(三峽大學電氣與新能源學院,湖北 宜昌 443002)

1 引言

隨著傳統(tǒng)能源的日益枯竭，能源需求卻不斷增長，不僅造成了全球的能源危機，而且環(huán)境問題也日益突出。當前對于高效、清潔的能源的需求越來越迫切。為了解決這一問題就產(chǎn)生了以光伏發(fā)電和風力發(fā)電為代表的分布式發(fā)電。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[1]。但分布式能源具有出力的隨機性和間歇性的特點，當大規(guī)模并網(wǎng)時，會對電網(wǎng)的造成沖擊，降低了電網(wǎng)的穩(wěn)定性、可靠性和安全性[2-4]。

當前，除了分布式清潔能源接入電網(wǎng)外，隨著電動汽車(Electric Vehicle,EV)的推廣，也以逐年遞增的態(tài)勢大規(guī)模滲入電網(wǎng)。發(fā)展電動汽車，成為我國減少石油需求，降低環(huán)境污染的重要措施。由于電動汽車充電行為的隨機性也會增加電網(wǎng)的峰荷，給電網(wǎng)的運行帶來挑戰(zhàn)。隨著EV接入電網(wǎng)(Electric to Grid,V2G)概念的提出[2]，即在EV停駛期間，通過特定的充電設(shè)備向電網(wǎng)輸送電能，實現(xiàn)EV與電網(wǎng)的能量交換。

本文針對聚合風力發(fā)電、光伏發(fā)電、微型燃氣輪機、燃料電池、蓄電池等分布式電源和電動汽車入網(wǎng)的微電網(wǎng)。在前面學者研究的基礎(chǔ)上，首先分析各種微電源的發(fā)電模型及特性和各種經(jīng)濟成本的計算方法，以及充分考慮到車主的充電習慣，得到大量電動汽車接入后的充放電行為的集群效應(yīng)，即在經(jīng)濟調(diào)度中調(diào)度時段內(nèi)的充電功率之和，然后建立了微電網(wǎng)日前優(yōu)化調(diào)度模型，以發(fā)電成本最小、環(huán)境效益最高和綜合費用最少為目標函數(shù)，實現(xiàn)微電網(wǎng)的動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度問題。

2 模型建立

風力發(fā)電、光伏發(fā)電、燃氣輪機、燃料電池和蓄電池的發(fā)電模型參考文獻[3]，本文重點介紹電動汽車模型。

本文采用有序充電模式，在電價引導等政策下，在滿足用戶日常行駛的前提下對電動汽車有序調(diào)度，在用電高峰時，利用電動汽車剩余電量輸出電能，在用電低谷時給電動汽車充電，這樣有利于微網(wǎng)安全經(jīng)濟運行，也使車主受益。電動汽車有序充放電模型可表示為[2]：

③電動汽車接入時的荷電狀態(tài)：

(10)

式中，W100為百千米耗油量;C為電動汽車總?cè)萘俊?/p>

④充電持續(xù)時間Tc：

(11)

式中，Pdisc為充電功率;ηc,EV充電效率。

⑤持續(xù)放電時間：

(12)

(13)

式中，Tall,disc為電動汽車滿電狀態(tài)到荷電狀態(tài)下限的持續(xù)放電時間，Tdisc為實際持續(xù)放電時間，SOCmin、SOCmax為電動汽車荷電狀態(tài)的限值。

電動汽車的實際放電時間由放電開始時刻Tstart,disc、放電持續(xù)時間Tdisc和放電結(jié)束時間Tend,disc以及放電終止時刻(24:00)共同決定，電動汽車在放電階段的總功率由每輛電動汽車的放電功率累加得到。

⑥單臺電動汽車日消耗總能量

WEV=0.01SW100+Pdisc(Tend,disc-Tstart,disc)

(14)

日消耗能量即需充電能量，依據(jù)充電功率得到充電時長，這樣就得到充電負荷。由于電動汽車的首要任務(wù)是作為交通工具，考慮到用戶的習慣，有序充放電時，在07:00-17:00時段不參與調(diào)度。

3 優(yōu)化調(diào)度數(shù)學模型

3.1 目標函數(shù)

(1)目標函數(shù)1：系統(tǒng)的運行成本最低為主網(wǎng)運行時需要考慮燃料成本、運行管理成本和與大主網(wǎng)電量交易成本以及制熱收益等[5]。即：

minF1=

(15)

式中，F(xiàn)1為微網(wǎng)在日運行的發(fā)電成本；T為總的調(diào)度時段數(shù)；Cf(t)為第t個調(diào)度時段內(nèi)的燃料成本；Cdp(t)為折舊維護成本；Com(t)為運行管理成本；Cg(t)為與大主網(wǎng)交互成本；Cs(t)為CHP系統(tǒng)的制熱效益。CEV(t)為電動汽車車主參與到微網(wǎng)調(diào)度的費用。其中，各種的成本計算如下：

①燃料成本

微網(wǎng)內(nèi)的分布式電源，所需要的燃料各不相同，這里的燃料成本是指微型燃氣輪機和燃料電池，計算表達式為[2,6]：

(16)

式中：Ci為MT和FC的燃料成本；N為發(fā)電單元類型(MT和FC)；Pit為MT和FC在t時刻的輸出功率；Cng為天然氣價格；LHVng為天然氣低熱值，取9.7kWh/m3；ηit為MT和FC在t時刻Pit下的機組效率。

②運行管理成本

管理運行中的微電源產(chǎn)生的費用，可計算如下[7]：

(17)

式中：OMi為發(fā)電單元類型i的運行管理成本；N為微源類型；Pit為發(fā)電單元類型i在時刻t的輸出功率；KOM,it為微源類型i在t時刻的運行維護成本系數(shù)；

③折舊維護成本

對微源在運行過程中出現(xiàn)的磨損和老化現(xiàn)象進行維護處理產(chǎn)生費用，其計算如下[8]：

(18)

ADCCi=InsCosti×CFRi

(19)

(20)

式中：DPi為微源類型i的折舊維護成本；Pit為發(fā)電類型i在t時刻的輸出功率；ADCCi為微源類型i年均折舊成本；PN,i為微源類型i的最大輸出功率；cfi為微源類型i的容量因素；InsCosti為微源類型i的單位容量安裝成本；CFRi為微源類型i的資本回收系數(shù)；di為微源類型i的年折舊率；Li微源類型i的折舊年限。

④與大主網(wǎng)電量交易成本

該部分成本費是微網(wǎng)向大主網(wǎng)購售電產(chǎn)生的費用。計算如下：

Cg(t)=c(t)×Pg(t)

(21)

式中：c(t)為t時刻聯(lián)絡(luò)線交換功率的電價；Pg(t)為t時刻聯(lián)絡(luò)線的交換功率。

(2)目標函數(shù)2：系統(tǒng)的環(huán)境保護折算成本最低

主要包括微網(wǎng)中各個微電源以及配主網(wǎng)的排污處理費用[9]：

minF2=CDG,i-EM+CGrid-EM

(22)

式中：CDG,i-EM為微網(wǎng)中微源i的排污處理費用；CGrid-EM配主網(wǎng)排污處理費用。

其中排污處理費用計算如下：

(23)

式中：Ci-EM為微源i的污染物排放治理費用；N為微源類型(MT、FC and Grid);M為排放類型(NOX、SO2or CO2)；αik為微源i對污染類型k為時的單元排污處理成本；λik為微源i對污染類型k為時的排放系數(shù)；Pit為微源i在t時刻的輸出功率。

(3)目標函數(shù)3：系統(tǒng)的綜合效益成本最低

此時將所有的成本考慮在內(nèi)[10-12]。

minF3=F1+F2

(24)

式中，F(xiàn)3為微網(wǎng)運行時的綜合效益。

3.2 約束條件

(1)微網(wǎng)中的電功率平衡約束：

(25)

(2)各微源的輸出功率約束：

對微網(wǎng)內(nèi)的微電源輸出有上下限。

(26)

(3)爬坡約束：

對于燃氣輪機能量轉(zhuǎn)化速度有一定的限制，在相鄰調(diào)度時間段內(nèi)功率的增長與減少有規(guī)定限值。

-RMT,dΔt≤PMT,i-PMT,i-1≤RMT,uΔt

(27)

式中：RMT,d、RMT,u為燃氣輪機向下和向上的爬坡約束。

(4)聯(lián)絡(luò)線的功率約束：

微網(wǎng)與大主網(wǎng)連接的聯(lián)絡(luò)線上的功率有上下限值的約束。

(28)

4 模型求解

本文采用基于帝國分裂的帝國競爭算法(OICA)，ICA就是仿照帝國之內(nèi)的同化機制以及帝國之間的競爭機制的原理[12-13]。雖然ICA收斂速度快，但是存在早熟的情況。由此提出帝國分裂機制的帝國競爭算法，當一個帝國內(nèi)有兩個勢力相當?shù)膰疫M行分裂，有效避免了帝國數(shù)量不斷減少導致群體多樣性降低使算法陷入局部最優(yōu)的情況。該算法的種群稱為國家，依據(jù)其勢力的大小分為：殖民地和帝國，其過程主要有以下幾個部分：帝國形成，通化機制，競爭機制，帝國分裂，帝國滅亡。

(1)帝國形成。對于一個N維的優(yōu)化問題，國家可表示為：Country=[p1,p1,…,pN]國家勢力為：f(country)=f(p1,p1,…,pN)則第n個國家標準化勢力為：

(29)

再依據(jù)標準化勢力的大小，把勢力最大的KC個國家作為帝國，其余國家隨機分配給帝國作為殖民地。

(2)通化機制。OCIA中通過帝國所屬的殖民地向其移動的過程來模擬同化的。

殖民地向帝國移動距離x可表示為：x～U(0,β×d)，其中β>1，d表示殖民地與帝國之間的距離；殖民地的移動方向θ可表示為θ～U(-γ,γ)，其中0<γ<π，在同化過程中，若殖民地的標準化勢力大于帝國，那么殖民地與帝國的位置交換。

(3)帝國競爭。先定義一個帝國的總勢力值：

(30)

從總勢力最弱的帝國中選出若干勢力小的殖民地，按一定概率分配給其他KC-1個帝國，則第j個帝國占有的概率為：

(31)

(4)帝國分裂。當一個帝國內(nèi)除了最強的帝國主義國家外，有另一個殖民地的勢力與其相當，這會導致帝國的分裂。帝國分裂具體做法：

①選擇最強勢力帝國記為empbest。

②在最強勢力帝國empbest中選擇勢力最強的殖民地，記為colbest，empbest中的帝國主義國家記為impold。

③計算colbest和impold之間的勢力差值，以及距離是否符合預(yù)定閾值：

(32)

式中，0

④對符合上述條件的帝國進行分裂，將colbest作為新帝國的帝國主義國家，記為impnew，依據(jù)impnew和impold的勢力大小隨機分配剩下的殖民地。

(5)帝國滅亡。由于勢力大的帝國占有其他帝國的殖民地，使其卻來越強大，勢力弱的殖民地減少，當?shù)蹏ニ兄趁竦貢r帝國覆滅，最終只剩下一個帝國，此時所有的殖民應(yīng)全部移動到帝國主義國家的位置上，算法結(jié)束。

5 算例分析

微網(wǎng)內(nèi)含風力發(fā)電WT(25kW)、光伏電池PV(10kW)、微型燃氣輪機MT(75kW)、燃料電池FC(40MW)、蓄電池容量BAT(30MW)。蓄電池額定充放電功率為20kW，充放電狀態(tài)轉(zhuǎn)換次數(shù)為,充放電效率。電動汽車規(guī)模為20輛。

圖1 目標函數(shù)3的微網(wǎng)發(fā)電計劃

由目標函數(shù)三，綜合效益成本最低為目標的的調(diào)度結(jié)果，既考慮到微網(wǎng)的發(fā)電成本又要考慮各分布式電源發(fā)電產(chǎn)生的環(huán)境成本，其中風光優(yōu)先全額利用，燃氣輪機依照以熱定電的方式運行；在電價低谷00:00-00:07，在常規(guī)負荷的基礎(chǔ)上，大量電動汽車接入主網(wǎng)充電，引發(fā)的功率缺額，考慮到此時主網(wǎng)電價及環(huán)境污染成本和燃料電池的發(fā)電成本及環(huán)境污染成本，綜合以上因素，主網(wǎng)的綜合效益成本低于燃料電池，所以此時段由主網(wǎng)向微網(wǎng)輸送電能彌補功率缺額；在平時電價階段07:00-10:00，燃料電池的綜合效益成本低于主網(wǎng)，此時由燃料電池增發(fā)功率；在時段10:00-15:00、15:00-18:00，燃料電池優(yōu)先發(fā)電，若燃料電池滿發(fā)仍有用電缺額時，缺額部分由主網(wǎng)彌補；在，電動汽車接入放電，此時依然燃料電池優(yōu)先發(fā)電，功率缺額由主網(wǎng)彌補；夜間，新能源的出力較大，電動汽車也逐漸由放電狀態(tài)轉(zhuǎn)為充電狀態(tài)，此外還有電能富余，則向外部主網(wǎng)傳輸。

不同優(yōu)化目標的調(diào)度總費用如表1所示。

表1 不同目標下優(yōu)化調(diào)度的總費用(元)

由表1對比分析可得：

(1)與目標1優(yōu)化結(jié)果相比，目標2的環(huán)境成本降低了18.32%，而發(fā)電成本卻增長了3.92%，環(huán)境成本很低，但是其發(fā)電經(jīng)濟性較低。

(2)目標3相比目標1，其環(huán)境成本降低了13.2%，但發(fā)電成本只提高1.33%；與目標2相比較，其發(fā)電成本降低了2.5%，環(huán)境成本提高了6.27%。

(3)在綜合效益成本上，目標3綜合考慮了發(fā)電成本和環(huán)境成本，雖然發(fā)電成本和環(huán)境成本都沒打到最低，但是綜合效益成本實現(xiàn)了最低的水平，使微網(wǎng)整體運行成本降低。協(xié)調(diào)了微網(wǎng)的經(jīng)濟性與環(huán)保性。

6 結(jié)論

本文結(jié)合分布式電源的特性建立其發(fā)電模型，再對蓄電池以及電網(wǎng)模型進行線性化處理，采用電動汽車有序充放電的策略，建立基于分時電價的微電網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)(不含有蓄電池)和脫網(wǎng)(含有蓄電池)運行的內(nèi)部調(diào)度模型。在微電網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)參與電力市場交易時，以發(fā)電成本最低、環(huán)境成本最小以及綜合效益成本最低為目標函數(shù)時，內(nèi)部各分布式電源以及電動汽車的調(diào)度情況；使微電網(wǎng)以低成本，良好環(huán)境效益運行，并利用改進帝國競爭算法對模型進行求解。