基于價(jià)格型需求響應(yīng)的多微電網(wǎng)優(yōu)化策略

曹 偉， 曾憲文， 高桂革

(上海電機(jī)學(xué)院 a.電子信息學(xué)院; b.電氣學(xué)院, 上海 201306)

微電網(wǎng)是一種小型發(fā)配電系統(tǒng)，在高比例消納分布式能源、提升供電可靠性等方面具有自身的優(yōu)勢，也是智能配電網(wǎng)的重要組成形式之一[1]。

微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性問題主要包括兩方面。一方面是對可再生能源的充分利用。另一方面是協(xié)調(diào)各個(gè)分布式電源的出力，減少污染物的排放，提高微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益。文獻(xiàn)[2]提出了一種基于智能負(fù)荷的智能實(shí)時(shí)電價(jià)的響應(yīng)機(jī)制，分析了智能負(fù)載的原理，設(shè)計(jì)了基于實(shí)時(shí)電價(jià)的智能負(fù)載的自動響應(yīng)策略和控制回路。文獻(xiàn)[3]按照是否服從微電網(wǎng)直接調(diào)度將EV分為兩個(gè)集群，提出基于等效負(fù)荷的實(shí)時(shí)電價(jià)策略對EV進(jìn)行充、放電引導(dǎo)。在此基礎(chǔ)上建立以微電網(wǎng)負(fù)荷波動最小，綜合運(yùn)行成本最低為優(yōu)化目標(biāo)的微電網(wǎng)調(diào)度模型。文獻(xiàn)[4]針對計(jì)及電動汽車充放電的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題,采取多目標(biāo)分級的方法,根據(jù)微電網(wǎng)內(nèi)部各分布式電源和不同電動汽車集群對微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行所起作用的不同,將其轉(zhuǎn)化為含有負(fù)荷級、源荷級和源網(wǎng)荷級的3級優(yōu)化問題。但是，上述文獻(xiàn)未對多電網(wǎng)之間的協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度、實(shí)時(shí)電價(jià)機(jī)制進(jìn)行研究。本文利用電動汽車實(shí)現(xiàn)電能在多個(gè)微電網(wǎng)之間的流動，并制定了實(shí)時(shí)電價(jià)，提高了可再生能源的利用率。

本文研究對象為并網(wǎng)型多微電網(wǎng)，分別為一個(gè)住宅區(qū)微電網(wǎng)和一個(gè)工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)。電動汽車作為新型智慧能源，可以充分發(fā)揮作為可移動儲能單元的優(yōu)勢。對住宅區(qū)微電網(wǎng)的優(yōu)化分為兩個(gè)階段。第1個(gè)階段采用價(jià)格型需求響應(yīng)，以提高可再生能源的利用率為目標(biāo)函數(shù)，制定出實(shí)時(shí)電價(jià)。第2階段以微電網(wǎng)運(yùn)營成本和電動汽車充電成本最小為目標(biāo)函數(shù)，求解出分布式電源的運(yùn)行計(jì)劃以及電動汽車的充電計(jì)劃。對工業(yè)園區(qū)內(nèi)不進(jìn)行需求響應(yīng)，在電動汽車并入電網(wǎng)期間為微電網(wǎng)反饋電能。以工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)運(yùn)行成本最低為目標(biāo)函數(shù)，求解出電動汽車以及其他分布式電源的運(yùn)行計(jì)劃。

1 微電網(wǎng)的優(yōu)化模型

本文研究對象為基于風(fēng)-光-柴的并網(wǎng)型多微電網(wǎng)系統(tǒng)。多微電網(wǎng)系統(tǒng)包括一個(gè)住宅區(qū)域的微電網(wǎng)，一個(gè)工業(yè)園區(qū)域的微電網(wǎng)。將全天劃分為24個(gè)時(shí)段，求解出每個(gè)時(shí)段最優(yōu)的負(fù)荷值。

1.1 微電網(wǎng)成本函數(shù)

微電網(wǎng)成本的目標(biāo)函數(shù)為

minC1=CFuel+COM+CGRID+CDC

(1)

CFuel=KFuelPi

(2)

COM=KOMPi

(3)

CGRID=GpricePGRID

(4)

(5)

式(1)～式(5)中：CFuel為分布式電源燃料消耗成本；KFuel為燃料消耗系數(shù)；COM為分布式電源的運(yùn)行管理成本；KOM為運(yùn)行管理系數(shù)；CGRID為微電網(wǎng)與大電網(wǎng)的功率交互費(fèi)用，正值代表從大電網(wǎng)購電，負(fù)值代表向大電網(wǎng)反向輸電；Gprice、PGRID分別為從大電網(wǎng)購電的電價(jià)和從大電網(wǎng)吸收的功率；CDC為分布式電源的折舊成本；Cdev為分布式電源的安裝成本；r為利率，取0.08；m為分布式電源的使用壽命；Pi為分布式電源i發(fā)出的電量。

污染物處理費(fèi)用的目標(biāo)函數(shù)為

(6)

式中：Ck為k類污染物/kg的處理費(fèi)用；γk、γGRIDk分別為柴油發(fā)電機(jī)和大電網(wǎng)發(fā)電時(shí)第k類污染物的排放系數(shù)。

1.2 約束條件

(1)功率平衡約束。微電網(wǎng)運(yùn)行時(shí)，要時(shí)刻保持功率平衡。即

PWT+PPV+PDE+PGRID=Pload+PEV

(7)

式中：PDE為柴油機(jī)的發(fā)電功率；PWT為風(fēng)電輸出功率；PPV為光伏發(fā)電功率；Pload為負(fù)荷值；PEV為電動汽車充(放)電功率，>0表示充電，<0時(shí)表示放電。

(2)微電網(wǎng)與大電網(wǎng)交互功率約束，

PGrid,min≤PGrid≤PGrid,max

(8)

式中：PGrid,min與PGrid,max分別為微電網(wǎng)與大電網(wǎng)交互的最小、最大功率。

2 價(jià)格型需求響應(yīng)模型

在價(jià)格型需求響應(yīng)中，用戶通過比較各個(gè)時(shí)段電價(jià)的差異來主動調(diào)整負(fù)荷值，以此來降低用電成本。

2.1 負(fù)荷轉(zhuǎn)移模型

本文只對住宅區(qū)微電網(wǎng)進(jìn)行價(jià)格需求響應(yīng)控制，采用基于價(jià)格彈性系數(shù)的實(shí)時(shí)電價(jià)機(jī)制來對負(fù)荷進(jìn)行時(shí)序上的調(diào)整[6]。某個(gè)時(shí)段的負(fù)荷轉(zhuǎn)入或轉(zhuǎn)出量同時(shí)受到本時(shí)段和其他時(shí)段電價(jià)的影響。定義電價(jià)波動引起的用戶對電能需求變化的關(guān)系為

(9)

式中：ΔL為負(fù)荷的微增量；Δp為電價(jià)的波動量；E為彈性矩陣。

需求響應(yīng)后各個(gè)時(shí)段的負(fù)荷值為

(10)

2.2 目標(biāo)函數(shù)

以可再生能源利用率最高為目標(biāo)函數(shù)。即

(11)

式中：Pres(t)為t時(shí)刻可再生能源發(fā)電功率總和。

2.3 約束條件

(1)實(shí)時(shí)電價(jià)的變化率不超過電網(wǎng)電價(jià)的30%價(jià)格約束。即

(12)

(2)總的負(fù)荷量不發(fā)生變化，如下式所示：

(13)

3 算例分析

3.1 微電網(wǎng)參數(shù)設(shè)置

某地區(qū)的分布式電源參數(shù)及其他相關(guān)參數(shù)設(shè)置[7-8]，如表1～表3所示。住宅區(qū)微電網(wǎng)和工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)負(fù)荷曲線如圖1所示。

表1 微電網(wǎng)配置參數(shù)

表2 分布式電源成本參數(shù)

表3 污染物處理相關(guān)參數(shù)

圖1 住宅區(qū)、工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)負(fù)荷曲線

3.2 電動汽車相關(guān)參數(shù)

本文設(shè)定，電動汽車僅往返于住宅區(qū)與工業(yè)園區(qū)之間，用戶沒有其他需求，電動汽車離開和進(jìn)入住宅區(qū)微電網(wǎng)的時(shí)間分布在6:00～8:00、19:00～21:00之間。并入和離開工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)的時(shí)間分布在7:00～9:00、18:00～20:00之間。電動汽車數(shù)量為60輛。電動汽車相關(guān)參數(shù)及耗電量如表4所示[9]。

表4 電動汽車相關(guān)參數(shù)

3.3 分時(shí)電價(jià)信息

住宅區(qū)域電價(jià)與工業(yè)園區(qū)的電價(jià)有較大差別。參考文獻(xiàn)[10-11]得到分時(shí)電價(jià)信息，如表5、表6所示。本文規(guī)定電動汽車向微電網(wǎng)供電電價(jià)為0.8元/(kW·h)。微電網(wǎng)向大電網(wǎng)供電電價(jià)為本時(shí)段大電網(wǎng)電價(jià)的80%。

表5 大電網(wǎng)分時(shí)電價(jià)

表6 微電網(wǎng)電價(jià)

4 結(jié)果分析

本文采用以下3種場景對算例的結(jié)果進(jìn)行分析：

(1)住宅區(qū)、工業(yè)園區(qū)的微電網(wǎng)均不采取需求響應(yīng)。電動汽車并入電網(wǎng)后，立即充電。

(2)住宅區(qū)微電網(wǎng)采取需求響應(yīng)策略，工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)不采取需求響應(yīng)。電動汽車并入微電網(wǎng)后，以充電費(fèi)用最低為目標(biāo)函數(shù)制定充電計(jì)劃。

(3)住宅區(qū)域微電網(wǎng)采取需求響應(yīng)策略，工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)不采取需求響應(yīng)。電動汽車并入住宅區(qū)微電網(wǎng)后，以充電成本最低為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行充電；電動汽車并入工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)后，根據(jù)負(fù)荷需求進(jìn)行放電。

4.1 實(shí)時(shí)電價(jià)

各個(gè)時(shí)段最佳負(fù)荷以及實(shí)時(shí)電價(jià)如圖2、圖3所示。依靠實(shí)時(shí)電價(jià)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷的跨時(shí)段移動。需求響應(yīng)后的負(fù)荷曲線與可再生能源發(fā)電曲線更加接近，減少了微電網(wǎng)從大電網(wǎng)的購電量，降低了成本。同時(shí)，住宅區(qū)微電網(wǎng)的可再生能源的日利用率提高了3.8%，為203 kW·h。

圖2 住宅區(qū)微電網(wǎng)需求響應(yīng)曲線

圖3 住宅區(qū)微電網(wǎng)實(shí)時(shí)電價(jià)曲線

4.2 3種場景仿真結(jié)果

在第1種場景下，微電網(wǎng)中柴油機(jī)發(fā)電功率、微電網(wǎng)與大電網(wǎng)交互功率、電動汽車充電功率、可再生能源發(fā)電功率如圖4、圖5所示。電動汽車并入微電網(wǎng)后，即按最大充電功率進(jìn)行充電。為了滿足用戶的需求，微電網(wǎng)內(nèi)部除了柴油機(jī)供電外，還需從大電網(wǎng)購電。

圖4 住宅區(qū)微電網(wǎng)運(yùn)行曲線

圖5 工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)運(yùn)行曲線

在第2種場景下，微電網(wǎng)中柴油機(jī)發(fā)電功率、微電網(wǎng)與大電網(wǎng)交互功率、電動汽車充電功率、可再生能源發(fā)電功率如圖6、圖7所示。電動汽車并入電網(wǎng)后，由微電網(wǎng)按照充電費(fèi)用最低制定充電計(jì)劃。電動汽車一部分被安排在可再生能源發(fā)電量較多的時(shí)段進(jìn)行充電，另一部分被安排在大電網(wǎng)電價(jià)較低時(shí)段進(jìn)行充電，降低了電網(wǎng)運(yùn)行總成本以及電動汽車充電費(fèi)用。

圖6 住宅區(qū)微電網(wǎng)運(yùn)行曲線

圖7 工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)運(yùn)行曲線

在第3種場景下，微電網(wǎng)中柴油機(jī)發(fā)電功率、微電網(wǎng)與大電網(wǎng)交互功率、電動汽車充放電功率、可再生能源發(fā)電功率如圖8、圖9所示。由于夜間大電網(wǎng)電價(jià)較低，所以電動汽車的充電時(shí)間主要集中在夜間時(shí)段。電動汽車并入工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)后，能夠明顯減少柴油機(jī)的工作時(shí)間和從大電網(wǎng)的購電量，降低微電網(wǎng)運(yùn)行成本的同時(shí)，能夠給電動汽車用戶帶來收益。

圖8 住宅區(qū)微電網(wǎng)運(yùn)行曲線

圖9 工業(yè)園區(qū)微電網(wǎng)運(yùn)行曲線

3種場景下，電動汽車的充電成本、微電網(wǎng)運(yùn)行成本如表7所示。在第3種場景下，各項(xiàng)成本最低。與第1種場景相比，多微電網(wǎng)系統(tǒng)日運(yùn)行成本減少756元，電動汽車日充電費(fèi)用減少1 238.3元；與第2種場景相比，多微電網(wǎng)系統(tǒng)日運(yùn)行成本減少350元，電動汽車日充電費(fèi)用減少1 160.6元。

表7 3種場景的成本

5 結(jié) 論

本文通過搭建需求響應(yīng)、電動汽車充放電模型，研究了實(shí)時(shí)電價(jià)以及電動汽車有序充放電對多微電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的影響，構(gòu)建了3種場景進(jìn)行分析比較，得出了以下結(jié)論：

(1)通過制定基于價(jià)格型需求響應(yīng)的實(shí)時(shí)電價(jià)策略，實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷的轉(zhuǎn)移，提高了可再生能源的利用率，減小了微電網(wǎng)的運(yùn)行成本。

(2)通過利用電動汽車這種新型智慧能源，實(shí)現(xiàn)了電能在微電網(wǎng)內(nèi)部的流動。以較低的價(jià)格將自身的電能反饋給工業(yè)園微電網(wǎng)，減少微電網(wǎng)運(yùn)行的成本，而且也讓電動汽車用戶獲得收益，減少了充電費(fèi)用。