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申请/专利权人：国网北京市电力公司;国家电网有限公司;清华四川能源互联网研究院

摘要：本发明属于微电网优化运行技术领域，具体涉及一种园区微电网优化运行方法、装置、设备及介质。本发明提供的园区微电网优化运行方法，计及碳排放和运行成本，以电碳系数、新能源预测功率、负荷预测功率为边界条件，以各时间节点功率平衡和储能荷电状态为约束，以碳排放量、运行成本为优化目标，将网电购电功率、网电售电功率、储能充电功率、储能放电功率视为自变量，将运行成本和碳排放视为因变量，构建多目标函数，应用粒子群算法求解全局最优目标，得到储能最优运行策略。

主权项：1.一种园区微电网优化运行方法，其特征在于，包括如下步骤：确定园区微电网的综合运行成本和碳排放成本；将园区微电网的综合运行成本最优作为第一优化目标，碳排放成本最优作为第二优化目标，并分别为第一优化目标和第二优化目标分配不同的权重；将电化学储能充放电功率作为优化对象；基于第一优化目标和第二优化目标，第一优化目标、第二优化目标对应的权重，以及优化对象构建多目标优化模型；确定多目标优化模型的约束条件；将多目标优化模型的优化问题转化为程度优化问题，并基于约束条件对多目标优化模型的优化问题进行求解，得到电化学储能充放电功率的优化策略；分别为第一优化目标和第二优化目标分配不同的权重，具体包括：1设第一优化目标和第二优化目标的权重分别为主观权重w1和客观权重w2；2主观权重表示为w1＝w11,w12,…,w1n，客观权重表示为w2＝w21,w22,…,w2n，组合权重w＝λ1w1+λ2w2；当组合权重w，与主观权重w1和客观权重w2的离差最小时，达到最优组合，将多目标优化的主观性和客观性最大程度的结合起来，即：minPw-w1P1+w-w2P2求解得到： λ1+λ2＝1式中，λ1,λ2为线性组合系数；P表示园区综合运行成本和碳排成本之和，P1表示园区综合运行成本，P2表示园区运行碳排成本；3将求解得到的w1和w2分别作为第一优化目标和第二优化目标的权重；将博弈论均衡思想应用到组合赋权中，将主观权重和客观权重视为博弈的双方，围绕着多目标优化的主观性和客观性进行博弈，以纳什均衡实现为目标，在主观权重与客观权重之间寻找一致或妥协，从而得到多目标优化的最优组合权重；在基于第一优化目标和第二优化目标，第一优化目标、第二优化目标对应的权重，以及优化对象构建多目标优化模型的步骤中，构建的多目标优化模型如下所示：f＝min[w1θF1+w2θF2] Pbuy＝Ploadt+Pcht-Pne-Pdist,Pbuy≥0Psell＝Pne+Pdist-Ploadt+Pcht,Psell≥0 其中，w1和w2分别为第一优化目标和第二优化目标的权重；F1表示综合运行成本；F2表示园区微电网的碳排放量；T为时间节点；c1表示大工业电价；Pbuy表示从电网购电功率；c2表示光伏售电电价；Psell表示向电网售电功率；c3表示用户参与辅助服务市场竞价；Pneed表示辅助服务市场调度功率；δ表示电力碳排放因子；Pload表示负荷预测功率；Pch表示储能充电功率；Pne表示新能源预测功率；Pdis表示储能放电功率；在确定多目标优化模型的约束条件的步骤中，约束条件包括：功率平衡约束、储能充放电功率约束、荷电状态约束、电量守恒约束和柔性资源约束；1功率平衡约束：Pnet+Pbuyt+Pdist＝Ploadt+Psellt+Pcht其中，Pne表示新能源预测功率，单位：kW；Pdis表示储能放电功率，单位：kW；Pch表示储能充电功率，单位：kW；Pload表示负荷预测功率，单位：kW；Pbuy表示购电功率，单位：kW；Psell表示售电功率，单位：kW；2储能充放电功率约束：β×Pres≤Pcht≤Presβ×Pres≤Pdist≤Pres其中，Pres表示储能额定功率，单位：kW；β表示电池充放电功率最小允许比例；3荷电状态约束：SOCmin≤SOCk≤SOCmax 其中，SOCmin表示储能最小荷电状态；SOCmax表示储能最大荷电状态；SOCk表示储能k节点荷电状态，SOC0表示储能初始荷电状态，k∈[1,T]；ηdis表示储能放电效率；ηch表示储能充电效率；Eres表示储能额定容量，单位：kWh；4电量守恒约束：SOC0＝OCT其中，SOC0表示储能初始荷电状态；SOCT表示储能T节点荷电状态；5柔性资源约束：Pneed≤Pr_max其中，Pr_max表示最大可调节功率；采用建立降半梯形隶属度函数，将优化目标的数值优化转换为程度优化； 其中，θF为目标函数的程度；F*为目标理想值；α为弹性满意度系数；αF*为园区决策者可以接受的目标值增长范围；采用粒子群算法对多目标优化模型进行求解；其中，在初始值选取中考虑部分约束条件，随机选取初始值进行求解，求解步骤如下：步骤1：输入园区微电网光伏、风机、电化学储能设备参数；步骤2：输入新能源出力预测曲线和负荷预测曲线；步骤3：基于博弈论组合赋权获取多目标权重w1,2；步骤4：基于“降半梯形”隶属度函数构建考虑碳排放和运行成本的多目标优化模型；步骤5：根据微电网运行多目标优化模型，应用粒子群算法求解在储能最优运行策略；步骤6：输出储能运行功率Pse＝Pdis-Pch及荷电状态SOC作为最优运行策略；所述园区微电网包括风机、光伏、电化学储能和用电负荷。

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