戶用型微電網(wǎng)能量管理策略研究

黨宏社， 呂　釗

(陜西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院， 陜西 西安　710021)

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戶用型微電網(wǎng)能量管理策略研究

黨宏社， 呂釗

(陜西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院， 陜西 西安710021)

摘要：為了提高微電網(wǎng)運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性，針對(duì)風(fēng)光發(fā)電輸出功率具有不可控的特性，提出了微電網(wǎng)在不同情況下的能量管理策略.綜合考慮微電源發(fā)電量、儲(chǔ)能系統(tǒng)的剩余電量以及不同時(shí)段的購(gòu)電價(jià)格等，建立了以微電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)的能量管理模型，并運(yùn)用果蠅算法對(duì)微電網(wǎng)能量調(diào)度問(wèn)題求解.算例結(jié)果表明,該模型能有效地根據(jù)風(fēng)光資源條件和用戶需求而合理地選擇供電方式，這為解決微電網(wǎng)能量管理提供了一種新途徑.

關(guān)鍵詞：微電網(wǎng)； 戶用型； 管理策略； 果蠅算法

0引言

隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人們對(duì)電能的需求量逐年增加，而作為電能主要來(lái)源的石化燃料正日益匱乏及其大肆利用所帶來(lái)的環(huán)境問(wèn)題愈發(fā)嚴(yán)峻.因此，世界各國(guó)都制定了相關(guān)政策來(lái)鼓勵(lì)以清潔能源為主的分布式發(fā)電.然而，相對(duì)于外部大電網(wǎng)來(lái)說(shuō),分布式電源是一個(gè)不可控電源，且分布式電源往往遭到大電網(wǎng)限制或隔離.為了協(xié)調(diào)大電網(wǎng)和分布式電源之間的矛盾，國(guó)內(nèi)外學(xué)者又提出了微電網(wǎng)的概念[1].微電網(wǎng)是指由小規(guī)模發(fā)電裝置與低壓配電網(wǎng)構(gòu)成的發(fā)電系統(tǒng)，可以看作是基于分布式發(fā)電裝置并管理局部能量供求關(guān)系的小電網(wǎng)[2].對(duì)于城市居民供電以及電網(wǎng)末端的偏遠(yuǎn)地區(qū)供電有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，特別是風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電在未來(lái)生活用電方面具有廣闊的應(yīng)用前景.

目前，微電網(wǎng)研究主要集中在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和控制方面,而如何在滿足負(fù)荷需求以及電能質(zhì)量的前提下，對(duì)可再生能源發(fā)電能力協(xié)調(diào)控制和經(jīng)濟(jì)效益研究相對(duì)較少.由于季節(jié)和氣候?qū)μ?yáng)能及風(fēng)力發(fā)電兩者影響很大，且風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏陣列的輸出功率等都存在較大范圍的波動(dòng)，如何對(duì)微電網(wǎng)中各電源進(jìn)行有效地協(xié)調(diào)控制，以保證微電網(wǎng)在不同情況下都能滿足負(fù)荷的電能需求，是微電網(wǎng)能否穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵.

郭思琪等[3]建立了適用于離網(wǎng)型的微電網(wǎng)能量管理模型.從日前和日內(nèi)兩個(gè)時(shí)間尺度對(duì)微電網(wǎng)能量進(jìn)行協(xié)調(diào)控制，但只考慮了網(wǎng)內(nèi)儲(chǔ)能設(shè)備的運(yùn)行成本；石慶均等[4]提出了獨(dú)立運(yùn)行方式下的微電網(wǎng)能量管理優(yōu)化方式.該方法根據(jù)系統(tǒng)凈負(fù)荷功率大小和可控性微電源的基點(diǎn)運(yùn)行功率范圍之間的關(guān)系，采用不同的能量管理策略，縮減了可控發(fā)電單元的準(zhǔn)許功率運(yùn)行范圍，但不能充分利用各微電源而增加了系統(tǒng)成本；皇甫宜耿等[5]提出了一種基于風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)多模態(tài)能量流的分析法.研究了各模態(tài)及模態(tài)轉(zhuǎn)化特性，提高了系統(tǒng)運(yùn)行的安全可靠性，但未涉及經(jīng)濟(jì)性；王金全等[6]提出了一種經(jīng)濟(jì)與環(huán)保相協(xié)調(diào)的微電網(wǎng)能量?jī)?yōu)化方法.權(quán)衡停電損失和污染物處理費(fèi)用，得到了微電網(wǎng)調(diào)度周期內(nèi)各時(shí)刻微電源發(fā)電量和供電策略，忽略了可再生能源發(fā)電的時(shí)變特性.

本文針對(duì)以風(fēng)光發(fā)電為主、市電為輔的微電網(wǎng)運(yùn)行方式下的能量管理問(wèn)題，在保證負(fù)荷需求的基礎(chǔ)上，以整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)建立模型，并采用果蠅算法對(duì)模型進(jìn)行求解.算例分析表明，在微電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，正確地選擇各時(shí)段不同類(lèi)型的功率輸出，能夠保證系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定地運(yùn)行.

1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和元件模型

戶用型微電網(wǎng)的各微電源容量配置較小，從系統(tǒng)建設(shè)成本和運(yùn)行控制角度考慮，直流型微電網(wǎng)更具有優(yōu)勢(shì).因此，本文以直流型微電網(wǎng)為研究對(duì)象，其結(jié)構(gòu)如圖1所示.

系統(tǒng)主要由風(fēng)力發(fā)電機(jī)、太陽(yáng)能電池、蓄電池、整流器、逆變器,以及能量管理單元等組成.這些電源具有不同的運(yùn)行成本,對(duì)用戶供電的可靠性不同,以及對(duì)環(huán)境的適應(yīng)性也不同，因此,在滿足系統(tǒng)性能指標(biāo)的條件下，將這些微電源相互組合，可獲得最經(jīng)濟(jì)性的發(fā)電方案.

圖1　直流型微電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

(1)光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率,與標(biāo)準(zhǔn)額定條件STC下的輸出功率和實(shí)際所處的環(huán)境的光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度等有關(guān)，其輸出功率的計(jì)算參見(jiàn)文獻(xiàn)[7].

(2)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率與風(fēng)速的關(guān)系，可近似用分段函數(shù)表示，參見(jiàn)文獻(xiàn)[8].與風(fēng)機(jī)的切入風(fēng)速、切出風(fēng)速、額定風(fēng)速、以及額定輸出功率等有關(guān).

(3)蓄電池的荷電狀態(tài)是管理蓄電池的重要依據(jù)，其在t時(shí)刻的狀態(tài),與t+1時(shí)刻的狀態(tài)以及電力供求狀態(tài)有關(guān).其電荷量變化可以表示為：

(1)

式(1)中，η為充、放電轉(zhuǎn)換效率；PGi(t)為風(fēng)光能源在t時(shí)輸出的功率；PL(t)為t時(shí)負(fù)荷所需求的功率；SOCB為t時(shí)段蓄電池儲(chǔ)存的電荷量.

2微電網(wǎng)系統(tǒng)能量管理模型

在微電網(wǎng)運(yùn)行時(shí)，應(yīng)盡可能利用綠色清潔能源，以獲取最少外電網(wǎng)功率輸入為原則.同時(shí)，需考慮到風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)輸出功率具有隨機(jī)波動(dòng)的特性，蓄電池雖能有效地平衡微電源功率輸出的短時(shí)波動(dòng)，但仍需注意其放電深度和循環(huán)次數(shù)對(duì)蓄電池使用壽命的影響，具體管理策略如圖2所示.

(1)在以一天為調(diào)度周期時(shí)，用戶對(duì)大電網(wǎng)購(gòu)電價(jià)格分為峰、平、谷3個(gè)不同的時(shí)段，所以依照分時(shí)電價(jià)所確定的峰時(shí)段、平時(shí)段、和谷時(shí)段等，將其劃分為峰、平時(shí)段和谷時(shí)段兩種情況，同時(shí)讀取當(dāng)前負(fù)載需求、風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)輸出功率，以及蓄電池的荷電狀態(tài).

(2)在峰平時(shí)段，考慮到系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性,此時(shí),應(yīng)避免從電網(wǎng)獲取電能.

①當(dāng)風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)輸出功率大于負(fù)荷需求功率時(shí)，查看蓄電池的剩余量的百分比(SOC)，若充電后蓄電池電荷量仍小于設(shè)定的最大值，則風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)向負(fù)荷提供電能外，同時(shí)將多余的電能儲(chǔ)存在蓄電池中;若蓄電池電荷量達(dá)到最大值，則需減少部分風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率.

②當(dāng)風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)輸出功率小于負(fù)荷需求功率時(shí)，計(jì)算此時(shí)蓄電池可提供的最大電量是否能滿足剩余負(fù)荷需求百分比，若能滿足則由風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)與蓄電池同時(shí)為負(fù)載供電；若蓄電池最大放電功率不能滿足剩余負(fù)荷需求，為了提高系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性則不足的部分應(yīng)由市電補(bǔ)充.

(3)在谷時(shí)段，為了使蓄電池在峰平時(shí)段有足夠電能，因此，在谷時(shí)段時(shí)蓄電池沒(méi)有達(dá)到上限應(yīng)盡量對(duì)蓄電池充電，部分負(fù)載可由市電提供.出于經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性考慮，當(dāng)微電網(wǎng)供能不足而向電網(wǎng)購(gòu)電時(shí)，市電不允許對(duì)蓄電池充電.

①當(dāng)風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)輸出功率大于負(fù)荷需求時(shí)，管理策略與峰、平時(shí)段相同.

②當(dāng)風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)輸出功率小于負(fù)荷需求功率時(shí)，且蓄電池電荷量小于設(shè)定的最小值，則由市電單獨(dú)為負(fù)荷供電，風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)只為蓄電池充電；若蓄電池大于設(shè)定的最小值，則風(fēng)光蓄市電共同為負(fù)荷提供電能.

圖2　微電網(wǎng)能量管理策略流程圖

2.1目標(biāo)函數(shù)

基于以上運(yùn)行方式，微電網(wǎng)能量管理的主要任務(wù)是在給定周期內(nèi)根據(jù)各微電源發(fā)電量、儲(chǔ)能單元剩余容量、用戶電能需求等，依據(jù)電網(wǎng)售電價(jià)格，合理安排各微電源的啟停狀態(tài)和出力.而微電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性是吸引用戶并能在電力系統(tǒng)中得以推廣的關(guān)鍵.因此，應(yīng)建立經(jīng)濟(jì)性運(yùn)行成本最小的目標(biāo)函數(shù)：

CBTPBT(t)+CBuyPG(t)

(2)

式(2)中：系數(shù)CPV、CWT、CBT分別對(duì)應(yīng)風(fēng)光蓄不同的運(yùn)行費(fèi)用；PPV(t)、PWT(t)、PBT(t)表示其輸出功率；CBuy表示微電網(wǎng)系統(tǒng)從外網(wǎng)購(gòu)電價(jià)格；PG(t)表示外網(wǎng)獲得的功率.

2.2約束函數(shù)

建立系統(tǒng)約束函數(shù)時(shí)，應(yīng)根據(jù)負(fù)荷需求以及元件特性，使微電網(wǎng)既能保證用戶負(fù)荷的需求，又能保證系統(tǒng)高效有序地運(yùn)行.主要從用戶要求、微電源輸出特性、蓄電池充放電特性等方面建立約束函數(shù).

(1)功率平衡約束.整個(gè)系統(tǒng)所提供的功率總量應(yīng)與負(fù)載所需功率相等.

PL=PPV+PWT+PBT+PG

(3)

(2)微電源輸出約束.各微電源運(yùn)行時(shí),出力必須滿足容量限制，即要求：

(4)

(3)儲(chǔ)能單元約束.蓄電池除了需要滿足式(5)外，還需考慮蓄電池使用壽命.蓄電池使用壽命與充放電功率、放電深度，以及充放電次數(shù)等因素有關(guān).

為了延長(zhǎng)蓄電池的使用壽命，每小時(shí)的充放電量應(yīng)小于其最大容量的20%；另外，考慮到蓄電池荷電狀態(tài)在調(diào)度周期之間具有繼承性，為了保證蓄電池在各調(diào)度周期間連續(xù)有效地工作，應(yīng)滿足其能量狀態(tài)在調(diào)度周期始末相等.

SOCmin≤SOCt≤SOCmax

(5)

PBT(t)Δt≤SOCmax/5

(6)

SOC(0)=SOC(T)

(7)

式(5)～(7)中，SOC為蓄電池的荷電狀態(tài);SOCmin和SOCmax分別為蓄電池電荷狀態(tài)的上、下限.

3基于果蠅算法的模型求解

在微電網(wǎng)能量管理模型中，既有連續(xù)型又有整數(shù)型變量，運(yùn)行費(fèi)用是關(guān)于輸出功率的非線性函數(shù).在調(diào)度周期內(nèi)，總供電成本是由24個(gè)相互關(guān)聯(lián)的階段決策構(gòu)成的，因此是一個(gè)多約束、非線性的動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題.

果蠅算法(FOA)是由中國(guó)臺(tái)灣學(xué)者潘文超于2011年6月提出的一種全新的智能搜索算法[9].該算法搜索尋優(yōu)的過(guò)程模擬為果蠅種群的覓食過(guò)程.基于果蠅覓食行為對(duì)嗅覺(jué)和視覺(jué)的運(yùn)用，設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的嗅覺(jué)和視覺(jué)搜索操作，通過(guò)迭代進(jìn)化實(shí)現(xiàn)對(duì)果蠅種群中心位置的優(yōu)化，從而獲得優(yōu)化問(wèn)題的近似最優(yōu)解[10].該算法具有以下優(yōu)點(diǎn)：①算法簡(jiǎn)單，參數(shù)少，易于調(diào)節(jié)；②全局尋優(yōu)能力強(qiáng)，不易陷入局部極點(diǎn)；③尋優(yōu)精度較高，計(jì)算量較小[11-13].將此方法應(yīng)用到微電網(wǎng)能量管理模型求解中,具體步驟如圖3所示.

圖3　模型求解流程圖

(1)模型初始化.設(shè)置微電網(wǎng)中風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)和蓄電池容量上下限，輸入各時(shí)刻的風(fēng)速和光照強(qiáng)度以及負(fù)荷需求功率，果蠅種群算法相關(guān)參數(shù).

(2)設(shè)置種群規(guī)模，隨機(jī)生成符合條件的果蠅群體，根據(jù)果蠅搜索食物的行為給個(gè)體賦予覓食的隨機(jī)方向與距離.通過(guò)式(1)求出蓄電池各時(shí)刻的輸出功率,并通過(guò)式(3)求出市電相應(yīng)時(shí)刻所需提供的電能，再根據(jù)式(2)求出判定值.

(3)更新果蠅方向和位置，確定新的果蠅個(gè)體是否滿足條件，若不滿足系統(tǒng)約束條件式(5～7)，則重新生成直到滿足條件.將新的滿足條件果蠅進(jìn)行判定，若新的果蠅濃度大于原果蠅濃度，新的種群位置Si為最優(yōu)位置，新果蠅bestsmell為新的種群攜帶最大濃度的果蠅，若新的果蠅濃度沒(méi)有原果蠅濃度大，則保持不變.

(4)重復(fù)進(jìn)行，直至達(dá)到迭代次數(shù).當(dāng)達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，輸出滿足判斷式的最優(yōu)值.

4算例分析

4.1基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

以典型的風(fēng)光蓄直流微電網(wǎng)系統(tǒng)為例，應(yīng)用果蠅算法對(duì)能量管理模型進(jìn)行求解.求解時(shí),果蠅算法所用的參數(shù)為：種群規(guī)模為50，最大迭代次數(shù)為100.系統(tǒng)模型中,風(fēng)速和光照強(qiáng)度的數(shù)據(jù)參照文獻(xiàn)[14,15]，各單元參數(shù)如表1所示.

蓄電池荷電狀態(tài)的最大值和最小值分別設(shè)置為95%和50%，充放電效率為0.9.選取一天24小時(shí)作為一個(gè)周期，將每個(gè)周期劃分為24個(gè)時(shí)段，每個(gè)時(shí)段的時(shí)間間隔為1小時(shí)，對(duì)每個(gè)時(shí)段的購(gòu)電價(jià)格采用分時(shí)電價(jià)政策，購(gòu)電價(jià)格根據(jù)峰平谷三個(gè)時(shí)段的價(jià)格確定，如表2所示.

表1　微電源基本參數(shù)

表2　各時(shí)段購(gòu)電價(jià)格

4.2結(jié)果分析

根據(jù)以上給出的微電網(wǎng)的基本資料，求解結(jié)果如圖4所示.從圖4中可知，當(dāng)電網(wǎng)電價(jià)在谷值時(shí)(如00:00～05:00)，負(fù)荷電能需求由市電和風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)共同提供，蓄電池在電網(wǎng)價(jià)格系數(shù)低的時(shí)間內(nèi)充電，補(bǔ)充了部分電能；當(dāng)風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電量有余時(shí)(如08:00～18:00)，多余的電量?jī)?chǔ)存在蓄電池中；當(dāng)電網(wǎng)電價(jià)在峰值時(shí)(如18：00～22：00)，且風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)不能滿足負(fù)荷需求時(shí)，此時(shí)，電網(wǎng)的價(jià)格系數(shù)高，不足部分由蓄電池補(bǔ)充，這時(shí)刻由于蓄電池儲(chǔ)能充沛避免了市電的利用.

圖4　求解后各電源輸出功率

表3為各時(shí)段成本最低的最優(yōu)電源輸出功率組合情況.其中，1表示風(fēng)光發(fā)電、市電等發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行，0表示風(fēng)光發(fā)電、市電等發(fā)電系統(tǒng)關(guān)閉；蓄電池充放電分別用-1和1表示，0表示蓄電池不工作.由計(jì)算可知：在調(diào)度周期內(nèi)，風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電和電網(wǎng)購(gòu)電的比例分別為32.48%、59.26%和8.26%.負(fù)荷需求總功率為619.486 kW，其中風(fēng)力發(fā)電量和光伏發(fā)電量分別為201.212 kW和354.863 kW，不足部分由市電補(bǔ)充，保證了系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性.

表3　各時(shí)段最優(yōu)組合

從圖5可以看出，在一天的調(diào)度周期中，系統(tǒng)運(yùn)行費(fèi)用最低為81.78元.同時(shí)，也可以看出所采用的果蠅算法具有很好的迭代效果，隨著迭代次數(shù)的增加，經(jīng)過(guò)FOA算法求解后的微電網(wǎng)運(yùn)行成本遞減.因此，能量管理模型考慮到各個(gè)時(shí)段的電網(wǎng)購(gòu)電價(jià)格、負(fù)荷需求,以及風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電成本等，通過(guò)合理地控制各時(shí)段微電源的運(yùn)行狀態(tài)，最終達(dá)到系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)、可靠地運(yùn)行.

圖5　運(yùn)行成本

5結(jié)論

本文研究了直流型微電網(wǎng)的能量管理問(wèn)題，在滿足系統(tǒng)約束的前提下，建立了以微電網(wǎng)運(yùn)行成本

為最小的能量管理模型，并利用果蠅算法進(jìn)行了求解.

結(jié)果表明，該模型能有效地安排各時(shí)刻風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)的出力、蓄電池充放電量，以及外網(wǎng)間的交互功率，從而在滿足可靠性的前提下獲得了最滿意的經(jīng)濟(jì)性.

果蠅算法計(jì)算精確度高，運(yùn)行速度快，并且全局尋優(yōu)能力強(qiáng)，為微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題提供了一種較為實(shí)用的求解方法.

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Research on household-type microgrid

system and power scheduling strategy

DANG Hong-she， LV Zhao

(College of Electrical and Information Engineering, Shaanxi University of Science & Technology, Xi′an 710021, China)

Abstract:In order to improve the operating economy of the microgrid system, with regard to the uncontrollability of the output power of wind and solar generators,it puts forward the energy management strategy for microgrid on different situation,takes an overall consideration of micro sources′ generating capacity, the remaining charge of energy storage systems,the electricity prices for different hours,and establishes an energy management model targeting at the profit of microgrid operation.In addition，the fruit fly algorithm(FOA)is used to solve the problem of energy dispatch in the microgrid.At last,the results show that this model can effectively and reasonably choose power supply modes according to the conditions of wind and solar source and user demand, which provides a new way for solving the energy management of microgrid.

Key words:microgrid; household-type; management strategy; FOA

中圖分類(lèi)號(hào)：TM731

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1000-5811(2015)02-0154-05

作者簡(jiǎn)介:黨宏社(1962-)，男，陜西武功人，教授，博士，研究方向：工業(yè)過(guò)程智能控制、多源信息融合、數(shù)字圖像處理

基金項(xiàng)目：陜西省科技廳社會(huì)發(fā)展科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目(2015K18-05)

收稿日期:*2015-01-18