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    考慮風(fēng)光互補(bǔ)特征的多微網(wǎng)系統(tǒng)自治經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型

    2022-11-08 01:54:58付世杰吳子杰
    浙江電力 2022年10期
    關(guān)鍵詞:微網(wǎng)風(fēng)光出力

    吉 祥,謝 敏,曾 東,張 昕,吳 偉,尹 起,付世杰,吳子杰

    (1.國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司嘉興供電公司,浙江 嘉興 314000;2.華南理工大學(xué) 電力學(xué)院,廣州 510640)

    0 引言

    隨著環(huán)境污染、氣候變化等問題凸顯,世界各國(guó)逐步開始向能源低碳化、可持續(xù)發(fā)展轉(zhuǎn)型。中國(guó)正積極推動(dòng)能源電力系統(tǒng)根本性變革,構(gòu)建綠色低碳可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)代能源體系,提出“雙碳”目標(biāo)。2030年風(fēng)電太陽(yáng)能發(fā)電裝機(jī)容量將超過(guò)12億kW,非化石能源占一次能源消費(fèi)比重將提升至25%。風(fēng)電和光伏等可再生能源的零碳排放和清潔型特征,對(duì)于促進(jìn)能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、構(gòu)建新型電力系統(tǒng)具有重要意義。隨著可再生能源滲透率持續(xù)提高,風(fēng)電、光伏固有的隨機(jī)性及波動(dòng)性對(duì)高比例可再生能源電力系統(tǒng)穩(wěn)定機(jī)理、調(diào)度運(yùn)行和規(guī)劃發(fā)展方面產(chǎn)生深刻影響。

    多微網(wǎng)系統(tǒng)是微網(wǎng)系統(tǒng)的延伸和深化,能夠有效應(yīng)對(duì)隨機(jī)波動(dòng)性對(duì)配電網(wǎng)的沖擊,促進(jìn)提升可再生能源消納水平。電力市場(chǎng)中,不同微網(wǎng)隸屬于不同的利益主體,具有隱私性特征,傳統(tǒng)的電力調(diào)度方式無(wú)法準(zhǔn)確反映不同微網(wǎng)主體的利益訴求;同時(shí),同區(qū)域的風(fēng)光出力呈現(xiàn)天然互補(bǔ)性[1],高比例可再生能源接入時(shí)考慮協(xié)同作用和互補(bǔ)效益能提高能源利用率。因此,研究考慮風(fēng)光互補(bǔ)特征的多微網(wǎng)自治經(jīng)濟(jì)調(diào)度具有十分重要的意義。

    從已有的研究來(lái)看,多微網(wǎng)能量管理從調(diào)度角度分為集中式控制、分布式控制兩種模式[2],集中式分層控制將微網(wǎng)、配電網(wǎng)作為整體進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,分布式控制將微網(wǎng)、配電網(wǎng)作為獨(dú)立的個(gè)體分別建模。文獻(xiàn)[3]建立多微網(wǎng)互聯(lián)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)調(diào)度模型,應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法求解。文獻(xiàn)[4]基于儲(chǔ)能電站服務(wù),構(gòu)建冷熱電多微網(wǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)模式,并構(gòu)建混合整數(shù)線性規(guī)劃模型。文獻(xiàn)[5]對(duì)一致性算法、交替方向乘子法、分布式梯度下降算法等分布式協(xié)同控制算法進(jìn)行歸納分析。文獻(xiàn)[6]考慮負(fù)荷的綜合需求響應(yīng)模型,建立主從博弈的多微網(wǎng)綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度策略。文獻(xiàn)[7]提出一種面向多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易的共治決策方法,采用層次分析法實(shí)現(xiàn)多微網(wǎng)系統(tǒng)分散式?jīng)Q策和分布式能量管理。文獻(xiàn)[8-9]利用ATC(目標(biāo)級(jí)聯(lián)分析法)提出分布式優(yōu)化調(diào)度方法。以上研究實(shí)現(xiàn)了多微網(wǎng)系統(tǒng)能量?jī)?yōu)化管理,但并未充分考慮同區(qū)域風(fēng)光互補(bǔ)特征對(duì)多微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響。

    基于以上研究,本文充分考慮多微網(wǎng)分散自治特點(diǎn)以及風(fēng)電、光伏等新能源的隨機(jī)性和相關(guān)性,構(gòu)建考慮風(fēng)光互補(bǔ)特征的多微網(wǎng)自治經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。首先基于核密度估計(jì)和Copula 理論,結(jié)合拉丁超立方抽樣及場(chǎng)景縮減形成典型場(chǎng)景生成方法;其次以多場(chǎng)景下多微網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行成本、場(chǎng)景轉(zhuǎn)移費(fèi)用最優(yōu)為目標(biāo),建立考慮風(fēng)光相關(guān)性的多微網(wǎng)雙層優(yōu)化調(diào)度模型;應(yīng)用ATC,構(gòu)建兼顧配電網(wǎng)與各微網(wǎng)系統(tǒng)利益的并行求解方法;最后以IEEE 33 節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為例,通過(guò)比較考慮風(fēng)光相關(guān)性與僅考慮隨機(jī)性情景的綜合費(fèi)用,分析風(fēng)光互補(bǔ)特征對(duì)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性及安全性的影響,為安全經(jīng)濟(jì)調(diào)度提供輔助決策。

    1 多微網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)中,各微網(wǎng)在局部區(qū)域內(nèi)將分布式能源和用戶整合在一起,當(dāng)各微網(wǎng)產(chǎn)能過(guò)?;蛘卟蛔銜r(shí),微網(wǎng)中央控制器通過(guò)聯(lián)絡(luò)線與配電網(wǎng)進(jìn)行能量交互。多微網(wǎng)系統(tǒng)在配電網(wǎng)故障時(shí)提供電力支撐,保障非故障區(qū)域可靠供電;同時(shí),也可作為可調(diào)節(jié)負(fù)荷實(shí)現(xiàn)削峰填谷的功能[10]。

    在電力市場(chǎng)環(huán)境下,多微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行控制策略如圖1所示。各微網(wǎng)與配電網(wǎng)分屬于不同的利益主體,配電網(wǎng)及各微網(wǎng)控制模塊分別統(tǒng)籌區(qū)域內(nèi)發(fā)電機(jī)及負(fù)荷以實(shí)現(xiàn)效益最優(yōu),監(jiān)測(cè)各類設(shè)備運(yùn)行工況,并實(shí)時(shí)將電氣參數(shù)等運(yùn)行數(shù)據(jù)傳遞至多微網(wǎng)系統(tǒng)能量管理系統(tǒng)。能量管理系統(tǒng)作為多微網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行控制的核心,通過(guò)功率控制、負(fù)荷管理及潮流管控等功能維持電壓、頻率穩(wěn)定,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行安全;長(zhǎng)期運(yùn)行管理模式下,綜合考慮系統(tǒng)運(yùn)行目標(biāo)、機(jī)組出力、負(fù)荷用電等需求制訂合理調(diào)度策略,建立優(yōu)化調(diào)度模型,選取合適的算法實(shí)現(xiàn)多微網(wǎng)系統(tǒng)綜合成本最小、促進(jìn)新能源消納等優(yōu)化目標(biāo)。配電網(wǎng)及各微網(wǎng)控制模塊收到能量管理系統(tǒng)的優(yōu)化策略后快速予以響應(yīng)。

    圖1 多微網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行控制策略

    2 考慮風(fēng)光相關(guān)性的場(chǎng)景生成方法

    同時(shí)建有風(fēng)電、光伏機(jī)組的微網(wǎng),風(fēng)電場(chǎng)和光伏電站地理位置臨近,有功出力呈現(xiàn)相關(guān)性和互補(bǔ)性特征[11]。隨著新能源滲透率持續(xù)提高,分析風(fēng)光互補(bǔ)特征對(duì)多微網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響具有重大實(shí)際價(jià)值。Copula 理論是描述多維隨機(jī)變量相互關(guān)系的重要工具,Sklar 定理論證了Copula函數(shù)將聯(lián)合分布與邊緣分布函數(shù)聯(lián)接的可行性與唯一性[12]。基于Copula 理論,風(fēng)光出力聯(lián)合分布函數(shù)可由風(fēng)電、光伏邊緣分布與Copula 函數(shù)連接生成。本文基于Copula 理論及拉丁超立方抽樣,提出風(fēng)電、光伏典型場(chǎng)景生成方法,流程如下:

    1)基于風(fēng)電、光伏歷史出力樣本,運(yùn)用核密度估計(jì)法計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)出力x、光伏出力y的概率密度函數(shù)(累積分布函數(shù)及密度函數(shù))。

    2)基于Copula理論,運(yùn)用極大似然函數(shù)法對(duì)5類常用Copula 函數(shù)(Gaussian 函數(shù)、t 函數(shù)、Gumbel 函數(shù)、Clayton 函數(shù)、Frank函數(shù))的未知參數(shù)α進(jìn)行估計(jì),建立Copula聯(lián)合分布函數(shù)。

    3)綜合Spearman相關(guān)性系數(shù)、Kendall相關(guān)性系數(shù)、歐式距離、最大距離這4 類指標(biāo),對(duì)5 種Copula 函數(shù)的擬合優(yōu)度進(jìn)行評(píng)價(jià)。其中Spearman相關(guān)性系數(shù)、Kendall 相關(guān)性系數(shù)表征隨機(jī)變量間的相關(guān)性程度;歐式距離、最大距離檢驗(yàn)函數(shù)分布與樣本的擬合程度,其值越小表明擬合程度越好。與樣本相關(guān)性系數(shù)接近、擬合指標(biāo)值最小者作為最優(yōu)Copula函數(shù)。

    4)根據(jù)Copula理論,風(fēng)光聯(lián)合密度函數(shù)h(x,y)為風(fēng)光出力邊緣密度函數(shù)與Copula 函數(shù)的乘積,即h(x,y)=c(F(x),F(xiàn)(y);α)·f(x)·f(y),其中,F(xiàn)(x)和f(x)分別為風(fēng)電場(chǎng)出力x的邊緣分布函數(shù)和邊緣密度函數(shù);F(y)和f(y)分別為光伏出力y的邊緣分布函數(shù)和邊緣密度函數(shù);c(F(x),F(xiàn)(y);α)為Copula密度函數(shù)。

    5)選取最優(yōu)Copula 函數(shù)構(gòu)建風(fēng)光聯(lián)合密度函數(shù),根據(jù)該分布函數(shù)拉丁超立方抽樣最終生成N個(gè)具有風(fēng)光相關(guān)性特征的出力場(chǎng)景。

    抽樣生成的樣本數(shù)量龐大,導(dǎo)致計(jì)算量增加,因此本文基于概率距離的快速前代消除技術(shù)將相似度較高的場(chǎng)景進(jìn)行削減,生成Ns個(gè)誤差場(chǎng)景并計(jì)算各場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的概率,使得削減生成的誤差場(chǎng)景盡可能地符合風(fēng)光出力場(chǎng)景的隨機(jī)互補(bǔ)特征。

    3 多微網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型

    根據(jù)區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)營(yíng)策略,配電網(wǎng)與微網(wǎng)分屬于不同運(yùn)營(yíng)商。各運(yùn)營(yíng)商通過(guò)部分信息交互追求各自效益最優(yōu)。多微網(wǎng)系統(tǒng)以滿足安全運(yùn)行為前提,最大程度滿足風(fēng)光清潔能源消納,各運(yùn)營(yíng)商優(yōu)化時(shí)通過(guò)聯(lián)絡(luò)線交互功率相互影響、彼此關(guān)聯(lián),其經(jīng)濟(jì)調(diào)度具有雙層優(yōu)化問題的特征。

    3.1 上層配電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型

    3.1.1 上層配電網(wǎng)目標(biāo)函數(shù)

    配電網(wǎng)層運(yùn)行目標(biāo)為機(jī)組運(yùn)行成本與各微網(wǎng)功率購(gòu)售收益之和最優(yōu),其目標(biāo)函數(shù)表述為:

    式中:FDN、FG、Fsell分別為配電網(wǎng)運(yùn)行成本、配電網(wǎng)發(fā)電機(jī)運(yùn)行成本、配電網(wǎng)與各微網(wǎng)功率交互成本;T為調(diào)度周期;n為配電網(wǎng)機(jī)組數(shù)量;PGi(t)為常規(guī)機(jī)組i在t時(shí)刻的出力,ai、bi、ci為機(jī)組i的發(fā)電成本系數(shù);m為微網(wǎng)數(shù)量;為配電網(wǎng)在t時(shí)刻與微網(wǎng)j的傳輸功率,其值為負(fù)則表示配電網(wǎng)向微網(wǎng)購(gòu)電;λbuy(t)和λsell(t)分別為t時(shí)刻對(duì)應(yīng)的購(gòu)電和售電價(jià)格。

    3.1.2 上層配電網(wǎng)約束條件

    配電網(wǎng)層運(yùn)行時(shí)需滿足功率平衡約束,常規(guī)機(jī)組出力上下限、機(jī)組爬坡約束,聯(lián)絡(luò)線傳輸限額約束,同時(shí)留有旋轉(zhuǎn)備用容量確保安全運(yùn)行,具體如下:

    式中:ΔT為時(shí)間間隔;為配電網(wǎng)在t時(shí)刻的預(yù)測(cè)負(fù)荷;PGi,min和PGi,max分別為常規(guī)機(jī)組i的出力下限和上限;rdi和rui分別為機(jī)組i向下和向上爬坡速率;分別為聯(lián)絡(luò)線傳輸功率最低和最高限額;RDN(t)為配電網(wǎng)t時(shí)刻的備用容量。

    3.2 下層微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型

    風(fēng)光功率預(yù)測(cè)是微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的先決條件,以風(fēng)光聯(lián)合密度函數(shù)為基礎(chǔ),按照第2章場(chǎng)景生成方法生成考慮風(fēng)光相關(guān)性的典型場(chǎng)景,應(yīng)用場(chǎng)景法建立微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,即微網(wǎng)在風(fēng)電、光伏預(yù)測(cè)場(chǎng)景及典型場(chǎng)景(誤差場(chǎng)景)下制訂機(jī)組出力計(jì)劃。

    3.2.1 下層各微網(wǎng)目標(biāo)函數(shù)

    3.2.2 下層各微網(wǎng)預(yù)測(cè)場(chǎng)景約束條件

    在預(yù)測(cè)場(chǎng)景下,微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度需滿足以下約束條件。

    1)功率平衡約束為:

    式中:PPV和PPW分別為光伏和風(fēng)電發(fā)電功率;為微網(wǎng)j預(yù)測(cè)負(fù)荷。

    2)各設(shè)備出力上下限及爬坡約束為:

    目標(biāo)管理是進(jìn)行任何一項(xiàng)管理工作的基本方法和手段,成本控制也應(yīng)遵循這一原則,即目標(biāo)設(shè)定、分解、責(zé)任到位和成本執(zhí)行結(jié)果、評(píng)價(jià)和目標(biāo)修正,從而形成目標(biāo)管理的計(jì)劃、實(shí)施、檢查、處理的循環(huán).在實(shí)施目標(biāo)管理過(guò)程中,目標(biāo)的設(shè)定應(yīng)切合實(shí)際,更落實(shí)到各部門、班組甚至個(gè)人;目標(biāo)責(zé)任應(yīng)全面,既有工作責(zé)任,更有成本責(zé)任[3].

    3)聯(lián)絡(luò)線功率交互約束為:

    4)儲(chǔ)能裝置約束為:

    式中:E(t)為儲(chǔ)能裝置容量狀態(tài);Emin和Emax為儲(chǔ)能裝置容量的下限和上限;Uch(t)和Udis(t)分別為儲(chǔ)能設(shè)備充電和放電0-1狀態(tài)變量;Pcmax和Pdmax分別為充電和放電功率限額;Nbat為充放電狀態(tài)轉(zhuǎn)換次數(shù)限制。

    式(14)為儲(chǔ)能裝置運(yùn)行約束條件,式(15)為儲(chǔ)能裝置充放電限值約束條件。

    3.2.3 下層各微網(wǎng)誤差場(chǎng)景約束條件

    微網(wǎng)在滿足預(yù)測(cè)場(chǎng)景運(yùn)行約束的同時(shí),需同時(shí)保證誤差場(chǎng)景s下穩(wěn)定運(yùn)行。參照預(yù)測(cè)場(chǎng)景約束條件,誤差場(chǎng)景s下的約束條件為:

    為確保風(fēng)光出力由預(yù)測(cè)場(chǎng)景向誤差場(chǎng)景波動(dòng)時(shí),機(jī)組留有足夠的調(diào)節(jié)裕度保障區(qū)域微網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定,微網(wǎng)需滿足場(chǎng)景轉(zhuǎn)移約束:

    4 考慮風(fēng)光相關(guān)性的多微網(wǎng)自治優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型

    4.1 基于ATC的分層求解方法

    按照第3 章模型,配電網(wǎng)與微網(wǎng)模型彼此關(guān)聯(lián),聯(lián)絡(luò)線傳輸功率存在一致性約束。上、下層模型具有高度耦合性,無(wú)法獨(dú)立求解。ATC常用于解決復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題,在航天、汽車等結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域已有成熟應(yīng)用。其將復(fù)雜系統(tǒng)分解為子系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,各子系統(tǒng)將一致性約束以罰函數(shù)形式引入目標(biāo)函數(shù),實(shí)現(xiàn)并行獨(dú)立求解。計(jì)算中罰函數(shù)乘子不斷更新迭代直至共享變量(耦合變量)一致,達(dá)成系統(tǒng)最優(yōu)目標(biāo)。罰函數(shù)形式和乘子更新方式靈活,可采用二次函數(shù)、基于泰勒展開的對(duì)角線二次近似函數(shù)、拉格朗日函數(shù)等作為罰函數(shù),其收斂性和最優(yōu)性經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的理論證明[13]。ATC的分層優(yōu)化思想與多微網(wǎng)自治優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度特征一致。

    上層配電網(wǎng)優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度時(shí),需要考慮微網(wǎng)與配電網(wǎng)間的功率交互。在配電網(wǎng)優(yōu)化目標(biāo)中,增加拉格朗日罰函數(shù)項(xiàng)表征配電網(wǎng)與微網(wǎng)的偏差,因此上層目標(biāo)函數(shù)修正見式(18),約束由式(4)構(gòu)成;同理下層各微網(wǎng)優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度時(shí)需考慮交互功率影響,各微網(wǎng)目標(biāo)函數(shù)增加罰函數(shù)后修正見式(19),約束由預(yù)測(cè)場(chǎng)景約束(10)—(15)及誤差場(chǎng)景約束(16)、(17)構(gòu)成。

    式中:ωj(t)和γj(t)為拉格朗日罰函數(shù)乘子;為多微網(wǎng)系統(tǒng)配電網(wǎng)與微網(wǎng)j的計(jì)劃交互功率;為微網(wǎng)j優(yōu)化后向上層配電網(wǎng)傳遞的虛擬交互功率;為微網(wǎng)j的計(jì)劃交互功率;為配電網(wǎng)優(yōu)化后向下層微網(wǎng)j傳遞的虛擬交互功率。

    基于ATC實(shí)現(xiàn)上層配電網(wǎng)與下層各微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題的解耦,微網(wǎng)與各微網(wǎng)自主優(yōu)化、交替迭代實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu),其收斂滿足以下檢驗(yàn)條件:

    式中:上標(biāo)(k)表示第k次迭代,下同;ε1和ε2為收斂精度。

    式(20)為共享變量一致性檢驗(yàn)條件,式(21)為總體效益最大化檢驗(yàn)條件。

    若迭代時(shí)不滿足收斂條件,則更新罰函數(shù)乘子,進(jìn)入下一次迭代[14]:

    4.2 算法求解流程

    考慮風(fēng)光相關(guān)性的多微網(wǎng)自治優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型求解流程如圖2所示。

    圖2 算法求解流程

    5 算例分析

    5.1 風(fēng)光出力典型場(chǎng)景生成

    選取湖北孝感某園區(qū)2014 年風(fēng)電場(chǎng)及光伏電場(chǎng)歷史輸出功率為樣本,采樣周期為1 h。按照月份統(tǒng)計(jì)樣本日均出力情況,并分析風(fēng)光出力相關(guān)系數(shù),結(jié)果如圖3所示。

    圖3 湖北某地區(qū)風(fēng)光出力相關(guān)系數(shù)

    從圖3 可以看出,風(fēng)電場(chǎng)和光伏發(fā)電僅在9月、10 月呈現(xiàn)弱正相關(guān)性,其余月份相關(guān)系數(shù)均為負(fù)值,且1月、4月、11月呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)特征。因此,有必要在多微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題中考慮風(fēng)光互補(bǔ)特征的影響。

    按照第2節(jié)方法開展核密度估計(jì)求出風(fēng)光累計(jì)分布函數(shù),采用極大似然函數(shù)法對(duì)5 類Copula 函數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),評(píng)價(jià)指標(biāo)值見表1。

    表1 各類Copula函數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)值

    從表1 可以看出Gumbel-Copula、Clayton-Copula 兩類函數(shù)的相關(guān)性為正相關(guān),與樣本的負(fù)相關(guān)性不符,且歐式距離及最大距離最大,擬合效果不佳。Gaussian-Copula、t-Copula、Frank-Copula 三類Copula 函數(shù)均能呈現(xiàn)樣本的負(fù)相關(guān)特征,且歐式距離及最大距離較小,適宜用于風(fēng)光聯(lián)合建模。其中Frank-Copula 函數(shù)相關(guān)性與樣本最接近,且擬合性能最好,因此選取該函數(shù)作為最優(yōu)Copula函數(shù)。

    基于Copula函數(shù)抽樣生成1 000組數(shù)據(jù),并經(jīng)過(guò)場(chǎng)景削減形成5個(gè)典型風(fēng)光出力場(chǎng)景。以風(fēng)電出力為例對(duì)生成場(chǎng)景進(jìn)行分析,5個(gè)誤差場(chǎng)景風(fēng)電場(chǎng)統(tǒng)計(jì)如圖4所示,誤差場(chǎng)景出力覆蓋風(fēng)電場(chǎng)預(yù)測(cè)出力及實(shí)際出力曲線,表明生成的場(chǎng)景能有效反映風(fēng)電出力隨機(jī)特征。

    圖4 風(fēng)電場(chǎng)誤差場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)

    5.2 優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度分析

    以IEEE 33 節(jié)點(diǎn)多微網(wǎng)系統(tǒng)為例,家庭型微網(wǎng)MG1、商業(yè)性微網(wǎng)MG2 分別在節(jié)點(diǎn)28 和11 接入,如圖5所示。

    圖5 IEEE 33節(jié)點(diǎn)多微網(wǎng)系統(tǒng)

    兩組微網(wǎng)日最大負(fù)荷為3 MW,均包含2 臺(tái)1.5 MW燃?xì)廨啓C(jī)、1臺(tái)0.8 MW風(fēng)電機(jī)組、1組蓄電池。MG1 光伏裝機(jī)容量為0.4 MW,MG2 光伏裝機(jī)容量為0.6 MW。各微網(wǎng)配置情況均來(lái)源于某實(shí)際運(yùn)行微網(wǎng),機(jī)組參數(shù)如表2所示。配電網(wǎng)與各系統(tǒng)的分時(shí)交易電價(jià)參見文獻(xiàn)[15]。蓄電池充電價(jià)格為0.4 元/kWh,放電價(jià)格為0.6 元/kWh。罰函數(shù)乘子ωj和γj初值設(shè)置為1.5,收斂精度ε1和ε2取0.01,聯(lián)絡(luò)線功率初始值為0。

    表2 多微網(wǎng)系統(tǒng)各機(jī)組參數(shù)

    為驗(yàn)證模型和方法的有效性,設(shè)置三種情景進(jìn)行分析:

    情景一:風(fēng)光出力不考慮隨機(jī)性及相關(guān)性,其曲線取風(fēng)光功率預(yù)測(cè)曲線,分別采用本文方法和集中式調(diào)度方法進(jìn)行對(duì)比論證。

    情景二:風(fēng)光出力考慮隨機(jī)性及相關(guān)性,其誤差場(chǎng)景出力曲線由Copula函數(shù)抽樣縮減形成。

    情景三:風(fēng)光出力僅考慮隨機(jī)性,兩者出力獨(dú)立,參照情景二抽樣生成誤差場(chǎng)景(情景三為情景二Copula函數(shù)為常數(shù)1的特例)。

    情景一下配電網(wǎng)、各微網(wǎng)部分機(jī)組調(diào)度結(jié)果如圖6所示。從圖6可以看出,本文模型及求解方法與集中式求解結(jié)果一致,各微網(wǎng)優(yōu)化時(shí)獨(dú)立并行求解且具有全局收斂性。文獻(xiàn)[14]對(duì)ATC的算法性能進(jìn)行了全面分析,本文不再贅述。

    圖6 情景一下兩種求解方法的結(jié)果對(duì)比

    情景二下微網(wǎng)各機(jī)組出力情況如圖7所示。與情景一相比,當(dāng)考慮風(fēng)光隨機(jī)互補(bǔ)特征時(shí),各微網(wǎng)機(jī)組出力曲線與負(fù)荷協(xié)同趨勢(shì)減弱,呈現(xiàn)明顯的波動(dòng)性。在該情景下,各微網(wǎng)調(diào)度兼顧運(yùn)行的安全性與經(jīng)濟(jì)性,系統(tǒng)不僅追求預(yù)測(cè)場(chǎng)景下的成本最優(yōu),而且誤差場(chǎng)景發(fā)生時(shí)各機(jī)組留有足夠的可調(diào)節(jié)裕度來(lái)確保系統(tǒng)穩(wěn)定,因此機(jī)組出力需進(jìn)行更多調(diào)整。

    圖7 情景二下各微網(wǎng)機(jī)組出力情況

    預(yù)測(cè)場(chǎng)景及誤差場(chǎng)景下機(jī)組出力如圖8 所示。宏觀上兩種場(chǎng)景下機(jī)組出力具有相同的變化趨勢(shì),微觀上誤差場(chǎng)景下機(jī)組出力圍繞預(yù)測(cè)場(chǎng)景變化,各機(jī)組通過(guò)實(shí)時(shí)調(diào)整出力大小應(yīng)對(duì)新能源的波動(dòng)。圖8展現(xiàn)了風(fēng)光隨機(jī)互補(bǔ)特征對(duì)微網(wǎng)各機(jī)組調(diào)度的影響,以及誤差場(chǎng)景下機(jī)組出力的變化范圍,可協(xié)助調(diào)度運(yùn)行人員全面分析、制訂調(diào)度計(jì)劃。

    圖8 預(yù)測(cè)場(chǎng)景及誤差場(chǎng)景下機(jī)組出力曲線

    為驗(yàn)證風(fēng)光互補(bǔ)特征對(duì)調(diào)度結(jié)果的影響,對(duì)情景二和情景三收益成本進(jìn)行核算。根據(jù)調(diào)度當(dāng)天風(fēng)光電場(chǎng)實(shí)際出力大小求得機(jī)組的真實(shí)出力,以及不同情景下機(jī)組計(jì)劃出力與真實(shí)出力的再調(diào)度成本,如表3所示。

    表3 考慮相關(guān)性和不考慮相關(guān)性的成本對(duì)比 元

    由表3可知,考慮風(fēng)光相關(guān)性時(shí),多微網(wǎng)系統(tǒng)場(chǎng)景轉(zhuǎn)移費(fèi)用及發(fā)電總成本均比不考慮相關(guān)性時(shí)費(fèi)用高,但再調(diào)度成本較低。兩種情景下:配電網(wǎng)及各微網(wǎng)各部分費(fèi)用大致相同;場(chǎng)景轉(zhuǎn)移費(fèi)用方面,在情景二下,系統(tǒng)充分考慮其互補(bǔ)特征,兼顧風(fēng)力發(fā)電充裕、光伏電站出力少的極端情況,因此其場(chǎng)景轉(zhuǎn)移費(fèi)用及發(fā)電總成本高于情景三;再調(diào)度費(fèi)用方面,考慮風(fēng)光相關(guān)性時(shí)各機(jī)組已預(yù)留足額裕度應(yīng)對(duì)風(fēng)電滿發(fā)、光伏停發(fā)等情況,使得調(diào)度結(jié)果更符合實(shí)際情況,系統(tǒng)再調(diào)度成本比不考慮風(fēng)光相關(guān)性時(shí)減少13 420元。

    綜合發(fā)電總成本及再調(diào)度費(fèi)用來(lái)看,考慮風(fēng)電相關(guān)性時(shí)再調(diào)度費(fèi)用大幅減少,系統(tǒng)總體費(fèi)用降低,實(shí)現(xiàn)了多微網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性提升,驗(yàn)證了本文模型及算法的有效性。

    6 結(jié)語(yǔ)

    本文應(yīng)用Copula 理論及場(chǎng)景縮減技術(shù)構(gòu)建考慮風(fēng)光相關(guān)性的場(chǎng)景生成方法,基于雙層規(guī)劃理論及場(chǎng)景法建立多微網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,并引入ATC實(shí)現(xiàn)不同利益主體并行求解[16-18]。結(jié)論如下:

    1)本文提出基于歷史數(shù)據(jù)和Copula 函數(shù)的風(fēng)光互補(bǔ)場(chǎng)景生成步驟,建立相關(guān)性和擬合性指標(biāo)的Copula模型綜合評(píng)價(jià)方法。算例分析表明風(fēng)光出力呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性,經(jīng)進(jìn)一步對(duì)比分析,F(xiàn)rank-Copula較Gumbel-Copula、Clayton-Copula、Gaussian-Copula、t-Copula 擬合指標(biāo)更優(yōu),函數(shù)相關(guān)性與樣本最接近。

    2)本文基于雙層規(guī)劃理論及場(chǎng)景法構(gòu)建多微網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,依托Frank-Copula 函數(shù)構(gòu)建風(fēng)光聯(lián)合密度函數(shù),考慮風(fēng)光出力相關(guān)性、隨機(jī)性對(duì)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響。將ATC 應(yīng)用于上、下層模型并行求解,降低信息交互度,且與集中式求解方法結(jié)果一致。

    3)本文對(duì)IEEE 33 節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)算例進(jìn)行分析,考慮風(fēng)光相關(guān)性時(shí)再調(diào)度費(fèi)用減少11.2%,系統(tǒng)總成本降低。且考慮風(fēng)光相關(guān)性時(shí)各機(jī)組已預(yù)留足額裕度應(yīng)對(duì)風(fēng)電滿發(fā)、光伏停發(fā)等情況,在極端場(chǎng)景時(shí)能靈活調(diào)整機(jī)組出力,提升系統(tǒng)的安全性。

    本文分析風(fēng)光互補(bǔ)特征對(duì)多微網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性、安全性的影響,但模型僅考慮了配電網(wǎng)與微網(wǎng)的相互作用,未考慮微網(wǎng)間的協(xié)同互濟(jì)、互為備用,未體現(xiàn)電力市場(chǎng)環(huán)境下電價(jià)彈性機(jī)制、可中斷彈性負(fù)荷對(duì)模型的影響,未分析多種分布式能源間(如相鄰風(fēng)電場(chǎng)之間)的相關(guān)性。后續(xù)將研究配電網(wǎng)-多微網(wǎng)-需求側(cè)負(fù)荷多層次的協(xié)調(diào)模型,分析多種分布式能源的相關(guān)性,提升新能源消納水平[19-21]。

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