一种基于非合作博弈的微电网能量管理系统的优化算法
专利汇可以提供一种基于非合作博弈的微电网能量管理系统的优化算法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于非合作博弈的微 电网 能量 管理系统的优化 算法 ，包括如下步骤：1、采集微电网气象数据和负荷信息数据；2、计算光伏阵列允许出 力 上限值和 风 速下的风机允许出力上限值；3、输入约束条件和目标函数对微电网进行优化；4、得到微电网优化的边际成本；5、将微电网的效用函数和用户的效用函数进行互动博弈的博弈过程分为24个时段，以 能源 侧和用户侧双方的效用函数为目标进行优化博弈；6、当本次优化得到的负荷曲线与上一次优化得到的负荷曲线的偏差小于等于ε时，则结束优化，否则，将第本次的负荷数据代入步骤1，循环步骤1至步骤5直到偏差小于ε为止。具有实现了微电网能源效率的最优化，可行性与适应性良好等优点。，下面是一种基于非合作博弈的微电网能量管理系统的优化算法专利的具体信息内容。
1.一种基于非合作博弈的微电网能量管理系统的优化算法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)采集微电网气象数据和负荷信息数据，所述微电网气象数据包括未来一天的温度、光照强度和风速，所述负荷信息数据包括需求负荷数据和不可中断负荷数据，并输入微电网气象数据和负荷信息数据；
(2)根据温度、光照强度和风速情况，以及光伏阵列和风机模型，计算在步骤(1)中采集的温度和光照强度下，光伏阵列允许出力的上限值和风速下的风机允许出力的上限值；
(3)以微电网发电成本函数为目标函数，目标函数中的变量有风机出力、光伏阵列出力、柴油发电机的出力和蓄电池充放电电量，输入约束条件和目标函数对微电网进行优化；
(4)对微电网进行优化后得到微电网优化的边际成本、光伏阵列、风机、柴油机的出力结果和蓄电池充放电结果；
(5)将步骤(4)得到优化的边际成本和步骤(1)中的需求负荷数据代入微电网的效用函数中，将步骤(1)中的需求负荷数据代入用户的效用函数中，将微电网的效用函数和用户的效用函数进行互动博弈的博弈过程分为24个时段，以能源侧和用户侧双方的效用函数为目标进行优化博弈；
(6)循环步骤(1)至步骤(5)n次后得到第n次优化的分时电价和负荷曲线，循环步骤(1)至步骤(5)n+1次后得到第n+1次优化的分时电价和负荷曲线，当第n+1次优化得到的负荷曲线与第n次优化得到的负荷曲线的偏差小于等于ε时，则结束优化，否则，将第n+1次优化的负荷数据代入步骤(1)，更新(1)中的负荷数据，循环步骤(1)至步骤(5)直到偏差小于ε时为止，ε为偏差量的参考值，ε的取值范围根据实际需要进行设定。
2.根据权利要求1所述的基于非合作博弈的微电网能量管理系统的优化算法，其特征在于：
所述步骤(4)中，微电网运行优化博弈模型为：
其中，优化变量l、p和x的定义如下：
l＝lt，t∈T，
p＝pt，t∈T，
x＝Pi，t，i∈N，t∈T，
其中，u1表示用户效用函数，u2表示微电网能源侧效用函数，优化变量l表示t时段用户实际负荷，p表示t时段内的微电网侧售电价格，x表示微电网中第i类设备，包括光伏阵列、风机、柴油机、蓄电池，在t时刻的输出功率，lt为t时段用户实际负荷，pt为t时间段内的微电网侧售电价格，T表示一天分成的时间段，Pi，t表示第i类设备，包括光伏阵列、风机、柴油机、蓄电池，在t时刻的输出功率，用户效用函数的目标函数u1(l，p)和微电网能源侧效用函数的目标函数u2(l，p)分别定义为：
其中，u1表示用户效用函数，u2表示微电网能源侧效用函数，lt为t时段用户实际负荷，pt为t时间段内的微电网侧售电价格，T表示一天分成的时间段，Pi，t表示第i类设备，包括光伏阵列、风机、柴油机、蓄电池，在t时刻的输出功率，αt、βt和μ为参数，αt＜0，βt＞0，dt表示t时段用户的需求电量，gre，t为t时段可再生能源发电总量，C表示微电网的发电成本，ct表示t时刻微电网发电的边际成本，gt表示t时段微电网发电总量，Cm表示设备的运行维护成本，CDG表示柴油发电机的燃油费，N表示微电网中设备数量，包括光伏阵列、风机、柴油机和蓄电池；Ki表示第i类设备维护成本系数，k表示每公升柴油的价格，PDGi-rated表示第i台柴油机的额定功率，PDGi，t表示第i台柴油机t时刻输出功率，C1和C1为系数，S表示柴油机数量；
等式约束条件h(l，p，x)为微电网运行功率平衡约束：
不等式约束条件G(l，p，x)包括：
(a)用户负荷上下限约束：
lt，uninter≤lt≤min(lt，max，gt，max)，
(b)可中断负荷约束：
(c)售电价格约束：
pt≥ct，
(d)风力发电机运行约束：
0≤PWT，t≤PWTmax，t，
(e)光伏阵列运行约束：
0≤PPV，t≤PPVmax，t，
(f)蓄电池最大允许充放电电量约束：
-0.2EG≤PBat，t·1h≤0.2EC，
(g)蓄电池的放电深度约束：
(h)柴油发电机运行约束：
0.3PDG-rated≤PDG，t≤PDG-rated，
其中，lt，uninter表示t时刻不可中断负荷，lt，max表示t时刻用户使用负荷上限，gt，max表示t微电网中各设备最大允许发电量之和，δ表示最大可中断负荷比例，PWT，t表示第t时刻风机实际输出功率，PWTmax，t表示第t时刻风机最大允许输出功率；PPV，t表示第t时刻光伏阵列实际输出功率，PPVmax，t表示第t时刻光伏阵列最大允许输出功率；PBat，t表示蓄电池在t时刻充放电功率，Ec表示蓄电池的额定容量；SOC(t)表示t时刻荷电状态，PC、Pd为蓄电池的充、放电功率，ηc、ηd为蓄电池的充、放电效率90％，Δt为蓄电池充放电时间。
3.根据权利要求2所述的基于非合作博弈的微电网能量管理系统的优化算法，其特征在于：所述的微电网运行优化博弈模型采取非合作完全信息动态博弈模型,微电网首先制定电价策略，然后用户根据微电网才起的策略调整用电量选择最优用电策略；首先假定电价已知，最大化用户侧效用函数u1，得到给定电价下最优负荷 的表达式如下：
其中，αt、βt和μ为参数，αt＜0，βt＞0，dt表示t时段用户的需求电量；
然后将基于电价后的最优负载响应带入微电网侧效用函数，优化u2，微电网中各发电设备、储能设备运行的约束条件不变，以pt为自变量，得到改写后的目标函数和其余约束条件：
pt，min≤pt≤pt，max，
其中， 表示电价为pt时的最优负荷，gre，t表示t时段可再生能源发电总量，gre，t为t时段可再生能源发电总量，ct表示t时刻微电网发电的边际成本，αt、βt和μ为参数，αt＜0，βt＞0，dt表示t时段用户的需求电量，pt，min表示t时刻允许的最低电价，pt，max表示t时刻允许的最高电价，lt，uninter表示t时刻不可中断负荷，lt，max表示t时刻用户使用负荷上限。
一种基于非合作博弈的微电网能量管理系统的优化算法
技术领域
背景技术
control operation for optimizing microgrids[J].IEEE Transactions on Energy Conversion,2008,23(01):241-248.)研究了并网运行微电网的集中优化控制模型，建立可控负荷侧竞价选项，最大化微电网的运行效益，Operation of a multiagent system for microgridcontrol([9]A.L.Dimeas,and N.D.Hatziargyriou.Operation of a
multiagent system for microgridcontrol[J].IEEE Transactions on Power Systems,
2005,20(03):1447-1455.)设计了微电网分布式优化控制算法，重点研究了微电网的能量市场下整体收益。
发明内容
具体实施方式
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