張勇軍, 林曉明, 許志恒, 陳澤興

(廣東省綠色能源技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 華南理工大學(xué)電力學(xué)院, 廣東省廣州市 510640)

0 引言

當(dāng)前全球能源需求日漸增長(zhǎng),生態(tài)環(huán)境日益惡化,能源互聯(lián)網(wǎng)、綜合能源系統(tǒng)等概念的提出為提高能源綜合利用率,實(shí)現(xiàn)環(huán)境友好和能源可持續(xù)發(fā)展提供了新方向[1-3]。微能源網(wǎng)是一種微型綜合能源系統(tǒng),作為能源互聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分[4],是未來(lái)人類(lèi)社會(huì)能源的主要承載形式之一[5]。

微能源網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化方面,目前研究主要以運(yùn)行成本和環(huán)境效益最優(yōu)為目標(biāo),協(xié)調(diào)優(yōu)化系統(tǒng)內(nèi)部各能源設(shè)備的運(yùn)行。文獻(xiàn)[6]基于熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組熱電比的可調(diào)模式,構(gòu)建了微能源網(wǎng)的雙層優(yōu)化模型,上層優(yōu)化以用能成本最低為目標(biāo),下層優(yōu)化以用能效率最高為目標(biāo),實(shí)現(xiàn)了微能源網(wǎng)的高效經(jīng)濟(jì)運(yùn)行;文獻(xiàn)[7]以能源成本和溫室氣體排放量最小為目標(biāo),建立了含多微能源網(wǎng)的多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化模型;文獻(xiàn)[8]建立了微能源網(wǎng)的模型,以耗能和環(huán)境總成本最小為優(yōu)化目標(biāo),構(gòu)建微能源網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行模型;文獻(xiàn)[9]將碳排放額度作為可交易的商品,建立了以系統(tǒng)發(fā)電成本和碳交易成本總和最小為目標(biāo)的微能源網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型;文獻(xiàn)[10]計(jì)及光伏、儲(chǔ)能和太陽(yáng)能熱交換器,建立了居民負(fù)荷的能源集線器模型,以能源成本最小為目標(biāo)構(gòu)建微能源網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型。以上文獻(xiàn)均未考慮不確定性環(huán)境下微能源網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行,難以保障系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和可靠性。

不確定問(wèn)題常用的處理方法有隨機(jī)優(yōu)化和魯棒優(yōu)化[11-12]。前者采用隨機(jī)變量描述不確定性,基于隨機(jī)變量的概率分布,將系統(tǒng)的約束描述為機(jī)會(huì)約束,但所需的不確定參數(shù)的概率分布信息在實(shí)際決策環(huán)境中難以準(zhǔn)確獲取,而且為了保障結(jié)果的可靠性,需要計(jì)算大量的場(chǎng)景[13-14]。后者則以變化范圍描述不確定性,在保證約束條件在不確定參數(shù)的變化范圍內(nèi)均得到滿足的前提下,尋求最優(yōu)的決策,具有所需不確定參數(shù)信息更容易獲取、計(jì)算速度快和可求解性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),但魯棒優(yōu)化關(guān)心的是在極端場(chǎng)景下仍保證解的可行性,具有極強(qiáng)的保守性[15-16]。因此有文獻(xiàn)研究隨機(jī)優(yōu)化和魯棒優(yōu)化方法的結(jié)合[17]。文獻(xiàn)[18]以一定的權(quán)重處理系統(tǒng)運(yùn)行成本期望和最壞場(chǎng)景下的運(yùn)行成本,使得調(diào)度決策結(jié)果既具有概率優(yōu)性,同時(shí)又兼顧最壞場(chǎng)景對(duì)調(diào)度決策的影響,但是該方法計(jì)算效率低。文獻(xiàn)[19]將兩種方法進(jìn)行有機(jī)地統(tǒng)一,在優(yōu)化風(fēng)電的接納區(qū)間過(guò)程中引入概率信息,但是該方法同樣需要不確定參數(shù)準(zhǔn)確的概率分布信息。針對(duì)上述問(wèn)題,文獻(xiàn)[20]提出一種弱魯棒優(yōu)化模型,該模型允許存在一定程度的約束違背,以較低的安全風(fēng)險(xiǎn)換取系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性,改善調(diào)度的保守性。

為此,本文計(jì)及微能源網(wǎng)可再生能源和負(fù)荷的不確定性,引入弱魯棒優(yōu)化方法,以微能源網(wǎng)的綜合利益與懲罰項(xiàng)之差最大為目標(biāo),構(gòu)建了基于弱魯棒優(yōu)化的微能源網(wǎng)調(diào)度模型,最后通過(guò)仿真算例對(duì)所提模型進(jìn)行驗(yàn)證。

1 弱魯棒優(yōu)化理論

1.1 弱魯棒優(yōu)化模型

在能源市場(chǎng)化背景下,微能源網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商在保證安全性的基礎(chǔ)上,希望通過(guò)微能源網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度,追求自身獲得的綜合利潤(rùn)最大。最大化的傳統(tǒng)線性魯棒優(yōu)化模型具有如下形式[21]:

(1)

假設(shè)第i條約束包含的不確定參數(shù)的個(gè)數(shù)為Ji,通常以集合的形式描述不確定參數(shù)的變化范圍,該集合稱(chēng)為不確定集,本文以常用的多面體不確定集的模型描述[22]:

(2)

式(1)的魯棒優(yōu)化模型要求在不確定預(yù)算集范圍內(nèi)的任何場(chǎng)景下,約束條件均滿足,具有很強(qiáng)的保守性。針對(duì)此,文獻(xiàn)[20]提出一種弱魯棒優(yōu)化模型,在約束條件增加松弛變量,允許出現(xiàn)約束違背情況,但違背程度不能超過(guò)限定值,該模型能有效改善傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化的保守性。與式(1)對(duì)應(yīng)的弱魯棒優(yōu)化模型具有如下形式:

(3)

1.2 對(duì)等式轉(zhuǎn)化理論

形如式(3)的弱魯棒優(yōu)化模型,由于約束條件含有不確定參數(shù),常規(guī)優(yōu)化方法仍無(wú)法直接求解,可以采用對(duì)等式轉(zhuǎn)化方法[20],將不確定參數(shù)剔除,轉(zhuǎn)化為常規(guī)優(yōu)化方法容易處理的確定性約束。

將式(2)代入式(3)的約束條件,得到:

(4)

式中：kij為不確定參數(shù)系數(shù)向量ki的第j個(gè)元素。

式(4)即為:

(5)

(6)

2 微能源網(wǎng)數(shù)學(xué)建模

2.1 微能源網(wǎng)的結(jié)構(gòu)

微能源網(wǎng)涉及電、天然氣和冷/熱等多種能源形式,包含可再生能源、能源轉(zhuǎn)換和儲(chǔ)存單元。微能源網(wǎng)與上層能源網(wǎng)進(jìn)行能源交易,通過(guò)能源轉(zhuǎn)換、儲(chǔ)存和分配環(huán)節(jié),向能源用戶(hù)提供能源服務(wù),獲取相應(yīng)的收益。本文基于文獻(xiàn)[23]的微網(wǎng)型能源集線器模型,對(duì)其進(jìn)行適當(dāng)拓展,構(gòu)建的微能源網(wǎng)模型如圖1所示。該微能源網(wǎng)包含如下的能源單元:①可再生能源單元——風(fēng)力發(fā)電機(jī);②能源轉(zhuǎn)換單元——熱電聯(lián)產(chǎn)(CHP)、燃?xì)忮仩t(GB)和電鍋爐(EB);③能源儲(chǔ)存單元——儲(chǔ)電(ES)和儲(chǔ)熱(HS)。

圖1 微能源網(wǎng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of micro-energy grid

2.2 能源轉(zhuǎn)換單元模型

1)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備模型

熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備以天然氣為燃料生產(chǎn)電能,同時(shí)對(duì)余熱進(jìn)行回收利用,有效提高能源利用效率。熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備的能源轉(zhuǎn)換模型描述如下:

(7)

2)燃?xì)忮仩t和電鍋爐模型

燃?xì)忮仩t和電鍋爐分別將天然氣和電能轉(zhuǎn)換為熱能,其能源轉(zhuǎn)換模型描述如下:

(8)

2.3 能源儲(chǔ)存單元模型

能源儲(chǔ)存單元存儲(chǔ)可實(shí)現(xiàn)能源在不同時(shí)段間的轉(zhuǎn)移,并協(xié)調(diào)微能源網(wǎng)能源功率的平衡。能源儲(chǔ)存單元的儲(chǔ)能占比描述如下:

(9)

3 基于弱魯棒優(yōu)化的微能源網(wǎng)調(diào)度模型

微能源網(wǎng)內(nèi)部的可再生能源出力和負(fù)荷存在不確定性,如果采用傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化方法處理,則要求任何可再生能源出力和負(fù)荷場(chǎng)景下,都必須滿足負(fù)荷需求,優(yōu)化運(yùn)行結(jié)果嚴(yán)重惡化系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性,存在過(guò)度保守的問(wèn)題。因此,本文采用弱魯棒優(yōu)化方法,在能源供求約束中引入松弛變量向量γ,其物理意義為各類(lèi)能源的缺額功率向量?；谌豸敯魞?yōu)化的微能源網(wǎng)調(diào)度模型敘述如下。

3.1 目標(biāo)函數(shù)

基于弱魯棒優(yōu)化的微能源網(wǎng)調(diào)度模型的目標(biāo)函數(shù)由系統(tǒng)綜合利潤(rùn)C(jī)和懲罰項(xiàng)Cλ兩部分組成,綜合利潤(rùn)C(jī)由售能盈利CE、設(shè)備維護(hù)成本COM和碳稅收CCO2組成，即

Fmax=max(C-Cλ)

(10)

C=CE-COM-CCO2

(11)

(12)

3.2 約束條件

微能源網(wǎng)的運(yùn)行約束包括:能源供求約束、能源轉(zhuǎn)換設(shè)備和能源儲(chǔ)存設(shè)備的運(yùn)行約束以及能源交易約束。具體敘述如下。

1)能源供求約束

引入松弛變量向量后,微能源網(wǎng)的運(yùn)行需要滿足能源供求約束為:

(13)

能源功率缺額需滿足一定的范圍,即

(14)

2)能源轉(zhuǎn)換設(shè)備運(yùn)行約束

(15)

3)能源儲(chǔ)存設(shè)備運(yùn)行約束

能源儲(chǔ)存設(shè)備運(yùn)行受剩余容量和最大充放能功率的約束,而且同一時(shí)刻能源儲(chǔ)存設(shè)備只能進(jìn)行充能或放能,引入標(biāo)志能源儲(chǔ)存設(shè)備的充能狀態(tài)和放能狀態(tài)的0-1布爾變量,相應(yīng)的約束如下:

(16)

4)能源交易約束

由于同一時(shí)刻,微能源網(wǎng)與上層能源網(wǎng)之間各類(lèi)能源的交互功率只能為單向的,且需要滿足一定的范圍,采用類(lèi)似能源儲(chǔ)存設(shè)備的處理方法,相應(yīng)的約束如下:

(17)

3.3 能源供求約束對(duì)等式

(18)

模型中含有不確定參數(shù)的約束條件為式(13),結(jié)合式(2)可知能源供求約束中不確定集的預(yù)算值滿足:

(19)

式中:Γe1,t和Γe2,t、Γh1,t和Γh2,t、Γg,t分別為t時(shí)段電能、熱能和天然氣供求約束的不確定集預(yù)算值。

根據(jù)1.2節(jié)所述的對(duì)等式轉(zhuǎn)化理論,式(13)的能源供求約束可轉(zhuǎn)化為:

(20)

綜上所述,基于弱魯棒優(yōu)化的微能源網(wǎng)調(diào)度模型中的約束條件為式(14)至式(16)和式(20),模型的不確定性約束已轉(zhuǎn)化為確定性約束,可以通過(guò)常規(guī)優(yōu)化方法求解。上述模型為混合整數(shù)線性規(guī)劃模型,本文采用GAMS軟件Cplex模塊進(jìn)行求解。

4 算例分析

4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

微能源網(wǎng)能源負(fù)荷與風(fēng)電出力預(yù)測(cè)見(jiàn)圖2。各個(gè)負(fù)荷的波動(dòng)比例取為10%,風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差比例為15%。天然氣和傳統(tǒng)電廠的CO2排放系數(shù)分別為0.19 kg/(kW·h)和0.80 kg/(kW·h),碳稅為0.3元/kg[25]。微能源網(wǎng)向用戶(hù)售熱價(jià)格為0.278元/MJ,電價(jià)曲線見(jiàn)附錄A圖A1,天然氣價(jià)格曲線見(jiàn)附錄A圖A2[26]。電、熱和天然氣負(fù)荷中斷的補(bǔ)償費(fèi)用分別為0.431元/(kW·h)[27]，0.089元/MJ和3.746元/m3,即λt=[λe1,t,λe2,t,λh1,t,λh2,t,λg,t]T=[0.431,0.431,0.089,0.089,3.746]T。對(duì)任何時(shí)刻,不確定集預(yù)算值均取Γt=[Γe1,t,Γe2,t,Γh1,t,Γh2,t,Γg,t]T=[2,1,1,1,1]T,電、熱和天然氣負(fù)荷允許的最大缺額比例為10%。微能源網(wǎng)的能源轉(zhuǎn)換和儲(chǔ)存設(shè)備的詳細(xì)參數(shù)分別見(jiàn)附錄A表A3和表A4。為驗(yàn)證本文所提模型的有效性,設(shè)置以下3組對(duì)照組:情況1——傳統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度,以風(fēng)電出力和負(fù)荷預(yù)測(cè)值進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度;情況2——傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化調(diào)度,不允許功率缺額;情況3——弱魯棒優(yōu)化調(diào)度,允許出現(xiàn)功率缺額,但不能超過(guò)允許的最大負(fù)荷缺額比例。

圖2 負(fù)荷與風(fēng)電出力預(yù)測(cè)Fig.2 Prediction of load and wind power output

4.2 優(yōu)化結(jié)果分析

1)經(jīng)濟(jì)性分析

表1給出了3種情況的優(yōu)化結(jié)果。從表1可以看出,傳統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度下微能源網(wǎng)的總收益最大,傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化調(diào)度最小,弱魯棒優(yōu)化調(diào)度介于二者之間,情況2的總收益比情況1減小了4萬(wàn)元,情況3的總收益僅比情況1減小了1.2萬(wàn)元。傳統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度下微能源網(wǎng)的碳排放量、購(gòu)電量和購(gòu)天然氣量最小,傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化最大,弱魯棒優(yōu)化調(diào)度介于二者之間。弱魯棒優(yōu)化下可能出現(xiàn)的最大總電量、天然氣量和熱量缺額分別為13.9 MW·h，310.8 m3和59.0 GJ。

表1 3種情況優(yōu)化結(jié)果對(duì)比Table 1 Comparison of optimization results for three cases

附錄B給出了3種情況下微能源網(wǎng)的調(diào)度情況。熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組1(CHP1)向電負(fù)荷Le1供電,由附錄B圖B1可見(jiàn):情況3中CHP1發(fā)電功率大于情況1,小于情況2;熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組2(CHP2)向電負(fù)荷Le2供電,由附錄B圖B2可見(jiàn),除了個(gè)別時(shí)段由于儲(chǔ)電設(shè)備的充放電之外,情況3中CHP2的發(fā)電功率大于情況1,小于情況2。這是因?yàn)榍闆r3需向電負(fù)荷提供的電功率大于情況1,小于情況2。同時(shí),由附錄B圖B3可見(jiàn),CHP1向熱負(fù)荷Lh1供熱,電鍋爐則協(xié)調(diào)熱負(fù)荷Lh1的平衡;由附錄B圖B4可見(jiàn),CHP2向熱負(fù)荷Lh2供熱,燃?xì)忮仩t和儲(chǔ)熱設(shè)備協(xié)調(diào)熱負(fù)荷Lh2的平衡。情況3中微能源網(wǎng)從上層電網(wǎng)購(gòu)入電功率大于情況1,小于情況2;時(shí)段1至5和時(shí)段23至24,微能源網(wǎng)向上層電網(wǎng)售出電能,情況2中售出電功率小于情況1,這是因?yàn)榍闆r2需向電負(fù)荷Le1提供更多的電能;情況3中售出電功率小于情況2,這是因?yàn)榇藭r(shí)情況3中電負(fù)荷中斷補(bǔ)償價(jià)格高于增加電能供應(yīng)的成本,電負(fù)荷缺額功率γe1為零,情況3與情況2需向電負(fù)荷Le1提供的電功率相同,但由于情況3中CHP1的發(fā)電功率小于情況2,因此剩余可向上層電網(wǎng)出售的電功率更小。此外,由附錄B圖B5可見(jiàn),微能源網(wǎng)需要的氣功率全部從上層氣網(wǎng)購(gòu)入,情況3中微能源網(wǎng)購(gòu)入氣功率大于情況1,小于情況2,這主要由熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備用氣功率和需向氣負(fù)荷Lg提供氣功率大小的差別造成的。

形成情況1至3總收益差異的原因在于對(duì)風(fēng)電出力以及負(fù)荷的不確定性的處理上:傳統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度不考慮風(fēng)電出力以及負(fù)荷的不確定性,根據(jù)風(fēng)電出力和負(fù)荷的預(yù)測(cè)值進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,微能源網(wǎng)所提供的能源功率最小,因此經(jīng)濟(jì)性最好;傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化調(diào)度考慮風(fēng)電出力最小和負(fù)荷最大的極端情況,微能源網(wǎng)需要增加能源供應(yīng),如增加購(gòu)電功率和購(gòu)氣功率以及熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備的出力,以保證任何風(fēng)電出力以及負(fù)荷場(chǎng)景下,能源供應(yīng)均能滿足負(fù)荷需求,因此經(jīng)濟(jì)性最差;弱魯棒優(yōu)化調(diào)度在傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化調(diào)度的基礎(chǔ)上,在風(fēng)電出力和負(fù)荷極端情況下,允許出現(xiàn)部分的功率缺額,微能源網(wǎng)提供的能源供應(yīng)小于傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化調(diào)度,但大于傳統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度,因此經(jīng)濟(jì)性適中。

2)魯棒性分析

為進(jìn)行魯棒性分析,在不確定預(yù)算集約束范圍內(nèi),隨機(jī)生成R=100組風(fēng)電出力以及負(fù)荷場(chǎng)景,以模擬實(shí)際風(fēng)電出力以及負(fù)荷波動(dòng)的情景,統(tǒng)計(jì)第m個(gè)負(fù)荷出現(xiàn)功率缺額的小時(shí)數(shù)Vm,按式(21)計(jì)算其占總小時(shí)數(shù)的百分比pu,m,結(jié)果如表2所示。

(21)

表2 3種情況下的魯棒性分析Table 2 Robustness analysis of three cases

由表2可知,傳統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的具有最高的經(jīng)濟(jì)收益,但卻不能應(yīng)對(duì)風(fēng)電出力以及負(fù)荷的不確定性,一旦風(fēng)電出力低于預(yù)測(cè)值或負(fù)荷高于預(yù)測(cè)值,將出現(xiàn)功率缺額,無(wú)法保證系統(tǒng)的安全性,魯棒性弱;傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化調(diào)度計(jì)及風(fēng)電出力和負(fù)荷的極端場(chǎng)景,杜絕功率缺額,調(diào)度方案具有強(qiáng)魯棒性,但總收益比傳統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度降低了23.7%,經(jīng)濟(jì)性最差,具有很強(qiáng)的保守性。本文所提的弱魯棒優(yōu)化調(diào)度,能保證大部分情況下系統(tǒng)能源供應(yīng)能滿足負(fù)荷需求,以一定的安全風(fēng)險(xiǎn)換取經(jīng)濟(jì)效益,而且系統(tǒng)總收益僅比傳統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度降低7.1%,有效地改善了調(diào)度方案的保守性,更加具有實(shí)際意義。

4.3 不同最大負(fù)荷缺額比例和懲罰系數(shù)對(duì)優(yōu)化結(jié)果的影響

1)不同允許最大負(fù)荷缺額比例對(duì)優(yōu)化結(jié)果的影響

允許的最大負(fù)荷缺額比例與微能源網(wǎng)的穩(wěn)定能力、負(fù)荷對(duì)能源供應(yīng)質(zhì)量的要求以及負(fù)荷的重要程度等因素相關(guān)。調(diào)度決策者需要根據(jù)實(shí)際情況合理的選取允許的最大負(fù)荷缺額比例。不同允許最大負(fù)荷缺額比例的優(yōu)化結(jié)果如表3所示。由表3可知,隨著允許最大負(fù)荷缺額比例的增大,總電量、熱量和天然氣量缺額逐漸增大,系統(tǒng)的總收益逐漸上升。這是因?yàn)橄到y(tǒng)放棄負(fù)荷的代價(jià)小于增加供應(yīng)單位能源功率的成本,所以隨著允許最大負(fù)荷功率缺額比例的增大,放棄的電負(fù)荷、熱負(fù)荷和天然氣負(fù)荷增加,系統(tǒng)的總收益增加。

表3 不同最大負(fù)荷缺額比例下的優(yōu)化結(jié)果Table 3 Optimization results under different maximum load shortage ratios

2)不同懲罰系數(shù)對(duì)優(yōu)化結(jié)果的影響

懲罰系數(shù)的大小表征功率缺額對(duì)系統(tǒng)的影響程度,為研究不同懲罰系數(shù)對(duì)弱魯棒優(yōu)化調(diào)度的影響,依次選取0.5,1,2,4,6的參數(shù)乘以懲罰系數(shù)向量λt,優(yōu)化結(jié)果如表4所示。

表4 不同懲罰系數(shù)下的優(yōu)化結(jié)果Table 4 Optimization results under different penalty coefficients

由表4可知,隨著懲罰系數(shù)的增加,微能源網(wǎng)的總收益逐漸減小,當(dāng)懲罰系數(shù)增大到6λt,系統(tǒng)的總收益不再減小,而且等于傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化調(diào)度的總收益。這是因?yàn)楣β嗜鳖~懲罰系數(shù)越大,放棄負(fù)荷的代價(jià)越大,微能源網(wǎng)減小了放棄的負(fù)荷,相應(yīng)地必須增加系統(tǒng)的能源供應(yīng),經(jīng)濟(jì)性變差,魯棒性增強(qiáng);當(dāng)懲罰系數(shù)增加到大于系統(tǒng)增加供應(yīng)單位能源功率的成本時(shí),系統(tǒng)不再放棄負(fù)荷,此時(shí)弱魯棒優(yōu)化調(diào)度結(jié)果與傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化調(diào)度結(jié)果一致。因此通過(guò)調(diào)節(jié)懲罰系數(shù)的大小能夠有效地權(quán)衡弱魯棒優(yōu)化調(diào)度的經(jīng)濟(jì)性和魯棒性,懲罰系數(shù)越大,經(jīng)濟(jì)性變差,但具有更強(qiáng)的魯棒性。

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出的基于弱魯棒優(yōu)化的微能源網(wǎng)調(diào)度模型,與傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化模型相比,不僅能保證多數(shù)情況下系統(tǒng)能源供應(yīng)能夠滿足負(fù)荷需求,而且能大幅度提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性,有效改善調(diào)度模型的保守性,得到的調(diào)度方案更加合理和具有實(shí)際意義。同時(shí)，利用懲罰系數(shù)能有效地權(quán)衡調(diào)度方案的經(jīng)濟(jì)性和魯棒性,懲罰系數(shù)越大,弱魯棒優(yōu)化調(diào)度模型魯棒性越強(qiáng),經(jīng)濟(jì)性越差。決策者可以通過(guò)調(diào)節(jié)懲罰系數(shù),使調(diào)度方案適應(yīng)不同的風(fēng)險(xiǎn)或經(jīng)濟(jì)要求。

本文所提的微能源網(wǎng)調(diào)度方法計(jì)及了風(fēng)電出力和負(fù)荷的不確定性,但未考慮實(shí)時(shí)環(huán)境下微能源網(wǎng)運(yùn)行的調(diào)整。后續(xù)工作可針對(duì)實(shí)時(shí)環(huán)境下微能源網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題展開(kāi)研究。

附錄見(jiàn)本刊網(wǎng)絡(luò)版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。