并網(wǎng)型微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度及經(jīng)濟性分析

孫佳星，王培宇，胡興媛，陳 慶

(1.三峽大學(xué)電氣與新能源學(xué)院，湖北 宜昌 443002；2.大同煤礦集團朔州熱電有限公司，山西 大同 037000)

分布式電源以微電網(wǎng)的形式參與電力系統(tǒng)運行與調(diào)度，可以充分發(fā)揮分布式電源的優(yōu)勢，提高新能源利用率，同時也能增強傳統(tǒng)大電網(wǎng)的可靠性[1-3]。包含分布式電源的微電網(wǎng)，其運行方式可以是與大電網(wǎng)連接的并網(wǎng)運行，也可以是與大電網(wǎng)分離的孤網(wǎng)運行。并網(wǎng)運行時，微電網(wǎng)與大電網(wǎng)可以進行交互，大電網(wǎng)能夠為微電網(wǎng)提供支撐，保證其內(nèi)部供電安全及系統(tǒng)穩(wěn)定；孤網(wǎng)運行時，微電網(wǎng)僅靠內(nèi)部電源獨立供電[4]，由儲能裝置如蓄電池等參與微電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度，如果不能滿足功率平衡，可以通過切除部分負(fù)荷保證系統(tǒng)內(nèi)部穩(wěn)定[5-7]。運行方式的不同會導(dǎo)致微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方式也不同，本文主要研究并網(wǎng)條件下微電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度。

近年來，學(xué)者在微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方面已經(jīng)取得了一定的成果，文獻[8]通過建立不同機組的數(shù)學(xué)模型，并應(yīng)用分時電價機制，優(yōu)化各電源的最優(yōu)機組出力，并得出不同電價對微電網(wǎng)運行成本及儲能裝置作用的發(fā)揮影響不同的結(jié)論。文獻[9]在考慮功率平衡、儲能的荷電狀態(tài)、電動汽車的充電時間等約束條件的基礎(chǔ)上，以系統(tǒng)的總運行費用及與電網(wǎng)的交換電量最小為目標(biāo)，對不同優(yōu)化方案進行仿真分析。文獻[10]綜合考慮微電網(wǎng)經(jīng)濟性、環(huán)境成本和用電負(fù)荷的優(yōu)化等因素，使用改進算法提升尋優(yōu)能力，通過算例驗證算法的有效性。

本文以包含光伏、風(fēng)機、微型燃?xì)廨啓C、蓄電池的微電網(wǎng)為研究對象，在考慮蓄電池充放電深度等約束條件和計及分時電價機制的基礎(chǔ)上，綜合考慮微電網(wǎng)發(fā)電成本、環(huán)境污染治理費用、并網(wǎng)收益等多個條件，構(gòu)建微電網(wǎng)并網(wǎng)運行模式下的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，實現(xiàn)微電網(wǎng)經(jīng)濟、環(huán)保運行。針對遺傳算法存在的不足[11-12]，結(jié)合微電網(wǎng)的運行特性，提出改進遺傳算法，將其應(yīng)用于微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究中，并結(jié)合微電網(wǎng)實際案例，驗證所提出方法的合理性與有效性。

1 微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型

并網(wǎng)方式下的微電網(wǎng)經(jīng)濟運行策略如下。新能源發(fā)電優(yōu)先，當(dāng)風(fēng)力發(fā)電機和光伏電池盡量發(fā)電而無法滿足電負(fù)荷需求時，比較微燃機、從主網(wǎng)購電和蓄電池放電價格，取價格低者供電；當(dāng)新能源發(fā)電盈余時，向主網(wǎng)售電或給蓄電池充電；考慮分時電價機制，當(dāng)主網(wǎng)售電價格低時，蓄電池盡量充電，當(dāng)主網(wǎng)價格高時，蓄電池盡量向主網(wǎng)售電。

在滿足微電網(wǎng)功率平衡等約束的前提下應(yīng)用上述策略，合理運用算法解決微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置問題[13]。通過對比不同機組出力對應(yīng)的微電網(wǎng)運行成本，得出成本最小的機組出力組合。本文研究的微電網(wǎng)由風(fēng)機、光伏、微型燃?xì)廨啓C、蓄電池以及負(fù)荷組成，其調(diào)度結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 微電網(wǎng)調(diào)度結(jié)構(gòu)

1.1 模型

1.1.1 微型燃?xì)廨啓C模型

(1)

式中：CMT為微型燃?xì)廨啓C的燃料成本，元；Cng為天然氣價格，元/m3；PMT為t時段微型燃?xì)廨啓C的輸出電功率，kW；ηMT為內(nèi)燃機的發(fā)電效率；Qng為天然氣的低熱熱值，取9.7 kWh/m3。

1.1.2 蓄電池模型

單位時間間隔Δt內(nèi)，蓄電池充放電功率均恒定，荷電狀態(tài)(SOC，State-of-Charge)數(shù)值變化由式(2)決定；為防止蓄電池過充和過放情況的發(fā)生，蓄電池的SOC應(yīng)滿足上、下限值約束，如式(3)所示；由于蓄電池不能同時充電或放電，因此蓄電池的充放電須滿足式(4)；蓄電池能量狀態(tài)需滿足在調(diào)度周期始末相等的約束，約束如式(5)所示；為維持蓄電池壽命，設(shè)定蓄電池最大充放電功率，本文設(shè)定蓄電池最大功率為蓄電池額定容量的20%，約束如式(6)所示。

(2)

Smin

(3)

Xt·Yt=0

(4)

S0=ST

(5)

(6)

式中：Smin、Smax、St分別是蓄電池的上、下限值及t時段的SOC狀態(tài)。當(dāng)SOC到達(dá)最大值時，蓄電池停止充電；當(dāng)SOC到達(dá)最小值時，蓄電池停止放電。S0為蓄電池初始SOC狀態(tài)；Pcha,t和Pdis,t分別為蓄電池在t時段的充、放電功率；Xt和Yt分別為蓄電池的充、放電狀態(tài)量，其中Xt∈{0,1}，Yt∈{0,1},Δt，T為時段數(shù)，Eb為電池容量。

1.2 目標(biāo)函數(shù)

微網(wǎng)優(yōu)化運行問題是1個多目標(biāo)、多約束的非線性優(yōu)化問題，在保證用戶用電的基礎(chǔ)上，建立微網(wǎng)運行費用最小的目標(biāo)函數(shù)。目標(biāo)函數(shù)F為總成本，包括燃料及維護成本、污染治理成本和交互成本。目標(biāo)函數(shù)為

(7)

(8)

式中：Ci(Pi)微源i的發(fā)電成本，由各電源的出力模型確定；Ki為不同微源的運行維護系數(shù)，不同微源的維護系數(shù)不同；Pi為微源i的輸出功率；αj為污染物的折算系數(shù)；Ei,j為微源i輸出單位功率時排放第j類污染物的量;Pgrid(t)為t時段微電網(wǎng)與大電網(wǎng)的交互功率；cgrid為t時段微電網(wǎng)與大電網(wǎng)的交易價格，當(dāng)微電網(wǎng)分別向電網(wǎng)購電和售電時，分別選擇分時購電價格cbuy和分時售電價格csell。

1.3 約束條件

為保證微電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行，系統(tǒng)需滿足功率平衡約束、爬坡率約束、出力上下限約束，表達(dá)式為

Pload(t)=PWT(t)+PPV(t)+PMT(t)+PBA(t)+Pgrid(t)

(9)

|Pi(t)-Pi-1(t)|≤Pup

(10)

Pimin≤Pi(t)≤Pimax

(11)

式中：Pload(t)為微電網(wǎng)t時段負(fù)荷功率總和；PWT(t)、PPV(t)分別為微電網(wǎng)中風(fēng)力和光伏發(fā)電功率；PMT(t)、PBA(t)分別為微型燃?xì)廨啓C和蓄電池在t時段的功率；Pimax、Pimin分別為燃?xì)廨啓C出力的上、下限；Pup為爬坡速率。

2 改進遺傳算法

遺傳算法是將需優(yōu)化問題的相關(guān)參數(shù)編碼成為二進制串，進而將多個二進制串組成1個初始種群，構(gòu)成待優(yōu)化問題的初始解。使用選擇、交叉和變異3種算子進行操作，不斷迭代優(yōu)化，找到最優(yōu)解。遺傳算法是利用參數(shù)的編碼進行操作的，搜索信息就是目標(biāo)函數(shù)，各個步驟的運算均采用概率的方式。在求解微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題時，基本遺傳算法往往易陷入局部最優(yōu)解，因此本文針對微網(wǎng)特點，在基本遺傳算法的基礎(chǔ)上做了一些改進。

a.在變量編碼形式上進行改進。為保證在有效范圍內(nèi)搜索，提高算法搜索效率，將微電源的上下限約束作為遺傳算法的輸入量。

b.增加優(yōu)秀個體庫。將符合約束并且適應(yīng)度更優(yōu)的解作為優(yōu)秀個體庫，在該庫中選擇父本來交叉，通過種群中優(yōu)秀的個體的遺傳性加速算法收斂，完成進化。

c.增加隨機變量。為增加種群的多樣性，避免陷入局部最優(yōu)解出現(xiàn)早熟等現(xiàn)象，在迭代過程中增加一些隨機種群，使這些隨機種群也加入交叉進化的過程。

算法初始時，需提前設(shè)置參數(shù)，如相關(guān)變量的范圍、精度，種群規(guī)模Np，進化代數(shù)NG，優(yōu)秀個體庫個體數(shù)M及交叉概率、編譯概率。按照上述措施改進后的遺傳算法具體求解流程如圖2所示，圖中r是隨機個體的比例。

圖2 算法流程

3 算例

為檢驗上述模型和算法的有效性，采用如下算例進行驗證，本文研究的微電網(wǎng)包括100 kW光伏機組、100 kW風(fēng)電機組、100 kW微型燃?xì)廨啓C和20 kW蓄電池，微電網(wǎng)運行在并網(wǎng)條件下。光伏和風(fēng)電機組為清潔能源，燃料費用幾乎為0，沒有污染氣體排放，故只需要考慮運行維護成本。負(fù)荷、風(fēng)電、光伏出力預(yù)測曲線如圖3所示。各機組額定功率、爬坡率、維護系數(shù)如表1所示，污染物種類及治理費用如表2所示，分時購、售電價格如表3所示。

圖3 負(fù)荷、風(fēng)力出力、光伏出力的預(yù)測曲線

類型額定功率/kW爬坡率/(kW·min-1)維護系數(shù)/(元·kW-1)WT100-0.045PV100-0.009 6MT200100.128BA40-0.045

表2 污染物種類和治理費用

表3 微電網(wǎng)購、售電價格

本算例中，微網(wǎng)中光伏、風(fēng)機全額利用，通過合理安排微型燃?xì)廨啓C出力、蓄電池充放電以及與主網(wǎng)交互來實現(xiàn)微電網(wǎng)經(jīng)濟效益最優(yōu)的目的。并網(wǎng)運行方式下各單元的出力優(yōu)化調(diào)度結(jié)果如圖4所示。

圖4 各機組出力

成本類型并網(wǎng)運行/元僅主網(wǎng)供電/元發(fā)電成本1 458-環(huán)境成本74-與電網(wǎng)交互成本-2012 158總成本1 3312 158

由表3和圖4可知0：00—7：00時為電價谷時段，微網(wǎng)通過聯(lián)絡(luò)線從大電網(wǎng)吸收電能，蓄電池處于持續(xù)充電狀態(tài)；7：00—10：00和15：00—18：00時為電價平時段，此時為了維持微電網(wǎng)內(nèi)功率平衡，微網(wǎng)與大電網(wǎng)有能量交換，蓄電池有充電，也有放電；10：00—15：00時為電價峰時段，此時由于微型燃?xì)廨啓C發(fā)電成本及大電網(wǎng)電價高，而蓄電池電量充足，所以蓄電池在此時放電，保證經(jīng)濟效益。微電網(wǎng)并網(wǎng)供電形式與僅主網(wǎng)供電形式的成本對比如表4所示，通過對比可知，采用并網(wǎng)形式可以降低總成本，并且通過與主網(wǎng)交互功率，微電網(wǎng)還可以利用蓄電池等的作用增加部分收益，從而降低自身成本。

4 結(jié)束語

本文采用并網(wǎng)方式下微電網(wǎng)經(jīng)濟運行策略，考慮微電網(wǎng)的經(jīng)濟性和環(huán)保性，建立了包含分布式電源、微型燃?xì)廨啓C和儲能單元的微電網(wǎng)經(jīng)濟運行模型，并使用改進遺傳算法求解，保證結(jié)果的收斂性。算例結(jié)果表明通過合理調(diào)度可以有效降低微電網(wǎng)運行成本，提高綜合效益，驗證了策略的有效性和算法的可行性。