CN109873449A - 一种户用微网中光储容量优化配置方法 - Google Patents

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Abstract

一种户用微网中光储容量优化配置方法。本发明以包含光伏和储能系统的户用微网为对象，提出一种解决户用微网中光储容量配置问题的方法。首先提出了一种能量调度策略，在该调度策略的基础上计及用户买电成本、卖电收益和光储系统的成本，建立了以投资益本比最大为目标的储光储容量优化配置模型，采用遗传算法进行求解，确定最优的光储容量。在当今光伏电池板和储能价格仍然较高的情况下，对户用微网中光储容量进行优化，有利于家庭光伏的大量推广。

Description

一种户用微网中光储容量优化配置方法
技术领域
本发明涉及家庭光伏和储能容量配置，特别设计一种户用微网中光储容量优化配置方法。
背景技术
光伏发电是太阳能利用的发展趋势，除大型光伏电站外，户用光伏发电是光伏发电发展的一个重要方向，在国家政策的鼓励下，越来越多的家庭安装户用光伏系统，但由于现阶段光伏电池板和储能系统的成本仍较高，其费用对于户用微网的经济性有很大影响，因此储能和光伏容量的选取问题至关重要。
发明内容
本发明提出一种户用微网中光储容量优化配置方法，基于提出的户用微网能量基本调度策略，综合考虑储能参与调度带来的效益、储能成本和光伏成本，选取投资益本比S作为优化目标，以功率平衡和储能系统工作条件作为约束，采用遗传算法求解户用微网中最佳的光伏容量、储能容量和功率。
所述的户用微网能量基本调度策略为：当光伏出力P pv(t)大于负荷P load(t)时，负荷全部由光伏出力承担，剩余光伏出力为储能充电，储能系统电量已满后的光伏剩余电量采用余电上网形式卖于电网；当光伏出力P pv(t)小于负荷P load(t)时，光伏出力全部供给负荷，若此时为峰时段，由储能供给剩余负荷部分，不足部分由电网提供，若此时为谷时段，由电网为负荷供电。
所述的投资益本比S为：
其中，
，，，
，，
式中，B sub、B sell、B buy分别为户用微网的补贴收益、售电收益和购电收益；C E、C P、C PV分别为储能的容量成本、功率成本和光伏成本；C 0、 C 1、 C 2、C 3分别为光伏的补贴电价、购电的峰时电价、购电的谷时电价和光伏上网电价；c e、c p、c pv分别为储能系统的单位容量成本、单位功率成本和光伏单位功率成本；E e、P e、P pv分别为储能系统的额定容量、额定功率和光伏额定功率；T 1、T 2分别为峰谷分时电价的峰时段和谷时段；T为考察时间；P sess(t)为t时刻储能系统功率，P sess(t)>0表示储能系统放电，P sess(t)<0表示储能系统充电。
所述功率平衡约束条件为，当光伏发电功率不小于负荷功率时，P g(t)表示户用微网系统输入电网的电量，此时约束条件为
P pv (t)+P sess (t)-P g(t)=P load(t)
当光伏发电功率小于负荷功率时，P g(t)表示户用微网系统从电网所购买的电量，此时约束条件为
P pv (t)+P sess (t)+P g(t)=P load(t)
所述储能系统工作条件约束为，储能系统充放电功率不超过功率限值，即
-P e≤P sess(t)≤P e
为提高电池储能系统寿命年限，避免过充过放，通常对储能的荷电状态SOC 进行约束为
SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax。
采用遗传算法求解户用微网中最佳的光伏容量、储能容量和功率，具体步骤如下：
1）输入户用微网的负荷P load(t)和系统参数；
2）初始化种群，在约束条件空间中随机生成N个个体，每个个体由储能系统额定容量、额定功率和光伏容量组成；
3）根据生成的储能容量、功率、光伏容量和负荷数据，按照户用微网能量调度策略计算储能系统充放电功率、电网与户用微网之间的能量流动；
4）计算所有个体的适应度值，保存最优值，判断是否达到终止条件，如果满足终止条件输出个体值，如果不满足终止条件，进行个体的选择；
5）不满足终止条件，对个体进行选择、交叉、变异操作，转到步骤3）继续进行计算。
附图说明
下面结合附图对本发明进一步说明。
图1是户用微网能量调度策略图。
图2是求解流程图。
具体实施方式
本发明提出一种户用微网中光储容量优化配置方法，基于提出的户用微网能量基本调度策略，综合考虑储能参与调度带来的效益、储能成本和光伏成本，选取投资益本比S作为优化目标，以功率平衡和储能系统工作条件作为约束，采用遗传算法求解户用微网中最佳的光伏容量、储能容量和功率。
所述的户用微网能量基本调度策略为：当光伏出力P pv(t)大于负荷P load(t)时，负荷全部由光伏出力承担，剩余光伏出力为储能充电，储能系统电量已满后的光伏剩余电量采用余电上网形式卖于电网；当光伏出力P pv(t)小于负荷P load(t)时，光伏出力全部供给负荷，若此时为峰时段，由储能供给剩余负荷部分，不足部分由电网提供，若此时为谷时段，由电网为负荷供电。
所述的投资益本比S为：
其中，
，，，
，，
式中，B sub、B sell、B buy分别为户用微网的补贴收益、售电收益和购电收益；C E、C P、C PV分别为储能的容量成本、功率成本和光伏成本；C 0、 C 1、 C 2、C 3分别为光伏的补贴电价、购电的峰时电价、购电的谷时电价和光伏上网电价；c e、c p、c pv分别为储能系统的单位容量成本、单位功率成本和光伏单位功率成本；E e、P e、P pv分别为储能系统的额定容量、额定功率和光伏额定功率；T 1、T 2分别为峰谷分时电价的峰时段和谷时段；T为考察时间；P sess(t)为t时刻储能系统功率，P sess(t)>0表示储能系统放电，P sess(t)<0表示储能系统充电。
所述功率平衡约束条件为，当光伏发电功率不小于负荷功率时，P g(t)表示户用微网系统输入电网的电量，此时约束条件为
P pv (t)+P sess (t)-P g(t)=P load(t)
当光伏发电功率小于负荷功率时，P g(t)表示户用微网系统从电网所购买的电量，此时约束条件为
P pv (t)+P sess (t)+P g(t)=P load(t)
所述储能系统工作条件约束为，储能系统充放电功率不超过功率限值，即
-P e≤P sess(t)≤P e
为提高电池储能系统寿命年限，避免过充过放，通常对储能的荷电状态SOC 进行约束为
SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax。
采用遗传算法求解户用微网中最佳的光伏容量、储能容量和功率，具体步骤如下：
1）输入户用微网的负荷P load(t)和系统参数；
2）初始化种群，在约束条件空间中随机生成N个个体，每个个体由储能系统额定容量、额定功率和光伏容量组成；
3）根据生成的储能容量、功率、光伏容量和负荷数据，按照户用微网能量调度策略计算储能系统充放电功率、电网与户用微网之间的能量流动；
4）计算所有个体的适应度值，保存最优值，判断是否达到终止条件，如果满足终止条件输出个体值，如果不满足终止条件，进行个体的选择；
5）不满足终止条件，对个体进行选择、交叉、变异操作，转到步骤3）继续进行计算。
最后，以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (5)

1.一种户用微网中光储容量优化配置方法，其特征是：基于提出的户用微网能量基本调度策略，综合考虑储能参与调度带来的效益、储能成本和光伏成本，选取投资益本比S作为优化目标，以功率平衡和储能系统工作条件作为约束，采用遗传算法求解户用微网中最佳的光伏容量、储能容量和功率。
2.根据权利要求1所述的一种户用微网中光储容量优化配置方法，其特征是：所述的户用微网能量基本调度策略为：当光伏出力P pv(t)大于负荷P load(t)时，负荷全部由光伏出力承担，剩余光伏出力为储能充电，储能系统电量已满后的光伏剩余电量采用余电上网形式卖于电网；当光伏出力P pv(t)小于负荷P load(t)时，光伏出力全部供给负荷，若此时为峰时段，由储能供给剩余负荷部分，不足部分由电网提供，若此时为谷时段，由电网为负荷供电。
3.根据权利要求1所述的一种户用微网中光储容量优化配置方法，其特征是：所述的投资益本比S为：
其中，
，，，
，，
式中，B sub、B sell、B buy分别为户用微网的补贴收益、售电收益和购电收益；C E、C P、C PV分别为储能的容量成本、功率成本和光伏成本；C 0、 C 1、 C 2、C 3分别为光伏的补贴电价、购电的峰时电价、购电的谷时电价和光伏上网电价；c e、c p、c pv分别为储能系统的单位容量成本、单位功率成本和光伏单位功率成本；E e、P e、P pv分别为储能系统的额定容量、额定功率和光伏额定功率；T 1、T 2分别为峰谷分时电价的峰时段和谷时段；T为考察时间；P sess(t)为t时刻储能系统功率，P sess(t)>0表示储能系统放电，P sess(t)<0表示储能系统充电。
4.根据权利要求1所述的一种户用微网中光储容量优化配置方法，其特征是：所述功率平衡约束条件为，当光伏发电功率不小于负荷功率时，P g(t)表示户用微网系统输入电网的电量，此时约束条件为
P pv (t)+ P sess (t)- P g(t)= P load(t)
当光伏发电功率小于负荷功率时，P g(t)表示户用微网系统从电网所购买的电量，此时约束条件为
P pv (t)+ P sess (t)+ P g(t)= P load(t)
所述储能系统工作条件约束为，储能系统充放电功率不超过功率限值，即
-P e≤P sess(t)≤P e
为提高电池储能系统寿命年限，避免过充过放，通常对储能的荷电状态SOC 进行约束为
SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax 。
5.根据权利要求1所述的一种户用微网中光储容量优化配置方法，其特征是：采用遗传算法求解户用微网中最佳的光伏容量、储能容量和功率，具体步骤如下：
输入户用微网的负荷P load(t)和系统参数；
初始化种群，在约束条件空间中随机生成N个个体，每个个体由储能系统额定容量、额定功率和光伏容量组成；
根据生成的储能容量、功率、光伏容量和负荷数据，按照户用微网能量调度策略计算储能系统充放电功率、电网与户用微网之间的能量流动；
计算所有个体的适应度值，保存最优值，判断是否达到终止条件，如果满足终止条件输出个体值，如果不满足终止条件，进行个体的选择；
5）不满足终止条件，对个体进行选择、交叉、变异操作，转到步骤3）继续进行计算。
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