一種新的配電網(wǎng)蓄電池儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置算法
【專利摘要】本發(fā)明公布了一種新的配電網(wǎng)蓄電池儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置算法。根據(jù)差分進(jìn)化算法操作簡單、處理離散變量方便和原對偶內(nèi)點法魯棒性好、計算速度快的特點，提出一種以差分進(jìn)化算法為框架優(yōu)化離散變量，原對偶內(nèi)點法優(yōu)化連續(xù)變量的混合求解算法。在差分進(jìn)化的每一次迭代中，采用原對偶內(nèi)點法對種群中每個個體的連續(xù)變量進(jìn)行優(yōu)化，并將目標(biāo)函數(shù)值作為個體的適應(yīng)度值。算例分析結(jié)果表明，該混合算法適用于含有離散-連續(xù)變量的線性/非線性混合優(yōu)化問題，并且搜索能力強、數(shù)值穩(wěn)定性好。
【專利說明】—種新的配電網(wǎng)蓄電池儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及配電網(wǎng)蓄電池儲能領(lǐng)域，特別是一種新的配電網(wǎng)蓄電池儲能系統(tǒng)的優(yōu)
化配置算法。
【背景技術(shù)】
[0002]傳統(tǒng)電能無法儲存，在電力調(diào)度中必須實時滿足發(fā)電與用電間的能量平衡。隨著儲能技術(shù)的發(fā)展，將儲能應(yīng)用于電力系統(tǒng)逐步可行，它給電能儲存提供了一種行之有效的方法。隨著配電網(wǎng)負(fù)荷峰谷差的增大，供電日益緊張，利用儲能可以削峰填谷，提高配電設(shè)備的利用率，延緩電網(wǎng)升級，緩解電網(wǎng)供電壓力，因此儲能在未來配電網(wǎng)中將有廣闊的應(yīng)用前景。
[0003]儲能技術(shù)主要分為物理儲能、電磁儲能、蓄電池儲能和相變儲能等四類，其中蓄電池儲能具有充放電速度快、效率高、使用壽命長、能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模利用以及對地理條件要求低等優(yōu)點而受到更多的關(guān)注和研究。因此蓄電池儲能系統(tǒng)更適用于城市電網(wǎng)。對于蓄電池，容量和功率可以獨立配置，一個大規(guī)模蓄電池儲能設(shè)備是由多個單元的功率模塊和能量模塊組成。根據(jù)需要，可以給蓄電池儲能系統(tǒng)配置不同單元個數(shù)的功率模塊和能量模塊。配電網(wǎng)中，蓄電池儲能系統(tǒng)一般安裝在中壓配網(wǎng)側(cè)，作為負(fù)荷側(cè)的調(diào)峰電源使用，這樣可以充分發(fā)揮儲能低儲高發(fā)的優(yōu)勢，同時也可以減少調(diào)節(jié)負(fù)荷過程中的電能損耗。
[0004]差分進(jìn)化算法是一種基于群體進(jìn)化的啟發(fā)式搜索算法，目前該算法已在電力系統(tǒng)電網(wǎng)規(guī)劃、負(fù)荷經(jīng)濟分配和無功優(yōu)化等方面得到應(yīng)用。差分進(jìn)化算法操作簡單調(diào)節(jié)參數(shù)少，處理離散變量方便，具有全局尋優(yōu)能力，但計算速度慢。原對偶內(nèi)點法計算速度快、尋優(yōu)能力強但處理離散變量困難。基于差分進(jìn)化和內(nèi)點法的混合算法能夠解決含有離散一連續(xù)變量的線性/非線性混合優(yōu)化問題，可以結(jié)合差分進(jìn)化和內(nèi)點法的優(yōu)點并克服各自的不足。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]發(fā)明目的:本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對配電網(wǎng)中安裝蓄電池儲能裝置的容量和功率配置問題，提出一種基于差分進(jìn)化和內(nèi)點法的混合算法用于求解配電網(wǎng)中蓄電池的配置和實現(xiàn)各時段充/放電操作的優(yōu)化。
[0006]技術(shù)方案:本發(fā)明為實現(xiàn)上述目的，采用如下技術(shù)方案:一種新的配電網(wǎng)蓄電池儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置算法，其特征在于，所述方法是在計算中依次按以下步驟實現(xiàn)的:
[0007](I)獲得配電網(wǎng)和蓄電池儲能系統(tǒng)參數(shù)信息。
[0008](2)設(shè)定差分進(jìn)化算法的種群大小、最大進(jìn)化代數(shù)、縮放因子、交叉因子；設(shè)定原對偶內(nèi)點法的松弛變量、拉格朗日乘子和罰因子初值以及收斂精度；
[0009](3)以蓄電池儲能系統(tǒng)的功率模塊數(shù)和能量模塊數(shù)作為待優(yōu)化的離散變量，連續(xù)變量削峰率一同參與差分進(jìn)化算法的優(yōu)化，生成初始種群；
[0010](4)采用原對偶內(nèi)點法對種群各個個體的連續(xù)變量進(jìn)行優(yōu)化，即各時段蓄電池的充/放電功率，并將優(yōu)化后計算得到的目標(biāo)函數(shù)值作為個體適應(yīng)值，以此得到初始種群的全局最優(yōu)個體；
[0011](5)根據(jù)下式進(jìn)行種群變異操作:
[0012]vi； j (t+1) = Xrlj j (t) +F (xr2，j (t) -Xr3； j (t))
[0013](6)根據(jù)下式進(jìn)行交叉操作:

[Vi,.(? + I), if rand (O Λ) < Cr or j = randi(\,n)
[0014]U1 (? + l) ^ \;

[..Vi ,(r +1), else
[0015](7)保持上述差分進(jìn)化算法得到的各個體的離散變量和連續(xù)變量不變，采用原對偶內(nèi)點法對種群各個體的連續(xù)變量(即各時段蓄電池充/放電功率)進(jìn)行優(yōu)化，并將優(yōu)化得到的目標(biāo)函數(shù)值f作為種群的個體適應(yīng)值，更新種群的全局最優(yōu)個體；
[0016](8)根據(jù)下式進(jìn)行選擇操作:
,I UjU+ \), if/'(UiXt + ])) < f(x,(t))
[0017]Λ: (? + l) = ^；

L jc,⑴，else
[0018](9)判斷是否達(dá)到最大進(jìn)化代數(shù)，若是，則輸出結(jié)果，退出程序；若否，則置進(jìn)化代數(shù)t加1，返回(5)繼續(xù)迭代。`
[0019]作為優(yōu)化，所述參數(shù)信息包括日負(fù)荷有功、分時電價、配電網(wǎng)轉(zhuǎn)運費、電網(wǎng)升級建設(shè)成本、配電網(wǎng)地區(qū)的年負(fù)荷增長率、通貨膨脹率、貼現(xiàn)率、蓄電池單位充/放電功率的造價、單位容量的造價、儲能單位功率的年運行維護(hù)成本、蓄電池使用年限、年運行天數(shù)等；
[0020]有益效果:本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比:本發(fā)明提出的配電網(wǎng)蓄電池儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置的方法，基于儲能的全壽命周期建立配電網(wǎng)蓄電池儲能的經(jīng)濟效益模型，計及了儲能通過不同時間的充/放電操作實現(xiàn)套利、減少轉(zhuǎn)運費、延緩電網(wǎng)升級三方面的獲利和儲能的固定投資成本、運行維護(hù)成本。針對含有連續(xù)-離散混合變量的線性/非線性優(yōu)化問題，本文算法有效結(jié)合了差分進(jìn)化算法和內(nèi)點法的優(yōu)點，采用差分進(jìn)化算法優(yōu)化離散變量蓄電池的功率模塊組數(shù)和能量模塊組數(shù)，以及連續(xù)變量儲能的削峰率，在差分進(jìn)化算法的每一次迭代中采用原對偶內(nèi)點法對儲能24時段充/放電功率進(jìn)行優(yōu)化優(yōu)化個個體適應(yīng)度評估，從而是的算法能夠有效處理混合優(yōu)化問題，并且兼具處理離散一連續(xù)變量方便和魯棒性好，數(shù)值穩(wěn)定性強的特點。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0021]圖1為本發(fā)明方法流程圖；
[0022]圖2為本發(fā)明基于的蓄電池在配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0023]圖3為本發(fā)明分時電價曲線示意圖；
[0024]圖4為本發(fā)明配電網(wǎng)轉(zhuǎn)運費示意圖；
[0025]圖5為本發(fā)明配電網(wǎng)平均日負(fù)荷曲線示意圖；
[0026]圖6為本發(fā)明采用NAS (鈉硫電池)的收斂曲線示意圖；
[0027]圖7為本發(fā)明NAS的充/放電曲線示意圖。
【具體實施方式】
[0028]差分進(jìn)化(differentialevolution,DE)算法由 StornR 和 PriceK 在 1995 年提出，它是一種基于群體進(jìn)化的啟發(fā)式搜索算法，目前該算法已在電力系統(tǒng)電網(wǎng)規(guī)劃、負(fù)荷經(jīng)濟分配和無功優(yōu)化等方面得到應(yīng)用。同智能算法一樣，DE算法首先要在變量邊界約束內(nèi)隨機生成初始化種群X (O) = [X1(O),…，xN(0)],其中Xi(O) = [Xil(O),…，xin(0) ]τ, N為種群數(shù)量，..為變量維數(shù)。
[0029]在當(dāng)前第t代種群中隨機選擇三個個體X11 (t)、xr2 (t)、Xr3 (t),根據(jù)下式得變異
[0030]Vi (t+1) = xrl (t) +F (xr2 (t) -xr3 (t)), rl 古 r2 古 r3 古 i
[0031]式中:..、xr2 (t)和\3(0為種群中隨機選取的三個不同的個體，下標(biāo)表示當(dāng)前種群個體；Vi(t+l)為變異種群的第i個個體；F為縮放因子，表征個體的變異程度，一般取[0.4，1.0]。
[0032]為了增加種群個體的多樣性，對原始種群和變異種群進(jìn)行交叉操作:
【權(quán)利要求】
1.新的配電網(wǎng)蓄電池儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置算法，其特征在于，所述方法是在計算機中依次按以下步驟實現(xiàn): (1)獲得配電網(wǎng)和蓄電池儲能系統(tǒng)參數(shù)信息； (2)程序初始化，包括設(shè)定差分進(jìn)化算法的種群大小、最大進(jìn)化代數(shù)、縮放因子、交叉因子；設(shè)定原對偶內(nèi)點法的松弛變量、拉格朗日乘子和罰因子初值以及收斂精度； (3)以蓄電池儲能系統(tǒng)的功率模塊數(shù)和能量模塊數(shù)作為待優(yōu)化的離散變量，連續(xù)變量削峰率一同參與差分進(jìn)化算法的優(yōu)化，生成初始種群； (4)采用原對偶內(nèi)點法對種群各個個體的連續(xù)變量進(jìn)行優(yōu)化，即各時段蓄電池的充/放電功率，并將優(yōu)化后計算得到的目標(biāo)函數(shù)值作為個體適應(yīng)值，以此得到初始種群的全局最優(yōu)個體； (5)根據(jù)下式進(jìn)行種群變異操作:
VijJ (t + 1) = Xrl, j (t) +F (xr2； j (t) -Xr3j j (t)); (6)根據(jù)下式進(jìn)行交叉操作:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的新的配電網(wǎng)蓄電池儲能系統(tǒng)的優(yōu)化配置算法，其特征在于，所述參數(shù)信息包括日負(fù)荷有功、分時電價、配電網(wǎng)轉(zhuǎn)運費、電網(wǎng)升級建設(shè)成本、配電網(wǎng)地區(qū)的年負(fù)荷增長率、通貨膨脹率、貼現(xiàn)率、蓄電池單位充/放電功率的造價、單位容量的造價、儲能單位功率的年運行維護(hù)成本、蓄電池使用年限、年運行天數(shù)等。
【文檔編號】G06Q50/06GK103824123SQ201410038489
【公開日】2014年5月28日 申請日期:2014年1月26日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月26日
【發(fā)明者】衛(wèi)志農(nóng), 向育鵬, 孫國強, 孫永輝, 董明, 滕德紅, 高沁, 李海欣 申請人:河海大學(xué)