齊暉, 程韌俐， 史軍， 華棟， 孫高星

(1. 深圳供電局有限公司，廣東 深圳 518000；2. 華南理工大學，廣東 廣州 510640)

0 引 言

隨著智能電網(wǎng)的推廣，以動力電池為代表的分布式電池接入量快速增長[1]，然而，分布式電池大規(guī)模無序充放電的接入給微電網(wǎng)的安全與經(jīng)濟運行帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)，因此建立科學的分布式電池充放電管理決策方法對微電網(wǎng)的運行調(diào)度十分重要。

文獻[2]針對光伏滲透率系統(tǒng)，提出了以光伏、負荷時序相協(xié)同的多區(qū)域分布式電池選址和定容配置方法。文獻[3]計及分布式電池移動負載特性，建立了以投資費用、波動率和失負荷率最小化為目標的DG容量規(guī)劃模型。文獻[4]基于等概率分布式電池充電裕度，構建了基于控制決策生成器的隨機自決策控制策略。文獻[5]提出了考慮分布式電池荷電模型的能量平衡反饋控制方法。目前針對分布式電池的研究主要集中在優(yōu)化配置和控制策略方面[6-7]，較少討論大規(guī)模并網(wǎng)對微電網(wǎng)電力調(diào)度方面的影響。文獻[8]從小區(qū)型微電網(wǎng)建立了基于分布式電池隨機無序充電的電力調(diào)度模型，但在調(diào)度模型中并未考慮分布式電池的有序充放電管理，并且忽略電力調(diào)度不同發(fā)電單元的出力特性。

因此，本文提出了考慮分布式電池充放電管理的微電網(wǎng)最優(yōu)調(diào)度方法，該方法力求在滿足微網(wǎng)運行的各個單位運行約束和系統(tǒng)運行約束條件下，計及分布式電池充放電損耗成本，尋找最優(yōu)的分布式電池充放電管理策略以及機組單元調(diào)度出力，以使微網(wǎng)運行的綜合成本最小。最后以我國南方區(qū)域的某實際微電網(wǎng)系統(tǒng)為例，驗證了所提分布式電池智能充放電管理策略的有效性和可行性。

1 考慮分布式電池管理的微電網(wǎng)電力調(diào)度模型

1.1 目標函數(shù)

微電網(wǎng)主要包括傳統(tǒng)發(fā)電機組(柴油發(fā)電機和燃料電池機組)、鉛酸蓄電池、風電機組以及含分布式電池的用電負荷。本文以調(diào)度策略的綜合成本f最小為優(yōu)化目標，建立了考慮分布式電池充放電管理的微電網(wǎng)電力調(diào)度模型，其中綜合成本fO包括柴油機的發(fā)電成本fDE、燃料電池的發(fā)電成本fFC、因發(fā)電功率不足而采取的切負荷成本fL、微電網(wǎng)向其上級大電網(wǎng)的主動購電成本fGrid以及由于分布式電池向微電網(wǎng)放電而產(chǎn)生的損耗成本fV2G。

minfO=fDE+fFC+fL+fGrid+fV2G

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

分布式電池充放電所造成的單位損耗CPer可通過生命周期電能傳輸量確定：

CAll=LQEQdQCPer

(7)

式中：CAll為電池的購置成本；LQ為在測試放電深度下的可用次數(shù)；EQ為電池容量；dQ為放電深度。

1.2 柴油機組運行約束

柴油機組的運行技術出力約束包括技術出力約束、爬坡速率約束、最小運行停機時間約束。

(1)機組最小最大技術出力約束

(8)

(2)機組爬坡速率約束

(9)

(3)機組最小運行停機時間約束

(10)

(11)

燃料電池機組的運行特性與柴油機組相似，且鉛蓄電池采用經(jīng)典模型，在此不再重復表述。

1.3 分布式電池充放電約束

本文取分布式電池組滿電量的容量為50 kWh，考慮延長電池組壽命因素，一般限定電池組的可調(diào)電量區(qū)間為0～E0，E0為最大可調(diào)電量。出發(fā)行程結束之后的可調(diào)電量為：

Eev(t)|(t=ts)=E0-χev·dev/2

(12)

式中：ts為出發(fā)行程結束時刻；Eev(t)為分布式電池組ev在時段t的可調(diào)電量；χev為分布式電池組ev的單位耗電量；dev為分布式電池組ev來回全程。

(13)

(1)可調(diào)電量約束

(14)

(2)充放電功率約束

(15)

(3)可調(diào)電量與充放電功率約束

Eev(t)=Eev(t-1)+ΔtPev,ch(t-1)ηev,ch-ΔtPev,dis(t-1)/ηev,dis

(16)

(4)充放電互斥約束

Iev,ch(t)≥0Iev,dis(t)≥0Iev,ch(t)+Iev,dis(t)≤1

(17)

(5)對于任意的分布式電池組ev，下一天出發(fā)前需達到所需電量

Eev(T)=β·E0?ev∈EV

(18)

1.4 系統(tǒng)運行約束

本文所建模型的系統(tǒng)運行約束包括系統(tǒng)功率平衡約束和旋轉備用約束。

功率平衡約束公式如下：

(19)

式中：N、W分別為可控機組和風電機組的總數(shù)；pn(t)、pw(t)分別為可控機組n和風機w在時段t的技術出力；pD(t)為時段t的負荷需求；Pev,ch、Pev,dis分別為分布式電池組ev在時段t的充電和放電功率。

旋轉備用約束公式如下：

(20)

2 算例分析

本文以南方區(qū)域的某實際微電網(wǎng)系統(tǒng)為例驗證本文所提方法有效性和可行性。為了有效求解模型，對模型的非線性成本函數(shù)分段線性化后，以一臺頻率2.6 GHz、內(nèi)存4 GB的個人計算機為計算平臺，采用數(shù)學規(guī)劃軟件GAMS編程，調(diào)用成熟的混合整數(shù)線性規(guī)劃商業(yè)求解器CPLEX求解。

2.1 三種充放電管理策略的發(fā)電單元出力對比

本文以運行成本為優(yōu)化調(diào)度目標，對不同充放電管理策略下的發(fā)電單元機組出力進行分析，具體如圖1所示。

分布式電池的隨機接入充電行為會抬高此階段的峰荷，此時柴油機和燃料電池均接近其最大輸出功率用電需求。在錯峰充電模式下，高峰期的充電需求轉移至凌晨的低谷期，緩解了嚴峻的峰谷差。與隨機充電模式、錯峰模式相比，V2G智能充電模式將電池充電負荷移至凌晨，充分利用低谷期的低廉電價優(yōu)勢充電，提升低谷期的負荷水平；V2G智能放電模式可以在高峰期將分布式電池的剩余電能回饋微網(wǎng)，大幅緩解高峰期負荷壓力，有利于降低峰谷差。

2.2 微電網(wǎng)運行方式對比分析

不同運行方式(孤網(wǎng)、并網(wǎng))下，以在隨機充電、充放電接入模式下的各類型機組出力為例分析，如圖2所示。

與圖1的孤網(wǎng)運行相比，并網(wǎng)運行方式下，當處于用電低谷期，此時向上級電網(wǎng)的購電成本低于微網(wǎng)的發(fā)電成本，主要從大電網(wǎng)購買低廉電能以滿足微網(wǎng)內(nèi)的用電需求，可控機組的技術出力較低；當處于用電高峰期，此時購電成本高于微網(wǎng)的發(fā)電成本，主要依靠微網(wǎng)內(nèi)可控機組的發(fā)電滿足用電需求，此時調(diào)度計劃與孤網(wǎng)模式相似。但并網(wǎng)模式下，大電網(wǎng)與微網(wǎng)的交換線路可作為微網(wǎng)的備用容量，以應對緊急事件或突增負荷，減少切負荷和棄風。

2.3 分布式電池V2G損耗成本影響

不同損耗成本下微電網(wǎng)運行綜合成本、分布式電池出力分別如圖3、圖4所示。

當分布式電池損耗成本大于0.975 元/kWh時，分布式電池在高峰期幾乎不向電網(wǎng)回饋電能，此時V2G充放電模式等價于錯峰充電模式，運行成本均為10 196.07 元。隨著分布式電池制

造的進步，分布式電池的損耗費用會逐漸下降，此時分布式電池可以在高峰期向微網(wǎng)回饋電能，而在低谷期充電，通過電價差獲取利潤，并且損耗成本越低，分布式電池在高峰期的放電功率越大，在低谷期的充電功率越大，綜合成本也越低。

通過二分法逼近分布式電池參與V2G充放電的損耗成本，可得0.89 元/kWh為分布式電池V2G充放電策略與錯峰充電策略的邊界條件。

3 結束語

分布式電池的規(guī)模化無序接入微電網(wǎng)給傳統(tǒng)的電力調(diào)度方法帶來了新難題。目前分布式電池資源還未得到充分發(fā)掘，研究分布式電池智能充放電管理具有重要意義。本文建立了考慮分布式電池智能充放電管理的微電網(wǎng)電力調(diào)度模型，通過線性化模型后在GAMS軟件調(diào)用CPLEX商業(yè)求解器進行有效求解。算例表明：智能V2G充放電模式有利于降低峰谷差，并且充分利用低谷期的低廉電能，有效降低微電網(wǎng)的綜合成本、運行成本與環(huán)境成本。同時，隨著分布式電池損耗成本的降低，分布式電池的智能充放電管理效果更明顯，更有利于降低微電網(wǎng)的調(diào)度成本。