武家勝，王 清，潘曉明，沈衛(wèi)剛

(國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司蘇州供電分公司，江蘇 蘇州 215000)

能源是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的動(dòng)力源泉和基礎(chǔ)。2015年國(guó)家發(fā)改委、能源局在促進(jìn)智能電網(wǎng)發(fā)展的指導(dǎo)意見中指出，加強(qiáng)能源互聯(lián)，促進(jìn)多種能源優(yōu)化互補(bǔ)[1]。由于不同能源系統(tǒng)發(fā)展的差異，供能往往都是單獨(dú)規(guī)劃、單獨(dú)設(shè)計(jì)、獨(dú)立運(yùn)行，彼此之間缺乏協(xié)調(diào)，造成了能源利用率低、不能整體優(yōu)化等問題。而綜合能源系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)，一般涵蓋集成的供電、供暖、供冷等能源系統(tǒng)，以及相關(guān)的通信和信息基礎(chǔ)設(shè)施，具有巨大的前瞻性和市場(chǎng)價(jià)值[2]。

在城市中，綜合能源以光伏—微型燃?xì)廨啓C(jī)組合的微網(wǎng)形式存在，并取得了不錯(cuò)的應(yīng)用效果。這種綜合能源微網(wǎng)可以通過中央控制器對(duì)內(nèi)部光伏和燃?xì)廨啓C(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，既可通過MPPT技術(shù)實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電的最大化利用，又可根據(jù)微網(wǎng)內(nèi)冷、熱、電力負(fù)荷進(jìn)行燃?xì)廨啓C(jī)的出力控制[3]。對(duì)于配電網(wǎng)而言，當(dāng)大量綜合能源微網(wǎng)接入后，如何對(duì)各個(gè)微網(wǎng)的出力進(jìn)行配置，使得配電網(wǎng)總體運(yùn)行最為優(yōu)化，是一個(gè)值得研究的問題。文獻(xiàn)[4]研究了工業(yè)園區(qū)的綜合能源系統(tǒng)，建立了基于多能互補(bǔ)的廣義需求響應(yīng)互動(dòng)化模型，實(shí)現(xiàn)了冷、熱、電負(fù)荷的優(yōu)化配置。文獻(xiàn)[5]構(gòu)建了綜合能源的智能園區(qū)負(fù)荷模型，提出了以電能共享為主要手段的新能源消納方案。文獻(xiàn)[6]研究了分布式電源的選址定容問題，并且對(duì)含協(xié)調(diào)儲(chǔ)能和柔性負(fù)荷的主動(dòng)配電網(wǎng)進(jìn)行了優(yōu)化分析。

考慮到未來電力市場(chǎng)的廣泛普及，電力公司可以根據(jù)負(fù)荷預(yù)測(cè)制定第二天的實(shí)時(shí)電價(jià)，作為削峰填谷的調(diào)節(jié)手段。綜合能源微網(wǎng)的中央控制器，可以根據(jù)電力公司發(fā)布的實(shí)時(shí)電價(jià)和各個(gè)時(shí)段微網(wǎng)運(yùn)行成本，計(jì)算出各個(gè)時(shí)段微網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模式[7]。本文從配電網(wǎng)的角度出發(fā)，探討配電網(wǎng)中接入若干綜合能源微網(wǎng)后的優(yōu)化調(diào)度模式。在這種情況下，針對(duì)一天之中某一時(shí)刻的配電網(wǎng)中各個(gè)微網(wǎng)出力和負(fù)荷情況，如何實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)運(yùn)行費(fèi)用最小、區(qū)域污染氣體的總排放最小、用戶電壓指標(biāo)最優(yōu)等多目標(biāo)優(yōu)化，是配電網(wǎng)需要解決的問題。

1 綜合能源微網(wǎng)簡(jiǎn)介

根據(jù)美國(guó)電力可靠性技術(shù)解決方案協(xié)會(huì)描述的構(gòu)架，微網(wǎng)通過一個(gè)公共連接點(diǎn)(PCC)與配電網(wǎng)相連，PCC處設(shè)置一個(gè)變壓器，連接10 kV電壓等級(jí)(配電網(wǎng))和0.4 kV電壓等級(jí)(微網(wǎng))。微網(wǎng)內(nèi)部擁有一個(gè)或多個(gè)母線，母線上帶有若干條饋線，母線和饋線上均可接入分布式電源和負(fù)荷。根據(jù)內(nèi)部分布式電源連接方式和微網(wǎng)的控制策略，可將微網(wǎng)分為并聯(lián)結(jié)構(gòu)微網(wǎng)和串聯(lián)結(jié)構(gòu)微網(wǎng)兩類[8]，其典型拓?fù)淙鐖D1所示。

綜合能源微網(wǎng)由光伏發(fā)電、冷熱電三聯(lián)供的燃?xì)廨啓C(jī)以及配電網(wǎng)對(duì)內(nèi)部負(fù)荷進(jìn)行供電。正常運(yùn)行時(shí)，微網(wǎng)并入配電網(wǎng)運(yùn)行，二者電能互為補(bǔ)充。當(dāng)配電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，公共連接點(diǎn)PCC1斷開，微網(wǎng)進(jìn)入孤島運(yùn)行模式。若出現(xiàn)極端故障情況，則可將公共連接點(diǎn)PCC2斷開，由能夠穩(wěn)定供電的三聯(lián)供系統(tǒng)保證一類負(fù)荷的用電。

2 優(yōu)化調(diào)度模型建立

在綜合能源微網(wǎng)中，光伏發(fā)電受自然光照制約，為不可控發(fā)電單元；微型燃?xì)廨啓C(jī)調(diào)節(jié)性能好，可以對(duì)短期光伏出力波動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償，且在輸出電功率的同時(shí)可以解決相應(yīng)的冷熱負(fù)荷?？刂凭C合能源微網(wǎng)的出力，其實(shí)質(zhì)是控制微網(wǎng)中微型燃?xì)廨啓C(jī)出力，故設(shè)有反送電能能力微網(wǎng)中的微型燃?xì)廨啓C(jī)有功出力為決策變量，計(jì)算時(shí)將微網(wǎng)作為PQ節(jié)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算[9]。配電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型如下。

2.1 目標(biāo)函數(shù)

(1)從節(jié)能降耗的角度考慮，要求配電網(wǎng)運(yùn)行費(fèi)用最小。即滿足

minF1=CTG+∑CMG+CLoss

(1)

式中CTG——配電網(wǎng)從輸電網(wǎng)購(gòu)電總成本，元；CMG——配電網(wǎng)從綜合能源微網(wǎng)購(gòu)電總成本，元；CLoss——系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的電能損耗費(fèi)用，元。

(2)從環(huán)保低碳的角度考慮，要求系統(tǒng)污染氣體的總排放最小。即滿足：

minF2=CCO2(ETG_CO2+∑EMT_CO2)+CSO2(ETG_SO2+∑EMT_SO2)

(2)

這可使整個(gè)配電網(wǎng)的CO2與SO2總排放成本最低。

(3)從電能質(zhì)量的角度來講，要求電壓指標(biāo)最優(yōu)。定義電網(wǎng)電壓改善率指標(biāo)為未接入綜合能源微網(wǎng)時(shí)的配電網(wǎng)電壓指標(biāo)與接入綜合能源微網(wǎng)后的配電網(wǎng)電壓指標(biāo)的比值。設(shè)配電網(wǎng)中第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的電壓幅值為Ui，節(jié)點(diǎn)的有功負(fù)荷為PLi，節(jié)點(diǎn)的權(quán)重因子為ki。

定義系統(tǒng)的電壓指標(biāo)μ[10]為

(3)

式中N——配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)，取33。

ki應(yīng)滿足

(4)

目標(biāo)函數(shù)：

(5)

式中μwoi和μwi——未接入分布式電源時(shí)和接入分布式電源后系統(tǒng)的電壓指標(biāo)。

2.2 約束條件

(1)系統(tǒng)潮流約束和功率平衡。模型需要通過潮流計(jì)算得到各目標(biāo)函數(shù)值，系統(tǒng)功率應(yīng)滿足實(shí)時(shí)平衡。

(2)機(jī)組出力約束，即微型燃?xì)廨啓C(jī)出力上下限：

(6)

式中Pi——第i個(gè)綜合能源微網(wǎng)中微型燃?xì)廨啓C(jī)輸出的有功功率， kW；Pimin和Pimax——微型燃?xì)廨啓C(jī)有功出力的下限和上限。

該模型中取微網(wǎng)出力為0時(shí)對(duì)應(yīng)的微型燃?xì)廨啓C(jī)出力為Pimin，取微網(wǎng)出力最大時(shí)對(duì)應(yīng)的微型燃?xì)廨啓C(jī)出力為Pimax。

(3)支路功率約束：

(7)

式中Pli——第i條線路輸送的功率，kW；Plimin和Plimax——支路功率的下限和上限。

(4)節(jié)點(diǎn)電壓約束：

(8)

式中Ui——第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的電壓幅值，kV；Uimin和Uimax——電壓幅值的下限和上限。

3 基于評(píng)價(jià)函數(shù)的交互式多目標(biāo)決策方法

對(duì)于多目標(biāo)規(guī)劃問題，一種方法是將其轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問題，然后利用傳統(tǒng)的單目標(biāo)規(guī)劃算法求解。轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)規(guī)劃的方法由權(quán)重系數(shù)法、基于模糊理論的隸屬函數(shù)法[11]等。但權(quán)重系數(shù)法在權(quán)重選擇上具有隨意性，而隸屬函數(shù)構(gòu)造在合理性上有所欠缺。由于各個(gè)目標(biāo)之間存在沖突，多目標(biāo)決策問題的最優(yōu)解往往不存在，本文采用交互式多目標(biāo)決策方法，在眾多非劣解中選擇一個(gè)滿意解。在權(quán)重系數(shù)選擇的問題上，采取評(píng)價(jià)函數(shù)的計(jì)算結(jié)果來確定其值。

多目標(biāo)決策問題的基本模型：

(9)

式中x——決策變量；X——其定義域；f(x)——目標(biāo)函數(shù)；n——目標(biāo)函數(shù)的個(gè)數(shù)。

3.1 單目標(biāo)滿意度函數(shù)

對(duì)于多目標(biāo)問題，不同目標(biāo)函數(shù)值的量綱也不相同。為了方便計(jì)算，需將各個(gè)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行歸一化處理。設(shè)maxfi(x)、minfi(x)分別為目標(biāo)函數(shù)fi(x)在整個(gè)定義域X上能夠取到的最大值和最小值，記

(10)

定義ρ(fi(x))為單個(gè)目標(biāo)的滿意度函數(shù)，則maxρ(fi(x))=1，minρ(fi(x))=0。這樣一來，多目標(biāo)決策問題就轉(zhuǎn)化為

(11)

ρ(x)={ρ(f1(x)),ρ(f2(x)),…,ρ(fn(x))}

(12)

多目標(biāo)決策問題轉(zhuǎn)化為關(guān)于滿意度函數(shù)單目標(biāo)決策問題。

3.2 總體協(xié)調(diào)度評(píng)價(jià)函數(shù)

對(duì)于多目標(biāo)優(yōu)化問題，理想情況是每個(gè)單目標(biāo)的滿意度均達(dá)到理想值。然而各個(gè)目標(biāo)函數(shù)是矛盾的，其滿意度函數(shù)的最優(yōu)值也是不可能同時(shí)達(dá)到的。

因此需要構(gòu)建一個(gè)能夠協(xié)調(diào)各個(gè)目標(biāo)值的總體評(píng)價(jià)函數(shù)。記ρ*(x)為各目標(biāo)滿意度的最理想值，其中

ρ*(x)={ρ*(f1(x)),ρ*(f2(x)),…,ρ*(fn(x))}

(13)

在某種意義下，可以在整個(gè)解空間里找到一個(gè)決策向量x*，使其對(duì)應(yīng)的綜合目標(biāo)函數(shù)值ρ(x*)距離理想值ρ*(x)最近。由此可以確定總體協(xié)調(diào)度評(píng)價(jià)函數(shù)為

(14)

此時(shí)d(x)滿足：

(15)

3.3 基于評(píng)價(jià)函數(shù)的交互式多目標(biāo)決策模型

對(duì)于含分布式電源的優(yōu)化調(diào)度模型，需要首先對(duì)各個(gè)單目標(biāo)求取其最理想值，進(jìn)而計(jì)算單個(gè)目標(biāo)的滿意度函數(shù)，最終在整個(gè)解空間中尋找距離滿意解最近距離的偏好解，便可得到優(yōu)化調(diào)度最終確定值。其求解步驟如下。

(2)計(jì)算各單目標(biāo)函數(shù)的滿意度函數(shù)值。各單目標(biāo)滿意度函數(shù)計(jì)算公式為

(16)

不難得出，各單目標(biāo)滿意度函數(shù)的最優(yōu)值ρ1*=0，ρ2*=0，ρ3*=0。

(3)將多目標(biāo)決策問題轉(zhuǎn)化為以關(guān)于評(píng)價(jià)函數(shù)的單目標(biāo)優(yōu)化問題。

(17)

(4)運(yùn)用粒子群算法進(jìn)行求解計(jì)算，確定最終結(jié)果。根據(jù)微網(wǎng)的出力情況，確定整個(gè)配電網(wǎng)的最佳運(yùn)行狀態(tài)。

4 算例分析

本文在IEEE-33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上構(gòu)建了一個(gè)含若干個(gè)綜合能源微網(wǎng)的配電網(wǎng)模型。設(shè)12、14、15、17、18、25、30、31和32節(jié)點(diǎn)為綜合能源微網(wǎng)。

所接入的9個(gè)微網(wǎng)中光伏和微型燃?xì)廨啓C(jī)裝機(jī)容量如表1所示。

表1 各微網(wǎng)光伏和微型燃?xì)廨啓C(jī)裝機(jī)情況

IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)接線拓?fù)浼拔⒕W(wǎng)接入點(diǎn)如圖2所示。

取一天之中某一時(shí)刻各微網(wǎng)出力情況進(jìn)行計(jì)算，此時(shí)各微網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)如表2所示。表示此時(shí)刻微網(wǎng)中光伏發(fā)電狀態(tài)、微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電狀態(tài)以及微網(wǎng)能向配電網(wǎng)反送的最大功率。

(1)目標(biāo)函數(shù)1中，對(duì)于有余力向配電網(wǎng)反送電能的微網(wǎng)，其送電價(jià)格為對(duì)應(yīng)時(shí)刻的電價(jià)。設(shè)配電網(wǎng)從輸電網(wǎng)購(gòu)電的成本為0.1元/kWh，該時(shí)刻從配電網(wǎng)購(gòu)電電價(jià)為0.36元/kWh。

表2 各微網(wǎng)最大出力運(yùn)行狀態(tài)

(2)目標(biāo)函數(shù)2中，首先計(jì)算出微網(wǎng)無反送功率時(shí)整個(gè)配電網(wǎng)負(fù)荷對(duì)應(yīng)發(fā)電單元的排放成本。在此基礎(chǔ)上計(jì)算微網(wǎng)出力之后對(duì)應(yīng)的整個(gè)配電網(wǎng)排放成本，即傳統(tǒng)發(fā)電廠和微網(wǎng)中微型燃?xì)廨啓C(jī)排放指標(biāo)。

(3)目標(biāo)函數(shù)3中，需要計(jì)算微網(wǎng)出力前后配電網(wǎng)的電壓指標(biāo)。本文只考慮微網(wǎng)并網(wǎng)條件下的運(yùn)行狀態(tài)和此時(shí)微網(wǎng)內(nèi)部各分布式電源的出力狀態(tài)。根據(jù)式(3)計(jì)算出微網(wǎng)出力前后的配電網(wǎng)電壓指標(biāo)。

根據(jù)這三條分析，計(jì)算出各單目標(biāo)函數(shù)的最大值和最小值，如表3所示。

表3 配電網(wǎng)各目標(biāo)函數(shù)的最大值和最小值

當(dāng)配電網(wǎng)只追求運(yùn)行成本最少，不考慮低碳環(huán)保和電壓質(zhì)量時(shí)，得到的優(yōu)化結(jié)果如表4所示。此時(shí)各單目標(biāo)滿意度分別為ρ1=0，ρ2=1，ρ3=1。

表4 運(yùn)行成本最小時(shí)優(yōu)化結(jié)果

當(dāng)配電網(wǎng)只追求排放成本最少，不考慮運(yùn)行成本和電壓質(zhì)量時(shí)，得到的優(yōu)化結(jié)果如表5所示。此時(shí)各單目標(biāo)滿意度分別為ρ1=1，ρ2=0，ρ3=0。

表5 排放成本最小時(shí)優(yōu)化結(jié)果

當(dāng)配電網(wǎng)只追求電壓質(zhì)量最好，不考慮運(yùn)行成本和低碳環(huán)保時(shí)，得到的優(yōu)化結(jié)果如表6所示。此時(shí)各單目標(biāo)滿意度分別為ρ1=1，ρ2=0，ρ3=0。

表6 電壓指標(biāo)比最小時(shí)優(yōu)化結(jié)果

根據(jù)基于評(píng)價(jià)函數(shù)的交互式多目標(biāo)決策模型，整個(gè)解空間中的最理想解，其評(píng)價(jià)函數(shù)值應(yīng)距離ρ*(x)={0,0,0}最近。運(yùn)用粒子群算法，設(shè)定200個(gè)粒子迭代200次計(jì)算得到配電網(wǎng)最優(yōu)狀態(tài)下，各微網(wǎng)出力結(jié)果。如表7所示。

表7 配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度下各微網(wǎng)的理想出力值

此時(shí)對(duì)應(yīng)的三個(gè)目標(biāo)函數(shù)的滿意度函數(shù)值均與理想值最近。此時(shí)各單目標(biāo)滿意度分別為ρ1=0.555 5，ρ2=0.365 2，ρ3=0.302 5，配電網(wǎng)運(yùn)行成本、排放成本和電壓質(zhì)量指標(biāo)如表8所示。

表8 最優(yōu)結(jié)果下的配電網(wǎng)各運(yùn)行指標(biāo)

計(jì)算結(jié)果表明，該模型可以在整個(gè)解空間中找到距離三個(gè)單目標(biāo)最優(yōu)解最近的滿意解。此時(shí)12、30、31和32號(hào)節(jié)點(diǎn)微網(wǎng)均達(dá)到最大出力，而25號(hào)節(jié)點(diǎn)微網(wǎng)出力有所降低。這時(shí)，需要再由微網(wǎng)層對(duì)內(nèi)部電源出力進(jìn)行控制。將微型燃?xì)廨啓C(jī)出力由最大出力(477.24 kW)降低至對(duì)應(yīng)值(129.53 kW)即可。這樣便可得到整個(gè)配電網(wǎng)，包括微網(wǎng)及其內(nèi)部電源在內(nèi)的所有元件在這一時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)。證明了本文的含分布式電源的優(yōu)化調(diào)度模型合理，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)電源的合理利用，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、低碳和電壓指標(biāo)的最優(yōu)。配電網(wǎng)中各微網(wǎng)最終運(yùn)行狀態(tài)如表9所示。

表9 配電網(wǎng)最終運(yùn)行狀態(tài) kW

5 結(jié)語

本文建立了基于綜合能源微網(wǎng)的配電網(wǎng)的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，確定了運(yùn)行成本最低、排放最少、電壓最優(yōu)的最終方案。通過對(duì)各個(gè)目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值計(jì)算，得到不同決策變量下對(duì)應(yīng)的滿意度函數(shù)，在解空間中尋找到各滿意值歐氏距離最近的點(diǎn)，則為非劣解中的最滿意解。進(jìn)而在確立微網(wǎng)最終出力的基礎(chǔ)上，微網(wǎng)層面再協(xié)調(diào)其內(nèi)部各分布式電源的出力，最終確定整個(gè)配電網(wǎng)的最優(yōu)化運(yùn)行形態(tài)，對(duì)實(shí)際電網(wǎng)調(diào)度有一定的參考意義。