葉 亮，徐 兵，張 巖

（廣西大學(xué) 電氣工程學(xué)院，廣西 南寧 530004）

0 引 言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的轉(zhuǎn)型，人們對(duì)環(huán)境問題有了新要求，利用可再生能源供電成為趨勢(shì)[1-3]。為提升電網(wǎng)供電的質(zhì)量，以微網(wǎng)群并網(wǎng)供電的模式被關(guān)注。微網(wǎng)群是指由多個(gè)微網(wǎng)組成的群落系統(tǒng)，運(yùn)行方式有并網(wǎng)運(yùn)行和離網(wǎng)運(yùn)行兩種[4]。微網(wǎng)群接入配電網(wǎng)時(shí)，采用雙層模型對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化求解[5]。含多目標(biāo)的微網(wǎng)群中采用模糊理論和對(duì)比定權(quán)法，將多目標(biāo)進(jìn)行歸一化，再運(yùn)用禁忌搜索的改進(jìn)GA求解模型[6]。上述文獻(xiàn)缺乏對(duì)微網(wǎng)群中各微網(wǎng)之間的協(xié)調(diào)性研究，本文為研究微網(wǎng)群內(nèi)各微網(wǎng)間交互功率等因素對(duì)微網(wǎng)群的影響，提出并建立了并網(wǎng)微網(wǎng)群的優(yōu)化調(diào)度模型，同時(shí)采用改進(jìn)PSO求解系統(tǒng)的最優(yōu)調(diào)度。

1 微網(wǎng)群內(nèi)微網(wǎng)的調(diào)度模型

微網(wǎng)群的優(yōu)化調(diào)度屬于復(fù)雜多目標(biāo)優(yōu)化問題。微網(wǎng)群并網(wǎng)運(yùn)行時(shí)，各微網(wǎng)間功率的交互可抑制間歇性能源與負(fù)荷的波動(dòng)，以維持微網(wǎng)群運(yùn)行，降低系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)成本。微網(wǎng)群以其運(yùn)行成本和環(huán)境保護(hù)的維護(hù)成本為目標(biāo)函數(shù)，表達(dá)式為：

式中：Cp為微網(wǎng)群的經(jīng)濟(jì)成本，Cop為微網(wǎng)群的運(yùn)行成本，Ceb為微網(wǎng)群內(nèi)污染氣體的維護(hù)成本，c1、c2分別為運(yùn)行、環(huán)境維護(hù)成本的權(quán)重系數(shù)。

微網(wǎng)群運(yùn)行成本由多微網(wǎng)的成本組成，數(shù)學(xué)模型為：

式中，m為微網(wǎng)個(gè)數(shù)，t為周期，n為微源個(gè)數(shù)，cfuel,j,i是微網(wǎng)j中微源i的燃料單價(jià)，Pj,i,t為t時(shí)段微網(wǎng)j中微源i的出力；ffuel,j,i(Pj,i,t)為t時(shí)段微網(wǎng)j中微源i所消耗的燃料量，cin,j,i為微網(wǎng)j中微源i的安裝成本，kj,i為微網(wǎng)j中微源i設(shè)備容量系數(shù)，r為微網(wǎng)j中微源i設(shè)備的年利率，tpp為微網(wǎng)j中微源i設(shè)備的投資償還期，cmo,j,i為微網(wǎng)j中微源i的維護(hù)成本系數(shù)。

微網(wǎng)群中，治理環(huán)境的維護(hù)成本數(shù)學(xué)模型為：

式中，cpg,j,o為微網(wǎng)j中污染氣體o的治理成本，fpg,j,o(Pj,i,t)為t時(shí)段微網(wǎng)j中微源i的污染性氣體o排放量。

2 優(yōu)化調(diào)度算法

由于PSO迭代初期局部搜索能力弱且最大迭代次數(shù)難預(yù)測(cè)，本文對(duì)PSO進(jìn)行一定的改進(jìn)，主要是采用非線性動(dòng)態(tài)慣性系數(shù)來尋找滿足約束條件的最優(yōu)解，非線性動(dòng)態(tài)慣性系數(shù)的數(shù)學(xué)模型[7]為：

式中，ωmax、ωmin為自適應(yīng)權(quán)重的最大值、最小值，α為粒子的目標(biāo)函數(shù)，αavg、αmin為所有粒子目標(biāo)值的平均值、最小值。粒子飛行軌跡和搜索特性中，速度更新時(shí)可用搜索因子代替ω，帶搜索因子的粒子速度更新表達(dá)式為：

式中，rand1、rand2為[0，1]中生成的隨機(jī)數(shù)，Xi,t為粒子的位置，C1*rand1*(Pbest,i-Xi,t)為粒子自我認(rèn)知行為，C2*rand2*(gbest-Xi,t)為粒子從種群中獲取其他粒子信息的學(xué)習(xí)行為，Pbest,i、gbest分別為粒子飛過的最優(yōu)位置和全局最優(yōu)解，x稱為搜索因子，表達(dá)式為：

取學(xué)習(xí)因子C1=C2=2.05，此時(shí)ψ=4.1，搜索因子x=0.739 8。x和ψ從數(shù)學(xué)關(guān)系上來看是等價(jià)關(guān)系，但x對(duì)粒子學(xué)習(xí)性增強(qiáng)，算法收斂性增強(qiáng)。

3 算例分析

文中數(shù)據(jù)來源于文獻(xiàn)[8]，各微網(wǎng)中微源可通過各層聯(lián)絡(luò)線的有效控制，實(shí)現(xiàn)微網(wǎng)群與電網(wǎng)的協(xié)調(diào)。以某小區(qū)內(nèi)MG3為算例，采用Homer軟件求解微網(wǎng)調(diào)度，為各微網(wǎng)運(yùn)行情況分析提供數(shù)據(jù)。假定0:00—7:00為谷時(shí)段，電價(jià)為0.15元/kW·h；11:00—15:00、18:00—20:00為峰時(shí)段，電價(jià)為0.76元/kW·h；其余時(shí)段電價(jià)為0.48元/kW·h。

從圖1可以看出：微網(wǎng)群并網(wǎng)運(yùn)行時(shí)，群內(nèi)各微網(wǎng)間可進(jìn)行電能協(xié)調(diào)互補(bǔ)，以減少微網(wǎng)對(duì)主電網(wǎng)和儲(chǔ)能蓄裝置的依靠；降低各微網(wǎng)的運(yùn)行成本，可提高對(duì)可再生能源的利用率（G3、S3為MG3內(nèi)的可控電源）。從圖2可以看出：0:00—7:00時(shí)段中，各微網(wǎng)協(xié)調(diào)運(yùn)行時(shí)由于此階段電價(jià)低，故從電網(wǎng)中購(gòu)電功率較多；11:00—15:00時(shí)段，各微網(wǎng)協(xié)調(diào)運(yùn)行時(shí)向電網(wǎng)售電較高，對(duì)主網(wǎng)有削峰填谷作用；其余時(shí)段內(nèi)并網(wǎng)微網(wǎng)群可穩(wěn)定運(yùn)行。

圖1 MG3協(xié)調(diào)并網(wǎng)時(shí)微源出力結(jié)果

圖2 微網(wǎng)協(xié)調(diào)并網(wǎng)時(shí)微網(wǎng)群的購(gòu)售電功率

4 結(jié) 論

本文以微網(wǎng)群的經(jīng)濟(jì)成本最低為目標(biāo)，考慮各微網(wǎng)之間、微網(wǎng)群與主電網(wǎng)的購(gòu)/售電約束，建立并網(wǎng)微網(wǎng)群的調(diào)度模型，并采用改進(jìn)PSO求解模型。仿真結(jié)果表明，微網(wǎng)群優(yōu)化調(diào)度過程中各微網(wǎng)可以相互供電，以最大限度滿足微網(wǎng)群的可靠運(yùn)行。同時(shí)，各微網(wǎng)可靠運(yùn)行、經(jīng)濟(jì)成本達(dá)到了最佳，證明了所提并網(wǎng)微網(wǎng)群的優(yōu)化調(diào)度模型具有可行性與有效性。