華浩瑞，李鵬

(新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué))，河北省保定市 071003)

計(jì)及功率預(yù)測誤差的交直流混合微電網(wǎng)多時(shí)間尺度優(yōu)化運(yùn)行方法

華浩瑞，李鵬

(新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué))，河北省保定市 071003)

為了提高交直流混合微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行的適用性，針對交直流混合微電網(wǎng)特殊的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)和電氣特性，基于兩層時(shí)間尺度建立了計(jì)及功率預(yù)測誤差的交直流混合微電網(wǎng)多時(shí)間尺度優(yōu)化運(yùn)行模型。首先，在h級時(shí)段，利用日前風(fēng)光出力、負(fù)荷水平預(yù)測數(shù)據(jù)來制定日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案。然后，在實(shí)時(shí)15 min級時(shí)段，檢測在日前h級調(diào)度方案下的不平衡功率偏差，制定不平衡功率調(diào)整計(jì)劃，該計(jì)劃能夠最大程度降低調(diào)整費(fèi)用或者提高調(diào)整收益。最后通過算例驗(yàn)證所提方法的有效性。

交直流混合微電網(wǎng); 優(yōu)化運(yùn)行; 多時(shí)間尺度; 功率預(yù)測誤差; 不平衡功率調(diào)整; 帝國競爭算法

0 引 言

微電網(wǎng)是一種由以可再生能源為主的分布式電源(distributed generation，DG)、儲能系統(tǒng)(energy storage system，ESS)、負(fù)荷、變換器及監(jiān)控保護(hù)等裝置結(jié)合在一起的小型供用電自治系統(tǒng)[1-2]。微電網(wǎng)技術(shù)是一種新型能源網(wǎng)絡(luò)化供應(yīng)與管理技術(shù)，能給可再生能源系統(tǒng)接入提供便利，避免分布式電源對大電網(wǎng)的沖擊，實(shí)現(xiàn)需求側(cè)管理及現(xiàn)有能源的最大化利用[3-6]。

微電網(wǎng)的優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度是一門重要課題，國內(nèi)外學(xué)者對其進(jìn)行了深入研究。文獻(xiàn)[7]綜合考慮經(jīng)濟(jì)成本、環(huán)境效益和網(wǎng)損等多個運(yùn)行指標(biāo)對微電網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。文獻(xiàn)[8]針對微電網(wǎng)運(yùn)行中各種不確定性因素的影響，提出了基于機(jī)會約束規(guī)劃的微網(wǎng)系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，較好地應(yīng)對了不確定性。文獻(xiàn)[9]采用機(jī)會約束建立了反映可靠性和經(jīng)濟(jì)性風(fēng)險(xiǎn)置信水平的動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，模型中的經(jīng)濟(jì)性同時(shí)考慮了微電網(wǎng)中可控機(jī)組發(fā)電成本和不確定性因素導(dǎo)致的高估/低估風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用。文獻(xiàn)[10]建立了基于機(jī)會約束規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)優(yōu)化模型，以一定置信水平下滿足備用需求作為可靠性約束，基于峰谷分時(shí)電價(jià)優(yōu)化一體化電站和燃料電池出力，并確定聯(lián)絡(luò)線交互功率。文獻(xiàn)[11]提出了基于機(jī)會約束規(guī)劃的儲能優(yōu)化控制方法，考慮了儲能裝置的功率出力和電量約束條件，以風(fēng)光儲總出力曲線與給定計(jì)劃出力曲線的相似度最大為目標(biāo)函數(shù)。文獻(xiàn)[12]提出了一種高可再生能源滲透率下考慮預(yù)測誤差的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，由日前計(jì)劃和實(shí)時(shí)調(diào)度組成。以上文獻(xiàn)研究的都是傳統(tǒng)交流微網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行模型，近年來，隨著直流負(fù)荷的應(yīng)用越來越廣泛，交直流混合微電網(wǎng)開始成為備受關(guān)注的一種微電網(wǎng)形式[13]。但是目前還幾乎沒有文獻(xiàn)對交直流混合微網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行進(jìn)行細(xì)致的研究。

交直流混合微電網(wǎng)集合了交流微網(wǎng)和直流微網(wǎng)各自的優(yōu)點(diǎn)，方便直流負(fù)荷接入，能夠節(jié)省眾多換流裝置從而減少換流損耗、降低線路損耗，起到了節(jié)能、環(huán)保的效果[14]。本文采用兩層時(shí)間尺度建立計(jì)及功率預(yù)測誤差的交直流混合微電網(wǎng)多時(shí)間尺度優(yōu)化運(yùn)行模型。在日前h級時(shí)段，利用日前風(fēng)光出力、負(fù)荷水平預(yù)測數(shù)據(jù)來制定日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案；在15 min級時(shí)段，以已制定的出力計(jì)劃為基礎(chǔ)，針對功率預(yù)測誤差引起的不平衡功率進(jìn)行不平衡功率調(diào)整以滿足實(shí)時(shí)功率平衡，該策略能夠最大化調(diào)整收益或者最小化調(diào)整成本。然后采用帝國競爭算法對模型進(jìn)行求解。最后通過算例驗(yàn)證本文方法的有效性。

1 日前調(diào)度模型

1.1 交直流混合微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)

在一個典型交直流混合微網(wǎng)結(jié)構(gòu)中，交流區(qū)接入風(fēng)機(jī)(wind turbine，WT)、微型燃?xì)廨啓C(jī)(micro-turbine，MT)；直流區(qū)接入光伏電池(photovoltaic cell，PV)、燃料電池(fuel cell，F(xiàn)C)和蓄電池(storage battery，SB)。為最大化利用可再生能源，PV和WT工作在最大功率跟蹤模式，不參與調(diào)度。交流區(qū)通過并網(wǎng)處公共耦合點(diǎn)(point of common coupling，PCC)與大電網(wǎng)相連，可調(diào)度MT出力和向大電網(wǎng)購電。直流區(qū)通過交直流雙向AC/DC功率變換器(interlinking converter，ILC)維持直流母線電壓以控制功率平衡，可調(diào)度FC和SB出力。交流側(cè)主要接入交流負(fù)荷，直流側(cè)主要接入直流負(fù)荷，交直流混合微電網(wǎng)的重要優(yōu)點(diǎn)之一就是方便直流負(fù)荷接入。

本文參考了浙江省某地交直流混合微電網(wǎng)示范工程，構(gòu)建的交直流混合微電網(wǎng)簡化結(jié)構(gòu)如圖1所示。該結(jié)構(gòu)方便交流微電源和交流負(fù)荷接入交流區(qū)域，直流微電源和直流負(fù)荷接入直流區(qū)域。

圖1 典型交直流混合微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)

1.2 日前調(diào)度方案的目標(biāo)函數(shù)

利用日前風(fēng)光出力、負(fù)荷水平預(yù)測數(shù)據(jù)來制定全時(shí)段的經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案。交直流混合微電網(wǎng)日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型中的目標(biāo)函數(shù)針對的是所有時(shí)段的運(yùn)行總成本，包含交流側(cè)成本和直流側(cè)成本，如式(1)所示：

f=CAC+CDC

(1)

式中：f為日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)；CAC和CDC分別為交流側(cè)和直流側(cè)的運(yùn)行成本。

交流側(cè)成本包括微燃機(jī)燃料成本、污染物排放成本、各設(shè)備運(yùn)行維護(hù)成本、向外網(wǎng)購電成本以及負(fù)荷中斷補(bǔ)償費(fèi)用，如式(2)所示：

(2)

直流側(cè)的目標(biāo)函數(shù)包括燃料電池燃料成本、污染物排放成本、各設(shè)備運(yùn)行維護(hù)成本和負(fù)荷中斷補(bǔ)償費(fèi)用，如式(3)所示：

(3)

1.3 約束條件

本文計(jì)及功率預(yù)測的交直流混合微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型中的約束條件分為交流側(cè)約束和直流側(cè)約束。

(1)交流側(cè)功率平衡約束。交流側(cè)功率平衡約束如式(4)所示，式中計(jì)及了交直流混合微電網(wǎng)中各個換流設(shè)備的效率特性以及各饋線網(wǎng)損情況，對任意整數(shù)都成立。

(4)

ηA(u)=100u/(0.004+1.002u+0.018u2)

(5)

式中u為輸入功率與額定容量的比率[15]。

(2)交流側(cè)其他約束。交流側(cè)其他約束包含微燃機(jī)出力限制、蓄電池電量限制、與外網(wǎng)交換功率上下限、微燃機(jī)爬坡率約束以及負(fù)荷中斷容量上限。交流側(cè)約束如式(6)所示。

(6)

(3)直流側(cè)功率平衡約束。直流側(cè)功率平衡約束如式(7)所示，對任意t∈[1,24]的整數(shù)都成立。

(7)

ηB(u)=100u/(0.004+1.007u+0.007u2)

(8)

(4)直流側(cè)其他約束。直流側(cè)其他約束包含燃料電池出力限制、蓄電池電量限制、燃料電池爬坡率約束以及負(fù)荷中斷容量上限，如式(9)所示。

(9)

(10)

(5)交直流雙向功率變換器約束：

(11)

2 15 min級不平衡功率調(diào)整方案

盡管采用日前優(yōu)化運(yùn)行模型能夠最大程度應(yīng)對風(fēng)光出力不確定性對方案制定的影響，然而由于預(yù)測誤差的存在，在任一時(shí)段仍然會有不平衡功率。有必要建立模型來描述不平衡功率調(diào)整費(fèi)用并制定不平衡功率調(diào)整方案。以15 min作為不平衡功率調(diào)整方案制定的時(shí)段，可以較好地協(xié)調(diào)調(diào)整效果和調(diào)整計(jì)算量、復(fù)雜性之間的矛盾。在更短的時(shí)間尺度內(nèi)，可以采用較為簡單的調(diào)整方案而對經(jīng)濟(jì)性沒有太大影響。不平衡功率定義為風(fēng)、光實(shí)際出力與實(shí)際負(fù)荷之差減去風(fēng)、光預(yù)測出力與實(shí)際負(fù)荷之差[16]。

(1)高估費(fèi)用。當(dāng)不平衡功率Pδ小于0時(shí)，在任意k時(shí)段(每個時(shí)段為15 min)的調(diào)整費(fèi)為式(12)—(13)所示規(guī)劃問題的最小值，調(diào)整策略包含微燃機(jī)、燃料電池增大出力，增加向外網(wǎng)購電功率，增大負(fù)荷中斷容量，約束考慮到各種調(diào)整方案的上限以及雙向功率變換器傳輸容量限制。

(12)

(13)

(2)低估費(fèi)用。當(dāng)不平衡功率Pδ大于0時(shí)，在任意k時(shí)段的調(diào)整費(fèi)用為式(14)—(15)所示規(guī)劃問題的最小值。低估費(fèi)用主要表現(xiàn)為功率浪費(fèi)現(xiàn)象，低估費(fèi)用可以為負(fù)，即為調(diào)整收益，調(diào)整收益來自于可控微電源燃料費(fèi)用、向外網(wǎng)購電費(fèi)用、中斷負(fù)荷賠償費(fèi)用的減少。

(14)

(15)

在高估費(fèi)用模型中，可控變量大于0表示增大操作；在低估費(fèi)用模型中，可控變量大于0表示減小操作。

因此在本文交直流混合微網(wǎng)多時(shí)間尺度優(yōu)化運(yùn)行模型中，首先根據(jù)日前功率預(yù)測情況制定日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案，并在次日按該方案運(yùn)行；其次，在15 min級時(shí)間尺度內(nèi)，檢測由于日前預(yù)測誤差導(dǎo)致的不平衡功率，如果是高估，則調(diào)用模型(12)—(13)進(jìn)行求解不平衡功率調(diào)整方案；如果是低估，則調(diào)用模型(14)—(15)進(jìn)行求解不平衡功率調(diào)整方案。

3 帝國競爭算法與算例求解

3.1 帝國競爭算法

帝國競爭算法(imperialist competitive algorithm，IAC)受人類歷史上帝國之間爭奪殖民地現(xiàn)象啟發(fā)，是一種模擬政治社會演變現(xiàn)象的進(jìn)化算法[17]。該算法首先初始化多個國家，每個國家由待決策變量構(gòu)成，代表了一種決策方案。選取最強(qiáng)大的部分國家作為帝國，其余國家作為殖民地，在算法進(jìn)化的過程中，表現(xiàn)為帝國之間相互爭奪殖民地，而競爭過程取決于帝國的實(shí)力，即該帝國所代表決策方案的優(yōu)劣性。當(dāng)只剩下1個帝國時(shí)，該帝國即被認(rèn)為是該優(yōu)化問題的解，算法結(jié)束。本文對所建立的微電網(wǎng)日前優(yōu)化運(yùn)行模型和實(shí)時(shí)不平衡功率調(diào)整模型都采用帝國競爭算法求解。在日前優(yōu)化運(yùn)行模型中，基本帝國競爭算法可以分為以下幾個階段[18-19]：初始化、殖民地同化、帝國與殖民地交換位置、殖民競爭和帝國消亡。

在初始化過程中，首先在搜索空間里隨機(jī)生成Npop個國家，在日前微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型中每個國家代表1種微電網(wǎng)運(yùn)行方案，將其中勢力最強(qiáng)的Nimp個國家定義為帝國，剩余的Ncol個國家定義為殖民地。假定本文的微電網(wǎng)優(yōu)化問題中1個經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案有h個決策變量組成，將第n個國家定義為Cn=[x1,x2,…,xh]，針對本文微電網(wǎng)優(yōu)化問題，1個國家的目標(biāo)函數(shù)為微電網(wǎng)運(yùn)行成本f(Ci)，為最小值問題，因此目標(biāo)函數(shù)越小，國家勢力越大，對于最大值問題反之。本文交直流混合微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行問題中目標(biāo)函數(shù)為運(yùn)行成本，是最小值問題，因此定義第n個帝國或殖民地的相對勢力Fn為

(16)

式中：fi為第i個國家所表示微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行方案下的總運(yùn)行成本；Jimp為帝國集合；所有帝國相對勢力之和為1。

另外，殖民地同化、帝國與殖民地交換位置、殖民競爭以及帝國消亡過程可以參考文獻(xiàn)[17-19]。

對實(shí)時(shí)不平衡功率調(diào)整模型的求解也采用帝國競爭算法，算法原理完全一樣，所不同的是：在實(shí)時(shí)不平衡功率調(diào)整模型中，每個國家或者殖民地代表1種不平衡功率調(diào)整方案；而每個國家的勢力由該國家所表示不平衡功率調(diào)整方案下的調(diào)整成本或收益決定。

綜上所述，本文采用帝國競爭算法對計(jì)及功率預(yù)測誤差的交直流混合微電網(wǎng)多時(shí)間尺度優(yōu)化運(yùn)行方法進(jìn)行求解的過程如下：

(1)初始化并評估日前優(yōu)化運(yùn)行模型中的國家；

(2)調(diào)用殖民地同化、帝國與殖民地交換位置、殖民競爭和帝國消亡過程，得到迭代后帝國與殖民地情況；

(3)判斷收斂條件，若只剩下1個帝國，則得到該帝國所表示的微電網(wǎng)日前優(yōu)化運(yùn)行方案，如果不收斂，返回第(2)步；

(4)以第(3)步中得到的微電網(wǎng)日前優(yōu)化運(yùn)行方案為基礎(chǔ)，劃分不平衡功率調(diào)整時(shí)段，對第1個 15 min級時(shí)段調(diào)用帝國競爭算法，初始化并評估該時(shí)段不平衡功率調(diào)整方案的國家；

(5)調(diào)用殖民地同化、帝國與殖民地交換位置、殖民競爭和帝國消亡過程，得到迭代后帝國與殖民地情況；

(6)判斷收斂條件，若只剩下1個帝國，則得到該帝國所表示的第1個15 min級時(shí)段的不平衡功率調(diào)整方案，并進(jìn)入下一個15 min級時(shí)段，以同樣原理求解其不平衡功率調(diào)整方案，否則返回步驟(5)；

(7)若已經(jīng)求完全部15 min級時(shí)段，則算法結(jié)束，返回日前微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行方案和各個15 min級時(shí)段不平衡功率調(diào)整方案，以及綜合調(diào)度方案。

3.2 算例設(shè)置

交直流混合微電網(wǎng)中微燃機(jī)、蓄電池和光伏發(fā)電系統(tǒng)的參數(shù)參考文獻(xiàn)[7]，燃料電池和風(fēng)機(jī)參數(shù)參考文獻(xiàn)[20]。儲能采用目前較為成熟的蓄電池儲能，蓄電池容量為1 MW·h，最大充放電功率都為250 kW，為了提高蓄電池壽命，允許最小剩余電量為其容量的10%，儲能充電效率和放電效率都為85%，自放電系數(shù)為10%。外網(wǎng)分時(shí)電價(jià)水平、可控微電源污染物排放成本的折算因子和排放因子參考文獻(xiàn)[7]。

在交直流混合微電網(wǎng)運(yùn)行中，換流器損耗是網(wǎng)損的主要形式，線損相對其來說可以忽略不計(jì)，因此，本文只需在功率平衡約束中計(jì)及各種換流器效率函數(shù)即可。交直流混合微電網(wǎng)處于并網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，可以與外網(wǎng)進(jìn)行功率交換，當(dāng)售電時(shí)其收益按售電發(fā)生時(shí)段的外網(wǎng)分時(shí)電價(jià)水平來計(jì)。此外，在帝國競爭算法中，初始國家數(shù)設(shè)為200個，初始帝國數(shù)設(shè)為25個。

3.3 仿真結(jié)果

3.3.1 日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度

圖2為某天日前預(yù)測的交直流混合微電網(wǎng)內(nèi)的交流區(qū)負(fù)荷預(yù)測曲線、直流區(qū)負(fù)荷預(yù)測曲線、風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電預(yù)測曲線。對于日前風(fēng)、光、荷預(yù)測，本文不涉及交直流混合微電網(wǎng)中不確定微電源和負(fù)荷的具體預(yù)測方法，而側(cè)重于研究采用計(jì)及功率預(yù)測誤差方法從而制定更加符合實(shí)際情況的交直流混合微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行方案。

圖2 日前小時(shí)級風(fēng)光荷預(yù)測曲線

本文算例中交直流混合微電網(wǎng)應(yīng)用于某廠區(qū)，直流側(cè)負(fù)荷為廠區(qū)大量使用的直流負(fù)荷，因此1天內(nèi)負(fù)荷曲線較為平穩(wěn)；交流側(cè)接入廠區(qū)傳統(tǒng)負(fù)荷，其峰谷特性較為明顯。從圖2中可以看出直流負(fù)荷在1天中變化相對比較平穩(wěn)，交流區(qū)負(fù)荷在13:00及22:00左右出現(xiàn)負(fù)荷高峰，00:00—08:00負(fù)荷處于較低階段，這一階段負(fù)荷變化比較平穩(wěn)。風(fēng)力發(fā)電一直在較低水平平穩(wěn)運(yùn)行；光伏在09:00—16:00的出力較為可觀，其中在10:00出現(xiàn)峰值，但仍然低于直流區(qū)負(fù)荷。

日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案中，計(jì)劃總運(yùn)行成本為 6 152.03元，交直流混合微電網(wǎng)日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案如圖3所示。

圖3 交直流混合微網(wǎng)日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案

由圖3可以看出：雙向換流器傳輸功率與微電網(wǎng)向外網(wǎng)交換功率較為接近，因此，直流區(qū)負(fù)荷很大一部分功率是由雙向換流器提供的。這是因?yàn)榇蟛糠謺r(shí)段光伏發(fā)電量都遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于直流區(qū)負(fù)荷。在光伏發(fā)電高峰時(shí)段，微電網(wǎng)向外電網(wǎng)購電功率下降至最低水平，但是由于負(fù)荷始終大于各微電源出力總和，微電網(wǎng)需一直從外網(wǎng)購電。燃料電池運(yùn)行成本較高，一直保持在較低功率階段平穩(wěn)運(yùn)行；由于微燃機(jī)接在交流區(qū)，對交流負(fù)荷變化敏感，在交流區(qū)負(fù)荷處于較低水平時(shí)，微燃機(jī)出力較低，在交流區(qū)負(fù)荷高峰時(shí)期，微燃機(jī)出力較高。蓄電池在電價(jià)谷時(shí)段充電，在電價(jià)高峰時(shí)段放電，以此來降低交直流混合微電網(wǎng)運(yùn)行成本。

3.3.2 實(shí)時(shí)不平衡功率調(diào)整結(jié)果

在15 min級的時(shí)間尺度內(nèi)，風(fēng)、光、荷預(yù)測誤差服從貝塔分布[12]，因此本文采用貝塔分布來擬合生成滿足一定誤差要求的光伏發(fā)電功率和風(fēng)力發(fā)電功率波動數(shù)據(jù)，作為15 min級調(diào)度層輸入數(shù)據(jù)。在每個15 min時(shí)段末，交直流混合微電網(wǎng)通過最新的風(fēng)、光、荷功率數(shù)據(jù)來預(yù)測下一個15 min時(shí)段的風(fēng)光、荷、功率水平，并與日前預(yù)測結(jié)果作比較計(jì)算不平衡功率。事實(shí)上，文獻(xiàn)[21]指出，超短期風(fēng)、光、荷預(yù)測誤差與預(yù)測時(shí)長的關(guān)系如圖4所示，可見在15 min級時(shí)間尺度內(nèi)，風(fēng)、光、荷功率預(yù)測誤差非常小，可以認(rèn)為據(jù)此計(jì)算出的下一個15 min級時(shí)段的不平衡功率偏差與實(shí)際不平衡功率偏差相等，從而為提前制定下一個15 min級時(shí)段的實(shí)時(shí)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案提供了可能。

某一次模擬得到的15 min級風(fēng)、光、荷實(shí)際功率曲線如圖5所示。

根據(jù)圖3所示的15 min級風(fēng)光荷實(shí)際功率曲線，可以計(jì)算出每個15 min時(shí)段的交流區(qū)不平衡功率偏差和直流區(qū)不平衡功率偏差，進(jìn)而調(diào)用不平衡功

圖4 超短期風(fēng)光荷預(yù)測誤差與預(yù)測提前時(shí)長的關(guān)系

圖5 實(shí)時(shí)15 min級風(fēng)光荷實(shí)際功率曲線

率調(diào)整模型求解出不平衡功率調(diào)整計(jì)劃，從而在原有日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度計(jì)劃的基礎(chǔ)上給出交直流混合微電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行方案，如圖6所示。

圖6 實(shí)時(shí)15 min級經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案

通過對比圖3與圖6，可以發(fā)現(xiàn)圖6中外網(wǎng)交換功率曲線與換流器交換功率曲線變化較大，微燃機(jī)出力略有改變。在微電網(wǎng)中，儲能是最昂貴的投資設(shè)備之一，為了避免儲能充放電轉(zhuǎn)換頻繁，嚴(yán)重影響儲能使用壽命，本文規(guī)定在實(shí)時(shí)不平衡功率調(diào)整中儲能出力沒有變化。因此，圖6相比于圖3儲能的15 min級出力計(jì)劃仍然沿用日前制定的儲能充放電計(jì)劃。算例中通過10次完全相同的模擬得到實(shí)時(shí)經(jīng)濟(jì)調(diào)度結(jié)果，交直流混合微電網(wǎng)1天平均運(yùn)行成本為 6 621.54元，該成本是在日前調(diào)度的成本上加上平均不平衡功率調(diào)整費(fèi)用469.51元得到的。

3.3.3 多時(shí)間尺度優(yōu)化運(yùn)行結(jié)果比較

根據(jù)本文模型可知，交直流混合微電網(wǎng)日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案下的運(yùn)行成本通常不會是實(shí)際運(yùn)行成本，這是由功率預(yù)測誤差導(dǎo)致的。2種時(shí)間尺度下的各微電源燃料成本、環(huán)境成本、向外網(wǎng)購售電成本、實(shí)時(shí)功率調(diào)整成本的比較如表1所示。

表1 各時(shí)間尺度交直流混合微網(wǎng)運(yùn)行成本比較

Table 1 Operation cost comparison of AC/DC hybrid microgrid at different time scales 元

可見由于本文算例中風(fēng)、光滲透率較小，因此交直流混合微電網(wǎng)向外網(wǎng)購電成本占很大部分，可控微電源由于運(yùn)行成本相對較大，只是起到了在負(fù)荷峰時(shí)段調(diào)峰作用。事實(shí)上，交直流混合微電網(wǎng)日前計(jì)劃1天運(yùn)行成本曲線、實(shí)時(shí)經(jīng)濟(jì)調(diào)度1天運(yùn)行成本曲線和1天不平衡功率調(diào)整費(fèi)用曲線如圖7所示。

圖7 多時(shí)間尺度運(yùn)行成本曲線對比

由圖7可以看出，實(shí)時(shí)經(jīng)濟(jì)調(diào)度1天運(yùn)行成本曲線在日前計(jì)劃1天運(yùn)行成本曲線的基礎(chǔ)上略微有調(diào)整。而1天不平衡功率調(diào)整費(fèi)用曲線有正有負(fù)，在大部分15 min級時(shí)段為正，表示其實(shí)際產(chǎn)生費(fèi)用，而在部分時(shí)段為負(fù)，表示其實(shí)際存在調(diào)整收益，這些時(shí)段通常為低估時(shí)段，此時(shí)通過降低交直流混合微電網(wǎng)中各種供電方式的費(fèi)用可以節(jié)約成本，產(chǎn)生收益。盡管當(dāng)存在不平衡功率時(shí)，可能存在調(diào)整費(fèi)用也可能存在調(diào)整收益，這取決于實(shí)際凈負(fù)荷功率的偏差，但是總體上調(diào)整費(fèi)用要大于調(diào)整收益，這種差異主要是由可控微電源在功率調(diào)整過程中存在爬坡率限制導(dǎo)致的功率浪費(fèi)現(xiàn)象造成的。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文采用帝國競爭算法對模型進(jìn)行求解的優(yōu)勢，分別利用基本粒子群算法和本文帝國競爭算法在相同條件下求解問題10次，其統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示，可見相比于基本粒子群算法，帝國競爭算法在尋優(yōu)能力和求解速度上都具有明顯的優(yōu)勢。

表2 10次計(jì)算統(tǒng)計(jì)結(jié)果

Table 2 Statistical results of 10 calculations

4 結(jié) 論

本文首先針對交直流混合微電網(wǎng)特殊的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)和電氣特性建立了交直流混合微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型，其次在此基礎(chǔ)上提出了計(jì)及功率預(yù)測誤差的交直流混合微電網(wǎng)多時(shí)間尺度優(yōu)化運(yùn)行模型。仿真結(jié)果表明，本文模型可以針對交直流混合微電網(wǎng)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)調(diào)度，多時(shí)間尺度模型能夠較好地協(xié)調(diào)日前運(yùn)行計(jì)劃和實(shí)時(shí)經(jīng)濟(jì)調(diào)度之間的關(guān)系。h級的日前運(yùn)行計(jì)劃最優(yōu)化交直流混合微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行成本，而15 min級的實(shí)時(shí)不平衡功率調(diào)整方案一方面能夠保證微電網(wǎng)功率平衡，另一方面能夠保證調(diào)整計(jì)劃費(fèi)用最小或者收益最大。交直流混合微電網(wǎng)能夠給直流微源和直流負(fù)荷提供更加高效的接入平臺，作為一種特殊的微電網(wǎng)形式開始得到越來越多的關(guān)注。

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(編輯 張小飛)

Multiple Time Scale Optimal Operation Method of AC/DC Hybrid Microgrid Considering Power Prediction Error

HUA Haorui, LI Peng

(State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University), Baoding 071003, Hebei Province, China)

According to the special grid structure and electrical characteristics of AC/DC hybrid microgrid, this paper proposes the multiple time scale optimal operation model of AC/DC hybrid microgrid with considering power prediction error based on two layers of time scale, in order to improve the applicability of the optimal operation of AC/DC hybrid microgrid. Firstly, in hour-period, the day ahead scheduling scheme is formulated through wind, photovoltaic and load prediction curve of next day. Then, in real time 15 minutes-period, an unbalanced power adjustment plan is developed by the detection of unbalanced power errors under the the day ahead scheme, which can maximize the adjustment costs or minimize the adjustment income. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified through a numerical example.

AC/DC hybrid microgrid; optimal operation; multiple time scale; power prediction error; unbalanced power adjustment; imperialist competition algorithm

國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(863計(jì)劃)(2015AA050104); 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51577068)

TM 734

A

1000-7229(2016)12-0040-08

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.12.005

2016-07-28

華浩瑞(1992)，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)樾履茉床⒕W(wǎng)發(fā)電與微網(wǎng)技術(shù)等；

李鵬(1965)，男，博士，教授，IEEE Senior Member, 主要研究方向?yàn)樾履茉床⒕W(wǎng)發(fā)電與微網(wǎng)技術(shù)、電能質(zhì)量分析與控制、電力電子技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用等。

Project supported by National High Technology Research and Development of China (863 Program) (2015AA050104);National Natural Science Foundation of China(51577068)