[发明专利]一种含光伏和储能的轨道交通供电系统能量优化方法

摘要

本申请提供一种含光伏和储能的轨道交通供电系统能量优化方法，包括：步骤1：数据初始化，主要包括轨道交通牵引供电力系统能量优化模型和改进粒子群算法所涉及的各类参数；步骤2：建立轨道交通能量优化模型，包括光伏发电模型、储能模型和轨道交通牵引供电系统模型，并以经济性最优即运行成本最低为目标，设置优化目标函数和相应约束条件；步骤3：采用改进粒子群算法求解本系统的能量管理模型，通过迭代寻优，找出光伏发电、储能和大电网的最佳出力点。

主权项

1.一种含光伏和储能的轨道交通供电系统能量优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：数据初始化，初始化的数据包括：步骤2中轨道交通牵引供电力系统能量优化模型所涉及参数和步骤3中改进粒子群算法所涉及的参数；其中，步骤2涉及的参数包括：温度系数、标准测试条件下的光照强度、光伏电池阵列温度和最大输出功率值、储能系统最大最小储能容量、光伏发电单元运行维护系数、回归参数；步骤3涉及的参数包括：粒子个数、粒子空间维度、迭代次数、惯性权重值、学习因子、粒子初始位置；步骤2：建立光伏发电模型、储能模型、轨道交通牵引供电系统模型，并以经济性最优即运行成本最低为目标，设置优化目标函数和相应约束条件；具体为：光伏阵列输出功率的计算公式为：其中，PPV‑t是光伏电池阵列在光照强度为G(t)时的输出功率大小；GSTC、TSTC、PSTC分别是标准测试条件下的光照强度、光伏电池阵列温度和最大输出功率值；τ是温度系数，T(t)为t时刻光伏阵列的表面温度；储能系统的能量管理模型如下：其中，E_S(0)为储能系统初始储存容量，P_S(k)是储能系统在k(1≤k≤t)时段的充放电功率；P_S(t)是储能系统在t时段的充放电功率，分别是储能系统的最大、最小储能容量；η_C、η_D分别表示储能系统的充、放电效率；轨道交通牵引负荷功率的计算公式为：Pload‑t＝a1+b2Xt+εt   (4)其中，Pload‑t是t时刻的轨道交通牵引负荷功率，Xt为t时刻的客流量；εt为由其他因素引起的负荷波动，其值服从正态分布；a1、b2是回归参数，a1＝‑0.271，b2＝1.781；以经济性最优即运行成本最低为目标，设置优化目标函数，该目标函数如公式(5)和(6)所示，相应的约束条件设置如(7)～(12)所示：Fbuy‑t＝fPbuy‑t   (6)其中，minF是系统运行最低成本，δ是光伏发电单元运行维护系数，δ＝0.0095元/kWh，PPV‑t为第t小时光伏发电有功出力，N是时间单位，N＝24小时，Fbuy‑t是第t小时向大电网购电所需成本，Fbat为储能系统重置成本，Fmag是系统运营监测管理成本，f是大电网实时单位电价，Pbuy‑t是第t小时向大电网购电功率；其中，约束条件包括功率平衡约束公式(7)，光伏发电单元发电量约束公式(8)，储能系统荷电状态约束公式(9～11)；光伏发电与大电网传输容量约束公式(12)；P_DG‑t为任意时段内光伏和或储能系统的发电功率，P_PV‑t为t时刻光伏发电单元的发电功率，P_buy‑t是大电网输出功率，P_load‑t为负载功率，P_S(t)为t时刻储能单元的充放电功率，分别是储能单元的最小、最大充放电功率，分别为光伏发电单元的最小、最大发电出力，E_S(t)为t时刻储能单元的容量，分别为储能系统的最小、最大储能容量，SOC_t+1和SOC_t是相邻两时刻储能系统的荷电状态，P_S‑t是储能系统的输出功率，P_line(t)为t时刻光伏发电系统和电网的交互功率，为光伏发电系统与大电网交互功率的上下限值；步骤3：采用步骤1中所获得的初始化数据，对公式(5)和(6)进行求解，得到初始化数据状态下的最小运行费用minF；相应的大电网输出功率和储能系统的输出功率分别由公式(7)和(11)求得，在满足满足约束条件(7)～(12)的情况下，根据公式(17)～(19)更新粒子速度和位置；w＝wmax‑(wmax‑wmin)*t/MaxDt   (19)步骤4：令迭代次数k＝k+1，重新执行步骤3进行迭代求解，直到当迭代次数达到设置的迭代上限次数，即k＝kmax时，获得目标函数最小值minF，求出此状态下的大电网的输出功率Pbuy‑t和储能系统的输出功率PS‑t，即光伏发电、储能和大电网的最佳出力点。