基于SSA的農(nóng)牧區(qū)電能路由器優(yōu)化調(diào)度算法研究*

呂曉圓, 張占強(qiáng), 孟克其勞, 孫玉杰

(1.內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010080；2.內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051)

0 引 言

近年來(lái),隨著全球化石燃料的過(guò)度消耗和能源用量的不斷增長(zhǎng),引發(fā)了嚴(yán)重的能源短缺和環(huán)境污染問(wèn)題,在此背景下,能源結(jié)構(gòu)隨之發(fā)生變化[1]。使用可再生能源供電存在隨機(jī)性、間歇性等問(wèn)題,會(huì)降低供電質(zhì)量,對(duì)于配備分布式發(fā)電裝置的家庭來(lái)說(shuō),這無(wú)疑會(huì)增加能量管理的難度[2～4]。電能路由器具備計(jì)算、通信、精確控制、遠(yuǎn)程協(xié)作和自治功能[5],可用于解決傳統(tǒng)電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)關(guān)系嚴(yán)重不對(duì)等、節(jié)點(diǎn)自治能力差、各節(jié)點(diǎn)自由度嚴(yán)重不均衡等幾個(gè)方面的問(wèn)題,可提高電網(wǎng)的兼容性和經(jīng)濟(jì)性[6～9]。

電能路由器的研究多集中在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和優(yōu)化控制策略方面,如何實(shí)現(xiàn)電能路由器的能量?jī)?yōu)化管理,對(duì)接入電能路由器內(nèi)部的可控資源進(jìn)行合理調(diào)度是急需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。 文獻(xiàn)[10]提出了一種基于粒子群優(yōu)化(PSO)算法的天牛算法。天牛搜索算法極大地加快了算法尋優(yōu)的速度,但步長(zhǎng)的更新不能保障天牛能尋找到全局最優(yōu)解。文獻(xiàn)[11]以自適應(yīng)混沌粒子群算法研究了在有多個(gè)相互影響及沖突的目標(biāo)影響下,如何處理多目標(biāo)的結(jié)果優(yōu)化問(wèn)題。文獻(xiàn)[12]以粒子群算法為思路,優(yōu)化出兩種多目標(biāo)函數(shù)下的非劣解集,將優(yōu)化方法運(yùn)用到了微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度上。文獻(xiàn)[13]在采用隨機(jī)權(quán)重平衡粒子群算法的基礎(chǔ)上,以?xún)?yōu)化的混合粒子群算法去解決微電網(wǎng)中經(jīng)濟(jì)調(diào)度的問(wèn)題。

本文將電能路由器結(jié)構(gòu)劃分為信息層和物理層。針對(duì)信息層中的能量管理功能展開(kāi)研究,通過(guò)有效的能量管理優(yōu)化策略,對(duì)接入農(nóng)牧區(qū)電能路由器的用戶(hù)用電負(fù)荷、儲(chǔ)能單元的充放電行為以及電網(wǎng)和分布式能源的使用時(shí)段進(jìn)行合理控制,采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)求解最優(yōu)目標(biāo)值,從而實(shí)現(xiàn)減少能源的浪費(fèi),提高能源利用率,使用戶(hù)的家庭用電費(fèi)用最少,用電最優(yōu)化的目標(biāo)。

1 農(nóng)牧區(qū)電能路由器的能量管理系統(tǒng)架構(gòu)

本文根據(jù)農(nóng)牧區(qū)實(shí)際用電需求,采用具有混合交直流母線(xiàn)性質(zhì)的電能路由器,通過(guò)多端口裝置將具有不同電壓等級(jí)小型風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、儲(chǔ)能裝置和市電接入,并可設(shè)置并/離網(wǎng)運(yùn)行模式。電能路由器整體結(jié)構(gòu)框圖詳見(jiàn)圖1。

圖1 農(nóng)牧區(qū)電能路由器整體框圖

1.1 電能路由器物理層

電能路由器中的物理層由整流,逆變模塊和功率采集模塊組成,電能路由器中的整流,逆變模塊,可將各分布式發(fā)電設(shè)備及儲(chǔ)能設(shè)備輸出的直流電轉(zhuǎn)換成可供交流負(fù)荷直接使用的交流電,同時(shí)可將市電轉(zhuǎn)換為直流電供直流負(fù)荷直接使用；功率采集模塊采用DSP28335進(jìn)行設(shè)計(jì),可采集各個(gè)輸入輸出端口的電流、電壓、功率、功率因數(shù)等參數(shù),存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中為后期進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析提供原始數(shù)據(jù)。

1.2 電能路由器信息層

電能路由器中的信息層由通信模塊和能量管理分配模塊組成,通信模塊是由F28335的SCI模塊設(shè)計(jì)而成的,可實(shí)現(xiàn)將存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通過(guò)串口通信發(fā)送到上位機(jī)中的功能；能量分配管理通過(guò)對(duì)通信模塊傳來(lái)的原始數(shù)據(jù)使用優(yōu)化調(diào)度算法進(jìn)行分析,制定出控制策略。

2 電能路由器目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行模型構(gòu)建

2.1 經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型目標(biāo)函數(shù)

電能路由器的用電費(fèi)用包含 4 個(gè)部分：光伏與風(fēng)機(jī)發(fā)電成本,儲(chǔ)能裝置調(diào)控成本,以及并網(wǎng)模式下電能路由器與外部市電的電能交換費(fèi)用,其表達(dá)式為

(1)

式中vwt,vpv分別為風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電的平均發(fā)電成本；vb為儲(chǔ)能裝置平均使用成本；Pwt,t,Ppv,t,ΔPb,t,分別為t時(shí)刻風(fēng)力發(fā)電功率值、 光伏發(fā)電功率值和儲(chǔ)能裝置充放電功率值；ΔPe,t為Δt時(shí)間內(nèi)并網(wǎng)模式下電能路由器與外部市電的電能交換的功率；Ct為t時(shí)刻購(gòu)電、售電電價(jià)。

儲(chǔ)能裝置在工作時(shí)只能執(zhí)行充電和放電狀態(tài)中的一種。 當(dāng)儲(chǔ)能裝置處于放電狀態(tài)時(shí),等效為電源；當(dāng)其處于充電狀態(tài)時(shí),等效為負(fù)荷,用戶(hù)用電負(fù)荷功率為并網(wǎng)模式下電能路由器與外部市電所交換的電量即

ΔPe,t=Pwt,t+Ppv,t+Pb,t-Pl,t

(2)

式中Pl,t為t時(shí)刻接入電能路由器內(nèi)的負(fù)荷功率,Pb,t為t時(shí)刻儲(chǔ)能裝置參與調(diào)度的充放電功率,儲(chǔ)能裝置在工作時(shí)只能執(zhí)行充電和放電狀態(tài)中的一種滿(mǎn)足

Pb,t=λtΔPb,t=Pch,t,λt=1

Pb,t=λtΔPb,t=-Pdis,t,λt=-1

(3)

式中Pch,t,Pdis,t分別為t時(shí)刻儲(chǔ)能裝置的充電、放電功率；λt為t時(shí)刻儲(chǔ)能裝置的充電、放電狀態(tài)。

當(dāng)接入電能路由器的用戶(hù)用電負(fù)荷功率高于分布式發(fā)電設(shè)備及儲(chǔ)能裝置的充放電功率時(shí),該時(shí)刻電能路由器將并網(wǎng)接入市電從市電網(wǎng)中購(gòu)電；當(dāng)高于用戶(hù)用電總負(fù)荷時(shí),電能路由器將以該時(shí)段售電價(jià)格向市電網(wǎng)售電。以接入電能路由器內(nèi)的用戶(hù)用電負(fù)荷的平均用電價(jià)格最小為優(yōu)化目標(biāo),建立經(jīng)濟(jì)調(diào)度目標(biāo)函數(shù)為

(4)

通過(guò)電能路由器可調(diào)度接入其內(nèi)部的風(fēng)力發(fā)電,光伏發(fā)電和儲(chǔ)能裝置各個(gè)時(shí)間段的出力值,使電能路由器的經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)。

2.2 對(duì)電能路由器內(nèi)部?jī)?chǔ)能裝置、分布式能源、用電負(fù)荷的約束

儲(chǔ)能裝置在工作時(shí)只能執(zhí)行充電和放電狀態(tài)中的一種, 即每一時(shí)刻儲(chǔ)能裝置只能有充電、放電中的一個(gè)狀態(tài)。

1)充放電約束

0≤Pch≤Pch_max,0≤Pdis≤Pdis_max,Pch,tPdis,t=0

(5)

式中Pch_max,Pdis_max分別為儲(chǔ)能裝置最大充電功率和最大放電功率。

2)儲(chǔ)能設(shè)備荷電狀態(tài)約束

能置管理方案荷電狀態(tài)(stage of charge,SOC)即儲(chǔ)能設(shè)備的當(dāng)前剩余電量與其額定容量的比值滿(mǎn)足儲(chǔ)能設(shè)備在工作的過(guò)程中通常要求有一定的電能保有量,即任何時(shí)刻,都必須保證儲(chǔ)能設(shè)備的SOC值不低于儲(chǔ)能設(shè)備的最小荷電狀態(tài)值SOCmin,同時(shí),蓄電池也應(yīng)該避免過(guò)度充電,因此,設(shè)置一個(gè)儲(chǔ)能設(shè)備最大荷電狀態(tài)值SOCmax。對(duì)每一時(shí)間段內(nèi)儲(chǔ)能設(shè)備的SOC值約束如下式所示

SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax

(6)

即儲(chǔ)能裝置在t時(shí)刻的儲(chǔ)能量滿(mǎn)足

Pb_min,t≤Pb,t≤Pb_max,t

(7)

式中Pb_min,t,Pb_max,t分別為儲(chǔ)能裝置t時(shí)刻的最小和最大儲(chǔ)能量,且t+1時(shí)刻滿(mǎn)足

Pb,t+1=Pb,t+Pch,t-Pdis,t

(8)

3)分布式能源約束

光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電并不穩(wěn)定,各時(shí)段的出力具有不確定性和波動(dòng)性,文中假設(shè)光伏發(fā)電及風(fēng)電機(jī)組只提供有功功率,且均采用最大功率跟蹤控制,其運(yùn)行功率約束為

Ppv_min≤Ppv≤Ppv_max,Pwt_min≤Pwt≤Pwt_max

(9)

式中Ppv,Pwt為光伏發(fā)電、風(fēng)機(jī)發(fā)電的運(yùn)行功率；Ppv_min,Ppv_max分別為光伏發(fā)電運(yùn)行的功率最小值和最大值；Pwt_min,Pwt_max分別為風(fēng)機(jī)發(fā)電運(yùn)行的功率最小值和最大值。

4)并網(wǎng)時(shí)電能路由器與市電交換功率約束

電能路由器從市電網(wǎng)購(gòu)入的電能在任意時(shí)刻都是可控的,但不能超過(guò)當(dāng)日最大負(fù)荷,且滿(mǎn)足設(shè)備傳輸容量約束。而某時(shí)刻售給電網(wǎng)的電能也是可控的,不能超過(guò)可再生能源發(fā)電量

0≤Pbuy≤Pl_max,Pbuy=ΔPe

0≤Psell≤Pwt_max+Ppv_max,Pbuy=ΔPe

(10)

式中Pl_max,Pbuy,Psell分別為當(dāng)日最大負(fù)荷,某時(shí)刻購(gòu)買(mǎi)市電的電能和某時(shí)刻售給市電的電能。同一時(shí)刻只能進(jìn)行售電和購(gòu)電狀態(tài)的一種,故應(yīng)滿(mǎn)足

Pbuy>0?Psell=0;Psell>0?Pbuy=0

(11)

3 模型求解

3.1 SSA基本原理

基本 SSA 是模擬麻雀搜索食物過(guò)程的一種新型智能算法,通過(guò)比較適應(yīng)度值,不斷更新發(fā)現(xiàn)者、加入者、警戒者的位置,找到目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解[14,15]。

發(fā)現(xiàn)者位置更新公式為

(12)

式中t為當(dāng)前迭代次數(shù);T為最大迭代次數(shù);α∈(0,1)的隨機(jī)數(shù);R2∈(0,1),為警戒值；ST∈(0.5,1)，為安全閾值；Q為服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)；L為元素為1,大小1×d的矩陣。當(dāng)R2

加入者位置更新公式為

(13)

警戒者位置更新公式為

(14)

算法實(shí)現(xiàn)流程圖如圖2所示。

圖2 SSA算法流程圖

3.2 算例分析

本文選取農(nóng)牧區(qū)電能路由器系統(tǒng)作為研究對(duì)象,選取典型日農(nóng)牧區(qū)電能路由器信息采集層各接入設(shè)備的功率數(shù)據(jù),使用SSA和PSO算法分別進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,再將兩種算法的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。各設(shè)備容量、最大功率以及運(yùn)行成本見(jiàn)表1。

表1 設(shè)備運(yùn)行成本表

電能路由器中負(fù)荷、風(fēng)電出力、光伏日負(fù)荷曲線(xiàn)如圖3所示。

圖3 電能路由器中負(fù)荷、風(fēng)電出力、光伏日負(fù)荷電線(xiàn)

儲(chǔ)能裝置參數(shù):額定容量為23 kW,最大充電功率為5 kW/h,最大放電功率為5 kW/h,周期內(nèi)最大充放電次數(shù)為10 kW,充放電成本為0.2元·(kW·h)-1,初始SOC值為0.35,SOC最大值為0.96,SOC最小值為0.25。

售電及購(gòu)電分時(shí)電價(jià)見(jiàn)表2。

表2 各時(shí)段市電購(gòu)電和售電價(jià)格表

3.2.1 算法對(duì)比

當(dāng)?shù)螖?shù)同為300次時(shí),比較圖4(a)SSA和圖4(b)PSO算法的適應(yīng)值曲線(xiàn)可看出:PSO算法在初始階段迭代30次左右會(huì)陷入局部最優(yōu)解,在迭代126次時(shí)才收斂達(dá)到全局最優(yōu)解,而SSA在迭代80次時(shí)收斂就已經(jīng)達(dá)到全局最優(yōu)解,可得出SSA相比PSO算法具有更高的優(yōu)化精度和更快的收斂速度。

圖4 SSA和PSO算法迭代曲線(xiàn)

3.2.2 經(jīng)濟(jì)性對(duì)比

只考慮經(jīng)濟(jì)效益的情況下,根據(jù)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,對(duì)上述方案進(jìn)行仿真計(jì)算。各個(gè)方案的優(yōu)化計(jì)算結(jié)果如圖5所示。

圖5 二種算法調(diào)度

對(duì)比圖5(a)、圖5(b)可知,考慮系統(tǒng)用電成本最低的目標(biāo)下,SSA的優(yōu)化中:0:00-6:00時(shí)段用電功率在5～7 kW之間相對(duì)較低,此階段從電網(wǎng)購(gòu)電價(jià)格相對(duì)較低,風(fēng)光聯(lián)合出力大于負(fù)荷需求,多余出力結(jié)合電網(wǎng)以最大充電速率為儲(chǔ)能電池充電;6:00-10:00 為用電平時(shí)段,風(fēng)/光出力大于用電負(fù)荷需求,儲(chǔ)能蓄電池保持最大允許電量不變,多余電量并網(wǎng)出售到電網(wǎng);11:00-15:00和19:00-21:00為用電峰時(shí)段,用電負(fù)荷需求很高,風(fēng)、光、儲(chǔ)聯(lián)合供電,供電量不足時(shí)段從電網(wǎng)購(gòu)電以保證負(fù)荷的供電;16:00～18:00和22:00～23:00為用電平時(shí)段,儲(chǔ)能蓄電池受充放電速率的限制和SOC的約束,電能路由器中的各發(fā)電設(shè)備給儲(chǔ)能蓄電池充電以備其在電價(jià)較高時(shí)段放電來(lái)減小經(jīng)濟(jì)成本。最后,SSA優(yōu)化下的最小發(fā)電成本為98.13元,平均用電成本0.42,PSO優(yōu)化下的最小發(fā)電成本為103.35元,平均用電成本0.45。SSA相對(duì)PSO成本約節(jié)省了5 %。由此可見(jiàn),將SSA運(yùn)用到農(nóng)牧區(qū)電能路由器系統(tǒng)中是實(shí)際可行的。

4 結(jié) 論

本文建立了包含風(fēng)電、光伏和儲(chǔ)能設(shè)備的農(nóng)牧區(qū)電能路由器調(diào)度模型。采用SSA對(duì)農(nóng)牧區(qū)電能路由器內(nèi)部各設(shè)備的經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題展開(kāi)研究,研究結(jié)果表明：SSA能夠提升經(jīng)濟(jì)效益,降低平均用電費(fèi)用。相比粒子群算法而言,SSA具有更好的全局搜索能力,尋得全局最優(yōu)解的概率更大。并給出SSA和PSO算法優(yōu)化下各個(gè)時(shí)段的各個(gè)單元的出力圖,對(duì)比驗(yàn)證SSA相對(duì)粒子群算法應(yīng)用在農(nóng)牧區(qū)電能路由器優(yōu)化方面的優(yōu)越性。