含家庭集群負荷的用戶側微電網(wǎng)協(xié)同運行優(yōu)化

李浩然，張 偉，王景山

(1.深圳供電局有限公司，廣東 深圳 518000；2.積成電子股份有限公司，山東 濟南 250100；3.山東大學 電氣工程學院，山東 濟南 250061)

能源轉型、技術進步、機制創(chuàng)新，不斷驅動和引領電力能源供給側綠色低碳及消費側節(jié)約高效.為加快電網(wǎng)轉型升級、助推新一輪能源生產和消費變革，國家電網(wǎng)有限公司提出建設泛在電力物聯(lián)網(wǎng)(internet of things in electricity, 簡稱IOTE)[1]，開展了大量實踐探索.配用電領域為泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設的主戰(zhàn)場[2].在配電側，微電網(wǎng)成為接納可再生能源、改善能源結構的重要載體[3]；在用電側，家庭電能消費在需求側占比的提升[4]、家居設備智能化水平的提高、泛在電力物聯(lián)網(wǎng)與智能家居的結合，使家庭負荷基礎數(shù)據(jù)的采集和獲取成為現(xiàn)實、用戶泛在感知和智慧互動能力得到提升.可見，電力物聯(lián)網(wǎng)與用戶側微電網(wǎng)的融合，將為用戶與微電網(wǎng)協(xié)同運行提供支撐.因此，在電力物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，開展用戶側微電網(wǎng)協(xié)同運行優(yōu)化研究將有重要的現(xiàn)實意義.

在微電網(wǎng)運行優(yōu)化方面，已有不少研究成果[5-10].需求響應(demand response,簡稱DR)是需求側負荷參與電網(wǎng)靈活互動的一種重要方式[11].文獻[12]提出了一種基于需求響應的微電網(wǎng)能量管理策略，以微電網(wǎng)運行成本最小化為目標，優(yōu)化微電網(wǎng)儲能、管理可中斷負荷、平抑交互功率波動.文獻[13]將分時電價的需求響應策略引入?yún)^(qū)域微電網(wǎng)優(yōu)化調度模型，提高了微電網(wǎng)整體效益、減少了用戶用電成本.文獻[14]提出了基于微電網(wǎng)需求響應的建模方法以及兩種模式(分時電價和實時電價)下需求響應的優(yōu)化策略.隨著配用電領域的泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設的推進，家庭用戶將成為DR的重要參與者.文獻[15]介紹了家庭用戶在需求側管理中的作用，分析了泛在電力物聯(lián)網(wǎng)中家居負荷的特點與技術要求.在需求響應中，家居負荷可分為固定負荷和可調控負荷兩大類.可調控負荷可通過電價激勵改變用電行為，通過削減負荷或延時工作參與需求響應.空調(air conditioner,簡稱AC)、熱水器(domestic hot water,簡稱DHW)等溫控類負荷應用廣泛且可調控，通過調控此類負荷能削減其高峰時段的用電量；電動汽車(electric vehicle, 簡稱EV)、洗衣機(washing machine, 簡稱WM)等負荷具有可平移特性，可將高峰時段的負荷平移到其他時段.文獻[16]對AC和DHW等可調控負荷進行多目標優(yōu)化，分析了可控負荷的控制比和滲透率對優(yōu)化結果的影響.文獻[17]將AC和DHW的延遲時間及工作狀態(tài)作為決策變量引入用戶側微電網(wǎng)優(yōu)化模型，在滿足用戶舒適度的基礎上，使用電成本最小化.文獻[18]針對EV負荷建立了分時電價需求響應模型，對接入大量EV的微電網(wǎng)運行優(yōu)化進行了研究.

然而，上述文獻沒有考慮家庭負荷用戶側的聚合及交互，未充分挖掘家庭集群負荷的調度潛力.鑒于此，筆者提出計及家庭集群負荷需求響應的用戶側微電網(wǎng)供需雙側協(xié)同運行優(yōu)化模型.首先，考慮用戶側可調控負荷的靈活性，引入分時電價建立家庭負荷需求響應，挖掘削峰填谷潛力、改善用戶用能行為、降低用電成本；其次，將需求響應與供電側資源進行協(xié)同，基于供需互動平衡對分布式發(fā)電功率、并網(wǎng)交互功率和儲能充放電進行優(yōu)化，提高微電網(wǎng)系統(tǒng)的經濟性；再次，采用二進制粒子群算法對模型求解；最后，通過算例仿真驗證所提優(yōu)化模型的有效性.

1 需求優(yōu)化

1.1 目標函數(shù)

泛在電力物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，用戶可根據(jù)分時電價，合理安排可調控負荷參與需求響應，運用信息控制相應的可調控負荷，改善用能行為，降低成本.最小化家庭電能費用的目標函數(shù)為

(1)

其中：λ(t)為分時電價；Pfix,I為第I類固定負荷功率；Nfix為固定負荷集合；Pc1,J(t)為第J類可調控負荷t時刻的功率；Nc1為可調控負荷集合；Kfix(t),Kc1(t)∈{1,0} (1為運行，0為停止).

1.2 約束條件

可轉移負荷的平衡約束條件為

(2)

(3)

(4)

調控負荷的可轉移容量約束條件為

(5)

可轉移時間約束條件為

(6)

(7)

其中：ΩJ1為允許接納第J類可調控負荷的時段；ΩJ2為不允許接納第J類負荷的時段.

2 微電網(wǎng)優(yōu)化

2.1 目標函數(shù)

針對含風力發(fā)電、光伏發(fā)電、儲能、微型汽輪機、燃料電池以及家庭集群負荷的并網(wǎng)型微電網(wǎng)，微電網(wǎng)綜合運行成本最小化的目標函數(shù)為

(8)

其中：COM,t為分布式發(fā)電的運行維護成本，CESS,t為儲能系統(tǒng)運行維護成本，Cu,t為微電網(wǎng)與上級配網(wǎng)的電能交互成本.

分布式發(fā)電運行維護成本的表達式為

(9)

其中：SDG,i(t)為t時刻第i種分布式電源的調度狀態(tài)，1表示調度，0表示未調度；PDG,i(t)為第i類分布式電源t時刻的輸出功率；CDG,i為第i種分布式電源單位出力的運行維護成本.

儲能系統(tǒng)運行維護成本的表達式為

(10)

其中：Pst,j(t)為t時刻第j個儲能裝置的充放電功率，正值表示放電，負值表示充電；NESS為儲能裝置數(shù)；Cst,j(t)為t時刻儲能裝置運行維護成本.

微電網(wǎng)與上級配網(wǎng)的電能交互成本表達式為

Cu,t=Pu(t)·Bu(t)，

(11)

其中：Pu(t)為t時刻微電網(wǎng)與上級配網(wǎng)交互的功率，正值為購電，負值為售電；Bu(t)為t時刻電網(wǎng)電價.

2.2 約束條件

供需平衡的約束條件為

(12)

分布式電源出力的約束條件為

(13)

微電網(wǎng)與上級配網(wǎng)交互功率的約束條件為

(14)

儲能裝置運行的約束條件為

(15)

(16)

(17)

由于同一時刻儲能系統(tǒng)的充電和放電無法同時進行，因此還存在如下約束條件

Xi(t)+Yi(t)≤1.

(18)

3 模型求解流程

優(yōu)化模型是一個包含二進制變量的多約束混合整數(shù)規(guī)劃問題，二進制粒子群(BPSO)算法對該類問題有較強的處理能力[19]，因此采用BPSO算法對上述模型求解.首先對一群隨機粒子進行初始化，然后跟蹤當前解空間中的最優(yōu)粒子，最后迭代搜索得到最優(yōu)解.若粒子搜索空間為d維，則第i個粒子的速度Vi=(vi,1,vi,1,…,vi,d)、位置Xi=(xi,1,xi,1,…,xi,d).每次迭代，粒子逼近局部最優(yōu)解或全局最優(yōu)解，并進行速度和位置更新[20]，相關表達式如下

vi,d(t+1)=ωvi,d(t)+c1r1(pi,d-xi,d(t))+c2r2(pg,d-xi,d(t))，

(19)

(20)

其中：c1，c1為正學習因子；pi,d為個體最優(yōu)位置；pg,d為全局最優(yōu)位置；ω為慣性權重因子；r1，r2，r均為[0,1]之間的隨機數(shù).

模型求解流程如圖1所示.

圖1 模型求解流程

4 算例仿真分析

4.1 算例系統(tǒng)

算例系統(tǒng)由風機(WT)、光伏(PV)、儲能(ESS)、微型燃氣輪機(MT)、燃料電池(FC)、家庭集群負荷構成，系統(tǒng)示意圖如圖2所示.

圖2 算例系統(tǒng)示意圖

圖2中，MT功率為200 kW；FC功率為150 kW；ESS額定容量為500 kW·h；WT和PV為可再生能源，具有波動性和不確定性.風電、光伏及家庭集群負荷的功率曲線如圖3所示.

圖3 風電、光伏及家庭集群負荷的功率曲線

家庭集群用戶數(shù)設為100.家居負荷分為固定負荷和可調控負荷兩類，單個家庭中用電設備相關性能如表1所示.

表1 家居負荷設備相關性能

利用分時電價引導用戶調控負荷參與需求響應，分時電價如圖4所示.

圖4 分時電價

4.2 優(yōu)化結果

需求響應優(yōu)化前后家庭集群電能消耗的情況如圖5所示.由圖5可知，優(yōu)化后減少了16:00—17:00的最大電能消耗，填補了5:00—8:00的電能消耗低谷，將可調控負荷從高電價時段轉至低電價時段，電能消耗曲線的峰谷差顯著減小.圖6給出了需求響應優(yōu)化前后家庭集群負荷的用電成本.由圖6可知，可調控負荷參與需求響應后的用電成本下降約29%，有效促進了需求側的節(jié)約.

圖5 需求響應優(yōu)化前后家庭集群電能的消耗

圖6 需求響應前后家庭集群負荷的用電成本

在需求優(yōu)化基礎上，微電網(wǎng)內分布式電源出力的優(yōu)化結果如圖7所示.由圖7可看出：MT和FC在1:00-10:00功率輸出穩(wěn)定；在可再生能源出力明顯增加的11:00-15:00， MT和FC停止運行、 PV和WT發(fā)電；在負荷明顯增加的16:00-18:00， MT和FC提供電能，以減少從電網(wǎng)購買電量；儲能在光伏出力高峰的11:00-16:00儲存可再生能源，在電價高峰期的17:00-20:00放電.微電網(wǎng)與上級配網(wǎng)的交互功率如圖8所示，正值表示微電網(wǎng)從上級配網(wǎng)吸收功率，負值表示微中網(wǎng)向配網(wǎng)輸出功率.由圖8可看出：在5:00-9:00微電網(wǎng)處于自給自足供需平衡狀態(tài)；在負荷較高且電價較低的16:00-17:00，從配網(wǎng)購電，以滿足負荷需求；在11:00-16:00，可再生能源出力大于用電負荷和儲能需求，向配網(wǎng)售電.可再生能源余電上網(wǎng)，對微電網(wǎng)而言，可產生一部分收益，減少運營成本；對整個系統(tǒng)而言，能提高可再生能源的利用率，減少棄風棄光的情況發(fā)生.

圖7 微電網(wǎng)內分布式電源出力的優(yōu)化結果

圖8 微電網(wǎng)與上級配網(wǎng)的交互功率

綜上可知：使用該文提出的微電網(wǎng)供需雙側協(xié)同運行優(yōu)化模型，能利用分時電價引導用戶參與需求響應，降低需求側成本；將需求響應與供電側資源作為整體進行優(yōu)化，在滿足系統(tǒng)供需平衡的同時，能最大限度消納可再生能源的電能.

5 結束語

筆者提出了計及家庭集群負荷需求響應的微電網(wǎng)供需雙側協(xié)同運行優(yōu)化模型，采用二進制粒子群算法對模型進行求解.仿真驗證結果表明：該模型在挖掘家庭集群負荷需求響應的削峰填谷潛力、降低用能成本的同時，能消納可再生能源的電能、提高用戶側微電網(wǎng)運行的整體經濟效益.