考慮綜合評(píng)估的孤立微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度

郭寧，滕歡，李基康

(四川大學(xué)電氣信息學(xué)院，成都市 610065)

考慮綜合評(píng)估的孤立微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度

郭寧，滕歡，李基康

(四川大學(xué)電氣信息學(xué)院，成都市 610065)

針對(duì)微網(wǎng)孤島運(yùn)行模式下的優(yōu)化調(diào)度，從經(jīng)濟(jì)性和可靠性2方面考慮，提出在傳統(tǒng)微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型中加入綜合評(píng)估模型，得到不同側(cè)重目標(biāo)下的最優(yōu)調(diào)度方案。首先，在熱電聯(lián)產(chǎn)的微網(wǎng)結(jié)構(gòu)上，建立了包含運(yùn)行成本最低和負(fù)荷缺電率最低為目標(biāo)函數(shù)的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型；其次，考慮到不同目標(biāo)之間存在的矛盾，應(yīng)用多目標(biāo)粒子群算法結(jié)合調(diào)度策略，在MATLAB環(huán)境下對(duì)所建立的優(yōu)化調(diào)度模型進(jìn)行求解，得到一系列Pareto最優(yōu)解；最后，通過(guò)利用基于層次分析法的綜合評(píng)估模型對(duì)Pareto解集進(jìn)行評(píng)價(jià)，再結(jié)合實(shí)時(shí)需求分析，為決策者提供最優(yōu)調(diào)度方案。算例通過(guò)對(duì)某孤島型微電網(wǎng)進(jìn)行分析，驗(yàn)證了模型的可行性和實(shí)用性。

孤島型微電網(wǎng)；多目標(biāo)粒子群算法；優(yōu)化調(diào)度模型；層次分析法

0 引 言

隨著全球能源、環(huán)境問(wèn)題的日益凸顯，清潔能源受到了廣泛的關(guān)注[1-3]。發(fā)展以分布式電源組成的微電網(wǎng)系統(tǒng)受到了越來(lái)越多的青睞。根據(jù)需要，可以選擇將微電網(wǎng)與配電網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行或孤島運(yùn)行。

目前，對(duì)于微電網(wǎng)的優(yōu)化問(wèn)題主要集中在優(yōu)化配置和經(jīng)濟(jì)調(diào)度上。文獻(xiàn)[4]引入多狀態(tài)建模并結(jié)合多目標(biāo)遺傳算法對(duì)模型求解，通過(guò)仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提模型在可靠性達(dá)標(biāo)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)最優(yōu)配置。文獻(xiàn)[5]以儲(chǔ)能裝置壽命損耗為研究重點(diǎn)，在傳統(tǒng)孤網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模型中引入概率約束，并采用啟發(fā)式調(diào)整策略與粒子群算法相結(jié)合對(duì)模型求解。文獻(xiàn)[6]基于NSGA-Ⅱ算法，分析所提多目標(biāo)函數(shù)間的關(guān)系，又將多目標(biāo)函數(shù)處理為單目標(biāo)函數(shù)，在不同調(diào)度策略模式下，研究含電動(dòng)汽車微網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題。文獻(xiàn)[7]考慮在功率單向傳輸模式下，討論不同策略對(duì)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響。文獻(xiàn)[8]利用改進(jìn)遺傳算法和模糊優(yōu)化理論，提出在熱電聯(lián)產(chǎn)型微網(wǎng)多目標(biāo)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型中同時(shí)考慮有功、無(wú)功優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)經(jīng)濟(jì)調(diào)度。文獻(xiàn)[9]著重考慮一次能源隨機(jī)性對(duì)微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響，提出基于混沌搜索的人工免疫算法，并結(jié)合點(diǎn)估計(jì)法求解模型。文獻(xiàn)[10]提出將全壽命周期理論運(yùn)用于孤立微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性評(píng)估中，并利用結(jié)論說(shuō)明了混合型孤網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)。但是上述文獻(xiàn)很少考慮對(duì)所建立優(yōu)化調(diào)度模型綜合性能進(jìn)行評(píng)估。

因此，本文從經(jīng)濟(jì)性和可靠性角度入手，利用多目標(biāo)粒子群算法獲得一系列的Pareto最優(yōu)解。最后結(jié)合層次分析法，通過(guò)對(duì)Pareto最優(yōu)解進(jìn)行綜合評(píng)估，得到全面的綜合指標(biāo)解，為微電網(wǎng)決策者提供最優(yōu)方案。

1 模型建立

本文通過(guò)對(duì)含有光伏電池(photo-voltaic cell, PV)、風(fēng)機(jī)(wind turbine, WT)、燃?xì)廨啓C(jī)(micro gas turbine, MT)、燃料電池(fuel cell, FC)和蓄電池(battery, BT)組成的微網(wǎng)系統(tǒng)分析，提出綜合微網(wǎng)安全性、可靠性、經(jīng)濟(jì)性的評(píng)估模型和微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型，并結(jié)合第2節(jié)所介紹的算法進(jìn)行分析。

1.1 微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型

1.1.1 目標(biāo)函數(shù)

(1)運(yùn)行成本最低：

minF1=Cfuel+CO&M+CD-CS

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(2)負(fù)荷缺電率最?。?/p>

(6)

1.1.2 約束條件

(1)功率平衡約束：

(7)

(2)分布式電源輸出功率約束：

(8)

式中：Pi,min和Pi,max分別表示發(fā)電單元i的功率輸出上限和下限。

(3)蓄電池運(yùn)行約束：

SBT,min≤SBT(t)≤SBT,max

(9)

式中：SBT,min和SBT,max分別表示蓄電池剩余容量的最小允許值和最大允許值。

1.2 微網(wǎng)綜合評(píng)估模型

1.2.1 經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)指標(biāo)

微網(wǎng)孤網(wǎng)運(yùn)行中，主要涉及初始投資、維護(hù)成本、燃料費(fèi)用、排放治理及懲罰花費(fèi)和微網(wǎng)售熱/冷收益。利用單位發(fā)電成本來(lái)衡量微網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。

(10)

式中：Cunit為單位發(fā)電成本；Cinv、Cym、Cyf、Cyd和Cys分別表示微網(wǎng)系統(tǒng)初始投資、年維護(hù)費(fèi)用、年燃料費(fèi)用、年污染物排放及處理成本和售熱年收益；Pave表示年均發(fā)電量；i表示年利率；n表示項(xiàng)目生命周期。

1.2.2 安全性評(píng)價(jià)指標(biāo)

(1)靜態(tài)穩(wěn)定容量。該指標(biāo)描述了微網(wǎng)在運(yùn)行期間，不被允許運(yùn)行在穩(wěn)定極限附近，而是需要留有一定的裕度，以保證運(yùn)行安全性。

(11)

式中：KP表示靜態(tài)穩(wěn)定儲(chǔ)備系數(shù)；PM表示穩(wěn)定極限點(diǎn)對(duì)應(yīng)的功率；P0表示某一運(yùn)行情況下輸送功率。本文規(guī)定，在正常運(yùn)行條件下，KP≥(15%～20%)。

(2)有功備用容量。在微電網(wǎng)處于孤網(wǎng)運(yùn)行時(shí)，系統(tǒng)的有功備用容量影響著微網(wǎng)經(jīng)受設(shè)備隨機(jī)停用、負(fù)荷隨機(jī)波動(dòng)等情況的影響，是保證系統(tǒng)不發(fā)生連鎖事故或者大規(guī)模停電的重要指標(biāo)。若滿足式(12)，則表示該供電系統(tǒng)電能備用容量良好。

(12)

(3)系統(tǒng)等效負(fù)荷波動(dòng)。由于利用風(fēng)機(jī)和光伏發(fā)電具有波動(dòng)性，且燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電采用以熱定電，因此可能會(huì)引起設(shè)備頻繁動(dòng)作[11]。通過(guò)利用燃?xì)廨啓C(jī)調(diào)峰以及蓄電池充放電行為可有效平抑波動(dòng)，從而提高系統(tǒng)安全穩(wěn)定性。

(13)

(14)

(15)

1.2.3 可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)

(1)蓄電池平均放電深度。該指標(biāo)高低直接影響蓄電池壽命，蓄電池壽命又與微網(wǎng)系統(tǒng)可靠性與否聯(lián)系緊密，定義為

(16)

式中：λDTI表示放電次數(shù)指標(biāo)；nDTI表示研究周期內(nèi)蓄電池放電次數(shù)；EDi表示蓄電池第i次放電過(guò)程中釋放的電量。

(2)分布式電源利用率。該指標(biāo)可直觀反映微網(wǎng)內(nèi)分布式電源的發(fā)電能力定義為

(17)

式中：P(T)表示評(píng)價(jià)周期T內(nèi)某分布式電源出力曲線；PDGN表示上述某分布式電源的額定出力。

2 模型求解

首先利用第1節(jié)模型結(jié)合優(yōu)化調(diào)度策略并利用多目標(biāo)粒子群算法得出Pareto最優(yōu)解集，然后運(yùn)用基于層次分析法的評(píng)估體系對(duì)解集評(píng)價(jià)，并結(jié)合實(shí)時(shí)需求分析，為決策者提供最優(yōu)調(diào)度方案。本文提出如圖1所示的微網(wǎng)分層分布式模型。

2.1 優(yōu)化調(diào)度策略

清潔能源發(fā)電優(yōu)勢(shì)明顯，故優(yōu)先利用WT和PV的全部發(fā)電量。

本文不考慮安裝蓄熱器和鍋爐，為滿足微網(wǎng)內(nèi)熱負(fù)荷需求，故采用“以熱定電”模式工作，優(yōu)先利用MT的全部發(fā)電量。

若WT、PV和MT有功出力可以滿足微網(wǎng)電負(fù)荷需求，則用多余電量給BT充電。若電量仍然富余，則考慮切除部分WT和PV。若WT、PV和MT有功出力無(wú)法滿足微網(wǎng)內(nèi)電負(fù)荷需求，則優(yōu)化調(diào)度FC和BT的出力來(lái)滿足負(fù)荷所需。若發(fā)電量仍然缺額，則進(jìn)行切負(fù)荷操作。

2.2 多目標(biāo)粒子群算法

本文采用多目標(biāo)粒子群算法來(lái)求解上述經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。多目標(biāo)粒子群算法[12]是在傳統(tǒng)粒子群算法[13-15]的基礎(chǔ)上改進(jìn)而來(lái)的，最重要的特點(diǎn)是采用了輪盤賭法和多次篩選法。前者保證可搜索未知區(qū)域，能夠更準(zhǔn)確選擇全局最優(yōu)解，后者保證了對(duì)Pareto最優(yōu)解的存檔。

圖1 分層分布式模型Fig.1 Hierarchical and distributed model

2.3 基于層次分析法的評(píng)估體系

本文提出的綜合評(píng)估體系主要包含經(jīng)濟(jì)性評(píng)估、可靠性評(píng)估和安全性評(píng)估3類，在這3類指標(biāo)下，還存在著多個(gè)子目標(biāo)。本文基于層次分析法建立如表1所示的評(píng)估體系可對(duì)上述Pareto最優(yōu)解進(jìn)行綜合分析，得到更加全面的最優(yōu)解。

表1 微網(wǎng)綜合評(píng)估體系
Table 1 Comprehensive evaluation system of microgrid

3 算例分析

3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

本文采用文獻(xiàn)[16]的微網(wǎng)模型，并斷開PCC公共連接點(diǎn)，成為孤網(wǎng)系統(tǒng)。天然氣價(jià)格取0.40 $/m3，制熱量單價(jià)取0.02 $/( kW·h)，切負(fù)荷補(bǔ)償取0.26 $/( kW·h)，年利率取6.7%，蓄電池額定容量為600 kW·h，其最大、最小剩余容量、初始容量分別為100%、5%、75%額定容量。各個(gè)微源詳細(xì)參數(shù)如表2所示，各污染物排放系數(shù)及處理成本[17]如表3所示，已知機(jī)組出力(MT采用“以熱定電”方式，其中熱電比為1.39)和熱電負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線如圖2所示。

表2 微網(wǎng)各分布式電源機(jī)組特性
Table 2 Unit characteristics of each distributed generation in microgrid

表3 發(fā)電單元污染物排放量及懲罰標(biāo)準(zhǔn)Table 3 Quantity of pollutant discharged and penalty standard of generation unit

圖2 已知機(jī)組出力及熱電負(fù)荷Fig.2 Output and power load of known unit

3.2 結(jié)果分析

3.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度結(jié)果

通過(guò)多目標(biāo)粒子群算法結(jié)合調(diào)度策略對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到該優(yōu)化問(wèn)題的Pareto最優(yōu)解集如圖3所示。

多目標(biāo)優(yōu)化綜合考慮了微網(wǎng)研究周期內(nèi)的發(fā)電成本和負(fù)荷缺電率，比較合理且符合實(shí)際。可以根據(jù)不同客觀要求選擇相應(yīng)的調(diào)度策略，具有較強(qiáng)的靈活性。

圖3 Pareto最優(yōu)解集Fig.3 Pareto optimal solution set

圖4和圖5分別給出了圖3中A、B這2個(gè)點(diǎn)目標(biāo)值所對(duì)應(yīng)的調(diào)度方案。如圖4所示的調(diào)度方案A，1—5時(shí)段(表示01：10—05：00時(shí)刻的，其余類同)，微網(wǎng)中負(fù)荷較輕，PV、WT和MT發(fā)出的電量可以滿足有功缺額，故其他分布式電源不出力。6—8時(shí)段，系統(tǒng)有功缺額緩慢上升，優(yōu)先調(diào)用蓄電池出力。9—11時(shí)段與16—20時(shí)段，系統(tǒng)負(fù)荷需求較高，蓄電池持續(xù)出力但無(wú)法滿足有功缺額，故調(diào)用FC提供有功出力并承擔(dān)調(diào)峰作用。

12—15時(shí)段與21—24時(shí)段，有功缺額逐漸下降，系統(tǒng)負(fù)荷需求處于中等水平，為保證系統(tǒng)運(yùn)行可靠性，故優(yōu)先調(diào)用FC出力，并使蓄電池進(jìn)入充電狀態(tài)。

圖4 調(diào)度方案A下微網(wǎng)有功出力優(yōu)化結(jié)果Fig.4 Optimal results of microgrid’s active power output in scheduling scheme A

調(diào)度方案A與調(diào)度方案B各時(shí)刻微網(wǎng)運(yùn)行成本和切負(fù)荷補(bǔ)償水平如圖6所示。8—12時(shí)段、14—15時(shí)段、17—19時(shí)段和23—24時(shí)段，方案A運(yùn)行費(fèi)用低于方案B運(yùn)行費(fèi)用。

圖5 調(diào)度方案B下微網(wǎng)有功出力優(yōu)化結(jié)果Fig.5 Optimal results of microgrid’s active power output in scheduling scheme B

圖6 不同調(diào)度方案下微網(wǎng)運(yùn)行成本比較Fig.6 Comparison of operating cost between different scheduling schemes

綜合圖3─6可以看出：在上述時(shí)刻，方案A主要調(diào)用蓄電池提供有功出力，F(xiàn)C起到調(diào)峰作用。而FC在方案B中除起到調(diào)峰作用外，還承擔(dān)相對(duì)重要的有功出力，且蓄電池出力少于方案A。因此，方案B在上述時(shí)刻會(huì)產(chǎn)生更多的燃料成本和污染物處理費(fèi)用，從而使運(yùn)行費(fèi)用上升，但方案B剩余電量始終處于相對(duì)較高水平，從而使系統(tǒng)具有更高的可靠性。與方案A相比，方案B只在20時(shí)刻出現(xiàn)有功缺額，發(fā)生切負(fù)荷操作。因此，方案B的切負(fù)荷補(bǔ)償相對(duì)較低。

3.2.2 綜合評(píng)估模型評(píng)價(jià)結(jié)果

由以上分析得知：2類目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解不統(tǒng)一，發(fā)電成本與電負(fù)荷缺量存在矛盾性，且不同調(diào)度方案?jìng)?cè)重目標(biāo)不同。因此需要決策者根據(jù)不同側(cè)重目標(biāo)在Pareto最優(yōu)解中選擇不同調(diào)度方案來(lái)滿足相應(yīng)的實(shí)際需求。

運(yùn)用基于層次分析法的綜合評(píng)估模型對(duì)上述所選的2種調(diào)度方案進(jìn)行評(píng)估，具體評(píng)估步驟如下。

(1)指標(biāo)權(quán)重。利用兩兩比較重要程度的方法[18-19]確定指標(biāo)因素權(quán)重如表4所示，準(zhǔn)則層權(quán)重如表5所示，本文給出一種需求分析排序?yàn)椋喊踩?可靠性>經(jīng)濟(jì)性。

表4 指標(biāo)因素層權(quán)重計(jì)算
Table 4 Weight calculation of index factors

表5 準(zhǔn)則層權(quán)重計(jì)算Table 5 Weight calculation of criteria

(2)指標(biāo)評(píng)分。通過(guò)結(jié)合綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)和多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度結(jié)果，可得到描述經(jīng)濟(jì)性、安全性以及可靠性的多項(xiàng)指標(biāo)的具體數(shù)據(jù)，并依據(jù)上述權(quán)重和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)[20]分別對(duì)不同調(diào)度方案進(jìn)行評(píng)分。

1)調(diào)度方案A。調(diào)度方案A各項(xiàng)指標(biāo)評(píng)分和綜合評(píng)分見(jiàn)表6。

表6 調(diào)度方案A綜合評(píng)價(jià)
Table 6 Comprehensive evaluation of scheduling scheme A

2)調(diào)度方案B。調(diào)度方案B各項(xiàng)指標(biāo)評(píng)分和綜合評(píng)分如表7所示。

由以上分析可知，2種調(diào)度方案的安全性處于同一水準(zhǔn)。由于方案B負(fù)荷缺電率低、FC調(diào)峰作用較為明顯且蓄電池平均放電深度淺，因此與方案A相比，方案B可靠性評(píng)分更高。但方案B單位發(fā)電成本較高，拉低了經(jīng)濟(jì)性評(píng)分，從而使綜合評(píng)分略低于方案A。

表7 調(diào)度方案B綜合評(píng)價(jià)
Table 7 Comprehensive evaluation of scheduling scheme B

方案B中蓄電池的工作方式不僅有效地抑制了微網(wǎng)中的負(fù)荷波動(dòng)，并且很大程度上提高系統(tǒng)穩(wěn)定性，驗(yàn)證了蓄電池在微網(wǎng)孤島運(yùn)行模式下的重要作用。

上述方法不僅可對(duì)孤立微網(wǎng)調(diào)度方案進(jìn)行決策，并且在微網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行模式下也同樣適用。增多評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、細(xì)分評(píng)價(jià)準(zhǔn)則使評(píng)價(jià)體系更具可信度和一般性也是作者以后研究的重點(diǎn)方向。本文提出的方法可根據(jù)偏好和實(shí)際需求選擇不同的指標(biāo)因素權(quán)重和準(zhǔn)則層權(quán)重，可以為決策者選擇滿意程度高的調(diào)度方案，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

4 結(jié) 論

本文研究了微網(wǎng)孤島運(yùn)行模式下的優(yōu)化調(diào)度及調(diào)度方案決策問(wèn)題。在滿足約束條件的前提下，建立了綜合考慮微網(wǎng)運(yùn)行成本和負(fù)荷缺電率的多目標(biāo)調(diào)度模型，利用多目標(biāo)粒子群算法對(duì)算例仿真，并針對(duì)24 h內(nèi)各分布式電源出力及微網(wǎng)成本進(jìn)行分析，得出了各微源特性對(duì)優(yōu)化調(diào)度的影響。本文提出利用層次分析法建立微網(wǎng)綜合評(píng)估模型，對(duì)調(diào)度模型得出的Pareto最優(yōu)解進(jìn)行全面、專業(yè)的分析，并結(jié)合實(shí)時(shí)需求分析為決策者選擇調(diào)度方案提供依據(jù)。

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(編輯 張媛媛)

Isolated Microgrid Optimal Scheduling Considering Comprehensive Evaluation

GUO Ning，TENG Huan，LI Jikang

(School of Electrical Engineering and Information, Sichuan University, Chengdu 610065, China)

To deal with the optimized dispatching of a microgrid working in the isolated island mode, taking economic efficiency and reliability into consideration, this paper adds comprehensive evaluation into the economic dispatching model of traditional microgrid to get optimal dispatching scheme with different targets. At first, we construct the optimized dispatching model of microgrid with taking the lowest operation cost and the lowest load deficiency rate as target function, based on the microgrid with cogeneration structure. And then, considering the conflict between different targets, we apply multi-objective PSO (particle swarm optimization) algorithm combined with dispatching strategy to solve the proposed optimized dispatching model in MATLAB, in order to obtain a series of Pareto solutions. At last, we use the comprehensive evaluation model based on the application of analysis hierarchy process to evaluate the Pareto solutions, and provide the optimal scheduling scheme for decision makers combining with real-time demand analysis. We verify the feasibility and practicability of the proposed model through the analysis example of an isolated microgrid.

isolated microgrid; multi-objective PSO; optimized dispatching model; analytic hierarchy process

TM 734

A

1000-7229(2016)04-0063-07

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.04.010

2015-12-07

郭寧(1991)，男，碩士研究生，從事電力系統(tǒng)調(diào)度自動(dòng)化研究工作；

滕歡(1965)，女，高級(jí)工程師，從事電力系統(tǒng)調(diào)度自動(dòng)化及計(jì)算機(jī)信息處理研究工作；

李基康(1993)，男，碩士研究生，從事電力系統(tǒng)調(diào)度自動(dòng)化研究工作。