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园区微电网风光储协调优化配置
摘要：园区微电网由风光发电和主电网联合为负荷供电，为了尽量提高风光电量的负荷占比，需配置较高比例的风光发电装机容量，但由于园区负荷与风光发电功率时序不匹配，可能导致弃电问题。配置储能可缓解负荷与风光的时序不匹配问题，减少弃电。本研究主要对配置储能需要考虑的投资及其收益进行分析。
对于第一问：本节先对附件2的数据进行归一化还原处理，得到每个时段不同园区的风电光伏发电量，根据三个园区典型日负荷功率图可以得出，每个小时最低负荷功率都大于200，因此，在进行归一化还原时，以0作为发电的下限，园区负荷最大值作为上限。在对每个时刻的光伏发电产能确定出以后，以每个时刻所消耗的电量作为输出，以机组最大功率作为约束条件，建立数学模型，确定出在不考虑配置储能的条件下不同园区不同时刻购电量，各园区总的购电量以及总供电量成本以单位供电量成本,以及弃电量成本。对于第二小问，由于本节引进了配置储能，因此，本节以一天总的用电成本价格最低为目标函数，配置该设施所需成本，以及配置电池所限制的功率以及购电尽可能的少作为约束条件，建立风，光，储的联合目标规划模型，并分析出该方法的日均供电成本大于未配置时的日均供电成本，该方法并不能有效改善各园区经济运行条件。对于第三小问：本节以前两节作为已知条件，以总的花费最低为目标函数，讨论最优储能功率配置问题，发现增大风机以及光伏发电储能能最大效益的增大经济。
对于第二问：本节以总的园区不同时刻所需电量作为输出，在对每个时刻的光伏发电产能确定出以后，以每个时刻所消耗的电量作为输出，以机组最大功率作为约束条件，建立数学模型，确定出在不考虑配置储能的条件下联合园区不同时刻购电量，联合园区总的购电量以及总供电量成本以单位供电量成本,以及弃电量成本。对于第二小问，由于本节引进了配置储能，因此，本节以一天总的用电成本价格最低为目标函数，配置该设施所需成本以及购电尽可能的少作为约束条件，建立目标规划模型，通过改进的遗传算法进行求解，并分析出该方法不能有效改善联合园区经济运行条件。对于第三小问：本节以前两节作为已知条件，以总的花费最低为目标函数，讨论最优储能功率配置问题，并分析出联合园区与独立园区运营之间的差异性，并综合考虑各种因数对经济所造成的影响。
由于本节三个园区的最大负荷增长50%，且负荷波动特性不变，风电、光伏电源的配置成本分别为 3000 元/kW、2500 元/kW，投资回报期按5年考虑，本节以投资总额最低为目标函数，配置成本以及主网供电尽可能的低作为约束条件，建立目标规划模型，并通过遗传算法进行求解，并分别给出各园区独立运营、联合运营制定风光储协调配置方案。第二小节主要根据附件3给出的全年 12 个月典型日风光发电功率数据，通过k-mean聚类法将附件3中的原始数据分割成光伏发电以及风力发电两类，选择出一年12个月中最有代表性的一个月作为风力配置发电的参考月，并以日平均供电成本最低建立目标规划模型，并给出三个园区的配置方案。
关键词：配置储能 改进的遗传算法 k-mean聚类法 目标规划模型
问题1的模型建立与求解
5.1问题1.1的模型建立与求解
对于问题1：本节先对附件2的数据进行反归一化处理，得到每个时段不同园区的风电光伏发电量，根据三个园区典型日负荷功率图可以得出，每个小时最低负荷功率都大于200，因此，在进行反归一化时，以0作为发电的下限，园区装机容量最大值作为上限，反归一化之后的值如表1所示：
表1：反归一化之后的值
| 时间 | A光伏发电 | B风电发电 | C光伏发电 | C风电发电 |
| 0:00 | 0 | 96.4119 | 0 | 75.5424 |
| 1:00 | 0 | 160.3932 | 0 | 112.23 |
| 2:00 | 0 | 124.3592 | 0 | 204.2844 |
| 3:00 | 0 | 186.2036 | 0 | 94.4796 |
| 4:00 | 0 | 210.7151 | 0 | 243.3456 |
| 5:00 | 0 | 151.2171 | 0 | 320.694 |
| 6:00 | 0 | 100.6438 | 0 | 152.0136 |
| 7:00 | 2.5926 | 19.8187 | 5.418 | 62.6424 |
| 8:00 | 135.2622 | 64.4422 | 169.248 | 12.9 |
| 9:00 | 269.094 | 44.7492 | 325.8024 | 155.9868 |
| 10:00 | 344.6817 | 21.7042 | 409.4976 | 10.1136 |
| 11:00 | 382.4085 | 90.8811 | 460.53 | 63.1584 |
| 12:00 | 381.3357 | 148.5774 | 464.3484 | 172.086 |
| 13:00 | 350.5374 | 91.9286 | 424.2036 | 136.8948 |
| 14:00 | 287.7339 | 46.509 | 344.0172 | 62.952 |
| 15:00 | 189.6174 | 91.5934 | 220.59 | 84.2628 |
| 16:00 | 27.6693 | 158.3401 | 11.1456 | 136.482 |
| 17:00 | 0 | 143.3399 | 0 | 175.8528 |
| 18:00 | 0 | 209.8352 | 0 | 164.2428 |
| 19:00 | 0 | 194.6674 | 0 | 170.2284 |
| 20:00 | 0 | 92.0543 | 0 | 87.8748 |
| 21:00 | 0 | 74.7077 | 0 | 85.398 |
| 22:00 | 0 | 64.3165 | 0 | 97.8852 |
| 23:00 | 0 | 0 | 0 | 119.8668 |
由于第一问不需要配置储能，因此假设各光伏装机在初始时刻都是满载状态，各光伏机组在满载的状态下，光伏发电所产生的电能为0，不会损耗设备以及对电网照成影响，既有：
MATLAB代码
归一化的还原处理
Load(附件2中的数据)
y=txx(,:1)%这里分别对应的不同的列，1，2，3，4
a = 200;
b = 447;%（这里分别是A,B,C的最大功率）
% 还原数据
original_data = y * (b - a) + a;
disp('原始数据:');
disp(original_data);
绘制不同电量的变化效率曲线
对于已经给出的txx文件，满足矩阵大小相同，可以直接
x=0:1:23;
y=txx(:,1)
plot(x,y);
hold off
y=txx(:,2)
plot(x,y,’r-’)
判断需要从主电网购电
需要编写c语言进行实现，以消耗减去存储在减去产生值是否大于0来判断，大于则需要买，否则不需要。主函数如下
int x,y,z;
scanf(“%d %d %d”,&x,&y,&z);
int m=z-x-y;
if(m>0)
{
printf(“%d”,m);
}
Else
{
return1;
}
return 0;
)
