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    計(jì)及多種柔性負(fù)荷的虛擬電廠熱電聯(lián)合魯棒優(yōu)化調(diào)度模型

    2021-07-09 09:25:38王志南張宇華黃珂王叢
    電力建設(shè) 2021年7期
    關(guān)鍵詞:魯棒熱電時(shí)段

    王志南,張宇華,黃珂,王叢

    (上海電力大學(xué)電氣工程學(xué)院,上海市 200090)

    0 引 言

    以虛擬電廠(virtual power plant,VPP)形式聚合用戶側(cè)分散的、零碎化的分布式能源和柔性負(fù)荷(flexible load,F(xiàn)L),形成大功率、大容量穩(wěn)定可調(diào)控資源池[1-2],不受地域局限性,打破了多種能源分開(kāi)規(guī)劃、獨(dú)立運(yùn)行的既有模式,是促進(jìn)不同能源之間互補(bǔ)、提高可再生能源消納、加強(qiáng)柔性負(fù)荷管理與優(yōu)化的有效方式[3-5]。

    柔性負(fù)荷參與能源調(diào)度運(yùn)行可以有效提高系統(tǒng)調(diào)峰靈活性、平滑負(fù)荷曲線以及減少新裝機(jī)容量,是VPP在用戶側(cè)的重要可調(diào)度柔性資源。目前對(duì)負(fù)荷側(cè)柔性負(fù)荷的優(yōu)化研究大多只局限于電功率優(yōu)化,對(duì)于熱/電聯(lián)合系統(tǒng)下的多種不同特性柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行考慮不足[6-9]。文獻(xiàn)[6]在考慮用戶用電經(jīng)濟(jì)性和電網(wǎng)供需關(guān)系下,構(gòu)建了一種以典型冰蓄冷空調(diào)為柔性對(duì)象的虛擬電廠雙層優(yōu)化模型。文獻(xiàn)[7]從柔性負(fù)荷上調(diào)/下調(diào)備用容量角度出發(fā),來(lái)分析柔性負(fù)荷的靈活調(diào)節(jié)作用。文獻(xiàn)[8-9]在計(jì)及負(fù)荷削減特性基礎(chǔ)上,又分別考慮了激勵(lì)負(fù)荷和轉(zhuǎn)移特性負(fù)荷。然而上述文獻(xiàn)中大多只側(cè)重于電力網(wǎng)中柔性負(fù)荷優(yōu)化,缺乏對(duì)熱柔性負(fù)荷的考慮。

    在熱電聯(lián)合運(yùn)行的基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)[10]以舒適度模糊性為指標(biāo),將熱負(fù)荷轉(zhuǎn)化為具有彈性可調(diào)的區(qū)間變化,使用自回歸平均模型表示其動(dòng)態(tài)耦合關(guān)系,分析熱量在時(shí)間軸上的可調(diào)性。文獻(xiàn)[11]從供需角度考慮了冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)中可平移負(fù)荷的運(yùn)行特性。然而,上述文獻(xiàn)對(duì)柔性負(fù)荷考慮形式較為單一,未涉及熱電系統(tǒng)下多種柔性負(fù)荷之間的協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行,且較少考慮熱電聯(lián)合運(yùn)行中多種不確定因素的影響。

    VPP熱電聯(lián)合運(yùn)行中要面臨風(fēng)電、光伏和柔性負(fù)荷等多種不確定因素,給源、荷雙側(cè)協(xié)調(diào)運(yùn)行造成一定難度。在大多實(shí)際情況中,隨機(jī)變量確切的概率密度分布和隸屬度關(guān)系難以準(zhǔn)確獲得,基于誤差區(qū)間分析的魯棒優(yōu)化能夠較好地解決預(yù)測(cè)誤差對(duì)系統(tǒng)造成的不穩(wěn)定威脅,被更多運(yùn)用到不確定性處理中[12-14]。文獻(xiàn)[6-11]采用確定性模型或基于概率分析的多場(chǎng)景方法來(lái)處理系統(tǒng)中的不確定性,未能提高系統(tǒng)運(yùn)行魯棒性。文獻(xiàn)[12-13]采用魯棒優(yōu)化處理風(fēng)、光出力的不確定性,通過(guò)考慮不確定因素的邊界情況來(lái)提高系統(tǒng)決策的穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[14]通過(guò)調(diào)節(jié)魯棒系數(shù)來(lái)平衡VPP運(yùn)行穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)性的問(wèn)題。然而,現(xiàn)有研究中較少涉及到熱電聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)下多種柔性負(fù)荷的不確定問(wèn)題分析,且未考慮不同魯棒系數(shù)下多種柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化問(wèn)題。

    基于以上分析,本文首先從用戶側(cè)自主響應(yīng)角度構(gòu)建可削減、可轉(zhuǎn)移、可平移柔性負(fù)荷的數(shù)學(xué)模型,分別以熱/電負(fù)荷曲線標(biāo)準(zhǔn)差值和系統(tǒng)綜合運(yùn)行成本最低為目標(biāo),建立考慮柔性負(fù)荷的VPP熱電聯(lián)合雙層協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行模型。上層通過(guò)優(yōu)化負(fù)荷曲線,來(lái)解決VPP熱電聯(lián)合系統(tǒng)下多種柔性負(fù)荷間的協(xié)調(diào)優(yōu)化問(wèn)題;下層在上層的基礎(chǔ)上,來(lái)實(shí)現(xiàn)VPP熱電聯(lián)合下各個(gè)設(shè)備最優(yōu)出力,從而提高經(jīng)濟(jì)效益。針對(duì)系統(tǒng)中的不確定性,采用魯棒優(yōu)化方式處理,以置信區(qū)間描述風(fēng)、光出力和柔性負(fù)荷的預(yù)測(cè)誤差波動(dòng)。通過(guò)調(diào)節(jié)魯棒系數(shù),分析不同風(fēng)險(xiǎn)水平下多種柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化的效果,提高熱電聯(lián)合系統(tǒng)運(yùn)行的魯棒性。

    1 含柔性負(fù)荷的VPP熱電聯(lián)合運(yùn)行框架

    1.1 系統(tǒng)運(yùn)行框架與優(yōu)化思路

    本文在傳統(tǒng)熱電聯(lián)供的電力流、熱力流和天然氣流三者協(xié)調(diào)運(yùn)行基礎(chǔ)上,建立了VPP熱電聯(lián)合雙層協(xié)調(diào)優(yōu)化模型,上層以多種柔性負(fù)荷之間的協(xié)調(diào)優(yōu)化,來(lái)平滑負(fù)荷曲線;下層通過(guò)合理安排熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組(combined heat and power,CHP)、燃?xì)忮仩t(gas boiler,GB)、電儲(chǔ)能(battery storage,BS)、熱儲(chǔ)能(heat storage,HS)等機(jī)組的出力來(lái)促進(jìn)不同能源間協(xié)調(diào)互補(bǔ),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行??紤]到熱功率傳輸具有一定延遲性和用戶對(duì)熱負(fù)荷溫度感知的模糊性,故本文只考慮熱負(fù)荷中具有可削減、可平移特性的柔性負(fù)荷。系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)構(gòu)Fig.1 System operation structure

    在熱/電柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化基礎(chǔ)上,充分考慮系統(tǒng)內(nèi)多種不確定因素,采用魯棒優(yōu)化方法來(lái)處理系統(tǒng)內(nèi)風(fēng)、光出力和柔性負(fù)荷的不確定性,以置信區(qū)間來(lái)描述其預(yù)測(cè)誤差波動(dòng)。在熱/電聯(lián)合運(yùn)行基礎(chǔ)上,通過(guò)多種柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)運(yùn)行來(lái)優(yōu)化熱/電負(fù)荷曲線,以系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)最優(yōu)為目標(biāo),來(lái)求解VPP熱電聯(lián)合系統(tǒng)的日前優(yōu)化方案,具體流程如圖2所示。

    圖2 系統(tǒng)優(yōu)化流程Fig.2 System optimization process

    1.2 用戶側(cè)柔性負(fù)荷特性分析

    為充分挖掘負(fù)荷側(cè)柔性資源的調(diào)度潛力,首先建立多種柔性負(fù)荷數(shù)學(xué)模型,包括可平移、可轉(zhuǎn)移、可削減柔性負(fù)荷。

    1.2.1 可平移負(fù)荷

    可平移負(fù)荷(shiftable loads,SL)以固定工作時(shí)長(zhǎng)按調(diào)度計(jì)劃在時(shí)間軸上進(jìn)行多時(shí)段整體平移,如洗衣機(jī)、熱水器等。

    以24 h為1個(gè)調(diào)度周期T,未響應(yīng)前的可平移負(fù)荷功率分布向量Lshift為:

    Lshift=(0,…,Pts,Pts+1,…,Pts+td-1,…,0)

    (1)

    式中:Pts為起始時(shí)刻的可平移負(fù)荷;ts、td分別為可平移負(fù)荷的起始、持續(xù)時(shí)間。

    以[tsh-,tsh+]為可接受平移區(qū)間,則調(diào)度后的可平移負(fù)荷起始時(shí)段τ為:

    τ∈[tsh-,tsh+-td+1]

    (2)

    為保證其用電的連續(xù)性,應(yīng)滿足:

    (3)

    式中:αt為判斷負(fù)荷是否發(fā)生平移的0-1狀態(tài)變量,αt=1表示負(fù)荷發(fā)生了平移。

    調(diào)度后的可平移負(fù)荷功率分布向量Pshift為:

    Pshift=(0,…,Pτ,Pτ+1,…,Pτ+td-1,…,0)

    (4)

    響應(yīng)調(diào)度后用戶相應(yīng)的補(bǔ)償費(fèi)用Cshift為:

    (5)

    1.2.2 可轉(zhuǎn)移負(fù)荷

    與可平移負(fù)荷相比,可轉(zhuǎn)移負(fù)荷(translational load,TL)的工作時(shí)段、工作時(shí)長(zhǎng)和轉(zhuǎn)移量大小皆可調(diào)節(jié),沒(méi)有時(shí)間連續(xù)性約束,轉(zhuǎn)移后分布時(shí)段較為分散,靈活度更高。調(diào)度前后的可轉(zhuǎn)移負(fù)荷總功率須在可轉(zhuǎn)移區(qū)間[ttr-,ttr+]上滿足一致不變性:

    (6)

    式中:Ltrans,t、Ptrans,t分別為t時(shí)刻調(diào)度前、后的可轉(zhuǎn)移負(fù)荷功率。

    除了對(duì)轉(zhuǎn)移功率進(jìn)行約束外,還需要對(duì)可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的最小持續(xù)時(shí)間進(jìn)行約束:

    (7)

    (8)

    響應(yīng)調(diào)度后用戶相應(yīng)的補(bǔ)償費(fèi)用Ctrans為:

    (9)

    1.2.3 可削減負(fù)荷

    可削減負(fù)荷(reducible load,RL)在響應(yīng)調(diào)度指令后對(duì)用戶部分用電量進(jìn)行削減,t時(shí)刻削減后的負(fù)荷功率Pcut,t為:

    Pcut,t=(1-utγt)Lcut,t

    (10)

    式中:Lcut,t為t時(shí)刻調(diào)度前可削減負(fù)荷功率;布爾變量γt表示t時(shí)刻是否發(fā)生削減的狀態(tài)變量,γt∈{0, 1};ut為t時(shí)刻的負(fù)荷削減系數(shù)。

    為了保證用戶用電的舒適性,不能頻繁地對(duì)用戶負(fù)荷進(jìn)行調(diào)度,需要對(duì)削減次數(shù)以及連續(xù)削減時(shí)間進(jìn)行約束:

    (11)

    (12)

    (13)

    響應(yīng)調(diào)度后用戶獲得相應(yīng)的補(bǔ)償費(fèi)用Ccut為:

    (14)

    2 系統(tǒng)不確定性處理

    針對(duì)VPP熱電聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)中風(fēng)、光出力和柔性負(fù)荷的不確定性,采用魯棒優(yōu)化來(lái)進(jìn)行處理。系統(tǒng)內(nèi)不確定變量為:

    xi,t=[Pw,t,Ppv,t,Pshift,t,Ptrans,t,Pcut,t,Qshift,t,Qcut,t]

    (15)

    式中:Pw,t、Ppv,t分別為風(fēng)電、光伏的輸出功率;Qshift,t、Qcut,t分別為可平移、可削減熱柔性負(fù)荷功率。

    以置信區(qū)間來(lái)描述其預(yù)測(cè)誤差波動(dòng)范圍,考慮形式如下:

    (16)

    (17)

    (18)

    采用魯棒優(yōu)化處理要考慮其“最?lèi)毫印睏l件下發(fā)生的情況,故由式(16)所做出的決策會(huì)變得過(guò)于保守,而喪失經(jīng)濟(jì)性。為避免上述結(jié)果的產(chǎn)生,在此基礎(chǔ)上,引入魯棒控制系數(shù)Γ來(lái)調(diào)節(jié),?!蔥0, |J|],J為魯棒優(yōu)化所處理不確定參數(shù)的集合,此時(shí),不確定變量xi,t取值區(qū)間集合與魯棒系數(shù)的關(guān)系為:

    (19)

    式中:S(Γ)為隨機(jī)變量的取值范圍與魯棒系數(shù)的集合;變量βi由魯棒系數(shù)Γ決定。

    3 VPP熱電聯(lián)合雙層協(xié)調(diào)運(yùn)行模型

    在熱電聯(lián)合運(yùn)行下,充分考慮不同特性柔性負(fù)荷之間的協(xié)調(diào)互補(bǔ)性,且計(jì)及系統(tǒng)內(nèi)多種不確定性因素影響,建立VPP熱電聯(lián)合雙層協(xié)調(diào)運(yùn)行模型。上層以熱/電負(fù)荷曲線標(biāo)準(zhǔn)差最小為目標(biāo)函數(shù),來(lái)優(yōu)化負(fù)荷曲線,解決VPP熱電聯(lián)合系統(tǒng)下多種柔性負(fù)荷間的協(xié)調(diào)優(yōu)化問(wèn)題。下層在上層的基礎(chǔ)上,以系統(tǒng)綜合成本最低為目標(biāo)函數(shù),解決VPP熱電聯(lián)合下各個(gè)設(shè)備最優(yōu)出力問(wèn)題,提高經(jīng)濟(jì)效益。

    3.1 上層協(xié)調(diào)優(yōu)化模型

    3.1.1 目標(biāo)函數(shù)

    上層以系統(tǒng)中熱/電負(fù)荷曲線標(biāo)準(zhǔn)差D最小為目標(biāo),即:

    (20)

    1)電負(fù)荷曲線標(biāo)準(zhǔn)差。

    (21)

    Xt=[Pb,t,Pshift,t,Ptrans,t,Pcut,t]

    (22)

    式中:Xt為t時(shí)刻的電負(fù)荷矩陣;E為全為1的列向量;Pb,t為t時(shí)刻基礎(chǔ)電負(fù)荷功率。

    2)熱負(fù)荷曲線標(biāo)準(zhǔn)差。

    (23)

    Yt=[Qb,t,Qshift,t,Qcut,t]

    (24)

    式中:Yt為t時(shí)刻的熱負(fù)荷矩陣;Qb,t為t時(shí)刻基礎(chǔ)熱負(fù)荷功率。

    3.1.2 約束條件

    熱/電柔性負(fù)荷在滿足式(1)—(14)約束外,還要建立其魯棒優(yōu)化模型下的不確定約束,即:

    (25)

    (26)

    (27)

    (28)

    (29)

    (30)

    (31)

    (32)

    (33)

    (34)

    δshift,t≥1

    (35)

    δtrans,t≥1

    (36)

    δcut,t≥1

    (37)

    δq_shift,t≥1

    (38)

    δq_cut,t≥1

    (39)

    3.2 下層聯(lián)合運(yùn)行模型

    3.2.1 目標(biāo)函數(shù)

    下層以熱/電聯(lián)合系統(tǒng)中能耗、補(bǔ)償、運(yùn)維、環(huán)境以及交互的綜合成本F最低為目標(biāo),即

    (40)

    1)能耗成本。

    (41)

    式中:ηCHP,i、ηGB分別為CHP和GB的效率系數(shù);RN、HN分別為天然氣價(jià)格和熱值。

    2)運(yùn)維成本。

    (42)

    式中:μchp、μes、μqs、μgb、μw、μpv分別為熱電聯(lián)產(chǎn)、蓄電池、儲(chǔ)熱槽、鍋爐、風(fēng)電和光伏機(jī)組的運(yùn)維系數(shù)。

    3)環(huán)境成本。

    (43)

    式中:Vek、Dek分別為CHP和GB第k種污染物的排放量和單位成本系數(shù);Vk為第k種污染物的懲罰成本。

    4)與電網(wǎng)交互成本。

    (44)

    式中:Cprice,t為系統(tǒng)在t時(shí)刻與電網(wǎng)交互電價(jià)。

    3.2.2 約束條件

    1)熱、電能量平衡約束。

    (45)

    (46)

    式中:ηe,i、ηl,i分別為第i個(gè)CHP單元的發(fā)電效率和損失率。

    2)風(fēng)、光不確定性約束。

    (47)

    (48)

    (49)

    (50)

    δw,t≥1

    (51)

    δpv,t≥1

    (52)

    3)儲(chǔ)能設(shè)備約束。

    (53)

    考慮到儲(chǔ)能設(shè)備自身特性以及周期運(yùn)行約束,須滿足如下條件:

    (54)

    (55)

    (56)

    式中:L、I分別為儲(chǔ)能設(shè)備充、放電次數(shù)最大值。

    4)CHP、GB和主電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率約束。

    (57)

    5)爬坡率約束。

    -rm,down≤Pm,t-Pm,t-1≤rm,up

    (58)

    式中:rm,down、rm,up分別為設(shè)備m(m=CHP,GB)向下、向上的爬坡率。

    3.3 效果評(píng)價(jià)指標(biāo)

    本文采用平滑性指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)來(lái)衡量多種柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化后的效果。

    1)平滑性指標(biāo)f1。

    負(fù)荷曲線標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算如式(21)—(24)所示,并以?xún)?yōu)化前后兩者差值作為衡量曲線平滑性指標(biāo)。

    f1=D0-D

    (59)

    式中:D0、D分別為柔性負(fù)荷參與前、后負(fù)荷曲線的標(biāo)準(zhǔn)差。

    2)經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)f2。

    以?xún)?yōu)化前后系統(tǒng)綜合成本的差值來(lái)衡量,差值越來(lái)越大,經(jīng)濟(jì)性越優(yōu)。

    f2=F0-F

    (60)

    式中:F0、F分別為柔性負(fù)荷參與前、后的系統(tǒng)綜合成本。

    3.4 問(wèn)題求解

    上述所建立的計(jì)及柔性負(fù)荷的VPP熱電聯(lián)合魯棒優(yōu)化模型為0-1混合整數(shù)線性規(guī)劃(mixed integer linear programming, MILP)模型。本文采用GAMS軟件CPLEX求解器對(duì)其模型進(jìn)行尋優(yōu),求解優(yōu)化流程如圖3所示。

    圖3 系統(tǒng)求解流程Fig.3 System solution flow

    4 算例分析

    4.1 參數(shù)設(shè)置

    本文以北方某園區(qū)為研究對(duì)象,單位調(diào)度時(shí)長(zhǎng)為1 h。其中相關(guān)機(jī)組的污染物排放量、環(huán)境懲罰參數(shù)取自文獻(xiàn)[15];分時(shí)電價(jià)取自文獻(xiàn)[16];GB、CHP機(jī)組參數(shù)見(jiàn)表1;3類(lèi)柔性負(fù)荷的相關(guān)參數(shù)如表2—4所示。可削減負(fù)荷的削減系數(shù)為0.7,天然氣價(jià)格為2.64元/m3,單位熱值為9.7 kW·h/m3。

    表1 可控機(jī)組參數(shù)Table 1 Parameters of controllable units

    表2 可平移負(fù)荷參數(shù)Table 2 Parameters of shiftable loads

    表3 可轉(zhuǎn)移負(fù)荷參數(shù)Table 3 Parameters of transferable loads

    表4 可削減負(fù)荷參數(shù)Table 4 Parameters of reducible loads

    4.2 不同場(chǎng)景下柔性負(fù)荷優(yōu)化效果分析

    為了分析多種柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化對(duì)系統(tǒng)的影響,本文設(shè)置3種不同場(chǎng)景來(lái)進(jìn)行對(duì)比分析,來(lái)驗(yàn)證本文所提方法的優(yōu)越性。場(chǎng)景1不考慮柔性負(fù)荷參與;場(chǎng)景2考慮部分柔性負(fù)荷參與;場(chǎng)景3綜合考慮電/熱多種柔性負(fù)荷參與。具體場(chǎng)景設(shè)置如表5所示。

    表5 場(chǎng)景設(shè)置Table 5 Setting of scenes

    多種柔性負(fù)荷的協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行不僅可以減少凈成本、提高經(jīng)濟(jì)性,還能對(duì)負(fù)荷起到一定的調(diào)節(jié)作用。本文將經(jīng)濟(jì)性和平滑性作為評(píng)估優(yōu)化結(jié)果的2個(gè)指標(biāo),不同場(chǎng)景下電/熱柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化效果對(duì)比如圖4所示。

    圖4 不同場(chǎng)景下優(yōu)化效果對(duì)比Fig.4 Comparison of optimization effect in different scenarios

    可以看出,在綜合考慮多種柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化后,在供電高峰時(shí)段的部分負(fù)荷功率發(fā)生了時(shí)空上的轉(zhuǎn)移、平移和削減,負(fù)荷曲線的平滑性有了明顯的改善,緩解高峰供電壓力的同時(shí)也提高了系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。同時(shí),為了保證客觀性與實(shí)用性,多種柔性負(fù)荷優(yōu)化后并不改變?cè)胸?fù)荷的峰谷趨勢(shì)走向,可接受平移區(qū)間和轉(zhuǎn)移區(qū)間設(shè)置與現(xiàn)實(shí)情況相符,避免了柔性負(fù)荷優(yōu)化后出現(xiàn)在響應(yīng)能力較弱的00:00—04:00時(shí)段。其效果評(píng)價(jià)指標(biāo)如表6所示。由于場(chǎng)景1未考慮柔性負(fù)荷參與,故優(yōu)化前后調(diào)度策略未發(fā)生變化,差值為0;而場(chǎng)景2和3,電/熱曲線平滑性都所有上升,經(jīng)濟(jì)性也更優(yōu)。在綜合考慮電/熱柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化后,電負(fù)荷曲線標(biāo)準(zhǔn)差從146.70 kW減少到104.08 kW,平滑性提高了29.05%,熱負(fù)荷曲線標(biāo)準(zhǔn)差從64.766 kW減少到32.427 kW,曲線平滑性提高49.93%,同時(shí),節(jié)約成本為728.17元,系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性提高了7.5%。

    表6 不同場(chǎng)景下優(yōu)化效果指標(biāo)對(duì)比Table 6 Comparison of performance indices of optimization under different scenarios

    以場(chǎng)景3中電負(fù)荷為例,對(duì)多種柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化情況進(jìn)行詳細(xì)分析,優(yōu)化前、后柔性負(fù)荷分布情況如圖5所示。綜合考慮柔性負(fù)荷后,可平移電負(fù)荷1和可平移電負(fù)荷2在保證用電時(shí)間連續(xù)性和可接受平移區(qū)間下,分別從晚高峰時(shí)段20:00—22:00和午高峰時(shí)段12:00—13:00平移到了06:00—08:00和08:00—09:00的用電低谷時(shí)段,以緩解電網(wǎng)高峰的供電壓力。可轉(zhuǎn)移負(fù)荷在滿足最小持續(xù)轉(zhuǎn)移時(shí)間和可接受轉(zhuǎn)移區(qū)間下,從原來(lái)次高峰時(shí)段13:00—16:00轉(zhuǎn)移到電價(jià)平時(shí)和谷時(shí)多個(gè)時(shí)段,從原來(lái)4個(gè)時(shí)刻拆分成了6個(gè)時(shí)刻,其中大部分分布在05:00—07:00的低谷期,小部分分布在15:00—17:00的電價(jià)平時(shí)段,在削峰填谷的同時(shí),也使得負(fù)荷曲線更加平滑??上鳒p負(fù)荷分布在整個(gè)調(diào)度周期,多個(gè)時(shí)刻皆有響應(yīng),主要集中在11:00—14:00和18:00—21:00的2個(gè)高峰時(shí)段,并滿足最大、最小持續(xù)削減時(shí)間??梢钥闯觯喾N柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化后,負(fù)荷曲線的平滑性有了明顯的改善,緩解了高峰供電壓力。

    圖5 柔性負(fù)荷優(yōu)化前后效果對(duì)比Fig.5 Comparison of effect before and after optimization of flexible load

    4.3 優(yōu)化策略分析

    不同魯棒系數(shù)下,柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化效果如圖6所示。魯棒系數(shù)Γ取值不同代表著VPP決策者對(duì)柔性負(fù)荷不確定因素所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)不同,可將魯棒系數(shù)水平劃分為4部分,分別代表決策者為激進(jìn)型、較激進(jìn)型、較保守型和保守型,不同魯棒系數(shù)下柔性負(fù)荷優(yōu)化效果如圖6所示。當(dāng)Γ值較小時(shí),決策者更偏向于風(fēng)險(xiǎn)選擇,隨著Γ增大,基于決策的魯棒性,系統(tǒng)中可調(diào)柔性負(fù)荷減少,偏向于不確定因素的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避,系統(tǒng)穩(wěn)定性增強(qiáng)。對(duì)圖6(a)而言,在11:00—14:00和18:00—21:00時(shí)段,表現(xiàn)為可削減電負(fù)荷功率隨魯棒系數(shù)增大而不斷減少,而在05:00—11:00和14:00—17:00時(shí)段表現(xiàn)為優(yōu)化后的可轉(zhuǎn)移負(fù)荷和可平移負(fù)荷的功率變化軌跡,皆為減少趨勢(shì)。與電負(fù)荷相比,熱負(fù)荷曲線較為平緩,可削減熱負(fù)荷隨魯棒控制系數(shù)的變化趨勢(shì)集中體現(xiàn)在11:00—14:00和17:00—20:00的負(fù)荷高峰時(shí)段,而優(yōu)化后可平移熱負(fù)荷變化軌跡集中體現(xiàn)在06:00—10:00時(shí)段,隨著Γ增大有不同程度的減少。

    圖6 不同魯棒系數(shù)下柔性負(fù)荷優(yōu)化效果Fig.6 Optimal configuration effect of flexible load under different robustness coefficients

    不同魯棒系數(shù)下,柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化效果評(píng)價(jià)指標(biāo)如表7所示。可以看出,優(yōu)化后電/熱負(fù)荷曲線的平滑性和系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性都隨著可調(diào)控柔性負(fù)荷含量減少而有所下降。當(dāng)Γ分別從0.1增加至0.9時(shí),與未考慮柔性負(fù)荷場(chǎng)景相比,電/熱負(fù)荷曲線標(biāo)準(zhǔn)差的差值分別從44.52、30.92 kW減小為19.87、20.04 kW,負(fù)荷曲線波動(dòng)程度增大,平滑度指標(biāo)下降;而系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性從6.4%降低至2.31%。這是因?yàn)殡S著魯棒控制系數(shù)增大,系統(tǒng)趨于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避,越多考慮柔性負(fù)荷的不確定因素,運(yùn)行穩(wěn)定性有所提高,而經(jīng)濟(jì)性有所下降。系統(tǒng)魯棒性與經(jīng)濟(jì)性呈負(fù)相關(guān)變化,不同魯棒系數(shù)下的效果評(píng)價(jià)指標(biāo)可以為不同風(fēng)險(xiǎn)偏好的決策者,提供更多靈活的選擇。

    表7 不同魯棒系數(shù)下的優(yōu)化效果對(duì)比Table 7 Comparison of optimization effect under different robustness coefficients

    當(dāng)Γ=0時(shí),綜合考慮電/熱柔性負(fù)荷后的功率優(yōu)化調(diào)度情況如圖7所示。在00:00—07:00電價(jià)較低時(shí)段,CHP1和CHP2發(fā)電量減少,VPP參與電網(wǎng)購(gòu)電來(lái)滿足電負(fù)荷需求,通過(guò)GB和CHP1機(jī)組產(chǎn)熱來(lái)滿足熱負(fù)荷需求。在10:00—18:00電價(jià)較高時(shí)段,可控單元發(fā)電量提高,甚至滿發(fā),在滿足負(fù)荷需求的情況下,為追求利益的最大化,向電網(wǎng)輸送更多功率。在19:00—24:00時(shí)段,VPP與電網(wǎng)交互功率減少,主要通過(guò)優(yōu)化CHP1、CHP2機(jī)組出力來(lái)實(shí)現(xiàn)熱電聯(lián)合運(yùn)行。對(duì)電儲(chǔ)能和熱儲(chǔ)能而言,通過(guò)能量在時(shí)間軸上轉(zhuǎn)移的調(diào)峰方式,來(lái)實(shí)現(xiàn)基于分時(shí)電價(jià)的套利行為,同時(shí)可以在負(fù)荷高峰時(shí)段,減緩電網(wǎng)的供電壓力,起到一定輔助服務(wù)作用。

    圖7 VPP熱電聯(lián)合運(yùn)行功率優(yōu)化Fig.7 VPP combined heat and power operation power optimization diagram

    5 結(jié) 語(yǔ)

    本文從用戶側(cè)角度構(gòu)建了多種柔性負(fù)荷數(shù)學(xué)模型,并充分考慮系統(tǒng)內(nèi)不確定性,提出了一種計(jì)及柔性負(fù)荷的VPP熱電聯(lián)合魯棒優(yōu)化調(diào)度方法,得到如下結(jié)論:

    1)多種柔性負(fù)荷間的協(xié)調(diào)運(yùn)行對(duì)優(yōu)化負(fù)荷曲線、減緩高峰供電壓力,提高系統(tǒng)穩(wěn)定性有著重要作用,與未考慮柔性負(fù)荷場(chǎng)景相比,電/熱負(fù)荷曲線的平滑性分別提高了29.05%和49.93%,系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性提高了7.5%。

    2)魯棒優(yōu)化中魯棒系數(shù)有效地刻畫(huà)了多種柔性負(fù)荷的不確定性,隨著魯棒系數(shù)增加,越多考慮系統(tǒng)中的不確定因素,運(yùn)行魯棒性越高。

    3)不同魯棒系數(shù)下的電/熱柔性負(fù)荷協(xié)調(diào)優(yōu)化效果對(duì)比,為決策者提供一定參考價(jià)值,可以根據(jù)決策者的不同風(fēng)險(xiǎn)偏好,為決策實(shí)施提供更靈活的選擇。

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