習(xí) 朋 李 鵬,

（1.華北電力大學(xué)電力系統(tǒng)保護(hù)與動(dòng)態(tài)安全監(jiān)控教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 保定 071003；2.華北電力大學(xué)蘇州研究院，江蘇 蘇州 215123）

微網(wǎng)是一種由負(fù)荷和微電源（即微網(wǎng)中的分布式電源，如光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電等）共同組成的系統(tǒng)，它可同時(shí)提供電能和熱量；它通過整合分布式發(fā)電單元與配電網(wǎng)之間的關(guān)系，在一個(gè)局部區(qū)域內(nèi)直接將分布式發(fā)電單元、電力網(wǎng)絡(luò)和終端用戶聯(lián)系在一起，可以方便地實(shí)現(xiàn)熱電（冷）聯(lián)供方案，優(yōu)化和提高能源利用效率，減輕能源動(dòng)力系統(tǒng)對環(huán)境的影響，推動(dòng)分布式電源上網(wǎng)，降低大電網(wǎng)的負(fù)擔(dān)，改善電網(wǎng)的安全可靠性[1]。

微網(wǎng)能有效降低或消除分布式電源直接接入大電網(wǎng)所產(chǎn)生的負(fù)面影響，為新能源及可再生能源并網(wǎng)發(fā)電的規(guī)模化應(yīng)用提供了新的途徑[2]。

為了實(shí)現(xiàn)微網(wǎng)的可靠、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，動(dòng)態(tài)地對微網(wǎng)負(fù)荷在各個(gè)微電源間進(jìn)行全局優(yōu)化分配是必不可少的[3]。目前，對于分布式發(fā)電系統(tǒng)的能量管理，優(yōu)化運(yùn)行等已有不少研究[4-7]。

微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行可以從傳統(tǒng)的大電網(wǎng)借鑒經(jīng)驗(yàn)，但微網(wǎng)的特殊性有使其經(jīng)濟(jì)運(yùn)行問題有自身特點(diǎn)。

微網(wǎng)中的分布式發(fā)電機(jī)組調(diào)度與傳統(tǒng)電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度有很多區(qū)別：①分布式電源中的太陽能、風(fēng)能等可再生能源受自然條件的影響很大，通常工作在最大功率點(diǎn)跟蹤模式，不遵循人工調(diào)度；②光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電的發(fā)電成本較低，而且?guī)缀鯚o溫室氣體排放，因此應(yīng)優(yōu)先安排其發(fā)電；③不同類型、容量的DG所消耗的燃料、效率、運(yùn)行和維護(hù)費(fèi)用等有很大區(qū)別。

微網(wǎng)有并網(wǎng)運(yùn)行和孤島運(yùn)行兩種工作模式。在并網(wǎng)運(yùn)行時(shí)，大電網(wǎng)可以作為微網(wǎng)的重要支撐，保證微網(wǎng)內(nèi)所有負(fù)荷的可靠供電；而在大電網(wǎng)發(fā)生故障，微網(wǎng)孤島運(yùn)行時(shí)，整個(gè)微網(wǎng)不從配電網(wǎng)吸收功率，而由內(nèi)部的微電源獨(dú)立供電。限于微網(wǎng)內(nèi)微電源的容量和規(guī)模，為保證重要負(fù)荷的供電，需要各微電源協(xié)調(diào)運(yùn)行，從而使微網(wǎng)的總運(yùn)行成本最小。本文中微網(wǎng)中含有少量的儲能裝置，與光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電并聯(lián)運(yùn)行[8]，用來平抑光伏和風(fēng)電的出力，穩(wěn)定二者的輸出。

本文主要研究了微網(wǎng)孤島運(yùn)行狀態(tài)下，為保證重要負(fù)荷的供電可靠性，各種微電源的動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配問題，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的目標(biāo)是使微網(wǎng)的發(fā)電成本最小。利用搜索能力強(qiáng)、尋優(yōu)速度快的粒子群優(yōu)化算法，對微網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配進(jìn)行了研究。針對所研究的問題，對粒子群算法進(jìn)行了改進(jìn)。通過算例驗(yàn)證了數(shù)學(xué)模型與優(yōu)化算法的正確性與有效性。

1 微網(wǎng)負(fù)荷優(yōu)化分配的數(shù)學(xué)模型

孤島運(yùn)行模式下，微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配的目標(biāo)是通過調(diào)節(jié)各微電源的出力，使微網(wǎng)的運(yùn)行成本最小。

1.1 目標(biāo)函數(shù)

式中，E為微網(wǎng)運(yùn)行成本；T為調(diào)度時(shí)段總數(shù)；N為微網(wǎng)內(nèi)微電源的總數(shù)；F()表示微電源的運(yùn)行成本，可由下式表示：F( Pg)=f(P)+M( P)+S等式右邊三項(xiàng)分別表示燃料成本、運(yùn)行維護(hù)成本、啟動(dòng)成本。

1.2 約束條件

1）功率平衡約束

2）微電源出力約束

1.3 微電源功率特性

微電源的運(yùn)行成本主要包括：燃料成本、運(yùn)行維護(hù)成本和啟動(dòng)成本。

運(yùn)行維護(hù)成本可認(rèn)為與其輸出的功率成正比關(guān)系，即

對于燃料成本，不同微電源有很大不同。

1）光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電不消耗一次能源，其燃料成本為可計(jì)為0。

2）柴油發(fā)電機(jī)與傳統(tǒng)火力發(fā)電機(jī)的成本類型相似，采用如下的二次函數(shù)模型

式中，ai，bi，ci為成本函數(shù)的系數(shù)。

3）燃料電池和微型燃?xì)廨啓C(jī)的燃料成本與工作效率有很大關(guān)系，可用下式表示

式中，C為微電源所用燃料的單位成本；η(P)為所發(fā)功率為P時(shí)微電源的工作效率，隨P的變化而變化。

2 基于改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行求解

粒子群優(yōu)化算法（PSO）是一種隨機(jī)全局搜索技術(shù)，通過微粒個(gè)體對歷史信息和社會信息的共享發(fā)現(xiàn)復(fù)雜搜索空間中的最優(yōu)區(qū)域，由于算法本身具有概念簡單，收斂迅速等特點(diǎn)，在一些領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在粒子群算法應(yīng)用于傳統(tǒng)電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配方面，取得了一些研究成果[9-11]。

針對本文所研究的問題，本文對粒子群算法進(jìn)行了改進(jìn)。在約束條件的處理上，目前很多學(xué)者都是在目標(biāo)函數(shù)中引入罰函數(shù)的方式去淘汰不可行解，得到最優(yōu)解，但對于動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題，可行解空間在解空間中占有的比例較小，如果僅采用罰函數(shù)操作必然導(dǎo)致計(jì)算效率降低甚至搜索不到最優(yōu)解[12]。針對不等式約束（3），本文首先設(shè)定一臺平衡機(jī)組，讓其他機(jī)組出力在出力約束范圍內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生，根據(jù)等式約束（2），求得平衡機(jī)組的出力。平衡機(jī)組出力可能小于Pgmin或者大于Pgmax，這時(shí)，采用罰函數(shù)的處理方法，計(jì)算此時(shí)所有機(jī)組出力之和與負(fù)荷和網(wǎng)損之和的差值，以罰函數(shù)的形式將其計(jì)入到目標(biāo)函數(shù)中。

傳統(tǒng)的機(jī)組組合問題（UC）包含兩個(gè)方面：機(jī)組啟停優(yōu)化和經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配，UC問題是一個(gè)既包含整數(shù)變量（機(jī)組的開停狀態(tài)）又包含連續(xù)變量（機(jī)組的出力）的復(fù)雜大型、動(dòng)態(tài)、約束的非線性規(guī)劃問題[13]。由于常規(guī)的火電機(jī)組有一個(gè)非零的最小出力限制，且火電機(jī)組包含大量的約束條件，一般機(jī)組組合問題都要分兩個(gè)階段進(jìn)行：首先進(jìn)行機(jī)組起停優(yōu)化，得到機(jī)組起停計(jì)劃；然后進(jìn)行經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配。

在微網(wǎng)中，微電源有其自身的特點(diǎn)。多種類型的微電源出力范圍一般可從0到額定出力之間連續(xù)調(diào)節(jié)，因此，微網(wǎng)中的機(jī)組組合問題可以簡化為一個(gè)階段，在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配的時(shí)候不必考慮機(jī)組的起停；具體方法如下：

本文將每個(gè)時(shí)刻各微電源的有功出力作為一個(gè)粒子，每個(gè)微電源的出力對應(yīng)粒子的一維，即

[P1t,P2t…PNt,]，其中，N是微電源的個(gè)數(shù)；t=1,2,…T；其中T是調(diào)度時(shí)段數(shù)。如前所述，對等式約束（2），將其以罰函數(shù)的形式計(jì)入到目標(biāo)函數(shù)

Pit是在[0,PN(max)]之間隨機(jī)產(chǎn)生的機(jī)組出力，當(dāng)Pit為0時(shí)，就表示第i臺機(jī)組停機(jī)，當(dāng)Pit出力超過上限或者下限時(shí)，就取其限值，從而免去了在經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配之前進(jìn)行機(jī)組啟停優(yōu)化，大大提高了求解效率。

3 算例分析

本文所采用的算例為一簡化的微網(wǎng)，包括光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、柴油發(fā)電機(jī)、微型燃?xì)廨啓C(jī)、燃料電池。微網(wǎng)中含有少量的儲能裝置，與光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電并聯(lián)運(yùn)行。微網(wǎng)工作在孤島運(yùn)行模式下，由微電源對其內(nèi)部的重要負(fù)荷進(jìn)行供電。本文根據(jù)圖1所示的微網(wǎng)簡化結(jié)構(gòu)，對已經(jīng)建好的微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行分析計(jì)算。為了驗(yàn)證本文算法的有效性，選取了兩個(gè)典型日負(fù)荷曲線進(jìn)行求解。微電源參數(shù)及負(fù)荷數(shù)據(jù)分別如表1、圖2和圖3所示。

本文采用Matlab 7.6 進(jìn)行編程，以上述簡單的微網(wǎng)系統(tǒng)為例，對算法的性能進(jìn)行檢驗(yàn)。計(jì)算周期取1d，將全天分為24個(gè)時(shí)段，1h作為一個(gè)計(jì)算時(shí)段。PSO的相關(guān)參數(shù)取值為：粒子群體規(guī)模取20，最大迭代次數(shù)取100，c1取1.2，c2取2.8。微電源數(shù)據(jù)來自文獻(xiàn)[15]。

圖1 微網(wǎng)示意圖

表1 不同微電源的參數(shù)

MT和FC的效率曲線見參考文獻(xiàn)[14]。

圖2 光伏和風(fēng)機(jī)的24h預(yù)測出力數(shù)據(jù)

圖3 負(fù)荷24h預(yù)測出力

運(yùn)行程序，得到的運(yùn)行成本最小時(shí)微電源的出力曲線如圖4所示。

圖4 微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行時(shí)各微電源的出力

由優(yōu)化結(jié)果可以看出，在負(fù)荷高于 MT的上限4kW時(shí)，MT總是以最大功率運(yùn)行。說明在這三種微電源中，MT的運(yùn)行成本最低，應(yīng)優(yōu)先安排其發(fā)電。其次是FC，在MT滿發(fā)的時(shí)候，優(yōu)先利用FC發(fā)電。傳統(tǒng)火電機(jī)組經(jīng)濟(jì)調(diào)度時(shí)，按照機(jī)組的優(yōu)先順序安排發(fā)電，在微網(wǎng)中，各種微電源之間也有優(yōu)先順序，負(fù)荷不同時(shí)，安排的發(fā)電機(jī)組也不相同。當(dāng)微網(wǎng)規(guī)模比較大時(shí)，合理安排機(jī)組，將帶來更大的經(jīng)濟(jì)效益。

4 結(jié)論

本文研究了孤島運(yùn)行方式下微網(wǎng)的負(fù)荷優(yōu)化分配問題。為保證重要負(fù)荷的供電，以微網(wǎng)運(yùn)行成本最小為目標(biāo)函數(shù)，用改進(jìn)粒子群算法求解得出了各微電源的最優(yōu)出力，從仿真結(jié)果可以看出，因?yàn)楦鞣N微電源的種類不同，其耗量特性等方面有很大差異，通過經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配，可使微網(wǎng)更加經(jīng)濟(jì)可靠的運(yùn)行。

[1]魯宗相, 王彩霞, 閡勇等. 微電網(wǎng)研究綜述[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2007, 31(19): 100-108.

[2]李鵬, 張玲, 盛銀波.新能源及可再生能源并網(wǎng)發(fā)電規(guī)模化應(yīng)用的有效途徑—微網(wǎng)技術(shù)[J]. 華北電力大學(xué)學(xué)報(bào), 2009, 36(1): 10-14.

[3]陳達(dá)威, 朱桂萍. 低壓微電網(wǎng)中的功率傳輸特性[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2010, 25(7): 121-122.

[4]丁明, 包敏, 吳紅斌. 分布式供能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度[J]. 電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào), 2008, 23(1): 13-17.

[5]陳昌松, 段善旭, 殷進(jìn)軍, 蔡濤. 基于發(fā)電預(yù)測的分布式發(fā)電能量管理系統(tǒng)[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2010,25(3): 150-156.

[6]Chakraborty S, Weiss M D, Simoes M G. Distributed intelligent energy management system for a single-phase high-frequency AC microgrid[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2007, 54(1): 97-109.

[7]Tsikalakis A G, Hatziargyriou Nikos D. Centralized control for optimizing microgrids operation[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2008, 23(1): 241-248.

[8]丁明, 包敏, 吳紅斌, 馬婉玲, 茆美琴. 復(fù)合能源分布式發(fā)電系統(tǒng)的機(jī)組組合問題[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2008, 32(6): 48.

[9]侯云鶴, 魯麗娟, 熊信良, 程時(shí)杰, 吳耀武. 改進(jìn)粒子群算法及其在電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配中的應(yīng)用[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2004, 24(7): 95-100.

[10]楊俊杰, 周建中, 吳瑋, 劉芳.改進(jìn)粒子群算法在負(fù)荷經(jīng)濟(jì)分配中的應(yīng)用[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2005, 29(2): 2-4.

[11]袁曉輝, 蘇安俊, 聶浩, 曹波, 楊波. 面向啟發(fā)式調(diào)整策略和粒子群優(yōu)化的機(jī)組組合問題[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2009, 24(12): 137-141.

[12]夏澍. 基千差分進(jìn)化算法的含風(fēng)電場電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度[D].北京:華北電力大學(xué), 2010.

[13]黎靜華, 韋化. 求解機(jī)組組合問題的鄰域搜索法[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2008, 28(13): 33.

[14]郭佳歡. 微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化的研究[D].北京:華北電力大學(xué), 2010.

[15]Bhuvaneswari R.， Edrington,C.S.， Cartes, D.A ，Subramanian, S. Online Economic Environmental Optimization of a Microgrid Using an Improved Fast Evolutionary Programming Technique[C], North American Power Symposium (NAPS), Florida，USA，2009.