CN109948816B - 一种微网调度方法 - Google Patents

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周翔
何志俊
邹海东
王荣琴
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Jiangsu Maoyuan Electrical Co ltd
State Grid Corp of China SGCC
Yancheng Power Supply Co of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
Dongtai Power Supply Co of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
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Jiangsu Maoyuan Electrical Co ltd
State Grid Corp of China SGCC
Yancheng Power Supply Co of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
Dongtai Power Supply Co of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明公布了一种微网调度方法，所述方法如下：利用局部微网控制器获取充电站点中数据，所述数据包括：预约路程、预约时间段、最小消耗功率，预约数量；根据预约路程、预约时间段、最小消耗功率、预约数量，来获取预约时间段内预约充电的电动汽车所需消耗的总功率；确定目标函数及约束条件，从而构建微网调度数学模型；局部微网控制器将所述微网调度数学模型传送给区域微网控制器，区域微网控制器利用遗传算法求解最优解，并根据求解的最优解进行电网母线及各微网的电能调度，通过该调度方法完成区域微网的合理调度，减少局部地区充电桩的欠功率数量，提高分布式电源效率。

Description

一种微网调度方法
技术领域
本发明属于电能调度领域，涉及一种微网调度方法。
背景技术
随着国家对节能减排日益增长的需求，电动汽车已经越来越普及，伴随着电动汽车的普及，在未来，充电桩的大面积铺设将成为趋势，充电桩的大量普及，也将带来对电网的进一步改造；而伴随着国家对清洁能源、电网稳定性的需求，各类适应充电桩的微网已经产生，然而，关于适应充电桩的微网调度方法还比较少。
发明内容
本发明的目的在于，提出一种微网调度方法，以适应充电桩的需要，能够实现微网能量的合理调度，减少局部地区充电桩的欠功率数量，提高分布式电源效率。
本发明目的是通过以下技术方案来实现：
一种微网调度方法，其中，所述微网包括一个区域微网控制器、多个局部微网控制器；
多个局部微网控制器分别连接至不同的微网，且一个局部微网控制器连接一个微网；
每个所述微网均包括：分布式电源、储能装置、能量转换装置、用户负荷、充电站点、保护和监控装置。
所述区域微网控制器，用于协调各局部微网控制器，在各局部微网控制器间实现信息交互，实现区域电网的能量调度。
所述调度方法包括如下步骤：
利用局部微网控制器获取充电站点中数据，所述数据包括：预约路程、预约时间段、最小消耗功率，预约数量。
最小消耗功率为充电站点中所有充电用设备的待机功率；
根据预约路程、预约时间段、最小消耗功率、预约数量，来获取预约时间段内预约充电的电动汽车所需消耗的总功率；
确定目标函数及约束条件，从而构建微网调度数学模型
所述确定目标函数及约束条件，从而构建微网调度数学模型的具体步骤为：
以
Figure BDA0001811145920000011
为目标函数，确定最小消耗功率约束条件、数量约束条件来构建微网调度数学模型(即目标函数+最小消耗功率约束条件+数量约束条件)。
其中
Figure BDA0001811145920000021
Pe为平均到每一时间段的用户负荷的消耗功率，PG为平均到每一时间段的分布式电源，PB为平均到每一时间段的储能装置供给，Pm,n为充电站点m中n时间段预约充电的电动汽车所需消耗的总功率，M为当前区域中所含有的充电站点的总数，n＝1表示第1时间段，全天共分为24个时间段，Nm为充电站点m中设置的车位数量
所述最小消耗功率约束条件为：当充电站点m中没有预约车辆时，充电站点m预约时间段内的最小消耗功率被认为是Pm,n；
所述数量约束条件具体为：充电站点m内预约时间段内预约充电的电动汽车的数量Xm,n≤Nm；
局部微网控制器将所述微网调度数学模型传送给区域微网控制器，区域微网控制器利用遗传算法求解最优Xm,n，并根据求解的最优Xm,n进行电网母线及各微网的电能调度。
附图说明
图1为本发明微网调度方法流程图；
具体实施方式
下面结合具体的实例对本发明作进一步的详细说明，所述为对本发明的解释而不是限定。
根据本发明实施例，如图1所示的流程图，提供了一种微网调度方法：
一种微网调度方法，其中，所述微网包括一个区域微网控制器、多个局部微网控制器；
多个局部微网控制器分别连接至不同的微网，且一个局部微网控制器连接一个微网；
每个所述微网均包括：分布式电源、储能装置、能量转换装置、用户负荷、充电站点、保护和监控装置。
所述区域微网控制器，用于协调各局部微网控制器，在各局部微网控制器间实现信息交互，实现区域电网的能量调度。
所述调度方法包括如下步骤：
利用局部微网控制器获取充电站点中数据，所述数据包括：预约路程、预约时间段、最小消耗功率，预约数量。
预约路程为：站点被预约充电后，需要给车辆补给的路程数，例如：某车辆A预约需要补充能够行驶100km的电能。
预约时间段为：预约进行充电的时间段。
预约数量：站点被预约用于充电的车位数量。
最小消耗功率为充电站点中所有充电用设备的待机功率；
局部微网控制器进一步完成如下的步骤：
根据预约路程、预约时间段、最小消耗功率、预约数量，来获取预约时间段内预约充电的电动汽车所需消耗的总功率；
确定目标函数及约束条件，从而构建微网调度数学模型
所述确定目标函数及约束条件，从而构建微网调度数学模型的具体步骤为：
以
Figure BDA0001811145920000031
为目标函数，确定最小消耗功率约束条件、数量约束条件来构建微网调度数学模型(即目标函数+最小消耗功率约束条件+数量约束条件)。
其中
Figure BDA0001811145920000032
Pe为平均到每一时段的用户负荷的消耗功率，PG为平均到每一时段的分布式电源，PB为平均到每一时段的储能装置供给，Pm,n为充电站点m中n时间段预约充电的电动汽车所需消耗的总功率，M为当前区域中所含有的充电站点的总数，n＝1表示第1时间段，全天共分为24个时间段，Nm为充电站点m中设置的车位数量
所述最小消耗功率约束条件为：当充电站点m中没有预约车辆时，充电站点m预约时间段内的最小消耗功率被认为是Pm,n；
所述数量约束条件具体为：充电站点m内预约时间段内预约充电的电动汽车的数量Xm,n≤Nm；
局部微网控制器将所述微网调度数学模型传送给区域微网控制器，区域微网控制器利用遗传算法求解最优Xm,n，并根据求解的最优Xm,n进行电网母线及各微网的电能调度；
具体算法如下：
1)输入微网调度数学模型,输入算法迭代次数、种群数量，初始化种群；
2)解码计算种群适应度；
3)判断是否达到算法迭代数，是则停止计算输出最优Xm,n；否则转至步骤4)
4)对遗传算法进行选择、交叉、变异操作，返回步骤2)。
通过上述步骤，区域微网控制器能够获知全天时间段的最优预约电动汽车数量，以方便各微网中分布式电源以及电网母线的及时电力供给，有助于减少局部地区充电桩的欠功率数量，从而最大限度的利用了局部微网的分布式电源。
最后应该说明的是，结合上述实施例仅说明本发明的技术方案而非对其限制。所属领域的普通技术人员应当理解到，本领域技术人员可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，但这些修改或变更均在申请待批的权利要求保护范围之中。

Claims (1)

1.一种微网调度方法，其特征在于：所述微网包括一个区域微网控制器、多个局部微网控制器；
多个局部微网控制器分别连接至不同的微网，且一个局部微网控制器连接一个微网；
每个所述微网均包括：分布式电源、储能装置、能量转换装置、用户负荷、充电站点、保护和监控装置；
所述区域微网控制器，用于协调各局部微网控制器，在各局部微网控制器间实现信息交互以及区域电网的能量调度；
所述调度方法包括如下步骤：
利用局部微网控制器获取充电站点中数据，所述数据包括：预约路程、预约时间段、最小消耗功率，预约数量；
最小消耗功率为充电站点中所有充电用设备的待机功率；
根据预约路程、预约时间段、最小消耗功率、预约数量，来获取预约时间段内预约充电的电动汽车所需消耗的总功率；
确定目标函数及约束条件，从而构建微网调度数学模型；
求解最优Xm，n，并根据求解的最优Xm，n进行电网母线及各微网的电能调度；
所述确定目标函数及约束条件，从而构建微网调度数学模型的具体步骤为：
以
Figure FDA0003673930470000011
为目标函数，确定最小消耗功率约束条件、数量约束条件来构建微网调度数学模型；
其中
Figure FDA0003673930470000012
Pe为平均到每一时段的用户负荷的消耗功率，PG为平均到每一时段的分布式电源，PB为平均到每一时段的储能装置供给，Pm，n为充电站点m中n时间段预约充电的电动汽车所需消耗的总功率，M为当前区域中所含有的充电站点的总数，n＝1表示第1时间段，全天共分为24个时间段；
所述最小消耗功率约束条件为：当充电站点m中没有预约车辆时，充电站点m预约时间段内的最小消耗功率被认为是Pm，n；
所述数量约束条件具体为：充电站点m内预约时间段内预约充电的电动汽车的数量Xm，n≤Nm；Nm为充电站点m中设置的车位数量；
求解最优Xm，n，并根据求解的最优Xm，n进行电网母线及各微网的电能调度，具体包括：
局部微网控制器将所述微网调度数学模型传送给区域微网控制器，区域微网控制器利用遗传算法求解最优Xm，n，并根据求解的最优Xm，n进行电网母线及各微网的电能调度。
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