王凌云 安 曉 楊 波 張赟寧

(1.三峽大學 電氣與新能源學院,湖北 宜昌 443002;2.國家電網(wǎng) 武漢供電公司,武漢 430015)

隨著電力需求和消費的快速增長,傳統(tǒng)電網(wǎng)的運行方式很難解決潛在的供需失衡問題.而需求響應(yīng)(demand response,DR)通過減少或轉(zhuǎn)移高峰時段的用電量,顯著緩解了這一問題,提高了微網(wǎng)運行的可靠性[1-2].中小型負荷也可以通過負荷削減、負荷轉(zhuǎn)移等方式參與到市場交易中.然而,中小型負荷資源存在響應(yīng)不確定,分布不集中,負荷彈性水平較低的問題,制約了系統(tǒng)對中小型負荷資源的調(diào)用[3].另一方面,隨著能源結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整,分布式能源和儲能裝置也逐漸成為負荷資源進入市場的新手段[4-5].因此,如何將需求側(cè)資源進行整合以及如何對分布式能源、儲能裝置、負荷資源三者進行協(xié)調(diào),形成資源優(yōu)勢互補,提高系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性,對未來電力市場的發(fā)展具有重要意義.

目前,很多學者都對需求響應(yīng)進行了分析和研究.文獻[6]對分類負荷模型進行構(gòu)建,通過源荷互動實現(xiàn)了微網(wǎng)的經(jīng)濟運行;文獻[7]提出考慮需求響應(yīng)的市場化經(jīng)濟調(diào)度策略,實時滾動優(yōu)化以保證微網(wǎng)穩(wěn)定經(jīng)濟運行;文獻[8]對柔性負荷進行調(diào)度,提升微網(wǎng)運行的經(jīng)濟效益;文獻[9]在保證系統(tǒng)穩(wěn)定性的前提下,通過對電源側(cè)和負荷側(cè)分層建模,提高電力系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性;文獻[10]采用多目標粒子群算法對動態(tài)經(jīng)濟與需求側(cè)管理相結(jié)合的模型進行求解,使得微網(wǎng)在滿足客戶端的需求下,達到微網(wǎng)運行經(jīng)濟最優(yōu);文獻[11]對需求響應(yīng)的關(guān)鍵技術(shù)、效益評估、運作機制等進行總結(jié),為需求響應(yīng)的發(fā)展提供了進一步支撐.

以上研究大多是針對需求響應(yīng)的應(yīng)用來進行分析,較少考慮到中小型負荷資源的整合問題,以及微網(wǎng)調(diào)度負荷資源的協(xié)調(diào)問題.針對此問題,發(fā)達國家出現(xiàn)了一種新的專業(yè)化的需求響應(yīng)提供商——負荷聚合商[12](load aggregator,LA).LA 不僅可以對負荷資源進行整合,為大量閑置的中小型負荷資源進入市場提供渠道,還可以作為系統(tǒng)和用戶之間進行雙向互動的橋梁,更好地促進源荷側(cè)協(xié)調(diào)優(yōu)化[13].文獻[14]針對工業(yè)負荷管理問題,引入負荷聚合商對工業(yè)負荷進行整合,有效協(xié)調(diào)了系統(tǒng)的經(jīng)濟性和用戶滿意度問題.文獻[15]通過LA 對空調(diào)負荷進行合理調(diào)控,充分挖掘了空調(diào)負荷的可調(diào)潛力.文獻[16]通過引入LA 制定負荷削減合同,建立了源荷互動的雙層優(yōu)化模型,但未對中小型負荷進行詳細分類.

鑒于此,本文針對居民負荷資源閑置問題,建立考慮LA 參與的微網(wǎng)雙層兩階段優(yōu)化調(diào)度模型.該模型對居民可控負荷進行分類,并采用LA 與用戶簽訂負荷削減合同的方式進行負荷調(diào)用.微網(wǎng)層和LA 層之間通過參數(shù)傳遞進行運行狀態(tài)的更新,加強源荷之間的聯(lián)系,進一步實現(xiàn)整體利益最優(yōu).然后對模型求解并進行算例分析,對比LA 參與調(diào)度前后的微網(wǎng)運行成本以及LA 層兩階段優(yōu)化的結(jié)果,驗證本文所提方法的有效性.

1 考慮LA參與下的運營模式構(gòu)建

1.1 LA的運營機制

LA 的運營機制是通過調(diào)用負荷削減合同,對中小型需求響應(yīng)資源進行整合,并將它們引入市場中.終端負荷在執(zhí)行削減合同時,會在一定程度上影響生活舒適度.另外,LA 在用戶側(cè)安裝控制和通信設(shè)備,可以加強LA 和用戶之間的交流.結(jié)合當前電力市場的發(fā)展情況,中小型負荷資源中的居民負荷雖然分散且較小,但仍具有參與到電力市場的潛力.因此本文主要針對中小負荷中的居民負荷進行研究.為了更直觀地理解LA 的運營機制,將LA 和微網(wǎng)系統(tǒng)的聯(lián)系層定義為宏觀層,LA 和用戶之間的聯(lián)系層定義為微觀層.在宏觀層面,微網(wǎng)層會通知負荷聚合商各時段需要削減的負荷功率和補償水平等.然后,根據(jù)LA的反饋制定第二天各個時段的調(diào)度計劃.在微觀層面,每個LA 都擁有一定數(shù)量的可控負荷資源,LA 在綜合考慮自身削減成本以及用戶滿意度的條件下,調(diào)用合適的削減合同,使得在完成微網(wǎng)層分配指標的同時達到自身利益最大化.LA 的運營機制如圖1 所示.

圖1 LA 的運營機制

1.2 LA對居民負荷分類

居民負荷中的可控負荷具備參與需求響應(yīng)的能力,其通過與負荷聚合商簽訂合同的形式進行需求響應(yīng),并通過LA 進行協(xié)調(diào)管理,使分散的居民負荷轉(zhuǎn)化成規(guī)?；摵?將居民用戶可控負荷(dispatchable loads,DL)進行細化管理,按照其工作時段、時長等劃分為以下兩類.

1)居民用戶可平移負荷(shiftable load,SL):負荷的工作時長固定,但工作時段可調(diào),如洗衣機,洗碗機等.本文取最大負荷量的15%作為高峰時的削減量.

2)居民用戶可中斷負荷(interruptible load,IL):負荷的工作時長、工作時段都可調(diào)節(jié),如空調(diào)、電扇、熱水器等.本文取最大負荷量的30%作為每小時的削減量.

2 微網(wǎng)雙層優(yōu)化模型

為整合負荷側(cè)資源參與系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化,本文構(gòu)建微網(wǎng)雙層優(yōu)化模型,上層考慮微網(wǎng)側(cè)運行成本及污染物排放問題,下層考慮LA 的削減成本及用戶滿意度問題.協(xié)調(diào)各微源出力得出最優(yōu)調(diào)配,具體模型如下.

2.1 上層微網(wǎng)層優(yōu)化模型

2.1.1 目標函數(shù)1(微網(wǎng)運行成本最低)

式中:t為調(diào)度時間段;T為調(diào)度周期內(nèi)的總時間段數(shù)(本文T選取為24);FDG、FESS、FEX、FLA分別為柴油發(fā)電機成本、儲能單元成本、與大電網(wǎng)的交互成本和負荷聚合商補償成本;αn、βn和γn為第n臺DG 的燃料成本系數(shù);PDG,n(t)為第n臺DG 在t時刻的輸出功率;PESS(t)為在t時刻儲能單元的充放電功率;MDG,n和MESS分別為第n臺DG 和ESS的運行維護成本系數(shù);ρEX,t為購/售電電價;PEX,t為微電網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線上的交互功率,PEX,t＞0 時,ρEX,t取購電電價,PEX,t＜0時,則取售電電價;a是價格系數(shù);c是常數(shù);PLoad,t是t時刻的原始負荷;PLA,t是t時刻LA 被調(diào)度的負荷削減功率.

2.1.2 目標函數(shù)2(污染物排放最低)

式中:V為污染氣體種類數(shù);Dn,v為柴油發(fā)電機n的污染氣體v的排放量.

2.1.3 約束條件

1)有功功率平衡約束

2)柴油機發(fā)電容量約束

3)蓄電池充放電約束

2.2 下層LA層優(yōu)化模型

通過上層優(yōu)化,微網(wǎng)層通知負荷聚合商各時段所需削減的負荷功率和補償水平.LA 層通過兩階段優(yōu)化的方法,根據(jù)對用戶用電特性、用電趨勢的分析,調(diào)用合理的負荷削減合同.第一階段:以微網(wǎng)層和LA層制定削減計劃偏差最小為目標函數(shù),得到各時段負荷削減的調(diào)度計劃.第二階段:以負荷聚合商的削減成本最小,用戶滿意度最高為目標,調(diào)動儲能單元合理出力,重新調(diào)整LA 的負荷削減的調(diào)度計劃.

2.2.1 第一階段優(yōu)化

LA 在接收到微網(wǎng)層調(diào)度信息后,調(diào)用削減合同.合同的內(nèi)容包括負荷削減量、削減補償水平等方面,由于各個合同存在差異,LA 調(diào)用合同可能存在不能完全滿足微網(wǎng)層所安排削減量的情況,所以第一階段的優(yōu)化是使兩層之間的削減計劃偏差最小,盡量滿足微網(wǎng)層的調(diào)度計劃,即

其中:

約束條件如下:

1)可控負荷運行約束

式中:λt為SL和IL的調(diào)用狀態(tài)量;Kmax為SL和IL在一天內(nèi)的調(diào)用次數(shù)上限;Tmax為SL 和IL 最大連續(xù)調(diào)用次數(shù);Φ為不被調(diào)用時段集合.

2)合同削減上限約束

負荷聚合商與用戶簽訂合同時,應(yīng)當考慮到用戶的用電基礎(chǔ)需求,同時還要兼顧用戶滿意度,因此需設(shè)置一定比例的功率削減上限,即

式中:δ為比例系數(shù);為LA 的調(diào)用功率;為合同中的最大日負荷.

2.2.2 第二階段優(yōu)化

1)目標函數(shù)1(LA 的削減成本最低)

2)目標函數(shù)2(用戶滿意度指標最大)

其中:

式中:μ1和μ2分別表示用戶用電方式和用電支出滿意度的權(quán)重系數(shù);ε為執(zhí)行削減合同前后t時刻負荷曲線的改變量;θ為執(zhí)行削減合同前后用電成本改變程度;Pt,load和Pt,after,load分別為執(zhí)行削減合同前后t時刻的負荷量;C(Pt,load)和C(Pt,after,load)分別為執(zhí)行削減合同前后的用電成本.

3)約束條件

①第二階段優(yōu)化的LA 削減功率和第一階段優(yōu)化的LA 的削減功率相等,即

②其他約束條件和第一階段相同.

經(jīng)過兩階段優(yōu)化后,LA 將兩層之間的最小偏差和LA 的最低削減成本返回給微網(wǎng)層,微網(wǎng)層根據(jù)LA 層返回的數(shù)據(jù)進行分析,制定合理的調(diào)度計劃,使LA 更加合理地調(diào)用削減合同,實現(xiàn)兩層間的信息互動.

3 微網(wǎng)雙層模型求解

3.1 求解算法

在上述構(gòu)建的模型中,微網(wǎng)層需要求解的問題是一個多目標、非線性、多約束的問題.NSGA-Ⅱ算法具有求解速度快、全局尋優(yōu)能力強以及能夠有效降低非劣排序遺傳算法的復(fù)雜性等優(yōu)點,所以在本文中微網(wǎng)層優(yōu)化模型將采用NSGA-Ⅱ算法進行尋優(yōu),然后得到pareto最優(yōu)前沿解后,采用熵權(quán)雙基點法對pareto解進行排序[17],選出最優(yōu)折衷方案(即微網(wǎng)層得出需要削減負荷功率和補償水平).LA 層優(yōu)化模型中的兩個階段優(yōu)化可以采用Matlab中的YALMIP建模語言和CPLEX 工具包聯(lián)合求解.

3.2 算法流程

首先,微網(wǎng)層向LA 層發(fā)送調(diào)度計劃,將所需削減的負荷功率和補償水平下達給LA.LA 在接收到微網(wǎng)層調(diào)度信息后,進行第一階段優(yōu)化,根據(jù)自身約束條件對微網(wǎng)層調(diào)度做出響應(yīng),及時與微網(wǎng)層反饋,盡量滿足微網(wǎng)層需求.在此基礎(chǔ)上,LA 層進行第二階段優(yōu)化,綜合考慮LA 的削減成本以及用戶滿意度,重新計算LA 的削減成本.優(yōu)化過程中,兩層間信息交互,實現(xiàn)微網(wǎng)的合理調(diào)度.本文構(gòu)建的微網(wǎng)雙層模型求解優(yōu)化流程如圖2所示.當達到最大迭代次數(shù)kM,程序?qū)⑤敵鲎罱K的調(diào)度方案.

圖2 微網(wǎng)雙層模型求解優(yōu)化流程

4 算例分析

4.1 算例數(shù)據(jù)

選取含有2臺160kW 柴油機(diesel generator,DG)、2臺400kW 的風機(wind turbine,WT)、1 組200kW 光伏(photovoltaic,PV)以及100kW·h 蓄電池(storage battery,BA)的微網(wǎng)系統(tǒng)對本文模型進行仿真求解.該微網(wǎng)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖3所示,具體微源參數(shù)見表1～3[18].

圖3 算例系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)

表1 微源相關(guān)參數(shù)

表2 微源運行成本的相關(guān)系數(shù)

表3 各類污染物排放參數(shù)

對光伏、風機以及需求側(cè)負荷進行預(yù)測,結(jié)果如圖4所示.假定負荷削減合同見表4,補償價格與削減總量無關(guān),調(diào)用各類合同的頻率均為定值[19].表5為分時電價參數(shù)[20].

圖4 全天各時段光伏、風機出力以及需求側(cè)負荷預(yù)測曲線

表4 負荷削減合同

表5 分時電價

4.2 優(yōu)化結(jié)果

4.2.1 微網(wǎng)層優(yōu)化結(jié)果

通過微網(wǎng)層優(yōu)化得到各微源的出力以及LA 每小時的削減量,如圖5 所示.可以看到,在峰時段11:00、20:00,LA 的削減量最大,從而起到削峰作用.這樣可保證在電價較高時,LA 對負荷進行削減,從而減少微網(wǎng)因微源出力低于需求側(cè)負荷所需功率而從大電網(wǎng)購電的成本.在谷時段0:00～6:00,LA的削減量幾乎為0,不需要LA 對負荷進行削減.

圖5 各微源出力以及LA 削減情況

4.2.2 LA 層優(yōu)化結(jié)果

1)兩階段優(yōu)化結(jié)果對比分析

圖6和圖7分別是LA 層經(jīng)過第1 階段和第2階段優(yōu)化后,DG、BA 的出力情況以及SL、IL 的削減情況.

圖6 第1階段優(yōu)化后DG、BA 的出力和SL、IL的削減情況

圖7 第2階段優(yōu)化后DG、BA 的出力和SL、IL的削減情況

由圖5可以看出,在峰時段11:00～14:00,SL、IL的削減量為正值,表明此時,SL 和IL 履行合同參與到需求響應(yīng)中,起到了削峰的作用.同時,在谷時段1:00～5:00,SL的削減量為負值(因為SL 只有工作時段可調(diào),所以將峰時段的SL 轉(zhuǎn)移到谷時段),同時起到了一定的填谷作用.在整個優(yōu)化調(diào)度中,DG 需輸出一定的功率,滿足基本負荷需求.

對比圖6 和圖7,經(jīng)過第1 階段的優(yōu)化,SL 和BA 存在互相矛盾的情況.如圖6 在6:00、7:00 和22:00時,BA 處于放電狀態(tài),而在相應(yīng)時間段里,SL的削減量為負值(相當于BA 的充電狀態(tài)),不僅導致了充電功率和放電功率相互抵消,還降低了用戶的滿意度.在圖7中,經(jīng)過第2階段優(yōu)化,考慮到LA 的削減成本以及用戶滿意度,LA 會優(yōu)先對削減補償價格較低的負荷削減合同調(diào)用,同時向微網(wǎng)層及時反饋,BA 和DG 進行合理規(guī)避,大大降低了SL和BA 互相矛盾的情況,減少了LA 的削減成本,同時用戶滿意度有所提升.

表6是LA 層經(jīng)過第1階段和第2階段優(yōu)化后的LA 削減成本和用戶滿意度的比較.從表6可以看出,經(jīng)過兩階段優(yōu)化后,LA 的削減成本降低,用電滿意度也有一定的提升.

表6 兩階段優(yōu)化結(jié)果對比

2)負荷削減合同調(diào)用情況分析

在圖8中,各時段柱狀累積圖表示LA 對負荷削減合同的調(diào)用情況.從圖中可以看出,LA 在滿足系統(tǒng)削減要求的情況下,盡可能地先調(diào)用削減補償價格較低的合同.例如,合同2、合同3的削減補償價格較低,因此調(diào)用次數(shù)較多.此外,可以發(fā)現(xiàn)LA 在滿足自身削減成本最低的同時,適當降低了居民日負荷曲線的峰谷差.對比圖7中的居民日負荷曲線,可以明顯看出,在峰時段11:00～14:00以及20:00的負荷顯著減少,負荷削減合同使用比例顯著增加;而在谷時段,雖然存在少量負荷削減合同被調(diào)用的情況,但從總體上說,LA 調(diào)用負荷削減合同優(yōu)化了居民日負荷曲線.

圖8 負荷削減合同安排和優(yōu)化前后負荷曲線變化

3)LA 是否參與調(diào)度的結(jié)果分析

本文設(shè)置了2個場景:場景1是LA 不參與微網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度,僅DG 和BA 參與;場景2是LA 參與微網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度.兩個場景下微網(wǎng)的運行成本以及污染物排放見表7.

表7 2種場景下優(yōu)化結(jié)果

由表7 可知,LA 與用戶簽訂負荷削減合同參與到調(diào)度中,協(xié)調(diào)微源出力,可適當減小DG 的出力,從而使污染物排放降低,同時也減小了微網(wǎng)的運行成本.

5 結(jié)語

本文將負荷聚合商作為聯(lián)系居民負荷和微網(wǎng)系統(tǒng)的中介,對用戶負荷進行了細化分類,建立了微網(wǎng)雙層優(yōu)化模型,并對LA 層進行了兩階段優(yōu)化,通過對模型求解和分析,得到以下結(jié)論:

1)負荷聚合商采用調(diào)用削減合同的方式,對居民分類負荷進行整合,使其參與到微網(wǎng)系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化中,算例表明LA 在保證自身削減成本較低的同時,協(xié)調(diào)了各微源出力,降低了污染物的排放,使得微網(wǎng)運行的經(jīng)濟性提高.

2)負荷聚合商作為促進源荷側(cè)協(xié)調(diào)的主體參與到協(xié)調(diào)互動中,有效改善了負荷曲線的峰谷差.同時,對簽訂負荷削減合同的用戶提供了補償,提高了居民的用電滿意度.負荷聚合商的參與有利于微網(wǎng)側(cè)和需求側(cè)協(xié)調(diào)優(yōu)化,有利于整體利益最優(yōu)的實現(xiàn).