一种独立型微网优化配置方法和装置

摘要

本发明公开了一种独立型微网优化配置方法和装置，该方法针对风速、光照强度和负荷的不确定性，应用风速、光照强度和负荷的概率模型构造了一年内各月份的典型日，然后利用多状态系统理论，将典型日的风速、光照强度和负荷进行多状态划分，从而将连续的不确定状态依据及其概率分布规律转变成多个离散的确定性状态来处理，从而能够直接模拟出风机出力、光伏电池出力和负荷随机性特点，降低了优化配置模型的求解难度，使得求出的独立型微网系统配置更为合理，对风光出力和负荷波动的鲁棒性更强。

主权项

一种独立型微网优化配置方法，其特征在于，所述方法包括：利用所获取的独立型微网某历史年内风速、光照强度以及负荷的相关数据，分别确定所述历史年内各月份每日各个时刻的风速、光照强度以及负荷所符合的对应的概率密度函数，其中，所述历史年内风速的相关数据包括：所述独立型微网的风机的切入风速v_ci、额定风速v_cr和切出风速v_co；所述光照强度的相关数据包括：所述独立型微网的光伏电池工作的最低光照强度G_min和额定光照强度G_s；依据所述风速、光照强度以及负荷所符合的对应的概率密度函数，构建独立型微网所在地区一年内各月份的典型日；依据预设条件，对各月份的典型日的风速、光照强度和负荷进行状态划分，并计算出每个状态下的风速、光照强度以及负荷的大小和对应的发生概率；根据所获取的所述独立型微网的设备信息，确定所述独立型微网的多目标优化配置信息，其中，所述多目标优化配置信息包括：优化变量、优化目标信息，以及所述独立型微网的运行约束信息和运行策略信息；随机生成预设种群规模的父代种群，所述父代种群中每个个体包含所有所述优化变量的随机值；依据预设算法以及所述典型日的所有状态下的风速、光照强度以及负荷的大小和对应的发生概率，对所述父代种群中的每个个体进行反复迭代仿真计算，确定所述独立型微网的最优配置。