本發(fā)明涉及微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種微電網(wǎng)多目標(biāo)實(shí)時(shí)滾動(dòng)優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

將分布式電源通過(guò)微電網(wǎng)接入配電網(wǎng)普遍被認(rèn)為是利用分布式電源有效的方式之一，可有效降低分布式電源的間接性和波動(dòng)性對(duì)大電網(wǎng)的影響。微電網(wǎng)是一種將分布式發(fā)電裝置、變流器、負(fù)荷、儲(chǔ)能裝置以及監(jiān)控保護(hù)控制裝置有機(jī)整合在一起的發(fā)配電系統(tǒng)，具有自治運(yùn)行，多能互補(bǔ)，優(yōu)化管理和協(xié)調(diào)控制等優(yōu)勢(shì)，是能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展過(guò)程中不可或缺的重要部分。由于目前實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)成本較高，因此提高微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益在以后的微電網(wǎng)發(fā)展和開(kāi)拓過(guò)程中扮演重要角色。

現(xiàn)有關(guān)于微電網(wǎng)的研究較少考慮微電網(wǎng)中日前經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的不確定性對(duì)微電網(wǎng)運(yùn)行的影響，由于日前預(yù)測(cè)值和實(shí)際值存在誤差，策略如何應(yīng)用與實(shí)施對(duì)微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行提出挑戰(zhàn)。

經(jīng)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)的檢索發(fā)現(xiàn)，一種基于對(duì)偶策略的微電網(wǎng)短期經(jīng)濟(jì)調(diào)度優(yōu)化方法（發(fā)明專(zhuān)利：CN201410728293.5）基于微電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)和不可控微電源發(fā)電功率預(yù)測(cè)，以微電網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行的總經(jīng)濟(jì)成本最小為目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建微電網(wǎng)并網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型，以對(duì)偶策略進(jìn)行求解；通過(guò)快速檢測(cè)微電網(wǎng)中由于預(yù)測(cè)誤差導(dǎo)致的實(shí)時(shí)不平衡電量，以微電網(wǎng)中實(shí)時(shí)不平衡電量最小為目標(biāo)函數(shù)，解決微電網(wǎng)優(yōu)化問(wèn)題；將微電網(wǎng)波動(dòng)性?xún)?yōu)化問(wèn)題再次帶入到微電網(wǎng)并網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型中迭代求解，解決微電網(wǎng)系統(tǒng)的機(jī)組組合問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的短期經(jīng)濟(jì)調(diào)度優(yōu)化。但該方法只考慮微電網(wǎng)系統(tǒng)的短期經(jīng)濟(jì)調(diào)度優(yōu)化，未考慮運(yùn)用超短期預(yù)測(cè)結(jié)果決策微電網(wǎng)短時(shí)間內(nèi)的儲(chǔ)能出力，保持實(shí)時(shí)優(yōu)化的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率、儲(chǔ)能SOC（State of Charge，荷電狀態(tài)）值盡量跟隨日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化的結(jié)果，保證微電網(wǎng)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

針對(duì)以上不足，本發(fā)明提出了一種微電網(wǎng)多目標(biāo)實(shí)時(shí)滾動(dòng)優(yōu)化方法。該方法為將微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行算法用于實(shí)際工況中，以考慮三相不平衡的日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化結(jié)果為指導(dǎo)，運(yùn)用超短期光伏、功率預(yù)測(cè)結(jié)果，運(yùn)用非支配排序的多目標(biāo)算法（NSGA-II，Non-dominated sorting genetic algorithm II）決策微電網(wǎng)短時(shí)間內(nèi)的儲(chǔ)能出力，保持聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率、儲(chǔ)能SOC值盡量跟隨日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化的結(jié)果，保證微電網(wǎng)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提出了一種微電網(wǎng)多目標(biāo)實(shí)時(shí)滾動(dòng)優(yōu)化方法，所提方法以考慮三相不平衡的日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化結(jié)果為指導(dǎo)，可保持聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率、儲(chǔ)能SOC值盡量跟隨日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化的結(jié)果，并保證在15分鐘微網(wǎng)多目標(biāo)實(shí)時(shí)滾動(dòng)算法運(yùn)行后的SOC值跟隨日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化所決定的SOC值，滿(mǎn)足最優(yōu)化運(yùn)行。

一種微電網(wǎng)多目標(biāo)實(shí)時(shí)滾動(dòng)優(yōu)化方法，該方法以日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化策略的結(jié)果為指導(dǎo)，即以日前優(yōu)化決策出的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率為基準(zhǔn)值，運(yùn)用超短期光伏、負(fù)荷功率預(yù)測(cè)結(jié)果，通過(guò)非支配排序的多目標(biāo)算法（NSGA-II，Non-dominated sorting genetic algorithm）決策微電網(wǎng)短時(shí)間內(nèi)的儲(chǔ)能出力，以保持聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率、儲(chǔ)能SOC值盡量跟隨日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化策略的結(jié)果，保證微電網(wǎng)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

進(jìn)一步地，所述優(yōu)化方法具體包括如下步驟：

步驟1：對(duì)單三相微電網(wǎng)的光伏、負(fù)荷功率進(jìn)行超短期預(yù)測(cè)；

步驟2：產(chǎn)生儲(chǔ)能出力初始種群并將其編碼；

步驟3：計(jì)算各染色體的適應(yīng)度并選擇適應(yīng)度最優(yōu)的種群；

步驟4：開(kāi)始執(zhí)行NSGA-II算法流程，進(jìn)行種群的交叉與變異；

步驟5：對(duì)父、子種群進(jìn)行合并；

步驟6：對(duì)合并后的種群進(jìn)行排序，根據(jù)排序后的種群進(jìn)行擁擠距離計(jì)算；

步驟7：修剪種群；

步驟8：若滿(mǎn)足終止條件，則得到Pareto最優(yōu)解集即多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題的有效解集，NSGA-II算法流程結(jié)束；若不滿(mǎn)足終止條件，則返回步驟4，重新執(zhí)行NSGA-II算法流程；

步驟9：得出多目標(biāo)決策模糊最優(yōu)解即微電網(wǎng)短時(shí)間內(nèi)的儲(chǔ)能出力，并將結(jié)果下傳至各子微電網(wǎng)中央控制器。

進(jìn)一步地，所述NSGA-II算法中的非支配排序指對(duì)父、子種群合并后的種群進(jìn)行排序,根據(jù)排序后的種群進(jìn)行擁擠距離計(jì)算，個(gè)體的擁擠距離越大，表示該個(gè)體與相鄰個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值差別越大，多樣性越好，根據(jù)擁擠距離修剪種群，滿(mǎn)足條件后輸出Pareto解集。

進(jìn)一步地，所述多目標(biāo)算法考慮的三個(gè)目標(biāo)均以日前優(yōu)化結(jié)果為基準(zhǔn)，目標(biāo)分別是：

1）日前優(yōu)化與實(shí)時(shí)優(yōu)化結(jié)果間的儲(chǔ)能功率前后波動(dòng)最小；

2）日前優(yōu)化與實(shí)時(shí)優(yōu)化結(jié)果間的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率波動(dòng)最??；

3）日前優(yōu)化與實(shí)時(shí)優(yōu)化結(jié)果間的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)電量最相近；

目標(biāo)函數(shù)如下：

式中，f₁，f₂和f₃分別是以日前優(yōu)化為結(jié)果的三個(gè)目標(biāo)函數(shù)，P_{bsi_n}為實(shí)時(shí)優(yōu)化中第n時(shí)刻的儲(chǔ)能出力；P_{nett_n}代表實(shí)時(shí)優(yōu)化中n時(shí)刻的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率、P_{neti_n}代表日前優(yōu)化中n時(shí)刻的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率；Q_{nett_n}代表實(shí)時(shí)優(yōu)化在一個(gè)優(yōu)化時(shí)段的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)電量，Q_{neti_n}代表日前優(yōu)化中一個(gè)優(yōu)化時(shí)段的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)電量；

多目標(biāo)算法優(yōu)化過(guò)程應(yīng)滿(mǎn)足：

1）功率平衡約束：

∑P_{bsi_n}+∑P_{pvi_n}+∑P_{Ldi_n}=0，

式中，i=1～96；P_{pvi_n}為實(shí)時(shí)優(yōu)化中第n時(shí)刻的光伏功率，P_{Ldi_n}為實(shí)時(shí)優(yōu)化中第n時(shí)刻的負(fù)載功率；

2）儲(chǔ)能裝置電荷狀態(tài)上下限約束：

SOC_nmin≤SOC_n≤SOC_nmax，

式中，SOC_n為第n時(shí)刻各微電網(wǎng)儲(chǔ)能SOC值，SOC_max和SOC_min為所設(shè)定的SOC上下限；

3）儲(chǔ)能裝置充放電約束：

P_{chBS_n}≤P_{BS_n}≤P_{disBS_n}，

式中，P_{chBS_n}為實(shí)時(shí)優(yōu)化中第n時(shí)刻的儲(chǔ)能充電功率，P_{disBS_n}為實(shí)時(shí)優(yōu)化中第n時(shí)刻的儲(chǔ)能放電功率；

4）在實(shí)時(shí)優(yōu)化后儲(chǔ)能的SOC值與日前優(yōu)化的SOC值一致：

SOC_f=SOC_D，

式中，SOC_f為實(shí)時(shí)優(yōu)化后儲(chǔ)能的SOC值，SOC_D為日前優(yōu)化后儲(chǔ)能的SOC值。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)和技術(shù)效果：針對(duì)多微網(wǎng)系統(tǒng)，以考慮三相不平衡的日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化結(jié)果為指導(dǎo)，運(yùn)用超短期光伏、功率預(yù)測(cè)結(jié)果，決策微電網(wǎng)短時(shí)間內(nèi)的儲(chǔ)能出力，保持聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率、儲(chǔ)能SOC值盡量跟隨日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化的結(jié)果，保證微電網(wǎng)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。本發(fā)明能滿(mǎn)足經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)要求并有效跟隨日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化算法的結(jié)果。

附圖說(shuō)明

圖1是單三相混聯(lián)微電網(wǎng)圖。

圖2是一種微電網(wǎng)多目標(biāo)實(shí)時(shí)滾動(dòng)優(yōu)化流程圖。

圖3是子微電網(wǎng)光伏、負(fù)荷超短期預(yù)測(cè)曲線(xiàn)圖。

圖4是微電網(wǎng)多目標(biāo)實(shí)時(shí)優(yōu)化算法的儲(chǔ)能出力圖。

圖5是日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率分散式與微電網(wǎng)多目標(biāo)實(shí)時(shí)優(yōu)化算法的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率對(duì)比圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步地詳細(xì)說(shuō)明，但本發(fā)明的實(shí)施方式不限于此。

圖1是單三相混聯(lián)微電網(wǎng)圖，本發(fā)明基于該拓?fù)湓O(shè)計(jì)微電網(wǎng)多目標(biāo)實(shí)時(shí)滾動(dòng)優(yōu)化方法。

圖2是一種微電網(wǎng)多目標(biāo)實(shí)時(shí)滾動(dòng)優(yōu)化方法流程圖，其具體步驟如下：

步驟1：對(duì)單三相微電網(wǎng)的光伏、負(fù)荷功率進(jìn)行超短期預(yù)測(cè)；

步驟2：產(chǎn)生儲(chǔ)能出力初始種群并將其編碼；

步驟3：計(jì)算各染色體的適應(yīng)度并選擇適應(yīng)度最優(yōu)的種群；

步驟4：開(kāi)始執(zhí)行NSGA-II算法流程，進(jìn)行種群的交叉與變異；

步驟5：對(duì)父、子種群進(jìn)行合并；

步驟6：對(duì)合并后的種群進(jìn)行排序，根據(jù)排序后的種群進(jìn)行擁擠距離計(jì)算；

步驟7：修剪種群；

步驟8：若滿(mǎn)足終止條件，則得到Pareto最優(yōu)解集，NSGA-II算法流程結(jié)束；

步驟9：若不滿(mǎn)足終止條件，則返回步驟4，重新執(zhí)行NSGA-II算法流程；

步驟10：得出多目標(biāo)決策模糊最優(yōu)解，并將結(jié)果下傳至各子微電網(wǎng)中央控制器。

進(jìn)一步地，所述NSGA-II算法，其特征在于：非支配排序指對(duì)父、子種群合并后的種群進(jìn)行排序,根據(jù)排序后的種群進(jìn)行擁擠距離計(jì)算，某個(gè)體的擁擠距離越大，表示該個(gè)體與相鄰個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值差別越大，多樣性越好。根據(jù)擁擠距離修剪種群，滿(mǎn)足條件后輸出Pareto解集。

進(jìn)一步地，所述所考慮的三個(gè)目標(biāo)均以日前優(yōu)化結(jié)果為基準(zhǔn)，其特征在于：

目標(biāo)分別是：

1、日前優(yōu)化與實(shí)時(shí)優(yōu)化結(jié)果間的儲(chǔ)能功率前后波動(dòng)最??；

2、日前優(yōu)化與實(shí)時(shí)優(yōu)化結(jié)果間的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率波動(dòng)最??；

3、日前優(yōu)化與實(shí)時(shí)優(yōu)化結(jié)果間的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)電量最相近。

進(jìn)一步地，所述目標(biāo)函數(shù)如下：

式中，P_{bsi_n}為實(shí)時(shí)優(yōu)化中第n時(shí)刻的儲(chǔ)能出力；P_{nett_n}代表實(shí)時(shí)優(yōu)化中i時(shí)刻的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率、P_{neti_n}代表日前優(yōu)化中i時(shí)刻的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率；Q_{nett_n}代表實(shí)時(shí)優(yōu)化在一個(gè)優(yōu)化時(shí)段的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)電量，Q_{neti_n}代表日前優(yōu)化中一個(gè)優(yōu)化時(shí)段的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)電量。

優(yōu)化過(guò)程應(yīng)滿(mǎn)足：

1）功率平衡約束

∑P_{BSi_n}+∑P_{pvi_n}+∑P_{Ldi_n}=0，

式中，i=1…96；P_{pvi_n}為實(shí)時(shí)優(yōu)化中第n時(shí)刻的光伏功率，P_{Ldi_n}為實(shí)時(shí)優(yōu)化中第n時(shí)刻的負(fù)載功率。

2）儲(chǔ)能裝置電荷狀態(tài)上下限約束

SOC_nmin≤SOC_n≤SOC_nmax

式中，SOC_n為第n時(shí)刻各微電網(wǎng)儲(chǔ)能SOC值，SOC_max和SOC_min為所設(shè)定的SOC上下限

3）儲(chǔ)能裝置充放電約束

P_{chBS_n}≤P_{BS_n}≤P_{disBS_n}

式中，P_{chBS_n}為實(shí)時(shí)優(yōu)化中第n時(shí)刻的儲(chǔ)能充電功率，P_{disBS_n}為實(shí)時(shí)優(yōu)化中第n時(shí)刻的儲(chǔ)能放電功率。

4）在分散式算法優(yōu)化后儲(chǔ)能的SOC值與日前優(yōu)化的SOC值一致

SOC_f=SOC_D，

式中，SOC_f為實(shí)時(shí)優(yōu)化優(yōu)化后儲(chǔ)能的SOC值，SOC_D為日前優(yōu)化后儲(chǔ)能的SOC值。

本方法設(shè)計(jì)如下算例進(jìn)行方法驗(yàn)證。

設(shè)定三相子微電網(wǎng)1#為公共區(qū)域子微電網(wǎng)，三個(gè)單相子微電網(wǎng)2#、子微電網(wǎng)3#和子微電網(wǎng)4#分別為接于A、B、C相的三個(gè)家庭，并選取了典型的日光伏、負(fù)荷曲線(xiàn)進(jìn)行分析。

其它數(shù)據(jù)設(shè)置：最大不平衡度設(shè)為15%，小區(qū)用電電價(jià)數(shù)據(jù)設(shè)為0.5283元/kW·h，考慮國(guó)家補(bǔ)貼的光伏上網(wǎng)電價(jià)為0.79元/kW·h。

各子微電網(wǎng)中源儲(chǔ)參數(shù)如下：?jiǎn)蜗嘧游㈦娋W(wǎng)光伏額定功率3kW，儲(chǔ)能容量為10kW·h，額定功率為30kW；三相子微電網(wǎng)光伏額定功率為30kW，儲(chǔ)能容量為50kW·h，額定功率為30kW。

以單微電網(wǎng)日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化結(jié)果中的兩個(gè)時(shí)間段為優(yōu)化對(duì)象，分別稱(chēng)為A時(shí)段和B時(shí)段。對(duì)A、B時(shí)段的光伏、負(fù)荷功率進(jìn)行超短期預(yù)測(cè)，圖3為超短期預(yù)測(cè)的光伏、負(fù)荷功率曲線(xiàn)，真實(shí)代表超短期功率預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)代表日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化所用的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。將日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化結(jié)果作為參考，通過(guò)微電網(wǎng)多目標(biāo)實(shí)時(shí)滾動(dòng)優(yōu)化方法優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行方案，目標(biāo)如下：

（1）實(shí)時(shí)優(yōu)化的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率與日前聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率最接近；

（2）實(shí)時(shí)優(yōu)化的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)電量與日前聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率最接近；

（3）分散式優(yōu)化的儲(chǔ)能pcs出力前后的波動(dòng)最小。

基于NSGA-II多目標(biāo)優(yōu)化到得Pareto最優(yōu)解，運(yùn)用多目標(biāo)決策中的極大極小法選擇儲(chǔ)能出力，所選擇的出力如圖4所示，Pbs代表分散式優(yōu)化的A、B時(shí)段每一時(shí)間點(diǎn)的儲(chǔ)能出力，detaSOC代表實(shí)時(shí)優(yōu)化與日前優(yōu)化的SOC差值。圖5表示日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率與微電網(wǎng)多目標(biāo)實(shí)時(shí)優(yōu)化的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率對(duì)比圖。由圖4中可看出，實(shí)時(shí)優(yōu)化后系統(tǒng)的儲(chǔ)能出力在日前出力的結(jié)果下上下小范圍波動(dòng)，單時(shí)間點(diǎn)最大波動(dòng)為25%；SOC最大差值為0.12kWh；在圖5中，實(shí)時(shí)優(yōu)化后系統(tǒng)的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率在日前預(yù)測(cè)的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率上下小范圍波動(dòng)，A時(shí)段的日前優(yōu)化的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)電量為-0.38kWh，實(shí)時(shí)優(yōu)化的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)電量-0.42kWh，波動(dòng)率11.5%；B時(shí)段的日前優(yōu)化的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)電量為0.6kWh，實(shí)時(shí)優(yōu)化的聯(lián)絡(luò)線(xiàn)電量0.59kWh，波動(dòng)率1.6%。由算例可知，微電網(wǎng)多目標(biāo)實(shí)時(shí)滾動(dòng)優(yōu)化方法可保持聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率、儲(chǔ)能SOC值盡量跟隨日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化的結(jié)果，并保證在15分鐘微網(wǎng)多目標(biāo)實(shí)時(shí)滾動(dòng)算法運(yùn)行后的SOC值跟隨日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化所決定的SOC值，滿(mǎn)足最優(yōu)化運(yùn)行滿(mǎn)足最優(yōu)化運(yùn)行。

本發(fā)明所描述的具體實(shí)施例僅是對(duì)本發(fā)明精神的具體說(shuō)明，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在不違背本發(fā)明的原理和實(shí)質(zhì)的前提下對(duì)本具體實(shí)施例做出各種修改或補(bǔ)充或者采用類(lèi)似的方式替代，但是這些改動(dòng)均落入本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此本發(fā)明技術(shù)范圍不局限于上述實(shí)施例。