邵倩文，姚 璐，謝 威，李舒佳，謝敏，李建釗

(1.貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院，貴州 貴陽 550002；2.華南理工大學(xué)，廣東 廣州 510641)

當前，我們正處于由后工業(yè)時代向信息時代過渡的階段。在工業(yè)化的過程中，全球生態(tài)危機與能源危機日益嚴峻[1]。為實現(xiàn)能源轉(zhuǎn)型以及能源優(yōu)化配置，政府出臺一系列大力提倡用戶側(cè)分布式能源建設(shè)以及配售電市場放開的相關(guān)政策。相關(guān)政策引導(dǎo)下，配網(wǎng)側(cè)分布式電源(distributed energy resource，DER)發(fā)展迅速。以風(fēng)光為代表的分布式能源具有容量小，數(shù)量大，分散等特點[2-3]；以燃氣輪機、燃氣鍋爐為代表的分布式能源具有冷熱電多能流特性[4]。因此依靠傳統(tǒng)配網(wǎng)形式也存在能量管理困難的問題[5]。

大量分布式能源的分散接入，在一定的條件下，將會產(chǎn)生數(shù)據(jù)處理，通信和雙向潮流等各方面的問題[6]，為解決配網(wǎng)側(cè)大量分散的分布式能源逆潮流給電網(wǎng)運行帶來的沖擊同時實現(xiàn)分布式能源的能量管理，虛擬電廠應(yīng)運而生。虛擬電廠可以通過運用先進通訊技術(shù)以及控制技術(shù)聚合并調(diào)配分布式能源，達到整體出力穩(wěn)定，并獲得一定的經(jīng)濟效益。近年來，許多國家或地區(qū)相繼建成一些虛擬電廠示范項目，運營成效顯著。其中位于希臘阿卡提州的虛擬電廠示范項目包含3塊地理區(qū)域，含有可控負荷、光伏、熱電聯(lián)產(chǎn)、熱泵等分布式能源，采用集中控制方式運行。文獻[7]通過歐洲實際虛擬電廠運行模擬，得到虛擬電廠的可行性和適用性。

考慮到地域差異與資源差異，研究不同資源構(gòu)成的虛擬電廠的能量管理手段是一大關(guān)鍵。目前對于虛擬電廠的研究主要包括模型框架、優(yōu)化調(diào)度、運行控制以及市場投標方面[7]。文獻[8-9]研究了儲能充電樁參與電網(wǎng)需求響應(yīng)聯(lián)合優(yōu)化的問題，并采用對偶分解法求解，文獻[10]提出了一種基于分布式原對偶子梯度算法的分布式最優(yōu)調(diào)度方法，通過有限的通信，協(xié)調(diào)虛擬電廠分布式能源的個體決策。文獻[11]針對含火電機組、風(fēng)電、光伏和需求側(cè)響應(yīng)的虛擬電廠，建立考慮電價和碳價間Copula風(fēng)險依賴的虛擬電廠競標策略。文獻[12]考慮到富豐期與采暖需求或供冷需求出現(xiàn)重疊，研究風(fēng)電與CCHP機組組合而成的虛擬電廠。此外，在含多虛擬電廠的配售電市場環(huán)境下，在實現(xiàn)各主體發(fā)電計劃安排時，有必要考慮其他虛擬電廠主體的經(jīng)濟行為，文獻[13-14]通過博弈論實現(xiàn)多虛擬電廠的合作/非合作經(jīng)濟調(diào)度。文獻[15]提出微網(wǎng)能源對等交易并用博弈論求解。

文獻[8-9]主要研究儲能充電樁參與需求響應(yīng)；文獻[10]以虛擬電廠內(nèi)部各元件為研究對象；文獻[11-12]研究不同組成虛擬電廠的調(diào)度或交易行為，但未考慮其他虛擬電廠主體的影響。文獻[13-15]研究多虛擬電廠主體的經(jīng)濟調(diào)度行為，用博弈論求解，需要較全面的信息?；谏鲜鑫墨I的不足，本文首先對配網(wǎng)、電源聚合型虛擬電廠以及源荷聚合型虛擬電廠等市場主體建模，模型考慮到電網(wǎng)側(cè)運行約束、虛擬電廠內(nèi)部成員運行約束。其次以分析目標級聯(lián)法模式搭建分布式運行框架，協(xié)調(diào)各主體交互功率差異。將電網(wǎng)與虛擬電廠的電能交易作為解耦變量，實現(xiàn)并行求解。此外針對含風(fēng)電、光伏、儲能、冷熱電聯(lián)供的虛擬電廠以及虛擬電廠展開具體仿真，基于IEEE33節(jié)點系統(tǒng)的算例表明，本文所提模型是有效的，且分布式能源以虛擬電廠形式參與運行優(yōu)化有助于分布式能源的消納。

1 多虛擬電廠主動配網(wǎng)模型

含多虛擬電廠主動配網(wǎng)包括配網(wǎng)以及配網(wǎng)下屬的不同虛擬電廠，各主體有各自獨立的利益目標，但是彼此之間互相聯(lián)系。本章節(jié)將對配網(wǎng)以及各虛擬電廠進行詳細建模。

1.1 配網(wǎng)模型

1.1.1 目標函數(shù)

(1)

(2)

1.1.2 約束條件

(1)功率平衡

考慮到配網(wǎng)側(cè)的發(fā)電功率與電負荷功率相等，則有：

(3)

(2)常規(guī)機組出力上下限約束

PGi，min≤PGi，t≤PGi，max

(4)

(3)常規(guī)機組爬坡約束

(5)

(4)電網(wǎng)旋轉(zhuǎn)備用約束

(6)

(5)聯(lián)絡(luò)線傳輸功率約束

(7)

(6)柔性負荷調(diào)度約束

(8)

(9)

1.2 虛擬電廠模型

含有不同分布式能源的虛擬電廠具有不同的模型，因此本節(jié)將從虛擬電廠的元件建模以及整體虛擬電廠建模兩個方面進行闡述。

1.2.1 各元件建模

(1)儲能元件建模

Emines，t≤Ees，t≤Emaxes，t

(10)

式中，Ees，t為儲能在t時刻的容量狀態(tài)，Emines，t、Emaxes，t分別為儲能的容量上下限。

uch，t+udis，t≤1

(11)

式中，uch，t，udis，t分別為表征為儲能在t時刻充放電的狀態(tài)變量，其值為0或1，當值為1時，代表處于該狀態(tài)，等于0時，反之；充放電狀態(tài)變量兩者不同時為1；

Ees，t=Ees，t-1-Pdis，tΔt+Pch，tΔt

(12)

式中，Pdis，t，Pch，t分別為儲能的充電功率、放電功率；Δt為調(diào)度時間間隔。

0≤Pdis，t≤Pmaxdis

(13)

0≤Pch，t≤Pmaxch

(14)

式中，Pmaxdis、Pmaxch表示儲能充電功率、放電功率的上限。

(2)CCHP機組

CCHP機組主要包括燃氣輪機、燃氣鍋爐、吸收式制冷機、電制冷機、余熱鍋爐等部件。其中燃氣輪機的煙氣余熱按比例參與制冷與制熱。

(15)

式中，PGT，t為t時段燃氣輪機的輸出功率；Pgas，t為t時段燃氣輪機消耗的燃氣功率；QGB，t為燃氣鍋爐在t時刻的輸出熱量；HGB，t為燃氣鍋爐在t時段的消耗燃氣量；ηGB為燃氣鍋爐的效率；ηGT為燃氣輪機的效率；QGT，t為t時段燃氣輪機的輸出電能量；HGT，t為t時段燃氣輪機的消耗燃氣量；LNG為燃氣熱值；QAC，t是吸收式制冷機的輸出制冷功率；χGT為燃氣輪機的熱電比；ηWH為余熱鍋爐的效率；ηcooling為燃氣輪機余熱用于制冷的比例；χAC為吸收式制冷機的能效比。QEC，t為電制冷機的輸出制冷功率；PEC，t為消耗的電功率；χEC為電制冷機的能效比。PHX，t為換熱裝置輸出的制熱功率；ηheating為燃氣輪機余熱用于制熱的比例；ηHX為換熱裝置效率。

(16)

式中，PminGT和PmaxGT分別為燃氣輪機出力的最小和最大值；QminGB和QmaxGB分別為燃氣鍋爐出力的最小和最大值；QminAC和QmaxAC分別為吸收式制冷機出力的最小和最大值；PminEC和PmaxEC分別為電制冷機出力的最小值和最大值；PminHX和PmaxHX分別為換熱裝置出力的最小值和最大值。

(3)風(fēng)光出力約束

由于本文的分析內(nèi)容主要集中于多虛擬電廠主動配網(wǎng)的運行調(diào)度層面，并不對風(fēng)電、光伏等隨機性能源的間歇性進行分析，因此將風(fēng)電預(yù)測出力作為計劃量進行建模。

Pw，t≤P'w，t

(17)

Pv，t≤P'v，t

(18)

式中，Pw，t、Pv，t分別表示t時刻風(fēng)電出力以及光伏消納出力；P'w，t、P'v，t分別表示預(yù)測得到的t時刻風(fēng)電功率以及光伏功率；

1.2.2 虛擬電廠建模

本文設(shè)置兩個虛擬電廠主體，其中1號虛擬電廠作為純電源型虛擬電廠含風(fēng)電以及儲能兩個元素，2號虛擬電廠作為源荷型虛擬電廠，含燃氣輪機、燃氣鍋爐、電制冷機、吸收式制冷機等機組，同時含有冷負荷、熱負荷和電負荷。因此1號虛擬電廠約束條件包含：1.2.1(1)風(fēng)電運行約束、(3)儲能運行約束，此外還包括功率平衡約束如下所示：

(19)

以運行成本最優(yōu)為目標，不考慮儲能充放電帶來的電池損耗成本，則1號虛擬電廠的目標函數(shù)可以表示為：

(20)

式中，ζ是為加速收斂設(shè)置的單位功率(kW)的棄風(fēng)懲罰罰因子。

2號虛擬電廠約束條件除包含：1.2.1(2)CCHP機組運行約束(3)儲能運行約束之外，還包含2號虛擬電廠的功率平衡約束如下式所示：

(21)

(22)

(23)

考慮2號虛擬電廠內(nèi)部的燃氣型分布式能源成本，以及2號虛擬電廠與電網(wǎng)進行交互的電能成本，不考慮儲能充放電帶來的電池損耗成本，則2號虛擬電廠的目標函數(shù)可以表示為：

(24)

2 基于分析目標級聯(lián)法的多虛擬電廠主動配網(wǎng)模型

2.1 基本理論

分析目標級聯(lián)法是一種多學(xué)科設(shè)計優(yōu)化方法，適用于非集中式、存在明顯結(jié)構(gòu)層次的問題，并且層次可擴展性強，可并行分析的特點，其初衷是為了求解復(fù)雜設(shè)計系統(tǒng)[16]。主要思路是同層主體自主優(yōu)化并與上下層主體進行通信，交換各自優(yōu)化得到的乘子信息以及共有控制變量信息，通過上層主體協(xié)調(diào)上層主體與下層各主體之間的共有控制變量，并協(xié)調(diào)與下層各主體之間的共有控制變量。需要說明的是， 分析目標級聯(lián)法協(xié)調(diào)各主體差異主要通過各種范數(shù)表達，因此形式多變[17]。分析目標級聯(lián)法算法的框架如下所示。

對比本文1章所提模型與圖1所示分析目標法原理圖，將配網(wǎng)看成上層系統(tǒng)，虛擬電廠看成下層系統(tǒng)，則各虛擬電廠與配網(wǎng)之間的購售電功率作為共有控制變量，各主體分別優(yōu)化，協(xié)調(diào)共有變量，符合分析目標級聯(lián)法結(jié)構(gòu)示意圖。

2.2 多虛擬電廠主動配網(wǎng)的分析目標級聯(lián)法形式

由于虛擬電廠優(yōu)化所得的從配網(wǎng)購電功率與配網(wǎng)優(yōu)化所得的向虛擬電廠的售電功率相等，因此增加下述約束條件，：

(25)

(26)

(27)

(28)

相應(yīng)的目標函數(shù)中增加：

(29)

(30)

式中，vgj，t、wgj，t、分別為對共有變量進行協(xié)調(diào)的乘子，一般取為較小的常數(shù)[18]。

電負荷功率平衡變?yōu)椋?/p>

(31)

(32)

(33)

增加配網(wǎng)與虛擬電廠間交互功率約束，考慮到1號為源型虛擬電廠有：

(34)

(35)

各主體在自身優(yōu)化過程中，考慮其他主體的共有變量優(yōu)化結(jié)果，通過迭代不斷逼近，每次迭代更新協(xié)調(diào)乘子，最終使得共有變量達成一致，則有乘子的更新方式為：

(36)

(37)

式中：μ為加速收斂采用的系數(shù)因子。

各主體事先設(shè)置成本容差的限值ε1以及共有變量容差限值ε2。則迭代終止條件為[18]：

(38)

(39)

2.3 算法流程

基于分析目標級聯(lián)法的多虛擬電廠主動配網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度算法流程如下：

(3)配網(wǎng)根據(jù)子系統(tǒng)上傳數(shù)據(jù)，依據(jù)式(2-9)以及式(29)求解以配網(wǎng)運成本最小為目標的自身優(yōu)化問題，在最小化運行成本的同時使向各虛擬電廠的購電電量靠近各虛擬電廠優(yōu)化結(jié)果。

(5)重復(fù)(2)-(4)式直至滿足成本容差和共有變量容差滿足收斂條件(38)(39)。

3 算例分析

本文算例采用IEEE33節(jié)點配網(wǎng)系統(tǒng)，在8、12、27放置常規(guī)機組；11和28號節(jié)點分別接入含風(fēng)光儲和冷熱電聯(lián)供的虛擬電廠以及風(fēng)儲虛擬電廠；在3號節(jié)點接入30kw可轉(zhuǎn)移負荷，在5號節(jié)點接入10kw可中斷負荷后的系統(tǒng)如圖2所示，冷熱電聯(lián)供機組的能效參數(shù)設(shè)置參見文獻[19]，具體見表1；風(fēng)電光伏出力數(shù)據(jù)來源于某實際地區(qū)；拉格朗日罰函數(shù)乘子vi、wi的初值均為1.5，收斂精度ε1、ε2分別設(shè)置為0.001和0.01；計算時間粒度取1h，則各主體的優(yōu)化結(jié)果如圖3～5所示：

由圖3可以看出，由于從虛擬電廠購電成本相對更小，電網(wǎng)側(cè)盡可能的從虛擬電廠購買電能。同時在1時零分-8時零分時間段以及24時零分，電源出力柱狀圖高于負荷曲線，這是因為圖中所畫曲線為剛性負荷曲線，對比圖4可以看出，此時圖3中電源富余部分的電功率用來供給此時的可轉(zhuǎn)移負荷以及可中斷負荷功率。柔性負荷調(diào)度前后的狀態(tài)變化如圖4所示，為使得運行成本最小，可轉(zhuǎn)移負荷從用電午高峰時段轉(zhuǎn)移至凌晨2時零分-6時零分的用電低谷時段。由于可中斷負荷調(diào)度成本設(shè)置偏低，可中斷負荷在大多時刻都進行中斷，僅在1時零分-8時零分保留基本的8小時運行時間。逐漸減小中斷成本，將出現(xiàn)可中斷負荷僅在負荷高峰情況中斷的現(xiàn)象。

圖5中3個子圖依次代表虛擬電廠1中為保持電負荷、熱負荷、冷負荷平衡各設(shè)備的出力情況。因虛擬電廠1內(nèi)部風(fēng)電光伏的出力以及電轉(zhuǎn)冷設(shè)備不足以滿足區(qū)域內(nèi)電負荷和冷負荷平衡，燃氣輪機大多時段在工作狀態(tài)。同時由于氣電成本較煤電成本更低，虛擬電廠1生產(chǎn)較多的電能用于供給電網(wǎng)。熱負荷的熱源來源于燃氣輪機及燃氣鍋爐，由于熱負荷較小，且燃氣輪機余熱制熱的比例為0.8，大多時候可以通過燃氣輪機滿足熱負荷需求，當燃氣輪機的供熱不足以滿足熱負荷平衡時，燃氣鍋爐通過燃燒天然氣制熱，如圖6中的1時零分、2時零分、13時零分、17時零分。冷負荷的供冷源為吸收式制冷機以及電制冷機，當分布式能源供電富余時，為平衡電負荷，冷負荷需求由電制冷機滿足如1時零分，同時受燃氣輪機余熱制冷的比例和吸收式制冷機能效比較低影響，冷能主要由電制冷機滿足。

由圖6可以看出，在1時為配網(wǎng)側(cè)電負荷較低的時刻且此時風(fēng)電出力較大，因此儲能選擇充電，用于2時零分-3時零分放電；在7時零分-12時零分，風(fēng)能充足，此時由于受虛擬電廠與配網(wǎng)側(cè)交互功率的限制，儲能選擇充電，在后續(xù)15時零分-20時零分持續(xù)放電；而22時零分-23時零分為滿足儲能容量始末時刻相等，對儲能電池進行充電。

4.1 風(fēng)儲聯(lián)合型虛擬電廠對風(fēng)電消納量的影響

虛擬電廠2僅含風(fēng)電和儲能，為分析風(fēng)儲聯(lián)合型虛擬電廠對風(fēng)電消納量的影響，研究在不同比例風(fēng)電接入下，風(fēng)儲型虛擬電廠消納風(fēng)電的并將風(fēng)儲型虛擬電廠棄風(fēng)電量與僅含風(fēng)電進行對比，得到結(jié)果如表1所示。

表1 棄風(fēng)電量對比Tab.1 Comparison of abandoning wind power

由表1可知，虛擬電廠2作為純電源，設(shè)置與電網(wǎng)側(cè)交互功率閾值較大，當風(fēng)電功率較低時，風(fēng)儲型虛擬電廠與風(fēng)電機組兩種形式接入電網(wǎng)都能得到較好的消納，當風(fēng)電接入功率增大時，風(fēng)儲型虛擬電廠的棄風(fēng)電量明顯小于單一的風(fēng)電機組。其原因是因為儲能可以儲存風(fēng)能富余時刻多余的能量，并在風(fēng)電相對缺乏的時刻釋放電能。因此認為整合風(fēng)電和儲能型虛擬電廠有助于分布式能源的消納。

4.2 分析目標級聯(lián)法穩(wěn)定性以及有效性分析

根據(jù)2.3所提的算法流程，在算法啟動時，需要提供交互功率初值。為驗證算法初值對調(diào)度結(jié)果的影響，本文通過隨機抽樣得到10組不同的初值。目標函數(shù)與初值的關(guān)系如圖7所示，當取不同的初值時，系統(tǒng)的平均購電成本都接近74500元。說明基于分析目標級聯(lián)法的調(diào)度方法受初值的影響較小，且有良好的收斂性。

為驗證本文所提算法的有效性，從上述抽樣的初值中隨機選取一組具體的初值，將其得到的結(jié)果與集中式求解進行對比，得到結(jié)果如下。

表2 分析目標級聯(lián)法有效性分析Tab.2 Validity analysis of analytic target cascade method

由表2可知，當收斂精度設(shè)置為0.01時，選取不同的計算初值，得出的配網(wǎng)和虛擬電廠總成本與集中式算法相比，偏差在2%左右附近波動，且由于其具有較高的計算精度，適用于工程實際。

4 結(jié)論

本文提出的基于分析目標級聯(lián)法的含多虛擬電廠的主動配網(wǎng)分析目標級聯(lián)法調(diào)度模型，實現(xiàn)了以總購電成本最低的能量優(yōu)化管理[20-22]。本文所提的模型考慮到電網(wǎng)與虛擬電廠有各自不同的需求，在確保市場各主體隱私的前提上，實現(xiàn)了各主體的獨立求解。通過IEEE33節(jié)點算例驗證本文模型及算法的有效性和穩(wěn)定性。此外，從虛擬電廠的組成元素方面，以IEEE33節(jié)點配電系統(tǒng)為例，驗證了含風(fēng)電、光伏、儲能以及冷熱電聯(lián)供機組的虛擬電廠的聚合對于消納分布式能源，滿足冷熱負荷需求的優(yōu)勢；驗證了風(fēng)儲型虛擬電廠在風(fēng)電消納方面的優(yōu)勢。