一种基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法及系统与流程

本发明属于电力系统调度与管理领域，具体涉及一种基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法。

背景技术：

1、随着可再生能源的快速发展和应用，电力系统中不断引入大规模的风力发电和光伏发电等分布式能源，这对电力系统运行和能源调度提出了新的挑战。传统的能源调度方法往往无法很好地适应可再生能源波动性大、不可控性强的特点，导致能源浪费和电力系统的不稳定性。因此，需要一种能够实现可再生能源、电力网络负荷和能量储存系统之间协同调度的新方法，以提高能源利用效率和电力系统运行效率。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法，实现可再生能源、电力网络负荷和能量储存系统之间协同调度，提高能源利用率和电力系统稳定性。

2、本发明采用如下的技术方案。

3、本发明第一方面提供了一种基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法，包括以下步骤：

4、步骤1，采集可再生能源出力、电力网络负荷、能量储存系统状态；

5、步骤2，使用步骤1获取的数据作为源网荷储协同调度模型参数，设定优化目标，计及可再生能源的波动性、电力网络的负荷需求和能量储存系统的可用性，建立源网荷储协同调度优化模型；

6、步骤3，选择优化算法，对步骤2建立的优化模型进行能源调度优化求解；

7、步骤4，根据优化结果和实时的能源情况，采取相应的调度控制策略，包括控制可再生能源的出力、调节能量储存系统的充放电，对区域能源进行灵活调度和优化；

8、步骤5，持续监测可再生能源出力、电力网络负荷、能量储存系统状态和电网状态的变化，并实时反馈到源网荷储协同调度优化模型和调度控制策略中，通过不断的监测和反馈，调整和优化调度策略，以适应实际情况和实现持续的能源调度优化。

9、优选地，电力网络各个节点的负荷需求数据，包括节点标识、电力负荷值、负荷类型、节点属性；能量储存系统的状态参数，包括电池的电荷状态、充放电效率、储能容量。

10、优选地，步骤2中，优化目标包括最大化可再生能源利用率、实现能源供需平衡和最小化电力系统的损耗。

11、进一步优选地，最大化可再生能源利用率以如下公式表示，

12、maximize utilization

13、utilization＝(∑(p_gen)/∑(p_demand))*100

14、式中：

15、p_gen表示可再生能源的总出力；

16、p_demand表示总能源需求。

17、实现能源供需平衡以如下公式表示，

18、minimize[∑(p_gen)-∑(p_demand)]

19、p_gen＝p_demand

20、式中：

21、p_gen表示可再生能源的总出力；

22、p_demand表示总能源需求。

23、最小化电力系统的损耗以如下公式表示，

24、minimize∑(loss)

25、loss＝∑(p_loss)

26、式中：

27、p_loss表示电力系统各个节点的功率损耗。

28、优选地，步骤3中，选择最大化可再生能源利用率作为优化目标，采用遗传算法求解，具体包括：

29、步骤3.1，初始化种群，随机生成初始种群，每个个体表示一种可能的调度方案，包括可再生能源的出力、负荷需求和能量储存系统的充放电策略；

30、步骤3.2，适应度评估，计算每个个体的适应度，即可再生能源利用率的值，适应度函数可以根据可再生能源出力和总能源需求之比来计算；

31、步骤3.3，选择操作，使用轮盘赌选择方法，根据个体适应度值进行选择，选择适应度较高的个体作为父代；

32、步骤3.4，交叉操作，对选择出的父代个体进行交叉操作，产生新的子代个体，交叉可以通过交换父代个体中的某些基因片段来实现；

33、步骤3.5，变异操作，对子代个体进行变异操作，引入随机变化以增加种群的多样性，变异可以通过改变个体中的某些基因值来实现；

34、步骤3.6，新一代种群形成，将经过选择、交叉和变异操作得到的子代个体与父代个体组合，形成新一代种群；

35、步骤3.7，选择最优个体，重复执行上述步骤3.1-步骤3.6，直到达到指定的迭代次数或可再生能源利用率收敛到稳定解，在最终种群中选择具有最高适应度值的个体作为最优解，即最大化可再生能源利用率的调度方案。

36、优选地，步骤4将优化结果和实时的能源情况分为三种情形：高可再生能源供应情形、低可再生能源供应情形、紧急情况和系统故障。

37、优选地，步骤5反馈机制包括可再生能源出力反馈、负荷需求反馈、储能系统状态反馈、电网状态反馈。

38、本发明的第二方面提供一种基于源网荷储协同控制的区域能源调度系统，运行所述一种基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法，包括：

39、数据采集模块，用于采集可再生能源出力、电力网络负荷、能量储存系统状态；

40、模型构建模块，用于构建源网荷储协同调度优化模型；

41、结果输出模块，用于输出调度控制策略；

42、监测反馈模块，用于将监测数据实时反馈到优化模型中。

43、与现有技术相比，本发明的有益效果至少包括：

44、1)提高能源利用效率：通过优化能源调度，合理分配可再生能源、电力网络负荷和能量储存系统之间的能量流，实现能源的高效利用。

45、2)优化电力系统运行效率：通过协同调度可再生能源、电力网络负荷和能量储存系统，减少电力系统的浪费和损耗，提高电力系统的运行效率。

46、3)提高电力系统稳定性：通过灵活调度可再生能源和能量储存系统，实现对电力系统的动态平衡和稳定控制，提高电力系统的稳定性和抗干扰能力。

47、4)采用遗传算法等优化算法求解源网荷储协同调度模型，具有灵活性、适应性和较好的全局优化能力。

技术特征：

1.一种基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法，其特征在于：

4.根据权利要求3所述的基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法，其特征在于：

5.根据权利要求3所述的基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法，其特征在于：

6.根据权利要求3所述的基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法，其特征在于：

7.根据权利要求1所述的基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法，其特征在于：

8.根据权利要求1所述的基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法，其特征在于：

9.根据权利要求1所述的基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法，其特征在于：

10.一种基于源网荷储协同控制的区域能源调度系统，运行如权利要求1-9任一项所述的一种基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法，其特征在于，包括：

技术总结
本发明提供一种基于源网荷储协同控制的区域能源调度方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1，采集可再生能源出力、电力网络负荷、能量储存系统状态；步骤2，设定优化目标，综合考虑可再生能源的波动性、电力网络的负荷需求和能量储存系统的可用性，建立源网荷储协同调度优化模型；步骤3，选择优化算法，进行能源调度优化求解；步骤4，根据优化结果和实时的能源情况，采取相应的调度控制策略；步骤5，通过不断的监测和反馈，调整和优化调度策略，以适应实际情况和实现持续的能源调度优化。与现有技术相比，该发明提高了能源利用效率，优化了电力系统运行效率并提高电力系统稳定性。

技术研发人员：徐遥,武芳,姜北,霍常宝,郑密,邱春实
受保护的技术使用者：国能信控互联技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/11