本发明涉及电力系统独立微电网的规划设计领域，更具体地说，涉及一种独立微电网的规划方法。
背景技术：
1、随着全球能源需求的增加和环境问题的日益严峻，可再生能源的利用越来越受到关注。独立微电网作为一种新型的能源系统，能够有效地利用可再生能源，同时在不受外部电力网络影响的情况下提供稳定可靠的电力供应。因此，独立微电网的规划和设计成为了研究的热点之一。
2、独立微电网的容量配置选择是独立微电网建设中的重要环节，其合理容量配置对于保障电力供应的可靠性、经济性和环保性具有重要意义。
3、公告号为cn105226691 b的发明专利公开了一种孤立微电网混合储能优化配置方法。其对微电网电源负荷不平衡功率以及微电网中总负荷加以整体考虑，还综合考虑了系统中间歇性能源和负荷情况随时间波动的因素对微电网混合储能容量配置的影响，建立孤立微电网混合储能容量优化配置，采用遗传算法分别对电源负荷不平衡功率在不同拆分分解形式下对应的孤立微电网混合储能容量优化配置模型进行求解，择优确定更加符合实际的孤立微电网的混合储能最优配置方案。但是，传统的独立微电网容量配置方法主要是基于单一目标的优化模型，如最小化成本、最大化可靠性等。但在实际应用中需要考虑多个目标，这些目标之间存在着一定的矛盾和冲突。因此，如何基于多目标对独立微电网的规划方案进行优化，成为需要解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本技术提供一种独立微电网的规划方法，旨在解决上述技术问题。
2、为实现上述目的，本技术采用如下技术方案：
3、一种独立微电网的规划方法，包括：
4、获取独立微电网的拓扑结构，并根据所述拓扑结构确定所述独立微电网的至少一个优化目标和对应的约束条件；所述优化目标包括基础建设规划成本、二氧化碳排控量和系统失电量，所述约束条件包括能量平衡约束条件、安全性约束条件、环保性约束条件和容量限制条件；
5、根据所述优化目标和约束条件，建立独立微电网的多目标优化模型，多目标优化模型包括至少一个目标函数，用于将对应的优化目标转化为集合型计算因子；
6、基于ga-cb和ch-vg遗传算法对独立微电网的多目标优化模型进行求解，得到独立微电网的最优规划。
7、其中一种可能的实现方式中，所述基础建设规划成本包含光伏成本、风电成本、燃气轮机成本、储能成本和柴油发电机成本；
8、根据所述优化目标和约束条件，建立独立微电网的多目标优化模型，包括：
9、建立基础建设规划成本的目标函数，表示为：
10、
11、其中，cpv光伏的单位容量建设成本、cwt为风电的单位容量建设成本、cgt为燃气轮机的单位容量建设成本、cess为储能单位容量建设成本、cdg为柴油发电机的单位容量建设成本，xpv为光伏设备的容量、xwt为风电设备的容量、xgt为燃气轮机的容量、xess为储能设备的容量、xdg为柴油发电机的容量，i为优化目标序号,n为该项优化目标中所要优化的要素数量，n≤5，j表示设备的序号，m为设备的数量。
12、其中一种可能的实现方式中，所述二氧化碳排控量基于光伏、风电、燃气轮机和柴油发电机确定；
13、根据所述优化目标和约束条件，建立独立微电网的多目标优化模型，包括：
14、建立二氧化碳排控量的目标函数，表示为：
15、
16、其中，co2pv为光伏的单位容量二氧化碳排放量、co2wt为风电的单位容量二氧化碳排放量、co2gt为燃气轮机的单位容量二氧化碳排放量、co2dg为柴油发电机的单位容量二氧化碳排放量，i为优化目标序号,n为该项优化目标中所要优化的要素数量,n≤4，j表示设备的序号，m为设备的数量。
17、其中一种可能的实现方式中，所述系统失电量根据预设时间内的最小化失电量确定；
18、所述系统失电量的目标函数表示为：
19、
20、其中，plim为第m个设备一个月内的平均输出功率，esim为独立微电网供电时该负荷的最大输出功率需求，i为第一个优化目标序号。
21、其中一种可能的实现方式中，所述能量平衡约束条件，表示为：
22、
23、其中，n为该项优化目标中所要优化的设备数量,所述设备包括：光伏、风电、燃气轮机和柴油发电机，n≤4；pvi为光伏预设时间内的发电量、wti为风电预设时间内的发电量、gti为燃气轮机预设时间内的发电量、dgi为柴油发电机预设时间内的发电量，plim为第m个设备预设时间内的平均输出功率。
24、其中一种可能的实现方式中，所述安全性约束条件，表示为：
25、
26、其中，ess、dg分别为独立微电网中的储能和柴油发电机，i为优化目标序号，xess和xdg分别表示储能和柴油发电机对应的容量，yim是第m个负荷的备用比例，plim为第m个设备预设时间段内的平均输出功率。
27、其中一种可能的实现方式中，所述环保性约束条件，表示为：
28、
29、其中，co2pv、co2wt、co2gt和co2dg分别代表光伏、风电、燃气轮机和柴油发电机的单位容量二氧化碳排放量，xpv、xwt、xgt、xess和xdg分别对应设备的容量，i为优化目标序号,为独立微电网总体二氧化碳排放的最大值。
30、其中一种可能的实现方式中，所述容量限制条件，表示为：
31、
32、其中，分别为独立微电网中任意一个光伏设备、风电设备、燃油轮机设备、储能设备或者柴油发电机设备对应的最小和最大容量限制。
33、其中一种可能的实现方式中，所述基于ga-cb和ch-vg遗传算法对独立微电网的多目标优化模型进行求解，得到独立微电网的最优规划，包括：
34、基于ga-cb遗传算法对所述多目标优化模型进行整数编码，基于ch-vg遗传算法生成初始种群，并建立适应度函数；
35、从所述初始种群中选择kts个个体，建立两个分组，每个所述分组中的个体之间产生竞争，用于从每个分组中选出一个父代个体；其中，所述初始种群中的个体包括光伏设备、风电设备、燃气轮机、储能设备和柴油发电机；
36、根据每个所述分组中的父代个体，对所述分组进行重组；所述重组用于交换父代个体所拥有的部分信息，得到子代个体；
37、对每个子代个体的质量进行评估计算，确定具有最佳目标函数的子代个体；
38、根据预设的突变率，对所述具有最佳目标函数的子代个体进行突变，生成新的子代个体；
39、基于ga-cb遗传算法对新的子代个体进行局部改进，并判断新的子代个体是否可行；
40、若不可行，则基于ch-vg遗传算法对新的子代个体进行适应性能调整；
41、若可行，或者，若新的子代个体进行适应性能调整完成，则新的所述子代个体进入适应性能的增强阶段，用于根据每个基础建设规划成本去除不必要的元件；
42、根据所述适应度函数，对新的子代个体进行适应度计算，判断是否达到预设的最大适应度；
43、若未达到，则将新的所述子代个体作为下一次迭代的父代种群，直至算法收敛，得到独立微电网的最优规划方案。
44、其中一种可能的实现方式中，新的所述子代个体进入适应性能的增强阶段，还包括：
45、增加新的后代个体，并根据所述适应度函数确定所述后代个体的适应度及新的所述子代个体的最小适应度；
46、判断所述后代个体的适应度是否大于所述最小适应度；
47、若是，则利用新的后代个体替换所述最小适应度对应的子代个体。
48、本发明的有益效果如下：
49、(1)优化独立微电网的配置容量：传统的独立微电网设计通常采用经验法则或试错法进行，存在着设计不合理、容量过剩等问题，而本发明可以通过多目标优化，实现独立微电网内各种设备容量的合理配置，从而提高独立微电网的能源利用效率，降低系统运营成本。
50、(2)优化独立微电网的能源利用方式：本技术通过综合考虑多个目标函数，如最小化总成本、最小化二氧化碳排放和最小化系统失电量等，以及能量平衡、安全性和环保性约束条件，优化独立微电网内各种能源设备的协同运行方式，最大程度地利用可再生能源，从而降低碳排放量，提高独立微电网的环境友好型。
51、(3)降低独立微电网的失电率：本技术以最小化系统失电量为目标函数之一，可以有效地提高独立微电网的供电可靠性，降低独立微电网的失电率，提高用户的用电体验。
52、(4)可推广性：本技术所提出的独立微电网容量配置优化模型，适用于不同规模和类型的独立微电网系统，具有一定的通用性和可推广性。
1.一种独立微电网的规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种独立微电网的规划方法，其特征在于，所述基础建设规划成本包含光伏成本、风电成本、燃气轮机成本、储能成本和柴油发电机成本；
3.根据权利要求1所述的一种基于多目标优化的微电网规划和设计方法，其特征在于，所述二氧化碳排控量基于光伏、风电、燃气轮机和柴油发电机确定；
4.根据权利要求1所述的一种独立微电网的规划方法，其特征在于，所述系统失电量根据预设时间内的最小化失电量确定；
5.根据权利要求1所述的一种基于多目标优化的微电网规划和设计方法，其特征在于，所述能量平衡约束条件，表示为：
6.根据权利要求1所述的一种独立微电网的规划方法，其特征在于，所述安全性约束条件，表示为：
7.根据权利要求1所述的一种独立微电网的规划方法，其特征在于，所述环保性约束条件，表示为：
8.根据权利要求1所述的一种独立微电网的规划方法，其特征在于，所述容量限制条件，表示为：
9.根据权利要求1所述的一种独立微电网的规划方法，其特征在于，所述基于ga-cb和ch-vg遗传算法对独立微电网的多目标优化模型进行求解，得到独立微电网的最优规划，包括：
10.根据权利要求9所述的一种独立微电网的规划方法，其特征在于，新的所述子代个体进入适应性能的增强阶段之后，所述方法还包括：
