动次数和每次启动的运行时间信息等运行数据序列进行采集，并最终存储到服务器中的数据库中便于维护系统的API对数据进行调用。
所述一种海岛微电网综合优化配置装置可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备中。所述一种海岛微电网综合优化配置装置，可运行的装置可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种海岛微电网综合优化配置装置的示例，并不构成对一种海岛微电网综合优化配置装置的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种海岛微电网综合优化配置装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种海岛微电网综合优化配置装置运行装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种海岛微电网综合优化配置装置可运行装置的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种海岛微电网综合优化配置装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本实施例可以仿真实现，选用IBM ILOG Cplex 12.0商用求解器求解海岛综合能源系统优化调度的MIQP模型，并调用Yalmip工具箱，在Matlab中联立求解。
本公开提供的方法体现了能量优化调度策略在海岛微电网系统优化配置上的重要作用，改进了传统海岛微电网优化配置方案中仅以典型策略式(如储能负荷跟随策略、柴油机最短运行时间策略、软充电策略等)运行调度方法为依据的方案。充分考虑了系统中各类型设备配置数量、供电可靠性、可再生能源丢弃率、可再生能源渗透率、年碳排放总量等系统级约束，以及海岛微电网的运行约束(柴油发电机输出功率约束、储能系统充放电约束等)。思路清晰严谨，方法合理可靠，可有效解决海岛微电网综合优化配置问题。以上所述，仅为本公开较佳的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限与此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。尽管本公开的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，而是应当将其视作是通过参考所附权利要求考虑到现有技术为这些权利要求提供广义的可能性解释，从而有效地涵盖本公开的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本公开进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本公开的非实质性改动仍可代表本公开的等效改动。

Claims (5)

1.一种海岛微电网综合优化配置方法，其特征在于，所述海岛微电网综合优化配置方法包括如下步骤：
步骤1，获取海岛微电网综合优化配置方法的基础信息和指标参数；
其中，获取海岛微电网综合优化配置方法的指标参数，指标参数包括光伏、风机、柴油发电机、电池储能、风力发电补贴、光伏发电补贴、单次可再生能源发电最大丢弃率、年平均可再生能源发电丢弃率、单次最大负载切除率、年平均可负载切除率、可再生能源装机容量、负载峰值最小比率、年可再生能源发电量、负载年需求量最小比率、年碳排放总量，获取指标参数的方法包括以下子步骤：
步骤1.1，获取单台风机容量
Figure FDA0002899483130000011
最大可配置风机数量
Figure FDA0002899483130000012
风机使用年限
Figure FDA0002899483130000013
单台风机初始采购成本
Figure FDA0002899483130000014
年维护成本
Figure FDA0002899483130000015
参数；
步骤1.2，获取单个光伏模组容量
Figure FDA0002899483130000016
最大可配置光伏模组数量
Figure FDA0002899483130000017
光伏使用年限
Figure FDA0002899483130000018
单个光伏模组初始采购成本
Figure FDA0002899483130000019
年维护成本
Figure FDA00028994831300000110
参数；
步骤1.3，获取单台柴油发电机额定功率
Figure FDA00028994831300000111
最小输出功率
Figure FDA00028994831300000112
运行维护成本
Figure FDA00028994831300000113
发电转换效率ηdiesel、燃油价格
Figure FDA00028994831300000114
单台柴油发电机初始采购成本
Figure FDA00028994831300000115
参数；
步骤1.4，获取单个电池模组额定容量
Figure FDA00028994831300000116
最大充放电功率
Figure FDA00028994831300000117
放电深度DodBESS、充电效率
Figure FDA00028994831300000118
放电效率
Figure FDA00028994831300000119
运行维护成本
Figure FDA00028994831300000120
自放电率εBESS、初始采购成本
Figure FDA00028994831300000121
替换成本
Figure FDA00028994831300000122
累积放电能力
Figure FDA00028994831300000123
初始容量
Figure FDA00028994831300000124
参数；
步骤1.5，获取风力发电补贴
Figure FDA00028994831300000125
光伏发电补贴
Figure FDA00028994831300000126
单次可再生能源发电最大丢弃率
Figure FDA00028994831300000127
年平均可再生能源发电丢弃率
Figure FDA00028994831300000128
单次最大负载切除率
Figure FDA00028994831300000129
年平均可负载切除率
Figure FDA00028994831300000130
可再生能源装机容量、负载峰值最小比率
Figure FDA00028994831300000131
年可再生能源发电量、负载年需求量最小比率
Figure FDA00028994831300000132
年碳排放总量SCO2参数；
步骤2，根据基础信息生成约束模型；
其中，根据基础信息生成约束模型的方法包括以下子步骤：
步骤2.1，各分布式微电源数量约束，
Figure FDA0002899483130000021
Figure FDA0002899483130000022
Figure FDA0002899483130000023
Figure FDA0002899483130000024
其中，Nwind为风机配置数量、NPV为光伏配置数量、NBESS为电池储能模组配置数量、Ndiesel为柴油发电机配置数量，
Figure FDA0002899483130000025
分别表示风机、光伏、电池储能模组、柴油发电机最大可配置数量；
步骤2.2，供电不满足率约束建模，根据时间尺度的不同，供电不满足率又可分为单次供电不满足率与年平均供电不满足率，
年平均电力不满足率约束，
Figure FDA0002899483130000026
Figure FDA0002899483130000027
表示年平均电力不满足率最大值，用于约束海岛微电网的年平均供电能力，其中，Ploss(t)为时段t的供应不足功率，Pload(t)为时段t的负载需求，t∈[1,2,…,T]日，T为控制时域，T＝365日，
单次电力不满足率约束，
Figure FDA0002899483130000028
Figure FDA0002899483130000029
表示单次电力不满足率最大值，用于约束海岛微电网的实时供电能力；
步骤2.3，可再生能源丢弃率约束建模分为单次可再生能源丢弃率与年平均可再生能源丢弃率，其中，
年平均可再生能源丢弃率约束，
Figure FDA00028994831300000210
其中，Pdump(t)为时段t的可再生能源丢弃功率，
Figure FDA00028994831300000211
为年平均可再生能源最大丢弃率，用于约束海岛微电网的年平均可再生能源利用率，Pwind(t)表示风机在时段t的功率，Nwind为风机配置数量，PPV(t)为单个光伏模组容量，NPV为光伏配置数量，
单次可再生能源丢弃率约束，
Figure FDA00028994831300000212
Figure FDA00028994831300000213
为单次可再生能源最大丢弃率，用于约束海岛微电网的可再生能源接纳能力；
步骤2.4，可再生能源发电渗透率约束为，
Figure FDA00028994831300000214
其中
Figure FDA00028994831300000215
为海岛微电网中可再生能源发电容量占比最小值，
Figure FDA00028994831300000216
为单个光伏模组容量，
Figure FDA00028994831300000217
为时段t的最大负载需求，Nwind为风机配置数量，
Figure FDA00028994831300000218
为单台风机容量；
步骤2.5，可再生能源发电量占总发电量比例约束为，
Figure FDA0002899483130000031
其中
Figure FDA0002899483130000032
为海岛微电网中可再生能源总发电容量在系统总发电量中的占比最小值；
步骤2.6，年碳排放总量约束为，
污染物排放量约束，
Figure FDA0002899483130000033
其中，Pdiesel(t)表示柴油发电机在时段t的功率，αCO2为柴油发电机每产生1kWh电能的CO2排放量，SCO2为海岛微电网的平均年最大碳排放量，Δt为时段长度；
步骤2.7，系统供需平衡约束为，
Pwind(t)Nwind+PPV(t)NPV+Pdiesel(t)+PBESSd(t)-PBESSc(t)＝Pload(t)-Ploss(t)；
步骤2.8，电池储能系统约束为，
储能充电功率约束，
Figure FDA0002899483130000034
储能放电功率约束，
Figure FDA0002899483130000035
储能充放电行为约束，δBESSd(t)+δBESSc(t)≤1，储能充放电动态变化模型，
Figure FDA0002899483130000036
储能容量约束模型，
Figure FDA0002899483130000037
其中，PBESSc(t)、PBESSd(t)分别是储能系统充、放电功率，
Figure FDA0002899483130000038
分别表示单个储能模块的最小、最大充电功率，
Figure FDA0002899483130000039
分别表示单个储能模组的最小、最大放电功率，NBESS为储能模组数量，δBESSd(t)、δBESSc(t)分别表示储能系统运行状态，
Figure FDA00028994831300000310
分别表示单个储能模组的最小、最大能量，Δt为时段长度；
步骤3，根据约束模型构建海岛微电网综合优化联合模型；
步骤4，根据指标参数运行海岛微电网综合优化联合模型并输出优化配置结果。
2.根据权利要求1所述的一种海岛微电网综合优化配置方法，其特征在于，在步骤1中，获取海岛微电网综合优化配置方法的基础信息包括，获取当地的风速v(t)、光照强度GPV(t)、温度ttemp(t)、负载需求Pload(t)，其中，t∈[1,2,…,T]日，T为控制时域，T＝365日。
3.根据权利要求1所述的一种海岛微电网综合优化配置方法，其特征在于，在步骤3中，根据约束模型构建海岛微电网综合优化联合模型的方法包括以下子步骤：
步骤3.1，构建海岛微电网运行及优化配置联合目标函数，
系统优化目标函数minClcc＝CRF(r,LMG)Ccap+Cfuel+CO&M+Cchg+CpenL+Cemi，
其中，Ccap为所有设备购置初始投资成本、Cfuel为柴油发电机组年平均燃料成本、CO&M为所有设备年平均运行维护成本，Cchg为所有设备年平均替换成本、CpenL为系统年平均供电不足的惩罚成本，Cemi为年平均污染物排放年平均惩罚成本，CRF(r,LMG)为年资金回收率，其中，
Figure FDA0002899483130000041
i为5年以上的贷款利率，f为通货膨胀率，r为实际贷款利率，LMG为海岛微电网规划使用年限；
步骤3.2，初始投资成本模型构建，初始投资成本Ccap可表示为，
Figure FDA0002899483130000042
Figure FDA0002899483130000043
其中，
Figure FDA0002899483130000044
分别表示单台风机、光伏模组、储能单元、柴油发电机的初始购买单价，Nwind、NPV、NBESS、Ndiesel分别表示海岛微电网所配置类型风机、光伏模组、储能单元、柴油发电机的数量，CRF(r,LMG)计算公式为，
Figure FDA0002899483130000045
其中，i为5年以上的贷款利率，f为通货膨胀率，r为实际贷款利率，LMG为海岛微电网规划使用年限；
步骤3.3，燃料成本模型构建，燃料成本Cfuel可表示为，
Figure FDA0002899483130000046
其中，cfuel为燃料的单价，wfuel(t)为燃料在t时段的消耗量，t∈[1,2,…,T]日，T为控制时域，T＝365日；
步骤3.4，系统运行维护成本模型构建，微电网年运行维护费用与系统中各设备的运行状况有关，CO&M可表示为，
Figure FDA0002899483130000047
Figure FDA0002899483130000048
其中，
Figure FDA0002899483130000049
分别表示储能单元、柴油发电机单位时间的运行维护成本，δBESSc(t)、δBESSd(t)、δdiesel(t)按顺序分别表示储能充电状态、储能放电状态、柴油发电机运行状态，
Figure FDA00028994831300000410
分别表示风机、光伏年运行维护成本；
步骤3.5，设备年替换成本模型构建，设备年替换成本Cchg可表示为，
Figure FDA0002899483130000051
其中，
Figure FDA0002899483130000052
Figure FDA0002899483130000053
分别为储能、风机、光伏、柴油发电机年替换成本；
步骤3.6，电池储能年均替换成本模型构建，电池储能年均替换成本为，
Figure FDA0002899483130000054
其中，
Figure FDA0002899483130000055
为每个电池储能单元的替换费用，kBESS为电池的损耗度指数，表示一段时间内消耗的储能电池占电池总量的比例，其表达式为，
Figure FDA0002899483130000056
其中，
Figure FDA0002899483130000057
为单个电池模组的累积充、放电量上限，
Figure FDA0002899483130000058
为电池储能系统一年的累积充电和放电的电量总和，
Figure FDA0002899483130000059
其中，
Figure FDA00028994831300000510
Figure FDA00028994831300000511
分别表示电池储能系统在时段t的充电、放电功率，
Figure FDA00028994831300000512
分别表示电池储能系统充电、放电效率，Δt为时段长度；
步骤3.7，电力供应不足惩罚成本模型构建，年平均电力供应不足惩罚成本CpenL可表示为，
Figure FDA00028994831300000513
其中，closs为电力供应不足惩罚成本系数，Ploss(t)为时段t的供应不足功率；
步骤3.8，排污惩罚成模型构建，排污惩罚成本Cemi可表示为，
Figure FDA00028994831300000514
其中，ci为第i项污染物的环境价值，Mi为第i项污染物的年总排放量，Nemi为排放污染物的种类数。
4.根据权利要求3所述的一种海岛微电网综合优化配置方法，其特征在于，在步骤4中，根据指标参数运行海岛微电网综合优化联合模型并输出优化配置结果的方法包括以下子步骤：
步骤4.1，由历史风速数据计算出参考风机的历史输出功率数据，
风电t时段输出功率Pwind(t)是在获取t时段风机切入风速预测结果v(t)基础上，通过风电机组输出模型计算，风机输出功率计算方法为，
Figure FDA00028994831300000515
其中，
Figure FDA00028994831300000516
为风机的额定功率，表示单位风机所能输出的功率，awind、bwind均为风电机组输出拟合系数
Figure FDA0002899483130000061
vc、vr、vco分别表示风机的切入速度、额定风速和切出风速，通过风速传感器获取；
步骤4.2，由历史光照强度数据计算出参考光伏模组的历史输出功率数据，
光伏发电的t时段出力PPV(t)是在获取t时段光照强度GPV(t)的基础上，通过典型的光伏输出功率模型计算，光伏出力PPV(t)和光强GPV(t)的关系为，
Figure FDA0002899483130000062
其中，
Figure FDA0002899483130000063
为光伏的额定功率，表示单位光强所能输出的功率，Gstd为额定光照强度(kW/m2)，Rc为光伏电池组光强下光伏出力与光强的关系开始由非线性变为线性强度的光强，GPV(t)为时段t的实时光强(kW/m2)；
步骤4.3，计算并输出风机年均替换成本
Figure FDA0002899483130000064
Figure FDA0002899483130000065
其中，二元函数
Figure FDA0002899483130000066
用于将未来的费用折算成年均费用，其中，Nwind为海岛微电网所配置光伏的数量，
Figure FDA0002899483130000067
为风机单台替换成本，fwind为设备寿命不同于工程周期而引入的折算系数，Swind为工程周期结束时风机剩余设备残值，
Figure FDA0002899483130000068
为风机设计寿命，r为实际贷款利率，LMG为海岛微电网规划使用年限，
Figure FDA0002899483130000069
Figure FDA00028994831300000610
Figure FDA00028994831300000611
其中，
Figure FDA00028994831300000612
为取整函数，用于计算小于等于x的最大整数，Lwindrep为工程周期内风机设计寿命与替换次数的乘积，Lwindrem为工程周期结束时风机剩余寿命；
步骤4.4，计算并输出光伏年均替换成本
Figure FDA00028994831300000613
Figure FDA00028994831300000614
其中，二元函数
Figure FDA0002899483130000071
用于将未来的费用折算成年均费用，其中，NPV为海岛微电网所配置光伏的数量，
Figure FDA0002899483130000072
为光伏单台替换成本，fPV为设备寿命不同于工程周期而引入的折算系数，SPV为工程周期结束时光伏剩余设备残值，
Figure FDA0002899483130000073
为光伏设计寿命，r为实际贷款利率，LMG为海岛微电网规划使用年限，
Figure FDA0002899483130000074
Figure FDA0002899483130000075
其中，
Figure FDA0002899483130000076
为取整函数，用于计算小于等于x的最大整数，LPVrep为工程周期内光伏设计寿命与替换次数的乘积，LPVrem为工程周期结束时光伏剩余寿命；
步骤4.4，计算并输出柴油发电机年均替换成本
Figure FDA0002899483130000077
Figure FDA0002899483130000078
其中，二元函数
Figure FDA0002899483130000079
用于将未来的费用折算成年均费用，其中，Ndiesel为海岛微电网所配置柴油发电机的数量，
Figure FDA00028994831300000710
为柴油发电机单台替换成本，fdiesel为设备寿命不同于工程周期而引入的折算系数，Sdiesel为工程周期结束时柴油发电机剩余设备残值，
Figure FDA00028994831300000711
为柴油发电机设计寿命，r为实际贷款利率，LMG为海岛微电网规划使用年限，
Figure FDA00028994831300000712
Figure FDA00028994831300000713
Figure FDA00028994831300000714
其中，
Figure FDA00028994831300000715
为取整函数，用于计算小于等于x的最大整数，Ldieselrep为工程周期内柴油发电机设计寿命与替换次数的乘积，Ldieselrem为工程周期结束时柴油发电机剩余寿命。
5.一种海岛微电网综合优化配置装置，其特征在于，所述装置包括：
参数采集单元，获取海岛微电网综合优化配置方法的基础信息和指标参数；
其中，获取海岛微电网综合优化配置方法的指标参数，指标参数包括光伏、风机、柴油发电机、电池储能、风力发电补贴、光伏发电补贴、单次可再生能源发电最大丢弃率、年平均可再生能源发电丢弃率、单次最大负载切除率、年平均可负载切除率、可再生能源装机容量、负载峰值最小比率、年可再生能源发电量、负载年需求量最小比率、年碳排放总量，获取指标参数的方法包括以下子步骤：
步骤1.1，获取单台风机容量
Figure FDA0002899483130000081
最大可配置风机数量
Figure FDA0002899483130000082
风机使用年限
Figure FDA0002899483130000083
单台风机初始采购成本
Figure FDA0002899483130000084
年维护成本
Figure FDA0002899483130000085
参数；
步骤1.2，获取单个光伏模组容量
Figure FDA0002899483130000086
最大可配置光伏模组数量
Figure FDA0002899483130000087
光伏使用年限
Figure FDA0002899483130000088
单个光伏模组初始采购成本
Figure FDA0002899483130000089
年维护成本
Figure FDA00028994831300000810
参数；
步骤1.3，获取单台柴油发电机额定功率
Figure FDA00028994831300000811
最小输出功率
Figure FDA00028994831300000812
运行维护成本
Figure FDA00028994831300000813
发电转换效率ηdiesel、燃油价格
Figure FDA00028994831300000814
单台柴油发电机初始采购成本
Figure FDA00028994831300000815
参数；
步骤1.4，获取单个电池模组额定容量
Figure FDA00028994831300000816
最大充放电功率
Figure FDA00028994831300000817
放电深度DodBBSS、充电效率
Figure FDA00028994831300000818
放电效率
Figure FDA00028994831300000819
运行维护成本
Figure FDA00028994831300000820
自放电率εBESS、初始采购成本
Figure FDA00028994831300000821
替换成本
Figure FDA00028994831300000822
累积放电能力
Figure FDA00028994831300000823
初始容量
Figure FDA00028994831300000824
参数；
步骤1.5，获取风力发电补贴
Figure FDA00028994831300000825
光伏发电补贴
Figure FDA00028994831300000826
单次可再生能源发电最大丢弃率
Figure FDA00028994831300000827
年平均可再生能源发电丢弃率
Figure FDA00028994831300000828
单次最大负载切除率
Figure FDA00028994831300000829
年平均可负载切除率
Figure FDA00028994831300000830
可再生能源装机容量、负载峰值最小比率
Figure FDA00028994831300000831
年可再生能源发电量、负载年需求量最小比率
Figure FDA00028994831300000832
年碳排放总量SCO2参数；
约束模型生成单元，根据基础信息生成约束模型；
其中，根据基础信息生成约束模型的方法包括以下子步骤：
步骤2.1，各分布式微电源数量约束，
Figure FDA00028994831300000833
Figure FDA00028994831300000834
Figure FDA00028994831300000835
Figure FDA00028994831300000836
其中，Nwind为风机配置数量、NPv为光伏配置数量、NBESS为电池储能模组配置数量、Ndiesel为柴油发电机配置数量，
Figure FDA00028994831300000837
分别表示风机、光伏、电池储能模组、柴油发电机最大可配置数量；
步骤2.2，供电不满足率约束建模，根据时间尺度的不同，供电不满足率又可分为单次供电不满足率与年平均供电不满足率，
年平均电力不满足率约束，
Figure FDA0002899483130000091
Figure FDA0002899483130000092
表示年平均电力不满足率最大值，用于约束海岛微电网的年平均供电能力，其中，Ploss(t)为时段t的供应不足功率，Pload(t)为时段t的负载需求，t∈[1,2,…,T]日，T为控制时域，T＝365日，
单次电力不满足率约束，
Figure FDA0002899483130000093
Figure FDA0002899483130000094
表示单次电力不满足率最大值，用于约束海岛微电网的实时供电能力；
步骤2.3，可再生能源丢弃率约束建模分为单次可再生能源丢弃率与年平均可再生能源丢弃率，其中，
年平均可再生能源丢弃率约束，
Figure FDA0002899483130000095
其中，Pdump(t)为时段t的可再生能源丢弃功率，
Figure FDA0002899483130000096
为年平均可再生能源最大丢弃率，用于约束海岛微电网的年平均可再生能源利用率，Pwind(t)表示风机在时段t的功率，Nwind为风机配置数量，PPV(t)为单个光伏模组容量，NPV为光伏配置数量，
单次可再生能源丢弃率约束，
Figure FDA0002899483130000097
Figure FDA0002899483130000098
为单次可再生能源最大丢弃率，用于约束海岛微电网的可再生能源接纳能力；
步骤2.4，可再生能源发电渗透率约束为，
Figure FDA0002899483130000099
其中
Figure FDA00028994831300000910
为海岛微电网中可再生能源发电容量占比最小值，
Figure FDA00028994831300000911
为单个光伏模组容量，
Figure FDA00028994831300000912
为时段t的最大负载需求，Nwind为风机配置数量，
Figure FDA00028994831300000913
为单台风机容量；
步骤2.5，可再生能源发电量占总发电量比例约束为，
Figure FDA00028994831300000914
其中
Figure FDA00028994831300000915
为海岛微电网中可再生能源总发电容量在系统总发电量中的占比最小值；
步骤2.6，年碳排放总量约束为，
污染物排放量约束，
Figure FDA0002899483130000101
其中，Pdiesel(t)表示柴油发电机在时段t的功率，αCO2为柴油发电机每产生1kWh电能的CO2排放量，SCO2为海岛微电网的平均年最大碳排放量，Δt为时段长度；
步骤2.7，系统供需平衡约束为，
Pwind(t)Nwind+PPV(t)NPV+Pdiesel(t)+PBESSd(t)-PBESSc(t)＝Pload(t)-Ploss(t)；
步骤2.8，电池储能系统约束为，
储能充电功率约束，
Figure FDA0002899483130000102
储能放电功率约束，
Figure FDA0002899483130000103
储能充放电行为约束，δBESSd(t)+δBESSc(t)≤1，储能充放电动态变化模型，
Figure FDA0002899483130000104
储能容量约束模型，
Figure FDA0002899483130000105
其中，PBESSc(t)、PBESSd(t)分别是储能系统充、放电功率，
Figure FDA0002899483130000106
分别表示单个储能模块的最小、最大充电功率，
Figure FDA0002899483130000107
分别表示单个储能模组的最小、最大放电功率，NBESS为储能模组数量，δBESSd(t)、δBESSc(t)分别表示储能系统运行状态，
Figure FDA0002899483130000108
分别表示单个储能模组的最小、最大能量，Δt为时段长度；
优化模型构建单元，根据约束模型构建海岛微电网综合优化联合模型；
优化配置输出单元，根据指标参数运行海岛微电网综合优化联合模型并输出优化配置结果。
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