含分布式电源的微电网储能优化配置研究.pdfVIP

摘要

面对化石燃料资源的日渐减少和环境污染的加剧，增加可再生能源的利用已经成为

促进能源的持续发展和推进能源体系向绿色、低碳方向转变的明智之举。太阳能和风能

由于其资源丰富无污染成为可再生能源发电的首选，然而风光发电出力的随机性和不稳

定性对电网安全稳定运行带来挑战。微电网能够整合不同类型的分布式能源，有助于减

小因新能源发电波动性大对电网产生的冲击，提高电网对于分布式能源的接纳力，确保

供电的安全稳定。微电网中的储能系统占据重要位置，主要作用为平抑可再生能源产出

波动、提高能源利用效率、增强电网稳定性和可靠性，以及支持微电网的灵活运行和促

进新能源广泛应用。合理的储能配置可以兼顾经济性、源荷匹配度和可再生能源消纳率，

使微电网可以最大化利用本地可再生资源。因此，本文对含分布式电源和储能的微电网

中如何进行储能的优化配置进行研究，主要工作内容如下：

首先，本文对微电网系统进行了模块化构造，分析了微电网系统中光伏发电系统、

风力发电系统的工作原理，构造数学模型并说明分布式电源的工作特性；研究分析了储

能技术的特点和适用范围，选择了磷酸铁锂电池作为储能装置，对磷酸铁锂电池的工作

原理进行说明，并构造储能充放电数学模型。

其次，在微电网并网运行模式下，建立了以经济性、源荷匹配度和新能源消纳率为

目标函数，以储能单元荷电状态、系统内外功率平衡和微电网系统自平衡率等为约束条

件的储能系统配置模型。在风光出力及负荷处于变化情况下，储能可实现电能的时空转

移，缓解电力供需不平衡问题，使得微电网系统运行更加平衡稳定。

为合理的进行储能配置，提出一种引入Logistic-Sine-Cosine混沌映射和非支配排序

的非支配鲸鱼算法(Non-DominatedSortingWhaleOptimizationAlgorithm，NSWOA)对多

目标函数模型进行求解，并通过多个测试函数对改进算法性能进行测试。结果表明改进

算法的收敛速度和收敛精度得到了提升，初始数据选取更均匀，且能有效避免陷入局部

最优的问题，可更好解决多目标优化问题。

最后，选取某一微电网为研究对象进行实例分析，设置了微电网系统未配置储能、

按传统方法进行储能容量配置和按改进后的算法进行储能容量配置三种场景，对比分析

后表明通过改进算法进行储能容量配置可对微电网系统各部分出力进行调整，使得可再

生能源发电与负荷之间匹配良好，源荷偏差率降低22%；可再生能源消纳率增加12.5%，

可再生风、光能源得到了有效利用；同时，优化储能配置后日均运行成本降低17%。表

明本文所改进的储能优化配置方法能够有效提升系统经济性和可靠性具有积极意义。

关键词：微电网；分布式发电；储能配置；多目标优化；NSWOA算法

Abstract

Facedwithdepletingfossilfuelresourcesandincreasingenvironmentalpollution,

increasingtheuseofrenewableenergyhasbecomeawisemovetopromotethesustainable

developmentofenergyandpromotethetransformationoftheenergysystemtothedirectionof

greenandlow-carbon.Solarandwindenergyhavebecomethefirstchoiceofrenewableenergy

generationduetotheirabundantresourcesandpollution-free,however,therandomnessand

instabilityofwindpowergenerationbringchallengestothestabilityofwindpowergeneration.

Microgridcanintegrateavarietyofdistributedenergysources,includingsolarphotovoltaic,

windandothernewenergyge