專利名稱：風(fēng)電-電動汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)領(lǐng)域，具體涉及一種風(fēng)電-電動汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法。
背景技術(shù)：
近年來，隨著全球變暖，能源問題不斷惡化，在全球經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的情況下，世界各國對于化石燃料的需求量日益增大，不少發(fā)達(dá)國家已把電力所依賴的化石燃料-煤轉(zhuǎn)變?yōu)榭稍偕茉达L(fēng)能。但是，由于風(fēng)能在時域上的不確定性波動以及出力受地域影響較為嚴(yán)重，風(fēng)電上網(wǎng)會給電網(wǎng)帶來不必要的旋轉(zhuǎn)備用與調(diào)峰壓力。文獻(xiàn)《風(fēng)電出力特性研究》中指出從最大出力與一般出力日的曲線形狀中可以看出，風(fēng)電日出力有很明顯的峰谷特性，在夜間0:00-8:00風(fēng)電出力較大，而在8:00-22:00為風(fēng)電低谷階段。而電力系統(tǒng)負(fù)荷在上午8:00-11:00，在下午的18:00-22:00為負(fù)荷高峰時段，而此時風(fēng)電出力恰好最?。欢诹璩?:00-6:00為負(fù)荷低谷階段而風(fēng)電出力最大，故風(fēng)電具有嚴(yán)重的反調(diào)峰特性，給電力系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用和調(diào)峰帶來嚴(yán)重壓力，造成嚴(yán)重的棄風(fēng)現(xiàn)象和不必要的經(jīng)濟(jì)損失。如何減少棄風(fēng)，提高風(fēng)電消納能力，緩解風(fēng)電出力波動，是近年風(fēng)電發(fā)展的核心問題。利用儲能系統(tǒng)參與電網(wǎng)調(diào)峰，是提高風(fēng)電消納能力的重要途徑。由電動汽車參與的V2G(Vehicle to Grid)調(diào)度，近年來，深受國內(nèi)外關(guān)注。大規(guī)模電動汽車組，可以作為大型集中儲能設(shè)備，在負(fù)荷高峰，風(fēng)電出力低谷時放電；負(fù)荷低谷風(fēng)電出力高峰時充電，成為緩解電網(wǎng)調(diào)峰壓力，減少棄風(fēng)電量的有效措施。文獻(xiàn)’Augmenting Wind Power Penetrationand Grid Voltage Stability Limits Using ESS:Application Design, Sizing, and aCase Study’提出建立綜合儲能系統(tǒng)(Energy Storage System, ESS)來進(jìn)行設(shè)計應(yīng)用調(diào)整風(fēng)電波動，增加風(fēng)電穿透功率與電壓穩(wěn)定性。建立綜合ESS系統(tǒng)調(diào)節(jié)風(fēng)電，同時實現(xiàn)三個目標(biāo)，I)增加風(fēng)電穿透功率2)提高系·統(tǒng)電壓穩(wěn)定性3)減小發(fā)電成本同時提出對于ESS系統(tǒng)應(yīng)用的三步方式，即計算理想出力曲線，做出ESS系統(tǒng)充放電計劃，決定ESS系統(tǒng)最優(yōu)充放電功率。文獻(xiàn)《電動汽車充放電特性及其對配電系統(tǒng)的影響分析》提出電動汽車的V2G調(diào)度并單獨(dú)分析了電動汽車投入系統(tǒng)后對饋線負(fù)荷，網(wǎng)絡(luò)損耗以及電壓偏移的影響，但沒有考慮風(fēng)電與電動汽車互補(bǔ)協(xié)調(diào)，即電動汽車在平抑風(fēng)電波動減少棄風(fēng)上的作用以及同時考慮多個目標(biāo)的情況下的優(yōu)化調(diào)度；文獻(xiàn)《計及電動汽車和風(fēng)電出力不確定性的隨機(jī)經(jīng)濟(jì)調(diào)度》構(gòu)建了電動汽車和風(fēng)電機(jī)組的不確定性的隨機(jī)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，用以緩解風(fēng)電機(jī)組反調(diào)峰特性的影響，但該模型沒有考慮到風(fēng)電-電動汽車聯(lián)合模型對傳統(tǒng)火電機(jī)組的影響研究；文獻(xiàn)《考慮間歇性能源接入和運(yùn)行安全的多目標(biāo)有功優(yōu)化調(diào)度》提出了電動汽車與火電，風(fēng)電與火電之間的聯(lián)合運(yùn)行產(chǎn)生的對于燃煤成本及節(jié)能減排等方面的影響，但未考慮風(fēng)電-電動汽車-火電三者聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度的效果。目前對于風(fēng)電-電動汽車-火電三者的聯(lián)合調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化研究還比較少。因此，針對以上不足，本發(fā)明給出了一種風(fēng)電-電動汽車-火電三者的聯(lián)合調(diào)度的多目標(biāo)調(diào)度方法。

發(fā)明內(nèi)容
(一)解決的技術(shù)問題針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種風(fēng)電-電動汽車-火電三者的聯(lián)合調(diào)度的多目標(biāo)調(diào)度方法，使得針對風(fēng)電隨機(jī)不確定性出力，提出運(yùn)用儲能系統(tǒng)即電動汽車的有序充放電平抑風(fēng)電波動，減少棄風(fēng)，同時因為風(fēng)電波動減小而減少火電機(jī)組的調(diào)峰旋轉(zhuǎn)備用壓力，提高聯(lián)合運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)效益。(二)技術(shù)方案為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn):一種風(fēng)電-電動汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法，包括以下步驟:S1、通過威布爾分布函數(shù)隨機(jī)生成多組24時段風(fēng)速值；S2、根據(jù)所述24時段風(fēng)速值計算24時段風(fēng)電出力和風(fēng)電日出力平均值；S3、根據(jù)所述24時段風(fēng)電出力對電動汽車進(jìn)行充放電，得到電動汽車充放電功率；通過所述風(fēng)電出力和電動汽車充放電功率，計算得到火電機(jī)組發(fā)電功率；S4、根據(jù)所述火電機(jī)組發(fā)電功率，分別求解聯(lián)合調(diào)度效益目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)和風(fēng)電波動最小目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)的最大值和最小值；S5、根據(jù)所述聯(lián)合調(diào)度效益目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)和風(fēng)電波動最小目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)的最大值和最小值，將兩函數(shù)進(jìn)行模糊化處理，得到最大滿意度函數(shù)；S6、將所述最大滿意度函數(shù)進(jìn)行種群進(jìn)化，得到風(fēng)電-電動汽車-火電三者的最優(yōu)出力。其中，步驟SI中采用的威布爾分布函數(shù)為:
權(quán)利要求
1.一種風(fēng)電-電動汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法，其特征在于，包括以下步驟: 51、通過威布爾分布函數(shù)隨機(jī)生成多組24時段風(fēng)速值； 52、根據(jù)所述24時段風(fēng)速值計算24時段風(fēng)電出力和風(fēng)電日出力平均值； 53、根據(jù)所述24時段風(fēng)電出力對電動汽車進(jìn)行充放電，得到電動汽車充放電功率，且通過所述風(fēng)電出力和電動汽車充放電功率，計算得到火電機(jī)組發(fā)電功率； 54、根據(jù)所述火電機(jī)組發(fā)電功率，分別求解聯(lián)合調(diào)度效益目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)和風(fēng)電波動最小目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)的最大值和最小值； 55、根據(jù)所述聯(lián)合調(diào)度效益目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)和風(fēng)電波動最小目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)的最大值和最小值，將兩函數(shù)進(jìn)行模糊化處理，得到最大滿意度函數(shù)； 56、將所述最大滿意度函數(shù)進(jìn)行種群進(jìn)化，得到風(fēng)電-電動汽車-火電三者的最優(yōu)出力。
2.如權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)電-電動汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法，其特征在于，步驟SI中采用的威布爾分布函數(shù)為:F (V) = I — exp[-(子”] 其中:k為形狀參數(shù)；c為尺度參數(shù)，反應(yīng)風(fēng)電場平均風(fēng)速大小； 風(fēng)速V的概率密度函數(shù)為:
3.如權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)電-電動汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法，其特征在于，步驟S4中， 聯(lián)合調(diào)度效益目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)為:
4.如權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)電-電動汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法，其特征在于，步驟S5中， 最大滿意度函數(shù)為: λ =min ( μ (F1), μ (F2)) 其中，μ (F1)為聯(lián)合調(diào)度效益目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)的目標(biāo)隸屬度函數(shù)，以最大值為最優(yōu):
5.如權(quán)利要求4所述的一種風(fēng)電-電動汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法，其特征在于，步驟S6中，求得所述滿意度函數(shù)λ的最大值，實現(xiàn)在目標(biāo)隸屬度函數(shù)μ (F1)和μ (F2)共同作用下的相對最優(yōu)解；通過遺傳算法得到最大滿意度下風(fēng)電-電動汽車-火電三者的最優(yōu)出力。
全文摘要
本發(fā)明提供一種風(fēng)電-電動汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行模型的多目標(biāo)調(diào)度方法，涉及電力系統(tǒng)領(lǐng)域。該方法包括步驟S1、通過威布爾分布函數(shù)隨機(jī)生成多組24時段風(fēng)速值；S2、計算24時段風(fēng)電出力和風(fēng)電日出力平均值；S3、對電動汽車進(jìn)行充放電，得到電動汽車充放電功率；計算火電機(jī)組發(fā)電功率；S4、分別求兩函數(shù)的最大值和最小值；S5、將兩函數(shù)進(jìn)行模糊化處理，得到最大滿意度函數(shù)；S6、將所述最大滿意度函數(shù)進(jìn)行種群進(jìn)化，得到最優(yōu)出力。本發(fā)明針對風(fēng)電隨機(jī)不確定性出力，提出運(yùn)用儲能系統(tǒng)電動汽車的有序充放電平抑風(fēng)電波動，減少棄風(fēng)，同時因為風(fēng)電波動減小而減少火電機(jī)組的調(diào)峰旋轉(zhuǎn)備用壓力，達(dá)到風(fēng)電-電動汽車-火電聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益最大化。
文檔編號G06Q50/06GK103246942SQ20131019048
公開日2013年8月14日 申請日期2013年5月21日 優(yōu)先權(quán)日2013年5月21日
發(fā)明者馬瑞 申請人:長沙理工大學(xué)