CN114676534B 一种基于非完美信息动态博弈的海岛微电网规划方法 （重庆大学）

Li,Hui等.ANoncooperativeGame-BasedApproachforMicrogridPlConsideringExisting一种基于非完美信息动态博弈的海岛微电本发明公开一种基于非完美信息动态博弈电网的优化规划模型和已建微电网的优化运行对所述待建微电网的线性优化模型和已建微电将微电网规划方案输入到微电网群运行策略协结果。本发明可广泛应用于海岛微电网群的规24)建立待建微电网的优化规划模型和已建微电6)对所述待建微电网的线性优化模型和已建微电网8)将微电网规划方案输入到微电网群运行策略协调2.根据权利要求1所述的基于非完美信息动态博弈的海岛微电网规划方法，其特征在于，所述基础数据包括规划海岛的历史风电输出功率数据集合Pwind,历史光伏输出功率数3.根据权利要求1所述的基于非完美信息动态博弈的海岛微电网规划方法，其特征在MGg的行动集合Ag如下所示：3gggg合ΩCg中每个容量的先验概率为ωg,c。4.根据权利要求1所述的基于非完美信息动态博弈的海岛微电网规划方法，其特征在1)从风电场/光伏电站/潮汐流能发电场历史日输出功率曲线集合X＝{X1,X2,…,XN}2)计算风电场/光伏电站/潮汐流能发电场历史日输出功率曲线功率数据集合X中各曲4)对同一类别所有曲线，将对应时刻的数值取均值，并将该5.根据权利要求1所述的基于非完美信息动态博弈的海岛微电网规划方法，其特征在其中，设备年等效投资成本C;、电缆年等效投资成本C;、年运维成本C"、年碳排放惩罚成本C"、年切负荷惩罚成本年购电成本年售电收益年等效残差收益分别4ppiO&M油发电机运维成本函数电池储能设备运维成本函数和氢储5位运维成本，和为微电网g中的电池储能在推断c和场景s下第t个时段的充电和放所述待建微电网优化规划模型的约束条件包括与规划有关cap⃞"(19)式中，Capg,DG为微电网g中柴油发电机的规划容量；Capg,BS为电池储能的规划容量；os⃞scapa(21)6式中，和为在推断c的场景s下的第t个调度时段第g个微电网内的电池储能的pss(37)的容量-功率转换系数；ε为一无穷小常数；为第t个调度时段氢储能所储存的电量；7p池储能的充电效率和放电效率,为氢储能一天内充放电状态变动允许的最大次数；Dp6.根据权利要求5所述的基于非完美信息动态博弈的海岛微电网规划方法，其特征在所述待建微电网优化规划模型的约束条件包括微电网潮流约束(20)-(23)，柴油发电7.根据权利要求6所述的基于非完美信息动态博弈的海岛微电网规划方法，其特征在898.根据权利要求1所述的基于非完美信息动态博弈的海岛微电网规划方法，其特征在所述微电网优化规划方案包括待建微电网的规划、运行和电9.根据权利要求1所述的基于非完美信息动态博弈的海岛微电网规划方法，其特征在gggg[0005]所述基础数据包括规划海岛的历史风电输出功率数据集合Pwind,历史光伏输出功单位运维成本柴油单位成本cf，新能源弃能单位成本cCU，柴油发电机单位运维成本g的行动集合Ag如下所示：gggg断集合ΩCg中每个容量的先验概率为ωg,[0017]3.1)从风电场/光伏电站/潮汐流能发电场历史日输出功率曲线集合X＝{X1,[0018]3.2)计算风电场/光伏电站/潮汐流能发电场历史日输出功率曲线功率数据集合X放惩罚成本c"、年切负荷惩罚成本"、年购电成本c"、年售电收益时、年等效残差收益分别如下所示：iO&M柴油发电机运维成本函数电池储能设备运维成本函数的单位运维成本，和为微电网g中的电池储能在推断c和场景s下第t个时段的充电[0066]式中，和为在推断c的场景s下的第t个调度时段第g[0077]式中，和为在推断c的场景s下的第t个调度时段第g个微电网内的氢储能为电池储能的充电效率和放电效率,为氢储能一天内充放电状态变动允许的最大次[0080]式中，为在推断c的场景s下的第t个调度时刻第g个微电网内的切负荷功率。为微电网的线性优化模型和已建微电网的线性[0127]对所述待建微电网的线性优化模型和已建微电网的线性优化模型进行求解的方段数量，ωg,c为第g个微电网对于待建微电网容量g个微电网向第h个微电网售电的功率，为负荷功率，为切负荷功率，Ψ为与第g个微ggg[0144]图3为仿真分析中使用的海岛新能源输出功率场景；图3(a)为风电输出功率场景[0149]所述基础数据包括规划海岛的历史风电输出功率数据集合Pwind,历史光伏输出功单位惩罚成本cLS，风、光、潮汐场站单位运维成本c:",电池储单位运维成本柴油单位成本cf，新能源弃能单位成本cCU，柴油发电机单位运维成本MGg的行动集合Ag如下所示：gggg断集合ΩCg中每个容量的先验概率为ωg,[0160]3.1)从风电场/光伏电站/潮汐流能发电场历史日输出功率曲线集合X＝{X1,[0161]3.2)计算风电场/光伏电站/潮汐流能发电场历史日输出功率曲线功率数据集合X放惩罚成本c"、年切负荷惩罚成本c"、年购电成本年售电收益、年等效残差收益iO&M柴油发电机运维成本函数电池储能设备运维成本函数的单位运维成本，和为微电网g中的电池储能在推断c和场景s下第t个时段的充电[0209]式中，和为在推断c的场景s下的第t个调度时段第g个微电网内的电池储[0220]式中，和为在推断c的场景s下的第t个调度时段第g个微电网内的氢储能为电池储能的充电效率和放电效率,为氢储能一天内充放电状态变动允许的最大次[0223]式中，为在推断c的场景s下的第t个调度时刻第g个微电网内的切负荷功率。微电网的线性优化模型和已建微电网的线性[0270]对所述待建微电网的线性优化模型和已建微电网的线性优化模型进行求解的方g个微电网向第h个微电网售电的功率，为负荷功率，为切负荷功率，Ψ为与第g个微gggggAg。已建成微电网需要对位置容量进行推断，从而确定自身在待建微电网接入后的运行方式；— 00 ——00—史潮汐流能输出功率数据集合PTCF均采自位于苏格兰的奥克尼岛，采样时间为1996-2005c⃞"=40$Mwh,氢储能单位运维成本c⃞"=40s/Mwh,柴油单位成本cf＝0.43$/L，新能源弃gggggggg已建成微电网需要对位置容量进行推断，从而确定自身在待建微电网接入后的运行方式；[0324]3.1)从风电场/光伏电站/潮汐流能发电场历史日输出功率曲线集合X＝{X1,[0325]3.2)计算风电场/光伏电站/潮汐流能发电场历史日输出功率曲线功率数据集合X的调度时段数量，ω为微电网g对于其他微电网容量的第c个推断的概率为微电网调度时间间隔，为柴油发电机额定容量，cLS＝710$/MWh为单位切负荷成本，的单位运维成本，c"=40s/Mwh为电池储能的单位运维成本，和为微电网g中的电池储能在推断c和场景s下第t个时段的充电和放电功率，c:"=40$/Mwh为氢储能的单位运电池储能的初始电量系数，和为电池储能在一个场景内的初始电量和最终电量，能的自放电率，ni-0.95和ni-0.95为电池储能的充电效率和放电效=3为微电网群内的微电网总数，N=3为第g个微电网的推断总数(令