王新永, 閆立東

(國(guó)家電網(wǎng) 棗莊供電公司,山東 棗莊 277000)

基于粒子群優(yōu)化算法的微電網(wǎng)微電源優(yōu)化配置

王新永, 閆立東

(國(guó)家電網(wǎng) 棗莊供電公司,山東 棗莊 277000)

提出一種基于粒子群優(yōu)化算法的微電網(wǎng)微電源優(yōu)化配置模型,并以權(quán)重系數(shù)法對(duì)其進(jìn)行研究,得出在各個(gè)權(quán)重系數(shù)情況下各類微電源的最佳運(yùn)行容量。以孤島微電網(wǎng)系統(tǒng)為例,考慮了各類微電源的出力及它們之間的互補(bǔ)特性和微電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)各種負(fù)荷的不同敏感性。通過(guò)運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法加以求解。仿真結(jié)果表明,優(yōu)化配置方法可以滿足負(fù)荷多樣性需求情況下的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,可為微電網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃問(wèn)題提供一定的參考。

微電網(wǎng); 粒子群優(yōu)化算法; 孤島; 優(yōu)化配置

0 引 言

近年來(lái),微電網(wǎng)技術(shù)作為一個(gè)較為前沿的研究學(xué)科,以其對(duì)可再生能源利用的高可靠性、多樣性、交互性、獨(dú)立性等特點(diǎn)[1-2],在歐美國(guó)家得到了大力發(fā)展,在我國(guó)也將其作為智能電網(wǎng)研究的重要組成部分在863、973等國(guó)家重點(diǎn)研究發(fā)展規(guī)劃中進(jìn)行了立項(xiàng)研究,并通過(guò)示范性工程對(duì)相關(guān)的理論及技術(shù)成果進(jìn)行驗(yàn)證[3]。隨著微電網(wǎng)技術(shù)的日趨成熟以及可再生能源發(fā)電成本的不斷下降,對(duì)微電網(wǎng)的實(shí)際應(yīng)用已迫在眉睫,因此對(duì)于微電網(wǎng)規(guī)劃問(wèn)題研究已尤為重要。

在微電網(wǎng)規(guī)劃問(wèn)題中,分布式電源的選型、選址定容問(wèn)題是一個(gè)重要和復(fù)雜的問(wèn)題[4-5]。目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了相關(guān)的研究,并取得了一些理論與實(shí)踐方面的成果。文獻(xiàn)[6]通過(guò)運(yùn)用缺電概率技術(shù)對(duì)微電網(wǎng)分布式電源進(jìn)行優(yōu)化配置。文獻(xiàn)[7-8]在考慮經(jīng)濟(jì)性、可靠性和環(huán)保性基礎(chǔ)上,建立了將分布式發(fā)電作為備用電源的電源容量?jī)?yōu)化配置模型。文獻(xiàn)[9]考慮風(fēng)能、太陽(yáng)能的隨機(jī)性和波動(dòng)性給分布式電源優(yōu)化配置帶來(lái)的影響,并采用改進(jìn)細(xì)菌覓食算法對(duì)微電網(wǎng)電源進(jìn)行優(yōu)化配置?，F(xiàn)有規(guī)劃目標(biāo)中從投資、損耗、可再生能源利用等這些角度出發(fā),還沒有更好地兼顧用戶的利益。隨著未來(lái)電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)機(jī)制的逐漸成熟,尤其需要這方面的研究成果。

本文從權(quán)衡用戶側(cè)與發(fā)電側(cè)雙邊的利益角度出發(fā),基于粒子群優(yōu)化(Breeding Particle Swarm Optimization,BPSO)算法提出了微電網(wǎng)微電源優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),并考慮微電源的出力及波動(dòng)互補(bǔ)性、供電可靠性等約束條件,建立了基于改進(jìn)粒子群算法對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行求解的優(yōu)化方案,并以孤島微電網(wǎng)系統(tǒng)為例進(jìn)行了仿真。

1 微電網(wǎng)系統(tǒng)中各個(gè)組成部分的數(shù)學(xué)模型

以含有風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、儲(chǔ)能系統(tǒng)的孤島微電網(wǎng)的系統(tǒng)進(jìn)行研究,并假設(shè)各電力電子裝置能完全轉(zhuǎn)換且能完成即插即用功能且效率為100%。微電網(wǎng)系統(tǒng)框圖如圖1所示。

圖1 微電網(wǎng)系統(tǒng)框圖

1.1 光伏發(fā)電模型

光伏列陣實(shí)際輸出功率[10]為

Ppv(t)=ηgNpvAmG(t)

(1)

式中:ηg——瞬時(shí)光伏陣列發(fā)電效率;

Am——光伏電池接受光照的的面積;

G(t)——地球在單位面積的關(guān)照強(qiáng)度;

Npv——光伏陣列含有光伏電池?cái)?shù)目。

假設(shè)光伏發(fā)電的并網(wǎng)損耗、線路損耗和其他的所有損耗為0,則瞬時(shí)光伏陣列發(fā)電效率為

ηg=ηrηpt[1-βt(TC-Tr)]

(2)

式中:ηr——光伏發(fā)電參考效率;

ηpt——追蹤設(shè)備的功率效率,可取1;TC——光伏電池溫度;

βt——硅電池功率溫度系數(shù),取0.004～0.006 ℃;

Tr——光伏電池參考溫度。

多數(shù)情況下,環(huán)境溫度與光伏電池的溫度是不相同的,兩者的換算關(guān)系[11]為

TC=Ta+βGt

(3)

式中:Ta——環(huán)境溫度;

β——系數(shù),通常取值為0.03 km2/W。

1.2 風(fēng)力發(fā)電模型

風(fēng)力電機(jī)的功率輸出特性可以看成中心高度。

風(fēng)速的分段函數(shù),數(shù)學(xué)模型如下[12]:

PW(t)=

(4)

式中:vct——風(fēng)力機(jī)的切入風(fēng)速;

v(t)——風(fēng)力機(jī)的實(shí)際風(fēng)速;

vr——風(fēng)力機(jī)的額定風(fēng)速;

vco——風(fēng)力機(jī)的切出風(fēng)速;

Pr——單臺(tái)風(fēng)力機(jī)組的額定輸出功率;PW(t)——實(shí)際輸出功率。

風(fēng)速v可以通過(guò)參考點(diǎn)的風(fēng)速轉(zhuǎn)換出:

(5)

式中:v——中心高度H的風(fēng)速;

vr——參考高度Hr的風(fēng)速;

α——指數(shù),一般取0.14。

實(shí)際風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中,可利用的輸出功率為

PWG(t)=PW(t)AWηNWG

(6)

式中:AW——風(fēng)流過(guò)的面積;

η——轉(zhuǎn)換效率;

NWG——風(fēng)力系統(tǒng)風(fēng)力機(jī)的臺(tái)數(shù)。

1.3 儲(chǔ)能系統(tǒng)模型

儲(chǔ)能系統(tǒng)的可用容量與上一時(shí)刻的當(dāng)前功率需求關(guān)系有關(guān),可表示[13]如下:

Ebat(t+Δt)=Ebat(t)+[PWG(t)+PPV(t)-

PL(t)/ηc]Δtηcf

(7)

式中:ηc——逆變轉(zhuǎn)換效率;

ηcf——儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電效率。

在任何情況下,儲(chǔ)能系統(tǒng)都要受到下列不等式的約束:

Ebatmin≤Ebat(t)≤Ebatmax

(8)

Ebatmin=(1-γ)Ebatmax

式中:Ebatmin——最小可用存儲(chǔ)容量;

Ebatmax——最大可用存儲(chǔ)容量;

γ——充放電深度,取0.8。

1.4 負(fù)荷模型

考慮所有因素的時(shí)序負(fù)荷模型在實(shí)際運(yùn)算中難以實(shí)現(xiàn),故采用短期負(fù)荷與長(zhǎng)期最大負(fù)荷的比值來(lái)表示仿真時(shí)刻負(fù)荷的期望值,利用服從正太分布的負(fù)荷波動(dòng)來(lái)模擬不確定因素對(duì)負(fù)荷的影響。年負(fù)荷的期望值為

L(t)=ηw(t)ηd(t)ηh(t)PLmax+N(0,σ2)

(9)

式中:ηd(t)——天負(fù)荷占年負(fù)荷峰值的百分比;

ηh(t)——小時(shí)負(fù)荷與年負(fù)荷峰值的百分比;

ηw(t)——周負(fù)荷峰值占年負(fù)荷峰值的百分比。

本文采用的峰值負(fù)荷為500 kW。年負(fù)荷曲線如圖2所示。

圖2 年負(fù)荷曲線

2 微電網(wǎng)微電源優(yōu)化配置數(shù)學(xué)模型

2.1 優(yōu)化配置目標(biāo)函數(shù)

2.1.1 發(fā)電側(cè)目標(biāo)函數(shù)

對(duì)于發(fā)電方來(lái)說(shuō),主要考慮降低投資費(fèi)用,故目標(biāo)函數(shù)內(nèi)容為投資費(fèi)用、運(yùn)行費(fèi)用、維護(hù)費(fèi)用、燃料費(fèi)用[11]。考察的重點(diǎn)是可再生能源,故對(duì)于燃料費(fèi)用不再考慮。直接運(yùn)用已有數(shù)據(jù),故其目標(biāo)函數(shù)為

(10)

式中:N——電源的類型數(shù)目;

xi——第i種電源的數(shù)目;

CCBi——第i種電源的等年值的設(shè)備購(gòu)買費(fèi)用;

CSCi——第i種電源安裝費(fèi)用;

COMi——第i種電源的年運(yùn)行和維護(hù)費(fèi)用。

2.1.2 負(fù)荷側(cè)目標(biāo)函數(shù)

對(duì)于負(fù)荷側(cè)來(lái)說(shuō),用戶考慮的是負(fù)荷的丟失對(duì)其經(jīng)濟(jì)和精神損失最小,對(duì)于有的部分很難用特定的數(shù)學(xué)進(jìn)行量化,只能對(duì)實(shí)際的負(fù)荷區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計(jì),求其損失期望值。微電網(wǎng)負(fù)荷可以分為可間斷負(fù)荷和不可間斷負(fù)荷,可將其目標(biāo)函數(shù)表示為

(11)

Li(t)=

(12)

式中:LElost——負(fù)荷的期望停電損失;

Li(t)——i時(shí)間段內(nèi)的停電損失;

PI(t)——i時(shí)間段內(nèi)可間斷的負(fù)荷;

αI——可間斷負(fù)荷損失系數(shù);

αU——不可間斷負(fù)荷損失系數(shù);

PT(t)——i時(shí)間段丟失的負(fù)荷。

計(jì)算方法如下

(13)

式中:PS(t)——系統(tǒng)可用輸出功率;

PL((t)——系統(tǒng)所需負(fù)荷功率。

2.1.3 整體優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

對(duì)于存在一部分互相矛盾的兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo),采用常見的多目標(biāo)優(yōu)化處理辦法,運(yùn)用權(quán)重系數(shù)法建立目標(biāo)函數(shù)對(duì)其行研究,得出整體目標(biāo)函數(shù)為

MinF=ω1CCF(x)+ω2LElost

(14)

ω1+ω2=1

式中:ω1、ω2——相應(yīng)部分的權(quán)重系數(shù)。

2.2 優(yōu)化配置約束條件

2.2.1 系統(tǒng)能量守恒約束

系統(tǒng)能量守恒約束條件:

PPV+PWG+PBD+PUN=PL+PBC+PEG

(14)

式中:PBD——儲(chǔ)能放電量;

PUN——未被釋放的能量;

PBC——儲(chǔ)能充電量;

PEG——過(guò)發(fā)的電量。

2.2.2 微電源出力約束

對(duì)于第i種電源[15],有

Pi≤pixi

(15)

式中：Pi——單機(jī)容量;

pi——單機(jī)容量。

2.2.3 儲(chǔ)能系統(tǒng)約束

對(duì)于儲(chǔ)能系統(tǒng),除了要滿足式(8)外還要滿足[15]

(16)

式中:P+、P-——每小時(shí)內(nèi)的充放電。

2.2.4 可靠性約束

缺電概率(Loss of Power Supply Probability,LPSP)為全年孤島運(yùn)行的微電網(wǎng)可靠性指標(biāo),不大于系統(tǒng)最大允許缺電概率LPSPmax。本文LPSPmax取0.4%。

3 BPSO算法

BPSO算法步驟[16-18]如下:

(1) 隨機(jī)初始化種群中各粒子的位置和速度。

(2) 評(píng)價(jià)每個(gè)粒子的適應(yīng)度值,并儲(chǔ)存當(dāng)前粒子的位置和適應(yīng)度值到每個(gè)粒子的pbest,將所有pbest中適應(yīng)度值最優(yōu)個(gè)體的位置和適應(yīng)度值儲(chǔ)存于gbest中。

(3) 更新每個(gè)粒子的速度和位置。

(4) 將每個(gè)粒子適應(yīng)度值與前期經(jīng)歷的最好位置作比較,如較好,將其作為當(dāng)前位置。

(5) 比較當(dāng)前所有pbest、gbest的值，更新gbest。

(6) 根據(jù)雜交概率,選取指定數(shù)量的粒子放入雜交池內(nèi),池中的粒子隨機(jī)兩兩雜交產(chǎn)生同樣的子代粒子。

(7) 若滿足停止條件,搜索停止,輸出結(jié)果,否則回到第(3)步繼續(xù)搜索。

優(yōu)化配置流程圖如圖3所示。

圖3 優(yōu)化配置流程圖

4 算例分析

本文以孤島微電網(wǎng)系統(tǒng)為例,微電源參數(shù)[7,9,18]如下:蓄電池效率為90%,放電率在25 ℃情況下每月為1%,額定電壓為12 V,最小充電20%初始容量為1 kWh,使用壽命為4 a。光伏發(fā)電,額定電壓為17.6 V,額定電流為7.1 A,開路電壓為22.1 V,短路電流為7.54 A,參考溫度為25 ℃,使用壽命20 a,一個(gè)光伏電池的面積為1.108 m2。風(fēng)力發(fā)電切入風(fēng)速為2.5 m/s,額定風(fēng)速為12 m/s,切出風(fēng)速為25 m/s,使用壽命為20 a。年風(fēng)速曲線如圖4所示。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),年光照曲線如圖5所示。微電源經(jīng)濟(jì)參數(shù)如表1所示。

圖4 年風(fēng)速曲線

系統(tǒng)仿真配置結(jié)果如表2所示。

表2中,δ為敏感性負(fù)荷所占負(fù)荷比重,ω1、

圖5 年光照曲線

ω2分別為雙邊目標(biāo)權(quán)重值,Npv、Nwg、Nbat分別為光伏電池、風(fēng)力機(jī)、儲(chǔ)能電池配置數(shù)目。

由分析結(jié)果可知,隨著不可間斷負(fù)荷比重的增加,負(fù)荷側(cè)的目標(biāo)函數(shù)對(duì)優(yōu)化配置結(jié)果的影響甚為明顯,故當(dāng)可間斷負(fù)荷比重較大時(shí),對(duì)于負(fù)荷側(cè)的考慮尤為必要,但敏感性負(fù)荷比重較小時(shí),負(fù)荷側(cè)對(duì)優(yōu)化效果影響較小,可適當(dāng)降低其權(quán)重或不考慮。

表1 微電源經(jīng)濟(jì)參數(shù)

表2 系統(tǒng)仿真配置結(jié)果

5 結(jié) 語(yǔ)

提出更適應(yīng)未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)性電力市場(chǎng)的微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置問(wèn)題方案,即考慮發(fā)電側(cè)和用戶側(cè)利益的優(yōu)化模型。運(yùn)用改進(jìn)的粒子群算法,對(duì)滿足一定供電可靠性的孤島微電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行了仿真研究。仿真得到相應(yīng)的微電網(wǎng)電源裝機(jī)容量最優(yōu)配置方案,驗(yàn)證了優(yōu)化算法的可行性,為雙邊目標(biāo)函數(shù)權(quán)重的取值提供了方向性的參考。

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【辦刊理念】

以促進(jìn)創(chuàng)新與發(fā)展為己任

以滿足讀者需要為追求

以創(chuàng)辦一流期刊為目標(biāo)

專業(yè) 權(quán)威可靠 引導(dǎo)趨勢(shì) 發(fā)行 渠道優(yōu)越 覆蓋面廣

應(yīng)用 深入實(shí)踐 貼近市場(chǎng) 服務(wù) 專業(yè)細(xì)致 客戶至上

Optimal Allocation of Micro Power Sources in Micro Grid Based on Breeding Particle Swarm Optimization Algorithm

WANG Xinyong, YAN Lidong

(Zaozhuang Power Supply Company of State Grid, Zaozhuang 277000, China)

Based on breeding particle swarm optimization(BPSO),this paper proposed an optimal allocation model of micro power sources in micro grid,taking the benefit of both the generation side and the user side.The model was studies by the weight coefficient method.The optimal capacity of various types of micro power sources were obtained under different weight coefficient cases.As an example of the isolated island micro grid,the output characteristics and complementary characteristics of various types of micro-power and the load different sensitivity within the micro grid system were considered.This paper used BPSO algorithm for solving the minimization problem.The simulation results show that the methodology can meet economic operation of micro-power system with diversity load.This method can provide

for the planning and optimization problem of micro grid.

micro grid; breeding particle swarm optimization(BPSO) algorithm; isolated island; optimal allocation

王新永(1988—),男,從事微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與控制方面的研究。

TM 561

A

1674-8417(2015)03-0001-06

2014-10-22

閆立東(1984—),男,從事電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制、電力系統(tǒng)故障建模方面的研究。