考虑不平衡度约束的单三相混联多微网日前经济优化方法

摘要

本发明公开了考虑不平衡度约束的单三相混联多微网日前经济优化方法。随着电网单区域内微电网接入数量增多，将形成运行模式及控制方式更加复杂的多微网，多微网作为结构及控制模式更加复杂的微电网群落，针对商业应用价值较高的光储型多微网进行经济优化算法研究具有重要意义。本发明考虑单三相混联拓扑，提出了一种考虑不平衡度约束的多微网日前经济优化方法。基于分层分级的通信架构及信息传送方式，以双层滚动优化为结构，底层为各子微网以经济性最优为目标，上层通过平衡底层优化后的各单相子微网联络线功率值，得出各子微网相应出力。经实例验证，所提方法可行并有效减少该系统三相不平衡度，为提高多微网经济性提供一定的借鉴意义。

说明书

技术领域

本发明涉及多微网经济优化领域，特别涉及一种考虑不平衡度约束的单三相混联多微网日前经济优化方法。

背景技术

微电网是一种将分布式电源、负荷、储能装置、变流器以及监控保护装置有机整合在一起的小型发配电系统。凭借微电网的运行控制和能量管理等关键技术，可以实现其并网或孤岛运行、降低间歇性分布式电源给配电网带来的不利影响，最大限度地利用分布式电源出力，高供电可靠性和电能质量。在微网向智能电网发展的过程中，多微网系统成为继单微网之后的新型电网研究热点。单相分布式电源，甚至单相微网的接入，从而形成单三相多微网混联的复杂结构系统，这方面研究国外刚开始开展，而国内基本处于空白。而如何对混联多微网进行经济优化，提高多微网的经济效益，将成为多微网的研究核心及热点问题。

经对现有技术文献的检索发现，一种含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法(发明专利：CN201510212034.1)公开了一种含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法，通过在动态经济调度中引入功率平衡、系统备用容量、机组出力、机组最短启停时间等约束条件，以及基于各分布式电源和储能系统之间有功功率分配的优化目标函数，根据系统负荷和风电在不同情况下的随机波动变化,有效求解出各时段的系统最小运行成本及各分布式发电单元的最佳输出功率，在有限的调度时间段内极大地提高了系统经济调度优化的效率和准确度，确保优化目标为在系统稳定可靠运行基础上的总运行成本最小化。但该方法只考虑单微网的经济优化调度，并未考虑快速发展的单三相多微网的经济优化，更没有满足三相不平衡的调度约束。

发明内容

本发明考虑单三相混联拓扑，提出了考虑不平衡度约束的多微网日前经济优化方法。经实例验证，所提方法可行并有效减少该系统三相不平衡度，提高多微网的经济效益。

考虑不平衡度约束的单三相混联多微网日前经济优化方法，包括如下步骤：

(1)对各单相和三相微电网进行分布式单微网经济优化，得出各单微网储能出力的最优解集G_bestk，k＝1…3，1代表A相，2代表B相，3代表C相；

(2)将步骤(1)得到的各单微网的最优解集G_bestk，换算成联络线功率值按相序上传至多微网中央控制器，在中央控制器内完成不平衡约束修正算法。联络线功率值具体换算过程如下：P_linek＝P_loadk–P_vk-P_Gbestk，其中，P_linek代表某相单微网联络线功率值，k＝1～3，1代表A相，2代表B相，3代表C相；P_loadk代表某项单微网内负荷功率；P_vk代表某相单微网内光伏功率；P_Gbestk代表第(1)步中得出的单微网储能出力功率值；

(3)将单微网内一日24小时的储能出力分为96个时刻i，i＝1～96，i的初始值为1；

(4)多微网中央控制器判断i时刻所对应A、B、C三相的联络线功率值的不平衡度是否已经大于设定百分比b％，若否，则将对应联络线功率值保存，使i加1，并从本步骤重新开始，若是，则进行下一步；

(5)以i时刻对应的联络线功率值为输入值，进行基于粒子群算法的联络线功率值优化修正，保证三相不平衡度小于b％的同时，使修正后的各相联络线功率较修正前的变化总和最小，即ΔD_imin＝|P_linei'-P_linei|+|P_linei'-P_linei|+|P_linei'-P_linei|，其中ΔD_imin为各相联络线功率变化总和，P_linei、P_linei、P_linei为i时刻修改前所对应的各相储能出力，P_linei'、P_BS2i'、P_BS3i'为修正后的各相联络线功率；

(6)以时刻1至i对应的各相联络线功率为已知解集，生成第i时刻至第96时刻的基于SOC值的概率模糊偏正粒子群种群s，SOC为储能状态；

(7)以偏正后粒子群种群为初始粒子群，基于粒子群算法求出第i时刻至第96时刻的全局最优解；

(8)使i加1，若i>96将修正优化后全局最优解G_bestf输出至多微网中央控制器，用来控制次日单相微电网内储能的出力；若i<＝96，否则回到步骤(4)。

进一步地，上述步骤(1)具体包括：

(1.1)对微网进行光伏预测、负荷预测，得到次日光伏、负荷出力P_vi和P_loadi；

(1.2)根据P_vi和P_loadi以及SOC约束条件初始化粒子种群，种群规模96，SOC为储能状态，约束范围为20％-80％，设定最大迭代次数a，初始迭代次数l＝0；

(1.3)以单日微网经济性最优为目标，对粒子种群进行第l次迭代，找到储能状态局部最优解Pbest_l；

(1.4)比较P_bestl和前一个局部最优解P_bestl-1的适应度，更新群体最优解，并根据ΔP_best＝P_bestl-P_bestl-1自适应调整权重系数，使得粒子向较好的区域靠拢；

(1.5)令l＝l+1，判断是否迭代完成，若没完成将调整后的权重系数代入步骤(3)，若完成进行下一步；

(1.6)得到分布式经济优化的储能状态全局最优解集G_bestk并输出。

与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：本发明考虑单三相混联拓扑，提出了一种考虑不平衡度约束的多微网日前经济优化方法。基于分层分级的通信架构及信息传送方式，以双层滚动优化为结构，底层为各子微网以经济性最优为目标，上层通过平衡底层优化后的各单相子微网联络线功率值，得出各子微网相应出力。经实例验证，所提方法可行并有效减少该系统三相不平衡度，提高多微网的经济效益。

附图说明

图1是单三相混联多微网日前经济优化流程图。

图2是单三相多微网分布式经济优化流程图。

图3是某家庭三相负荷功率和公共负荷功率图。

图4是某家庭三相光伏功率和公共光伏功率图。

图5是经算法优化后的储能设备出力功率图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明做进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

图1是单三相混联多微网日前经济优化流程图，其具体步骤如下：

(1)对各单相和三相微电网进行分布式单微网经济优化，得出各单微网储能出力的最优解集G_bestk，k＝1～3，1代表A相，2代表B相，3代表C相；

(2)将步骤(1)得到的各单微网的最优解集G_bestk，换算成联络线功率值按相序上传至多微网中央控制器，在中央控制器内完成不平衡约束修正算法。联络线功率值具体换算过程如下：P_linek＝P_loadk–P_vk-P_Gbestk，其中，P_linek代表某相单微网联络线功率值，k＝1…3，1代表A相，2代表B相，3代表C相；P_loadk代表某项单微网内负荷功率；P_vk代表某相单微网内光伏功率；P_Gbestk代表第(1)步中得出的单微网储能出力功率值；

(3)将单微网内一日24小时的储能出力分为96个时刻i，i＝1～96，i的初始值为1；

(4)多微网中央控制器判断i时刻所对应A、B、C三相的联络线功率值的不平衡度是否已经大于设定百分比15％，若否，则将对应联络线功率值保存，使i加1，并从本步骤重新开始，若是，则进行下一步；

(5)以i时刻对应的联络线功率值为输入值，进行基于粒子群算法的联络线功率值优化修正，保证三相不平衡度小于15％的同时，使修正后的各相联络线功率较修正前的变化总和最小，即ΔD_imin＝|P_linei'-P_linei|+|P_linei'-P_linei|+|P_linei'-P_linei|，其中ΔD_imin为各相联络线功率变化总和，P_linei、P_linei、P_linei为i时刻修改前所对应的各相储能出力，P_linei'、P_BS2i'、P_BS3i'为修正后的各相联络线功率；

(6)以时刻1至i对应的各相联络线功率为已知解集，生成第i时刻至第96时刻的基于SOC值的概率模糊偏正粒子群种群s，SOC为储能状态；

(7)以偏正后粒子群种群为初始粒子群，基于粒子群算法求出第i时刻至第96时刻的全局最优解；

(8)使i加1，若i>96将修正优化后全局最优解G_bestf输出至多微网中央控制器，用来控制次日单相微电网内储能的出力；若i<＝96，否则回到步骤(4)。

图2是单三相多微网分布式经济优化流程图，其具体步骤如下：

(1.1)对微网进行光伏预测、负荷预测，得到次日光伏、负荷出力P_vi和P_loadi；

(1.2)根据P_vi和P_loadi以及SOC约束条件初始化粒子种群，种群规模96，SOC为储能状态，约束范围为20％-80％，设定最大迭代次数a，初始迭代次数l＝0；

(1.3)以单日微网经济性最优为目标，对粒子种群进行第l次迭代，找到储能状态局部最优解Pbest_l；

(1.4)比较P_bestl和前一个局部最优解P_bestl-1的适应度，更新群体最优解，并根据ΔP_best＝P_bestl-P_bestl-1自适应调整权重系数，使得粒子向较好的区域靠拢；

(1.5)令l＝l+1，判断是否迭代完成，若没完成将调整后的权重系数代入步骤(3)，若完成进行下一步；

(1.6)得到分布式经济优化的储能状态全局最优解集G_bestk并输出。

本发明设计以下算例进行验证

图3是某家庭三相负荷功率和公共负荷功率图，图4是某家庭三相光伏功率和公共光伏功率图，首先给定某家庭的预测负荷功率和预测光伏出力，15分钟一个点，每天96个点。将其输入到算法程序中，通过控制储能系统的出力功率，以经济最优为目标，使得系统在满足不平衡约束的情况下，达到日前经济最大化，图5是经算法优化后的储能设备出力功率图。

未经算法不平衡修正的A相利润、B相利润、C相利润和公共利润分别为23.83元、17.06元、18.93元、111.6元；经修正后，A相利润、B相利润、C相利润和公共利润分别为18.95元、11.5元、10.76元、111.6元。由此可看出，尽管不平衡修正后利润变小，但仍在可以接受的范围内，系统经不平衡修正后可以更加稳定的运行。