余志勇，萬(wàn)術(shù)來(lái)，明志勇，張媛，鄧明

(1.長(zhǎng)沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，長(zhǎng)沙市 410004;2.天津市電力公司城東供電分公司，天津市 300250)

“風(fēng)光水”互補(bǔ)微電網(wǎng)的運(yùn)行優(yōu)化

余志勇1，萬(wàn)術(shù)來(lái)2，明志勇1，張媛1，鄧明1

(1.長(zhǎng)沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，長(zhǎng)沙市 410004;2.天津市電力公司城東供電分公司，天津市 300250)

當(dāng)前，針對(duì)微電網(wǎng)的研究存在著對(duì)儲(chǔ)能單元優(yōu)化的研究較少、含小水電的微電網(wǎng)研究不足等問(wèn)題。為此，研究了含小水電微電網(wǎng)的運(yùn)行優(yōu)化，并對(duì)其中的儲(chǔ)能單元提出了優(yōu)化控制策略。針對(duì)風(fēng)電、光伏不可調(diào)度的特性，提出了一種通過(guò)起作用集算法對(duì)蓄電池進(jìn)行充、放電的控制策略，以達(dá)到削峰填谷效果，并采用改進(jìn)粒子群算法對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化。在給出的“風(fēng)光水”微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，建立了含蓄電池的“風(fēng)光水”互補(bǔ)發(fā)電優(yōu)化運(yùn)行模型。選取冬季典型日的“風(fēng)光水”微電網(wǎng)進(jìn)行了仿真研究，在保證系統(tǒng)安全的前提下，以總的經(jīng)濟(jì)效益最高作為目標(biāo)函數(shù)，分析結(jié)果表明了所提方案的正確性和有效性。

“風(fēng)光水”互補(bǔ)系統(tǒng)；微電網(wǎng)；蓄電池儲(chǔ)能；優(yōu)化運(yùn)行；改進(jìn)粒子群算法

0 引 言

隨著全球范圍內(nèi)的能源危機(jī)和污染問(wèn)題，包含清潔可再生能源等分布式電源、儲(chǔ)能單元以及負(fù)荷，并以一體化形式運(yùn)行的微電網(wǎng)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)[1]。微電網(wǎng)在并網(wǎng)模式或者孤島模式下運(yùn)行，能夠靈活、快速地切換，是智能電網(wǎng)的重要組成部分[2-3]。在清潔可再生能源中，大部分屬于徑流式的小水電存在的流量小、枯水期等問(wèn)題，使得供電的安全性存在著較大問(wèn)題。我國(guó)的風(fēng)能、太陽(yáng)能、水能呈現(xiàn)季節(jié)互補(bǔ)的特點(diǎn)：太陽(yáng)能最充足的夏季處于豐水季節(jié)；而風(fēng)能比較充足的冬季則處于枯水季節(jié)。因此該類微電網(wǎng)的發(fā)展方向是利用小水電結(jié)合“風(fēng)光”等分布式發(fā)電進(jìn)行互補(bǔ)發(fā)電[4]。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化已做了相關(guān)的研究，存在著以下問(wèn)題。一方面，對(duì)于微電網(wǎng)中的儲(chǔ)能單元優(yōu)化的研究較少，使得儲(chǔ)能的作用發(fā)揮受限。文獻(xiàn)[5]對(duì)包含蓄電池的微電網(wǎng)進(jìn)行了多目標(biāo)優(yōu)化研究，其中的蓄電池只是基于預(yù)先制定的策略進(jìn)行交替充、放電，沒(méi)能考慮實(shí)際的負(fù)荷情況。文獻(xiàn)[6]對(duì)微電網(wǎng)進(jìn)行環(huán)保經(jīng)濟(jì)性研究，在并網(wǎng)模式三中，蓄電池基于負(fù)荷情況以固定的功率進(jìn)行充、放電，沒(méi)能實(shí)現(xiàn)對(duì)儲(chǔ)能變量的隨機(jī)優(yōu)化。文獻(xiàn)[7]將蓄電池的充、放電作為決策變量進(jìn)行優(yōu)化來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益，但存在著選取參數(shù)困難和可能無(wú)法得到全局最優(yōu)解的問(wèn)題。

另一方面，對(duì)于包含小水電的微電網(wǎng)的研究較少，文獻(xiàn)[8]建立了有蓄水庫(kù)的水電站與“風(fēng)光”混合發(fā)電系統(tǒng)，帶來(lái)能量轉(zhuǎn)化的經(jīng)濟(jì)效益和節(jié)能減排的環(huán)境效益，但沒(méi)考慮當(dāng)?shù)刎?fù)荷情況和與電網(wǎng)的雙向交換功率。文獻(xiàn)[9]對(duì)“風(fēng)光水”的微型電力系統(tǒng)進(jìn)行了交、直流潮流的研究，但未進(jìn)行仿真算例研究。文獻(xiàn)[10]提出了“風(fēng)光水”互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的調(diào)度策略，在綜合考慮了投資、系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)成本、環(huán)境治理等因素，以及孤網(wǎng)、并網(wǎng)這2種運(yùn)行方式的前提下，建立了最低成本的優(yōu)化模型，并提出了“風(fēng)光水”互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的調(diào)度策略。文獻(xiàn)[7]對(duì)“風(fēng)蓄水”互補(bǔ)系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化運(yùn)行研究，得到最大日收益，但沒(méi)有考慮分時(shí)電價(jià)，沒(méi)能將電網(wǎng)的交換功率作為決策變量進(jìn)行優(yōu)化產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益。

本文對(duì)“風(fēng)光水”微電網(wǎng)中的儲(chǔ)能部分，提出起作用集算法對(duì)蓄電池進(jìn)行充、放電的控制策略，并采用改進(jìn)粒子群算法對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化，選取冬季典型日進(jìn)行算例仿真。

1 “風(fēng)光水”微電網(wǎng)供電模式

“風(fēng)光水”微電網(wǎng)系統(tǒng)主要組成部分包括光伏陣列、風(fēng)機(jī)、水輪機(jī)、蓄電池(作為儲(chǔ)能單元)、逆變器、整流器、負(fù)荷單元、直流母線、電網(wǎng)等，典型的“風(fēng)光水”微電網(wǎng)如圖1所示。

圖1 “風(fēng)光水”微電網(wǎng)供電模式

2 “風(fēng)光水蓄”互補(bǔ)發(fā)電優(yōu)化模型

選取冬季典型日進(jìn)行“風(fēng)光水”互補(bǔ)優(yōu)化運(yùn)行研究，該典型日的特點(diǎn)是風(fēng)能比較豐富，相對(duì)來(lái)講太陽(yáng)能匱乏，水電站處于枯水期，徑流量小，不需考慮防洪問(wèn)題。

2.1 目標(biāo)函數(shù)

本文選取日調(diào)度，在保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定的基礎(chǔ)上，考慮2種目標(biāo)：(1)發(fā)電成本最小，由于選取的可再生能源，不考慮燃料成本，同時(shí)光伏、風(fēng)機(jī)、水輪機(jī)的運(yùn)行維護(hù)成本較低，只考慮與主網(wǎng)功率交換成本；(2)周期內(nèi)水電的發(fā)電量最大。得到總的經(jīng)濟(jì)效益最高的目標(biāo)函數(shù)為

(1)

(2)

式中：Ph(t)、Pg(t)分別為t時(shí)刻的水電出力、與主網(wǎng)的交換功率，kW；Ch為水電出力的效益折算數(shù)；Cbuy、Csell分別為向主網(wǎng)的購(gòu)電和售電價(jià)格，元/(kW·h)。

2.2 約束條件

(1)功率平衡約束

Pload(t)=Pw(t)+Pp(t)+Ph(t)+Pb(t)+Pg(t)

(3)

式中：Pload(t)、Pw(t)、Pp(t)、Pb(t)分別為t時(shí)刻的負(fù)荷功率、風(fēng)力發(fā)電出力、光伏發(fā)電出力、蓄電池充放電功率、與外網(wǎng)交換功率,kW。

(2)水量平衡約束

V(t+1)=V(t)+[q(t)-Q(t)]Δt

(4)

式中：V(t)為水電站t時(shí)刻初水庫(kù)蓄水量，V(t+1)為水電站t+1時(shí)刻初水庫(kù)蓄水量，億m3；q(t)為水電站t時(shí)刻平均徑流量，Q(t)為水電站在t時(shí)刻的發(fā)電流量,m3/s；Δt為每個(gè)時(shí)段的長(zhǎng)度，Δt=1h。

(3)水庫(kù)蓄水量約束

Vmin≤V(t)≤Vmax

(5)

(4)發(fā)電引用流量約束

Qmin≤Q(t)≤Qmax

(6)

(5)水電站出力約束

Phmin≤Ph(t)≤Phmax

(7)

式中：Ph(t)為t時(shí)刻水電出力,Ph(t)=AQ(t)H(t);H(t)為水電站在t時(shí)刻的發(fā)電凈水頭，為m;A是水電站出力系數(shù)。

(6)蓄電池的充、放電約束

Pbmin≤Pb(t)≤Pbmax

(8)

(7)蓄電池容量約束

Wmin≤W(t)≤Wmax

(9)

(8)周期始末蓄電池儲(chǔ)能平衡約束

W1=W24

(10)

(9)蓄電池容量平衡約束

W(t+1)=W(t)+Pb(t)Δt

(11)

式中：W(t)為蓄電池t時(shí)刻初的容量,W(t+1)為蓄電池t+1時(shí)刻初的容量，kW·h。

(10)功率傳輸約束

Pgmin≤Pg(t)≤Pgmax

(12)

2.3 蓄電池運(yùn)行的控制策略

儲(chǔ)能裝置在微電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行中發(fā)揮了重大作用，可以平抑負(fù)荷波動(dòng)，起到削峰填谷的作用，同時(shí)可以與不可調(diào)度的風(fēng)電、光伏相配合，增強(qiáng)風(fēng)電、光伏的可調(diào)度性，穩(wěn)定功率輸出。

為了達(dá)到上述目的，本文將風(fēng)電出力、光伏出力安排為固定出力,并將風(fēng)電出力、光伏出力等效為“負(fù)”的負(fù)荷，與微電網(wǎng)的負(fù)荷相疊加，作為微電網(wǎng)的等效負(fù)荷。用蓄電池充、放電對(duì)等效負(fù)荷進(jìn)行削峰填谷。將蓄電池充、放電作為控制變量，t時(shí)刻的電池剩余容量作為狀態(tài)變量，選取等效負(fù)荷的方差作為目標(biāo)函數(shù)：

(13)

(14)

(15)

采用起作用集算法[11]求解上述問(wèn)題，該算法的流程圖如圖2所示,得到蓄電池實(shí)現(xiàn)削峰填谷的最優(yōu)出力。

2.4 微電網(wǎng)并網(wǎng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度原則與控制策略

本文所設(shè)計(jì)的包含“風(fēng)光水”互補(bǔ)系統(tǒng)的微電網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行控制策略為：

(1)優(yōu)先考慮風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電。因?yàn)槎呤茏匀粭l件的影響較大，不具備可調(diào)度性，為了資源最大化利用，必須滿發(fā)運(yùn)行。二者為綠色可再生能源，

圖2 起作用集算法流程圖

國(guó)家政策也重點(diǎn)支持，故優(yōu)先安排。這部分出力為固定出力，不能直接優(yōu)化。

(2)當(dāng)風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、蓄電池的優(yōu)化出力不能滿足全部負(fù)荷需求時(shí)，將全部負(fù)荷需求減去上述3種供電功率，得到剩余負(fù)荷需求，再對(duì)小水電，與主網(wǎng)交換功率，進(jìn)行出力優(yōu)化，盡力滿足。規(guī)定微電網(wǎng)和外網(wǎng)之間可以自由雙向交換功率。

3 改進(jìn)的粒子群算法

粒子群算法是一種基于群體演化的隨機(jī)優(yōu)化算法，在多維空間中，每個(gè)粒子個(gè)體通過(guò)共享歷史信息和社會(huì)信息來(lái)尋找全局最優(yōu)值[12]。由于算法簡(jiǎn)單、易實(shí)現(xiàn)、收斂速度快、可調(diào)參數(shù)少等優(yōu)點(diǎn)，在很多領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用效果也很明顯[13]。

對(duì)含等式約束的優(yōu)化問(wèn)題，常用的方法有將等式處理為2個(gè)不等式[14]，缺點(diǎn)是可行解難以產(chǎn)生，從而使算法的精度和收斂速度受到影響；另一種方法是采用罰函數(shù)處理的方法，由于在解空間中，可行解占的比例很小，加上懲罰項(xiàng)的適應(yīng)值函數(shù)復(fù)雜性被提高，降低了粒子群算法的效率，甚至搜索不到最優(yōu)解。本文采用的基于參數(shù)方程處理等式約束的粒子群算法[15]，能很好地解決上述問(wèn)題。

本文選取水電站發(fā)電流量Q(t)、與外網(wǎng)交換功率Pg(t)，Q(t)可以確定時(shí)刻末的上游水位、下游水位，進(jìn)而得到水電出力Ph(t)，粒子維數(shù)為24×2,Q(t)、Pg(t)各為24維。粒子i的位置向量為Xi=[Q1,Q2,...,Q24,Pg1,Pg2,...,Pg24]，Pg(t)由下式子進(jìn)行更新。

Pg(t)=Pload(t)-Pw(t)-Pp(t)-Pb(t)-Ph(t)

(16)

具體的求解步驟為：

(1)輸入粒子群算法的相關(guān)參數(shù)，在上、下限的范圍內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生每個(gè)粒子的位置Xi和速度Vi，用式(16)(其中風(fēng)電出力Pw(t)、光伏出力Pp(t)為固定出力，由起作用集算法求解得到蓄電池實(shí)現(xiàn)削峰填谷的最優(yōu)出力Pb(t))改變粒子X(jué)i，判斷產(chǎn)生的新粒子是否在上、下限范圍內(nèi)，否則重新產(chǎn)生粒子X(jué)i。

(2)計(jì)算粒子的目標(biāo)函數(shù)，得到個(gè)體極值和全體極值，并記錄相應(yīng)的序列號(hào)。

(3)更新粒子的飛行速度和位置，得到新位置XiF。用式(16)改變粒子X(jué)iF，判斷產(chǎn)生的新粒子是否在上下限范圍內(nèi)，若滿足則更新粒子位置，否則粒子位置不變。

(4)檢驗(yàn)是否滿足中止條件，是則退出；否則轉(zhuǎn)向步驟(2)。

4 算例分析

4.1 算例系統(tǒng)

本文采用的蓄電池為多塊單元電池組成，容量為450 kW·h，最大輸出功率為100 kW。選取SDEC—JACOBS 43/600 kW型風(fēng)力發(fā)電機(jī)，其重要參數(shù)如下：額定功率為600 kW，切入風(fēng)速為3.2 m/s，額定風(fēng)速為16 m/s和切出風(fēng)速為25 m/s。太陽(yáng)能發(fā)電系統(tǒng)總發(fā)電功率300 kW。水電站裝機(jī)構(gòu)成及總?cè)萘繛?00×3 kW+400 kW=2 800 kW，屬于小型水電站，水電站單機(jī)發(fā)電引用流量最大為3.56 m3/s，枯水期只有1臺(tái)運(yùn)行。水庫(kù)的基本參數(shù)、最大發(fā)電流量、水位與庫(kù)容的關(guān)系表見(jiàn)文獻(xiàn)[7]。

算例的參數(shù)設(shè)置如下：Ch為0.56，Cex實(shí)行分時(shí)電價(jià)政策，峰時(shí)段為14:00—17:00和19:00—22:00，平時(shí)段為8:00—14:00、17:00—19:00和22:00—24:00，谷時(shí)段為0:00—8:00。分時(shí)購(gòu)電售電電價(jià)數(shù)據(jù)如下表1所示。風(fēng)力和光伏的固定出力、負(fù)荷以及等效負(fù)荷曲線圖如圖3所示。

4.2 蓄電池不同控制策略下的削峰填谷出力結(jié)果及分析

通過(guò)起作用集算法對(duì)蓄電池進(jìn)行充、放電的控制策略，來(lái)達(dá)到削峰填谷效果，結(jié)果見(jiàn)圖4。為了便于比較，本文選取文獻(xiàn)[6]中蓄電池基于負(fù)荷情況以固定的功率進(jìn)行充、放電來(lái)達(dá)到削峰填谷的效果進(jìn)行對(duì)照，所得到的結(jié)果見(jiàn)圖5。

表1分時(shí)購(gòu)電售電電價(jià)數(shù)據(jù)

Tab.1Dateofelectricitypriceintime-sharingpowerpurchase元/(kW·h)

圖3 風(fēng)力和光伏發(fā)電的固定出力、負(fù)荷、等效負(fù)荷曲線圖

圖4 等效負(fù)荷與優(yōu)化后的等效負(fù)荷、蓄電池優(yōu)化出力曲線

圖5 等效負(fù)荷與優(yōu)化后的等效負(fù)荷、蓄電池固定出力曲線

由圖4、5可看出：2種策略的蓄電池出力均起到了削峰填谷作用，但通過(guò)起作用集算法對(duì)蓄電池進(jìn)行充、放電控制，所得到的等效負(fù)荷曲線明顯更加平坦。本文提出蓄電池控制策略，所得到的等效負(fù)荷數(shù)據(jù)的方差由之前的58 302.6 kW變?yōu)?5 177.5 kW，文獻(xiàn)[6]提出蓄電池控制策略，所得到的等效負(fù)荷數(shù)據(jù)的方差變?yōu)?9 088.8 kW，證明了本文提出的蓄電池控制策略的有效性。

4.3 并網(wǎng)模式的優(yōu)化運(yùn)行出力結(jié)果及分析

經(jīng)過(guò)仿真計(jì)算，得出各種電源的發(fā)電情況。圖6(a)為水電站和“風(fēng)光水”互補(bǔ)系統(tǒng)與大電網(wǎng)的功率交換情況。設(shè)定與電網(wǎng)的交換功率為[-500 kW, 500 kW]時(shí)，系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

為了驗(yàn)證算法的優(yōu)越性，選取粒子群算法進(jìn)行了對(duì)比分析，得到的優(yōu)化出力曲線圖如圖6(b)所示，并給出了這2種算法所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益比較，如表2所示。結(jié)合圖6、表2可以看出：相比粒子群算法，基于改進(jìn)的粒子群算法的日優(yōu)化運(yùn)行水電發(fā)電量增加了285.2 kW，發(fā)電成本減少了219.2元，總的經(jīng)濟(jì)效益增加了398.9元，可見(jiàn)本文所采用的改進(jìn)粒子群算法(基于參數(shù)方程處理等式約束的粒子群算法)在處理“風(fēng)光水”互補(bǔ)微電網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行方面具有一定的優(yōu)勢(shì)。

根據(jù)“風(fēng)光水”互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行情況，結(jié)合圖6(a)、表2的分析，可得：

圖6 微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化出力曲線

表2 運(yùn)用不同算法所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益比較

(1)12:00—16:00時(shí)段。結(jié)合圖3可知風(fēng)速較大，光照充足，風(fēng)機(jī)、光伏發(fā)電處于滿發(fā)狀態(tài)，能滿足負(fù)荷的要求；因此水電站停機(jī)，在枯水期，水電只起調(diào)峰作用，多余的水量可以存儲(chǔ)用于其他階段的調(diào)峰，或者用于負(fù)荷高峰期發(fā)電，充分體現(xiàn)了優(yōu)先利用不可調(diào)度的風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電的原則。

(2)1:00—11:00，17:00—24:00時(shí)段。結(jié)合圖3可知此時(shí)風(fēng)電、光伏較小，需要水電站進(jìn)行開(kāi)機(jī)補(bǔ)償，補(bǔ)償?shù)乃Πl(fā)電總量為9.4871×103kW，水電折合效益為5.3128×103元，體現(xiàn)了“風(fēng)光水”的互補(bǔ)性，經(jīng)濟(jì)效益明顯。

(3)本裝置是在系統(tǒng)穩(wěn)定的情況下再考慮經(jīng)濟(jì)性，穩(wěn)定性主要考慮微源出力限制、庫(kù)容限制、蓄電池容量限制和負(fù)荷功率平衡，所優(yōu)化的決策變量均要滿足穩(wěn)定性條件。負(fù)荷方面， 19:00時(shí)刻系統(tǒng)不能滿足此時(shí)負(fù)荷需求，需從電網(wǎng)中購(gòu)電并支付相應(yīng)的費(fèi)用，在其他時(shí)刻，系統(tǒng)能滿足此時(shí)負(fù)荷需求，故將多余的電能供給電網(wǎng)獲取收益，均沒(méi)有超過(guò)500 kW，體現(xiàn)了本算法的有效性。

(4)由圖6(a)可知，小水電出力多數(shù)處于滿發(fā)狀態(tài)，而且出力占負(fù)荷總量的比例較大，充分體現(xiàn)了以小水電為主的微電網(wǎng)的特性。

5 結(jié) 論

(1)風(fēng)能、太陽(yáng)能與水能通過(guò)合理的規(guī)劃實(shí)現(xiàn)這3種綠色能源的互補(bǔ)，具有廣泛的推廣應(yīng)用價(jià)值，存在著以下幾點(diǎn)明顯優(yōu)勢(shì)：①水電站快速調(diào)節(jié)出力補(bǔ)償風(fēng)機(jī)和光伏出力波動(dòng)，克服風(fēng)光波動(dòng)性和間歇性的缺點(diǎn)，充分發(fā)揮互補(bǔ)能源優(yōu)勢(shì)。②多種能源的協(xié)調(diào)利用使得能源綜合利用率提高很大。③由于電源供電質(zhì)量和可靠性的提高，明顯降低了對(duì)補(bǔ)償設(shè)備的要求。④通過(guò)合理布局與配置互補(bǔ)發(fā)電設(shè)備，共用送變電設(shè)備與管理人員，降低了單獨(dú)運(yùn)行建設(shè)各種微電網(wǎng)系統(tǒng)的投資成本。⑤從生態(tài)效益上講，將這3種綠色能源進(jìn)行聯(lián)合開(kāi)發(fā)，大量地減少了廢棄物的排放，非常有益于保護(hù)生態(tài)環(huán)境。

(2)本文建立了“風(fēng)光水蓄”互補(bǔ)發(fā)電優(yōu)化運(yùn)行的數(shù)學(xué)模型，提出了蓄電池進(jìn)行充、放電控制策略，所達(dá)到的削峰填谷效果很明顯，采用改進(jìn)粒子群算法對(duì)枯水期的模型進(jìn)行了具體分析，求得各時(shí)刻水電出力功率、蓄電池充電和放電功率和“風(fēng)光水”互補(bǔ)系統(tǒng)與電網(wǎng)交換的功率值，在滿足安全性的前提下獲得滿意的收益，增大了風(fēng)能和光伏的利用率，同時(shí)最大限度地利用了水能資源，具有較高推廣應(yīng)用價(jià)值。

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(編輯：蔣毅恒)

OptimalOperationofComplementaryMicrogridwithHybridWind-Solar-HydroPower

YU Zhiyong1, WAN Shulai2, MING Zhiyong1, ZHANG Yuan1, DENG Ming1

(1. College of Electrical and Information Engineering, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410004, China;2. Tianjin Electric Power Corporation, Chengdong Power Supply Company, Tianjin 300250, China)

At present, there are some problems in the research on microgrid, such as less research on energy storage unit optimization, microgrid with small hydropower, etc. Therefore, this paper studied the optimal operation of microgrid containing small hydropower, and proposed optimal control strategy for the energy storage unit. Aiming at the un-dispatching characteristic of wind power and photovoltaic power, this paper proposed a charge and discharge control strategy of battery by active set algorithm to reach the effect of peak load shifting, as well as the improved particle swarm optimization (PSO)algorithm for the economic operation optimization of microgrid systems. On the basis of the proposed microgrid structure with wind power, photovoltaic power and hydropower, the optimal operation model was constructed for a complementary power generation system containing batteries of wind power, photovoltaic power and hydropower. Finally, the typical daily wind power, photovoltaic power and hydropower microgrid in winter was selected to carry out simulation research, and the maximum economic benefit was taken as the target function under the premise of ensuring system security. The analysis results verified the correctness and effectiveness of the proposed method.

hybrid wind-solar-hydro power system; microgrid; battery storage; optimal operation; improved particle swarm optimization

TM 73

： A

： 1000-7229(2014)06-0050-06

10.3969/j.issn.1000-7229.2014.06.010

2014-02-11

：2014-04-29

余志勇(1987),男，碩士研究生，從事分布式儲(chǔ)能在微電網(wǎng)中的應(yīng)用研究，E-mail：635266215@qq.com；

萬(wàn)術(shù)來(lái)(1986),男，工程師，從事電力系統(tǒng)自動(dòng)化、電力建設(shè)方面的工作；

明志勇(1988),男，碩士研究生，從事微電網(wǎng)并網(wǎng)及其電能質(zhì)量方面的研究；

張媛(1987),女，碩士研究生，從事分布式儲(chǔ)能裝置運(yùn)行方式方面的研究；

鄧明(1990)，男，碩士研究生，從事儲(chǔ)能在電動(dòng)汽車(chē)能量管理方面的研究。