李志偉,劉慶花,黃雙成,張 虎

(河南應(yīng)用技術(shù)職業(yè)學(xué)院,河南鄭州450042)

基于Pareto解的風(fēng)電-水電聯(lián)合運(yùn)行研究

李志偉,劉慶花,黃雙成,張 虎

(河南應(yīng)用技術(shù)職業(yè)學(xué)院,河南鄭州450042)

以風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行效益和輸出電能質(zhì)量為優(yōu)化目標(biāo),建立風(fēng)電-水電聯(lián)合供電優(yōu)化運(yùn)行模型,利用改進(jìn)的多目標(biāo)克隆選擇算法進(jìn)行仿真求解,得到均勻分布的Pareto解集。結(jié)果表明聯(lián)合優(yōu)化模型可以為風(fēng)電場(chǎng)在不同目標(biāo)與要求下的靈活運(yùn)行提供參考調(diào)度值,同時(shí)有效削弱風(fēng)電的隨機(jī)性和不穩(wěn)定性,有利于風(fēng)電并網(wǎng)。

抽水蓄能；多目標(biāo)優(yōu)化；Pareto；聯(lián)合運(yùn)行；風(fēng)力發(fā)電

0 引 言

風(fēng)電作為清潔能源因其波動(dòng)性大,入網(wǎng)對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行造成一定的沖擊,制約了風(fēng)電的進(jìn)一步發(fā)展[1-2]。目前學(xué)者研究最多的是把風(fēng)電與儲(chǔ)能系統(tǒng)結(jié)合,將風(fēng)能在“時(shí)空”上進(jìn)行分離,根據(jù)不同時(shí)段的電網(wǎng)電價(jià)與負(fù)荷要求入網(wǎng)[3]。抽水蓄能具有事故率低,調(diào)峰能力強(qiáng),快速啟動(dòng)等優(yōu)點(diǎn),技術(shù)上和經(jīng)濟(jì)上適合于大規(guī)模儲(chǔ)能[4]。

文獻(xiàn)[5]分析了偏遠(yuǎn)海島風(fēng)電-抽水蓄能-柴油發(fā)電聯(lián)合運(yùn)行的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)可行性。文獻(xiàn)[6-9]建立以經(jīng)濟(jì)效益、電能質(zhì)量為目標(biāo)函數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行模型,采用了不同的方法對(duì)模型進(jìn)行求解,得出聯(lián)合優(yōu)化模型不但提高了風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行效益,同時(shí)也平滑了風(fēng)電場(chǎng)的功率輸出。目前大多文獻(xiàn)優(yōu)化得到的是一組極值,很少分析兩個(gè)目標(biāo)之間的過(guò)渡值,不能為風(fēng)電場(chǎng)根據(jù)不同要求靈活入網(wǎng)提供參考調(diào)度值。

本文以風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行效益和入網(wǎng)電能質(zhì)量作為目標(biāo)函數(shù),建立風(fēng)電-水電聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行模型。采用改進(jìn)的多目標(biāo)克隆選擇優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行仿真求解,得到均勻分布的Pareto解集,這樣就為風(fēng)電場(chǎng)根據(jù)不同的電網(wǎng)要求靈活并網(wǎng)提供充足的參考參數(shù)。

1 聯(lián)合運(yùn)行優(yōu)化系統(tǒng)模型

1.1 目標(biāo)函數(shù)

優(yōu)化模型包含經(jīng)濟(jì)效益目標(biāo)和電能質(zhì)量目標(biāo)2個(gè)優(yōu)化目標(biāo)。

(1)聯(lián)合系統(tǒng)效益目標(biāo)。聯(lián)合優(yōu)化系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益F1由3部分組成，風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電直接入網(wǎng)效益CPW、抽水蓄能電站發(fā)電入網(wǎng)收益CPh和抽水成本CPPP。即

(1)

式中，n為時(shí)段數(shù)24；Ci為i時(shí)段的上網(wǎng)電價(jià)；Cpi為i時(shí)段抽水電價(jià)；Pwi為i時(shí)段風(fēng)力發(fā)電機(jī)組直接入網(wǎng)的功率；Phi為i時(shí)段水力發(fā)電功率；Ppi為i時(shí)段水泵抽水功率；

(2)聯(lián)合系統(tǒng)電能質(zhì)量。風(fēng)電場(chǎng)的輸出功率波動(dòng)較大，采用每個(gè)時(shí)段聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)入網(wǎng)總功率方差的倒數(shù)表示風(fēng)電場(chǎng)輸出的電能質(zhì)量，即目標(biāo)F2。

(2)

1.2 約束條件

(1)聯(lián)合系統(tǒng)入網(wǎng)總功率約束

Pmin≤Pi≤Pmax

(3)

式中，Pmin為聯(lián)合系統(tǒng)入網(wǎng)總功率最小值；Pmax為聯(lián)合系統(tǒng)入網(wǎng)總功率最大值。

(2)i時(shí)段風(fēng)電場(chǎng)捕獲的風(fēng)能受風(fēng)電場(chǎng)裝機(jī)容量的限制

Pgmin≤Pwi+Ppi+PDLi≤Pgmax

(4)

式中，Pgmin、Pgmax分別為風(fēng)電場(chǎng)裝機(jī)容量的下限與上限；PDLi為i時(shí)段風(fēng)電場(chǎng)棄能。

(3)i時(shí)段水電機(jī)組發(fā)電功率的限制

(5)

式中，Phi為i時(shí)段水電機(jī)組發(fā)電功率；Phmin和Phmax分別為水電機(jī)組發(fā)電功率下限和上限；ηh為水電機(jī)組發(fā)電效率；Ei為第i時(shí)段抽水蓄能電站能量?jī)?chǔ)存值；Emin為抽水蓄能電站儲(chǔ)能下限；Δt為時(shí)段長(zhǎng)度。

(4)抽水功率受到的約束。水泵機(jī)組抽水功率受到抽水效率、水泵機(jī)組裝機(jī)功率和水庫(kù)儲(chǔ)能大小約束，即

(6)

式中，Ppmin、Ppmax為水泵機(jī)組抽水功率下限與上限；ηp為水泵抽水效率；Emax為抽水蓄能電站儲(chǔ)能上限。

(5)抽水蓄能電站儲(chǔ)能約束。

0≤Ei≤Emax

(7)

構(gòu)建風(fēng)電-抽水蓄能電站聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行模型還要參考下列約束條件

PDL≥0

(8)

(9)

Pvi=Pwi+Ppi+PDLi

(10)

(11)

式中，PDL為風(fēng)電場(chǎng)棄能；Pvi為i時(shí)段風(fēng)電場(chǎng)捕獲風(fēng)能。

2 改進(jìn)的多目標(biāo)克隆選擇算法

建立聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行模型后，采用改進(jìn)的多目標(biāo)克隆選擇算法求解分析優(yōu)化模型，步驟如下：

(1)根據(jù)給定的Pvi曲線(見(jiàn)圖1),電網(wǎng)的功率限制約束和水泵自身功率約束條件確定水泵每個(gè)時(shí)段Ppi的取值范圍，并產(chǎn)生Ppi的初始種群。

(2)根據(jù)上步確定的每個(gè)時(shí)段水泵功率Ppi以及式(4)、(5)和式(8)確定相應(yīng)的各時(shí)段風(fēng)電機(jī)組入網(wǎng)功率Pwi的取值范圍，并產(chǎn)生Pwi的初始種群。

(3)根據(jù)前兩步確定的Ppi、Pwi及式(4)、(6)和式(9)確定各個(gè)時(shí)段水電機(jī)組上網(wǎng)功率Ppi的取值范圍，并產(chǎn)生Ppi的初始種群。

(4)設(shè)置相應(yīng)的優(yōu)化參數(shù)：初始種群規(guī)模N=150；外部記憶庫(kù)Bmk中保留的Pareto解的最大個(gè)數(shù)nmax2取50；算法運(yùn)行200代；每代被選取進(jìn)行下一代進(jìn)化操作的最大個(gè)體數(shù)nmax1取25，每一個(gè)克隆擴(kuò)增為原來(lái)的4倍。

圖1 風(fēng)電場(chǎng)捕獲風(fēng)能功率

3 優(yōu)化模型求解分析

假定抽水蓄能電站上水庫(kù)初始儲(chǔ)能E0=0，風(fēng)電場(chǎng)入網(wǎng)的功率限制為：4 MW≤Pi≤9 MW，其他參數(shù)設(shè)置：C0≤i≤7=560元/MW·h，C8≤i≤21=1 200元/MW·h，C22≤i≤24=560元/MW·h，Cpi=0.25Ci，Pgmax=15 MW，Phmax=Ppmax=4 MW，Emax=28 MW·h，ηh=0.9，ηp=0.8。

用一個(gè)均值為9 MW，方差為5.4 MW的高斯模型去近似模擬風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電機(jī)組捕獲的風(fēng)能，如圖1所示。經(jīng)過(guò)計(jì)算得知僅有風(fēng)電機(jī)組時(shí)風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行效益為147 720元，風(fēng)電場(chǎng)輸出功率方差為6。

按照上述的算法實(shí)現(xiàn)步驟，在MATLAB仿真軟件中編寫(xiě)代碼程序，對(duì)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解仿真，算法經(jīng)過(guò)100代優(yōu)化得到pareto解集如圖2所示。

圖2 pareto解集

由圖2 Pareto解集可以看出聯(lián)合系統(tǒng)輸出功率方差的倒數(shù)(入網(wǎng)電能質(zhì)量)隨著效益的增大而減小，從左到右效益越來(lái)越大，而電能質(zhì)量逐漸減小。系統(tǒng)的效益從145 560元到153 236元，而輸出功率的方差從3.71到4.91,均小于風(fēng)電場(chǎng)僅有風(fēng)電入網(wǎng)功率的方差6。

在MATLAB工作空間中分別調(diào)取經(jīng)濟(jì)效益最大、風(fēng)電質(zhì)量最高與兩者兼顧(中間解)三個(gè)典型解對(duì)應(yīng)各時(shí)段的Pi、Ph、Pp調(diào)度值，如表1，表中出現(xiàn)的出力單位為MW·h。

分析表1可以看出：

(1)在低上網(wǎng)電價(jià)時(shí)段中,“過(guò)?！憋L(fēng)能帶動(dòng)水泵抽水,儲(chǔ)存能量；在上網(wǎng)電價(jià)比較高的時(shí)段,水電機(jī)組啟動(dòng)協(xié)同風(fēng)電機(jī)組聯(lián)合向電網(wǎng)供電,既能發(fā)揮調(diào)峰作用,又能提高風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行效益。

(2)配建抽水蓄能電站之后,聯(lián)合運(yùn)行系統(tǒng)入網(wǎng)功率比風(fēng)電場(chǎng)單獨(dú)運(yùn)行的入網(wǎng)功率平滑了很多,大大提高了入網(wǎng)的電能質(zhì)量。

(3)可以得到在三種不同的目標(biāo)要求下水泵、水電機(jī)組在一天24時(shí)段的優(yōu)化調(diào)度值,可以為聯(lián)合運(yùn)行調(diào)度中心提供參考值。

表1 三種目標(biāo)狀態(tài)下各參數(shù)值比較 MW

注：工況一為運(yùn)行效益最大,效益153 236元,方差4.91；工況二為效益電能質(zhì)量折中,效益150 217元,方差4.17；工況三為電能質(zhì)量最高,效益145 560元,方差3.71。

4 結(jié) 語(yǔ)

為提高風(fēng)電場(chǎng)的效益及入網(wǎng)的電能質(zhì)量,本文建立了風(fēng)電-抽水蓄能聯(lián)合運(yùn)行模型,采用改進(jìn)的多目標(biāo)克隆選擇算法對(duì)模型進(jìn)行求解,得到Pareto解集。并對(duì)3個(gè)典型解進(jìn)行了詳細(xì)分析,結(jié)果表明聯(lián)合優(yōu)化模型可以為風(fēng)電場(chǎng)在不同目標(biāo)與要求下的靈活運(yùn)行提供參考調(diào)度值。

[1]孫春順, 王耀南, 李欣然. 水電—風(fēng)電系統(tǒng)聯(lián)合運(yùn)行研究[J]. 太陽(yáng)能學(xué)報(bào), 2009, 30(2)： 232- 236．

[2]袁小明, 程時(shí)杰, 文勁宇. 儲(chǔ)能技術(shù)在解決大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)問(wèn)題中的應(yīng)用前景分析[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2013, 37(1)： 14- 18．

[3]徐玉琴, 鄒偉華, 張麗. 基于Multi-Agent遺傳算法風(fēng)電-抽水蓄能聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行[J]. 可再生能源, 2013, 31(12)： 35- 39．[4]祝瑞金, 邴煥帥, 王建軍. 考慮調(diào)峰效益和電量效益的風(fēng)蓄聯(lián)合運(yùn)行優(yōu)化模型及算法[J]. 華東電力, 2012, 40(4)： 564- 567．

[5]KALDELLIS J K, KAVADIAS K A. Optimal wind-hydro so1ution for Aegean sea islands’ electricity-demand fulfillment[J]. Applied Energy, 2001, 70(4): 333- 354．

[6]王樂(lè), 周章, 尉志勇. 風(fēng)電一抽水蓄能聯(lián)合系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行研究[J]. 電網(wǎng)與清潔能源, 2014, 30(2): 70- 75．

[7]潘文霞, 范永威, 楊威. 風(fēng)-水電聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行分析[J]. 太陽(yáng)能學(xué)報(bào), 2008, 29(1)： 80- 83．

[8]劉淼淼, 郭琰, 陳江濤. 風(fēng)電-抽水蓄能機(jī)組聯(lián)合調(diào)度研究[J]. 工礦自動(dòng)化, 2013(5)： 70- 75．

[9]王曉蘭, 李志偉. 風(fēng)電-抽水蓄能電站聯(lián)合運(yùn)行的多目標(biāo)優(yōu)化[J]. 蘭州理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2011, 37(5)： 78- 82．

(責(zé)任編輯 高 瑜)

Research of Wind-Hydro Power Combined Operation Based on Pareto Solutions

LI Zhiwei, LIU Qinghua, HUANG Shuangcheng, ZHANG Hu
(Henan Vocational College of Applied Technology, Zhengzhou 450042, Henan, China)

Taking operation benefit and output power quality of wind farm as optimization objectives, the optimization operation model of wind-hydro power supply is established, and the simulation and analysis are carried out by using improved multi-objective clonal selection algorithm to get uniform distributed Pareto solution set. The results show that the joint optimization model can provide reference value for the flexible scheduling operation of wind farms under different objectives and requirements, which can effectively alleviate the randomness and instability of wind power and is beneficial to the grid connection of wind power．

pumped storage; multi objective optimization; Pareto; combined operation; wind power

2016- 09- 10

河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃項(xiàng)目資助(1623004-10189)

李志偉(1985—),男,河南禹州人,講師,碩士,研究方向?yàn)轱L(fēng)力發(fā)電控制技術(shù)及工業(yè)檢測(cè)與控制．

TP301

A

0559- 9342(2017)05- 0081- 03