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    基于共享儲能的微網(wǎng)園區(qū)系統(tǒng)能量協(xié)同優(yōu)化

    2021-09-28 05:36:48周步祥鄒家惠董申廖敏芳張致強(qiáng)
    電氣傳動 2021年18期
    關(guān)鍵詞:微源微網(wǎng)出力

    周步祥,鄒家惠,董申 ,廖敏芳,張致強(qiáng)

    (1.四川大學(xué)電氣工程學(xué)院,四川 成都 610065;2.四川省電力公司建設(shè)工程咨詢分公司,四川 成都 610011;3.中國核動力研究設(shè)計院核反應(yīng)堆系統(tǒng)設(shè)計技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川 成都 610011)

    目前對于能源互聯(lián)網(wǎng)(energy internet,EI)的研究,有些國家已經(jīng)不僅限于理論的研究,開始步入實(shí)踐階段。一種未來可再生電力能源傳輸和管理(future renewable electrical energy delivery&management,F(xiàn)REEDM)系統(tǒng),由美國北卡羅萊納州立大學(xué)提出,目前已經(jīng)成為初步具備能源互聯(lián)網(wǎng)特征的能量管理系統(tǒng)[1]。德國技術(shù)創(chuàng)新計劃E-energy從自動在線測試儀(in circuit tester,ICT)技術(shù)與現(xiàn)有整個電力系統(tǒng)融合的角度,提出了能源互聯(lián)網(wǎng)的概念,并在實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行雙側(cè)協(xié)調(diào)方面取得了較為顯著的應(yīng)用效果[2]。日本建立的數(shù)字電網(wǎng)使電能自身攜帶的信息進(jìn)行電力的調(diào)度和優(yōu)化,從而提升了能源互聯(lián)網(wǎng)的信息交互技術(shù),引領(lǐng)其步入到一個新的層次。我國對于能源互聯(lián)網(wǎng)的研究工作已經(jīng)進(jìn)入到白熱化階段,尤其是今年國家電網(wǎng)的會議上提出的“泛在電力物聯(lián)網(wǎng)”的概念,將該技術(shù)的研究推進(jìn)高潮。

    “源-網(wǎng)-荷-儲”是實(shí)現(xiàn)能源互聯(lián)網(wǎng)的重要途徑,共享儲能是其中關(guān)鍵技術(shù)。文獻(xiàn)[3]的研究對象為居民社區(qū),為解決社區(qū)綜合能源系統(tǒng)多能需求,如冷、熱、電,提出了利用混合整數(shù)線性規(guī)劃超結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行問題的解決。為保障園區(qū)合理的投資回報,文獻(xiàn)[4]從“源-網(wǎng)-荷-儲”微平衡市場、網(wǎng)對網(wǎng)輔助服務(wù)、優(yōu)化控制運(yùn)行、新型備用容量機(jī)制、內(nèi)外兩級購售電等方面,提出微網(wǎng)運(yùn)營主體一體化以及投資主體多元化的模型,對該園區(qū)建立一體化運(yùn)營模式,提出微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性分析方法。文獻(xiàn)[5]對分布式能源隨機(jī)建模,采用場景分析法分析,并建立了冷熱電聯(lián)產(chǎn)(combined cooling heating and power,CCHP)系統(tǒng)、新能源以及儲能的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)聯(lián)合調(diào)度模型。上述研究都是對于社區(qū)以及園區(qū)的區(qū)域調(diào)度模型的分析,對于園區(qū)的能量協(xié)調(diào)優(yōu)化研究不夠深入。

    本文研究在能源互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下,以電力為主要能源,構(gòu)建園區(qū)微網(wǎng)與共享儲能結(jié)合的優(yōu)化調(diào)度模型。根據(jù)微網(wǎng)能量約束條件以及負(fù)荷的預(yù)測數(shù)據(jù),調(diào)整分布式能源出力,進(jìn)而根據(jù)成本建立的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行計算,調(diào)整各微源包括共儲能的實(shí)際出力。采用模糊遺傳算法計算得到最優(yōu)協(xié)調(diào)出力結(jié)果。

    1 “源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)營模式及模型構(gòu)建

    1.1 協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)營模式

    “源-網(wǎng)-荷-儲”傳統(tǒng)的運(yùn)營模式是一個包括“電源”、“電網(wǎng)”、“負(fù)荷”、“儲能”的統(tǒng)一整體解決方案的運(yùn)營模式,該模式主要為“源-源”互補(bǔ)、“源-網(wǎng)”協(xié)調(diào)、“網(wǎng)-荷-儲”互動。基于能源互聯(lián)網(wǎng)的“源-網(wǎng)-荷-儲”模式,則可應(yīng)用于整個廣泛的能源行業(yè),且信息交互更為多元,主要體現(xiàn)在以下2個方面:

    1)多種能源互補(bǔ)?;谀茉椿ヂ?lián)網(wǎng)的“源”包括多種能源,不僅僅指電力,石油、天然氣等能源也包括在內(nèi),能源之間互不協(xié)調(diào),強(qiáng)調(diào)各能源之間可相互替代,用戶可任意選擇能源的不同種取用方式。

    2)“源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)調(diào)。協(xié)調(diào)內(nèi)容主要包括能源的開發(fā)利用、能量傳輸網(wǎng)絡(luò)之間以及資源運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)之間的協(xié)調(diào),還包括能源領(lǐng)域的用能綜合管理。其架構(gòu)如圖1所示。

    圖1 微網(wǎng)園區(qū)“源-網(wǎng)-荷-儲”示意圖Fig.1 Schematic diagram of“generation-grid-load-storage”in the micro-grid park

    微電網(wǎng)是一個具備自我控制和自我能量管理的自治系統(tǒng),既可以與外部電網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行,也可以孤立運(yùn)行[6]。微電網(wǎng)包括可調(diào)度單元、能源存儲系統(tǒng)和需求側(cè)管理系統(tǒng)[7]。保障微網(wǎng)內(nèi)能源供需平衡,減少棄風(fēng)、棄光率,以達(dá)到促進(jìn)節(jié)能、降低園區(qū)微網(wǎng)運(yùn)行成本的目的,使經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、環(huán)境等綜合效益最大化。

    1.2 園區(qū)微網(wǎng)模型構(gòu)建

    文章以分布式電源(distributed generation,DG)為主構(gòu)建園區(qū)微網(wǎng)模型。微網(wǎng)社區(qū)能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型如圖2所示。圖2中,由用戶、電動汽車、蓄電池等具有的儲能裝置共同組成一個共享儲能系統(tǒng),與分布式能源一起參與該園區(qū)系統(tǒng)的電能調(diào)度。社區(qū)運(yùn)營商配有風(fēng)電、光伏和共享儲能,用戶安裝有小型光伏電源。

    圖2 社區(qū)能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型圖Fig.2 The diagram of community energy system structure model

    為了滿足用戶自身用電需求以及能源合理利用,在用電高峰期,自產(chǎn)電能無法供給大量用電負(fù)荷時,需從社區(qū)運(yùn)營商購電,而用戶在用電低谷期,則將多余電能輸送至運(yùn)營商。運(yùn)營商負(fù)責(zé)調(diào)配電能的輸送,園區(qū)電能之間可以相互利用,當(dāng)園區(qū)電能不夠,則從大電網(wǎng)購電以滿足用戶用電需求。用戶需要向運(yùn)營商支付一定數(shù)額租賃費(fèi),運(yùn)營商需為園區(qū)提供合理電能調(diào)度優(yōu)化安排,以及協(xié)調(diào)與大電網(wǎng)之間的電能交易。圖3為用戶電量交易模型圖。

    圖3 用戶電量交易模型Fig.3 User power transaction model

    1.2.1 共享儲能模型

    假設(shè)充電、放電效率分別為ηin,ηout,計及儲能在能量轉(zhuǎn)換中的損失,且0≤ηin≤1,0≤ηout≤1,則電能充放電模型為[8]

    式中:SOC(t)為 t時刻電能的荷電;pinESS,n,t,poutESS,n,t分別為用戶n在t時段內(nèi)的充、放電功率。

    共享儲能運(yùn)營商的調(diào)配作用,致使整個園區(qū)微源與微源、儲能之間相互配合,用電低谷時期,DG出力部分作用于負(fù)荷,剩下的供給儲能,以保證用電高峰時期、DG無法滿足用電需求時,儲能發(fā)電,以減少從大電網(wǎng)的購電成本,亦可用在戶之間的電力調(diào)配。

    1.2.2 用戶電負(fù)荷模型

    用戶電負(fù)荷模型,包括用戶家用電以及電動汽車等,運(yùn)用檢查技術(shù)預(yù)測出用戶負(fù)荷需求為[9]

    式中:le,n,t為用戶n在t時段內(nèi)的電負(fù)荷需求;T為一整天的所有時間段。

    2 園區(qū)微網(wǎng)目標(biāo)函數(shù)及約束條件

    2.1 目標(biāo)函數(shù)

    文章以園區(qū)成本最小為目標(biāo)函數(shù),主要包含設(shè)備的折舊成本和購售電成本。

    目標(biāo)函數(shù)如下:

    式中:CIN(t)為折舊成本函數(shù);CG(t)為購售電成本;CES(t)為儲能設(shè)備運(yùn)維成本;CM(t)為分布式電源運(yùn)維成本。

    1)折舊成本。折舊成本屬于微電網(wǎng)發(fā)電成本的固定成本,其中風(fēng)機(jī)、光伏板、儲能系統(tǒng)的折舊成本都包括在內(nèi)。在t時間段,微網(wǎng)的折舊成本為[10]

    其中

    式中:n為微源數(shù)量;Pi(t)為微源在t時刻的輸出功率;ni為第i種微源的投資償還期,通常為平均設(shè)備壽命;ri為第 i種微源的固定年利率 ;Cin,i為單位容量建設(shè)成本;ki為年利用系數(shù)。

    2)購售電成本[11]:

    其中

    式中:IPgrid(t),ISgrid(t)分別為購電和售電狀態(tài)常數(shù),根據(jù)購售電不同情況取值;CP(t)為t時段購電價,CS(t)為t時段售電價,售電和購電價格各分為峰、谷、平3個時段;PPgrid為t時段購電功率;PSgrid為t時段售電功率。

    3)儲能設(shè)備運(yùn)維成本:

    式中:ces為儲能設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)成本系數(shù);PESS,n為儲能在t時段的充放電功率,其正負(fù)號的選取與儲能設(shè)備的充電、放電狀態(tài)相關(guān)。

    4)分布式電源運(yùn)維成本:

    式中:cm,i為第i種微源單位出力運(yùn)維成本系數(shù)。

    2.2 約束條件

    微電網(wǎng)能量管理優(yōu)化的約束條件分以下幾方面,包括等式約束和不等式約束。

    2.2.1 有功平衡約束

    動機(jī)作為由特定目標(biāo)激發(fā)、引導(dǎo)和維持的內(nèi)在心理過程,只是人們行為的基礎(chǔ),實(shí)際行為的產(chǎn)生還需具備相應(yīng)的客觀環(huán)境。腐敗也如此,只有在同時具備了相應(yīng)的客觀環(huán)境后,腐敗者才會在腐敗動機(jī)的作用下采取實(shí)際的腐敗行動。盡管催生腐敗的客觀環(huán)境涉及眾多復(fù)雜要素,但梳理上述169個女性腐敗案例,并參照學(xué)界已有研究成果,筆者認(rèn)為,在導(dǎo)致女貪官腐敗的客觀環(huán)境因素中,下述幾方面最為重要。

    有功平衡約束方程如下:

    式中:NDG為DG的數(shù)量;PGi(t)為第i臺微源在t時刻的出力;P1(t)為t時段的系統(tǒng)負(fù)荷需求功率。

    2.2.2 聯(lián)絡(luò)線功率約束

    購售電情況約束主要為:購電和售電只能有一種情況的存在,或者不購電也不售電,購售電約束如下:

    購電和售電的功率上下限約束如下:

    2.2.3 儲能系統(tǒng)(ESS)運(yùn)行約束

    為了防止過度充放電對儲能系統(tǒng)造成損害,儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)值需在最大、最小的荷電量之間:

    式中:SOC(t)為 t時刻蓄電池的荷電量;SOCmax,SOCmin分別為蓄電池荷電量的最大、最小值。

    t時刻系統(tǒng)中蓄電池剩余儲能容量EB(t)需滿足不超過其限值,即

    式中:PESS.e為蓄電池充放電功率額定值;ηdd為雙向DC-DC變換器效率;Pdde為雙向DC-DC變換器額定功率。

    2.2.4 潮流約束

    輻射性微電網(wǎng)以DistFlow等式表示潮流約束:

    式中:Qn+1為DG第n+1次迭代的無功功率;an和bn為第n次迭代電壓Un的實(shí)部和虛部;I為恒定的電流向量幅值;P為恒定的有功功率的值。

    3 能量優(yōu)化策略

    為了充分利用新能源,除成本優(yōu)化以外,還應(yīng)對終端進(jìn)行優(yōu)化,即調(diào)整微源出力,提高DG利用率。

    3.1 能量優(yōu)化

    DG開發(fā)成本較高,傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)優(yōu)化策略雖然能降低成本,但DG達(dá)不到優(yōu)先調(diào)度權(quán),不能充分利用。因此文章提出DG出力優(yōu)化與成本優(yōu)化的結(jié)合[12]。該部分在成本優(yōu)化之前計算。

    為讓DG利用率達(dá)到最大,構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型如下所示:

    式中:PL,1(t)為一級優(yōu)化后t時刻的等效負(fù)荷;PGv(t)為t時刻的光伏出力;PGw(t)為t時刻的風(fēng)機(jī)出力。

    優(yōu)化需要依據(jù)電網(wǎng)層所提供的用戶側(cè)負(fù)荷需求預(yù)測數(shù)據(jù)、DG出力的預(yù)測數(shù)據(jù)、DG的實(shí)際出力以及儲能系統(tǒng)實(shí)時儲能情況進(jìn)行調(diào)整,提高DG利用率。

    得到用戶側(cè)需求和DG預(yù)測出力數(shù)據(jù)后,首先通過約束條件確定的范圍,對該數(shù)據(jù)進(jìn)行合理取值。其次則實(shí)現(xiàn)DG出力最大,結(jié)合式(16)計算光伏、風(fēng)機(jī)出力與負(fù)荷需求差的最小值,得到結(jié)果后繼續(xù)判定,直到DG出力最大。

    3.2 優(yōu)化算法

    由于遺傳算法遺傳操作及相關(guān)參數(shù)(例如交叉率)的選擇不合理或不隨進(jìn)化過程自適應(yīng)地改變會導(dǎo)致收斂速度低、過早收斂等一系列的問題,因此文章采用模糊遺傳算法(fuzzy genetic algorithm,F(xiàn)GA)對微電網(wǎng)各微源進(jìn)行分析計算。模糊遺傳算法意思是將模糊邏輯的理論用于遺傳算法,例如當(dāng)部分信息模糊、不明確的時候,就可以用模糊理論來處理這些信息。

    模糊遺傳算法的大致流程如圖4所示。

    圖4 模糊遺傳算法流程圖Fig.4 Flow chart of FGA

    4 仿真驗(yàn)算

    4.1 基本數(shù)據(jù)

    為驗(yàn)證該方案的有效性,本節(jié)以園區(qū)微網(wǎng)作為研究對象,進(jìn)行仿真驗(yàn)算。

    分時電價數(shù)據(jù)如下:峰時段(10∶00~15∶00,18∶00~22∶00)為1.055元/(kW·h);平時段(6∶00~10∶00,15∶00~18:00)為0.633元/(kW·h);谷時段(22∶00~6∶00)為0.291元/(kW·h)。

    風(fēng)機(jī)上限設(shè)置在10 kW,光伏上限為10 kW,儲能系統(tǒng)上限為8 kW,下限為-8 kW。

    光伏、風(fēng)機(jī)以及儲能設(shè)備維護(hù)成本如表1所示。

    表1 各類設(shè)備維護(hù)成本Tab.1 Maintenance cost of various equipments

    風(fēng)機(jī)、光伏出力預(yù)測以及用戶用電量預(yù)測數(shù)據(jù)如表2所示。

    表2 分時段預(yù)測數(shù)據(jù)Tab.2 Prediction data of time periods

    圖5為能量優(yōu)化后負(fù)荷實(shí)際值與不進(jìn)行能量優(yōu)化的負(fù)荷預(yù)測值對比圖。

    圖5 用戶用電對比圖Fig.5 User electricity comparison chart

    4.2 方案對比

    為了驗(yàn)證方案的有效性,文章給出了3種不同的對比方案:

    方案1:傳統(tǒng)儲能方式,“自發(fā)自用,余量上網(wǎng)”模式;

    方案2:共享儲能的方式下,“自發(fā)自用,余量上網(wǎng)”模式;

    方案3:共享儲能的方式下,通過運(yùn)營商合理調(diào)度電能模式。

    3種方案各指標(biāo)對比的各方案成本和清潔能源利用率對比如下:

    1)各方案優(yōu)化成本如表3所示。對比表3三種方案經(jīng)濟(jì)成本,得到方案3成本最低,因此其經(jīng)濟(jì)性最好。

    表3 各方案優(yōu)化成本Tab.3 Cost of each case

    2)清潔能源利用率。一級優(yōu)化要實(shí)現(xiàn)清潔能源最大限度的利用,故清潔能源利用率是一個重要的指標(biāo),圖6為不同方案下,清潔能源的優(yōu)化出力曲線圖。由圖6可知,方案3的功率輸出最大,方案2其次,方案1最小,因此方案3的清潔能源利用率顯然高于方案1的利用率。

    圖6 不同方案優(yōu)化曲線Fig.6 Optimization curves of different schemes

    綜合以上2點(diǎn),可知共享儲能的方式下,通過運(yùn)營商合理調(diào)度電能模式的方案3,達(dá)到了成本、DG利用率最優(yōu),因此提出的模型有效。

    5 結(jié)論

    文章在能源互聯(lián)網(wǎng)背景下,提出將共享儲能與園區(qū)微網(wǎng)結(jié)合的模式框架,主要討論“源-網(wǎng)-荷-儲”的能量優(yōu)化運(yùn)行,將減少運(yùn)營成本,為園區(qū)微網(wǎng)的發(fā)展以及提高分布式電源的利用率提供了思路。

    在模型的構(gòu)建以及優(yōu)化的方式、算法上,還存在以下幾個問題:

    1)涉及到負(fù)荷的多樣性,文章在這方面構(gòu)建的模型略簡單,考慮到的問題不完善。

    2)文章只是在電能一種能源的優(yōu)化上進(jìn)行了討論,對于能源互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該是多種能源合理運(yùn)用,如熱(冷)能的運(yùn)用,這樣才能做到能源最大化利用。

    電力作為現(xiàn)階段用戶用能的最主要來源,它能夠?qū)⒛茉垂?yīng)側(cè)與需求側(cè)連接起來,而“源-網(wǎng)-荷-儲”運(yùn)營模式則可將能源互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)大化,形成泛在物聯(lián)的新模式。

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