CN114069714A - 一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度方法及装置 - Google Patents

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CN114069714A CN202111444650.1A CN202111444650A CN114069714A CN 114069714 A CN114069714 A CN 114069714A CN 202111444650 A CN202111444650 A CN 202111444650A CN 114069714 A CN114069714 A CN 114069714A
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周登极
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Abstract

本发明公开了一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度方法及装置，该方法将微型燃气轮机、燃料电池、风力发电机组和光伏发电作为分布式发电单元，综合考虑输出功率与需求功率的平衡、蓄电池充放电的能量平衡、交互功率约束和蓄电池容量约束，以及以微型燃气轮机、燃料电池、电池和公共连接点的运行状态未整数约束，并引入整变量连续化方法和双罚策略，求解得到机组最优的功率和运行状态规划，实现机组的最优调度。本发明方法能获得更平滑的机组功率曲线、更准确的启停状态，降低系统运行成本，具有更好的稳定性和鲁棒性。

Description

一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度方法及装置
技术领域
本发明涉及一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度方法及装置，属于分布式电力系统调控 技术领域。
背景技术
分布式电力系统是由不同的分布式电力资源、储能、能量转换和地方负荷组成的紧凑的能源系统。 与集中式能源系统、远距离输电和大电网相比，分布式电力系统克服了传统电力系统存在的可再生能源 吸收困难、远距离输电损耗高等问题，是传统能源系统的有益补充。分布式电力系统利用可再生能源有 效缓解能源供需矛盾，可独立运行或与主电网相互配合运行。因此，分布式电力系统因其安全可靠、能 源利用率高、对环境友好等优点成为能源领域的研究热点之一。
与传统能源系统相比，分布式电力系统的发电源多样化，可再生能源以及用户负荷有间歇性和随机 性的特点，这使得分布式电力系统中电源的最优功率设置更加困难。因此，如何协调各分布式电源之间 的最优功率分配、使其达到最优运行状态，是分布式电力系统发展的关键问题。在可再生能源波动性、 间歇性大的前提下，仅通过调节机组出力可能造成可再生能源不能完全吸收、机组输出冗余、系统运行 成本增加等问题，难以达到调度的目的。因此，有必要将机组的启停和输出进行同步调度，这是在满足 系统负荷和安全约束条件下，规划分布式机组的出力和启停状态的有效方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度方法及装置，采用内点法， 处理大规模的线性和非线性约束，然后引入整变量连续化方法和双罚策略，引导整变量收敛到最优解， 同时得到机组最优的功率和运行状态规划，实现机组的最优调度。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
本发明提供一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度方法，包括：
建立包含可再生能源的分布式电力系统机组的优化调度数学模型；所述分布式电力系统采用微型燃 气轮机、燃料电池、风力发电机组和光伏发电机组作为分布式电源，还包括蓄电池和负荷；所述分布式 电力系统通过公共连接点与主网进行功率交互；
对所述优化调度数学模型进行优化，将所述优化调度数学模型中的整数约束转化为连续约束；
对优化后的优化调度数学模型进行求解，得到微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池和公共连接点的出 力及启停状态。
进一步的，所述建立包含可再生能源的分布式电力系统机组的优化调度数学模型包括：
以分布式电力系统运行成本最小为目标建立目标函数如下：
Figure BDA0003383687720000021
其中，f(P,k)表示分布式电力系统在k时段的运行成本，Cb,MGT和Cb,FC表示微型燃气轮机和燃料电 池的燃耗成本，Cm,MGT、Cm,FC、Cm,bat分别表示微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池的维护成本，
Figure BDA0003383687720000022
为k 时段公共连接点的输出功率，Cst,MGT、Cst,FC、Cst,bat、Cst,PCC分别为微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池、 公共连接点的单位启停成本，CPCC表示从主网购电的价格，
Figure BDA0003383687720000023
分别为微型燃气轮机、 燃料电池、蓄电池、公共连接点的运行状态，“0”表示关机，“1”表示运行。
进一步的，所述目标函数需满足以下约束条件：
A、
Figure BDA0003383687720000031
其中，
Figure BDA0003383687720000032
为k时段第i个分布式电源的输出功率，
Figure BDA0003383687720000033
为k时段蓄电池的输出功率，
Figure BDA0003383687720000034
为k时段公 共连接点的输出功率，
Figure BDA0003383687720000035
为k时段负荷需求功率，N为分布式电源个数；
B、
Figure BDA0003383687720000036
Figure BDA0003383687720000037
其中，
Figure BDA0003383687720000038
为蓄电池剩余容量，σ为蓄电池自放电速率，η1为充电效率，η2为放电效率，Ebat表示蓄 电池总容量，
Figure BDA0003383687720000039
为k时段充电功率，
Figure BDA00033836877200000310
为k时段放电功率；
C、
Figure BDA00033836877200000311
Figure BDA00033836877200000312
Figure BDA00033836877200000313
其中，
Figure BDA00033836877200000314
和
Figure BDA00033836877200000315
为微型燃气轮机的最小和最大斜坡功率，
Figure BDA00033836877200000316
和
Figure BDA00033836877200000317
为燃料电池的 最小和最大斜坡功率，
Figure BDA00033836877200000318
和
Figure BDA00033836877200000319
为蓄电池的最小和最大斜坡功率，
Figure BDA00033836877200000320
为k时段微型燃气轮机 的输出功率，
Figure BDA00033836877200000321
为k时段燃料电池的输出功率；
D、
Figure BDA00033836877200000322
其中，
Figure BDA00033836877200000323
和
Figure BDA00033836877200000324
分别为蓄电池剩余容量的最小值和最大值；
E、
Figure BDA00033836877200000325
进一步的，所述采用惩罚函数对所述优化调度数学模型进行优化，包括：
将所述优化调度数学模型的整数约束E转化为连续的非线性等式约束和连续的不等式约束：
Figure BDA0003383687720000041
将转化后的非线性约束加入到目标函数中得到：
Figure BDA0003383687720000042
其中，λ是惩罚因子，
Figure BDA0003383687720000043
代表
Figure BDA0003383687720000044
进一步的，所述采用惩罚函数对所述优化调度数学模型进行优化，还包括：
设计罚函数替代目标函数中整数决策变量
Figure BDA0003383687720000045
得到优化后的目标函数如下：
Figure BDA0003383687720000046
Figure BDA0003383687720000047
Figure BDA0003383687720000048
其中，
Figure BDA0003383687720000049
是整数决策变量
Figure BDA00033836877200000410
的罚函数，
Figure BDA00033836877200000411
是
Figure BDA00033836877200000412
的罚函数log(·)表示对数运算，Round(·)表示舍入 函数，δ是一个常数阈值。
进一步的，采用内点法对优化后的目标函数
Figure BDA0003383687720000051
在满足约束条件下进行求解，得到微型燃 气轮机、燃料电池、蓄电池和公共连接点的出力及启停状态。
本发明还提供一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度装置，包括：
建模模块，用于建立包含可再生能源的分布式电力系统机组的优化调度数学模型；所述分布式电力 系统采用微型燃气轮机、燃料电池、风力发电机组和光伏发电机组作为分布式电源，还包括蓄电池和负 荷；所述分布式电力系统通过公共连接点与主网进行功率交互；
优化模块，用于对所述优化调度数学模型进行优化，将所述优化调度数学模型中的整数约束转化为 连续约束；
以及，
调度模块，用于对优化后的优化调度数学模型进行求解，得到微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池和 公共连接点的出力及启停状态。
进一步的，所述建模模块具体用于，
以分布式电力系统运行成本最小为目标建立目标函数如下：
Figure BDA0003383687720000052
其中，f(P,k)表示分布式电力系统在k时段的运行成本，Cb,MGT和Cb,FC表示微型燃气轮机和燃料电 池的燃耗成本，Cm,MGT、Cm,FC、Cm,bat分别表示微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池的维护成本，
Figure BDA0003383687720000053
为k 时段公共连接点的输出功率，Cst,MGT、Cst,FC、Cst,bat、Cst,PCC分别为微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池、 公共连接点的单位启停成本，CPCC表示从主网购电的价格，
Figure BDA0003383687720000061
分别为微型燃气轮机、 燃料电池、蓄电池、公共连接点的运行状态；
所述目标函数需满足以下约束条件：
A、
Figure BDA0003383687720000062
其中，Pi k为k时段第i个分布式电源的输出功率，
Figure BDA0003383687720000063
为k时段蓄电池的输出功率，
Figure BDA0003383687720000064
为k时段公 共连接点的输出功率，
Figure BDA0003383687720000065
为k时段负荷需求功率，N为分布式电源个数；
B、
Figure BDA0003383687720000066
Figure BDA0003383687720000067
其中，
Figure BDA0003383687720000068
为蓄电池剩余容量，σ为蓄电池自放电速率，η1为充电效率，η2为放电效率，Ebat表示蓄 电池总容量，
Figure BDA0003383687720000069
为k时段充电功率，
Figure BDA00033836877200000610
为k时段放电功率；
C、
Figure BDA00033836877200000611
Figure BDA00033836877200000612
Figure BDA00033836877200000613
其中，
Figure BDA00033836877200000614
和
Figure BDA00033836877200000615
为微型燃气轮机的最小和最大斜坡功率，
Figure BDA00033836877200000616
和
Figure BDA00033836877200000617
为燃料电池的 最小和最大斜坡功率，
Figure BDA00033836877200000618
和
Figure BDA00033836877200000619
为蓄电池的最小和最大斜坡功率，
Figure BDA00033836877200000620
为k时段微型燃气轮机 的输出功率，
Figure BDA00033836877200000621
为k时段燃料电池的输出功率；
D、
Figure BDA00033836877200000622
其中，
Figure BDA0003383687720000071
和
Figure BDA0003383687720000072
分别为蓄电池剩余容量的最小值和最大值；
E、
Figure BDA0003383687720000073
进一步的，所述优化模块具体用于，
将所述优化调度数学模型的整数约束E转化为连续的非线性等式约束和连续的不等式约束：
Figure BDA0003383687720000074
将转化后的非线性约束加入到目标函数中得到：
Figure BDA0003383687720000075
其中，λ是惩罚因子，
Figure BDA0003383687720000076
代表
Figure BDA0003383687720000077
设计罚函数替代目标函数中整数决策变量
Figure BDA0003383687720000078
得到优化后的目标函数如下：
Figure BDA0003383687720000079
Figure BDA00033836877200000710
Figure BDA0003383687720000081
其中，
Figure BDA0003383687720000082
是整数决策变量
Figure BDA0003383687720000083
的罚函数，
Figure BDA0003383687720000084
是
Figure BDA0003383687720000085
的罚函数log(·)表示对数运算，Round(·)表示舍入 函数，δ是一个常数阈值。
进一步的，所述调度模块具体用于，
采用内点法对优化后的目标函数
Figure BDA0003383687720000086
在满足约束条件下进行求解，得到微型燃气轮机、燃 料电池、蓄电池和公共连接点的出力及启停状态。
本发明的有益效果为：
本发明引入整变量连续化方法和双罚策略，引导整变量收敛到最优解，同时得到机组最优的功率规 划和相应的启停状态规划，该建模方法可以在保证微燃机和燃料电池稳定输出的同时，实现可再生能源 在分布式电力系统中的完全消纳，提高能量利用率，降低设备损耗。
本发明的优化算法与单罚约束优化方法相比，收敛曲线波动较小，优化过程中优化变量变化较小， 并且收敛到最优状态的迭代次数较少，优化过程稳定性更好。本发明能够获得更平滑的最优输出功率曲 线和最优启停状态，准确引导机组投入，节约系统运行成本。
附图说明
图1为本发明提供的模型求解混合整数优化问题的流程图。
具体实施方式
下面对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来 限制本发明的保护范围。
本发明提供一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度的混合整数优化方法，以获得更平滑的 机组功率曲线、更准确的启停状态，降低系统运行成本，增强能源系统灵活性，指导启停规划。本发明 采用的技术方案为设计一种整数决策变量延拓方法和双罚策略来构造只有连续约束的目标函数，将复杂 混合整数优化转化为连续变量优化。结合优化算法建立混合整数优化模型，实现可再生能源的完全消纳。
一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度的混合整数优化方法，具体实现过程如下：
(1)建立典型的分布式电力系统框架，包括微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池、风力发电机组、光 伏和用户负荷等。图1中，PMGT为微型燃气轮机的输出功率，PFC为燃料电池的输出功率，Pbat为蓄电池 的充放电功率。当Pbat为负值时，表示由分布式电力系统对蓄电池进行充电；当Pbat为正值时，表示蓄电 池向分布式电力系统进行放电。蓄电池剩余容量表示为SB，风电和光伏功率分别为Pwind和PPV，用户的 功率需求为Pload。分布式电力系统与主网之间的交互功率是PPCC。
将微型燃气轮机、燃料电池、风力发电机组和光伏发电作为分布式发电单元(分布式电源)。采用蓄 电池调节峰值负荷，存储剩余电能。分布式电力系统与主网之间的功率交互通过公共连接点来实现，当 分布式单元所产生的电能不能满足用户需求，分布式电力系统通过公共连接点从主电网购入电能，当分 布式电力系统剩余电能，它将被卖给主电网。首先吸收风电和光伏发电，剩余用户负荷由其他电源满足。
(2)建立分布式电力系统中的平衡能量关系，作为模型的约束，包括输出功率与需求功率的平衡、 蓄电池充放电的能量平衡、输出功率斜坡约束和蓄电池容量约束等。
①输出功率与需求功率的平衡：
Figure BDA0003383687720000091
其中，Pi k为k时段第i个分布式电源的输出功率，分布式电源包括微型燃气轮机、燃料电池、风力 发电和光伏发电，
Figure BDA0003383687720000101
为k时段蓄电池的输出功率，
Figure BDA0003383687720000102
为k时段公共连接点的输出功率，
Figure BDA0003383687720000103
为k时段 负荷需求功率，N为分布式电源个数。
②蓄电池充放电的能量平衡：
Figure BDA0003383687720000104
Figure BDA0003383687720000105
蓄电池是双向电源，既能向系统供电，又能充电。σ为蓄电池自放电速率，η1为充电效率，η2为放 电效率，Ebat表示蓄电池总容量，
Figure BDA0003383687720000106
为k时段充电功率，
Figure BDA0003383687720000107
为k时段放电功率。
③输出功率斜坡约束：
Figure BDA0003383687720000108
Figure BDA0003383687720000109
Figure BDA00033836877200001010
为了使分布式电源的输出功率保持在相对稳定的状态，减少较大的功率波动对机组的寿命损害，需 要满足输出功率斜坡约束。
Figure BDA00033836877200001011
和
Figure BDA00033836877200001012
为微型燃气轮机的最小和最大斜坡功率，
Figure BDA00033836877200001013
和
Figure BDA00033836877200001014
为燃料电池的最小和最大斜坡功率，
Figure BDA00033836877200001015
和
Figure BDA00033836877200001016
为蓄电池的最小和最大斜坡功率，
Figure BDA00033836877200001017
为k时段 微型燃气轮机的输出功率，
Figure BDA00033836877200001018
为k时段燃料电池的输出功率，
Figure BDA00033836877200001019
为k时段蓄电池的输出功率。
④蓄电池容量约束：
Figure BDA00033836877200001020
蓄电池处于充满或放电状态都会严重损害蓄电池的使用寿命，因此其剩余容量应满足上式。式中，
Figure BDA0003383687720000111
和
Figure BDA0003383687720000112
分别表示蓄电池剩余容量的最小值和最大值。
(3)由于用户负荷和可再生能源波动较大，考虑可再生能源利用和系统运行成本，需要根据不同时 段的用户负荷进行机组调度，它涉及到分布式电源启停状态和最优功率的规划和优化。建立整数约束表 示微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池和公共连接点的运行状态，“0”表示关机，“1”表示运行。
Figure BDA0003383687720000113
式中，
Figure BDA0003383687720000114
分别为k时段微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池、公共连接点的运行 状态。
(4)采用运行成本作为分布式电力系统的目标函数，组织不同时段的最优机组投入，目标函数中考 虑燃耗成本、维修成本、购电成本和单位启停成本。目标函数如下：
Figure BDA0003383687720000115
式中，f(P,k)表示分布式电力系统在k时段的系统运行成本，Cb,MGT和Cb,FC表示微型燃气轮机和燃 料电池的燃耗成本，Cm,MGT、Cm,FC、Cm,bat分别表示微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池的维护成本，
Figure BDA0003383687720000116
为k时段公共连接点的输出功率，Cst,MGT、Cst,FC、Cst,bat、Cst,PCC分别为微型燃气轮机、燃料电池、蓄电 池、公共连接点的单位启停成本，CPCC表示从主电网购电的价格，是关于购电时间的分段函数。在整个 调度周期内，将燃耗成本和维护成本认为是常数。
(5)考虑到目标函数中包含整数决策变量，因此分布式电力系统的机组组合问题构成混合整数优化 问题，采用惩罚函数迫使整数决策变量的优化结果更接近最优整数值。首先，将目标函数中的整数约束 转化为连续的非线性等式约束和连续的不等式约束：
Figure BDA0003383687720000121
由此将混合整数优化中的所有约束转化为连续约束，简化了优化模型。
(6)设计新的罚函数，将上述整数约束的等式约束条件以惩罚的形式加入目标函数中，步骤(4) 的目标函数变为：
Figure BDA0003383687720000122
式中，λ是惩罚因子，
Figure BDA0003383687720000123
代表
Figure BDA0003383687720000124
考虑到整数决策变量只决定了机组的运行状态，因此进一步建立对等式约束中的启动成本项的惩罚 约束。对于由
Figure BDA0003383687720000125
和
Figure BDA0003383687720000126
所包含的整数决策变量
Figure BDA0003383687720000127
设计以下惩罚来替代它们，
Figure BDA0003383687720000128
Figure BDA0003383687720000129
其中，
Figure BDA00033836877200001210
是原整数决策变量
Figure BDA00033836877200001211
的罚函数，log(·)表示对数运算，Round(·)表示舍入函数，δ是一个 极小的常数阈值。
将罚函数带入原目标函数可得：
Figure BDA0003383687720000131
(7)通过双罚约束将表示机组起停状态的整数决策变量加入目标函数后，将原混合整数优化问题转 化为连续变量优化问题，用经典的内点法求解最优解。当迭代点接近可行区域边界时，目标函数急剧增 加，以防止迭代点越过边界获得最优解。求解流程如图1所示，具体求解过程如下：
(71)对于多约束的复杂优化问题，可写为下式。其中x为连续优化变量；矩阵A、b、Aeq、Beq 分别表示线性等式约束和线性不等式约束的系数和常数；G(x)和Geq(x)分别表示非线性等式约束和非 线性不等式约束；Lb和Ub分别是变量x的下边界和上边界。
min f(x)
Figure BDA0003383687720000132
(72)确定分布式电力系统中需要优化的变量，包括各机组的输出功率及各设备的运行状态： P＝{PMGT,PFC,Pbat,PPCC}及
Figure BDA0003383687720000133
(73)设置初始参数
Figure BDA0003383687720000134
和惩罚因子λ，令当前时段k＝1。
(74)计算k时段扣除风电和光伏电量后的剩余负荷。
(75)确定优化问题中约束的系数和参数边界，根据k的值选择与电网的交易电价CPCC。用内点法 求解优化问题，使目标函数的值最小。
(76)得到优化后的各机组输出功率
Figure BDA0003383687720000141
及运行状态
Figure BDA0003383687720000142
判断k是否达到调度周期T，若 未达到，则更新当前系统中的参数，将
Figure BDA0003383687720000143
赋值给
Figure BDA0003383687720000144
更新
Figure BDA0003383687720000145
令k＝k+1，返回到步骤 (74)，开始新一轮的计算，直至k达到调度周期T，进入下一步。
(77)根据前述计算得到所有时段的各机组最优输出功率Pi,optimal和各设备最优运行状态γi,optimal的集合，计算不同电源的斜坡功率。如果不满足这个优化问题的各约束条件，则返回到步骤(73)，重新 计算；如果满足，则继续下一步。
(78)获得整个调度周期T内的最优机组出力及各设备相应的运行状态，并计算在此情况下分布式 电力系统的运行成本。
本发明另一个实施例提供一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度装置，包括：
建模模块，用于建立包含可再生能源的分布式电力系统机组的优化调度数学模型；所述分布式电力 系统采用微型燃气轮机、燃料电池、风力发电机组和光伏发电机组作为分布式电源，还包括蓄电池和负 荷；所述分布式电力系统通过公共连接点与主网进行功率交互；
优化模块，用于对所述优化调度数学模型进行优化，将所述优化调度数学模型中的整数约束转化为 连续约束；
以及，
调度模块，用于对优化后的优化调度数学模型进行求解，得到微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池和 公共连接点的出力及启停状态。
本实施例中，建模模块具体用于，
以分布式电力系统运行成本最小为目标建立目标函数如下：
Figure BDA0003383687720000151
其中，f(P,k)表示分布式电力系统在k时段的运行成本，Cb,MGT和Cb,FC表示微型燃气轮机和燃料电 池的燃耗成本，Cm,MGT、Cm,FC、Cm,bat分别表示微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池的维护成本，
Figure BDA0003383687720000152
为k 时段公共连接点的输出功率，Cst,MGT、Cst,FC、Cst,bat、Cst,PCC分别为微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池、 公共连接点的单位启停成本，CPCC表示从主网购电的价格，
Figure BDA0003383687720000153
分别为微型燃气轮机、 燃料电池、蓄电池、公共连接点的运行状态；
所述目标函数需满足以下约束条件：
A、
Figure BDA0003383687720000154
其中，Pi k为k时段第i个分布式电源的输出功率，
Figure BDA0003383687720000155
为k时段蓄电池的输出功率，
Figure BDA0003383687720000156
为k时段公 共连接点的输出功率，
Figure BDA0003383687720000157
为k时段负荷需求功率，N为分布式电源个数；
B、
Figure BDA0003383687720000158
Figure BDA0003383687720000159
其中，
Figure BDA00033836877200001510
为蓄电池剩余容量，σ为蓄电池自放电速率，η1为充电效率，η2为放电效率，Ebat表示蓄 电池总容量，
Figure BDA00033836877200001511
为k时段充电功率，
Figure BDA00033836877200001512
为k时段放电功率；
C、
Figure BDA00033836877200001513
Figure BDA0003383687720000161
Figure BDA0003383687720000162
其中，
Figure BDA0003383687720000163
和
Figure BDA0003383687720000164
为微型燃气轮机的最小和最大斜坡功率，
Figure BDA0003383687720000165
和
Figure BDA0003383687720000166
为燃料电池的 最小和最大斜坡功率，
Figure BDA0003383687720000167
和
Figure BDA0003383687720000168
为蓄电池的最小和最大斜坡功率，
Figure BDA0003383687720000169
为k时段微型燃气轮机 的输出功率，
Figure BDA00033836877200001610
为k时段燃料电池的输出功率；
D、
Figure BDA00033836877200001611
其中，
Figure BDA00033836877200001612
和
Figure BDA00033836877200001613
分别为蓄电池剩余容量的最小值和最大值；
E、
Figure BDA00033836877200001614
其中，γMGT、γFC、γbat、γPCC分别为微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池、公共连接点的运行状态， 0表示关机，1表示运行。
本实施例中，优化模块具体用于，
将所述优化调度数学模型的整数约束E转化为连续的非线性等式约束和连续的不等式约束：
Figure BDA00033836877200001615
将转化后的非线性约束加入到目标函数中得到：
Figure BDA00033836877200001616
其中，λ是惩罚因子，
Figure BDA0003383687720000171
代表
Figure BDA0003383687720000172
设计罚函数替代目标函数中整数决策变量
Figure BDA0003383687720000173
得到优化后的目标函数如下：
Figure BDA0003383687720000174
Figure BDA0003383687720000175
Figure BDA0003383687720000176
其中，
Figure BDA0003383687720000177
是整数决策变量
Figure BDA0003383687720000178
的罚函数，
Figure BDA0003383687720000179
是
Figure BDA00033836877200001710
的罚函数log(·)表示对数运算，Round(·)表示舍入 函数，δ是一个常数阈值。
本实施例中，调度模块具体用于，
采用内点法对优化后的目标函数
Figure BDA00033836877200001711
在满足约束条件下进行求解，得到微型燃气轮机、燃 料电池、蓄电池和公共连接点的出力及启停状态。
值得指出的是，该装置实施例是与上述方法实施例对应的，上述方法实施例的实现方式均适用于该 装置实施例中，并能达到相同或相似的技术效果，故不在此赘述。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本 申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请 可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、 CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来 描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和 /或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入 式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理 设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框 中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机 可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现 在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程 设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提 供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例 对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进 行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权 利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度方法，其特征在于，包括：
建立包含可再生能源的分布式电力系统机组的优化调度数学模型；所述分布式电力系统采用微型燃气轮机、燃料电池、风力发电机组和光伏发电机组作为分布式电源，还包括蓄电池和负荷；所述分布式电力系统通过公共连接点与主网进行功率交互；
对所述优化调度数学模型进行优化，将所述优化调度数学模型中的整数约束转化为连续约束；
对优化后的优化调度数学模型进行求解，得到微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池和公共连接点的出力及启停状态。
2.根据权利要求1所述的一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度方法，其特征在于，所述建立包含可再生能源的分布式电力系统机组的优化调度数学模型包括：
以分布式电力系统运行成本最小为目标建立目标函数如下：
Figure FDA0003383687710000011
Figure FDA0003383687710000012
其中，f(P,k)表示分布式电力系统在k时段的运行成本，Cb,MGT和Cb,FC表示微型燃气轮机和燃料电池的燃耗成本，Cm,MGT、Cm,FC、Cm,bat分别表示微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池的维护成本，
Figure FDA0003383687710000013
为k时段公共连接点的输出功率，Cst,MGT、Cst,FC、Cst,bat、Cst,PCC分别为微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池、公共连接点的单位启停成本，CPCC表示从主网购电的价格，
Figure FDA0003383687710000014
分别为k时段微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池、公共连接点的运行状态，0表示关机，1表示运行。
3.根据权利要求2所述的一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度方法，其特征在于，所述目标函数需满足以下约束条件：
A、
Figure FDA0003383687710000021
其中，Pi k为k时段第i个分布式电源的输出功率，
Figure FDA0003383687710000022
为k时段蓄电池的输出功率，
Figure FDA0003383687710000023
为k时段公共连接点的输出功率，
Figure FDA0003383687710000024
为k时段负荷需求功率，N为分布式电源个数；
B、
Figure FDA0003383687710000025
Figure FDA0003383687710000026
其中，
Figure FDA0003383687710000027
为蓄电池剩余容量，σ为蓄电池自放电速率，η1为充电效率，η2为放电效率，Ebat表示蓄电池总容量，
Figure FDA0003383687710000028
为k时段充电功率，
Figure FDA0003383687710000029
为k时段放电功率；
C、
Figure FDA00033836877100000210
Figure FDA00033836877100000211
Figure FDA00033836877100000212
其中，
Figure FDA00033836877100000213
和
Figure FDA00033836877100000214
为微型燃气轮机的最小和最大斜坡功率，
Figure FDA00033836877100000215
和
Figure FDA00033836877100000216
为燃料电池的最小和最大斜坡功率，
Figure FDA00033836877100000217
和
Figure FDA00033836877100000218
为蓄电池的最小和最大斜坡功率，
Figure FDA00033836877100000219
为k时段微型燃气轮机的输出功率，
Figure FDA00033836877100000220
为k时段燃料电池的输出功率；
D、
Figure FDA00033836877100000221
其中，
Figure FDA00033836877100000222
和
Figure FDA00033836877100000223
分别为蓄电池剩余容量的最小值和最大值；
E、
Figure FDA00033836877100000224
4.根据权利要求3所述的一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度方法，其特征在于，所述采用惩罚函数对所述优化调度数学模型进行优化，包括：
将所述优化调度数学模型的整数约束E转化为连续的非线性等式约束和连续的不等式约束：
Figure FDA0003383687710000031
将转化后的非线性约束加入到目标函数中得到：
Figure FDA0003383687710000032
其中，λ是惩罚因子，
Figure FDA0003383687710000033
代表
Figure FDA0003383687710000034
5.根据权利要求4所述的一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度方法，其特征在于，所述采用惩罚函数对所述优化调度数学模型进行优化，还包括：
设计罚函数替代目标函数中整数决策变量
Figure FDA0003383687710000035
得到优化后的目标函数如下：
Figure FDA0003383687710000036
Figure FDA0003383687710000037
Figure FDA0003383687710000041
其中，
Figure FDA0003383687710000042
是整数决策变量
Figure FDA0003383687710000043
的罚函数，
Figure FDA0003383687710000044
是
Figure FDA0003383687710000045
的罚函数log(·)表示对数运算，Round(·)表示舍入函数，δ是一个常数阈值。
6.根据权利要求5所述的一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度方法，其特征在于，采用内点法对优化后的目标函数
Figure FDA0003383687710000046
在满足约束条件下进行求解，得到微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池和公共连接点的出力及启停状态。
7.一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度装置，其特征在于，包括：
建模模块，用于建立包含可再生能源的分布式电力系统机组的优化调度数学模型；所述分布式电力系统采用微型燃气轮机、燃料电池、风力发电机组和光伏发电机组作为分布式电源，还包括蓄电池和负荷；所述分布式电力系统通过公共连接点与主网进行功率交互；
优化模块，用于对所述优化调度数学模型进行优化，将所述优化调度数学模型中的整数约束转化为连续约束；
以及，
调度模块，用于对优化后的优化调度数学模型进行求解，得到微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池和公共连接点的出力及启停状态。
8.根据权利要求7所述的一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度装置，其特征在于，所述建模模块具体用于，
以分布式电力系统运行成本最小为目标建立目标函数如下：
Figure FDA0003383687710000051
其中，f(P,k)表示分布式电力系统在k时段的运行成本，Cb,MGT和Cb,FC表示微型燃气轮机和燃料电池的燃耗成本，Cm,MGT、Cm,FC、Cm,bat分别表示微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池的维护成本，
Figure FDA0003383687710000052
为k时段公共连接点的输出功率，Cst,MGT、Cst,FC、Cst,bat、Cst,PCC分别为微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池、公共连接点的单位启停成本，CPCC表示从主网购电的价格，
Figure FDA0003383687710000053
分别为微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池、公共连接点的运行状态；
所述目标函数需满足以下约束条件：
A、
Figure FDA0003383687710000054
其中，Pi k为k时段第i个分布式电源的输出功率，
Figure FDA0003383687710000055
为k时段蓄电池的输出功率，
Figure FDA0003383687710000056
为k时段公共连接点的输出功率，
Figure FDA0003383687710000057
为k时段负荷需求功率，N为分布式电源个数；
B、
Figure FDA0003383687710000058
Figure FDA0003383687710000059
其中，
Figure FDA00033836877100000510
为蓄电池剩余容量，σ为蓄电池自放电速率，η1为充电效率，η2为放电效率，Ebat表示蓄电池总容量，
Figure FDA00033836877100000511
为k时段充电功率，
Figure FDA00033836877100000512
为k时段放电功率；
C、
Figure FDA00033836877100000513
Figure FDA00033836877100000514
Figure FDA0003383687710000061
其中，
Figure FDA0003383687710000062
和
Figure FDA0003383687710000063
为微型燃气轮机的最小和最大斜坡功率，
Figure FDA0003383687710000064
和
Figure FDA0003383687710000065
为燃料电池的最小和最大斜坡功率，
Figure FDA0003383687710000066
和
Figure FDA0003383687710000067
为蓄电池的最小和最大斜坡功率，
Figure FDA0003383687710000068
为k时段微型燃气轮机的输出功率，
Figure FDA0003383687710000069
为k时段燃料电池的输出功率；
D、
Figure FDA00033836877100000610
其中，
Figure FDA00033836877100000611
和
Figure FDA00033836877100000612
分别为蓄电池剩余容量的最小值和最大值；
E、
Figure FDA00033836877100000613
9.根据权利要求8所述的一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度方法，其特征在于，所述优化模块具体用于，
将所述优化调度数学模型的整数约束E转化为连续的非线性等式约束和连续的不等式约束：
Figure FDA00033836877100000614
将转化后的非线性约束加入到目标函数中得到：
Figure FDA00033836877100000615
其中，λ是惩罚因子，
Figure FDA00033836877100000616
代表
Figure FDA00033836877100000617
设计罚函数替代目标函数中整数决策变量
Figure FDA00033836877100000618
得到优化后的目标函数如下：
Figure FDA0003383687710000071
Figure FDA0003383687710000072
Figure FDA0003383687710000073
其中，
Figure FDA0003383687710000074
是整数决策变量
Figure FDA0003383687710000075
的罚函数，
Figure FDA0003383687710000076
是
Figure FDA0003383687710000077
的罚函数log(·)表示对数运算，Round(·)表示舍入函数，δ是一个常数阈值。
10.根据权利要求9所述的一种包含可再生能源的分布式电力系统机组调度方法，其特征在于，所述调度模块具体用于，
采用内点法对优化后的目标函数
Figure FDA0003383687710000078
在满足约束条件下进行求解，得到微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池和公共连接点的出力及启停状态。
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Citations (7)

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