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    基于多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度的微電網(wǎng)模型及方法研究

    2017-04-27 02:07:50王康麗
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年11期
    關(guān)鍵詞:優(yōu)化調(diào)度

    王康麗

    摘 要:為雙重優(yōu)化微電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行中的經(jīng)濟(jì)與環(huán)境目標(biāo),文章研究基于多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度的微電網(wǎng)模型,并利用鳥(niǎo)群算法(BSA)進(jìn)行模型求解。并利用微電網(wǎng)算例進(jìn)行仿真測(cè)試,結(jié)果表明:利用BSA求解基于多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度的微電網(wǎng)模型,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)與環(huán)境雙重優(yōu)化。

    關(guān)鍵詞:多目標(biāo)動(dòng)態(tài);優(yōu)化調(diào)度;微電網(wǎng)模型;鳥(niǎo)群算法

    1 概述

    微電網(wǎng)將新型清潔能源與分布式電源大規(guī)模接入電網(wǎng),減輕傳統(tǒng)電網(wǎng)過(guò)度依賴單一能源的缺陷,保證電網(wǎng)對(duì)用戶供電可靠安全[1]。在我國(guó),發(fā)展微電網(wǎng)技術(shù)意義重大。目前微電網(wǎng)技術(shù)的主要研究課題是妥善管理微電網(wǎng)內(nèi)部分布式電源和儲(chǔ)能運(yùn)行,實(shí)驗(yàn)微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境效益最大化[2]。然而微電網(wǎng)內(nèi)部能源結(jié)構(gòu)繁多、分布式電源類型多樣、控制方式眾多,這導(dǎo)致微電網(wǎng)能量管理和優(yōu)化運(yùn)行復(fù)雜,再加上微電網(wǎng)本身的多目標(biāo)屬性,進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度至關(guān)重要。關(guān)于微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外專家進(jìn)行相關(guān)研究和分析,遺傳算法、MSDS算法、微分進(jìn)化算法等的應(yīng)用,為優(yōu)化調(diào)度研究提供了參考。本文基于經(jīng)濟(jì)與環(huán)境效益,構(gòu)建多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度的微電網(wǎng)模型,并利用鳥(niǎo)群算法進(jìn)行求解。鳥(niǎo)群算法可以突破種群多樣性導(dǎo)致的易早熟問(wèn)題,并具有較快的收斂精度和解集質(zhì)量。

    2 多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度微電網(wǎng)模型

    多目標(biāo)優(yōu)化模型通常表示為:

    其中,X表示優(yōu)化變量,fi表示第i個(gè)優(yōu)化目標(biāo),Ω為可行域;G和H則代表等式約束和不等式約束集合。

    2.1 目標(biāo)函數(shù)

    微電網(wǎng)的價(jià)值表現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、環(huán)境等多方面,本文主要基于經(jīng)濟(jì)與環(huán)境價(jià)值,因此目標(biāo)函數(shù)表示為:

    其中fc、fe分別表示環(huán)境目標(biāo)和經(jīng)濟(jì)目標(biāo)。X表示微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度中的優(yōu)化變量。假定在動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度模型中,則X可選用調(diào)度周期內(nèi)各時(shí)段可調(diào)度電源輸出功率、電網(wǎng)交換功能、儲(chǔ)能充放電功率作為優(yōu)化變量。

    對(duì)于并網(wǎng)型微電網(wǎng),譬如光伏、風(fēng)機(jī)、蓄電池及發(fā)電機(jī)等,需要考慮購(gòu)電所需成本、設(shè)備運(yùn)行維護(hù)成本、燃料成本、蓄電池折舊成本以及經(jīng)濟(jì)成本,具體可表示為:

    其中CELefc表示購(gòu)電所需成本、CONM表示設(shè)備運(yùn)行維護(hù)成本、CFuel表示燃料成本、Cbw蓄電池折舊成本以及經(jīng)濟(jì)成本,單位均為元。

    環(huán)境成本考慮碳排放及其他顆粒污染物以及污染氣體排放對(duì)環(huán)境的影響。為展現(xiàn)不同污染排放物的環(huán)境差異,環(huán)境成本計(jì)算公式如下:

    其中,Ve,i代表第i項(xiàng)污染物所具有的環(huán)境價(jià)值,單位為(元/

    Kg);n代表污染物種類;Qi(X)表示污染物排放量,單位為Kg;Vi表示污染物排放所受的罰款,單位為元。

    2.2 約束條件

    在微電網(wǎng)運(yùn)行中,主要等式約束條件為功率平衡方程,即,各時(shí)段需要滿足:

    其中,PPV表示光伏預(yù)測(cè)功率、PWT表示風(fēng)機(jī)預(yù)測(cè)功率、Pload表示負(fù)荷預(yù)測(cè)功率、Pbat表示蓄電池充放電功率(正值表示放電、負(fù)值表示充電),Pgrid表示微電網(wǎng)與電網(wǎng)間的交換功率(正值表示微電網(wǎng)購(gòu)電、負(fù)值表示微電網(wǎng)售電)、單位為kW。此外,還滿足:

    依據(jù)微電網(wǎng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度的周期特性,常常假定處于調(diào)度時(shí)期的蓄電池SOC始末一致,即滿足約束條件:

    其中,SOCend表示調(diào)度時(shí)期終止時(shí)刻的蓄電池荷電狀態(tài);SOC0則代表調(diào)度周期內(nèi)初始時(shí)刻的荷電狀態(tài)。

    3 求解方法及算理分析

    3.1 求解方法

    鳥(niǎo)群算法是依據(jù)鳥(niǎo)類的覓食、警覺(jué)、遷移等社會(huì)行為產(chǎn)生的具有精確數(shù)學(xué)模型的元啟發(fā)式算法??梢酝黄品N群多樣性導(dǎo)致的易早熟問(wèn)題,并具有較快的收斂精度和解集質(zhì)量。

    3.2 算理分析

    以某風(fēng)光蓄柴微電網(wǎng)系統(tǒng)為例進(jìn)行。該系統(tǒng)風(fēng)機(jī)為10kW、光伏為300kWp,蓄電池為200kW,柴油發(fā)電機(jī)為120kW,年峰值為273kW。且風(fēng)機(jī)、蓄電池、光伏與直流母線連接,柴油發(fā)電機(jī)、負(fù)荷和交流母線連接。直流母線與交流母線經(jīng)單向、雙向交流器相連,并經(jīng)過(guò)變壓器連接配電網(wǎng),具體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

    通過(guò)多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度微電網(wǎng)模型和BSA算法求解,所得結(jié)果如表1所示。

    分析表1可以發(fā)現(xiàn):多目標(biāo)算法可實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益雙重目標(biāo)優(yōu)化。用戶可以依照自身需求,選擇更加科學(xué)合理的微電網(wǎng)調(diào)度方案。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文基于微電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行,從經(jīng)濟(jì)和環(huán)境雙重效益進(jìn)行優(yōu)化,并基于多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度,構(gòu)建了微電網(wǎng)模型。本針對(duì)模型的約束條件和處理方法進(jìn)行研究,并基于鳥(niǎo)群算法進(jìn)行模型求解。通過(guò)具體事例表明,利用BSA求解基于多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度的微電網(wǎng)模型,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)與環(huán)境雙重優(yōu)化。希望通過(guò)本文分析,為相關(guān)人員進(jìn)行微電網(wǎng)研究提供借鑒。

    參考文獻(xiàn)

    [1]洪博文,郭力,王成山,等.微電網(wǎng)多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度模型與方法[J].電力自動(dòng)化設(shè)備,2013,33(3):100-107.

    [2]鐘宇峰,黃民翔,葉承晉.基于電池儲(chǔ)能系統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)度的微電網(wǎng)多目標(biāo)運(yùn)行優(yōu)化[J].電力自動(dòng)化設(shè)備,2014,34(6):114-121.

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