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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：一种考虑电池储能寿命损耗与需求响应的微电网优化方法，步骤：得到一个调度周期内由蓄电池充放电造成的经济损失；将电力负荷划分为可中断与可转移负荷，对可转移负荷的需求响应行为进行分析，建立电力负荷需求响应矩阵，分析用户对实行基于电价的需求侧管理后的负荷变化情况。在不同时段给予参与调节的可转移负荷与可中断负荷经济补偿，得到在需求响应作用下电力负荷从电网得到的经济补偿。在考虑上述两个因素后代入微电网多目标优化模型求解得到优化策略，提高微电网优化模型的准确性。本发明能够解决现有模型没有对蓄电池的寿命损耗成本进行量化导致的求解不准确的问题；通过促进电力负荷主动参与需求响应，提高微电网的运行稳定性和经济效益。

主权项：1.一种考虑蓄电池储能寿命损耗与需求响应的微电网优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在对微电网进行优化求解之前，首先要获取微电网中的风机、光伏出力以及负荷一天的用电数据；步骤2：在根据步骤1得到的原始负荷的预测数据之后，需要考虑需求响应和储能寿命损耗成本两因素；在需求响应部分根据负荷自身的特点将负荷划分为两类，分别是可转移负荷与可中断负荷；在日前对可转移负荷进行数学建模：将预测的负荷数据划分为峰平谷三个时段，按照这三个时段分别定价，定价原则是不得小于当地当时的电网电价，然后基于建立的可转移负荷需求响应矩阵求出预测出的可转移负荷作用后负荷的用电量分布情况；在得到可转移负荷参与需求响应作用之后的负荷值后，在次日将一天划为24个时段，对每个时段在考虑蓄电池储能寿命损耗成本和可中断负荷两个因素之后对微电网进行实时优化；其中蓄电池储能寿命损耗成本部分通过将寿命损耗成本量化到每个时段蓄电池的充放电中，将可中断负荷部分用于平衡次日各时段的微电网不平衡功率，消除日前对风光、负荷以及可转移负荷出力部分预测的误差；其可转移负荷需求响应矩阵的数学模型如下：电力负荷的弹性系数表示在一定时期内电能价格变化所应引起的负荷功率变化的百分比，其通用公式可表示为： 式中：E为电能的需求弹性系数；△ρ为电力价格的变化；△Z表示基于价格所产生的负荷需求量的变化，kW·h；ρ0和Z0分别为最初的电力价格和负荷需求量；假定用户负荷对于分时电价的响应时间间隔为1h，对于第i小时、负荷L的用电需求弹性系数可描述为： 式中：ZL0i和ZLi分别为实行分时电价前后负荷L在第i个小时的电力需求量，kW·h；ρ0i和ρi分别为在第i个小时实行分时电价措施前后的电力价格；由于价格和用电量的变化是相反的，因此ELi0；故当用户感知电价变化时，用户在该时段的电力需求量表示为： 对于同一用户在i时段的负荷和j时段的价格之间的弹性定义为： 若以一天24h为一个周期，则第i阶段的负荷对于分时电价的变化表示为： 令γLi表示由于实施分时电价，用户L在第i阶段的用电量变化率，则有： 若分时电价前的电价ρ0j用平时段电价表示，令为峰谷电价浮动比，表示分时电价后高峰和低谷时刻由平时段电价上下浮动的部分，用以描述分时电价的峰谷电价相差程度；在考虑负荷自身的削峰和移峰效果时，式9改写为： 其中，第1项为i时段负荷向其他阶段转移的用电量，第2项为负荷因为i时段的电价变化而进行的用电量增减，其中为第i时段的峰谷电价浮动比，是负荷用电量的节约和负荷转移的效果叠加；由式9、式10可得下式： 式中，Tf、TP、Tg分别为划分的峰、平、谷时段；i为其中的任一时段；γfp、γfg和γpg表示负荷转移的效果，γff和γgg描述在峰时段和谷时段削峰填谷效果；由于在峰时段时，kf0，在平时段时，kp＝0，在谷时段时，kg0，因此γfp、γfg和γpg均为正数，又由于ELi0，因此γff0，而γgg0；由以上可得需求响应作用后，可转移负荷响应模型可描述为下式： 式中：Zf、Zp、Zg分别为峰时段、平时段、谷时段的预测值；将式12改写为矩阵形式可得：Z′＝Z+γ×Z13其中：根据上面的计算过程，在调度的前一天得到可转移负荷作用后的负荷的预测值；步骤3：根据步骤2中式13得到需求响应中可转移负荷参与调节作用后的各个时段负荷值，并求出电网在可转移负荷参与调节后给予的总经济补贴；在此基础上对蓄电池放电损耗成本进行量化；蓄电池充放电模型如下式： 式中：SOCt为t时段储能系统的荷电状态；Pct、Pdt分别为t时段储能系统充、放电功率；ηC、ηD分别为储能系统充、放电效率；蓄电池的寿命损耗主要受放电深度DOD的影响；如果第k次充放电循环的一个充电半周期SOCa→SOCb，一个放电半周期为SOCb→SOCa，则SOCa→SOCb→SOCa为第k次充放电循环的一个完整的充放电周期，其中0≤SOCa≠SOCb≤1；则对应的DODk为：DODk＝|SOCb-SOCa|15蓄电池的等效循环系数α如下式： 式中：NDODk为第k次循环放电深度DODk对应的最大循环次数；N1为DOD＝1时的最大循环次数；αDODk为第k次循环放电深度为DODk下循环一次等效为DOD＝1下的循环次数，其中0≤αDODk≤1；由式16知，一个调度周期内，蓄电池的等效循环次数为： 则一个调度周期内蓄电池寿命损耗成本为： 式中：CBAcost为储能投资安装成本；蓄电池循环寿命与DOD关系如下式所示：N＝-3278DOD4-5DOD3+12823DOD2-14122DOD+511219以上步骤2与步骤3完成了对需求响应中可转移负荷以及蓄电池储能寿命损耗成本的建模；步骤4：以微电网运行总成本最低为优化目标，考虑将需求响应中可中断负荷与蓄电池储能寿命损耗两个因素同时加入传统的约束限制条件后，设定目标函数为： 式中：Ci,om为第i个可再生能源的运维成本；为微燃机的运维成本；为微燃机燃料成本；为微燃机环境成本；CBAloss为一个调度周期内蓄电池寿命损耗成本；CDR为一个调度周期大电网给予参与需求响应用户的总补贴；其中各个成本的计算公式如下： 式中：Ki,om为第i个可再生能源单位功率运维成本系数；Pit为第i个可再生能源t时段的实际出力；为微燃机单位运维成本系数；PMTt为t时段微燃机发电功率；C为微燃机的燃料气体单价；LHV为天然气的低热值；ηMT为微燃机的发电效率；m为污染物的种类；Vj为单位功率第j项污染物排放所受的罚款成本；Qj为单位功率下第j项污染物的排放量；N1为DOD＝1时的最大循环次数；αDODk为第k次循环放电深度为DODk下循环一次等效为DOD＝1下的循环次数，其中0≤αDODk≤1；ht为t时段大电网给参与需求响应调节负荷的经济补贴电价；△Pt为t时段微电网的不平衡功率；约束条件如下： 式中：PMTmint、PMTmaxt分别为t时段微燃机最小和最大发电功率；Pimint、Pimaxt分别为第i个可再生能源t时段的实际最小、最大出力；Pgridmint、Pgridmaxt分别为大电网与微电网交互的最小、最大功率；PBAmint、PBAmaxt分别为蓄电池充放电的最小、最大功率；PFCmint、PFCmaxt分别为燃料电池发出的最小、最大功率；PWTt、PPVt分别为风机和光伏的输出功率；PCLt为可中断负荷的输出功率；步骤5：对步骤四中式20的目标函数进行优化解算，优化结果必须满足式22所示的约束条件；解算采用粒子群算法进行求解，选取合适的种群规模、迭代次数、粒子速度等参数直到结果收敛合理为止，进而得到考虑了需求响应与蓄电池储能损耗两个因素作用后一天各时段微电网各部分的最优出力。

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