“風光水”互補微電網(wǎng)的運行優(yōu)化

余志勇，萬術(shù)來，明志勇，張媛，鄧明

(1.長沙理工大學電氣與信息工程學院，長沙市 410004;2.天津市電力公司城東供電分公司，天津市 300250)

“風光水”互補微電網(wǎng)的運行優(yōu)化

余志勇1，萬術(shù)來2，明志勇1，張媛1，鄧明1

(1.長沙理工大學電氣與信息工程學院，長沙市 410004;2.天津市電力公司城東供電分公司，天津市 300250)

當前，針對微電網(wǎng)的研究存在著對儲能單元優(yōu)化的研究較少、含小水電的微電網(wǎng)研究不足等問題。為此，研究了含小水電微電網(wǎng)的運行優(yōu)化，并對其中的儲能單元提出了優(yōu)化控制策略。針對風電、光伏不可調(diào)度的特性，提出了一種通過起作用集算法對蓄電池進行充、放電的控制策略，以達到削峰填谷效果，并采用改進粒子群算法對微電網(wǎng)系統(tǒng)進行經(jīng)濟運行優(yōu)化。在給出的“風光水”微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的基礎上，建立了含蓄電池的“風光水”互補發(fā)電優(yōu)化運行模型。選取冬季典型日的“風光水”微電網(wǎng)進行了仿真研究，在保證系統(tǒng)安全的前提下，以總的經(jīng)濟效益最高作為目標函數(shù)，分析結(jié)果表明了所提方案的正確性和有效性。

“風光水”互補系統(tǒng)；微電網(wǎng)；蓄電池儲能；優(yōu)化運行；改進粒子群算法

0 引 言

隨著全球范圍內(nèi)的能源危機和污染問題，包含清潔可再生能源等分布式電源、儲能單元以及負荷，并以一體化形式運行的微電網(wǎng)成為當前的研究熱點[1]。微電網(wǎng)在并網(wǎng)模式或者孤島模式下運行，能夠靈活、快速地切換，是智能電網(wǎng)的重要組成部分[2-3]。在清潔可再生能源中，大部分屬于徑流式的小水電存在的流量小、枯水期等問題，使得供電的安全性存在著較大問題。我國的風能、太陽能、水能呈現(xiàn)季節(jié)互補的特點：太陽能最充足的夏季處于豐水季節(jié)；而風能比較充足的冬季則處于枯水季節(jié)。因此該類微電網(wǎng)的發(fā)展方向是利用小水電結(jié)合“風光”等分布式發(fā)電進行互補發(fā)電[4]。

目前，國內(nèi)外學者對微電網(wǎng)的經(jīng)濟運行優(yōu)化已做了相關(guān)的研究，存在著以下問題。一方面，對于微電網(wǎng)中的儲能單元優(yōu)化的研究較少，使得儲能的作用發(fā)揮受限。文獻[5]對包含蓄電池的微電網(wǎng)進行了多目標優(yōu)化研究，其中的蓄電池只是基于預先制定的策略進行交替充、放電，沒能考慮實際的負荷情況。文獻[6]對微電網(wǎng)進行環(huán)保經(jīng)濟性研究，在并網(wǎng)模式三中，蓄電池基于負荷情況以固定的功率進行充、放電，沒能實現(xiàn)對儲能變量的隨機優(yōu)化。文獻[7]將蓄電池的充、放電作為決策變量進行優(yōu)化來實現(xiàn)經(jīng)濟效益，但存在著選取參數(shù)困難和可能無法得到全局最優(yōu)解的問題。

另一方面，對于包含小水電的微電網(wǎng)的研究較少，文獻[8]建立了有蓄水庫的水電站與“風光”混合發(fā)電系統(tǒng)，帶來能量轉(zhuǎn)化的經(jīng)濟效益和節(jié)能減排的環(huán)境效益，但沒考慮當?shù)刎摵汕闆r和與電網(wǎng)的雙向交換功率。文獻[9]對“風光水”的微型電力系統(tǒng)進行了交、直流潮流的研究，但未進行仿真算例研究。文獻[10]提出了“風光水”互補發(fā)電系統(tǒng)的調(diào)度策略，在綜合考慮了投資、系統(tǒng)運營成本、環(huán)境治理等因素，以及孤網(wǎng)、并網(wǎng)這2種運行方式的前提下，建立了最低成本的優(yōu)化模型，并提出了“風光水”互補發(fā)電系統(tǒng)的調(diào)度策略。文獻[7]對“風蓄水”互補系統(tǒng)進行了優(yōu)化運行研究，得到最大日收益，但沒有考慮分時電價，沒能將電網(wǎng)的交換功率作為決策變量進行優(yōu)化產(chǎn)生經(jīng)濟效益。

本文對“風光水”微電網(wǎng)中的儲能部分，提出起作用集算法對蓄電池進行充、放電的控制策略，并采用改進粒子群算法對微電網(wǎng)系統(tǒng)進行經(jīng)濟運行優(yōu)化，選取冬季典型日進行算例仿真。

1 “風光水”微電網(wǎng)供電模式

“風光水”微電網(wǎng)系統(tǒng)主要組成部分包括光伏陣列、風機、水輪機、蓄電池(作為儲能單元)、逆變器、整流器、負荷單元、直流母線、電網(wǎng)等，典型的“風光水”微電網(wǎng)如圖1所示。

圖1 “風光水”微電網(wǎng)供電模式

2 “風光水蓄”互補發(fā)電優(yōu)化模型

選取冬季典型日進行“風光水”互補優(yōu)化運行研究，該典型日的特點是風能比較豐富，相對來講太陽能匱乏，水電站處于枯水期，徑流量小，不需考慮防洪問題。

2.1 目標函數(shù)

本文選取日調(diào)度，在保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定的基礎上，考慮2種目標：(1)發(fā)電成本最小，由于選取的可再生能源，不考慮燃料成本，同時光伏、風機、水輪機的運行維護成本較低，只考慮與主網(wǎng)功率交換成本；(2)周期內(nèi)水電的發(fā)電量最大。得到總的經(jīng)濟效益最高的目標函數(shù)為

(1)

(2)

式中：Ph(t)、Pg(t)分別為t時刻的水電出力、與主網(wǎng)的交換功率，kW；Ch為水電出力的效益折算數(shù)；Cbuy、Csell分別為向主網(wǎng)的購電和售電價格，元/(kW·h)。

2.2 約束條件

(1)功率平衡約束

Pload(t)=Pw(t)+Pp(t)+Ph(t)+Pb(t)+Pg(t)

(3)

式中：Pload(t)、Pw(t)、Pp(t)、Pb(t)分別為t時刻的負荷功率、風力發(fā)電出力、光伏發(fā)電出力、蓄電池充放電功率、與外網(wǎng)交換功率,kW。

(2)水量平衡約束

V(t+1)=V(t)+[q(t)-Q(t)]Δt

(4)

式中：V(t)為水電站t時刻初水庫蓄水量，V(t+1)為水電站t+1時刻初水庫蓄水量，億m3；q(t)為水電站t時刻平均徑流量，Q(t)為水電站在t時刻的發(fā)電流量,m3/s；Δt為每個時段的長度，Δt=1h。

(3)水庫蓄水量約束

Vmin≤V(t)≤Vmax

(5)

(4)發(fā)電引用流量約束

Qmin≤Q(t)≤Qmax

(6)

(5)水電站出力約束

Phmin≤Ph(t)≤Phmax

(7)

式中：Ph(t)為t時刻水電出力,Ph(t)=AQ(t)H(t);H(t)為水電站在t時刻的發(fā)電凈水頭，為m;A是水電站出力系數(shù)。

(6)蓄電池的充、放電約束

Pbmin≤Pb(t)≤Pbmax

(8)

(7)蓄電池容量約束

Wmin≤W(t)≤Wmax

(9)

(8)周期始末蓄電池儲能平衡約束

W1=W24

(10)

(9)蓄電池容量平衡約束

W(t+1)=W(t)+Pb(t)Δt

(11)

式中：W(t)為蓄電池t時刻初的容量,W(t+1)為蓄電池t+1時刻初的容量，kW·h。

(10)功率傳輸約束

Pgmin≤Pg(t)≤Pgmax

(12)

2.3 蓄電池運行的控制策略

儲能裝置在微電網(wǎng)的穩(wěn)定運行中發(fā)揮了重大作用，可以平抑負荷波動，起到削峰填谷的作用，同時可以與不可調(diào)度的風電、光伏相配合，增強風電、光伏的可調(diào)度性，穩(wěn)定功率輸出。

為了達到上述目的，本文將風電出力、光伏出力安排為固定出力,并將風電出力、光伏出力等效為“負”的負荷，與微電網(wǎng)的負荷相疊加，作為微電網(wǎng)的等效負荷。用蓄電池充、放電對等效負荷進行削峰填谷。將蓄電池充、放電作為控制變量，t時刻的電池剩余容量作為狀態(tài)變量，選取等效負荷的方差作為目標函數(shù)：

(13)

(14)

(15)

采用起作用集算法[11]求解上述問題，該算法的流程圖如圖2所示,得到蓄電池實現(xiàn)削峰填谷的最優(yōu)出力。

2.4 微電網(wǎng)并網(wǎng)時的經(jīng)濟調(diào)度原則與控制策略

本文所設計的包含“風光水”互補系統(tǒng)的微電網(wǎng)并網(wǎng)運行控制策略為：

(1)優(yōu)先考慮風力發(fā)電和光伏發(fā)電。因為二者受自然條件的影響較大，不具備可調(diào)度性，為了資源最大化利用，必須滿發(fā)運行。二者為綠色可再生能源，

圖2 起作用集算法流程圖

國家政策也重點支持，故優(yōu)先安排。這部分出力為固定出力，不能直接優(yōu)化。

(2)當風力發(fā)電、光伏發(fā)電、蓄電池的優(yōu)化出力不能滿足全部負荷需求時，將全部負荷需求減去上述3種供電功率，得到剩余負荷需求，再對小水電，與主網(wǎng)交換功率，進行出力優(yōu)化，盡力滿足。規(guī)定微電網(wǎng)和外網(wǎng)之間可以自由雙向交換功率。

3 改進的粒子群算法

粒子群算法是一種基于群體演化的隨機優(yōu)化算法，在多維空間中，每個粒子個體通過共享歷史信息和社會信息來尋找全局最優(yōu)值[12]。由于算法簡單、易實現(xiàn)、收斂速度快、可調(diào)參數(shù)少等優(yōu)點，在很多領(lǐng)域都得到了廣泛應用。在電力系統(tǒng)中的應用效果也很明顯[13]。

對含等式約束的優(yōu)化問題，常用的方法有將等式處理為2個不等式[14]，缺點是可行解難以產(chǎn)生，從而使算法的精度和收斂速度受到影響；另一種方法是采用罰函數(shù)處理的方法，由于在解空間中，可行解占的比例很小，加上懲罰項的適應值函數(shù)復雜性被提高，降低了粒子群算法的效率，甚至搜索不到最優(yōu)解。本文采用的基于參數(shù)方程處理等式約束的粒子群算法[15]，能很好地解決上述問題。

本文選取水電站發(fā)電流量Q(t)、與外網(wǎng)交換功率Pg(t)，Q(t)可以確定時刻末的上游水位、下游水位，進而得到水電出力Ph(t)，粒子維數(shù)為24×2,Q(t)、Pg(t)各為24維。粒子i的位置向量為Xi=[Q1,Q2,...,Q24,Pg1,Pg2,...,Pg24]，Pg(t)由下式子進行更新。

Pg(t)=Pload(t)-Pw(t)-Pp(t)-Pb(t)-Ph(t)

(16)

具體的求解步驟為：

(1)輸入粒子群算法的相關(guān)參數(shù)，在上、下限的范圍內(nèi)隨機產(chǎn)生每個粒子的位置Xi和速度Vi，用式(16)(其中風電出力Pw(t)、光伏出力Pp(t)為固定出力，由起作用集算法求解得到蓄電池實現(xiàn)削峰填谷的最優(yōu)出力Pb(t))改變粒子Xi，判斷產(chǎn)生的新粒子是否在上、下限范圍內(nèi)，否則重新產(chǎn)生粒子Xi。

(2)計算粒子的目標函數(shù)，得到個體極值和全體極值，并記錄相應的序列號。

(3)更新粒子的飛行速度和位置，得到新位置XiF。用式(16)改變粒子XiF，判斷產(chǎn)生的新粒子是否在上下限范圍內(nèi)，若滿足則更新粒子位置，否則粒子位置不變。

(4)檢驗是否滿足中止條件，是則退出；否則轉(zhuǎn)向步驟(2)。

4 算例分析

4.1 算例系統(tǒng)

本文采用的蓄電池為多塊單元電池組成，容量為450 kW·h，最大輸出功率為100 kW。選取SDEC—JACOBS 43/600 kW型風力發(fā)電機，其重要參數(shù)如下：額定功率為600 kW，切入風速為3.2 m/s，額定風速為16 m/s和切出風速為25 m/s。太陽能發(fā)電系統(tǒng)總發(fā)電功率300 kW。水電站裝機構(gòu)成及總?cè)萘繛?00×3 kW+400 kW=2 800 kW，屬于小型水電站，水電站單機發(fā)電引用流量最大為3.56 m3/s，枯水期只有1臺運行。水庫的基本參數(shù)、最大發(fā)電流量、水位與庫容的關(guān)系表見文獻[7]。

算例的參數(shù)設置如下：Ch為0.56，Cex實行分時電價政策，峰時段為14:00—17:00和19:00—22:00，平時段為8:00—14:00、17:00—19:00和22:00—24:00，谷時段為0:00—8:00。分時購電售電電價數(shù)據(jù)如下表1所示。風力和光伏的固定出力、負荷以及等效負荷曲線圖如圖3所示。

4.2 蓄電池不同控制策略下的削峰填谷出力結(jié)果及分析

通過起作用集算法對蓄電池進行充、放電的控制策略，來達到削峰填谷效果，結(jié)果見圖4。為了便于比較，本文選取文獻[6]中蓄電池基于負荷情況以固定的功率進行充、放電來達到削峰填谷的效果進行對照，所得到的結(jié)果見圖5。

表1分時購電售電電價數(shù)據(jù)

Tab.1Dateofelectricitypriceintime-sharingpowerpurchase元/(kW·h)

圖3 風力和光伏發(fā)電的固定出力、負荷、等效負荷曲線圖

圖4 等效負荷與優(yōu)化后的等效負荷、蓄電池優(yōu)化出力曲線

圖5 等效負荷與優(yōu)化后的等效負荷、蓄電池固定出力曲線

由圖4、5可看出：2種策略的蓄電池出力均起到了削峰填谷作用，但通過起作用集算法對蓄電池進行充、放電控制，所得到的等效負荷曲線明顯更加平坦。本文提出蓄電池控制策略，所得到的等效負荷數(shù)據(jù)的方差由之前的58 302.6 kW變?yōu)?5 177.5 kW，文獻[6]提出蓄電池控制策略，所得到的等效負荷數(shù)據(jù)的方差變?yōu)?9 088.8 kW，證明了本文提出的蓄電池控制策略的有效性。

4.3 并網(wǎng)模式的優(yōu)化運行出力結(jié)果及分析

經(jīng)過仿真計算，得出各種電源的發(fā)電情況。圖6(a)為水電站和“風光水”互補系統(tǒng)與大電網(wǎng)的功率交換情況。設定與電網(wǎng)的交換功率為[-500 kW, 500 kW]時，系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。

為了驗證算法的優(yōu)越性，選取粒子群算法進行了對比分析，得到的優(yōu)化出力曲線圖如圖6(b)所示，并給出了這2種算法所產(chǎn)生的經(jīng)濟效益比較，如表2所示。結(jié)合圖6、表2可以看出：相比粒子群算法，基于改進的粒子群算法的日優(yōu)化運行水電發(fā)電量增加了285.2 kW，發(fā)電成本減少了219.2元，總的經(jīng)濟效益增加了398.9元，可見本文所采用的改進粒子群算法(基于參數(shù)方程處理等式約束的粒子群算法)在處理“風光水”互補微電網(wǎng)的優(yōu)化運行方面具有一定的優(yōu)勢。

根據(jù)“風光水”互補發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化運行情況，結(jié)合圖6(a)、表2的分析，可得：

圖6 微電網(wǎng)經(jīng)濟運行優(yōu)化出力曲線

表2 運用不同算法所產(chǎn)生的經(jīng)濟效益比較

(1)12:00—16:00時段。結(jié)合圖3可知風速較大，光照充足，風機、光伏發(fā)電處于滿發(fā)狀態(tài)，能滿足負荷的要求；因此水電站停機，在枯水期，水電只起調(diào)峰作用，多余的水量可以存儲用于其他階段的調(diào)峰，或者用于負荷高峰期發(fā)電，充分體現(xiàn)了優(yōu)先利用不可調(diào)度的風力發(fā)電、光伏發(fā)電的原則。

(2)1:00—11:00，17:00—24:00時段。結(jié)合圖3可知此時風電、光伏較小，需要水電站進行開機補償，補償?shù)乃Πl(fā)電總量為9.4871×103kW，水電折合效益為5.3128×103元，體現(xiàn)了“風光水”的互補性，經(jīng)濟效益明顯。

(3)本裝置是在系統(tǒng)穩(wěn)定的情況下再考慮經(jīng)濟性，穩(wěn)定性主要考慮微源出力限制、庫容限制、蓄電池容量限制和負荷功率平衡，所優(yōu)化的決策變量均要滿足穩(wěn)定性條件。負荷方面， 19:00時刻系統(tǒng)不能滿足此時負荷需求，需從電網(wǎng)中購電并支付相應的費用，在其他時刻，系統(tǒng)能滿足此時負荷需求，故將多余的電能供給電網(wǎng)獲取收益，均沒有超過500 kW，體現(xiàn)了本算法的有效性。

(4)由圖6(a)可知，小水電出力多數(shù)處于滿發(fā)狀態(tài)，而且出力占負荷總量的比例較大，充分體現(xiàn)了以小水電為主的微電網(wǎng)的特性。

5 結(jié) 論

(1)風能、太陽能與水能通過合理的規(guī)劃實現(xiàn)這3種綠色能源的互補，具有廣泛的推廣應用價值，存在著以下幾點明顯優(yōu)勢：①水電站快速調(diào)節(jié)出力補償風機和光伏出力波動，克服風光波動性和間歇性的缺點，充分發(fā)揮互補能源優(yōu)勢。②多種能源的協(xié)調(diào)利用使得能源綜合利用率提高很大。③由于電源供電質(zhì)量和可靠性的提高，明顯降低了對補償設備的要求。④通過合理布局與配置互補發(fā)電設備，共用送變電設備與管理人員，降低了單獨運行建設各種微電網(wǎng)系統(tǒng)的投資成本。⑤從生態(tài)效益上講，將這3種綠色能源進行聯(lián)合開發(fā)，大量地減少了廢棄物的排放，非常有益于保護生態(tài)環(huán)境。

(2)本文建立了“風光水蓄”互補發(fā)電優(yōu)化運行的數(shù)學模型，提出了蓄電池進行充、放電控制策略，所達到的削峰填谷效果很明顯，采用改進粒子群算法對枯水期的模型進行了具體分析，求得各時刻水電出力功率、蓄電池充電和放電功率和“風光水”互補系統(tǒng)與電網(wǎng)交換的功率值，在滿足安全性的前提下獲得滿意的收益，增大了風能和光伏的利用率，同時最大限度地利用了水能資源，具有較高推廣應用價值。

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(編輯：蔣毅恒)

OptimalOperationofComplementaryMicrogridwithHybridWind-Solar-HydroPower

YU Zhiyong1, WAN Shulai2, MING Zhiyong1, ZHANG Yuan1, DENG Ming1

(1. College of Electrical and Information Engineering, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410004, China;2. Tianjin Electric Power Corporation, Chengdong Power Supply Company, Tianjin 300250, China)

At present, there are some problems in the research on microgrid, such as less research on energy storage unit optimization, microgrid with small hydropower, etc. Therefore, this paper studied the optimal operation of microgrid containing small hydropower, and proposed optimal control strategy for the energy storage unit. Aiming at the un-dispatching characteristic of wind power and photovoltaic power, this paper proposed a charge and discharge control strategy of battery by active set algorithm to reach the effect of peak load shifting, as well as the improved particle swarm optimization (PSO)algorithm for the economic operation optimization of microgrid systems. On the basis of the proposed microgrid structure with wind power, photovoltaic power and hydropower, the optimal operation model was constructed for a complementary power generation system containing batteries of wind power, photovoltaic power and hydropower. Finally, the typical daily wind power, photovoltaic power and hydropower microgrid in winter was selected to carry out simulation research, and the maximum economic benefit was taken as the target function under the premise of ensuring system security. The analysis results verified the correctness and effectiveness of the proposed method.

hybrid wind-solar-hydro power system; microgrid; battery storage; optimal operation; improved particle swarm optimization

TM 73

： A

： 1000-7229(2014)06-0050-06

10.3969/j.issn.1000-7229.2014.06.010

2014-02-11

：2014-04-29

余志勇(1987),男，碩士研究生，從事分布式儲能在微電網(wǎng)中的應用研究，E-mail：635266215@qq.com；

萬術(shù)來(1986),男，工程師，從事電力系統(tǒng)自動化、電力建設方面的工作；

明志勇(1988),男，碩士研究生，從事微電網(wǎng)并網(wǎng)及其電能質(zhì)量方面的研究；

張媛(1987),女，碩士研究生，從事分布式儲能裝置運行方式方面的研究；

鄧明(1990)，男，碩士研究生，從事儲能在電動汽車能量管理方面的研究。