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        基于蟻獅算法的多能互補(bǔ)微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度

        2022-02-09 02:04:52熊瑞峰崔雙喜王江磊
        計(jì)算機(jī)仿真 2022年12期
        關(guān)鍵詞:供冷制冷機(jī)微網(wǎng)

        熊瑞峰,崔雙喜,王江磊,文 達(dá)

        (1. 新疆大學(xué)電氣工程學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830047;2. 國(guó)網(wǎng)四川省電力公司達(dá)州供電公司,四川 達(dá)州 635000)

        1 引言

        隨著我國(guó)工業(yè)的發(fā)展,對(duì)能源的需求和要求越來(lái)越多。但是但目前為止,我國(guó)依舊以石油和天然氣等天然化石能源為主,造成環(huán)境污染問(wèn)題也較為嚴(yán)重。國(guó)家近年大力倡導(dǎo)開(kāi)發(fā),使用清潔高效、可再生的新能源,對(duì)于我國(guó)微網(wǎng)的進(jìn)一步研究和發(fā)展具有重要意義,許多學(xué)者也開(kāi)始針對(duì)中國(guó)國(guó)情區(qū)域綜合能源系統(tǒng)展開(kāi)了研究[1]。

        隨著可再生能源發(fā)電機(jī)組不斷增加,其發(fā)電滲透率逐年提高,由此帶來(lái)的不確定性和波動(dòng)性給區(qū)域微網(wǎng)運(yùn)行帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。

        多能互補(bǔ)微網(wǎng)根據(jù)不同需求,既可以與外部電網(wǎng)并行運(yùn)行,也可以實(shí)現(xiàn)離網(wǎng)獨(dú)立運(yùn)行,不同運(yùn)行調(diào)度模式對(duì)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響各不相同[2]。文獻(xiàn)[3]將分布式新能源出力波動(dòng)等多種不確定性因素用機(jī)會(huì)約束理論經(jīng)行描述,引入目標(biāo)級(jí)聯(lián)法實(shí)現(xiàn)多微網(wǎng)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度。文獻(xiàn)[4]建立了考慮系統(tǒng)對(duì)環(huán)境污染以及系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)和器件折舊成本下,以微網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)進(jìn)行調(diào)度。但將微網(wǎng)結(jié)構(gòu)過(guò)于簡(jiǎn)化,僅考慮了天然氣和電能供應(yīng)的成本和效益。文獻(xiàn)[5]在典型冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)(CCHP)上,對(duì)該結(jié)構(gòu)如何進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度進(jìn)行了研究,但未考慮到風(fēng)光發(fā)電的不確定性和波動(dòng)性。

        文獻(xiàn)[6,7]均是對(duì)用戶(hù)側(cè)負(fù)荷一端經(jīng)行精細(xì)化描述,將用戶(hù)側(cè)負(fù)荷大致分為可中斷負(fù)荷、可平移負(fù)荷、保障性負(fù)荷,并考慮了用戶(hù)參與的隨機(jī)性,通過(guò)對(duì)用戶(hù)側(cè)一定的補(bǔ)償調(diào)節(jié)次日的負(fù)荷分布,但是僅考慮了電負(fù)荷一端。

        文獻(xiàn)[8,9]為減小系統(tǒng)的棄風(fēng)棄光量,通過(guò)提高區(qū)域?qū)︼L(fēng)電消納水平來(lái)實(shí)現(xiàn)。文獻(xiàn)[10]綜合考慮了激勵(lì)性需求響應(yīng)和價(jià)格型需求響應(yīng)的綜合應(yīng)用對(duì)綜合能源系統(tǒng)的影響。文獻(xiàn)[11]考慮了供熱/冷系統(tǒng)的慣性并結(jié)合魯棒指標(biāo)對(duì)能源系統(tǒng)調(diào)度的影響。

        綜上所述,本文以居民室內(nèi)溫度舒適度[12],并根據(jù)供熱/冷系統(tǒng)的慣性和采暖/冷建筑的‘負(fù)荷惰性’,實(shí)現(xiàn)柔性熱/冷的柔性負(fù)荷供應(yīng)。增加P2G裝置實(shí)現(xiàn)了電-氣網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)動(dòng),有效的增大了系統(tǒng)對(duì)新能源的消納能力。并且考慮了激勵(lì)型需求響應(yīng)對(duì)居民負(fù)荷的調(diào)節(jié)作用。采用蟻獅算法[13]以微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度成本最小為目標(biāo),來(lái)求解多能互補(bǔ)微網(wǎng)的協(xié)調(diào)調(diào)度。

        2 多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)模型

        本文建立的多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)居民生活園區(qū)模型,主要包括獨(dú)立發(fā)電源微型燃?xì)廨啓C(jī)(MT)、風(fēng)電(PV)和光伏(PT)新能源、蓄電池、燃?xì)忮仩t(GB)、余熱鍋爐(WH)、電轉(zhuǎn)氣設(shè)備(P2G),電制冷機(jī)(EC)等設(shè)備,微網(wǎng)與外界大電網(wǎng)連接。居民生活園區(qū)多能互補(bǔ)微網(wǎng)基本架構(gòu)如圖1所示。本文取24小時(shí)為一個(gè)周期即Nt=24,Δt=1表示時(shí)間間斷。

        圖1 多能互補(bǔ)微網(wǎng)基本結(jié)構(gòu)

        2.1 微型燃?xì)廨啓C(jī)

        微型燃?xì)廨啓C(jī)是一種小型熱力發(fā)電機(jī),適應(yīng)于“電源小型化且分散化”的趨勢(shì)。燃?xì)廨啓C(jī)的數(shù)學(xué)模型如式(1)

        (1)

        式中:ηMT表示微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電效率,可以通過(guò)三次項(xiàng)擬合得到其中a,b,c,d均為常數(shù);PMT(t)為t時(shí)段內(nèi)微型燃?xì)廨啓C(jī)的發(fā)電功率;VGT為消耗的天然氣量;LNG為燃?xì)獾蜔嶂?,取?.7(kW.h)/m3;HMT(t)為排出煙氣中的余熱量;ηMT.t為熱損失系數(shù)。

        2.2 余熱鍋爐

        將燃?xì)廨啓C(jī)產(chǎn)生的廢煙中的熱量回收利用,用來(lái)供給熱負(fù)荷所需求的量。余熱鍋爐數(shù)學(xué)模型如式(2):

        HWH(t)=HGT(t)ηWH

        (2)

        式中:HWH(t)為余熱鍋爐在t時(shí)段內(nèi)的輸出熱量;ηWH為轉(zhuǎn)化效率。

        2.3 電鍋爐

        將輸入的電能轉(zhuǎn)化為熱能,其數(shù)學(xué)模型如式(3)

        HEB(t)=PEB(t)ηEB

        (3)

        式中:HEB(t)為電鍋爐輸出的熱量;PEB(t)為電鍋爐吸收的電量;ηEB為轉(zhuǎn)化效率。

        2.4 燃?xì)忮仩t

        燃?xì)忮仩t在本文中是主要的供熱設(shè)備,通過(guò)燃燒天然氣產(chǎn)生熱量,其數(shù)學(xué)模型如式(4)

        HGB(t)=VGB(t)LNGηGB

        (4)

        式中:HGB(t)為燃?xì)忮仩t在t時(shí)段所產(chǎn)生的熱量;VGB(t)是消耗天然氣量;ηGB轉(zhuǎn)化效率。

        2.5 蓄電池

        蓄電池不僅可以調(diào)節(jié)負(fù)荷分布時(shí)段,也提高了系統(tǒng)對(duì)新能源的消納能力。蓄電池的差分方程模型如式(5)

        Sbt(t+1)=(1-ubt)Sbt(t)+

        (5)

        式中:Sbt(t)為蓄電池在t時(shí)段內(nèi)荷電狀態(tài);ubt為蓄電池自損耗的能量系數(shù);ηbt.abs和ηbt.relea分別代表充、放電效率;Pbt.abs(t)和Pbt.relea(t)分別為充、放電功率。

        2.6 電轉(zhuǎn)氣設(shè)備

        電轉(zhuǎn)氣設(shè)備(P2G)是將電能轉(zhuǎn)化為化學(xué)能,通過(guò)人工合成天然氣,可利用現(xiàn)有的天然氣網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行大規(guī)模的輸送、儲(chǔ)存,突破了傳統(tǒng)的天然氣只能單向轉(zhuǎn)化為電能的局限。其數(shù)學(xué)模型如式(6)

        GEG(t)=PEG(t)ηEG/LNG

        (6)

        式中:GEG(t)是生成的天然氣體積;ηEG為P2G設(shè)備轉(zhuǎn)化效率;PEG(t)為消耗的電能。

        2.7 吸收式制冷機(jī)

        吸收式制冷機(jī)將熱負(fù)荷網(wǎng)絡(luò)中的熱量轉(zhuǎn)化為冷氣。其數(shù)學(xué)模型如式(7)

        QAC(t)=HAC(t)ηAC

        (7)

        式中:QAC(t)為吸收式制冷機(jī)在t時(shí)段內(nèi)的輸出制冷量;HAC(t)為熱負(fù)荷網(wǎng)絡(luò)中用于吸收式制冷機(jī)的熱量;ηAC為其制冷效率。

        2.8 電制冷機(jī)

        電制冷機(jī)通過(guò)消耗電能產(chǎn)生冷氣用于供給用戶(hù)側(cè)對(duì)冷負(fù)荷的需求。數(shù)學(xué)模型如式(8)

        QEC(t)=PEC(t)ηEC

        (8)

        式中:QEC(t)為電制冷機(jī)在t時(shí)段內(nèi)的輸出制冷量;PEC(t)為所消耗的電功率;ηEC為其制冷效率。

        3 柔性負(fù)荷

        3.1 供熱/供冷系統(tǒng)的冷熱慣性

        供冷系統(tǒng)和供熱系統(tǒng)具有較大的慣性。在居民生活園區(qū)內(nèi),供熱網(wǎng)絡(luò)由供熱水管路組成。在園區(qū)供熱網(wǎng)絡(luò)中,t時(shí)段送水端節(jié)點(diǎn)溫度Tg.t,回水端節(jié)點(diǎn)溫度Th.t,室外溫度Tw.t,室內(nèi)溫度Tn.t之間的四者關(guān)系用自回歸滑動(dòng)平均時(shí)間序列模型[14]進(jìn)行描述,如式 (9)-(10)

        (9)

        Tn.t=θ1Tn.t-1+φ1Tg.t-1+ω1Tw.t-1

        (10)

        式中:J為供熱系統(tǒng)的熱慣性,本文J取2,其它的物理參數(shù)均為供熱網(wǎng)絡(luò)的熱慣性常數(shù)。

        同樣,采冷建筑主要由吸收式制冷機(jī)和電制冷機(jī)進(jìn)行供冷。由于采冷建筑物有一定的保溫效果,其溫度動(dòng)態(tài)特性可以用等值熱參數(shù)模型[15]進(jìn)行描述,如式(11)所示

        (11)

        式中:Tnco.t和Twco.t分別為t時(shí)段采冷建筑室內(nèi)溫度和室外溫度;QL.t代表t時(shí)段制冷機(jī)的總功率;R和C分別代表采冷建筑物等效熱阻和等效熱容。

        3.2 冷/熱負(fù)荷柔性值

        由于人體對(duì)環(huán)境溫度舒適度是具有模糊性的,可以將傳統(tǒng)的冷/熱負(fù)荷固定值轉(zhuǎn)換為滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)環(huán)境溫度要求下的區(qū)間范圍柔性值??梢詼p緩供熱/冷系統(tǒng)的壓力,起到了相當(dāng)于蓄熱箱或蓄冷箱的作用。

        文獻(xiàn)[12]提到的預(yù)測(cè)平均投票數(shù)(PMV)是最常用的室內(nèi)環(huán)境溫度舒適度評(píng)價(jià)指標(biāo)之一。λpmv為PMV指標(biāo)值,通常取值范圍為[-1,1],其數(shù)學(xué)公式如式(12)

        λPMV=(0.303e-0.036M+0.028){M-W-3.05×10-3

        ×[5733-6.99(M-W)-Pa]-0.42(M-W-58.15)-1.7

        ×10-3M·(5867-Pa)-1.4×10-3M(34-ta)-3.96

        ×10-8fc1[(td+273)4-(tτ+273)4]-fc1hc(tc1-ta)

        }(12)

        式中:除了人體周?chē)鷾囟萾a為變量,其它參數(shù)均為常數(shù),在文獻(xiàn)[12]中可以查閱到。

        3.3 激勵(lì)型需求響應(yīng)

        激勵(lì)型DR是由調(diào)度中心直接控制,引導(dǎo)簽訂合同的用戶(hù)對(duì)中心的指令做出響應(yīng),并支付相應(yīng)的補(bǔ)償,有著轉(zhuǎn)移用戶(hù)負(fù)荷的分布實(shí)現(xiàn)電力調(diào)節(jié)的作用。參與調(diào)度的負(fù)荷如下式

        (13)

        式中:ΔL為參與激勵(lì)型DR的負(fù)荷,ΔLt,r和ΔLs,d分別為用戶(hù)響應(yīng)調(diào)度中心而在該時(shí)刻增加的負(fù)荷和減少的負(fù)荷。

        4 多能互補(bǔ)微網(wǎng)調(diào)度模型

        4.1 目標(biāo)函數(shù)

        4.1.1 運(yùn)行成本

        微網(wǎng)系統(tǒng)中運(yùn)行成本如式(14)所示

        (14)

        式中:CF為系統(tǒng)總的運(yùn)行成本,Cb(t)、Pgrib.b(t)為t時(shí)刻的分時(shí)電價(jià)以及系統(tǒng)向電網(wǎng)的購(gòu)電量;Cg為天然氣價(jià)格,本文取2.9元/m3;Ggas(t)在t時(shí)刻的微網(wǎng)購(gòu)買(mǎi)的天然氣量;Ci,Pi分別為系統(tǒng)第i個(gè)設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)成本以及在調(diào)度總周期內(nèi)第i個(gè)設(shè)備的總出力;Cs(t)、Pgrib.s(t)分別為系統(tǒng)向大電網(wǎng)在t時(shí)刻售賣(mài)電量的價(jià)格和電量;Ggas.s(t)為t時(shí)刻系統(tǒng)售賣(mài)的天然氣量。

        4.1.2 環(huán)境污染懲罰成本

        多能互補(bǔ)微網(wǎng)中環(huán)境成本主要考慮包括通過(guò)大電網(wǎng)買(mǎi)電以及燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電消耗天然氣產(chǎn)生的污染氣體(主要針對(duì)CO2)治理費(fèi)用。懲罰成本如式(15)

        (15)

        式中:CE為環(huán)境污染懲罰成本;W為系統(tǒng)污染環(huán)境懲罰成本;ν為消耗天然氣產(chǎn)生的二氧化碳排放因子。

        4.1.3 激勵(lì)型需求響應(yīng)成本

        (16)

        式中:Cd激勵(lì)型需求響應(yīng)成本,Pt和Ps分別為響應(yīng)的增加負(fù)荷Lt,r和減少負(fù)荷Ls,d的補(bǔ)償系數(shù)。

        4.1.4 棄風(fēng)棄光懲罰成本

        (17)

        式中:CN為棄風(fēng)棄光懲罰成本,L1和L2分別為棄風(fēng)功率Ppv.b和棄光功率Ppw.b的懲罰系數(shù)。

        多能互補(bǔ)微網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度總成本如下式(18)所示

        minCZ=min(CE+CF+Cd+CN)

        (18)

        4.2 約束條件

        1)功率約束

        =PL(t)+Ppt.b(t)+Ppv.b(t)+PEG(t)+PEB(t)+

        (19)

        2)供冷系統(tǒng)約束

        QAC(t)+QEC(t)=QL(t)

        (20)

        3)供熱系統(tǒng)約束

        HWH(t)+HGB(t)+HEB(t)-HAC(t)=HL(t)

        (21)

        4)供氣系統(tǒng)約束

        (22)

        5)能源轉(zhuǎn)化設(shè)備出力約束式

        (23)

        5 模型求解

        蟻獅算法(ALO)由格里菲斯信息與通信技術(shù)學(xué)院和愛(ài)思唯爾有限公司共同研發(fā),主要模仿蟻獅挖陷阱來(lái)捕食螞蟻的行為。

        5.1 蟻獅算法數(shù)學(xué)模型以及求解流程

        算法流程:

        a.根據(jù)輸入?yún)?shù)和約束條件生成螞蟻群和捕食者(蟻獅群),并選出適應(yīng)度最好的蟻獅作為初代精英蟻獅。

        b. 通過(guò)輪盤(pán)賭選擇蟻獅進(jìn)行捕食。由于受微網(wǎng)運(yùn)行條件的約束,可行域存在邊界條件限制,為確保所生成的解能夠滿(mǎn)足運(yùn)行條件的要求,需要進(jìn)行歸一化處理,如式(24)。

        (24)

        c.在每次迭代中使用目標(biāo)函數(shù)來(lái)評(píng)估每個(gè)嘗試解和局部最優(yōu)解的可行性。第t+1代第i個(gè)螞蟻的位置,如式(25)

        (25)

        d.蟻獅更新位置如式(26):

        (26)

        e.判斷精英蟻獅和蟻獅適應(yīng)度,并更新精英蟻獅的位置。

        f.若達(dá)到最大迭代次數(shù),則輸出全局最優(yōu)解。

        6 算例仿真

        6.1 算例介紹

        本文算例參考浙江省某個(gè)主動(dòng)配電網(wǎng)示范項(xiàng)目,且以冬季居民生活小區(qū)為例,多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以圖1中的模型為參考。微網(wǎng)基于分時(shí)電價(jià)的背景下運(yùn)行,相關(guān)的電價(jià)和時(shí)段劃分如表1所示。冬季某日負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線如圖2所示。

        圖2 次日負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線

        表1 分時(shí)電價(jià)

        6.2 計(jì)及冷/熱負(fù)荷柔性值

        由于本系統(tǒng)包含柔性供冷/供熱兩種模式,滿(mǎn)足了用戶(hù)舒適度對(duì)室內(nèi)溫度要求。PMV指標(biāo)的大小對(duì)供熱系統(tǒng)的影響,如圖3所示。居住室內(nèi)溫度變化如圖4所示。

        圖3 PMV指標(biāo)對(duì)供熱系統(tǒng)的影響

        圖4 居住室內(nèi)溫度變化

        由圖3和圖4所示,λpmv取值范圍越小,用戶(hù)對(duì)室內(nèi)環(huán)境溫度要求越嚴(yán)格,室內(nèi)溫度變化越平緩,用戶(hù)側(cè)所需求的熱負(fù)荷則越多,供熱系統(tǒng)所需要提供熱量越多,則供熱系統(tǒng)的儲(chǔ)熱效果越差。

        采冷建筑物的室內(nèi)等效熱阻R對(duì)供冷系統(tǒng)和室內(nèi)溫度溫度的影響,如圖5、6所示。

        圖5 等效熱阻R對(duì)供冷系統(tǒng)影響

        圖6 采冷建筑物室內(nèi)溫度變化

        由圖5和圖6和可知,等效熱阻R越大,用戶(hù)側(cè)所需求冷負(fù)荷越小,表明采冷建筑物儲(chǔ)冷效果越好,供冷系統(tǒng)所需提供冷氣量越少。

        6.3 計(jì)及激勵(lì)型DR值

        圖7為引入激勵(lì)型DR值的調(diào)度結(jié)果,其中DR正值代表的是系統(tǒng)負(fù)荷增加,負(fù)值則代表的是系統(tǒng)負(fù)荷減少。

        圖7 引入激勵(lì)型DR后負(fù)荷曲線

        6.4 調(diào)度結(jié)果分析

        為了分析冷/熱負(fù)荷柔性值和激勵(lì)性DR值對(duì)調(diào)度結(jié)果的影響,設(shè)置以下4種情景:情景1:不考慮激勵(lì)性DR和冷/熱負(fù)荷柔性值;情景2:只考慮激勵(lì)性DR;情景3:只考慮冷/熱負(fù)荷柔性值;情景4:同時(shí)考慮激勵(lì)性DR和冷/熱負(fù)荷柔性值。情景4為本文所提策略,4種情景調(diào)度結(jié)果如下表2所示。

        表2 不同情景的成本對(duì)比

        如表2所示,和其它三種情景相比較,本文所提場(chǎng)景能有效降低系統(tǒng)的總成本并減少棄風(fēng)棄光量,同時(shí)又降低了環(huán)境污染成本。

        7 結(jié)論

        本文結(jié)合實(shí)際生活中居民園區(qū)供熱網(wǎng)絡(luò)和供冷系統(tǒng)的冷/熱慣性,在滿(mǎn)足用戶(hù)室內(nèi)溫度舒適度情況下,利用其“儲(chǔ)能”特性和人體對(duì)環(huán)境溫度舒適度的模糊性而生成的柔性負(fù)荷值,實(shí)現(xiàn)柔性供冷供熱。并建立多能互補(bǔ)微網(wǎng)在并網(wǎng)模式下協(xié)調(diào)調(diào)度模型,最后引入激勵(lì)型需求響應(yīng)來(lái)轉(zhuǎn)移用戶(hù)負(fù)荷的分布實(shí)現(xiàn)電力的調(diào)節(jié)。

        算例仿真驗(yàn)證了本文所提出慮激勵(lì)型需求響應(yīng)(IDR)以及供熱/冷系統(tǒng)慣性的調(diào)度策略能夠有效的降低成本,減小對(duì)環(huán)境的污染,降低棄風(fēng)棄光量。

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