三峽大學(xué)電氣與新能源學(xué)院 余 坤

0 引言

電能的需求逐漸擴(kuò)大，傳統(tǒng)能源被消耗的越來(lái)越多，發(fā)展新能源是一件很緊急的任務(wù)。風(fēng)力發(fā)電和太陽(yáng)能發(fā)電這種情節(jié)的能源，越來(lái)越受到廣泛的追求，當(dāng)前對(duì)于高效、清潔的能源的需求越來(lái)越迫切。分布式發(fā)電就為了解決這一問(wèn)題而產(chǎn)生，以光伏和風(fēng)電為主藥的清潔能源。分布式發(fā)電具有排放污染氣體低、能源利用效率高、損耗低和安裝靈活等優(yōu)點(diǎn)[1]。但出力的隨機(jī)性和間歇性的分布式能源具有的特性，在大規(guī)模并網(wǎng)的時(shí)候，會(huì)對(duì)電網(wǎng)的造成極大的沖擊，降低了電網(wǎng)的運(yùn)行的穩(wěn)定性、可靠性和安全性[2-4]。

研究人員已經(jīng)對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)相關(guān)問(wèn)題做出了諸多研究，文獻(xiàn)[1]研究了在微網(wǎng)中接入蓄電池，通過(guò)優(yōu)化發(fā)現(xiàn)了光伏和蓄電池的搭配組合可以極大保證光伏的輸出。文獻(xiàn)[2]通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法分析了風(fēng)電和光伏對(duì)蓄電池容量的影響。文獻(xiàn)[3-4]研究了含有多種形式能源的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的問(wèn)題，但文獻(xiàn)[4]僅僅解決了負(fù)荷的經(jīng)濟(jì)分配問(wèn)題；文獻(xiàn)[5]分析了風(fēng)電、光伏以及水電之間的搭配互相補(bǔ)充的方案。

本文針對(duì)含有風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、配電網(wǎng)、蓄電池等分布式電源的微電網(wǎng)。首先對(duì)微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性評(píng)估，然后建立各種微電源的發(fā)電模型及特性和各種經(jīng)濟(jì)成本的計(jì)算方法；再針對(duì)不同的調(diào)度方案分析各調(diào)度策略的經(jīng)濟(jì)性；然后建立了微電網(wǎng)日前優(yōu)化調(diào)度模型。

1 模型建立

本文假設(shè)負(fù)荷預(yù)測(cè)、風(fēng)機(jī)和光伏未來(lái)出力預(yù)測(cè)精度很高，可以忽略實(shí)際產(chǎn)生的偏差，并且盡可能使用新能源的電能。

式中，分別為蓄電池時(shí)段的SOC狀態(tài)及其上、下限值。即當(dāng)SOC到達(dá)電池最大值()時(shí)，電池停止充電；當(dāng)SOC到達(dá)最小值()時(shí)，電池停止放電。蓄電池每時(shí)刻的荷電狀態(tài):

式中，S0表示蓄電池的運(yùn)行之前的荷電值，Pcha, i、Pdis, i為表示蓄電池在第i時(shí)段的充放電效率，單位kW，B3、B4為充放電狀態(tài)。滿足

蓄電池在的初始能量在運(yùn)行的周期范圍內(nèi)要余最終荷電狀態(tài)相同：

為了盡量使蓄電池壽命延長(zhǎng)不產(chǎn)生重大的損壞，最大充放電電流因?yàn)轭~定容量的20%，即：

式中，Eb表示蓄電池的容量，單位：kWh。

蓄電池充放電狀態(tài)對(duì)電池壽命影響重大，充放電次數(shù)約束如下：

式中，N1、N2分別表示蓄電池充電和放電的次數(shù)限制值。

張全文話不多，心卻很亮。凡是涉及到原則性的問(wèn)題，他就會(huì)變得很嚴(yán)肅。張倫小學(xué)時(shí)，羨慕大人們抽煙時(shí)的瀟灑，會(huì)和朋友湊錢買兩毛五一包的小春城抽?！拔夷谴伪蛔ナ呛鸵粋€(gè)堂哥一起抽。我們一起找了些煙，躲到包谷地里面抽，結(jié)果還是被我隔壁家的一個(gè)哥哥發(fā)現(xiàn)了?！睆埲闹篮螅衼?lái)了家里的至親。“我們兩個(gè)被抓去堂屋里，全家人——我大爹、二大爹、三大爹、四大爹，一個(gè)個(gè)就開始和我講道理，公審一樣?！?/p>

2 優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型

2.1 經(jīng)濟(jì)性評(píng)估方案

當(dāng)可再生能源全額利用時(shí)，系統(tǒng)不存在棄風(fēng)棄光。因此，如果風(fēng)機(jī)和光伏產(chǎn)生的電能多于負(fù)荷，就必須向主網(wǎng)售電。為此，我們建立如下的數(shù)學(xué)模型。

全天總供電費(fèi)用F為：

其中Fi為第i個(gè)時(shí)段微網(wǎng)的供電費(fèi)用，用(8)式表示：

式中，Pgrid表示主網(wǎng)與微網(wǎng)的交換功率，Pload表示負(fù)荷功率，分別表示第i個(gè)時(shí)段光伏和風(fēng)機(jī)注入到微網(wǎng)的電能功率，PG,i表示第i個(gè)時(shí)刻光伏和風(fēng)機(jī)總的發(fā)電功率，Cb,i表示第i個(gè)時(shí)間段購(gòu)電電價(jià)。

由以下面三種情況確定：

在第二種情況下，負(fù)荷從主網(wǎng)購(gòu)電的價(jià)格不會(huì)變化，所以負(fù)荷平均購(gòu)電單價(jià)不會(huì)變化。

2.2 優(yōu)化調(diào)度策略

考慮蓄電池的作用，蓄電池儲(chǔ)存電能與自身額定功率、荷電狀態(tài)、充放電次數(shù)等因素有關(guān)。在可再生能源必須全額利用的前提下，當(dāng)微網(wǎng)的發(fā)電量大于負(fù)荷用電的需求量時(shí)，多余的電能只能儲(chǔ)存在蓄電池中或者向主網(wǎng)售出。為盡可能使微網(wǎng)獲得更高利潤(rùn)或減小損失，當(dāng)微網(wǎng)的發(fā)電成本與蓄電池放電成本之和低于主網(wǎng)的購(gòu)電電價(jià)時(shí)，應(yīng)將多余的電能出售于主網(wǎng)；反之，則應(yīng)將多余的電能儲(chǔ)存在蓄電池中，在主網(wǎng)購(gòu)電電價(jià)高時(shí)售出。另外，當(dāng)主網(wǎng)的售電電價(jià)較低且蓄電池仍有儲(chǔ)能空間時(shí)，微網(wǎng)也可從主網(wǎng)購(gòu)電儲(chǔ)存在蓄電池中，待主網(wǎng)購(gòu)電電價(jià)高時(shí)售出，此時(shí)必須保證微網(wǎng)售電總額大于從主網(wǎng)購(gòu)電成本與蓄電池放電成本之和。當(dāng)然，微網(wǎng)與主網(wǎng)的功率交換模式也可能是上述情況下的組合。因此，需要建立了整數(shù)規(guī)劃模型，求解一個(gè)最優(yōu)的運(yùn)行方案。

負(fù)荷平均供電單價(jià)即為微網(wǎng)全天總供電費(fèi)用與全天總負(fù)荷的比值，如公式（16）所示：

目標(biāo)函數(shù)：

約束條件：

以上建立了微電網(wǎng)的日前調(diào)度模型。

3 仿真算例

算例采用15min為調(diào)度點(diǎn)，整個(gè)調(diào)度周期為24h，風(fēng)力發(fā)電額定功率為250kw，光伏額定功率為150kw，發(fā)電成本分別為0.52元/kWh、0.75元/kWh。假設(shè)不計(jì)蓄電池?fù)p耗，蓄電池額定容量為300kWh，電池SOC運(yùn)行范圍為[0.3,0.95]，初始SOC值為0.4，由充電至放電成本為0.2元/kWh，每天的充放電次數(shù)限制均為8次，售電及購(gòu)電電價(jià)如表1所示。

表1 購(gòu)售電價(jià)

由圖2可知，在第0-54個(gè)調(diào)度時(shí)段（0：00-13：30），新能源能夠滿足負(fù)荷的需求，所以主網(wǎng)不需要出力，而且可再生能源必須全額利用，風(fēng)機(jī)和光伏發(fā)出的電能在滿足負(fù)荷需求以后，必須售給主網(wǎng)。其中0-20個(gè)調(diào)度時(shí)段（0：00-5：00）光伏還未發(fā)電，其后，光伏開始發(fā)電，但是此時(shí)風(fēng)機(jī)發(fā)出的電能任然比負(fù)荷需求多，所以光伏發(fā)出的電將全部售給主網(wǎng)，多余的風(fēng)電將繼續(xù)售與主網(wǎng)。在第28和36個(gè)調(diào)度時(shí)段（6：45-9：00），風(fēng)機(jī)發(fā)出的電能不能滿足負(fù)荷需求，所以光伏補(bǔ)充缺額，但是缺額少于光伏的發(fā)電量，所以光伏還向主網(wǎng)售電，風(fēng)機(jī)不再售電。45個(gè)調(diào)度周期（11：00）以后風(fēng)電就一直不能滿足負(fù)荷需求了，所以風(fēng)機(jī)不再向主網(wǎng)售電，光伏補(bǔ)充補(bǔ)充缺額，多余的電售與主網(wǎng)。54-94個(gè)調(diào)度時(shí)段（13：15-23：30），風(fēng)機(jī)和光伏完全不能滿足符合需求，需要從主網(wǎng)中購(gòu)電，所以圖2中主網(wǎng)輸出功率一直為正，94-96個(gè)調(diào)度時(shí)刻（23：30-24：00）風(fēng)機(jī)又能滿足負(fù)荷需求，所以圖2中主網(wǎng)的輸出功率變?yōu)?。

圖1 風(fēng)光及負(fù)荷預(yù)測(cè)

圖2 風(fēng)光及電網(wǎng)出力

利用matlab計(jì)算可得，全天總供電費(fèi)用為2272.2元，微網(wǎng)的供電單價(jià)為0.6880元/kWh，微網(wǎng)向主網(wǎng)的購(gòu)電單價(jià)為0.6658元/kWh，負(fù)荷平均購(gòu)電單價(jià)0.4775元/kWh。

圖3 各時(shí)段負(fù)荷的供電構(gòu)成

在圖3中，蓄電池輸出功率為負(fù)值時(shí)，表明蓄電池在充電；蓄電池輸出功率為正值時(shí)，表明蓄電池在放電。因此，從圖中可知蓄電池的充電次數(shù)為8次，放電次數(shù)為4次。分別計(jì)算出蓄電池充電和放電的總電能，兩者相等。說(shuō)明經(jīng)過(guò)一天的運(yùn)行，蓄電池的最終回到了初始的荷電狀態(tài)。

在圖3中，風(fēng)電和光伏均全額發(fā)電。在1-54個(gè)調(diào)度時(shí)段（0：00-13：30）中，主網(wǎng)的輸出功率為負(fù)值，這是因?yàn)轱L(fēng)電與光伏在這個(gè)時(shí)間段的總發(fā)電功率大于負(fù)荷功率，因此需要向電網(wǎng)售電，以保證可再生能源全額利用，蓄電池在這個(gè)時(shí)間段里面也三次充電，具體時(shí)間分別為5-6個(gè)調(diào)度時(shí)段（1：00-1：30）、第12個(gè)調(diào)度時(shí)段（2：45-3：00）以及17-26個(gè)調(diào)度時(shí)段（4：00-6：30），在這個(gè)時(shí)間段，售電電價(jià)最低，很顯然，儲(chǔ)存電能，待電價(jià)升到以后賣出更加劃算；在55-56個(gè)調(diào)度時(shí)段（13：30-14：00），微網(wǎng)不從主網(wǎng)購(gòu)電也不向主網(wǎng)售電，而蓄電池向微網(wǎng)注入電能，已補(bǔ)充可再生能源所不能滿足的負(fù)荷要求，而在這個(gè)及其后面的一段時(shí)間，售電電價(jià)最高，蓄電池里的電能能獲得更高的利潤(rùn)，蓄電池此時(shí)放電最合理。主網(wǎng)在56個(gè)調(diào)度時(shí)段后（14：00以后）將一直保持正的輸出功率，即向電網(wǎng)提供電能，這是由于微網(wǎng)中的電能不足，所以需要主網(wǎng)提供電能滿足符合需求；在53-60個(gè)調(diào)度時(shí)段（13：00-15：00），售電電價(jià)再次降低，蓄電池再次充電等待電價(jià)升高，等到了第72個(gè)調(diào)度時(shí)段后（18：00以后），電價(jià)再次升高，蓄電池放電，一直到第84個(gè)時(shí)間段（21：00）電價(jià)降低。等到第91個(gè)調(diào)度時(shí)段后（22：45以后），為了達(dá)到初始荷電狀態(tài)，陸續(xù)充電以備第二天應(yīng)用。其余時(shí)段雖然也有陸續(xù)的充電放電，主要是為了滿足符合的需求。另外，微網(wǎng)從主網(wǎng)購(gòu)電和向主網(wǎng)售電的功率都未超過(guò)150KW，滿足微網(wǎng)與主網(wǎng)交換功率不超過(guò)150KW的約束。

此問(wèn)中，全天總供電費(fèi)用為2211.9元，微網(wǎng)平均供電單價(jià)0.6683元/kWh。微網(wǎng)從主網(wǎng)購(gòu)電的平均購(gòu)電單價(jià)為0.6177元/kWh，負(fù)荷的平均購(gòu)電稱本為0.4775元/kWh。

4 結(jié)論

本文結(jié)合分布式電源的特性建立其發(fā)電模型，建立基于分時(shí)電價(jià)的微電網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)(含有蓄電池)運(yùn)行的內(nèi)部調(diào)度模型。首先分析了微電網(wǎng)新能源的經(jīng)濟(jì)性，其次當(dāng)微電網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)參與電力市場(chǎng)交易時(shí)，以發(fā)電成本最低為目標(biāo)函數(shù)時(shí)，使微電網(wǎng)以低成本，良好環(huán)境效益運(yùn)行，并利用改進(jìn)帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法對(duì)模型進(jìn)行求解。

[1]趙媛媛,艾芊,余志文,等.考慮多種因素評(píng)估的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2014(23):23-30.

[2]王旭冉,郭慶來(lái),孫宏斌,葛懷暢,辛蜀駿,張永旺,趙偉.計(jì)及電動(dòng)汽車充放電負(fù)荷的分布式電壓穩(wěn)定監(jiān)控方法[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2015,16:43-49.

[3]邱海偉.基于多目標(biāo)的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究[D].上海電力學(xué)院,2013.

[4]劉嬌嬌,王致杰,袁建華,等.基于PSO算法的風(fēng)光儲(chǔ)微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究[J].華東電力,2014,42(8):1534-1539.

[5]王金全,黃麗,楊毅.基于多目標(biāo)粒子群算法的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度[J].電網(wǎng)與清潔能源,2014,30(1):49-54.

[6]苗雨陽(yáng).微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究[D].華北電力大學(xué)(保定)華北電力大學(xué),2013.

[7]井天軍,譚元?jiǎng)?楊明皓.農(nóng)村微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型的建立[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2012,28(14):127-132.

[8]翟云峰,蔣云峰,易國(guó)偉,等.基于改進(jìn)蝙蝠算法的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度[J].電力建設(shè),2015,36(6):103-108.

[9]Xu G,Shang C,Fan S,et al.A Hierarchical Energy Scheduling Framework of Microgrids with Hybrid Energy Storage Systems[J].IEEE Access,2017,PP(99):1-1.

[10]Chen Y,He L,Lu H,et al.Stochastic dominant-subordinate interactive scheduling optimization for interconnected microgrids with considering wind-photovoltaic-based distributed generations under uncertainty[J].Energy,2017,130.

[11]Amicarelli E,Tran T Q,Bacha S.Optimization algorithm for microgrids day-ahead scheduling and aggregator proposal[C]//IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2017 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe.IEEE,2017:1-6.

[12]張金環(huán),安海霞,王永春.基于改進(jìn)小生境帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法的多目標(biāo)電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化[J].華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2014,41(04):41-47.

[13]翟云峰,易國(guó)偉,王亦,李明,周鵬.基于改進(jìn)帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法的微網(wǎng)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度[J].電力科學(xué)與工程,2015,31(05):34-41.