多虛擬電廠接入的主動配電系統(tǒng)優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度

邵倩文，姚 璐，謝 威，李舒佳，謝敏，李建釗

(1.貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院，貴州 貴陽 550002；2.華南理工大學(xué)，廣東 廣州 510641)

當(dāng)前，我們正處于由后工業(yè)時(shí)代向信息時(shí)代過渡的階段。在工業(yè)化的過程中，全球生態(tài)危機(jī)與能源危機(jī)日益嚴(yán)峻[1]。為實(shí)現(xiàn)能源轉(zhuǎn)型以及能源優(yōu)化配置，政府出臺一系列大力提倡用戶側(cè)分布式能源建設(shè)以及配售電市場放開的相關(guān)政策。相關(guān)政策引導(dǎo)下，配網(wǎng)側(cè)分布式電源(distributed energy resource，DER)發(fā)展迅速。以風(fēng)光為代表的分布式能源具有容量小，數(shù)量大，分散等特點(diǎn)[2-3]；以燃?xì)廨啓C(jī)、燃?xì)忮仩t為代表的分布式能源具有冷熱電多能流特性[4]。因此依靠傳統(tǒng)配網(wǎng)形式也存在能量管理困難的問題[5]。

大量分布式能源的分散接入，在一定的條件下，將會產(chǎn)生數(shù)據(jù)處理，通信和雙向潮流等各方面的問題[6]，為解決配網(wǎng)側(cè)大量分散的分布式能源逆潮流給電網(wǎng)運(yùn)行帶來的沖擊同時(shí)實(shí)現(xiàn)分布式能源的能量管理，虛擬電廠應(yīng)運(yùn)而生。虛擬電廠可以通過運(yùn)用先進(jìn)通訊技術(shù)以及控制技術(shù)聚合并調(diào)配分布式能源，達(dá)到整體出力穩(wěn)定，并獲得一定的經(jīng)濟(jì)效益。近年來，許多國家或地區(qū)相繼建成一些虛擬電廠示范項(xiàng)目，運(yùn)營成效顯著。其中位于希臘阿卡提州的虛擬電廠示范項(xiàng)目包含3塊地理區(qū)域，含有可控負(fù)荷、光伏、熱電聯(lián)產(chǎn)、熱泵等分布式能源，采用集中控制方式運(yùn)行。文獻(xiàn)[7]通過歐洲實(shí)際虛擬電廠運(yùn)行模擬，得到虛擬電廠的可行性和適用性。

考慮到地域差異與資源差異，研究不同資源構(gòu)成的虛擬電廠的能量管理手段是一大關(guān)鍵。目前對于虛擬電廠的研究主要包括模型框架、優(yōu)化調(diào)度、運(yùn)行控制以及市場投標(biāo)方面[7]。文獻(xiàn)[8-9]研究了儲能充電樁參與電網(wǎng)需求響應(yīng)聯(lián)合優(yōu)化的問題，并采用對偶分解法求解，文獻(xiàn)[10]提出了一種基于分布式原對偶子梯度算法的分布式最優(yōu)調(diào)度方法，通過有限的通信，協(xié)調(diào)虛擬電廠分布式能源的個(gè)體決策。文獻(xiàn)[11]針對含火電機(jī)組、風(fēng)電、光伏和需求側(cè)響應(yīng)的虛擬電廠，建立考慮電價(jià)和碳價(jià)間Copula風(fēng)險(xiǎn)依賴的虛擬電廠競標(biāo)策略。文獻(xiàn)[12]考慮到富豐期與采暖需求或供冷需求出現(xiàn)重疊，研究風(fēng)電與CCHP機(jī)組組合而成的虛擬電廠。此外，在含多虛擬電廠的配售電市場環(huán)境下，在實(shí)現(xiàn)各主體發(fā)電計(jì)劃安排時(shí)，有必要考慮其他虛擬電廠主體的經(jīng)濟(jì)行為，文獻(xiàn)[13-14]通過博弈論實(shí)現(xiàn)多虛擬電廠的合作/非合作經(jīng)濟(jì)調(diào)度。文獻(xiàn)[15]提出微網(wǎng)能源對等交易并用博弈論求解。

文獻(xiàn)[8-9]主要研究儲能充電樁參與需求響應(yīng)；文獻(xiàn)[10]以虛擬電廠內(nèi)部各元件為研究對象；文獻(xiàn)[11-12]研究不同組成虛擬電廠的調(diào)度或交易行為，但未考慮其他虛擬電廠主體的影響。文獻(xiàn)[13-15]研究多虛擬電廠主體的經(jīng)濟(jì)調(diào)度行為，用博弈論求解，需要較全面的信息?；谏鲜鑫墨I(xiàn)的不足，本文首先對配網(wǎng)、電源聚合型虛擬電廠以及源荷聚合型虛擬電廠等市場主體建模，模型考慮到電網(wǎng)側(cè)運(yùn)行約束、虛擬電廠內(nèi)部成員運(yùn)行約束。其次以分析目標(biāo)級聯(lián)法模式搭建分布式運(yùn)行框架，協(xié)調(diào)各主體交互功率差異。將電網(wǎng)與虛擬電廠的電能交易作為解耦變量，實(shí)現(xiàn)并行求解。此外針對含風(fēng)電、光伏、儲能、冷熱電聯(lián)供的虛擬電廠以及虛擬電廠展開具體仿真，基于IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的算例表明，本文所提模型是有效的，且分布式能源以虛擬電廠形式參與運(yùn)行優(yōu)化有助于分布式能源的消納。

1 多虛擬電廠主動配網(wǎng)模型

含多虛擬電廠主動配網(wǎng)包括配網(wǎng)以及配網(wǎng)下屬的不同虛擬電廠，各主體有各自獨(dú)立的利益目標(biāo)，但是彼此之間互相聯(lián)系。本章節(jié)將對配網(wǎng)以及各虛擬電廠進(jìn)行詳細(xì)建模。

1.1 配網(wǎng)模型

1.1.1 目標(biāo)函數(shù)

(1)

(2)

1.1.2 約束條件

(1)功率平衡

考慮到配網(wǎng)側(cè)的發(fā)電功率與電負(fù)荷功率相等，則有：

(3)

(2)常規(guī)機(jī)組出力上下限約束

PGi，min≤PGi，t≤PGi，max

(4)

(3)常規(guī)機(jī)組爬坡約束

(5)

(4)電網(wǎng)旋轉(zhuǎn)備用約束

(6)

(5)聯(lián)絡(luò)線傳輸功率約束

(7)

(6)柔性負(fù)荷調(diào)度約束

(8)

(9)

1.2 虛擬電廠模型

含有不同分布式能源的虛擬電廠具有不同的模型，因此本節(jié)將從虛擬電廠的元件建模以及整體虛擬電廠建模兩個(gè)方面進(jìn)行闡述。

1.2.1 各元件建模

(1)儲能元件建模

Emines，t≤Ees，t≤Emaxes，t

(10)

式中，Ees，t為儲能在t時(shí)刻的容量狀態(tài)，Emines，t、Emaxes，t分別為儲能的容量上下限。

uch，t+udis，t≤1

(11)

式中，uch，t，udis，t分別為表征為儲能在t時(shí)刻充放電的狀態(tài)變量，其值為0或1，當(dāng)值為1時(shí)，代表處于該狀態(tài)，等于0時(shí)，反之；充放電狀態(tài)變量兩者不同時(shí)為1；

Ees，t=Ees，t-1-Pdis，tΔt+Pch，tΔt

(12)

式中，Pdis，t，Pch，t分別為儲能的充電功率、放電功率；Δt為調(diào)度時(shí)間間隔。

0≤Pdis，t≤Pmaxdis

(13)

0≤Pch，t≤Pmaxch

(14)

式中，Pmaxdis、Pmaxch表示儲能充電功率、放電功率的上限。

(2)CCHP機(jī)組

CCHP機(jī)組主要包括燃?xì)廨啓C(jī)、燃?xì)忮仩t、吸收式制冷機(jī)、電制冷機(jī)、余熱鍋爐等部件。其中燃?xì)廨啓C(jī)的煙氣余熱按比例參與制冷與制熱。

(15)

式中，PGT，t為t時(shí)段燃?xì)廨啓C(jī)的輸出功率；Pgas，t為t時(shí)段燃?xì)廨啓C(jī)消耗的燃?xì)夤β剩籕GB，t為燃?xì)忮仩t在t時(shí)刻的輸出熱量；HGB，t為燃?xì)忮仩t在t時(shí)段的消耗燃?xì)饬?；ηGB為燃?xì)忮仩t的效率；ηGT為燃?xì)廨啓C(jī)的效率；QGT，t為t時(shí)段燃?xì)廨啓C(jī)的輸出電能量；HGT，t為t時(shí)段燃?xì)廨啓C(jī)的消耗燃?xì)饬?；LNG為燃?xì)鉄嶂担籕AC，t是吸收式制冷機(jī)的輸出制冷功率；χGT為燃?xì)廨啓C(jī)的熱電比；ηWH為余熱鍋爐的效率；ηcooling為燃?xì)廨啓C(jī)余熱用于制冷的比例；χAC為吸收式制冷機(jī)的能效比。QEC，t為電制冷機(jī)的輸出制冷功率；PEC，t為消耗的電功率；χEC為電制冷機(jī)的能效比。PHX，t為換熱裝置輸出的制熱功率；ηheating為燃?xì)廨啓C(jī)余熱用于制熱的比例；ηHX為換熱裝置效率。

(16)

式中，PminGT和PmaxGT分別為燃?xì)廨啓C(jī)出力的最小和最大值；QminGB和QmaxGB分別為燃?xì)忮仩t出力的最小和最大值；QminAC和QmaxAC分別為吸收式制冷機(jī)出力的最小和最大值；PminEC和PmaxEC分別為電制冷機(jī)出力的最小值和最大值；PminHX和PmaxHX分別為換熱裝置出力的最小值和最大值。

(3)風(fēng)光出力約束

由于本文的分析內(nèi)容主要集中于多虛擬電廠主動配網(wǎng)的運(yùn)行調(diào)度層面，并不對風(fēng)電、光伏等隨機(jī)性能源的間歇性進(jìn)行分析，因此將風(fēng)電預(yù)測出力作為計(jì)劃量進(jìn)行建模。

Pw，t≤P'w，t

(17)

Pv，t≤P'v，t

(18)

式中，Pw，t、Pv，t分別表示t時(shí)刻風(fēng)電出力以及光伏消納出力；P'w，t、P'v，t分別表示預(yù)測得到的t時(shí)刻風(fēng)電功率以及光伏功率；

1.2.2 虛擬電廠建模

本文設(shè)置兩個(gè)虛擬電廠主體，其中1號虛擬電廠作為純電源型虛擬電廠含風(fēng)電以及儲能兩個(gè)元素，2號虛擬電廠作為源荷型虛擬電廠，含燃?xì)廨啓C(jī)、燃?xì)忮仩t、電制冷機(jī)、吸收式制冷機(jī)等機(jī)組，同時(shí)含有冷負(fù)荷、熱負(fù)荷和電負(fù)荷。因此1號虛擬電廠約束條件包含：1.2.1(1)風(fēng)電運(yùn)行約束、(3)儲能運(yùn)行約束，此外還包括功率平衡約束如下所示：

(19)

以運(yùn)行成本最優(yōu)為目標(biāo)，不考慮儲能充放電帶來的電池?fù)p耗成本，則1號虛擬電廠的目標(biāo)函數(shù)可以表示為：

(20)

式中，ζ是為加速收斂設(shè)置的單位功率(kW)的棄風(fēng)懲罰罰因子。

2號虛擬電廠約束條件除包含：1.2.1(2)CCHP機(jī)組運(yùn)行約束(3)儲能運(yùn)行約束之外，還包含2號虛擬電廠的功率平衡約束如下式所示：

(21)

(22)

(23)

考慮2號虛擬電廠內(nèi)部的燃?xì)庑头植际侥茉闯杀?，以?號虛擬電廠與電網(wǎng)進(jìn)行交互的電能成本，不考慮儲能充放電帶來的電池?fù)p耗成本，則2號虛擬電廠的目標(biāo)函數(shù)可以表示為：

(24)

2 基于分析目標(biāo)級聯(lián)法的多虛擬電廠主動配網(wǎng)模型

2.1 基本理論

分析目標(biāo)級聯(lián)法是一種多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，適用于非集中式、存在明顯結(jié)構(gòu)層次的問題，并且層次可擴(kuò)展性強(qiáng)，可并行分析的特點(diǎn)，其初衷是為了求解復(fù)雜設(shè)計(jì)系統(tǒng)[16]。主要思路是同層主體自主優(yōu)化并與上下層主體進(jìn)行通信，交換各自優(yōu)化得到的乘子信息以及共有控制變量信息，通過上層主體協(xié)調(diào)上層主體與下層各主體之間的共有控制變量，并協(xié)調(diào)與下層各主體之間的共有控制變量。需要說明的是， 分析目標(biāo)級聯(lián)法協(xié)調(diào)各主體差異主要通過各種范數(shù)表達(dá)，因此形式多變[17]。分析目標(biāo)級聯(lián)法算法的框架如下所示。

對比本文1章所提模型與圖1所示分析目標(biāo)法原理圖，將配網(wǎng)看成上層系統(tǒng)，虛擬電廠看成下層系統(tǒng)，則各虛擬電廠與配網(wǎng)之間的購售電功率作為共有控制變量，各主體分別優(yōu)化，協(xié)調(diào)共有變量，符合分析目標(biāo)級聯(lián)法結(jié)構(gòu)示意圖。

2.2 多虛擬電廠主動配網(wǎng)的分析目標(biāo)級聯(lián)法形式

由于虛擬電廠優(yōu)化所得的從配網(wǎng)購電功率與配網(wǎng)優(yōu)化所得的向虛擬電廠的售電功率相等，因此增加下述約束條件，：

(25)

(26)

(27)

(28)

相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)中增加：

(29)

(30)

式中，vgj，t、wgj，t、分別為對共有變量進(jìn)行協(xié)調(diào)的乘子，一般取為較小的常數(shù)[18]。

電負(fù)荷功率平衡變?yōu)椋?/p>

(31)

(32)

(33)

增加配網(wǎng)與虛擬電廠間交互功率約束，考慮到1號為源型虛擬電廠有：

(34)

(35)

各主體在自身優(yōu)化過程中，考慮其他主體的共有變量優(yōu)化結(jié)果，通過迭代不斷逼近，每次迭代更新協(xié)調(diào)乘子，最終使得共有變量達(dá)成一致，則有乘子的更新方式為：

(36)

(37)

式中：μ為加速收斂采用的系數(shù)因子。

各主體事先設(shè)置成本容差的限值ε1以及共有變量容差限值ε2。則迭代終止條件為[18]：

(38)

(39)

2.3 算法流程

基于分析目標(biāo)級聯(lián)法的多虛擬電廠主動配網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度算法流程如下：

(3)配網(wǎng)根據(jù)子系統(tǒng)上傳數(shù)據(jù)，依據(jù)式(2-9)以及式(29)求解以配網(wǎng)運(yùn)成本最小為目標(biāo)的自身優(yōu)化問題，在最小化運(yùn)行成本的同時(shí)使向各虛擬電廠的購電電量靠近各虛擬電廠優(yōu)化結(jié)果。

(5)重復(fù)(2)-(4)式直至滿足成本容差和共有變量容差滿足收斂條件(38)(39)。

3 算例分析

本文算例采用IEEE33節(jié)點(diǎn)配網(wǎng)系統(tǒng)，在8、12、27放置常規(guī)機(jī)組；11和28號節(jié)點(diǎn)分別接入含風(fēng)光儲和冷熱電聯(lián)供的虛擬電廠以及風(fēng)儲虛擬電廠；在3號節(jié)點(diǎn)接入30kw可轉(zhuǎn)移負(fù)荷，在5號節(jié)點(diǎn)接入10kw可中斷負(fù)荷后的系統(tǒng)如圖2所示，冷熱電聯(lián)供機(jī)組的能效參數(shù)設(shè)置參見文獻(xiàn)[19]，具體見表1；風(fēng)電光伏出力數(shù)據(jù)來源于某實(shí)際地區(qū)；拉格朗日罰函數(shù)乘子vi、wi的初值均為1.5，收斂精度ε1、ε2分別設(shè)置為0.001和0.01；計(jì)算時(shí)間粒度取1h，則各主體的優(yōu)化結(jié)果如圖3～5所示：

由圖3可以看出，由于從虛擬電廠購電成本相對更小，電網(wǎng)側(cè)盡可能的從虛擬電廠購買電能。同時(shí)在1時(shí)零分-8時(shí)零分時(shí)間段以及24時(shí)零分，電源出力柱狀圖高于負(fù)荷曲線，這是因?yàn)閳D中所畫曲線為剛性負(fù)荷曲線，對比圖4可以看出，此時(shí)圖3中電源富余部分的電功率用來供給此時(shí)的可轉(zhuǎn)移負(fù)荷以及可中斷負(fù)荷功率。柔性負(fù)荷調(diào)度前后的狀態(tài)變化如圖4所示，為使得運(yùn)行成本最小，可轉(zhuǎn)移負(fù)荷從用電午高峰時(shí)段轉(zhuǎn)移至凌晨2時(shí)零分-6時(shí)零分的用電低谷時(shí)段。由于可中斷負(fù)荷調(diào)度成本設(shè)置偏低，可中斷負(fù)荷在大多時(shí)刻都進(jìn)行中斷，僅在1時(shí)零分-8時(shí)零分保留基本的8小時(shí)運(yùn)行時(shí)間。逐漸減小中斷成本，將出現(xiàn)可中斷負(fù)荷僅在負(fù)荷高峰情況中斷的現(xiàn)象。

圖5中3個(gè)子圖依次代表虛擬電廠1中為保持電負(fù)荷、熱負(fù)荷、冷負(fù)荷平衡各設(shè)備的出力情況。因虛擬電廠1內(nèi)部風(fēng)電光伏的出力以及電轉(zhuǎn)冷設(shè)備不足以滿足區(qū)域內(nèi)電負(fù)荷和冷負(fù)荷平衡，燃?xì)廨啓C(jī)大多時(shí)段在工作狀態(tài)。同時(shí)由于氣電成本較煤電成本更低，虛擬電廠1生產(chǎn)較多的電能用于供給電網(wǎng)。熱負(fù)荷的熱源來源于燃?xì)廨啓C(jī)及燃?xì)忮仩t，由于熱負(fù)荷較小，且燃?xì)廨啓C(jī)余熱制熱的比例為0.8，大多時(shí)候可以通過燃?xì)廨啓C(jī)滿足熱負(fù)荷需求，當(dāng)燃?xì)廨啓C(jī)的供熱不足以滿足熱負(fù)荷平衡時(shí)，燃?xì)忮仩t通過燃燒天然氣制熱，如圖6中的1時(shí)零分、2時(shí)零分、13時(shí)零分、17時(shí)零分。冷負(fù)荷的供冷源為吸收式制冷機(jī)以及電制冷機(jī)，當(dāng)分布式能源供電富余時(shí)，為平衡電負(fù)荷，冷負(fù)荷需求由電制冷機(jī)滿足如1時(shí)零分，同時(shí)受燃?xì)廨啓C(jī)余熱制冷的比例和吸收式制冷機(jī)能效比較低影響，冷能主要由電制冷機(jī)滿足。

由圖6可以看出，在1時(shí)為配網(wǎng)側(cè)電負(fù)荷較低的時(shí)刻且此時(shí)風(fēng)電出力較大，因此儲能選擇充電，用于2時(shí)零分-3時(shí)零分放電；在7時(shí)零分-12時(shí)零分，風(fēng)能充足，此時(shí)由于受虛擬電廠與配網(wǎng)側(cè)交互功率的限制，儲能選擇充電，在后續(xù)15時(shí)零分-20時(shí)零分持續(xù)放電；而22時(shí)零分-23時(shí)零分為滿足儲能容量始末時(shí)刻相等，對儲能電池進(jìn)行充電。

4.1 風(fēng)儲聯(lián)合型虛擬電廠對風(fēng)電消納量的影響

虛擬電廠2僅含風(fēng)電和儲能，為分析風(fēng)儲聯(lián)合型虛擬電廠對風(fēng)電消納量的影響，研究在不同比例風(fēng)電接入下，風(fēng)儲型虛擬電廠消納風(fēng)電的并將風(fēng)儲型虛擬電廠棄風(fēng)電量與僅含風(fēng)電進(jìn)行對比，得到結(jié)果如表1所示。

表1 棄風(fēng)電量對比Tab.1 Comparison of abandoning wind power

由表1可知，虛擬電廠2作為純電源，設(shè)置與電網(wǎng)側(cè)交互功率閾值較大，當(dāng)風(fēng)電功率較低時(shí)，風(fēng)儲型虛擬電廠與風(fēng)電機(jī)組兩種形式接入電網(wǎng)都能得到較好的消納，當(dāng)風(fēng)電接入功率增大時(shí)，風(fēng)儲型虛擬電廠的棄風(fēng)電量明顯小于單一的風(fēng)電機(jī)組。其原因是因?yàn)閮δ芸梢詢Υ骘L(fēng)能富余時(shí)刻多余的能量，并在風(fēng)電相對缺乏的時(shí)刻釋放電能。因此認(rèn)為整合風(fēng)電和儲能型虛擬電廠有助于分布式能源的消納。

4.2 分析目標(biāo)級聯(lián)法穩(wěn)定性以及有效性分析

根據(jù)2.3所提的算法流程，在算法啟動時(shí)，需要提供交互功率初值。為驗(yàn)證算法初值對調(diào)度結(jié)果的影響，本文通過隨機(jī)抽樣得到10組不同的初值。目標(biāo)函數(shù)與初值的關(guān)系如圖7所示，當(dāng)取不同的初值時(shí)，系統(tǒng)的平均購電成本都接近74500元。說明基于分析目標(biāo)級聯(lián)法的調(diào)度方法受初值的影響較小，且有良好的收斂性。

為驗(yàn)證本文所提算法的有效性，從上述抽樣的初值中隨機(jī)選取一組具體的初值，將其得到的結(jié)果與集中式求解進(jìn)行對比，得到結(jié)果如下。

表2 分析目標(biāo)級聯(lián)法有效性分析Tab.2 Validity analysis of analytic target cascade method

由表2可知，當(dāng)收斂精度設(shè)置為0.01時(shí)，選取不同的計(jì)算初值，得出的配網(wǎng)和虛擬電廠總成本與集中式算法相比，偏差在2%左右附近波動，且由于其具有較高的計(jì)算精度，適用于工程實(shí)際。

4 結(jié)論

本文提出的基于分析目標(biāo)級聯(lián)法的含多虛擬電廠的主動配網(wǎng)分析目標(biāo)級聯(lián)法調(diào)度模型，實(shí)現(xiàn)了以總購電成本最低的能量優(yōu)化管理[20-22]。本文所提的模型考慮到電網(wǎng)與虛擬電廠有各自不同的需求，在確保市場各主體隱私的前提上，實(shí)現(xiàn)了各主體的獨(dú)立求解。通過IEEE33節(jié)點(diǎn)算例驗(yàn)證本文模型及算法的有效性和穩(wěn)定性。此外，從虛擬電廠的組成元素方面，以IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)為例，驗(yàn)證了含風(fēng)電、光伏、儲能以及冷熱電聯(lián)供機(jī)組的虛擬電廠的聚合對于消納分布式能源，滿足冷熱負(fù)荷需求的優(yōu)勢；驗(yàn)證了風(fēng)儲型虛擬電廠在風(fēng)電消納方面的優(yōu)勢。