柳 川，王林川，李京原，聶 鵬，龐金龍，于萬祥

(1.東北電力大學，吉林 吉林 132012;2.國網吉林省電力有限公司培訓中心，長春 130062)

近年來，清潔能源與分布式發(fā)電技術受到了廣泛關注。分布式發(fā)電(DG)是指把相對小型的發(fā)電裝置安裝在用戶附近的一種發(fā)電方式，這種發(fā)電方式具有安全性高、可靠性高、對環(huán)境污染小、可以靈活選擇地點安裝以及對能源的利用率高等優(yōu)點。為解決分布式發(fā)電與大電網的融合問題，微電網的優(yōu)化運行成為了研究的重點。微電網是指由多種分布式電源、發(fā)電機、儲能裝置及負荷等相結合的分散的小型獨立系統(tǒng)，并且可與大電網并網運行或者獨立運行，可以改善供電可靠性以及提高經濟效益，為用戶帶來多方面的利益。

微電網優(yōu)化運行可以提高微電網運行的經濟效益，其最終目的是使綜合成本最小化的同時滿足負荷的需求。目前，國外對于微電網優(yōu)化運行研究較多，而國內還處于起步階段。本文對微電網優(yōu)化運行中的優(yōu)化模型以及優(yōu)化算法進行概括并總結其不足和有待解決的問題。

1 微電網的優(yōu)化運行

對于電網的優(yōu)化運行問題，微電網與傳統(tǒng)電網本質上是一致的，即在保證供電的安全可靠、滿足負荷的前提下合理安排各機組出力，最終實現綜合成本最小化或效益最大化;但微電網與傳統(tǒng)電網在發(fā)電方式、儲能裝置以及所利用的能源等方面具有較大的差異，使其在優(yōu)化運行方面存在一定的不同。與傳統(tǒng)電力系統(tǒng)相比，微電網雖然輸電距離短而降低了網損，但由于其電壓等級遠低于傳統(tǒng)電網，因此，微電網系統(tǒng)的線路損耗仍不能忽略。

傳統(tǒng)電力系統(tǒng)發(fā)電部分主要是由火電和水電組成，發(fā)電機組可根據負荷的波動連續(xù)調節(jié)出力，發(fā)電情況遵循人工調度，而微電網主要是由分布式電源發(fā)電，分布式電源所特有的隨機性和間歇性導致了其出力波動:由于風力發(fā)電機和光伏電池不遵循人工的調度，通常工作在最大功率點跟蹤模式(MPPT);與傳統(tǒng)的火力發(fā)電機組相對比，微型燃氣輪機具有啟停迅速、出力可以靈活快速變化等特點，這使微型燃氣輪機在實際調度中可忽略其機組爬坡率限制，相比傳統(tǒng)火力發(fā)電機組調度更加靈活［1-2］。

2 微電網優(yōu)化運行研究現狀

微電網的優(yōu)化運行本質上是一個復雜的非線性系統(tǒng)經濟優(yōu)化問題，包含機組組合，經濟負荷分配等經濟調度問題，包括靜態(tài)調度與動態(tài)調度2種。靜態(tài)調度是把總時間分成各時段，在不考慮各時段之間聯系的前提下研究每個時段的最優(yōu)運行方案;動態(tài)調度則考慮了各時段之間的聯系與影響，例如考慮機組爬坡率限制等。

隨著微電網技術的成熟，微電網優(yōu)化運行也逐漸受到了關注。目前，微電網優(yōu)化運行的主要研究重點是在靜態(tài)調度方面。文獻［3］建立以運行費用為最小的單目標優(yōu)化模型;文獻［4］針對微電網本身所具有的一些獨特性，提出了一種關于微電網最優(yōu)經濟運行的策略;文獻［5］提出了一種智能能量管理系統(tǒng)(SEMS)，其所包含的功率預測、能量存儲以及優(yōu)化運行3部分，為微電網優(yōu)化運行的研究提供了科學的技術支持;文獻［6］從運營成本出發(fā)，以電力公司運營成本的最小化為目標;文獻［7］從多目標優(yōu)化的角度出發(fā)，在綜合考慮了微型燃氣輪機發(fā)電效率、制熱效率和污染排放的特性下針對熱電聯供型(CHP)微電網以運營成本、CO及NOx排放量為最小的3個目標進行優(yōu)化;文獻［8］從可靠性出發(fā)，以可靠性為一個優(yōu)化目標進行優(yōu)化;文獻［9］介紹了含光伏電池、燃料電池等微電網是否可以減少溫室效應，并以燃料費用最小為優(yōu)化目標，考慮了天氣對微電網系統(tǒng)優(yōu)化結果的影響;文獻［10］介紹了風力-柴油聯合發(fā)電系統(tǒng)，分析了柴油機特性、風電機特性以及蓄電池的使用壽命等影響系統(tǒng)發(fā)電成本的因素。

3 數學模型的建立

微電網優(yōu)化運行以供電與負荷的平衡為前提，通過微電網的實時調度、機組出力配置來實現運行成本、線路損耗和環(huán)境污染的最小化，供電可靠性最大化，最終目的是電網效益最大化;因此，建立微電網優(yōu)化運行數學模型實際上是反應微網綜合效益的大小，明確微電網的加入是否能給整個電力系統(tǒng)帶來效益。

在微電網優(yōu)化運行的數學模型中，目標函數和約束條件應考慮分布式能源、各類電源的輸出特性、負荷需求特性、環(huán)境影響成本、系統(tǒng)可靠性等方面。輸入的主要參數包括微網的最初投資成本、各類電源和儲能設備的特性參數、運行維護成本、啟停機成本、停電損失費用、環(huán)境影響成本等。

微電網正常運行時，通常都會并入主電網聯網運行，在系統(tǒng)發(fā)生故障或在其他特殊情況時，微電網將轉為孤島運行方式。下面針對并網運行和孤島運行兩種情況下分別介紹幾種具有代表性的模型。

3.1 微電網并網運行方式下數學模型

3.1.1 考慮發(fā)電運行成本最小的模型

式中:CF為燃料成本;CM為運行維護成本;CSS為微型燃氣輪機、燃料電池等啟停成本;CB為微電網從主網購入電量的費用;CS為微電網向主網出售電量的收益。

3.1.2 考慮網損最小的模型

以網損最小化為目標函數，即以線路損耗的最小化為優(yōu)化目標。雖然微電網能夠就近供電、供熱，降低電網和熱網的損耗，但微電網屬于低壓電網，電壓等級相對于傳統(tǒng)輸電網較低，因此，微電網系統(tǒng)的輸電線路損耗不能被忽略。網損最小模型為:

式中:mG為微電網發(fā)電單元數;nL為微電網內的負荷總節(jié)點數為t時刻發(fā)電單元k的發(fā)電功率;為t時段第s個節(jié)點的有功功率。

3.1.3 考慮排放污染最少的模型

該模型是以排放污染最少為目標函數，為了最大程度降低污染排放和傳統(tǒng)化石能源的消耗，在滿足連續(xù)安全穩(wěn)定供電的前提下，優(yōu)先利用新能源，其次按由低到高的順序調度污染物排放水平與電能消耗。污染排放最少模型的表達式為:

式中:C(t)為t時刻各微電源的環(huán)境成本與微電網向大電網的購電成本;nS為微電源數量;mP為污染物種類;Vej為第j種污染物的環(huán)境價值;Vj為第j種污染物排放所接受的罰款;Qij為第i個微電源發(fā)出單位電量所排放出第j種污染物的排放量;Pi(t)為第i個微電源在t時刻的有功功率輸出。

3.2 微電網孤島運行方式下數學模型

在孤島運行方式下的微電網優(yōu)化運行，是在滿足負荷需求和可靠供電的基礎上，以微電網運行成本最少、網損最小以及對環(huán)境污染最低等為優(yōu)化目標。數學模型需要考慮各類微電源的技術性能、負荷需求的大小、各類微電源運行維護費用以及環(huán)保費用等。其運行成本最小模型為:

3.3 約束條件

微電網優(yōu)化運行的數學模型的約束條件基本一致。微電網優(yōu)化運行要在滿足安全性、可靠性和電能質量等約束條件下，對分布式發(fā)電系統(tǒng)中的各微電源進行優(yōu)化調度。這些約束條件包括等式約束條件和不等式約束條件。等式約束主要是功率供需平衡方程、蓄電池能量平衡等;不等式約束條件主要包含各微電源輸出功率和最小啟動功率約束、儲能裝置功率上下限約束、爬坡率約束以及微電網在孤島運行方式下所需考慮的旋轉備用約束等。文獻［12］在約束條件中加入了溫室氣體和污染物排放的限制;文獻［13］在分析了蓄電池的使用原則下，考慮了蓄電池的充放電轉換次數的限制。文獻［14］考慮補償電容器的容量約束，節(jié)點電壓的約束及網絡潮流約束。

4 微電網優(yōu)化運行的優(yōu)化算法

微電網優(yōu)化運行屬于動態(tài)多維非線性的優(yōu)化問題，首先要求快速搜索到全局最優(yōu)點;其次是要具有很快的收斂速度。目前國內外學者已開展較多研究，針對優(yōu)化運行所面對的問題，提出了許多優(yōu)化算法，如數學解析法、動態(tài)規(guī)劃法以及人工智能算法如粒子群算法、神經網絡、遺傳算法、進化算法等。

動態(tài)規(guī)劃法是把復雜的問題劃分為幾個階段，通過對每階段求解得到全局最優(yōu)解，其適合求解離散性問題，將復雜的問題簡單化，減少計算量;但也存在建模比較復雜、易造成“維數災”等缺點。文獻［15］采用了動態(tài)規(guī)劃的算法進行計算并得到了很好的結果。

神經網絡本身具有學習能力，便于調度知識的提取，能夠滿足實時調度的需求，但這種算法需要大量的訓練樣本和時間才能達到效果。

遺傳算法本身具有自我組織性、自我適應性以及可以自我學習等特性，而且在并行處理能力方面能力也很顯著，這些特性使得遺傳算法較傳統(tǒng)的優(yōu)化算法更優(yōu)越。但是該算法的速度容易受約束項和算法參數影響，具有隨機游走缺陷，當系統(tǒng)規(guī)模較大時，其搜索效果會受到較大影響。文獻［16］詳細介紹了有關遺傳算法的一些基本原理以及操作過程并改進了遺傳算法以彌補其缺點。陳杰利用改進的遺傳算法使各微電源的有功與無功出力得到優(yōu)化［17］。

粒子群算法(PSO)首先針對最初隨機選取的一群粒子設置適應度函數并且使這些粒子沒有質量和體積，然后使所選取的每個粒子對應所求的優(yōu)化問題，最后由開始所設定的適應度函數判定選取的粒子是否優(yōu)秀。其與遺傳算法一樣具有并行處理的特性，并且還具有魯棒性強、精確度高、算法簡單、收斂速度快等優(yōu)點。文獻［18］以利潤最大為目標，采用粒子群算法得到理想的熱電聯供微電源日調度方案。文獻［19］為了能夠實現可以確定微電源的安裝地點以及所需要的型號與容量，利用了粒子群算法以年發(fā)電成本最小為目標計算出了微電源的最優(yōu)容量和最佳類型。

隨著研究的不斷深入，許多改進的優(yōu)化算法與多目標優(yōu)化的處理方法被人們所提出。文獻［20］為使發(fā)電成本和污染物排放量同時達到最小而采用了多目標粒子群優(yōu)化算法并且對算法進行了相應的改進;文獻［21］采用將動態(tài)規(guī)劃法與遺傳算法相結合的方法來進行優(yōu)化計算，這樣很好地彌補了遺傳算法的不足而提高了算法的效率;文獻［22］考慮了如何將多目標優(yōu)化問題轉變?yōu)閱文繕藘?yōu)化問題來求解。首先利用模糊化理論中的最大模糊滿意度法將多目標優(yōu)化問題轉化為單目標優(yōu)化問題，然后在考慮實時電價的微電網與大電網并網運行方式下，利用改進的遺傳算法對各微電源有功、無功出力進行計算，同時對多目標優(yōu)化的滿意度進行優(yōu)化。除此之外，對于多目標優(yōu)化一般處理方法還有:線性加權法、評價函數法、分層序列法等。

5 結論

目前對微電網的研究還處于初步階段，問題重點主要包括建立優(yōu)化數學模型與優(yōu)化算法。本文對微電網優(yōu)化運行目前的發(fā)展狀況進行了分析和總結，并結合已有的文獻評述了微電網優(yōu)化運行在并網與孤島運行方式下較多采用的數學模型與優(yōu)化算法，討論了其優(yōu)缺點。指出目前的微網優(yōu)化數學模型普遍較簡單，缺乏對于環(huán)境因素的考慮，并且大多數情況是考慮微電網并網運行而忽略對于孤島運行方式時的優(yōu)化，對于建立更加完善的數學模型有待進一步的研究。此外，對于如何能更快地提高優(yōu)化算法的運行速度、精度等以及尋求有效快速的多目標求解方法等尚有待深入研究。

［1］楊佩佩.微網的經濟運行分析與研究［D］.北京:華北電力大學，2009.

［2］習朋，李鵬，劉金鑫，等.孤島運行模式下的微網經濟負荷分配［J］.電網與清潔能源，2011，27(8):13-18.

［3］王銳，顧偉，吳志含.可再生能源的熱電聯供型微網經濟運行優(yōu)化［J］.電力系統(tǒng)自動化，2011，35(8):22-28.

［4］薛迎成，邰能靈，劉立群等.微電網孤島運行模式下的協(xié)調控制策略［J］.中國電力，2009，(07):36-40.

［5］Chen C，Duan S，Cai T，et al.Smartenergy management system for optimal microgrid economic operation［J］.Renewable Power Generation，2011，5(3):258-267.

［6］張琦，張建華，劉自發(fā)等。風光互補混合供電系統(tǒng)多目標優(yōu)化設計［J］.電力系統(tǒng)自動化，2009，(17):86-90.

［7］顧偉，吳志，王銳.考慮污染氣體排放的熱電聯供型微電網多目標運行優(yōu)化［J］.電力系統(tǒng)自動化.2012，36(14):177-185.

［8］習朋，李鵬，劉金鑫.微網并網時的經濟運行研究［J］.電力科學與工程，2011，27(9):1-7.

［9］Shin-ya Obara，Abeer GalalEl-Sayed.Compound Microgrid Installation Operation Planning of A PEFC and Photovoltaics with Prediction of Electricity Production using GA and Numerical Weather Information［J］.International Journal of Hydrogen Energy，2009，(34):8213-8222.

［10］羅皎虹，吳軍基.獨立風力-柴油聯合發(fā)電系統(tǒng)運行成本分析［J］.南通大學學報(自然科學版)，2007，6(2):70-73.

［11］陳潔，楊秀，朱蘭，等.微網多目標經濟調度優(yōu)化［J］.中國電機工程學報，2013，33(19):57-66.

［12］楊佩佩，艾欣，崔明勇，等.基于粒子群優(yōu)化算法的含多種供能系統(tǒng)的微網經濟運行分析［J］.電網技術，2009，33(20):38-42.

［13］丁明，張穎媛.包含鈉硫電池儲能的微網系統(tǒng)經濟運行優(yōu)化［J］.中國電機工程學報，2011，31(4):7-14.

［14］王新剛，艾芊.含分布式發(fā)電的微電網能量管理多目標優(yōu)化［J］.電力系統(tǒng)控制與保護，2009，37(20):79-83.

［15］趙波，曹一家.電力系統(tǒng)機組組合問題的改進粒子群優(yōu)化算法［J］.電網技術，2004，28(21):6-10.

［16］林偉，陳光堂，邱小燕，等.基于改進自適應遺傳算法的微電網負荷優(yōu)化分配［J］.電力系統(tǒng)保護與控制，2012，40(12):49-55.

［17］陳杰，楊秀，朱蘭等.基于遺傳算法的熱電聯產型微網經濟運行優(yōu)化［J］.電力系統(tǒng)保護與控制，2013，41(8):7-15.

［18］吳雄，王秀麗，別朝紅等.含熱電聯供系統(tǒng)的微網經濟運行［J］.2013，33(8):1-6.

［19］劉文勝.基于粒子群算法的微電網優(yōu)化配置與低碳調度［D］.廣東:廣東工業(yè)大學，2012.

［20］苗雨陽，盧錦玲，朱國棟.基于改進多目標粒子群算法的微電網并網優(yōu)化調度［J］.電力科學與工程，2012，28(7):15-20.

［21］楊為.分布式電源的優(yōu)化調度［D］.安徽:合肥工業(yè)大學，2010.

［22］季美紅.基于粒子群算法的微電網多目標經濟調度模型研究［D］.安徽:合肥工業(yè)大學，2010.