一种含光储柴的微网电源配比及储能容量的最优选择方法
专利汇可以提供一种含光储柴的微网电源配比及储能容量的最优选择方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种含光储柴的微网电源配比及储能容量的最优选择方法，根据当地的 太阳能 资源分布情况，模拟 光伏发电 的小时输出功率，获取微网的年负荷曲线、日负荷曲线；以设备生命周期内微网系统的所有成本为目标函数，以各种电源配比、储能容量为优化变量，以功率平衡、瞬时功率限值、储能 电池 SOC特性等为约束条件，建立优化配置模型；最后采用 退火 优化 算法 对目标函数进行优化求解；通过在一年的时间内提取多个时间段，行成多组优化解，最终得出最优的电源配置及储能容量。本发明在保证可靠供电的 基础 上，选择最佳的各种电源配比以及储能容量，从而让整个微网系统经济最优。，下面是一种含光储柴的微网电源配比及储能容量的最优选择方法专利的具体信息内容。
1.一种含光储柴的微网电源配比及储能容量的最优选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)获取当地的太阳能资源分布情况，模拟光伏发电的小时输出功率；获取微网的年负荷曲线、日负荷曲线；
2)以设备生命周期内微网系统的所有成本最小为目标函数，以各种电源配置容量为优化变量，以功率平衡、瞬时功率限值、储能电池荷电状态SOC特性为约束条件，建立优化配置模型；
3)采用退火优化算法对目标函数进行优化求解；
4)在一年的时间内提取多个时间段，重复步骤2)和3)；
5)综合比较各时间段的优化解，得到最优的电源配置容量。
2.根据权利要求1所述的一种含光储柴的微网电源配比及储能容量的最优选择方法，其特征在于，所述光储柴是指光伏发电系统、储能发电系统及柴油机发电，其中，储能发电系统包括储能电池和储能变流器。
3.根据权利要求2所述的一种含光储柴的微网电源配比及储能容量的最优选择方法，其特征在于，所述步骤2)中，目标函数为：
MinCs(SOCb,Pc,Pp,Pd)＝SOCb*Cb+Pc*Cc+Pp*Cp+Pd*Cd+T1/(t1-t2)*ΣPdi*ti*Cdg其中，Cs表示成本，SOCb为储能电池配置容量，Cb为单位储能电池的平均成本，Pc为储能变流器配置容量，Cc为单位储能变流器的平均成本，Pp为光伏的配置容量，Cp为单位光伏的平均成本，Pd为柴油机的配置容量，Cd为单位柴油机的平均成本，Pdi为柴油机发电功率，ti为柴油机运行小时数，Cdg为柴油机每千瓦时发电成本，(t1,t2)为随机选取的一个时间段，T1为设备生命周期。
4.根据权利要求3所述的一种含光储柴的微网电源配比及储能容量的最优选择方法，其特征在于，所述步骤2)中，约束条件包括：
(1)功率平衡约束：
Pci+Ppi-Ppci+Pdi≥Pli
其中，Pci为储能变流器输出功率，Ppi为光伏发电系统最大小时平均功率，Ppci为丢弃的光伏发电功率，Pdi为柴油机发电输出功率，Pli为负荷功率；
光伏发电系统最大小时平均功率Ppi为：
Ppi＝Pp*η*F/1000
其中，η为光伏发电系统的整体发电效率，F为光伏倾斜面上的太阳能辐射量；
丢弃的光伏发电功率Ppci满足：
Ppci＝Ppi-Pci-Pli，
(2)额定功率约束：
Pci≤Pc,Ppi≤Pp，Pdi≤Pd；
(3)储能变流器额定功率约束：:
Plp≤Pc
其中，Plp为负荷最大瞬时功率；
(4)光伏输出约束：
Ppi-Ppci≤Pci+Pli；
(5)储能电池荷电状态SOC约束：
SOCmin＜SOCi＜SOCmax
其中，SOCmin为储能电池荷电状态的下限，SOCmax为储能电池荷电状态的上限，SOCi为储能电池的储能容量，
SOCi＝ΣPci*tci
其中，Pci为储能变流器的小时平均功率，tci为储能变流器的运行小时数。
5.根据权利要求4所述的一种含光储柴的微网电源配比及储能容量的最优选择方法，其特征在于，所述SOCmin取0.1倍SOCb，SOCmax取0.95倍SOCb。
6.根据权利要求3所述的一种含光储柴的微网电源配比及储能容量的最优选择方法，其特征在于，所述步骤3)中，优化求解过程如下：
(31)确定初始温度T及迭代次数L，并给定初始解空间S＝(SOCb0,Pc0,Pp0,Pd0)，根据目标函数计算得到MinCs(S)；
(32)令k＝1；
(33)通过扰动，产生新解空间S′＝(SOCb′,Pc′,Pp′,Pd′)：
S′＝S+random(-1,1)*ΔS，
其中，ΔS定义了各变量的步长，
根据目标函数计算得到MinCs(S′)；
(34)计算增量Δt′＝MinCs(S′)-MinCs(S)；
(35)若Δt′<0则接受S′作为新的当前解，否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解；
(36)如果满足终止条件则输出当前解作为最优解，结束程序；否则，令k加1，返回步骤(33)，直到达到迭代次数L，输出当前解；进入下一步；
(37)降低温度T，且保证降低后的温度大于0，重置迭代次数，然后转入步骤(32)。
7.根据权利要求6所述的一种含光储柴的微网电源配比及储能容量的最优选择方法，其特征在于，所述步骤(36)中，终止条件取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。
一种含光储柴的微网电源配比及储能容量的最优选择方法
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具体实施方式
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