基于源荷储协同的能源管理优化方法、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及电力系统管理技术领域，尤其涉及基于源荷储协同的能源管理优化方法、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着微电网技术的快速发展，不断扩大规模的微电网系统进入智能电网的建设中，为适应当前智能配电系统的形态变化，微电网领域的学者们提出了微电网群的概念。微电网群，即多微电网以集群互联形式接入到电网中，最早在欧洲提出，将多微电网系统以互联协调管理的方式进行控制，达到微电网群的最优运行方式。现有的微电网系统的管理方法，一般只从微电网系统的整体效益最优出发，没有考虑到成本效益，隐形成本提高。


技术实现要素：

3.本发明目的在于，提供一种基于源荷储协同的能源管理优化方法、设备及存储介质，以有效减少微电网运行过程中存在的成本。
4.为实现上述目的，本发明实施例提供一种基于源荷储协同的能源管理优化方法，应用于包括微网能力管理中心和发电侧的微电网系统中，所述方法包括：
5.根据调度周期内的可控负荷状态和储能系统荷电状态，得到分布式电源的处理预测和负荷预测曲线；
6.根据所述分布式电源的处理预测和负荷预测曲线，得到需求响应和储能调度信息；
7.根据所述需求响应和储能调度信息对调度周期的负荷情况进行优化，得到优化后的净负荷曲线和负荷转移策略；
8.根据所述净负荷曲线和负荷转移策略，调整发电侧设备的运行策略。
9.优选地，所述根据所述需求响应和储能调度信息对调度周期的负荷情况进行优化，得到优化后的净负荷曲线和负荷转移策略，所运用的公式包括：
[0010][0011]
其中，t为一个周期内的调度时段数，为第一优化调度前t时段的负荷，为第一优化调度后t时段的负荷，表示优化第一优化调度前的综合发电成本，表示第一优化调度后的综合发电成本，α
ess
为储能系统的运维成本，为t时段储能的处理，正值表示放电，负值表示充电，m为可控负荷的种类数，c
m
为事前与用户签的第m中可控负荷单位补偿系数，为t时段内第m种可控负荷量。
[0012]
优选地，所述第一优化调度后t时段的负荷通过以下公式得到：
[0013][0014]
其中，表示t时段的可平移负荷，表示i时段的可平移负荷，为i时段平移到t时段的负荷占比，为t时段的可削减负荷。
[0015]
优选地，所述优化第一优化调度前的综合发电成本和所述第一优化调度后的综合发电成本通过以下公式得到：
[0016][0017]
其中，c
t
(p)表示综合发电成本，c
fc
＝c
fc.fuel
c
fc.op
c
fc.en
，c
mt
＝c
mt.fuel
c
mt.op
c
mt.en
，c
fc
为燃料电池的综合成本系数，包括单位燃料成本c
fc.fuel
、单位运行维护成本c
fc.op
和单位环境成本c
fc.en
；c
mt
为微燃机的综合成本系数，包括单位燃料成本c
mt.fuel
、单位运行维护成本c
mt.op
和单位环境成本c
mt.en
；分别为燃料电池和微燃机在t时段的计划出力；为t时段从外部电网购电的价格，取决于外网的分时电价情况；为t时段微网与外部电网的交互功率，正值为购电，负值为售电。
[0018]
优选地，所述根据所述需求响应和储能调度信息对调度周期的负荷情况进行优化，得到优化后的净负荷曲线和负荷转移策略，所运用的公式中，微电网功率平衡约束条件的表达式为：
[0019][0020]
其中，为t时刻光伏发电功率；为t时刻风力发电功率；为在t时段微电网运行的损耗。
[0021]
优选地，所述根据所述需求响应和储能调度信息对调度周期的负荷情况进行优化，得到优化后的净负荷曲线和负荷转移策略，所运用的公式中，储能系统约束条件包括ess充放电功率约束、储能荷电状态约束、微电网内负荷平衡约束和可控负荷容量约束；
[0022]
所述ess充放电功率约束的表达式为：
[0023][0024]
其中，分别为储能功率的上、下限，其中下限为负值；
[0025]
所述储能荷电状态约束的表达式为：
[0026][0027]
[0028]
所述微电网内负荷平衡约束的表达式为：
[0029][0030]
所述可控负荷容量约束的表达式为：
[0031][0032]
其中，soc为荷电状态，反映蓄电池的剩余容量情况，通过电池剩余容量占总容量的比例来表示；分别为t时段、t 1时段蓄电池的荷电状态；η
ch
为蓄电池的充电效率，η
dis
为蓄电池的放电效率；为t时段内蓄电池的充电功率，为t时段内蓄电池的放电功率；e
ess
为蓄电池的额定容量；soc
ess，max
，soc
ess，min
分别为蓄电池荷电状态的上、下限；为t时段的不可转移负荷；p
m，max
为可控负荷的最大容量。
[0033]
优选地，所述根据所述净负荷曲线和负荷转移策略，调整发电侧设备的运行策略，包括：
[0034]
根据所述净负荷曲线和负荷转移策略，得到发电侧运行成本，所述发电侧运行成本，通过以下公式得到：
[0035][0036]
其中，n为微电源的种类数目，包括微燃机、燃料电池、光伏和风电；为第j钟电源的燃料成本函数；c
j.op
、c
j.en
分别为第j种电源的单位运行维护成本和燃料成本；为第j种电源在t时段的实际出力。
[0037]
优选地，根据所述净负荷曲线和负荷转移策略，得到发电侧运行成本，所运用的公式中，发电侧约束条件包括电网交互功率约束、机组出力约束和可控机组爬坡约束；
[0038]
所述电网交互功率约束的表达式为：
[0039][0040]
其中，p
grid，max
，p
grid，min
分别为微电网与外部电网联络线的功率上、下限，二者绝对值相等，下限为负值；
[0041]
所述机组出力约束的表达式为：
[0042][0043]
其中p
j，max
、p
j，min
分别为电源机组j的处理上、下限；
[0044]
所述可控机组爬坡约束的表达式为：
[0045]
其中，分别为发电机组j的上下爬坡率。
[0046]
本发明实施例还提供一种计算机终端设备，包括一个或多个处理器和存储器。存储器与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任一实施例所述的基于源荷储协同的能源管理优化方法。
[0047]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的基于源荷储协同的能源管理优化方法。
[0048]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0049]
本发明提供的基于源荷储协同的能源管理优化方法包括：根据调度周期内的可控负荷状态和储能系统荷电状态，得到分布式电源的处理预测和负荷预测曲线；根据所述分布式电源的处理预测和负荷预测曲线，得到需求响应和储能调度信息；根据所述需求响应和储能调度信息对调度周期的负荷情况进行优化，得到优化后的净负荷曲线和负荷转移策略；根据所述净负荷曲线和负荷转移策略，调整发电侧设备的运行策略。本发明能够有效减少微电网运行过程中存在的成本。
附图说明
[0050]
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0051]
图1是本发明某一实施例提供的基于源荷储协同的能源管理优化方法的流程示意图；
[0052]
图2是本发明某一实施例提供的基于源荷储协同的能源管理优化方法的应用场景；
[0053]
图3是本发明某一实施例提供的计算机终端设备的结构示意图。
具体实施方式
[0054]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0055]
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不作为对步骤执行先后顺序的限定。
[0056]
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0057]
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0058]
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0059]
请参阅图1，图1是本发明某一实施例提供的基于源荷储协同的能源管理优化方法的流程示意图.在本实施例中，基于源荷储协同的能源管理优化方法，应用于包括微网能力管理中心和发电侧的微电网系统中，所述方法包括：
[0060]
根据调度周期内的可控负荷状态和储能系统荷电状态，得到分布式电源的处理预测和负荷预测曲线；
[0061]
根据所述分布式电源的处理预测和负荷预测曲线，得到需求响应和储能调度信息；
[0062]
根据所述需求响应和储能调度信息对调度周期的负荷情况进行优化，得到优化后的净负荷曲线和负荷转移策略；
[0063]
根据所述净负荷曲线和负荷转移策略，调整发电侧设备的运行策略。
[0064]
请参阅图2，图2是本发明某一实施例提供的基于源荷储协同的能源管理优化方法的应用场景。微电网系统包括微网能力管理中心10和发电侧20，微网能力管理中心10可通过改变自己的决策变量影响发电侧20的行为，同时微网能力管理中心10又接受发电侧20的信息反馈，进行控制调整。研究微电网系统中源、储、荷的优化运行时，其协调调度方案需要以系统的用电负荷和发电功率曲线为基础。该曲线又收到微电网储能调度和负荷需求响应策略的影响，即制定微电网负荷转移方案时需考虑发电侧20各主体的成本效益，微电网能力管理中心的综合效益的目标和主体自身经济效益目标相互耦合，又不同时成立，因此需要对微电网能力管理中心和发电侧20进行二次优化。
[0065]
具体的，微电网能力管理中心的目标是通过需求响应和逞能系统运行优化负荷曲线，实现微电网综合效益最大化。优化目标可由调度前后的供电综合成本之差表示。决策变量为需求响应信息和储能充发电信息，通过负荷调整策略实现微电网内部功率平衡，避免系统以交稿的综合成本运行。
[0066]
在本发明实施例中，所述根据所述需求响应和储能调度信息对调度周期的负荷情况进行优化，得到优化后的净负荷曲线和负荷转移策略，所运用的公式包括：
[0067][0068]
其中，t为一个周期内的调度时段数，为第一优化调度前t时段的负荷，为第一优化调度后t时段的负荷，表示优化第一优化调度前的综合发电成本，表示第一优化调度后的综合发电成本，α
ess
为储能系统的运维成本，为t时段储能的处理，正值表示放电，负值表示充电，m为可控负荷的种类数，c
m
为事前与用户签的第m中可控负荷单位补偿系数，为t时段内第m种可控负荷量。
[0069]
在本发明实施例中，所述第一优化调度后t时段的负荷通过以下公式得到：
[0070][0071]
其中，表示t时段的可平移负荷，表示i时段的可平移负荷，为i时段平移到t时段的负荷占比，为t时段的可削减负荷。
[0072]
在本发明实施例中，所述优化第一优化调度前的综合发电成本和所述第一优化调度后的综合发电成本通过以下公式得到：
[0073][0074]
其中，c
t
(p)表示综合发电成本，c
fc
＝c
fc.fuel
c
fc.op
c
fc.en
，c
mt
＝c
mt.fuel
c
mt.op
c
mt.en
，c
fc
为燃料电池的综合成本系数，包括单位燃料成本c
fc.fuel
、单位运行维护成本c
fc.op
和单位环境成本c
fc.en
；c
mt
为微燃机的综合成本系数，包括单位燃料成本c
mt.fuel
、单位运行维护成本c
mt.op
和单位环境成本c
mt.en
；分别为燃料电池和微燃机在t时段的计划出力；为t时段从外部电网购电的价格，取决于外网的分时电价情况；为t时段微网与外部电网的交互功率，正值为购电，负值为售电。
[0075]
从外部电网购电的策略受外网的分时电价水平的影响。当不考虑初始投资时，风电和光伏发电的边际成本接近于零可以忽略不计，且优先全部消纳，仅考虑可控电源的综合运行成本。
[0076]
在本发明实施例中，所述根据所述需求响应和储能调度信息对调度周期的负荷情况进行优化，得到优化后的净负荷曲线和负荷转移策略，所运用的公式中，微电网功率平衡约束条件的表达式为：
[0077][0078]
其中，为t时刻光伏发电功率；为t时刻风力发电功率；为在t时段微电网运行的损耗。
[0079]
在本发明实施例中，所述根据所述需求响应和储能调度信息对调度周期的负荷情况进行优化，得到优化后的净负荷曲线和负荷转移策略，所运用的公式中，储能系统约束条件包括ess充放电功率约束、储能荷电状态约束、微电网内负荷平衡约束和可控负荷容量约束；
[0080]
所述ess充放电功率约束的表达式为：
[0081][0082]
其中，分别为储能功率的上、下限，其中下限为负值；
[0083]
所述储能荷电状态约束的表达式为：
[0084][0085][0086]
所述微电网内负荷平衡约束的表达式为：
[0087][0088]
所述可控负荷容量约束的表达式为：
[0089][0090]
其中，soc为荷电状态，反映蓄电池的剩余容量情况，通过电池剩余容量占总容量的比例来表示；分别为t时段、t 1时段蓄电池的荷电状态；η
ch
为蓄电池的充电效率，η
dis
为蓄电池的放电效率；为t时段内蓄电池的充电功率，为t时段内蓄电池的放电功率；e
ess
为蓄电池的额定容量；soc
ess，max
，soc
ess，min
分别为蓄电池荷电状态的上、下限；为t时段的不可转移负荷；p
m，max
为可控负荷的最大容量。
[0091]
在本发明实施例中，所述根据所述净负荷曲线和负荷转移策略，调整发电侧设备的运行策略，包括：
[0092]
根据所述净负荷曲线和负荷转移策略，得到发电侧运行成本，所述发电侧运行成本，通过以下公式得到：
[0093][0094]
其中，n为微电源的种类数目，包括微燃机、燃料电池、光伏和风电；为第j钟电源的燃料成本函数；c
j.op
、c
j.en
分别为第j种电源的单位运行维护成本和燃料成本；为第j种电源在t时段的实际出力。
[0095]
在本发明实施例中，根据所述净负荷曲线和负荷转移策略，得到发电侧运行成本，所运用的公式中，发电侧约束条件包括电网交互功率约束、机组出力约束和可控机组爬坡约束；
[0096]
所述电网交互功率约束的表达式为：
[0097][0098]
其中，p
grid，max
，p
grid，min
分别为微电网与外部电网联络线的功率上、下限，二者绝对值相等，下限为负值；
[0099]
所述机组出力约束的表达式为：
read
‑
only memory，简称eeprom)，可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read
‑
only memory，简称eprom)，可编程只读存储器(programmable read
‑
only memory，简称prom)，只读存储器(read
‑
only memory，简称rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
[0119]
在一示例性实施例中，计算机终端设备可以被一个或多个应用专用集成电路(application specific 1ntegrated circuit，简称as1c)、数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、数字信号处理设备(digital signal processing device,简称dspd)、可编程逻辑器件(programmable logic device，简称pld)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的基于源荷储协同的能源管理优化方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
[0120]
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述任意一个实施例中的基于源荷储协同的能源管理优化方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器，上述程序指令可由计算机终端设备的处理器执行以完成上述的基于源荷储协同的能源管理优化方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
[0121]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。