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    混合儲(chǔ)能微電網(wǎng)新能源多時(shí)段動(dòng)態(tài)調(diào)度方法

    2024-05-06 08:11:08周曉東宋衛(wèi)東朱柯
    電子設(shè)計(jì)工程 2024年9期
    關(guān)鍵詞:煙花時(shí)段儲(chǔ)能

    周曉東,宋衛(wèi)東,朱柯

    (許繼電氣股份有限公司,河南許昌 461000)

    現(xiàn)階段微電網(wǎng)系統(tǒng)仍然是我國(guó)偏遠(yuǎn)區(qū)域供電的關(guān)鍵形式,同時(shí)也是大電網(wǎng)的合理補(bǔ)充。微電網(wǎng)在日常運(yùn)行的重要任務(wù)就是保障系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,同時(shí)通過(guò)對(duì)其各類(lèi)發(fā)電單元的調(diào)度,減少不必要的開(kāi)銷(xiāo)[1-2]?;旌蟽?chǔ)能微電網(wǎng)屬于一種包含多發(fā)電單元的微電網(wǎng)系統(tǒng),由于不同發(fā)電單元受到環(huán)境影響造成的用電負(fù)荷波動(dòng)并不一致,因此在調(diào)度優(yōu)化過(guò)程中存在一定的困難[3]。

    多時(shí)段動(dòng)態(tài)調(diào)度是可以通過(guò)日前、日內(nèi)分析完成調(diào)度的一種手段[4],在調(diào)度時(shí)效果優(yōu)于單一時(shí)間段調(diào)度,為此利用該調(diào)度形式處理混合儲(chǔ)能微電網(wǎng)可以提升其經(jīng)濟(jì)性[5]。有較多學(xué)者對(duì)微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度進(jìn)行研究,黃敬堯等[6]研究移動(dòng)儲(chǔ)能的調(diào)度方案,但該調(diào)度方法更注重電動(dòng)汽車(chē)的研究,并不適用于其他微電網(wǎng);金力等[7]研究電網(wǎng)多時(shí)間尺度源儲(chǔ)荷協(xié)調(diào)調(diào)度方法,但是該方法調(diào)度后并不能有效降低發(fā)電成本。

    為此,文中研究混合儲(chǔ)能微電網(wǎng)新能源多時(shí)段動(dòng)態(tài)調(diào)度方法,使調(diào)度后的發(fā)電成本更低。

    1 新能源調(diào)度

    1.1 混合儲(chǔ)能微電網(wǎng)日前優(yōu)化調(diào)度模型

    文中考慮混合儲(chǔ)能微電網(wǎng)中包含的柴油發(fā)電系統(tǒng)、可再生能源(風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電)系統(tǒng)等多類(lèi)型能源特性,以1 h 為時(shí)間分辨節(jié)點(diǎn)[8],構(gòu)建日前優(yōu)化調(diào)度模型。

    1.1.1 目標(biāo)函數(shù)

    通過(guò)式(1)構(gòu)建混合儲(chǔ)能微電網(wǎng)新能源日前優(yōu)化調(diào)度模型目標(biāo)函數(shù):

    式中,F(xiàn)load為負(fù)荷收益,F(xiàn)de為柴發(fā)運(yùn)行成本、Fre為風(fēng)光發(fā)電運(yùn)行成本,Pdep、Plpsp為負(fù)荷缺電懲罰費(fèi)用;Pde為柴發(fā)機(jī)組,Ppv、Pwt分別為光伏、風(fēng)力機(jī)組24 h 發(fā)電曲線;uload為負(fù)荷功率預(yù)測(cè)值,ude表示柴油發(fā)電機(jī)組后續(xù)24 h 啟停計(jì)劃。

    1.1.2 柴油發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行成本

    柴油發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行成本主要由環(huán)保折算開(kāi)銷(xiāo)、啟停開(kāi)銷(xiāo)、燃料開(kāi)銷(xiāo)構(gòu)成,可通過(guò)式(2)表示:

    式中,T1為日前調(diào)度時(shí)間,T1=24 h;nde為柴發(fā)機(jī)組個(gè)數(shù);ΔT為時(shí)間間隔,ΔT=1 h;柴油機(jī)組i在t時(shí)間內(nèi)調(diào)整為開(kāi)機(jī)情況時(shí),由sde,start,i(t)=1 表示,當(dāng)調(diào)整為停機(jī)情況時(shí),由sde,down,i(t)=1 表示,當(dāng)該機(jī)組處于開(kāi)機(jī)持續(xù)運(yùn)行時(shí),由ude,i(t)=1 表示狀態(tài),并通過(guò)ude,i(t)=0 表示停機(jī)狀態(tài);柴油機(jī)組的啟、停成本依次為fde,start、fde,down。

    1.1.3 可再生能源運(yùn)行成本

    可再生能源部分由風(fēng)力、光伏發(fā)電機(jī)組構(gòu)成[9],計(jì)算兩者開(kāi)銷(xiāo),具體如式(3)所示:

    式中,F(xiàn)re(Ppv,Pwt) 為可再生能源運(yùn)行成本,風(fēng)力、光伏發(fā)電運(yùn)行成本系數(shù)依次由fwt,oper、fpv,oper表示;風(fēng)力、光伏機(jī)組個(gè)數(shù)依次為nwt、npv;第m臺(tái)風(fēng)力機(jī)組功率為Pwt,m;第l臺(tái)光伏發(fā)電功率為Ppv,l。

    1.1.4 模型約束

    1)系統(tǒng)平衡約束

    當(dāng)混合儲(chǔ)能微電網(wǎng)離網(wǎng)運(yùn)行時(shí),系統(tǒng)每個(gè)時(shí)間段下各分布式電源出力與負(fù)荷功率需要維持平衡[10],通過(guò)式(4)表示:

    式中,nipload表示關(guān)鍵負(fù)荷數(shù)量;Pipload,s(t)表示第s個(gè)關(guān)鍵負(fù)荷在t時(shí)段下的功率;nsdload表示次要負(fù)荷個(gè)數(shù),nctload表示可中斷負(fù)荷個(gè)數(shù);同時(shí)在t時(shí)段內(nèi),第k個(gè)次要負(fù)荷與第p個(gè)可中斷負(fù)荷的投切計(jì)劃矩陣分別為usdload,k(t)、uctload,p(t),同時(shí)次要、可中斷負(fù)荷的功率分別為Psdload,k(t)、Pctload,p(t)。

    2)發(fā)電容量約束

    為了保障混合儲(chǔ)能微電網(wǎng)運(yùn)行更加穩(wěn)定,對(duì)不同發(fā)電單元的輸出功率進(jìn)行合理約束,具體如式(5)所示:

    式中,Pwt,max為風(fēng)機(jī)最大出力;Ppv,max為光伏機(jī)最大出力;Pde,max為柴油機(jī)固定功率;Pde,min為柴油機(jī)最小輸出功率,其中Pde,min=0.3Pde,max。

    1.2 基于多目標(biāo)灰熵算法的多時(shí)段動(dòng)態(tài)調(diào)度

    在灰關(guān)聯(lián)分析法與基本煙花算法的基礎(chǔ)上,引入信息熵理論構(gòu)成多目標(biāo)灰熵算法,并行處理序列數(shù)據(jù)[11-12],實(shí)現(xiàn)多時(shí)段動(dòng)態(tài)調(diào)度。算法步驟如下:

    步驟一假設(shè)隨機(jī)煙花種群為J1,其大小為N1,初始化該種群,并生成合法種群J2,同時(shí)輸入模型參數(shù)。

    步驟二計(jì)算煙花函數(shù)值序列,并分析參考序列的灰熵關(guān)聯(lián)度。

    步驟三按照擁擠距離,剔除擁擠度最大的個(gè)體[13-15]。

    步驟四爆炸。分析煙花爆炸強(qiáng)度Ri,同時(shí)計(jì)算其爆炸幅度Ai等內(nèi)容,具體如下:

    式(6)中,Ri表示在種群中第i個(gè)煙花生成火花對(duì)數(shù)量;最小灰熵關(guān)聯(lián)度為ρmin;ε表示極小常數(shù)。式(7)中為煙花i制造的火花個(gè)數(shù),z為全部火花數(shù)量,a、b為常數(shù)[16]。式(8)中,Ai表示第i個(gè)煙花爆炸范圍,A為最大爆炸幅度,最大灰熵并行關(guān)聯(lián)度為ρmax。式(9)為位移處理,其中,第i個(gè)煙花的第d維位置為,(?0,?i)為個(gè)體范圍。通過(guò)上述計(jì)算可以看出,每個(gè)煙花都可以經(jīng)過(guò)變異生成新火花,獲取全局最佳變異。

    步驟五變異。針對(duì)每個(gè)煙花個(gè)體,通過(guò)式(10)對(duì)其第d維變異:

    式中,g表示高斯分布隨機(jī)數(shù)。經(jīng)變異處理后,可以增強(qiáng)種群多樣性,幫助算法實(shí)現(xiàn)最佳局部尋優(yōu)。

    步驟六映射。利用模運(yùn)算映射規(guī)則處理火花,使非法火花具有合法性:

    式中,火花第k維區(qū)域的上下界依次為、,%表示膜運(yùn)算。

    步驟七選擇。選取種群中最佳個(gè)體進(jìn)行下一步處理,每個(gè)煙花個(gè)體被選擇的概率可通過(guò)式(12)計(jì)算:

    式中,K表示經(jīng)高斯變異后全部煙花種群集合。

    步驟八終止條件。分析迭代是否滿足要求,若迭代獲取最佳結(jié)果,則完成迭代并輸出,否則返回步驟二再次計(jì)算。

    2 實(shí)驗(yàn)分析

    為驗(yàn)證提出方法的有效性,設(shè)計(jì)以下實(shí)驗(yàn),給出測(cè)試結(jié)果。建立混合儲(chǔ)能微電網(wǎng)模型,其中包含風(fēng)力、光伏以及柴油發(fā)電機(jī)組,三者功率上限依次為50 kW、60 kW、50 kW。利用研究方法對(duì)混合儲(chǔ)能微電網(wǎng)新能源0~24 h 的多時(shí)段出力完成調(diào)度,對(duì)柴油發(fā)電機(jī)組日前、日內(nèi)調(diào)度,分析調(diào)度后的柴發(fā)輸出功率,分析結(jié)果如圖1 所示。

    圖1 柴發(fā)調(diào)度輸出功率分析

    根據(jù)圖1 可知,在日前調(diào)度下功率相對(duì)較高,而日內(nèi)調(diào)度輸出功率要略低于日前,這是由于柴發(fā)機(jī)組在發(fā)電時(shí)的運(yùn)行成本較高,經(jīng)文中日內(nèi)調(diào)度后柴發(fā)機(jī)組的輸出功率存在小幅度下降,通過(guò)這一調(diào)度可以有效節(jié)省柴發(fā)成本;同時(shí),在峰時(shí)段由于用電量較大,在此時(shí)段下文中采用可再生能源發(fā)電,盡可能降低柴發(fā)輸出功率,由此可知,應(yīng)用文中方法后可以實(shí)現(xiàn)柴發(fā)機(jī)組輸出功率的合理調(diào)度。

    分析經(jīng)文中方法調(diào)度后,不同時(shí)段下各發(fā)電系統(tǒng)的備用容量,分析結(jié)果如圖2 所示。

    圖2 備用容量分析

    由圖2 可以看出,應(yīng)用文中方法調(diào)度后,不同發(fā)電系統(tǒng)在每個(gè)用電時(shí)段均能夠存儲(chǔ)一定的備用容量,其中由于光伏機(jī)組功率上限較高,因此其備用容量較高,而風(fēng)力發(fā)電日常發(fā)電量較大,所以在峰時(shí)段時(shí)備用容量有所下降,但三者的備用容量始終處于較高水平,可以保障混合儲(chǔ)能微電網(wǎng)安全運(yùn)行。

    以目標(biāo)實(shí)現(xiàn)度作為評(píng)價(jià)指標(biāo),判斷調(diào)度后的負(fù)荷收益,當(dāng)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)度越高,說(shuō)明負(fù)荷收益越高,運(yùn)行成本越低,分析結(jié)果如圖3 所示。

    圖3 負(fù)荷收益分析

    根據(jù)圖3 可知,應(yīng)用文中方法后目標(biāo)實(shí)現(xiàn)程度較高,可以實(shí)現(xiàn)較為平穩(wěn)的負(fù)荷收益,其中,售電收益相對(duì)較高,說(shuō)明文中方法可有效降低售電成本。

    3 結(jié)論

    文中研究了一種混合儲(chǔ)能微電網(wǎng)新能源多時(shí)段動(dòng)態(tài)調(diào)度方法,對(duì)包含柴發(fā)、風(fēng)電、光電系統(tǒng)的混合儲(chǔ)能微電網(wǎng)發(fā)電能力研究,實(shí)現(xiàn)日前、日內(nèi)動(dòng)態(tài)調(diào)度,改善發(fā)電成本,為用戶提供穩(wěn)定電能。在未來(lái)研究過(guò)程中,可對(duì)現(xiàn)有目標(biāo)繼續(xù)深入研究,使調(diào)度過(guò)程能夠更加完善。

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