一种储能系统与已恢复机组联合运行的负荷恢复优化方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111092455A(43)申请公布日2020.05.01(21)申请号201911131175.5H02J3/48(2006.01)(22)申请日2019.11.19H02J3/50(2006.01)(71)申请人国网江苏省电力有限公司电力科学研究院地址210000江苏省南京市江宁区帕威尔路1号(72)发明人汪成根程亮朱寰周前崔红芬吴盛军杨波赵静波朱鑫要李虹仪谢云云(74)专利代理机构南京理工大学专利中心32203代理人马鲁晋(51)Int.Cl.H02J3/46(2006.01)H02J3/24(2006.01)权利要求书9页说明书12页附图2页(54)发明名称一种储能系统与已恢复机组联合运行的负荷恢复优化方法(57)摘要本发明公开了一种储能系统与已恢复机组联合运行的负荷恢复优化方法，将确定性负荷恢复优化模型转变为模糊机会约束优化模型，采用人工蜂群算法求解，获得计及负荷不确定性的负荷恢复方案。该方法包括：1、建立储能系统与已恢复机组联合运行的确定性负荷恢复优化模型；2、运用可信性理论，建立考虑负荷不确定性的模糊机会约束模型；3、运用清晰等价类，将模糊机会约束模型转化为易于求解的0-1规划模型；4、采用人工蜂群算法求解0-1规划模型，得到考虑负荷不确定性的储能系统与已恢复机组联合运行的负荷恢复优化结果。该方法得到的电网恢复方案充分考虑储能的调控优势和功率支撑作用，承受负荷不确定区间内的所有波动，可以保证电网恢复过程的安全性。CN111092455ACN111092455A权利要求书1/9页1.一种储能系统与已恢复机组联合运行的负荷恢复优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立储能系统与已恢复机组联合运行的确定性负荷恢复优化模型；步骤2、运用可信性理论，建立考虑负荷不确定性的模糊机会约束模型；步骤3、运用清晰等价类，将模糊机会约束模型转化为易于求解的0-1规划模型；步骤4、采用人工蜂群算法求解0-1规划模型，得到考虑负荷不确定性的储能系统与已恢复机组联合运行的负荷恢复优化结果。2.根据权利要求1所述的一种储能系统与已恢复机组联合运行的负荷恢复优化方法，其特征在于，步骤1中所述的建立储能系统与已恢复机组联合运行的确定性负荷恢复优化模型，具体步骤为：步骤1-1、建立储能系统的数学模型，具体为：储能的输出功率特性，其模型为：式中，SOC(t)——储能系统在t时刻的荷电状态；SOC(t-Δt)——储能系统在t-Δt时刻的荷电状态；Δt——采样时间间隔；η——储能系统变流器的效率；CN——储能系统的额定容量；PBESS(t)——储能系统在t时刻的有功输出功率；储能的输出功率限制，其模型为：Pmin≤PBESS(t)≤Pmax式中，PBESS(t)——储能系统在t时刻的输出有功功率；Pmin——储能系统允许的最小的输出有功功率；Pmax——储能系统允许的最大的输出有功功率；储能的荷电状态限制，其模型为：SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax式中，SOC(t)——储能系统在t时刻的荷电状态；SOCmin——储能系统允许的最小的荷电状态；SOCmax——储能系统允许的最大的荷电状态；步骤1-2、构建负荷恢复优化的目标函数，其模型为：式中，N——电网恢复每一时步恢复的节点数量；wi——节点i处的负荷的权重；xi——0-1变量，表示节点i处的负荷是否投入，0表示负荷不投入，1表示负荷投入；LPi——节点i处负荷的预测负荷有功恢复量；步骤1-3、确定负荷恢复过程中需要考虑的约束条件，包括：2CN111092455A权利要求书2/9页最大可恢复负荷量约束为：式中，N——电网恢复每一时步恢复的节点数量；xi——0-1变量，表示节点i处的负荷是否投入，0表示负荷不投入，1表示负荷投入；LPi——节点i处负荷的预测负荷有功恢复量；PBESS——储能系统在该时步内的输出有功功率；△PG——每个时步已恢复机组的新增出力；NG——当前已恢复常规机组的数量；rj——已恢复常规机组j的爬坡率；Δt——两个恢复时步之间的时间间隔；GNPj——已恢复常规机组j的额定有功功率；GPj——当前时步已恢复常规机组j的有功出力；η——储能系统变流器的效率；SOC(t)——储能系统在t时刻的荷电状态；SOC(t-Δt)——储能系统在t-Δt时刻的荷电状态；CN——储能系统的额定容量；负荷最大单次投入约束为：式中，N——电网恢复每一时步恢复的节点数量；xi——0-1变量，表示节点i处的负荷是否投入，0表示负荷不投入，1表示负荷投入；LPi——节点i处负荷的预测负荷有功恢复量；PLmax1——常规发电机组可以容许的最大单次负荷波动；PLmax2——储能系统可以容许的最大单次负荷波动；NG——当前已恢