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    計(jì)及環(huán)境成本的虛擬電廠最優(yōu)調(diào)度

    2016-11-11 08:30:12李鐵松劉甲利吳明雨
    黑龍江電力 2016年4期
    關(guān)鍵詞:出力儲(chǔ)能發(fā)電

    李鐵松,劉甲利,吳明雨

    (1.東北電力大學(xué) 電氣工程學(xué)院,吉林 吉林 132012; 2.北京京能未來燃?xì)鉄犭娪邢薰?北京 102209)

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    計(jì)及環(huán)境成本的虛擬電廠最優(yōu)調(diào)度

    李鐵松1,劉甲利1,吳明雨2

    (1.東北電力大學(xué) 電氣工程學(xué)院,吉林 吉林 132012; 2.北京京能未來燃?xì)鉄犭娪邢薰?北京 102209)

    為了實(shí)現(xiàn)虛擬電廠(VPP)中分布式可控機(jī)組的最優(yōu)調(diào)度,在考慮風(fēng)電、光伏發(fā)電全部并網(wǎng)的同時(shí),兼顧環(huán)境效益,結(jié)合儲(chǔ)能裝置與電力系統(tǒng)之間能量雙向流動(dòng)的特點(diǎn),在VPP集中調(diào)度模式下,建立了日前電力市場下的虛擬電廠最優(yōu)調(diào)度模型,并在MATLAB中使用Yalmip工具箱建模求解。通過算例分析得知,在虛擬電廠的集中控制下,各分布式能源(DER)利用其各自特性相互配合,能很好地平抑可控機(jī)組出力的波動(dòng)性,實(shí)現(xiàn)VPP系統(tǒng)的收益最大化,也由此表明了構(gòu)建的VPP最優(yōu)調(diào)度模型可行性。

    虛擬電廠;環(huán)境成本;最優(yōu)調(diào)度;MATLAB

    傳統(tǒng)資源緊缺、環(huán)境問題突出、電力需求量增大等大量的問題使人們?cè)絹碓疥P(guān)注新能源發(fā)電。然而新能源中分布式電源(distributed generator,DG)容量小、數(shù)量多、分布不均,造成接入成本的增加,同時(shí)也給電網(wǎng)帶來了潮流改變、線路阻塞、電壓閃變、諧波影響等[1]。因此,為了解決這些存在的問題,提出使用虛擬電廠(virtual power plant,VPP)。VPP在學(xué)術(shù)界尚沒有統(tǒng)一的定義,總的來說VPP是由能量管理系統(tǒng)和其所控制的小型和微型分布式能源資源組成的一類集成性的電廠[2],這些分布式能源(distributed energy resource,DER)不在接受電網(wǎng)調(diào)度中心的調(diào)度,而是受虛擬電廠集中調(diào)度中心的控制[3]。

    在各DER中,風(fēng)電發(fā)電是各種DG中裝機(jī)容量最多,發(fā)展最早,是當(dāng)今新能源技術(shù)中最成熟的發(fā)電技術(shù)[4],預(yù)計(jì)到2030年,中國的風(fēng)機(jī)裝機(jī)容量將達(dá)到全國總裝機(jī)容量的17.4%[5]。此外,光伏作為可再生、取之不盡用之不竭的一種新能源,近些年也得到了迅猛發(fā)展,根據(jù)中國《可再生能源中長期發(fā)展規(guī)劃》,到2020年光伏系統(tǒng)累計(jì)裝機(jī)容量將達(dá)到180萬kW。

    為了解決DER的隨機(jī)性、波動(dòng)性、不可控性等對(duì)電網(wǎng)的影響,國內(nèi)外學(xué)者對(duì)其都進(jìn)行了相應(yīng)的研究。但他們?cè)诳紤]DER的不確定性時(shí),很少計(jì)及環(huán)境因素。本文在現(xiàn)有基礎(chǔ)上,考慮環(huán)境成本,建立了日前電力市場下VPP系統(tǒng)的最優(yōu)調(diào)度模型,以VPP系統(tǒng)整體收益最大為目標(biāo)函數(shù),可控機(jī)組的出力、VPP系統(tǒng)售買電量和儲(chǔ)能裝置的充放電量作為決策量,負(fù)荷、風(fēng)電、光伏發(fā)電為預(yù)測已知量,在MATLAB中使用Yalmip工具箱建模,調(diào)用Cplex求解器求解,實(shí)現(xiàn)VPP系統(tǒng)的最優(yōu)調(diào)度。最后通過相應(yīng)的案例,驗(yàn)證了其可行性。

    1 VPP模型構(gòu)建

    1.1VPP控制模型

    VPP的核心就是“通信”和“聚合”,利用協(xié)調(diào)控制技術(shù)、智能計(jì)量技術(shù)、信息通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)DER的聚合和協(xié)調(diào)。VPP一般的控制結(jié)構(gòu)有集中控制、集中-分散控制、分散控制結(jié)構(gòu)[6]。本文所研究的VPP中DER主要包括風(fēng)電、光伏、儲(chǔ)能裝置,采用集中控制結(jié)構(gòu),控制模型如圖1所示。

    圖1 VPP控制模型

    VPP的控制模型中主要有兩條路徑,能量流和信息流,VPP的中央控制單元實(shí)時(shí)掌握每個(gè)DER的具體信息,并根據(jù)供需變化、環(huán)境因素、電價(jià)高低等負(fù)荷需求,給出最優(yōu)控制策略,實(shí)現(xiàn)VPP最大的總體收益。

    假設(shè)VPP要上報(bào)第k日供電策略,則要在k-1日進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)測。風(fēng)電出力主要是和風(fēng)速強(qiáng)度相關(guān),根據(jù)對(duì)k日的天氣預(yù)報(bào)和歷史數(shù)據(jù)可得,同理,光伏發(fā)電的出力值和光照強(qiáng)度有關(guān),其光照強(qiáng)度可基于對(duì)k日的天氣預(yù)報(bào)和歷史數(shù)據(jù)。儲(chǔ)能裝置的充放電量則和其容量相關(guān)。VPP的中央控制單元綜合風(fēng)電出力、光伏發(fā)電、負(fù)荷信息和電價(jià)情況,以最終收益最大為目標(biāo),確定可控機(jī)組出力、儲(chǔ)能裝置的充放電量和向大電網(wǎng)出售或購買電量。

    1.2數(shù)學(xué)模型

    1.2.1風(fēng)力發(fā)電

    風(fēng)機(jī)出力主要是受風(fēng)速的影響,風(fēng)速的不確定性決定了風(fēng)機(jī)出力的隨機(jī)性,國內(nèi)外學(xué)者曾經(jīng)過大量的研究,發(fā)現(xiàn)一個(gè)地區(qū)的風(fēng)速分布特性近似服從Weibull分布,其數(shù)學(xué)模型為[7]

    (1)

    式中:v為風(fēng)速;kv為形狀參數(shù);cv為尺度參數(shù),可以通過統(tǒng)計(jì)該時(shí)段內(nèi)的風(fēng)速的均值和方差求得。

    風(fēng)機(jī)的有功出力和風(fēng)速之間的關(guān)系為[8]:

    (2)

    式中:PWTr為風(fēng)機(jī)的額定功率;vci為切入風(fēng)速;vr為額定風(fēng)速,vco為切出風(fēng)速。

    1.2.2光伏發(fā)電

    光伏發(fā)電的輸出功率和太陽的光照強(qiáng)度密切相關(guān)。一段時(shí)間內(nèi)的太陽光照強(qiáng)度是一個(gè)隨機(jī)變量,近似服從Beta分布,且光伏系統(tǒng)的輸出功率也服從Beta分布,相應(yīng)的概率密度函數(shù)為[9]

    (3)

    式中:PPV為某時(shí)段的光伏系統(tǒng)發(fā)電功率;PPV,max為光伏系統(tǒng)的最大輸出功率;a、b為Beta分布的形狀參數(shù)。

    (4)

    (5)

    式中:μPV為一段時(shí)間內(nèi)太陽光照強(qiáng)度均值;σPV為太陽光照強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差。

    1.2.3儲(chǔ)能裝置

    儲(chǔ)能裝置在電網(wǎng)中,即可以作為負(fù)荷又可以作為電源,能很好地解決DER并網(wǎng)帶來的不平衡性和波動(dòng)性,儲(chǔ)能裝置對(duì)電網(wǎng)的影響和其容量、數(shù)量、充放電的功率密切相關(guān),相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型為

    (6)

    式中:EB,k,t、EB,k,t-1為儲(chǔ)能裝置k在t、t-1時(shí)刻的容量(忽略其自放電的影響);PB,k,ch,t、PB,k,dc,t為儲(chǔ)能裝置k在t時(shí)間段內(nèi)的充電功率和放電功率;ηB,k,ch、ηB,k,dc為儲(chǔ)能裝置k的充電效率和放電效率;rB,k,ch,t為儲(chǔ)能裝置k在t時(shí)段的充電狀態(tài),0表示不充電,1表示充電;rB,k,dc,t為儲(chǔ)能裝置k在t時(shí)段的放電狀態(tài),0為不放電,1為放電;rB,k,ch,t、rB,k,dc,t均為0、1變量。

    1.2.4可控機(jī)組出力成本

    可控機(jī)組出力成本和其發(fā)出功率密切相關(guān),一般認(rèn)為是功率的二次函數(shù),其數(shù)學(xué)模型為

    (7)

    式中:ai、bi、ci分別為第i臺(tái)機(jī)組的燃料成本系數(shù);PG,i,t為機(jī)組i在t時(shí)段的有功功率值。

    1.2.5環(huán)境污染成本

    可控機(jī)組運(yùn)行中和向大電網(wǎng)購買電能會(huì)產(chǎn)生CO2、SO2、NO等污染物[10],相應(yīng)的排污成本可表示為

    (8)

    式中:l為污染物的種類;am為排放污染氣體m的懲罰成本;βg,m、βG,m分別為為大電網(wǎng)和可控機(jī)組排放污染氣體m的排放因子;Ps,t為t時(shí)間段內(nèi)VPP從外部電網(wǎng)購買的功率;nG為可控機(jī)組數(shù)目。

    2 VPP協(xié)同調(diào)度模型

    2.1目標(biāo)函數(shù)

    根據(jù)中國的法律法規(guī),電網(wǎng)應(yīng)能接納新能源發(fā)電入網(wǎng)。因此本文VPP在全部接納風(fēng)光伏發(fā)電的同時(shí),以可控機(jī)組出力、儲(chǔ)能裝置的充放電量和售買電力為決策量,以一天為一個(gè)調(diào)度周期,實(shí)現(xiàn)調(diào)度周期內(nèi)VPP系統(tǒng)收益最大。

    VPP系統(tǒng)的發(fā)電成本主要為可控機(jī)組發(fā)電成本和環(huán)境成本,不計(jì)及風(fēng)機(jī)、光伏陣列的建設(shè)費(fèi)用,忽略儲(chǔ)能裝置的充放電損耗。VPP系統(tǒng)的主要收益為儲(chǔ)能裝置利用電價(jià)高低差進(jìn)行充放電和將剩余電量進(jìn)行售買。最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)為

    (9)

    式中:Ps,t為t時(shí)間段內(nèi)VPP從外部電網(wǎng)購買電量,為負(fù)值時(shí)表示向外部電網(wǎng)出售電量;λs,t為對(duì)應(yīng)該時(shí)段的電價(jià);Pl,t為t時(shí)間段VPP系統(tǒng)內(nèi)部負(fù)荷需求量;λl,t為此時(shí)刻的負(fù)荷電價(jià);nB為儲(chǔ)能裝置數(shù)量。

    2.2約束條件

    2.2.1供需平衡約束

    (10)

    式中:nWT為風(fēng)機(jī)數(shù)量;PWT,d,t為風(fēng)電機(jī)組d在t時(shí)段的功率預(yù)測值;nPV為光伏機(jī)組數(shù)量;PPV,j,t為光伏機(jī)組j在t時(shí)段功率預(yù)測值。

    2.2.2旋轉(zhuǎn)備用約束

    (12)

    式中:PG,i,tmax、PG,i,tmin分別為可控機(jī)組i在t時(shí)刻的最大出力值和最小出力值,由機(jī)組的出力極限和爬坡率決定;Rt為系統(tǒng)t時(shí)段所需的備用容量,取為各時(shí)刻負(fù)荷值得7%;μ為風(fēng)光出力對(duì)可控機(jī)組的旋轉(zhuǎn)備用需求系數(shù),設(shè)為20%。

    2.2.3可控機(jī)組約束

    每臺(tái)機(jī)組的出力的上、下限為

    PG,i,min≤PG,i,t≤PG,i,max

    (13)

    可控機(jī)組單位時(shí)間內(nèi)出力增加或減少都有幅值限制,相應(yīng)的爬坡率約束為

    -PG,i,d≤PG,i,t-PG,i,t-1≤PG,i,u

    (14)

    機(jī)組頻繁的啟停會(huì)增加啟停成本,同時(shí)縮短使用壽命,因此必須對(duì)一個(gè)調(diào)度周期內(nèi)的啟停次數(shù)加以限制,VPP系統(tǒng)中的可控機(jī)組一般機(jī)組容量不大,該模型中忽略啟停成本。

    (uG,i,t-uG,i,t-1)(tG,i,ton-TG,i,onmin)≥0

    (15)

    (uG,i,t-1-uG,i,t)(tG,i,toff-TG,i,offmin)≥0

    (16)

    (17)

    式中:PG,i,min、PG,i,max分別為機(jī)組i出力的最小值和最大值;PG,i,d、PG,i,up分別為機(jī)組i單位時(shí)間內(nèi)出力減少或增加的最大幅值;uG,i,t為機(jī)組i在t時(shí)段的啟停狀態(tài),0表示停機(jī),1表示開機(jī);tG,i,ton和tG,i,toff分別為機(jī)組i在t時(shí)段開機(jī)和停機(jī)時(shí)間;TG,i,onmin和TG,i,offmin分別為機(jī)組i在調(diào)度周期內(nèi)的最小連續(xù)運(yùn)行和停運(yùn)小時(shí)數(shù)。

    2.2.4儲(chǔ)能裝置約束

    儲(chǔ)能裝置并不產(chǎn)生電能,只是作為剩余能量的緩沖,在一個(gè)協(xié)調(diào)周期的開始和結(jié)束時(shí)刻儲(chǔ)能不變。

    EB,k,0=EB,k,24

    (18)

    為了使儲(chǔ)能裝置在工作時(shí)具有較好的狀態(tài)和較長的工作壽命,在使用過程中應(yīng)限制其容量。

    EB,k,min≤EB,k,t≤EB,k,max

    (19)

    儲(chǔ)能裝置在同一時(shí)刻不能同時(shí)充電和同時(shí)放電,但可以既不充電也不放電,因此有:

    rB,k,ch,t·rB,k,dc,t=0

    (20)

    式中:EB,k,0、EB,k,24為儲(chǔ)能裝置k在調(diào)度周期初始時(shí)刻和終止時(shí)刻的容量值;EB,k,min、EB,k,max為儲(chǔ)能裝置k保持穩(wěn)定運(yùn)行的最小和最大容量。

    式(6)~(20)組成的優(yōu)化調(diào)度模型為非線性混合整數(shù)規(guī)劃問題,對(duì)部分約束條件進(jìn)行線型規(guī)劃,在MATLAB中應(yīng)用Yalmip工具箱進(jìn)行建模,調(diào)用Cplex求解器進(jìn)行求解。

    3 算例分析

    3.1算例參數(shù)

    為了驗(yàn)證本文創(chuàng)建的模型,算例選取了包含1臺(tái)1 MW、1臺(tái)2 MW的可控機(jī)組、2臺(tái)0.5 MW的風(fēng)電機(jī)組、4個(gè)0.2 MW的光伏機(jī)組,1個(gè)容量為0.5 MW·h的儲(chǔ)能裝置的VPP系統(tǒng)。1 MW機(jī)組爬坡率為10 kW/min,最小啟停時(shí)間為1 h,2 MW機(jī)組爬坡率為20 kW/min,最小啟停時(shí)間為1 h。儲(chǔ)能裝置的額定容量為0.5 kW·h,初始容量為0.05 kW·h,充電功率為0.2 MW,放電功率為0.1 MW,充電效率和放電效率全部為95%。環(huán)境懲罰成本和排放因子參數(shù)如表1所示。

    表1 懲罰成本和排放因子Table 1 Penalty cost and emission factor

    VPP的售電電價(jià)為實(shí)時(shí)電價(jià),為鼓勵(lì)用戶參與VPP系統(tǒng)而不是用戶直接從外部電網(wǎng)購電,VPP系統(tǒng)內(nèi)負(fù)荷電價(jià)為從外部售買電價(jià)的0.8倍,VPP系統(tǒng)從外部電網(wǎng)售買電價(jià)如表2所示。

    表2 VPP系統(tǒng)從外部電網(wǎng)售買電價(jià)Table 2 Sale or buy price of VPP system from external power grid

    風(fēng)電參數(shù)切入風(fēng)速為vci=3 m/s,額定風(fēng)速vr=15 m/s,切出風(fēng)速vco=25 m/s,形狀參數(shù)取kv為2.1,尺度參數(shù)cv為8.8。根據(jù)某地一周內(nèi)的光照強(qiáng)度變化曲線,擬合得到光照強(qiáng)度參數(shù)a、b分別為0.44,9.19。風(fēng)光功率及負(fù)荷預(yù)測如圖2所示。

    圖2 風(fēng)光功率及日負(fù)荷預(yù)測

    3.2場景設(shè)置和結(jié)果分析

    為比較是否參與外部電力市場對(duì)VPP系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益和各可控機(jī)組出力、儲(chǔ)能裝置的充放電情況的影響,本文設(shè)置了兩種場景,即不參與外部電力市場和參與外部電力市場。兩種情況下各機(jī)組出力和儲(chǔ)能裝置的充放電情況如圖3和圖4所示。

    圖3 未參與外部電力市場場景

    圖4 參與外部電力市場場景

    由圖3可知,單獨(dú)依靠風(fēng)、光伏發(fā)電并不能滿足負(fù)荷需求,需要增加可控機(jī)組出力。

    從圖4中可以看出,1 MW機(jī)組的發(fā)電成本較小,基本一直處于滿發(fā)狀態(tài);2 MW機(jī)組則是根據(jù)負(fù)荷變化、儲(chǔ)能裝置充放電情況調(diào)整出力值;1-6時(shí)段電價(jià)較低,負(fù)荷較少,儲(chǔ)能裝置進(jìn)行充電,作為負(fù)載接入;12-16時(shí)段,負(fù)荷增加,相應(yīng)的電價(jià)增高,儲(chǔ)能裝置進(jìn)行放電,作為電源接入,平抑負(fù)荷的同時(shí)增加收入。

    接入外部電網(wǎng)后,1-6時(shí)段電價(jià)較低,儲(chǔ)能裝置進(jìn)行充電,由于此時(shí)電價(jià)較低,機(jī)組的發(fā)電和環(huán)境成本相對(duì)于向外部電網(wǎng)購電要高的多,因此選擇減少出力值,向外部電網(wǎng)購電以滿足負(fù)荷需求。在9-15時(shí)段電價(jià)較高,1 MW和2 MW機(jī)組基本處于滿發(fā)狀態(tài),將剩余電量出售給電網(wǎng),雖然增加了環(huán)境污染成本,但是也增加了VPP系統(tǒng)總的收益,同時(shí)降低了外部電網(wǎng)的環(huán)境成本。VPP系統(tǒng)兩種情況下的收益情況如表3所示。

    表3 兩種運(yùn)行方式下VPP系統(tǒng)收益 Tab.3 Revenue of VPP under two operating modes

    從表3可以看出,未參與外部電力市場時(shí),2 MW機(jī)組沒有滿發(fā),造成了資源浪費(fèi),經(jīng)濟(jì)效益較差。而參與外部電力市場后,收益提高了42.95%,降低了外部電網(wǎng)環(huán)境成本,提高了經(jīng)濟(jì)效益。

    4 結(jié) 語

    本文利用風(fēng)能、太陽能的互補(bǔ)特性,結(jié)合儲(chǔ)能裝置作為負(fù)載和電源的雙重特性,構(gòu)建了VPP的組織機(jī)制。計(jì)及環(huán)境成本,優(yōu)化調(diào)度策略,以VPP經(jīng)濟(jì)收益最大為目標(biāo),通過相應(yīng)的算例對(duì)其分析,結(jié)果表明,這些DER在VPP系統(tǒng)的統(tǒng)一調(diào)度下,利用互補(bǔ)特性協(xié)調(diào)出力,整體參與外部電力市場,在降低各自出力不確定性的同時(shí),可以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)利益最大化。

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    50-54.

    (責(zé)任編輯郭金光)

    Optimal dispatch of virtual power plant considering environmental cost

    LI Tiesong1, LIU Jiali1, WU Mingyu2

    (1.College of Electrical Engineering,Northeast Dianli University,Jilin 132012,China;2.Beijing Jingneng Future Gas Power Co. Ltd,Beijing 102209,China)

    In order to realize the optimal dispatch of distributed control units in the virtual power plant (VPP), considering the wind power and Photo Voltaic power generation are all grid-connected, the environmental benefits, energy flows between the energy storage devices and the power system are bidirectional, In the mode of VPP centralized scheduling, the optimal scheduling model of the virtual power plant in the day ahead electricity market is established. Using Yalmip toolbox in MATLAB to solve the problem. Finally, the corresponding numerical examples are used to verify the feasibility of the algorithm. The results show that, under the control of the virtual power plant, the distributed energy resource(DER) can use their own characteristics to cooperate with each other, which can well control the fluctuation of the output of the controllable unit, and realize the maximization of VPP's income.

    VPP; environmental cost; optimal dispatch; MATLAB

    2016-03-18;

    2016-04-20。

    李鐵松(1990—),男,碩士研究生,研究方向?yàn)榉植际侥茉床⒕W(wǎng)。

    TM734

    A

    2095-6843(2016)04-0287-05

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