【《混合微电网优化调度仿真分析案例》1300字】

第第页共34页混合微电网优化调度仿真分析案例为验证本文所建的混合微电网优化调度模型的精准性，本章结合江苏某地区微网部分数据，在并网运行条件下进行MATLAB仿真验证。直流子微网包括:3台风力发电机，其额定功率均为200kW;3台微型燃气轮机，其额定功率均为250kW;直流负荷。交流子微网包括:3个光伏电池，其额定功率均为50kW;5台燃料电池，额定功率均为40kW;1个容量为200kWh的蓄电池，并设定蓄电池SOC(0)=50%;为了更加贴近现实，以该地区的电力需求依据，然后根据需求量对各发电单位进行最佳调整。利用采集到的风、光照资料，对该地区一天的风能和太阳能发电量进行预测。光电风电如图（5-1）,（5-2）所示,电力需求如图（5-3）（5-4）所示图5-1光伏出力图图5-2风力出力图图5-3交流电需求图5-4直流需求图由图可知，光伏发电在8点到16点间出力较多，在20点到4点几乎不出力。风电出力的大小随风速而变化而变化。由于光伏在晚上并不出力，所以交流侧的供电需求增大，需要燃气轮机等其他电源来提供电能。在中午12点左右，光伏的出力最多，这个时候针对目前我国微电网并网的情况，提出了一种基于分时电价的策略，该策略可将其分为平、谷、高峰三个时段。1.2优化调度结果分析本文用结合能量管理策略的对建立的交直流混合微电网系统进行优化调度,并在MATLAB仿真平台编写程序得到优化结果。为了实现本文的优化目标，即综合运行成本最低,使用遗传算法对并网运行状态下的优化模型进行求解得到各时间段的最优输出功率，对各分布式电源进行出力计算。由于风力及光伏为清洁能源，不参与优化并始终保持优先出力，根据电价情况与负荷需求得到每个微电源的出力功率及售购电输出功率。图4-6和图4-7优化调度前和调度后的结果图。5-5未参优化调度前的各电源出力情况5-6使用优化调度后的各电源出力情况从上述结果可以看到，当太阳能、风能达到负载需求时，无需其它的微源出力。但是大多数时候，风电和太阳能都无法提供足够的电力，因此需要对其它微型电力的出力进行分析。在此基础上，采用了一种新的方法，对微网的功率进行了优化，并采用了相应的功率分配方案，使功率的次序和尺寸得到了最小的控制。由附图（5-4）及（5-5）可知，由于此季负载量大，故交直流混联电力系统在日24h期间不会将电力供应至大型电力市场，但会大量或少量购买电力，造成电力采购的费用偏高。在每个时间内，太阳能和风电机组的最大输出能力是最大的，如果太阳能和风电无法达到负载的要求，则可以采用其它的方式。由于在整个时间段内，购买电力的比重要高于其它的电力来源的总运营成本，并且可以在每个时段将电费和其它的费用进行对比来进行分摊。只有当电力价格达到峰值时，才会提高其它发电量的比重，从而减少购买电力的费用。如果在电力市场的高峰时段，比如在电力需求旺盛的时候，比如在电力市场的峰值，那么降低向外界的电力购买比率，电池充电，然后将燃气轮机和燃料电池发电的费用与电力的价格进行对比，从而达到最优的效果。一日24小时，按一定的时段进行调度，以确保整体微网的整体运营费用最低。表5-1优化调度前后的成本对比燃料费用/元购电费用/元污染治理费/元总成本/元电能损耗/KW未优化调度之前70.139683.341482.615643.7244.83优化调度之后26.649432.861630.218546.3620.07由图5-6及表中数据可知，在微网系统综合运行成本中，向大电网