微电网调度（风、光、储能、电网交互）（Matlab&Python代码实现）

发布时间：2024-12-13 18:01

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作者研究：本科计算机专业，研究生电气学硕。主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！⭐️⭐️⭐️
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或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......

本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

目录

1 概述

2 微电网模型

3 微电网经济调度数学模型

3.1 目标函数

3.2 约束条件

4 Matlab&Python代码实现

4.1 代码

4.2 运行结果

5 写在最后

1 概述

微电网（Micro-Grid）日前经济调度问题是指考虑电网的分时电价基础上，对常规负荷、光伏出力、风机出力进行日前(未来 24 小时)预测，然后充分利用微网中的储能等可调控手段，使微电网运行的经济性最优。

众多学者对此做了大量研究，考虑电价与负荷响应量相关性的基础上,建立了以运行成本最低、可再生能源消纳比例最高和用户满意度最好为目标的日前调度模型。针对微电网新能源出力不确定的问题,从并网型微电网运营商的角度提出一种供需协同两阶段日前优化调度框架来降低系统运营成本和风险。考虑风电功率以及可再生能源停运的不确定性，提出一种考虑风险的微电网日前随机优化调度方法。也可以以运行成本最小为优化目标、同时考虑储能，提出了一种微电网日前调度调度模型。

2 微电网模型

本文讨论的微电网模型中包括：风力发电机、光伏太阳能板、电网功率联络线、柴油发电机、储能电池、电力负荷。

3 微电网经济调度数学模型

3.1 目标函数

微电网经济调度问题的目标函数自然是微电网的总运行成本最小。

蓄电池的荷电状态应满足上下限约束，同时蓄电池的单位时间蓄电池充放电功率也有上下限。微电网与主网功率交换有约束，风光可以舍弃。在此种情况下：目标函数见式子：

$\begin{array}{l} \mathrm{W}=\left(\sum_{i=1}^{24} P_{F i} w_{F i}+P_{s i} w_{\mathrm{S} i}+P_{N i} w_{G i} x_{i}-P_{N i} w_{M i}\left(1-x_{i}\right)+P_{c i} w_{c i}\right) \Delta t \end{array}$

式中： $w_{F i}$ 风机购电成本， $w_{Si}$ 光伏购电价格， $x_{i}$ 为状态变量，当微电网向主网售电时为0，购电时为1。 $w_{Gi}$ 为微电网向主网购电价格， $w_{Mi}$ 为微电网向主网售电价格。式中： $w_{ci}$ 为蓄电池从充电状态到放电状态成本。

3.2 约束条件

功率平衡约束和不等式约束为：

$\begin{array}{l} 0 \leq P_{F i} \leq P_{F i \max } \\ 0 \leq P_{S i} \leq P_{S i \max } \\ P_{F i}+P_{S i}+P_{\mathrm{Ni}}=P_{L i}+\mathrm{P}_{c i} \\ 0 \leq\left|P_{\mathrm{Ni}}\right| \leq P_{N \max } \\ 0 \leq\left|\mathrm{P}_{c i}\right| \leq P_{c \max } \\ \mathrm{SOC}_{\text {min }} \leq \mathrm{SOC}_{i} \leq S O C_{\max } \end{array}$

4 Matlab&Python代码实现

4.1 代码

本文只给出部分代码，全部代码见：正在为您运送作品详情

Matlab:

%% 风、光、分时电价数据
%================24小时负荷数据===============
Load=[88.24 	83.01 	80.15 	79.01 	76.07 	78.39 	89.95 	128.85 	155.45 	176.35 	193.71 	182.57 	179.64 	166.31 	164.61 	164.61 	174.48 	203.93 	218.99 	238.11 	216.14 	173.87 	131.07 	94.04];

%=================风机预测出力==============
Pw=[66.9	68.2	71.9	72	78.8	94.8	114.3	145.1	155.5	142.1	115.9	127.1	141.8	145.6...
    145.3	150	206.9	225.5	236.1	210.8	198.6	177.9	147.2	58.7];

%==================光伏预测出力===============
Ppv=[0	0	0	0	0.06	6.54	20.19	39.61	49.64	88.62	101.59	66.78	110.46	67.41	31.53...
    50.76	20.6	22.08	2.07	0	0	0	0	0];

%===================分时电价==================
C_buy=[0.25	0.25	0.25	0.25	0.25	0.25	0.25	0.53	0.53	0.53	0.82	0.82...
    0.82	0.82	0.82	0.53	0.53	0.53	0.82	0.82	0.82	0.53	0.53	0.53];
C_sell=[0.22	0.22	0.22	0.22	0.22	0.22	0.22	0.42	0.42	0.42	0.65	0.65...
    0.65	0.65	0.65	0.42	0.42	0.42	0.65	0.65	0.65	0.42	0.42	0.42];

Python代码：

print('总的费用',np.array(shuju).sum()*0.25)

plt.plot(file['负荷kW'],'b--',label='负荷')
plt.plot(np.array(PF),'r-',label='风机实时功率')
plt.plot(np.array(PS),'g-.',label='光伏实时功率')
plt.plot(np.array(PN),'c:',label='与主网交换功率')
plt.plot(file['蓄电池实时情况'],'yellowgreen',label='蓄电池功率')
plt.ylabel('P/kW')
plt.xlabel('t/0.25h')
plt.legend()
plt.show()