【微电网优化】粒子群优化算法的微电网调度(光伏、储能、电动车、电网交互)【含Matlab源码 2190期】

⛄一、粒子群算法求解电联供型微电网经济运行优化简介

0 引言
热电联供 (combined heat and power, CHP) 系统建立在能源梯级利用的概念基础上, 统一解决了电能和热能的供应问题, 是一种经济节能、环境友好的用能方式, 具有良好的社会和经济效益, 在国内外引起广泛关注。在发展低碳绿色经济的背景下, 中国也开始重视CHP系统的发展, 但技术还不成熟, 应用尚处于起步阶段。

CHP型微网是一个复杂的能量系统, 存在多种能量平衡关系。在满足用户热电负荷需求的前提下, 如何根据微源配置 (即参与微源的种类、微源的运行参数等) 制定系统未来一段时间内的运行方案 (即各微源在各时段的功率分配) , 以使系统获得最佳经济效益, 是微网经济运行研究中的一个重要内容。目前, 国内的研究还仅局限在电力微网的层面上, 对CHP系统涉及较少, 国外在此方面已有相关研究展开。文献针对由风电机组和质子交换膜型燃料电池组成的CHP系统, 利用进化算法研究该系统的经济运行问题, 比较了对回收的热能采取4种不同方案得到的结果。研究了由燃气轮机、吸附式制冷机和余热锅炉构成的冷热电三联供系统, 建立简单的线性模型, 对系统运行策略进行优化。以成本最小化为目标, 建立了CHP型微网中各种类型微源的优化配置模型, 并采用粒子群优化 (PSO) 算法进行求解。

本文建立了一种含可再生能源的CHP型微网系统, 由风电机组、光伏电池、燃料电池、余热锅炉、燃气锅炉、蓄电池等微源和热电负荷构成。由于风电、光伏功率以及热电负荷存在很强的随机性, 而且目前的预测水平还远未达到实际应用的要求, 因此这些量将作为未知因素考虑。

1 含可再生能源的CHP型微网系统
本文研究的含可再生能源的CHP型微网系统如图1所示。