CN112366684A - 一种海岛微电网系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种海岛微电网系统，其技术方案要点是包括有数据存储模块、数据处理模块、运行预测模块以及决策与控制模块，数据存储模块用于检测并存储电池组荷电状态和充放电深度状态，数据处理模块用于根据电池组荷电状态和反馈充放电深度状态折算成经济成本并进行评估，运行预测模块用于将多目标问题转化成单目标进行优化求解，以经济成本、联络线负载率和联络线功率方差为优化目标进行优化，决策与控制模块用于在避免储能频繁充放电的情况下，调整功率联络线流动功率，提高联络线负载率，降低联络线功率方差，从而提高其联络线利用率，该海岛微电网系统能够优化联络线的资产利用率和储能寿命，避免了单目标优化下的极端情况。

Description

一种海岛微电网系统
技术领域
本发明涉及海岛微电网优化技术领域，更具体地说，它涉及一种海岛微电 网系统。
背景技术
近年来，由于能源危机，环境污染，碳排放超标等问题，可再生能源发电 技术和能源存储技术受到了人们的关注。随着可再生能源的开发和利用，分布 式发电(distributedgeneration，DG)受到广泛关注，微电网技术也得到充 分发展。海岛区域含有丰富的风能，太阳能资源，中国海岸线广阔，拥有着众 多海岛微电网示范项目。例如，南麂岛电网于2014年进行了新能源改造，现有 风力发电系统1000kW，光伏发电系统835kW，柴油机发电系统1700kW；南方电 网自2011年起开始进行以西沙群岛为主的多能互补离网海岛微电网关键技术研 发，启动了万山海岛新能源微电网示范项目，在东澳岛、桂山岛等海岛构建了 风光柴储多能互补的一体化海岛智能微电网系统。
海岛微电网优化运行是微电网协调控制中的重要研究课题。目前学者对海 岛微电网优化运行的研究侧重于协调微电网内部的分布式电源和储能出力，以 达到经济性最优，系统内部稳定等目的，对微电网的资产利用率关注较少。并 且在使用储能平抑波动时，对储能的寿命损耗考虑不够充分。海岛地区位置偏 远，风光资源波动较大，储能寿命相对较短，因此，对于海岛微电网，储能的 寿命问题应该受到更多关注。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种海岛微电网系统， 该海岛微电网系统能够优化联络线的资产利用率和储能寿命，避免了单目标优 化下的极端情况。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种海岛微电网系统，包 括有储能模块、发电模块、主电网模块、电负荷模块、微电网优化运行模块， 所述微电网优化运行模块分别与储能模块、发电模块、主电网模块、电负荷模 块连接；
所述电负荷模块分别与储能模块、发电模块、主电网模块连接，用于接收 电源；
所述主电网模块与储能模块通过联络线连接，用于对储能模块进行充电操 作，并且为电负荷模块提供主电源；
所述发电模块与储能模块连接，用于对储能模块进行充电操作，当主电网 模块断电时为电负荷模块提供副电源；
所述储能模块用于对电负荷模块提供备用电源；
所述微电网优化运行模块包括有数据存储模块、数据处理模块、运行预测 模块以及决策与控制模块；
所述数据存储模块与储能模块连接，用于检测并存储电池组荷电状态和充 放电深度状态、以及联络线利用率、联络线负载率、联络线功率方差；
所述数据处理模块与数据存储模块连接，用于根据电池组荷电状态和反馈 充放电深度状态折算成经济成本并进行评估；
所述运行预测模块分别与数据存储模块和数据处理模块连接，用于根据目 标隶属度函数以最大化满意度指标法将多目标问题转化成单目标进行优化求 解，以海岛微电网的经济成本、联络线负载率和联络线功率方差为优化目标进 行优化；
所述决策与控制模块与运行预测模块连接，用于在避免储能频繁充放电的 情况下，调整功率联络线流动功率，提高联络线负载率，降低联络线功率方差， 从而提高其联络线利用率。
本发明进一步设置为：所述发电模块包括有风机发电子模块、油机发电子 模块、光伏发电子模块，所述油机发电子模块作为备用可控电源，与储能模块、 联络线共同平衡分布式电源出力和负荷预测误差。
本发明进一步设置为：所述数据存储模块包括有蓄电池充放电模型子模块， 所述蓄电池充放电模型子模块与储能模块连接，用于检测并存储电池组荷电状 态和充放电深度状态；
并且将电池组荷电状态SOC表示为：
Figure BDA0002702019880000031
式中，SOC(t)为t时刻储能电池组荷电状态；Pdis为储能放电功率；Pch为储 能充电功率；ηd为储能变流器逆变转换效率；ηc为储能变流器整流转换效率；c 为储能电站额定容量；Δt为仿真步长；
当仿真步长内储能与电网之间的交流功率为恒定值时，储能模型表示为：
Ebat(t+Δt)＝Ebat(t)+ηcPch(t)Δt-Pdis(t)Δt/ηd
Ebat(t)为t时刻电池电量。
本发明进一步设置为：所述数据存储模块还包括有联络线评价指标子模块， 用于建立联络线功率评价指标，所述建立联络线功率评价指标包括有联络线利 用率、联络线负载率、联络线功率方差；
并且联络线负载率为：
Figure BDA0002702019880000032
式中，Uline为联络线负载率；Sline为功率联络线额定容量；T为运行周期；
联络线功率波动为：
Figure BDA0002702019880000041
式中，σline为联络线功率标准差，用来表征联络线上的功率波动；
Figure BDA0002702019880000048
为联 络线在运行周期上的平均功率。
本发明进一步设置为：所述数据处理模块包括有蓄电池吞吐量寿命模型子 模块，所述蓄电池吞吐量寿命模型子模块与蓄电池充放电模型子模块连接，用 于建立寿命损耗模型，将每次储能对外充放电所损耗的寿命折算成经济成本进 行评估：
Figure BDA0002702019880000042
式中，
Figure BDA0002702019880000043
为蓄电池损失成本；
Figure BDA0002702019880000044
为蓄电池损失成本系数；
并且根据蓄电池充或放出相同能量时，其寿命损耗权重与SOC的关系，对 蓄电池损失成本系数的计算：
Figure BDA0002702019880000045
Figure BDA0002702019880000046
式中，CES为储能单位寿命价格；f[SOC(t)]为蓄电池寿命损耗权重值；
最总得出海岛微电网日运行成本计算：
Figure BDA0002702019880000047
式中，CDAY为海岛微电网日运行成本；cin(t)和cout(t)分别为t时刻海岛微电网 向大电网购电成本与售电成本；Pin(t)和Pout(t)分别为t时刻海岛微电网向大电网购 电和售电功率；cF为单位油价；F(t)为柴油发电机t时刻耗油量。
本发明进一步设置为：还包括有随机机会约束子模块，所述随机机会约束 子模块与蓄电池吞吐量寿命模型子模块连接，用于引入自然资源和负荷的不确 定约束，添加到蓄电池吞吐量寿命模型子模块中进行求解；通过给定置信水平， 可将旋转备用约束以概率形式描述：
[Pcontrol(t)+Rcontrol(t)]+[PPV(t)+δPV(t)]+[Pwind(t)+δwind(t)]≥Pload(t)+δload(t)≥α
Pcontrol(t)＝Pin(t)-Pout(t)+Pde(t)+Pdis(t)-Pch(t)
式中，Pcontrol(t)为海岛电网系统在t时刻可用变量，包括联络线功率，柴油 发电机与系统储能；Pde(t)为柴油发电机t时刻发电量；Rcontrol(t)为海岛电网t时 刻可控变量备用量；δPV(t)，δwind(t)和δload(t)分别表示光伏、风力发电机与负荷的 预测误差；置信水平α为该备用约束条件成立所满足的概率值；
并且以正态分布描述误差的概率部分，将不确定约束转化为确定约束，添 加到蓄电池吞吐量寿命模型子模块中进行求解：
Figure BDA0002702019880000051
式中，F-1(α)表示标准正态分布函数下的α分位点；
Figure BDA0002702019880000052
和
Figure BDA0002702019880000053
分别表 示光伏，风机和负荷预测误差正态分布的标准差。
本发明进一步设置为：所述随机机会约束子模块具体包括有运行约束和随 机机会约束，所述运行约束包括有蓄电池充放电约束、功率联络线容量与功率 变化约束、功率平衡约束等。
本发明进一步设置为：所述运行预测模块内包括有目标隶属度函数子模块， 所述目标隶属度函数子模块用于采用目标隶属度函数进行优化。
综上所述，本发明具有以下有益效果：采用目标隶属度函数，利用最大化 满意度指标法将经济成本、联络线负载率和联络线功率方差等多目标问题转化 成单目标进行优化求解，综合考虑三者之间的影响，引入随机机会约束考虑海 岛微电网的可再生能源与负荷的不确定性，协调网内分布式电源出力进行优化。
本发明所提出的优化运行方法，综合协调三个优化目标值，联络线的资产 利用率和储能寿命均得到了较好的优化，避免了单目标优化下的极端情况，可 为相关海岛微电网工程的运行模式提供参考。
在保证供电质量的基础上，协调联络线流动功率、蓄电池出力与其他分布 式电源出力，达到了提升海岛微电网的资产利用率，延迟储能使用寿命的目的， 避免了单目标优化时所造成的联络线资产利用率低，储能充放电过于频繁的情 况。
附图说明
图1为海岛微电网系统结构框；
图2为微电网优化运行模块结构框图；
图3为根据联络线与储能寿命的海岛微电网优化运行方法的流程图；
图4为根据联络线与储能寿命的海岛微电网优化运行方法的运行框图；
图5为储能寿命损耗权重图；
图6为上半梯形隶属度函数；
图7为下半梯形隶属度函数。
附图标记：1、储能模块；2、发电模块；21、风机发电子模块；22、油机 发电子模块；23、光伏发电子模块；3、主电网模块；4、电负荷模块；5、微电 网优化运行模块；51、数据存储模块；511、蓄电池充放电模型子模块；512、 联络线评价指标子模块；52、数据处理模块；521、蓄电池吞吐量寿命模型子模 块；53、运行预测模块；531、目标隶属度函数子模块；54、决策与控制模块； 6、随机机会约束子模块。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明进一步详细说明。其中相同的零部件用 相同的附图标记表示。需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、 “左”、“右”、“上”和“下”指的是附图中的方向，词语“底面”和“顶面”、 “内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。
参照图1至图7所示，为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一 种海岛微电网系统，包括有储能模块1、发电模块2、主电网模块3、电负荷模 块4、微电网优化运行模块5，微电网优化运行模块5分别与储能模块1、发电 模块2、主电网模块3、电负荷模块4连接；
电负荷模块4分别与储能模块1、发电模块2、主电网模块3连接，用于接 收电源；
主电网模块3与储能模块1通过联络线连接，用于对储能模块1进行充电 操作，并且为电负荷模块4提供主电源；
发电模块2与储能模块1连接，用于对储能模块1进行充电操作，当主电 网模块3断电时为电负荷模块4提供副电源；
储能模块1用于对电负荷模块4提供备用电源；
微电网优化运行模块5包括有数据存储模块51、数据处理模块52、运行预 测模块53以及决策与控制模块54；
数据存储模块51与储能模块1连接，用于检测并存储电池组荷电状态和充 放电深度状态、以及联络线利用率、联络线负载率、联络线功率方差；
数据处理模块52与数据存储模块51连接，用于根据电池组荷电状态和反 馈充放电深度状态折算成经济成本并进行评估；
运行预测模块53分别与数据存储模块51和数据处理模块52连接，用于根 据目标隶属度函数以最大化满意度指标法将多目标问题转化成单目标进行优化 求解，以海岛微电网的经济成本、联络线负载率和联络线功率方差为优化目标 进行优化；
决策与控制模块54与运行预测模块53连接，用于在避免储能频繁充放电的 情况下，调整功率联络线流动功率，提高联络线负载率，降低联络线功率方差， 从而提高其联络线利用率。
本发明的设计，海岛地区位置偏远，风光资源波动较大，储能寿命相对较 短，储能的寿命问题应该受到了更多关注。当蓄电池长期工作于较深的放电深 度时，其有效循环次数也在减小，本发明主要考虑蓄电池的充放电深度和荷电 状态SOC对其寿命的影响，采用易于预测和计算的蓄电池吞吐量寿命模型，将其 每次储能对外充放电所损耗的寿命折算成经济成本进行评估。
为提升联络线的资产利用率，本方法对联络线建立评价指标，包括有联络 线利用率、联络线负载率、联络线功率方差，联络线利用率的不同评价指标反 映了联络线利用率的不同侧重方面，联络线负载率反映了联络线上的实际输送 的电能的大小，联络线功率方差反映了联络线流动功率的波动情况。
海岛微电网内的风光资源存在着波动性，预测负荷与实际用电负荷之间 也存在一定的误差，采用随机机会约束的方法，能较好的描述出海岛微电网 可控变量与不可控变量之间的关系，在一定的置信区间内给出最佳运行方 案。
以经济成本、联络线负载率和联络线功率方差作为目标，属于多目标优化 问题，对于多目标优化求解，而且三个目标之间的量纲不同，单纯的采用系数 进行加权存在一定的主观性，运行结果不准确。本发明使用隶属度函数的方法， 将多目标问题模糊化，通过求解最大满意度方法将多目标问题转化为单目标问 题进行求解。
使用模糊隶属度最大满意度的方法，综合海岛微电网经济成本、联络线负 载率和联络线功率方差为优化目标，柴油发电机作为备用电源，考虑蓄电池充 放电约束，联络线功率约束，联络线功率流动约束，功率平衡约束和随机机会 约束，采用YALMIP工具箱和gurobi求解器进行求解。在避免储能频繁充放电的 情况下，调整功率联络线流动功率，提高联络线负载率，降低联络线功率方差， 从而提高其联络线利用率。
在保证供电质量的基础上，协调联络线流动功率、蓄电池出力与其他分布 式电源出力，达到了提升海岛微电网的资产利用率，延迟储能使用寿命的目的， 避免了单目标优化时所造成的联络线资产利用率低，储能充放电过于频繁的情 况。
根据该海岛微电网系统进行优化方法：
S1：建立蓄电池充放电模型，蓄电池充电模型用于反馈电池组荷电状态和 充放电深度状态；
S2：建立蓄电池吞吐量寿命模型，蓄电池吞吐量寿命模型根据电池组荷电 状态和反馈充放电深度状态折算成经济成本并进行评估；
S3：建立联络线功率评价指标，联络线功率评价指标包括有联络线利用率、 联络线负载率、联络线功率方差；
S4：采用随机机会约束法引入自然资源和负荷的不确定约束，并且以正态 分布描述误差的概率部分，将不确定约束转化为确定约束，添加到蓄电池吞吐 量寿命模型中进行求解；
S5：采用目标隶属度函数，根据最大化满意度指标法将多目标问题转化成 单目标进行优化求解，以海岛微电网的经济成本、联络线负载率和联络线功率 方差为优化目标进行优化。
发电模块2包括有风机发电子模块21、油机发电子模块22、光伏发电子模块 23，油机发电子模块22作为备用可控电源，与储能模块1、联络线共同平衡分布 式电源出力和负荷预测误差。
关键问题解释：
1、系统模型
(1)蓄电池模型
①充放电模型
电池组荷电状态SOC可表示为：
Figure BDA0002702019880000101
式中，SOC(t)为t时刻储能电池组荷电状态；Pdis为储能放电功率；Pch为储能 充电功率；ηd为储能变流器逆变转换效率；ηc为储能变流器整流转换效率；c为 储能电站额定容量；Δt为仿真步长。
假设在仿真步长内，储能与电网之间的交流功率为恒定值，则储能模型 可以表示为：
Ebat(t+Δt)＝Ebat(t)+ηcPch(t)Δt-Pdis(t)Δt/ηd (2)
式中，Ebat(t)为t时刻电池电量。
②寿命损耗模型
当蓄电池长期工作于较深的放电深度时，其有效循环次数也在减小。当 蓄电池的SOC较低，长期处于深度放电状态时，其损耗权重较大；当SOC较 高时，损耗权重随着SOC的增加呈线性下降，蓄电池的寿命损耗速度也随之 下降。海岛微电网应重点关注储能的寿命问题，过度充放电导致的储能相关 设备退化所造成的经济损失是不可忽略的，本发明将其每次储能对外充放电 所损耗的寿命折算成经济成本进行评估。
Figure BDA0002702019880000102
式中，
Figure BDA0002702019880000111
为蓄电池损失成本；
Figure BDA0002702019880000112
为蓄电池损失成本系数。
关于
Figure BDA0002702019880000113
的计算，图4给出了当蓄电池充或放出相同能量时，其寿命损 耗权重与SOC的关系。当SOC(t)小于等于0.5时，蓄电池实际充放1kWh电 量会使蓄电池实际寿命损耗增大于理论寿命损耗；SOC(t)等于1时，蓄电池 实际充放1kWh电量会使蓄电池寿命损耗小于理论寿命损耗。因此，蓄电池 寿命损耗权重值f[SOC(t)]与电池SOC(t)间的关系可用分段函数表示：
Figure BDA0002702019880000114
Figure BDA0002702019880000115
式中，CES为储能单位寿命价格。
海岛微电网日运行成本计算：
Figure BDA0002702019880000116
式中，CDAY为海岛微电网日运行成本；cin(t)和cout(t)分别为t时刻海岛微电网 向大电网购电成本与售电成本；Pin(t)和Pout(t)分别为t时刻海岛微电网向大电网 购电和售电功率；cF为单位油价；F(t)为柴油发电机t时刻耗油量。
(2)联络线功率评价指标
①联络线负载率
联络线的负载率即联络线上的实际输送的电能与额定容量之比：
Figure BDA0002702019880000117
式中，Uline为联络线负载率；Sline为功率联络线额定容量；T为运行周期。
②联络线功率波动
联络线的功率波动以联络线功率的标准差来描述联络线功率的波动情况：
Figure BDA0002702019880000121
式中，σline为联络线功率标准差，用来表征联络线上的功率波动；Pline为联络 线在运行周期上的平均功率。
2、综合能源网络的联合优化
(1)目标函数
经济性与功率联络线资产利用率二者量纲不同，单纯的采用系数进行加 权存在一定的主观性，运行结果不准确。本发明采用隶属度函数，将多目标 问题模糊化，从而将多目标问题转化成单目标进行求解。联络线每日流过的 能量越大，联络线的利用率也就越高，因此认为联络线负载率越大越好，选 择向上半梯形隶属函数来模糊化，如图6所示，隶属度越大，满意度μ(f2)越 高。具体隶属度函数如(9)所示：
Figure BDA0002702019880000122
联络线功率波动和海岛微电网每日运行成本越小越好，因此本文选择向 下半梯形隶属函数来模糊化。如图7所示，具体隶属度函数如式(10)(11)所 示
Figure BDA0002702019880000123
Figure BDA0002702019880000124
设δ为两个目标隶属度函数中的最小值，代表优化的满意度指标，即为：
δ＝min{μ(f1),μ(f2),μ(f3)} (12)
原多目标问题即可转化为在满足约束下的单目标优化问题：
Figure BDA0002702019880000131
(2)蓄电池运行约束
Figure BDA0002702019880000132
式中，Ebat(t)为t时刻电池电量；Ebat·max和Ebat·min电池电量上限和下限；Fc和Fd分别为充放电标志位；Pch和Pdis分别为储能电站充放电功率；Pcmax和Pdismax分别为 充放电功率上下限。
(3)联络线功率流动约束
Figure BDA0002702019880000133
式中，Pinlim和Pout分别为购电和售电功率上限；Fin(t)和Fout(t)分别为购电与售电标志位；Plim为联络线单位功率变化上限。
(4)功率平衡约束
Pin(t)+Ppv(t)+Pwind(t)+Pde(t)+Pdis(t)＝Pout(t)+Pch(t)+Pload(t) (16)
式中，PPV(t)，Pwind(t)，Pload(t)分别为t时刻光伏，风机和负荷功率。Pde(t)为 柴油发电机t时刻发电量
(5)随机机会约束
可再生能源发电与负荷的预测数据因为天气，社会事件影响等，通常与实 际运行数据存在一定误差，如果误差的概率分布模型能够较好的被描述出来， 则采用机会约束规划能较好地描述随机变量的不确定性问题，通过给定置信水 平，可将旋转备用约束以概率形式描述：
[Pcontrol(t)+Rcontrol(t)]+[PPV(t)+δPV(t)]+[Pwind(t)+δwind(t)]≥Pload(t)+δload(t)≥α (17)
Pcontrol(t)＝Pin(t)-Pout(t)+Pde(t)+Pdis(t)-Pch(t) (18)
式中，Pcontrol(t)为海岛电网系统在t时刻可用变量，包括联络线功率，柴油 发电机与系统储能；Pde(t)为柴油发电机t时刻发电量；Rcontrol(t)为海岛电网t时 刻可控变量备用量；δPV(t)，δwind(t)和δload(t)分别表示光伏、风力发电机与负荷的 预测误差；置信水平α为该备用约束条件成立所满足的概率值。
在本文中，以正态分布来描述误差的概率分布，因此可将式中的不确定 约束转化为确定约束，添加到求解模型中进行求解：
Figure BDA0002702019880000141
式中，F-1(α)表示标准正态分布函数下的α分位点；
Figure BDA0002702019880000142
和
Figure BDA0002702019880000143
分别表 示光伏，风机和负荷预测误差正态分布的标准差。
DG为分布式发电装置。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实 施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出， 对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进 和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种海岛微电网系统，其特征是：包括有储能模块(1)、发电模块(2)、主电网模块(3)、电负荷模块(4)、微电网优化运行模块(5)，所述微电网优化运行模块(5)分别与储能模块(1)、发电模块(2)、主电网模块(3)、电负荷模块(4)连接；
所述电负荷模块(4)分别与储能模块(1)、发电模块(2)、主电网模块(3)连接，用于接收电源；
所述主电网模块(3)与储能模块(1)通过联络线连接，用于对储能模块(1)进行充电操作，并且为电负荷模块(4)提供主电源；
所述发电模块(2)与储能模块(1)连接，用于对储能模块(1)进行充电操作，当主电网模块(3)断电时为电负荷模块(4)提供副电源；
所述储能模块(1)用于对电负荷模块(4)提供备用电源；
所述微电网优化运行模块(5)包括有数据存储模块(51)、数据处理模块(52)、运行预测模块(53)以及决策与控制模块(54)；
所述数据存储模块(51)与储能模块(1)连接，用于检测并存储电池组荷电状态和充放电深度状态、以及联络线利用率、联络线负载率、联络线功率方差；
所述数据处理模块(52)与数据存储模块(51)连接，用于根据电池组荷电状态和反馈充放电深度状态折算成经济成本并进行评估；
所述运行预测模块(53)分别与数据存储模块(51)和数据处理模块(52)连接，用于根据目标隶属度函数以最大化满意度指标法将多目标问题转化成单目标进行优化求解，以海岛微电网的经济成本、联络线负载率和联络线功率方差为优化目标进行优化；
所述决策与控制模块(54)与运行预测模块(53)连接，用于在避免储能频繁充放电的情况下，调整功率联络线流动功率，提高联络线负载率，降低联络线功率方差，从而提高其联络线利用率。
2.根据权利要求1所述的一种海岛微电网系统，其特征是：所述发电模块(2)包括有风机发电子模块(21)、油机发电子模块(22)、光伏发电子模块(23)，所述油机发电子模块(22)作为备用可控电源，与储能模块(1)、联络线共同平衡分布式电源出力和负荷预测误差。
3.根据权利要求2所述的一种海岛微电网系统，其特征是：所述数据存储模块(51)包括有蓄电池充放电模型子模块(511)，所述蓄电池充放电模型子模块(511)与储能模块(1)连接，用于检测并存储电池组荷电状态和充放电深度状态；
并且将电池组荷电状态SOC表示为：
Figure FDA0002702019870000021
式中，SOC(t)为t时刻储能电池组荷电状态；Pdis为储能放电功率；Pch为储能充电功率；ηd为储能变流器逆变转换效率；ηc为储能变流器整流转换效率；c为储能电站额定容量；Δt为仿真步长；
当仿真步长内储能与电网之间的交流功率为恒定值时，储能模型表示为：
Ebat(t+Δt)＝Ebat(t)+ηcPch(t)Δt-Pdis(t)Δt/ηd
Ebat(t)为t时刻电池电量。
4.根据权利要求3所述的一种海岛微电网系统，其特征是：所述数据存储模块(51)还包括有联络线评价指标子模块(512)，用于建立联络线功率评价指标，所述建立联络线功率评价指标包括有联络线利用率、联络线负载率、联络线功率方差；
并且联络线负载率为：
Figure FDA0002702019870000031
式中，Uline为联络线负载率；Sline为功率联络线额定容量；T为运行周期；
联络线功率波动为：
Figure FDA0002702019870000032
式中，σline为联络线功率标准差，用来表征联络线上的功率波动；
Figure FDA0002702019870000039
为联络线在运行周期上的平均功率。
5.根据权利要求4所述的一种海岛微电网系统，其特征是：所述数据处理模块(52)包括有蓄电池吞吐量寿命模型子模块(521)，所述蓄电池吞吐量寿命模型子模块(521)与蓄电池充放电模型子模块(511)连接，用于建立寿命损耗模型，将每次储能对外充放电所损耗的寿命折算成经济成本进行评估：
Figure FDA0002702019870000033
式中，
Figure FDA0002702019870000034
为蓄电池损失成本；
Figure FDA0002702019870000035
为蓄电池损失成本系数；
并且根据蓄电池充或放出相同能量时，其寿命损耗权重与SOC的关系，对蓄电池损失成本系数的计算：
Figure FDA0002702019870000036
Figure FDA0002702019870000037
式中，CES为储能单位寿命价格；f[SOC(t)]为蓄电池寿命损耗权重值；
最总得出海岛微电网日运行成本计算：
Figure FDA0002702019870000038
式中，CDAY为海岛微电网日运行成本；cin(t)和cout(t)分别为t时刻海岛微电网向大电网购电成本与售电成本；Pin(t)和Pout(t)分别为t时刻海岛微电网向大电网购电和售电功率；cF为单位油价；F(t)为柴油发电机t时刻耗油量。
6.根据权利要求5所述的一种海岛微电网系统，其特征是：还包括有随机机会约束子模块(6)，所述随机机会约束子模块(6)与蓄电池吞吐量寿命模型子模块(521)连接，用于引入自然资源和负荷的不确定约束，添加到蓄电池吞吐量寿命模型子模块(521)中进行求解；通过给定置信水平，可将旋转备用约束以概率形式描述：
[Pcontrol(t)+Rcontrol(t)]+[PPV(t)+δPV(t)]+[Pwind(t)+δwind(t)]≥Pload(t)+δload(t)≥α
Pcontrol(t)＝Pin(t)-Pout(t)+Pde(t)+Pdis(t)-Pch(t)
式中，Pcontrol(t)为海岛电网系统在t时刻可用变量，包括联络线功率，柴油发电机与系统储能；Pde(t)为柴油发电机t时刻发电量；Rcontrol(t)为海岛电网t时刻可控变量备用量；δPV(t)，δwind(t)和δload(t)分别表示光伏、风力发电机与负荷的预测误差；置信水平α为该备用约束条件成立所满足的概率值；
并且以正态分布描述误差的概率部分，将不确定约束转化为确定约束，添加到蓄电池吞吐量寿命模型子模块(521)中进行求解：
Figure FDA0002702019870000041
式中，F-1(α)表示标准正态分布函数下的α分位点；
Figure FDA0002702019870000042
和
Figure FDA0002702019870000043
分别表示光伏，风机和负荷预测误差正态分布的标准差。
7.根据权利要求6所述的一种海岛微电网系统，其特征是：所述随机机会约束子模块(6)具体包括有运行约束和随机机会约束，所述运行约束包括有蓄电池充放电约束、功率联络线容量与功率变化约束、功率平衡约束等。
8.根据权利要求7所述的一种海岛微电网系统，其特征是：所述运行预测模块(53)内包括有目标隶属度函数子模块(531)，所述目标隶属度函数子模块(531)用于采用目标隶属度函数进行优化。
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