李盟盟+王育飛+薛花

摘 要：本文以蓄電池?fù)p耗最低、購電費(fèi)用最低和削峰填谷后負(fù)荷曲線的方差值最小為目標(biāo)建立削峰填谷用儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化模型。利用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行尋優(yōu)，求解過程中針對粒子超出可行域的問題提出了一種改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群算法，使該算法能求解線性約束多目標(biāo)優(yōu)化問題，并采用TOPSIS法從最優(yōu)Pareto解集中選取最優(yōu)方案。最后建立負(fù)荷與削峰填谷用儲(chǔ)能系統(tǒng)模型進(jìn)行仿真，結(jié)果表明該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：削峰填谷；多目標(biāo)粒子群算法；儲(chǔ)能系統(tǒng)；TOPSIS法

中圖分類號：TP919 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Abstract：The paper establishes the operation optimization model of the energy storage system for peaking shaving and valley filling，aiming to achieving the minimum battery loss，the lowest power purchase cost and the minimum variance value of load curves after peak shaving and valley filling.Based on Multiple Objective Particle Swarm Optimizer （MOPSO），the paper proposes an improved MOPSO to solve the problem of particle going beyond the feasible region.The algorithm is effective in the multi-objective optimization with linear constraints.The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution （TOPSIS） is applied to select the optimal scheme from the optimal Pareto solution set.Finally，the energy storage system model with load peak shaving and valley filling is constructed，and the simulation results have verified the effectiveness of the proposed method.

Keywords：peak shaving and valley filling；Multiple Objective Particle Swarm Optimizer （MOPSO）；energy storage

system；the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution （TOPSIS）

1 引言（Introduction）

電能不能大規(guī)模存儲(chǔ)，電能供應(yīng)時(shí)必須保證供需平衡。通過增加發(fā)電設(shè)備來滿足負(fù)荷高峰時(shí)的電能需求不僅使建設(shè)成本增加，還會(huì)降低電能的利用率。在負(fù)荷側(cè)加入儲(chǔ)能系統(tǒng)，不僅可以有效抑制負(fù)荷的波動(dòng)、提高供電質(zhì)量[1]，還可以起到削峰填谷作用并獲得一定的經(jīng)濟(jì)效益[2，3]。目前，國內(nèi)外對削峰填谷用儲(chǔ)能系統(tǒng)已有了相關(guān)研究，主要以削峰填谷效果、經(jīng)濟(jì)性等作為目標(biāo)。文獻(xiàn)[4]建立了考慮不同費(fèi)率結(jié)構(gòu)和風(fēng)能、太陽能、天然氣、儲(chǔ)能互補(bǔ)發(fā)電的冷熱電聯(lián)供優(yōu)化協(xié)調(diào)模型。文獻(xiàn)[5]提出了采用區(qū)間控制的蓄電池儲(chǔ)能電站調(diào)峰運(yùn)行控制策略。文獻(xiàn)[6]建立了變電站擴(kuò)容和儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置的協(xié)調(diào)規(guī)劃模型，通過儲(chǔ)能系統(tǒng)有序充放電獲得電價(jià)差。文獻(xiàn)[7]針對電力市場環(huán)境，建立了考慮發(fā)電側(cè)、供電側(cè)、大規(guī)模儲(chǔ)能系統(tǒng)及用戶響應(yīng)的實(shí)時(shí)電價(jià)動(dòng)態(tài)博弈聯(lián)動(dòng)模型。

目前對削峰填谷用儲(chǔ)能系統(tǒng)的研究多考慮單目標(biāo)儲(chǔ)能系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行，優(yōu)化效果較為單一。對綜合考慮削峰填谷效果最好、購電費(fèi)用最低和蓄電池?fù)p耗最低的多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行研究較少。多目標(biāo)粒子群算法（Multiple Objective Particle Swarm Optimizer，MOPSO）采用高效的群集并行地對非劣解進(jìn)行搜索，并且每次迭代過程中可以產(chǎn)生多個(gè)非劣解。同時(shí)粒子群算法具有記憶功能，粒子通過跟蹤自身歷史最優(yōu)解和種群全局最優(yōu)解來進(jìn)行搜索，這就使粒子群算法在尋優(yōu)過程中具有很好的收斂性和全局搜索能力[8]。因此可以采用多目標(biāo)粒子群算法進(jìn)行削峰填谷用儲(chǔ)能系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化問題的求解。

首先在短期負(fù)荷預(yù)測基礎(chǔ)上，以綜合考慮蓄電池?fù)p耗最低、購電費(fèi)用最低和削峰填谷效果最好為優(yōu)化目標(biāo)，建立削峰填谷用儲(chǔ)能系統(tǒng)多目標(biāo)運(yùn)行優(yōu)化模型。針對多目標(biāo)粒子群算法在求解過程中粒子超出可行域的問題進(jìn)行改進(jìn)，通過調(diào)整慣性權(quán)重與隨機(jī)系數(shù)對超出可行域的粒子修正。最后采用改進(jìn)多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法對模型進(jìn)行求解。通過算例分析，證明所提方法的有效性。

2 多目標(biāo)運(yùn)行優(yōu)化模型（Multi-Objective operation

optimization mode）

4.2 算例分析

為了對提出的運(yùn)行策略進(jìn)行仿真驗(yàn)證，搭建負(fù)荷和削峰填谷用儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型，模型參數(shù)見表1。

選取我國某地區(qū)電能價(jià)格表，圖3所示為峰谷分時(shí)電價(jià)及日負(fù)荷預(yù)測曲線，每日的電能價(jià)格隨時(shí)間段變化情況見表2。某型號鉛酸蓄電池在放電深度下的循環(huán)壽命見表3。

為了驗(yàn)證提出的方法的有效性，選取以下三種方法進(jìn)行比較

方法1：以削峰填谷后負(fù)荷曲線方差最小為目標(biāo)的傳統(tǒng)削峰填谷控制策略。endprint

方法2：基于多目標(biāo)粒子群算法的削峰填谷用儲(chǔ)能系統(tǒng)控制策略。其中目標(biāo)1、目標(biāo)2和目標(biāo)3的決策權(quán)重分別為0.1、0.6和0.3。

方法3：基于多目標(biāo)粒子群算法的削峰填谷用儲(chǔ)能系統(tǒng)控制策略。其中目標(biāo)1、目標(biāo)2和目標(biāo)3的決策權(quán)重分別為0.2、0.3和0.5。

不同方法得到的削峰填谷后得到的負(fù)荷曲線和蓄電池核電狀態(tài)曲線如圖4所示，不同方法通過削峰填谷節(jié)省的電費(fèi)及電池?fù)p耗如圖5所示

對比不同方法得到的結(jié)果可以得出以下結(jié)論：

利用傳統(tǒng)方法得到的蓄電池?fù)p耗比較低，削峰填谷效果比較理想。但由于并未考慮到峰谷分時(shí)電價(jià)的因素，由削峰填谷節(jié)省的電費(fèi)較低。

方法2利用削峰填谷節(jié)省的電費(fèi)比較高，但是蓄電池?fù)p耗較高，且削峰填谷效果不理想，這是由方法2中目標(biāo)2的權(quán)重較高導(dǎo)致的。

方法3中削峰填谷消費(fèi)比較理想且利用削峰填谷節(jié)省的電費(fèi)較高，但蓄電池的損耗比方法1略高。通過合理配置目標(biāo)權(quán)重，多目標(biāo)優(yōu)化綜合協(xié)調(diào)了三個(gè)優(yōu)化目標(biāo)。

5 結(jié)論（Conclusion）

本文針對削峰填谷用儲(chǔ)能系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行策略問題進(jìn)行了研究，提出了以蓄電池?fù)p耗最低、購電費(fèi)用最低和削峰填谷效果最好為目標(biāo)的削峰填谷用儲(chǔ)能系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化問題，利用多目標(biāo)粒子群算法對問題進(jìn)行了求解。在求解過程中針對粒子群搜索時(shí)超出可行域的情況，采用調(diào)整慣性權(quán)重及隨機(jī)系數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。對多目標(biāo)粒子群算法形成的最優(yōu)Pareto解，采用TOPSIS法求解最優(yōu)方案。建立負(fù)荷與削峰填谷用儲(chǔ)能系統(tǒng)仿真模型，結(jié)果表明：

（1）通過合理配置目標(biāo)權(quán)重，多目標(biāo)粒子群算法能很好地優(yōu)化協(xié)調(diào)削峰填谷用儲(chǔ)能系統(tǒng)的多目標(biāo)。

（2）對多目標(biāo)粒子群算法的改進(jìn)能很好地控制粒子超出可行域情況的出現(xiàn)，同時(shí)保證多目標(biāo)粒子群算法在可行域邊界的局部搜索能力。

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作者簡介：

李盟盟（1992-），男，碩士生.研究領(lǐng)域：電力儲(chǔ)能應(yīng)用技術(shù).

王育飛（1974-），男，博士，副教授.研究領(lǐng)域：電能質(zhì)量分析與控制，電力儲(chǔ)能應(yīng)用技術(shù)，混沌理論與應(yīng)用.

薛 花（1979-），女，博士，副教授.研究領(lǐng)域：電能質(zhì)量分析與控制.endprint