姚 鋼 ，王 旭 ，周荔丹

（1.上海電力大學(xué)電氣工程學(xué)院，上海 200090；2.上海交通大學(xué)電力傳輸與功率變換控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200240）

近年來，隨著能源短缺和環(huán)境問題的日益凸顯，太陽能、風(fēng)能等各種形式的清潔能源得到廣泛應(yīng)用，微網(wǎng)作為分布式電源接入電網(wǎng)的有效途徑得到快速發(fā)展[1]。大量的新能源以及儲(chǔ)能裝置接入給微網(wǎng)帶來能量調(diào)度復(fù)雜以及經(jīng)濟(jì)性低等問題，通過能量管理系統(tǒng)EMS（energy management system），可以實(shí)現(xiàn)新能源消納、平抑系統(tǒng)功率波動(dòng)、減輕分布式能源和負(fù)荷隨機(jī)變化對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性帶來的沖擊[2-3]。

文獻(xiàn)[4-5]總結(jié)了國內(nèi)外微網(wǎng)EMS的研究現(xiàn)狀，分析了其管理對(duì)象、基本功能、設(shè)計(jì)框架，闡述了其基本模型和算法，總結(jié)了其需要解決的聯(lián)合調(diào)度和負(fù)荷不確定性等問題；文獻(xiàn)[6]提出了一種以帕累托理論結(jié)合多目標(biāo)遺傳算法形成的分層多目標(biāo)優(yōu)化算法，有效提升了算法的尋優(yōu)能力，且使得算法適用于微網(wǎng)供需兩側(cè)優(yōu)化問題的求解；文獻(xiàn)[7-8]提出了一種基于模糊控制的微網(wǎng)群控制方法，采用改進(jìn)的模糊控制器實(shí)現(xiàn)對(duì)單微網(wǎng)的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定控制，再依據(jù)群內(nèi)子微網(wǎng)不同運(yùn)行狀態(tài)提出了相應(yīng)的控制目標(biāo)與措施，實(shí)現(xiàn)集群穩(wěn)定控制；文獻(xiàn)[9]提出了一種考慮分布式能源的運(yùn)行約束、功率平衡約束的功率控制器，比較了實(shí)際的EMS模型和最佳潮流控制的EMS模型。

目前，儲(chǔ)能系統(tǒng)的能量調(diào)度和用戶需求側(cè)響應(yīng)等研究受到廣泛關(guān)注[10]，文獻(xiàn)[11-12]基于分時(shí)電價(jià)構(gòu)建了包含需求側(cè)響應(yīng)的微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度模型，采用人群搜索算法對(duì)模型進(jìn)行求解；文獻(xiàn)[13]基于實(shí)時(shí)電價(jià)，構(gòu)建了實(shí)時(shí)交易下微網(wǎng)運(yùn)行成本和污染排放目標(biāo)函數(shù)，采用一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法對(duì)微網(wǎng)中分布式能源進(jìn)行功率分配，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益最大化；文獻(xiàn)[14-15]將需求側(cè)響應(yīng)與實(shí)時(shí)電價(jià)相結(jié)合，提出了一種微網(wǎng)分布式能源實(shí)時(shí)管理模型，采用一種深度自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)營商與用戶之間的實(shí)時(shí)交互。

本文在上述基礎(chǔ)上，綜合考慮實(shí)時(shí)電價(jià)和儲(chǔ)能電池靈活充放電特性，針對(duì)光儲(chǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)提出了一種基于模糊控制優(yōu)化的能量管理策略。通過采集電網(wǎng)實(shí)時(shí)電價(jià)、儲(chǔ)能電池荷電狀態(tài)SOC（state of charge），經(jīng)模糊控制實(shí)時(shí)產(chǎn)生電池貢獻(xiàn)度優(yōu)化因子，將其引入EMS中，實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能電池充放電功率的實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，達(dá)到優(yōu)化系統(tǒng)功率分配和降低整體運(yùn)行成本的效果。最后在Matlab/Simulink中建立光儲(chǔ)微網(wǎng)仿真模型，驗(yàn)證了本文所提策略的可行性和有效性。

1 光儲(chǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)

圖1為光儲(chǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，主要由4部分組成：①光伏陣列通過boost變換器接入直流母線；②儲(chǔ)能電池通過雙向buck-boost變換器接入直流母線；③雙向DC/AC變換器作為光儲(chǔ)微網(wǎng)和外部交流電網(wǎng)之間的能量轉(zhuǎn)換接口，實(shí)現(xiàn)了交直流系統(tǒng)的功率交換；④負(fù)荷單元由直流母線通過buck變換器降壓后進(jìn)行供電。

圖1 光儲(chǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of photovoltaic storage microgrid system

本文能量管理系統(tǒng)采用雙層控制：第1層為單元級(jí)控制，主要針對(duì)光伏單元、儲(chǔ)能單元以及雙向DC/AC變換器，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)功率平衡以及母線電壓穩(wěn)定；第2層為系統(tǒng)級(jí)控制，由EMS進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，實(shí)現(xiàn)微網(wǎng)最佳經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

1.1 光伏單元及其控制

光伏單元本地控制如圖2所示。為了達(dá)到最大程度利用太陽能的目的，采用基于擾動(dòng)觀察法的最大功率點(diǎn)跟蹤MPPT（maximum power point tracking）控制，保證光伏單元工作于最大功率輸出模式，輸出功率為

圖2 光伏單元本地控制Fig.2 Local control of photovoltaic unit

式中，Upv和Ipv為光伏陣列工作電壓（V）和工作電流（A）。

1.2 儲(chǔ)能單元及其控制

儲(chǔ)能單元本地控制如圖3所示，采用雙向buckboost變換器可以實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能電池靈活充放電，快速平抑負(fù)荷波動(dòng)。輸入光伏單元輸出功率以及負(fù)荷所需功率經(jīng)過EMS計(jì)算得到儲(chǔ)能電池參考電流，與儲(chǔ)能電池實(shí)際電流做差后經(jīng)過閉環(huán)比例積分PI（proportional integral）得到控制信號(hào)參數(shù)，即

圖3 儲(chǔ)能單元本地控制Fig.3 Local control of energy storage unit

式中：ctrbat為PI環(huán)節(jié)輸出控制參數(shù)；kpb和kib為比例和積分參數(shù)；為EMS生成的儲(chǔ)能電池參考電流；Ibat為儲(chǔ)能電池實(shí)際運(yùn)行電流。

儲(chǔ)能電池輸出功率為

式中，Ubat和Ibat為儲(chǔ)能電池工作電壓和工作電流，儲(chǔ)能電池電壓為

式中：U0為儲(chǔ)能電池初始電壓；m為容量損失系數(shù)，本文取1.05；Q為儲(chǔ)能電池容量，A·h；∫Ibatdt為儲(chǔ)能電池提取容量；Rb為儲(chǔ)能電池內(nèi)部電阻，Ω；A和B分別為電壓變化曲線的幅值和指數(shù)系數(shù)。

儲(chǔ)能電池SOC為

1.3 雙向DC/AC變換器及其控制

雙向DC/AC變換器本地控制如圖4所示，采用電壓電流雙閉環(huán)控制。參考電流由參考電壓經(jīng)過PI調(diào)節(jié)后得到

圖4 雙向DC/AC變換器本地控制Fig.4 Local control of bidirectional DC/AC converter

式中：kpv和kiv為電壓外環(huán)的比例參數(shù)和積分參數(shù)；為直流母線參考電壓；Udc為直流母線實(shí)際電壓。

式中：PL為負(fù)載所需功率；PF為濾波器、變換器以及其他設(shè)備的損耗功率。

2 能量管理系統(tǒng)

EMS為儲(chǔ)能單元提供參考電流，使儲(chǔ)能單元根據(jù)負(fù)荷需求進(jìn)行自主充放電，實(shí)現(xiàn)供需平衡以及經(jīng)濟(jì)最優(yōu)。系統(tǒng)運(yùn)行模式由以下因素決定：①電網(wǎng)可用性以及實(shí)時(shí)電價(jià)；②儲(chǔ)能電池剩余容量以及SOC；③光伏單元可用性以及負(fù)荷曲線。

對(duì)于微網(wǎng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)功率流向，應(yīng)根據(jù)實(shí)時(shí)電價(jià)$以及儲(chǔ)能電池SOC通過模糊邏輯系統(tǒng)FLS（fuzzy logic system）分派策略產(chǎn)生電池貢獻(xiàn)度優(yōu)化因子β(β ∈[0 , 1] )，確定電池和電網(wǎng)的功率流，即

式中：CPV、CB分別為光伏單元和儲(chǔ)能單元的運(yùn)營成本；CG為電網(wǎng)的能源成本；EB為儲(chǔ)能單元能源貢獻(xiàn)量。將優(yōu)化因子加入到儲(chǔ)能電池的參考電流表達(dá)式中，通過實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)該因子達(dá)到實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)儲(chǔ)能電池充放電功率的目的，以期最大程度地降低微網(wǎng)運(yùn)行成本。

本文不考慮微網(wǎng)各部分的功率損耗，將功率損耗補(bǔ)償因子α與EMS生成的參考信號(hào)結(jié)合，達(dá)到考慮功率損耗和滿足負(fù)載需求的目的，考慮5%的系統(tǒng)功率損耗，補(bǔ)償因子取值為1.05。本文提出的EMS包括8種運(yùn)行模式[16]，儲(chǔ)能電池參考電流見表1。

表1 EMS運(yùn)行模式Tab.1 Operating modes of EMS

1）電網(wǎng)適應(yīng)模式GSM（grid suit mode）

此模式下，光伏單元輸出功率接近于0，電網(wǎng)實(shí)時(shí)電價(jià)小于標(biāo)準(zhǔn)電價(jià)$std（峰谷電價(jià)平均值），由電網(wǎng)滿足負(fù)載需求，并通過電池貢獻(xiàn)度優(yōu)化因子β對(duì)儲(chǔ)能電池進(jìn)行合理充電，達(dá)到儲(chǔ)能電池安全運(yùn)行SOC最大限值SOCmax則停止充電，改由電網(wǎng)單獨(dú)供電。

2）電池適應(yīng)模式BSM（battery suit mode）

此模式類似于GSM模式，但此時(shí)電網(wǎng)實(shí)時(shí)電價(jià)高于標(biāo)準(zhǔn)電價(jià)$std，過多的使用電網(wǎng)電量會(huì)導(dǎo)致微網(wǎng)運(yùn)行成本增加，通過電池貢獻(xiàn)度優(yōu)化因子β對(duì)儲(chǔ)能電池進(jìn)行合理放電，降低電網(wǎng)功率貢獻(xiàn)度，達(dá)到SOCmin則由電網(wǎng)單獨(dú)供電。

3）孤島運(yùn)行模式IOM（island operation mode）

此模式下，微網(wǎng)脫離交流電網(wǎng)工作，光伏單元始終運(yùn)行在MPPT模式，在滿足負(fù)載需求的基礎(chǔ)上剩余功率對(duì)儲(chǔ)能電池進(jìn)行充電，達(dá)到SOCmax停止，若光伏功率不能滿足負(fù)載需求，則儲(chǔ)能電池進(jìn)行放電，達(dá)到儲(chǔ)能電池安全運(yùn)行SOC最小限值SOCmin停止，進(jìn)行減載運(yùn)行，本文僅考慮光伏和儲(chǔ)能聯(lián)合供電情況。

4）電池空閑模式IBM（idle battery mode）

此模式下，儲(chǔ)能電池趨于深度放電，SOC小于其最小值SOCmin，電池處于空閑狀態(tài)，由光伏單元以及電網(wǎng)滿足負(fù)載需求，無需考慮電網(wǎng)電價(jià)，當(dāng)光伏單元有剩余功率或電網(wǎng)電價(jià)較低時(shí)在對(duì)電池進(jìn)行充電。

5）經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模式EOM（economic operation mode）

此模式下，實(shí)時(shí)電價(jià)接近電網(wǎng)低谷電價(jià)$L，光伏單元正常運(yùn)行，儲(chǔ)能電池SOC小于SOCmax。此時(shí)為了降低微網(wǎng)運(yùn)行成本并且獲得一定的經(jīng)濟(jì)效益，以最大額定充電電流對(duì)儲(chǔ)能電池進(jìn)行充電，直到達(dá)到SOCmax停止，在電價(jià)高峰時(shí)期可由儲(chǔ)能單元向電網(wǎng)出售多余的電量，賺取經(jīng)濟(jì)效益。

6）盈利運(yùn)行模式POM（profit operation mode）

此模式下，實(shí)時(shí)電價(jià)接近電網(wǎng)高峰電價(jià)$H，光伏單元始終運(yùn)行在MPPT模式，儲(chǔ)能電池以最大額定放電電流進(jìn)行放電，直到達(dá)到SOCmin停止，將微網(wǎng)內(nèi)多余的能量出售給電網(wǎng)達(dá)到盈利目的。

7）重負(fù)荷運(yùn)行模式HIM（heavy load mode）

此模式下，負(fù)載需求過高，由光伏、儲(chǔ)能以及電網(wǎng)聯(lián)合供電，此時(shí)電網(wǎng)實(shí)時(shí)電價(jià)介于高峰電價(jià)和低谷電價(jià)之間，通過電池貢獻(xiàn)度優(yōu)化因子β對(duì)電池放電功率進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)時(shí)調(diào)整放電功率保證微網(wǎng)運(yùn)行成本最低。

8）輕負(fù)荷運(yùn)行模式LIM（light load mode）

此模式類似于HIM模式，但負(fù)載需求不高，光伏單元輸出功率可以滿足負(fù)載需求，剩余電量將以最佳費(fèi)率對(duì)電池進(jìn)行充電，或者出售給電網(wǎng)，電池的充放電速率以及對(duì)電網(wǎng)的影響都取決于電池貢獻(xiàn)度優(yōu)化因子β。

表1總結(jié)了本文所提EMS中8種運(yùn)行模式的優(yōu)化目標(biāo)、運(yùn)行條件以及儲(chǔ)能電池參考電流，運(yùn)行模式相互關(guān)系如圖5所示。

圖5 運(yùn)行模式相互關(guān)系Fig.5 Interrelationship among operating modes

EMS操作流程如圖6所示，采集SOC、光伏功率、儲(chǔ)能功率、負(fù)載功率以及電網(wǎng)電價(jià)，步驟如下。

圖6 EMS操作流程Fig.6 Operation process of EMS

步驟1判斷電網(wǎng)是否可用，若不可用，則系統(tǒng)運(yùn)行在ISM模式；

步驟2判斷儲(chǔ)能電池SOC是否滿足約束，若不滿足，則系統(tǒng)運(yùn)行在IBM模式；

步驟3判斷光伏功率是否接近于0，接近則根據(jù)實(shí)時(shí)電價(jià)在進(jìn)行判斷，較高則系統(tǒng)運(yùn)行在BSM模式，較低則系統(tǒng)運(yùn)行在GSM模式；

步驟4判斷實(shí)時(shí)電價(jià)是否在峰谷，高峰則系統(tǒng)運(yùn)行在POM模式，低谷則系統(tǒng)運(yùn)行在EOM模式；

步驟5判斷負(fù)載功率是否超出光伏單元輸出功率上限，是則運(yùn)行在HIM模式，否則運(yùn)行在LIM模式。

3 實(shí)時(shí)電價(jià)下模糊控制優(yōu)化

模糊控制是利用模糊數(shù)學(xué)的基本思想和理論達(dá)到人工精確控制的目的。為了實(shí)現(xiàn)微網(wǎng)內(nèi)功率的精確分配，采集電網(wǎng)實(shí)時(shí)電價(jià)$和儲(chǔ)能電池SOC通過FLS分派策略實(shí)時(shí)產(chǎn)生電池貢獻(xiàn)度優(yōu)化因子β，將其引入提出的EMS中，達(dá)到實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)儲(chǔ)能電池出力的目的，實(shí)現(xiàn)微網(wǎng)內(nèi)能量的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

3.1 實(shí)時(shí)電價(jià)模型

實(shí)時(shí)電價(jià)由電力市場(chǎng)供需關(guān)系決定，主要包括邊際成本定價(jià)模型、平均成本定價(jià)模型以及壟斷定價(jià)模型[17]。本文主要研究實(shí)時(shí)電價(jià)下的能量管理策略，不對(duì)實(shí)時(shí)電價(jià)模型進(jìn)行研究，采用文獻(xiàn)[18]中參考美國加州電價(jià)結(jié)合國內(nèi)實(shí)際情況構(gòu)建的實(shí)時(shí)電價(jià)曲線，如圖7所示。

圖7 實(shí)時(shí)電價(jià)曲線Fig.7 Curve of real-time electricity price

3.2 輸入隸屬度函數(shù)

輸入隸屬度函數(shù)如圖8所示。輸入模糊變量包括實(shí)時(shí)電價(jià)$和儲(chǔ)能電池SOC，$的變化范圍為[0，1.4元/（kW·h）]，模糊論域?yàn)閇0，0.2，0.4，0.6，0.8，1.0，1.2，1.4]，對(duì)應(yīng)模糊子集為[VS，S，M，L，VL]，分別代表電價(jià)很低、低、中、高、很高，隸屬度函數(shù)如圖8（a）所示。儲(chǔ)能電池SOC的變化范圍為[0，1.0]，模糊論域?yàn)閇0，0.2，0.4，0.6，0.8，1.0]，對(duì)應(yīng)模糊子集為[VS，S，M，L，VL]，分別代表SOC很低、低、中、高、很高，隸屬度函數(shù)如圖8（b）所示。

圖8 輸入隸屬度函數(shù)Fig.8 Input membership function

3.3 輸出隸屬度函數(shù)

輸出模糊變量為電池貢獻(xiàn)度優(yōu)化因子β，變化范圍為[0，1.0]，模糊論域?yàn)閇0，0.2，0.4，0.6，0.8，1.0]，對(duì)應(yīng)模糊子集為[VS，S，M，L，VL]，分別代表優(yōu)化因子很低、低、中、高、很高，輸出隸屬度函數(shù)如圖9所示。

圖9 輸出隸屬度函數(shù)Fig.9 Output membership function

3.4 模糊控制規(guī)則

本文工作目標(biāo)是在滿足負(fù)載需求的基礎(chǔ)上降低微網(wǎng)運(yùn)行成本。若儲(chǔ)能電池SOC較高且電價(jià)相對(duì)較高，則利用儲(chǔ)能電池大功率放電以購買更少的高價(jià)電力；若儲(chǔ)能電池SOC較低且電價(jià)相對(duì)較低，則利用儲(chǔ)能電池大功率充電以獲取更多的低價(jià)電力；若儲(chǔ)能電池SOC和電價(jià)處于其他狀態(tài)，則需要根據(jù)規(guī)則確定儲(chǔ)能電池的充放電功率。設(shè)計(jì)的模糊控制規(guī)則如表2所示。

表2 模糊控制規(guī)則Tab.2 Fuzzy control rules

4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

為了驗(yàn)證本文所提策略的正確性和有效性，采用Matlab/Simulink仿真軟件，搭建了圖1的仿真平臺(tái)，其中直流母線額定電壓為750 V，微電網(wǎng)與大電網(wǎng)最大交換功率為110 kW，系統(tǒng)負(fù)荷峰值80 kW，光伏單元最大輸出功率為50 kW，儲(chǔ)能電池額定電壓為300 V，容量為500 A·h。在圖6所示的EMS操作流程中，微網(wǎng)可以在8種模式下平穩(wěn)運(yùn)行，為了簡化分析，進(jìn)行2次實(shí)驗(yàn)，每次實(shí)驗(yàn)包括4種運(yùn)行模式。

實(shí)驗(yàn)1：4種運(yùn)行模式（GSM，BSM，ISM和IBM）的微網(wǎng)功率變化曲線如圖10所示，儲(chǔ)能電池SOC變化曲線如圖11所示，直流母線電壓如圖12所示。

圖10 實(shí)驗(yàn)1微網(wǎng)功率變化曲線Fig.10 Curve of microgrid power in Experiment 1

圖11 實(shí)驗(yàn)1儲(chǔ)能電池SOC變化曲線Fig.11 Curve of energy storage battery SOC in Experiment 1

圖12 實(shí)驗(yàn)1直流母線電壓變化Fig.12 Changes in DC bus voltage in Experiment 1

0～0.5 s，微網(wǎng)運(yùn)行在GSM模式，負(fù)載功率為80 kW，光伏出力約為0，電網(wǎng)電價(jià)低于標(biāo)準(zhǔn)電價(jià)，經(jīng)過模糊控制產(chǎn)生電池貢獻(xiàn)度優(yōu)化因子β為0.3，電網(wǎng)發(fā)出功率105 kW，向負(fù)載提供功率80 kW，向儲(chǔ)能電池提供功率25 kW，電池SOC上升，母線電壓穩(wěn)定在750 V。

0.5～1.0 s，微網(wǎng)運(yùn)行在BSM模式，負(fù)載功率為80 kW，光伏出力約為零，電網(wǎng)電價(jià)高于標(biāo)準(zhǔn)電價(jià)，經(jīng)過模糊控制產(chǎn)生電池貢獻(xiàn)度優(yōu)化因子β為0.7，電網(wǎng)發(fā)出功率25 kW，儲(chǔ)能電池釋放功率55 kW，共同滿足負(fù)載需求，電池SOC下降，母線電壓穩(wěn)定在750 V。

1.0～1.5 s，微網(wǎng)運(yùn)行在ISM模式，切除電網(wǎng)工作，負(fù)載功率為80 kW，光伏單元輸出功率50 kW，不能滿足負(fù)載需求，此時(shí)以微網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行為目標(biāo)，儲(chǔ)能電池釋放功率30 kW保證負(fù)載可靠運(yùn)行，電池SOC下降，母線電壓穩(wěn)定在750 V。

1.5～2.0 s，微網(wǎng)運(yùn)行在IBM模式，儲(chǔ)能電池SOC低于其下限值，為了防止電池過放導(dǎo)致受損，使其處于空閑狀態(tài)。負(fù)載功率為80 kW，光伏單元輸出功率50 kW，此時(shí)不考慮電網(wǎng)電價(jià)，電網(wǎng)發(fā)出功率30 kW，共同滿足負(fù)載需求，電池SOC不變，母線電壓穩(wěn)定在750 V。

實(shí)驗(yàn)2：其他4種運(yùn)行模式（EOM，POM，HIM和LIM）的微網(wǎng)功率變化曲線如圖13所示，儲(chǔ)能電池SOC變化曲線如圖14所示，直流母線電壓如圖15所示。

圖13 實(shí)驗(yàn)2微網(wǎng)功率變化曲線Fig.13 Curves of microgrid power in Experiment 2

圖14 實(shí)驗(yàn)2儲(chǔ)能電池SOC變化曲線Fig.14 Curve of energy storage battery SOC in Experiment 2

圖15 實(shí)驗(yàn)2直流母線電壓變化Fig.15 Changes in DC bus voltage in Experiment 2

0～0.5 s，微網(wǎng)運(yùn)行在EOM模式，負(fù)載功率為80 kW，光伏單元輸出功率50 kW，電網(wǎng)電價(jià)接近谷值，儲(chǔ)能電池以最大額定充電電流進(jìn)行充電，直到達(dá)到SOC上限，電網(wǎng)輸出功率70 kW，向負(fù)載提供功率30 kW，向儲(chǔ)能電池提供功率40 kW，電池SOC上升，母線電壓穩(wěn)定在750 V。

0.5～1.0 s，微網(wǎng)運(yùn)行在POM模式，負(fù)載功率為80 kW，光伏單元輸出功率50 kW，電網(wǎng)電價(jià)接近峰值，儲(chǔ)能電池以最大額定放電電流進(jìn)行放電，直到達(dá)到SOC下限，輸出功率38 kW，向負(fù)載提供功率30 kW，向電網(wǎng)輸出功率8 kW，獲取一定的經(jīng)濟(jì)效益，電池SOC下降，母線電壓穩(wěn)定在750 V。

1.0～1.5 s，微網(wǎng)運(yùn)行在HIM模式，負(fù)載功率為80 kW，光伏單元輸出功率50 kW，電網(wǎng)電價(jià)不處于峰谷值，結(jié)合電網(wǎng)電價(jià)以及儲(chǔ)能電池SOC產(chǎn)生電池貢獻(xiàn)度優(yōu)化因子β為0.7，儲(chǔ)能電池輸出功率20 kW，電網(wǎng)輸出功率10 kW，共同滿足負(fù)載需求，電池SOC下降，母線電壓穩(wěn)定在750 V。

1.5～2.0 s，微網(wǎng)運(yùn)行在LIM模式，負(fù)載功率下降至25 kW，光伏單元輸出功率50 kW，電網(wǎng)電價(jià)不處于峰谷值，結(jié)合電網(wǎng)電價(jià)以及儲(chǔ)能電池SOC產(chǎn)生電池貢獻(xiàn)度優(yōu)化因子β為0.8，光伏單元剩余功率向儲(chǔ)能電池輸出功率5 kW，向電網(wǎng)輸出功率20 kW，電池SOC上升，母線電壓穩(wěn)定在750 V。

采用上述微電網(wǎng)的容量配置，將其應(yīng)用在某園區(qū)中，圖16為光伏及負(fù)荷功率全天變化曲線，該園區(qū)日負(fù)荷耗電量為991 kW·h，光伏單元日發(fā)電量為390 kW·h，光伏滲透率為40%。針對(duì)該園區(qū)進(jìn)行微網(wǎng)運(yùn)行成本分析，采用3種配置：光伏微網(wǎng)（PV+G）、光儲(chǔ)微網(wǎng)傳統(tǒng)控制（PV+B+G）、以及光儲(chǔ)微網(wǎng)改進(jìn)控制（PV+B+G+EMS）。光伏單元運(yùn)行成本0.45元/（kW·h），儲(chǔ)能電池綜合運(yùn)行成本0.25元/（kW·h），電網(wǎng)電價(jià)采用圖7中實(shí)時(shí)電價(jià)曲線，向電網(wǎng)售電費(fèi)用為同期電價(jià)的85%，圖17為不同配置下全天實(shí)時(shí)電費(fèi)變化曲線。表3為不同配置下微網(wǎng)運(yùn)行成本。

圖16 光伏及負(fù)荷功率全天變化曲線Fig.16 All-day curves of photovoltaic and load power

圖17 全天實(shí)時(shí)電費(fèi)變化曲線Fig.17 All-day real-time curves of electricity bills

由圖17和表3可以看出，在光伏微網(wǎng)中，微網(wǎng)運(yùn)行成本主要取決于電網(wǎng)實(shí)時(shí)電價(jià)，全天運(yùn)行費(fèi)用為723.36元；在光儲(chǔ)微網(wǎng)傳統(tǒng)控制中，電池夜間充電，日間放電，夜間運(yùn)行費(fèi)用略高于第一種模式，日間電池多余的能量出售給電網(wǎng)獲利，全天運(yùn)行費(fèi)用為594.48元，比光伏微網(wǎng)減少17.82%的成本；在光儲(chǔ)微網(wǎng)改進(jìn)控制中，通過儲(chǔ)能電池優(yōu)化因子的實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，盈利效果更加明顯，全天運(yùn)行費(fèi)用降為492.00元，比采用傳統(tǒng)能量管理策略的光儲(chǔ)微網(wǎng)減少17.23%的成本，比光伏微網(wǎng)減少31.98%的成本。

表3 不同微網(wǎng)配置運(yùn)行成本Tab.3 Operating costs under different microgrid configurations

5 結(jié)語

本文針對(duì)光儲(chǔ)微網(wǎng)采用實(shí)時(shí)電價(jià)引起系統(tǒng)能量分配復(fù)雜、運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性低的問題，在能量管理策略基礎(chǔ)上引入了模糊控制方法，根據(jù)各單元出力情況以及電網(wǎng)電價(jià)設(shè)計(jì)了8種運(yùn)行模式，以微網(wǎng)運(yùn)行成本最低為優(yōu)化目標(biāo)，綜合考慮了實(shí)時(shí)電價(jià)、儲(chǔ)能電池SOC，通過模糊控制實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)儲(chǔ)能電池出力。最后通過對(duì)某園區(qū)在3種配置下進(jìn)行微網(wǎng)運(yùn)行成本分析，采用本文所提策略的光儲(chǔ)微網(wǎng)要比采用傳統(tǒng)能量管理策略的光儲(chǔ)微網(wǎng)節(jié)約17.23%的費(fèi)用，比光伏微網(wǎng)節(jié)約31.98%的費(fèi)用，有效降低了微網(wǎng)運(yùn)行成本。

本文所提光儲(chǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)及其EMS可用于居民住宅和商業(yè)園區(qū)，后續(xù)將考慮電動(dòng)汽車接入系統(tǒng)的能量優(yōu)化策略。