一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法，首先建立微電網(wǎng)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，其中，目標(biāo)函數(shù)至少包括電費最小化目標(biāo)函數(shù)以及電池健康狀態(tài)函數(shù)；然后確定所述微電網(wǎng)優(yōu)化的儲能電池充放電功率約束、充放電次數(shù)約束以及總存儲電量約束；再通過粒子群算法對所述目標(biāo)函數(shù)求解，得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解和最劣解；最后通過線性加權(quán)求和法得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，得到所述微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制的最優(yōu)解?？梢姡痉桨笇δ芟到y(tǒng)荷電狀態(tài)和使用壽命進行多目標(biāo)優(yōu)化，可有效提高微電網(wǎng)的運行經(jīng)濟性和儲能壽命。
【專利說明】
一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及電網(wǎng)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法及裝 置。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴大，傳統(tǒng)的集中發(fā)電和遠距離輸電的電網(wǎng)建設(shè)模式表現(xiàn)出 越來越多的局限性。另一方面，隨著常規(guī)化石能源的逐漸枯竭，清潔高效的可再生能源發(fā)電 技術(shù)受到了廣泛的關(guān)注。微電網(wǎng)是分布式發(fā)電的重要形式之一，既可與大電網(wǎng)并聯(lián)運行，也 可獨立地為本地負(fù)荷提供電能，有助于解決大電網(wǎng)遇到的各種問題，是智能電網(wǎng)建設(shè)的重 要組成部分。而微電網(wǎng)的優(yōu)化運行是在滿足負(fù)荷需求的同時實現(xiàn)綜合成本的最優(yōu)化，是微 電網(wǎng)經(jīng)濟效益得以體現(xiàn)的關(guān)鍵。因此，研究微電網(wǎng)的優(yōu)化運行問題至關(guān)重要。
[0003] 目前，微電網(wǎng)優(yōu)化目標(biāo)比較單一，且未針對混合儲能系統(tǒng)單獨考慮，因此，提供一 種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法為當(dāng)前亟待解決的技術(shù)問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明提供了一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法，對儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)和使用壽命 進行多目標(biāo)優(yōu)化，可有效提高微電網(wǎng)的運行經(jīng)濟性和儲能壽命。
[0005] 本發(fā)明提供了一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法，包括：
[0006] 建立微電網(wǎng)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，所述目標(biāo)函數(shù)至少包括電費最小化目標(biāo)函數(shù)以及電 池健康狀態(tài)函數(shù)；
[0007] 確定所述微電網(wǎng)優(yōu)化的儲能電池充放電功率約束、充放電次數(shù)約束以及總存儲電 量約束；
[0008] 通過粒子群算法對所述目標(biāo)函數(shù)求解，得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解和最劣 解；
[0009] 通過線性加權(quán)求和法得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，得到所述微電網(wǎng)多目標(biāo) 優(yōu)化控制的最優(yōu)解。
[0010] 優(yōu)選的，所述電費最小化目標(biāo)函數(shù)為：
[0011]
[0012] 其中，c(t)為各時間段的實時電價，At為各時間段的時間間隔，T為調(diào)度周期， PlinJt)為微電網(wǎng)與大電網(wǎng)之間的聯(lián)絡(luò)線功率。
[0013] 優(yōu)詵的，所沭電池健康狀態(tài)函數(shù)為：
[0014]
[0015] 其中，MES為儲能設(shè)備的集合，所述儲備設(shè)備包括鈉硫電池和鋰電池;λ。為儲能設(shè) 備1在時刻t的充放電維護費用等效系數(shù)，PesY為儲能設(shè)備1在時刻t的充放電功率，所述充 放電功率為正值，△ t為各時間段的時間間隔，為儲能設(shè)備1在時刻t的等效儲能壽命 損耗成本。
[0016] 優(yōu)選的，所述儲能電池充放電功率約束為：
[0017] 0<PNas(t)<PrateNpulse(t)
[0018] abs[Pi(t)-Pi(t-l)]<Pset
[0019] 其中，pNas (t)為鈉硫電池輸出功率，Prate為鈉硫電池額定輸出功率，Pset為功率變 化限定值，Npulse ( t )為t時刻鈉硫脈沖限制:0.8 <Npulse ( t ) < 1。
[0020] 優(yōu)選的，所述充放電次數(shù)約束為：
[0021]
[0022]
[0023]
[0024]其中，to為調(diào)度周期的初始時刻，k為非負(fù)整數(shù)，δ為時間間隔，且令調(diào)度周期Τ = Ντ δ，Ντ為正整數(shù);充放電次數(shù)為定值，Udis(t)為鈉硫電池儲能系統(tǒng)放電狀態(tài)、Uch(t)為鈉 硫電池儲能系統(tǒng)最大充電功率充電狀態(tài)、UsupihU)為鈉硫電池儲能系統(tǒng)半功率充電狀態(tài)、 Ustandby(t)為鈉硫電池儲能系統(tǒng)備用狀態(tài)，各狀態(tài)間滿足：
[0025] Ustandby(t) ,Udis(t) ,Uch(t) ,Usup-ch(t) ￡ {〇, 1}
[0026] Ustandby ( t ) +Udis ( t ) +Uch( t ) +Usup-ch( t ) - 1
[0027] 優(yōu)選的，所述通過粒子群算法對所述目標(biāo)函數(shù)求解包括：
[0028]初始化粒子種群；
[0029] 獲取所述粒子種群中的最優(yōu)解，計算每個所述粒子種群的適應(yīng)度；
[0030] 更新所述粒子種群的速度和位置;直至達到預(yù)設(shè)迭代上限值。
[0031 ]優(yōu)選的，所述通過線性加權(quán)求和法得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，得到所述 微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制的最優(yōu)解，包括：
[0032] 根據(jù)二元對比算法得到排序標(biāo)度矩陣，計算所述排序標(biāo)度矩陣的各行元素之和， 按大到小依次排序，得到指標(biāo)重要性排序；
[0033] 確定每個所述指標(biāo)的權(quán)重ω = [ ωι，ω2]τ，所述最優(yōu)解為：
[0034]
[0035]其中，F(xiàn)Kx)為目標(biāo)函數(shù)h的隸屬度函數(shù)：
[0036]
[0037]其中，f1>max是利用粒子群算法對目標(biāo)函數(shù)6進行單目標(biāo)優(yōu)化時的最優(yōu)解是 利用粒子群算法對目標(biāo)函數(shù)匕進行單目標(biāo)優(yōu)化時的最劣解;i = 1，2。
[0038] -種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制裝置，包括：
[0039] 建模模塊，用于建立微電網(wǎng)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，所述目標(biāo)函數(shù)至少包括電費最小化 目標(biāo)函數(shù)以及電池健康狀態(tài)函數(shù)；
[0040] 確定模塊，用于確定所述微電網(wǎng)優(yōu)化的儲能電池充放電功率約束、充放電次數(shù)約 束以及總存儲電量約束；
[0041 ]獲取模塊，用于通過粒子群算法對所述目標(biāo)函數(shù)求解，得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的 最優(yōu)解和最劣解；
[0042] 計算模塊，用于通過線性加權(quán)求和法得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，得到所 述微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制的最優(yōu)解。
[0043] 由上述方案可知，本發(fā)明提供了一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法，首先建立微電 網(wǎng)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，其中，目標(biāo)函數(shù)至少包括電費最小化目標(biāo)函數(shù)以及電池健康狀態(tài)函數(shù)； 然后確定所述微電網(wǎng)優(yōu)化的儲能電池充放電功率約束、充放電次數(shù)約束以及總存儲電量約 束;再通過粒子群算法對所述目標(biāo)函數(shù)求解，得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解和最劣解;最 后通過線性加權(quán)求和法得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，得到所述微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控 制的最優(yōu)解?？梢?，本方案對儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)和使用壽命進彳丁多目標(biāo)優(yōu)化，可有效提尚微 電網(wǎng)的運行經(jīng)濟性和儲能壽命。
【附圖說明】
[0044] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以 根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0045] 圖1為本發(fā)明實施例提供的一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法的流程圖；
[0046] 圖2為本發(fā)明實施例提供的一種光伏出力數(shù)據(jù)、負(fù)荷數(shù)據(jù)、功率缺額數(shù)據(jù)的曲線 圖；
[0047] 圖3為本發(fā)明實施例提供的一種當(dāng)?shù)胤謺r電價數(shù)據(jù)的曲線圖；
[0048] 圖4為本發(fā)明實施例提供的一種優(yōu)化后的聯(lián)絡(luò)線功率的曲線圖；
[0049] 圖5為本發(fā)明實施例提供的一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0050] 下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；?本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他 實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0051] 如圖1所示，為本發(fā)明實施例提供的一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法，包括步驟：
[0052] S1:建立微電網(wǎng)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，所述目標(biāo)函數(shù)至少包括電費最小化目標(biāo)函數(shù)以 及電池健康狀態(tài)函數(shù)；
[0053] S2:確定所述微電網(wǎng)優(yōu)化的儲能電池充放電功率約束、充放電次數(shù)約束以及總存 儲電量約束；
[0054] S3:通過粒子群算法對所述目標(biāo)函數(shù)求解，得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解和最 劣解；
[0055] S4:通過線性加權(quán)求和法得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，得到所述微電網(wǎng)多 目標(biāo)優(yōu)化控制的最優(yōu)解。
[0056]其中，所述電費最小化目標(biāo)函數(shù)為：
[0057] ?-i
[0058] 其中，c(t)為各時間段的實時電價，At為各時間段的時間間隔，T為調(diào)度周期， Plinjt)為微電網(wǎng)與大電網(wǎng)之間的聯(lián)絡(luò)線功率。
[0059] 所述電池健康狀態(tài)函數(shù)為：
[0060]
[0061] 其中，Mes為儲能設(shè)備的集合，所述儲備設(shè)備包括鈉硫電池和鋰電池;λ。為儲能設(shè) 備1在時刻t的充放電維護費用等效系數(shù)，P ES,^為儲能設(shè)備1在時刻t的充放電功率，所述充 放電功率為正值，△ t為各時間段的時間間隔，fgc^kt為儲能設(shè)備1在時刻t的等效儲能壽命 損耗成本。
[0062] 所述儲能電池充放電功率約束為：
[0063] 0<PNas(t)<PrateNpulse(t)
[0064] abs[Pi(t)-Pi(t-l)]<Pset
[0065] 其中，PNas (t)為鈉硫電池輸出功率，Prate3為鈉硫電池額定輸出功率，Pse3t為功率變 化限定值，Npulse ( t )為t時刻鈉硫脈沖限制:0.8 <Npulse ( t ) < 1。
[0066] 所述充放電次數(shù)約束為：
[0067]
[0068]
[0069]
[0070]其中，to為調(diào)度周期的初始時刻，k為非負(fù)整數(shù)，δ為時間間隔，且令調(diào)度周期Τ = Ντ δ，Ντ為正整數(shù);充放電次數(shù)為定值，Udis(t)為鈉硫電池儲能系統(tǒng)放電狀態(tài)、Uch(t)為鈉 硫電池儲能系統(tǒng)最大充電功率充電狀態(tài)、UsupihU)為鈉硫電池儲能系統(tǒng)半功率充電狀態(tài)、 Ustandby(t)為鈉硫電池儲能系統(tǒng)備用狀態(tài)，各狀態(tài)間滿足：
[0071 ] Ustandby(t) ,Udis(t) ,Uch(t) ,Usup-ch(t) ￡ {〇, 1}
[0072] Ustandby ( t ) +Udis ( t ) +Uch ( t ) +Usup-ch ( t ) - 1
[0073] 具體的，所述通過粒子群算法對所述目標(biāo)函數(shù)求解包括：
[0074]初始化粒子種群；
[0075] 獲取所述粒子種群中的最優(yōu)解，計算每個所述粒子種群的適應(yīng)度；
[0076] 更新所述粒子種群的速度和位置;直至達到預(yù)設(shè)迭代上限值。
[0077] 具體的，所述通過線性加權(quán)求和法得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，得到所述 微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制的最優(yōu)解，包括：
[0078] 根據(jù)二元對比算法得到排序標(biāo)度矩陣，計算所述排序標(biāo)度矩陣的各行元素之和， 按大到小依次排序，得到指標(biāo)重要性排序；
[0079] 確定每個所述指標(biāo)的權(quán)重ω = [ ωι，ω2]τ，所述最優(yōu)解為：
[0080]
[0081 ]其中，F(xiàn)Kx)為目標(biāo)函數(shù)h的隸屬度函數(shù)：
[0082]
[0083]其中，f1>max是利用粒子群算法對目標(biāo)函數(shù)6進行單目標(biāo)優(yōu)化時的最優(yōu)解是 利用粒子群算法對目標(biāo)函數(shù)匕進行單目標(biāo)優(yōu)化時的最劣解;i = 1，2。
[0084]以一微電網(wǎng)為例進行說明，方法流程圖如圖1所示，該微電網(wǎng)每15分鐘調(diào)度一次， 一天24個小時，共24*4 = 96個調(diào)度點，t ={ 1，2，3……，96}。光伏出力數(shù)據(jù)、負(fù)荷數(shù)據(jù)、功率 缺額數(shù)據(jù)如圖2所示。
[0085]設(shè)置鈉硫電池電池每段時間的充放電功率不能超過最大允許值土PNasmax，其中 PNasmax = 20kw。負(fù)值表示鈉硫電池放電。設(shè)置鋰電池每段時間的充放電功率不能超過最大 允許值土 PLimax，其中PLimax = 20kw，負(fù)值表示鋰電池放電。當(dāng)?shù)胤謺r電價數(shù)據(jù)如圖3所示。 [0086]優(yōu)化后的聯(lián)絡(luò)線功率如圖4所示，此時電費為-373.3985元，此時微電網(wǎng)根據(jù)峰谷 電價合理調(diào)節(jié)儲能出力，在電價峰時段，儲能設(shè)備放電，在電價谷時段，儲能設(shè)備充電，從而 提尚其運彳丁經(jīng)濟效益。
[0087] 混合儲能的共同調(diào)節(jié)作用可避免鋰電池頻繁充放電，提高鋰電池壽命；同時，鈉硫 電池允許高充放電次數(shù)、快充放電速率的特性可有效平滑聯(lián)絡(luò)線功率，減少分布式電源對 大電網(wǎng)的沖擊。
[0088] 除此，如圖5所示，本實施例還提供了一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制裝置，包括：
[0089] 建模模塊11，用于建立微電網(wǎng)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，所述目標(biāo)函數(shù)至少包括電費最小 化目標(biāo)函數(shù)以及電池健康狀態(tài)函數(shù)；
[0090] 確定模塊12，用于確定所述微電網(wǎng)優(yōu)化的儲能電池充放電功率約束、充放電次數(shù) 約束以及總存儲電量約束；
[0091 ]獲取模塊13，用于通過粒子群算法對所述目標(biāo)函數(shù)求解，得到每個所述目標(biāo)函數(shù) 的最優(yōu)解和最劣解；
[0092]計算模塊14,用于通過線性加權(quán)求和法得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，得到 所述微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制的最優(yōu)解。
[0093]其工作原理參見方法實施例。
[0094] 綜上所述，本發(fā)明提供了一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法，首先建立微電網(wǎng)優(yōu)化 的目標(biāo)函數(shù)，其中，目標(biāo)函數(shù)至少包括電費最小化目標(biāo)函數(shù)以及電池健康狀態(tài)函數(shù);然后確 定所述微電網(wǎng)優(yōu)化的儲能電池充放電功率約束、充放電次數(shù)約束以及總存儲電量約束;再 通過粒子群算法對所述目標(biāo)函數(shù)求解，得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解和最劣解;最后通 過線性加權(quán)求和法得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，得到所述微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制的 最優(yōu)解?？梢?，本方案對儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)和使用壽命進行多目標(biāo)優(yōu)化，可有效提高微電網(wǎng) 的運行經(jīng)濟性和儲能壽命。
[0095] 本實施例方法所述的功能如果以軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷 售或使用時，可以存儲在一個計算設(shè)備可讀取存儲介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明實施例 對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻的部分或者該技術(shù)方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該軟 件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算設(shè)備(可以是個人計算機， 服務(wù)器，移動計算設(shè)備或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的全部或部分步 驟。而前述的存儲介質(zhì)包括:U盤、移動硬盤、只讀存儲器(R0M，Read-0nly Memory)、隨機存 取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。
[0096] 本說明書中各個實施例采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其它 實施例的不同之處，各個實施例之間相同或相似部分互相參見即可。
[0097] 對所公開的實施例的上述說明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。 對這些實施例的多種修改對本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的 一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現(xiàn)。因此，本發(fā)明 將不會被限制于本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一 致的最寬的范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法，其特征在于，包括： 建立微電網(wǎng)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，所述目標(biāo)函數(shù)至少包括電費最小化目標(biāo)函數(shù)以及電池健 康狀態(tài)函數(shù)； 確定所述微電網(wǎng)優(yōu)化的儲能電池充放電功率約束、充放電次數(shù)約束以及總存儲電量約 束； 通過粒子群算法對所述目標(biāo)函數(shù)求解，得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解和最劣解； 通過線性加權(quán)求和法得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，得到所述微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化 控制的最優(yōu)解。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法，其特征在于，所述電費最小化目 標(biāo)函數(shù)為：其中，c(t)為各時間段的實時電價，At為各時間段的時間間隔，T為調(diào)度周期，Pline3(t) 為微電網(wǎng)與大電網(wǎng)之間的聯(lián)絡(luò)線功率。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法，其特征在于，所述電池健康狀態(tài) 函數(shù)為：其中，Mes為儲能設(shè)備的集合，所述儲備設(shè)備包括鈉硫電池和鋰電池；為儲能設(shè)備1在 時刻t的充放電維護費用等效系數(shù)為儲能設(shè)備1在時刻t的充放電功率，所述充放電功 率為正值，△ t為各時間段的時間間隔，為儲能設(shè)備1在時刻t的等效儲能壽命損耗成 本。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法，其特征在于，所述儲能電池充放 電功率約束為： O < PNas ( t ) < PrateNpulse ( t ) abs[Pi(t)-Pi(t-l)]<Pset 其中，PNaS⑴為鈉硫電池輸出功率，Prate3為鈉硫電池額定輸出功率，Pse3t為功率變化限定 值，Npulse ( t )為t時刻鈉硫脈沖限制:O . 8 <Npulse ( t ) < 1。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法，其特征在于，所述充放電次數(shù)約 束為：其中，to為調(diào)度周期的初妬時刻，k為非貨塋數(shù)，0為時I日」I日」隔，且令調(diào)度周期Τ = Ντδ，Ντ 為正整數(shù);充放電次數(shù)αι、α2為定值，udis(t)為鈉硫電池儲能系統(tǒng)放電狀態(tài)、Ud 1U)為鈉硫電 池儲能系統(tǒng)最大充電功率充電狀態(tài)、Usupih(t)為鈉硫電池儲能系統(tǒng)半功率充電狀態(tài)、 Ustandby(t)為鈉硫電池儲能系統(tǒng)備用狀態(tài)，各狀態(tài)間滿足： Ustandby ( t )，Udis ( t )，Uch( t )，Usup-ch( t )已{ O，I } Ustandby ( t ) +Udis ( t ) +Uch ( t ) +Usup-ch ( t ) - l〇6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法，其特征在于，所述通過粒子群算 法對所述目標(biāo)函數(shù)求解包括： 初始化粒子種群； 獲取所述粒子種群中的最優(yōu)解，計算每個所述粒子種群的適應(yīng)度； 更新所述粒子種群的速度和位置;直至達到預(yù)設(shè)迭代上限值。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制方法，其特征在于，所述通過線性加權(quán) 求和法得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，得到所述微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制的最優(yōu)解，包 括： 根據(jù)二元對比算法得到排序標(biāo)度矩陣，計算所述排序標(biāo)度矩陣的各行元素之和，按大 到小依次排序，得到指標(biāo)重要性排序； 確定每個所述指標(biāo)的權(quán)重ω =「Co1, ω2]τ，所述最優(yōu)解為：其中，F(xiàn)1(X)為目標(biāo)函數(shù)A的隸屬度函數(shù)：其中，fi,max是利用粒子群算法對曰稱凼數(shù)fi?燈早曰稱優(yōu)化時的最優(yōu)解;fi,min是利用 粒子群算法對目標(biāo)函數(shù)匕進行單目標(biāo)優(yōu)化時的最劣解;i = 1，2。8. -種微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制裝置，其特征在于，包括： 建模模塊，用于建立微電網(wǎng)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，所述目標(biāo)函數(shù)至少包括電費最小化目標(biāo) 函數(shù)以及電池健康狀態(tài)函數(shù)； 確定模塊，用于確定所述微電網(wǎng)優(yōu)化的儲能電池充放電功率約束、充放電次數(shù)約束以 及總存儲電量約束； 獲取模塊，用于通過粒子群算法對所述目標(biāo)函數(shù)求解，得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu) 解和最劣解； 計算模塊，用于通過線性加權(quán)求和法得到每個所述目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，得到所述微 電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制的最優(yōu)解。
【文檔編號】G06Q10/04GK105896580SQ201610353392
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2016年5月24日
【發(fā)明人】陳曉科, 張弛, 曾杰, 徐曉剛, 謝寧, 李蘭芳, 李鑫, 黃嘉健, 汪進鋒, 黃楊玨, 周少雄, 周述前, 王雪瑩, 韋瑋, 張曉宇, 董星辰
【申請人】廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院