計(jì)及需求側(cè)響應(yīng)的微電網(wǎng)多尺度調(diào)度自適應(yīng)優(yōu)化算法

李 津,蔣晨達(dá)

(福建水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院電力工程系,福建 永安 366000)

0 引言

過量燃燒不可再生能源,不僅會污染環(huán)境,還會造成能源緊缺等現(xiàn)象,因此,對可再生能源的利用一直是與電網(wǎng)相關(guān)的重點(diǎn)研究領(lǐng)域。微電網(wǎng)是一種小型的電力網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),雖然體積較小,但是具有微電源、負(fù)荷控制系統(tǒng)、監(jiān)控設(shè)備以及電力調(diào)度裝置等組件,可以直接組成一個微型電網(wǎng)。為保證微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)成本達(dá)到最低,需計(jì)算調(diào)度微電網(wǎng)電力的運(yùn)行成本,并對其進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[1]針對微電網(wǎng)的風(fēng)力與光伏發(fā)電負(fù)荷,對其不確定性進(jìn)行了進(jìn)一步的預(yù)測調(diào)整,綜合考慮系統(tǒng)內(nèi)各裝置的出力能力,通過動態(tài)激勵等方式引導(dǎo)用戶面對需求響應(yīng)跟隨引導(dǎo),并綜合實(shí)施優(yōu)化調(diào)度的順序參數(shù),建立了一個多時(shí)間尺度的價(jià)格動態(tài)變化模型。該方法可以有效降低微電網(wǎng)的運(yùn)行成本,但是其在電網(wǎng)日調(diào)度的預(yù)測誤差較大。文獻(xiàn)[2]根據(jù)價(jià)格需求響應(yīng)建立了一個以運(yùn)行費(fèi)用為主的電網(wǎng)調(diào)度模型,該方法基于價(jià)格需求理論,將微電網(wǎng)中的多尺度運(yùn)營管理作出了優(yōu)化,同時(shí)改進(jìn)了不同時(shí)段的價(jià)格參數(shù),但沒有降低微電網(wǎng)的調(diào)度成本。文獻(xiàn)[3]可以精準(zhǔn)預(yù)測短時(shí)間內(nèi)的風(fēng)力與光伏發(fā)電功率,因此在節(jié)能環(huán)保的前提下,將一周內(nèi)的電力負(fù)荷與可再生能源發(fā)電功率進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,并提前預(yù)測下一周的功率負(fù)荷等參數(shù)。在該預(yù)測算法下,基于多時(shí)間尺度調(diào)度微電網(wǎng)的運(yùn)行功率,并對其進(jìn)行成本優(yōu)化。該方法可以有效提高預(yù)測精度與計(jì)算速度,但是無法降低微電網(wǎng)的調(diào)度成本。

基于前述文獻(xiàn)的不足,為了進(jìn)一步降低微電網(wǎng)的調(diào)度成本,本文設(shè)計(jì)了計(jì)及需求側(cè)響應(yīng)的微電網(wǎng)多尺度調(diào)度自適應(yīng)優(yōu)化算法。建立計(jì)及需求響應(yīng)的微電網(wǎng)運(yùn)行成本函數(shù),以計(jì)算電網(wǎng)調(diào)度的總成本?；谖㈦娋W(wǎng)結(jié)構(gòu)模型,綜合考慮用戶需求側(cè)響應(yīng)的負(fù)荷中斷成本和微電網(wǎng)電力交互功率,以自適應(yīng)尋優(yōu)的方式,構(gòu)建運(yùn)行成本自適應(yīng)目標(biāo)函數(shù)與約束條件,設(shè)計(jì)微電網(wǎng)多尺度調(diào)度自適應(yīng)算法,獲得微電網(wǎng)調(diào)度策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法的貢獻(xiàn)在于能夠?qū)崿F(xiàn)微電網(wǎng)的智能調(diào)峰,降低運(yùn)行負(fù)荷和調(diào)度成本。

1 計(jì)及需求側(cè)響應(yīng)的微電網(wǎng)多尺度調(diào)度自適應(yīng)優(yōu)化算法設(shè)計(jì)

1.1 計(jì)及需求響應(yīng)的微電網(wǎng)運(yùn)行成本函數(shù)

在傳統(tǒng)的微電網(wǎng)中,通常只有以化石能源為主的經(jīng)濟(jì)成本運(yùn)行模型,而沒有將風(fēng)力與光伏發(fā)電融入到電網(wǎng)調(diào)度中,導(dǎo)致成本的計(jì)算結(jié)果精度較低[4-5]。本文方法主要針對成本最小化進(jìn)行設(shè)計(jì),需要考慮到并網(wǎng)模式下的節(jié)能減排以及可再生能源的不確定性,綜合分析其成本費(fèi)用。

1.1.1 燃料需求

在微電網(wǎng)中,由于可再生清潔能源的不確定性,無法將所有的能源負(fù)荷全部投入到清潔能源中,因此需要計(jì)算燃料費(fèi)用,作為微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的主要費(fèi)用,購買燃料的費(fèi)用表達(dá)式為式(1):

(1)

式中:Frl表示微電網(wǎng)在各個時(shí)段的燃料燃燒中產(chǎn)生的總費(fèi)用;Pi(t)表示微電網(wǎng)在第i個電源中的有功功率;fi(t)表示微電網(wǎng)在第i個電源中的無功功率[6];n通常表示該微電網(wǎng)中電力設(shè)備的數(shù)量,其中包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏發(fā)電機(jī)、火力發(fā)電機(jī)、蓄電池等。

1.1.2 運(yùn)行維護(hù)需求

微電網(wǎng)在運(yùn)行過程中難免會遇到一定的損壞,因此需要實(shí)時(shí)檢測微電網(wǎng)的狀態(tài),如果狀態(tài)不佳,就需要盡快維修,避免微電網(wǎng)因狀態(tài)不佳導(dǎo)致發(fā)電錯漏[7-8]。因此在微電網(wǎng)的維護(hù)成本中,主要包括檢修、維護(hù)、人工等3個方面的費(fèi)用,運(yùn)行維護(hù)成本的總費(fèi)用計(jì)算公式為式(2):

Fyw=Pj+Pw+Pr,

(2)

式中:Fyw表示運(yùn)行維護(hù)成本;Pj表示微電網(wǎng)檢測費(fèi)用;Pw表示電網(wǎng)維修費(fèi)用;Pr表示人工監(jiān)測費(fèi)用。而在微電網(wǎng)維修過程中,可以使用式(3)計(jì)算該階段的有功功率折算費(fèi)用。

(3)

式中:Yop表示某調(diào)度時(shí)段的有功維護(hù)費(fèi)用;Pi(u)表示有功功率折算系數(shù)。除此以外,一些維護(hù)所需要的材料費(fèi)用也需要計(jì)算在運(yùn)行維護(hù)成本中。

1.1.3 電網(wǎng)交互費(fèi)用需求

由于不同時(shí)段的負(fù)荷需求相差較大,因此微電網(wǎng)的電力負(fù)荷需求有時(shí)候大于發(fā)電總量,有時(shí)候小于發(fā)電總量。因此當(dāng)該時(shí)段為負(fù)荷高峰期時(shí),需要將蓄電池中儲存的電能發(fā)放出來,若某時(shí)段為負(fù)荷低谷期,需要使用蓄電池將電能儲存起來[9-10]。當(dāng)蓄電池中的電量不足時(shí),就需要通過購買電量的方式,與外界的電網(wǎng)進(jìn)行交互。外界電網(wǎng)與微電網(wǎng)的交互可以使用式(4)表示。

(4)

式中:Fjh表示外界電網(wǎng)與微電網(wǎng)交互所產(chǎn)生的費(fèi)用;tbh表示電力交互耗時(shí);Cmax與Cmin分別表示分時(shí)能耗計(jì)量過程中的最大與最小單價(jià);Pi(h)與Pi(f)則分別表示買電時(shí)電源的有功功率與無功功率。在該階段微電網(wǎng)買賣電力的費(fèi)用即電網(wǎng)交互費(fèi)用。

1.1.4 環(huán)境維護(hù)需求

在現(xiàn)階段的微電網(wǎng)中,還無法完全避免使用煤炭等化石能源,一旦使用化石能源,就會造成一定的污染,因此需要考慮到微電網(wǎng)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的環(huán)境維護(hù)成本,其計(jì)算公式為式(5):

(5)

式中:Cwh表示一段時(shí)間內(nèi)微電網(wǎng)生成污染所需要的環(huán)境維護(hù)成本;rfd表示有害氣體與溫室氣體的總質(zhì)量;Pf(u)表示一段時(shí)間內(nèi)調(diào)度的最小單位;Ph(t)與Pr(t)分別表示不同有功功率下有害氣體的治理成本與溫室氣體的治理成本[11]。結(jié)合前述燃料成本、運(yùn)行維護(hù)成本、電網(wǎng)交互成本、環(huán)境維護(hù)成本等,將其相加,即可得到微電網(wǎng)運(yùn)行的總成本。

1.2 設(shè)計(jì)微電網(wǎng)多尺度調(diào)度自適應(yīng)算法

通過對可中斷負(fù)荷以及大電網(wǎng)交互的合理設(shè)計(jì),結(jié)合蓄電池系統(tǒng),可以建立一個微電網(wǎng)的電力調(diào)度模型,以此優(yōu)化其調(diào)度方法[12],該模型令微電網(wǎng)的多尺度調(diào)度具備一定的自適應(yīng)性,同時(shí)考慮用戶側(cè)和運(yùn)營商側(cè)的可中斷負(fù)荷成本,以及微電網(wǎng)系統(tǒng)中風(fēng)能發(fā)電機(jī)、光伏發(fā)電機(jī)、電網(wǎng)供電系統(tǒng)、蓄電池儲能系統(tǒng)等不同節(jié)點(diǎn)主體的交互調(diào)度功率,以適應(yīng)各類不同的電網(wǎng)模型,獲得運(yùn)行成本自適應(yīng)最優(yōu)解。

可中斷負(fù)荷管理通過合同方式對用戶進(jìn)行電價(jià)刺激,使用戶在系統(tǒng)峰值時(shí)或者緊急狀態(tài)下按合同要求中斷或削減負(fù)荷,減少或者推遲運(yùn)營商調(diào)峰發(fā)電容量的建設(shè),降低運(yùn)行成本,提高電力系統(tǒng)運(yùn)行效率,實(shí)現(xiàn)供需平衡,即需求側(cè)響應(yīng)。用戶的中斷成本取決于用戶的類型、負(fù)荷中斷的響應(yīng)頻率等因素。峰期時(shí),中斷成本過高的用戶會選擇繼續(xù)用電,而中斷成本較低的用戶選擇中斷用電。

此時(shí)的調(diào)度結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 微電網(wǎng)電力調(diào)度模型

在該調(diào)度模型中,基于24 h內(nèi)的電價(jià)以及風(fēng)電與光伏的負(fù)荷預(yù)測,配電網(wǎng)安全約束為

(6)

充放電功率約束為

(7)

式中0～1間的變量是α1、α2,α1+α2≤1。

荷電狀態(tài)約束為

(8)

式中:W(t)、W(t-1)是t、t-1時(shí)刻電網(wǎng)側(cè)儲能荷電狀態(tài);η1、η2是P1,t與P2,t的能量轉(zhuǎn)化率;Wmin、Wmax是W(t)的最小、最大值。

功率平衡約束為

(9)

在前述約束條件下,可以通過運(yùn)行成本自適應(yīng)尋優(yōu)的方式,得到下一階段的調(diào)度計(jì)劃,此時(shí)該電網(wǎng)的最小化運(yùn)行成本函數(shù)可以表示為

(10)

式中:Cz(t)表示前述正常調(diào)度時(shí)的調(diào)度總成本;Pz(t)為經(jīng)過調(diào)度優(yōu)化后的微電網(wǎng)電力交互功率;Ei(d)表示電網(wǎng)中斷負(fù)荷的響應(yīng)頻率[13]。此時(shí)其調(diào)度的約束條件為

(11)

式中tmin、ti、tmax分別表示微電網(wǎng)中電力調(diào)度所需要的最小時(shí)間、正常時(shí)間與最大時(shí)間;Pi(t)、Pi(g)分別表示中斷負(fù)荷的工作狀態(tài)與正常工作狀態(tài)。

基于前述模型,可以得到計(jì)及需求響應(yīng)的微電網(wǎng)多尺度調(diào)度優(yōu)化模型。

2 算例分析

2.1 電網(wǎng)系統(tǒng)負(fù)荷仿真

本實(shí)驗(yàn)中的微電網(wǎng)系統(tǒng)由風(fēng)能發(fā)電機(jī)、光伏發(fā)電機(jī)、電網(wǎng)供電系統(tǒng)、蓄電池儲能系統(tǒng)4個主要部分組成,因?yàn)槭欠抡鎸?shí)驗(yàn),所以未考慮新能源出力精度,測試本文方法能否有效降低成本。在不同的時(shí)段,微電網(wǎng)的電價(jià)有所差異,見表1。

表1 微電網(wǎng)電價(jià)

根據(jù)表1的微電網(wǎng)電價(jià)變化情況,以及各系統(tǒng)組成部分在不同時(shí)段的負(fù)荷量,得到如圖2所示的電機(jī)負(fù)荷曲線。

圖2 風(fēng)機(jī)、光伏發(fā)電與電力負(fù)荷曲線

根據(jù)表1和圖2,微電網(wǎng)在時(shí)段9:00—13:00、17:00—22:00時(shí)電力負(fù)荷最大,而在24:00—次日6:00電力負(fù)荷最低,表1中所示的微電網(wǎng)電價(jià)與電力負(fù)荷相吻合,但是這樣的定價(jià)方式?jīng)]有考慮到風(fēng)力發(fā)電與光伏發(fā)電的作用,如14:00—18:00時(shí)段,風(fēng)力發(fā)電與光伏發(fā)電功率最高,但是此時(shí)的電力負(fù)荷相對較低,這樣會直接導(dǎo)致消納現(xiàn)象,造成能源的浪費(fèi),因此這樣的定價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是不合理的[14-15]。因此可以依據(jù)風(fēng)力發(fā)電與光伏發(fā)電,更改電價(jià)見表2。

表2 改進(jìn)微電網(wǎng)電價(jià)

在表2中,計(jì)算光伏與風(fēng)力的總發(fā)電功率,相對于電力負(fù)荷的差值,作為相對功率。依據(jù)相對功率判斷電價(jià)的調(diào)整準(zhǔn)則,將相對功率為0的時(shí)間段設(shè)置為0.7元/(kW·h),相對功率每降低10 kW,則電價(jià)提高0.1元/(kW·h),相對功率每上升20 kW,電價(jià)降低0.1元/(kW·h)。這樣一來,用戶就會自動在電價(jià)較低的時(shí)間段內(nèi)使用電力,以此調(diào)整電力的使用時(shí)間,減少消納現(xiàn)象。經(jīng)過此類調(diào)整后,用戶的用電量發(fā)生了一定的改變,負(fù)荷曲線如圖3所示。

圖3 電價(jià)改變前后負(fù)荷曲線

由圖3可知,通過改變電價(jià),電力負(fù)荷發(fā)生了一定的改變,電價(jià)較高時(shí)段的功率在一定程度上會降低,而電價(jià)較低時(shí)段的功率則普遍提高。

2.2 微電網(wǎng)多尺度調(diào)度仿真

針對如圖3所示,根據(jù)更改后的電力負(fù)荷曲線,可以得到微電網(wǎng)的自適應(yīng)調(diào)度方案,輸入4個評價(jià)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元,使用雙極性函數(shù),并將輸出層轉(zhuǎn)化為線性函數(shù)。將之前的調(diào)度樣本作為評價(jià)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)因子,可以得到如圖4所示的對網(wǎng)絡(luò)泛化能力的檢測結(jié)果。在圖4中,以4 d為標(biāo)準(zhǔn),分別測試其在不同時(shí)段內(nèi)調(diào)度成本估計(jì)值與期望值的差值。若差值較大,則表示仿真結(jié)果準(zhǔn)確率較差;若差值較小,則表示精度較高。

圖4 網(wǎng)絡(luò)泛化能力檢測結(jié)果

如圖4所示是調(diào)度成本估計(jì)值與期望值之間的差額,為保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性,分別以4個標(biāo)準(zhǔn)日為實(shí)驗(yàn)參數(shù),計(jì)算二者之差。此時(shí)估計(jì)值與期望值之間的最大差異不超過9元,可見其誤差在允許范圍之內(nèi)。根據(jù)運(yùn)行成本曲線,訓(xùn)練執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)函數(shù),更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣,得到不同調(diào)度策略下的運(yùn)行情況,如圖5所示。

(a)需求側(cè)響應(yīng)

由圖5可知,4種微電網(wǎng)多尺度調(diào)度算法的資源調(diào)用情況,通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,與其他調(diào)度方案相比,本文方法運(yùn)行下的電力負(fù)荷最小,整體功率<40 MW,且各時(shí)間段運(yùn)行負(fù)荷基本平衡,調(diào)峰作用明顯,其中蓄電池可以降低功率,對電力成本具有較大的影響?；诒?計(jì)算4種調(diào)度策略下的調(diào)度成本,見表3。

表3 調(diào)度成本對比

如表3,相比起前文3種微電網(wǎng)多尺度調(diào)度自適應(yīng)優(yōu)化算法,本文的方法調(diào)度成本最低,可見該算法實(shí)現(xiàn)了對運(yùn)行成本的優(yōu)化。

3 結(jié)語

為了解決微電網(wǎng)調(diào)度成本較大的問題,本文基于需求側(cè)響應(yīng)設(shè)計(jì)了一種微電網(wǎng)多尺度調(diào)度自適應(yīng)優(yōu)化算法。根據(jù)微電網(wǎng)中的燃料需求、電網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)需求、電網(wǎng)交互費(fèi)用需求、環(huán)境維護(hù)需求,計(jì)算電網(wǎng)調(diào)度的總成本;基于微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)模型,設(shè)計(jì)微電網(wǎng)多尺度調(diào)度自適應(yīng)算法,獲得可以減小調(diào)度成本的調(diào)度方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法能夠大范圍降低調(diào)度成本,同時(shí)在保證微電網(wǎng)穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上減小功率,保障了微電網(wǎng)調(diào)度的經(jīng)濟(jì)效益。