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        基于需求側(cè)響應(yīng)的風(fēng)光儲微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化研究

        2023-11-07 07:09:54王雅雯
        廣東電力 2023年9期
        關(guān)鍵詞:風(fēng)光電能儲能

        王雅雯

        (云南電網(wǎng)物資有限公司,云南 昆明 650000)

        風(fēng)能和太陽能作為可再生資源具有波動性和隨機(jī)性,通常不滿足用電側(cè)使用需求[1-2]。為了避免發(fā)電側(cè)和用電側(cè)之間電能不平衡、不匹配的現(xiàn)象,需要在新能源微電網(wǎng)中配置更大容量的儲能設(shè)備[3-5]。如果光伏(photovoltaic,PV)系統(tǒng)、風(fēng)力機(jī)(wind turbine,WT)系統(tǒng)獨(dú)立組網(wǎng),新能源微電網(wǎng)規(guī)模和投資成本將增加[6]。將PV系統(tǒng)和WT系統(tǒng)耦合并配置相應(yīng)的儲能系統(tǒng),可以提高風(fēng)光儲微電網(wǎng)供電可靠性,對風(fēng)光儲微電網(wǎng)進(jìn)行配置設(shè)計(jì)優(yōu)化,可以有效減少投資成本和建設(shè)成本[7-9]。

        為了實(shí)現(xiàn)對新能源微電網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計(jì),提高微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性,文獻(xiàn)[10]采用多目標(biāo)遺傳算法分別對PV制儲氫微電網(wǎng)、WT制儲氫微電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行配置優(yōu)化,在滿足制氫要求情況下,使新能源儲能出力維持在電網(wǎng)可接受范圍內(nèi)。文獻(xiàn)[11]提出一種新型儲能微電網(wǎng)配置優(yōu)化方案,采用蟻群優(yōu)化方法自動尋優(yōu)最佳儲能配置方案。文獻(xiàn)[12]采用迭代算法對含有WT、PV及儲能的獨(dú)立微電網(wǎng)進(jìn)行配置優(yōu)化,提出一種根據(jù)負(fù)荷波動情況配置微電網(wǎng)容量的方法。文獻(xiàn)[13]使用蟻群優(yōu)化方法對微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行優(yōu)化,提出基于最優(yōu)組合賦權(quán)法的評價方法,該模型只需要利用可靠性、經(jīng)濟(jì)性、電氣特性和適應(yīng)性4個評價指標(biāo)即可實(shí)現(xiàn)對規(guī)劃方案的最優(yōu)定量評價。

        在電力系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行中,常常利用需求側(cè)響應(yīng)(demand response,DR)來降低電力運(yùn)營成本[14]。DR是指當(dāng)用電成本升高或電力系統(tǒng)穩(wěn)定性變差時,用電側(cè)根據(jù)政策相應(yīng)減少用電負(fù)荷,發(fā)電側(cè)提高供電負(fù)荷,用電側(cè)和發(fā)電側(cè)改變固有用電/發(fā)電習(xí)慣,在滿足電力供應(yīng)的基礎(chǔ)上保障電網(wǎng)穩(wěn)定,防止用電成本激增[15-18]。為了將DR與微電網(wǎng)優(yōu)化相結(jié)合,文獻(xiàn)[19]提出利用間歇性可再生能源和DR來解決多區(qū)域電力資源分配問題的新方法,通過DR來優(yōu)化區(qū)域電網(wǎng)用電負(fù)荷,根據(jù)結(jié)果配置可再生能源微電網(wǎng)。文獻(xiàn)[20]利用含有線性規(guī)劃的DR框架對分布式發(fā)電及靈活負(fù)載建模,以運(yùn)行成本最小為目標(biāo),優(yōu)化分布式發(fā)電架構(gòu)及負(fù)載輸電線路,實(shí)現(xiàn)發(fā)電側(cè)和用電側(cè)靈活調(diào)控。

        目前將DR應(yīng)用于微電網(wǎng)優(yōu)化研究領(lǐng)域中,研究目標(biāo)只有優(yōu)化管理和運(yùn)營成本降低,并無組件規(guī)模優(yōu)化。上述多數(shù)研究模型在一定程度上實(shí)現(xiàn)了電源與網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)規(guī)劃,但以往負(fù)荷模型在優(yōu)化過程中未充分考慮DR的重要作用,從本質(zhì)上忽略了源-網(wǎng)-負(fù)荷-儲能可能存在的交互影響,可能無法得到最優(yōu)的規(guī)劃方案,所以優(yōu)化計(jì)算相對復(fù)雜。近年來,大量的研究已經(jīng)專注于DR在不同優(yōu)化方式中的應(yīng)用,并詳細(xì)分析了各種工況下優(yōu)化結(jié)果對微電網(wǎng)的影響。這些研究結(jié)果表明了DR在能源系統(tǒng)規(guī)劃中的實(shí)際作用,并為進(jìn)一步改善電源與網(wǎng)架協(xié)調(diào)規(guī)劃提供了重要參考,但針對DR的組件規(guī)模優(yōu)化研究仍然較少。

        本文擬解決風(fēng)光儲能微電網(wǎng)規(guī)模優(yōu)化問題,利用DR對風(fēng)光儲微電網(wǎng)配置進(jìn)行規(guī)模優(yōu)化。采用轉(zhuǎn)移負(fù)荷時域?qū)ω?fù)荷進(jìn)行調(diào)度規(guī)劃,通過減少或消除發(fā)電側(cè)與用電側(cè)之間電能不平衡實(shí)現(xiàn)成本消減。在混合整數(shù)線性規(guī)劃方法的框架下,應(yīng)用GAMS和HOMER軟件對風(fēng)光儲微電網(wǎng)進(jìn)行建模仿真及優(yōu)化研究,對比DR優(yōu)化前后結(jié)果。

        1 風(fēng)光儲微電網(wǎng)數(shù)學(xué)模型

        1.1 風(fēng)光儲微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)

        圖1所示為孤島風(fēng)光儲微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)。

        圖1 光伏/風(fēng)能/電池混合微電網(wǎng)系統(tǒng)示意圖Fig.1 Schematic diagram of photovoltaic / wind / battery hybrid microgrid system

        風(fēng)光儲微電網(wǎng)中,PV系統(tǒng)和WT系統(tǒng)為發(fā)電單元,PV陣列將太陽光發(fā)出的能量轉(zhuǎn)化為電能傳輸給微電網(wǎng)系統(tǒng),WT將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為電能傳輸給微電網(wǎng)系統(tǒng),二者作為微電網(wǎng)的混合能源為微電網(wǎng)提供電能。儲能系統(tǒng)(電池)用來儲存過剩電量,通過充/放電調(diào)節(jié)風(fēng)光儲微電網(wǎng)輸出電能。備用負(fù)載用于消耗超過儲能存儲上限的電能,DR的作用是減少或消除發(fā)電側(cè)和用電側(cè)之間的電能不平衡。本文采用混合整數(shù)線性規(guī)劃(mixed integer linear programming,MILP)框架對風(fēng)光儲微電網(wǎng)各組件進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。MILP總目標(biāo)是使微電網(wǎng)中各組件全壽命周期費(fèi)用最小。MILP決策變量包括:①PV系統(tǒng)、WT系統(tǒng)及儲能系統(tǒng)的容量;②儲能系統(tǒng)中電池充放電能量;③指定時間段內(nèi)可調(diào)度負(fù)荷的運(yùn)行次數(shù)。MILP約束條件包括微電網(wǎng)中各組件的運(yùn)行方式約束、能量平衡約束、可靠性約束。

        1.2 PV和WT數(shù)學(xué)模型

        PV系統(tǒng)中PV組件的輸出直流功率取決于太陽光輻射強(qiáng)度、環(huán)境溫度、PV面板吸收容量、PV面板面積,PV輸出直流功率

        [1-βT(TC-TC,STC)].

        (1)

        式中:Gt(t)為垂直于光伏面板表面的輻射功率,單位W/m2;PPV-rated為在標(biāo)準(zhǔn)測試條件下,PV面板的額定功率;ηPV為太陽能電池板功率折減系數(shù);TC,STC為標(biāo)準(zhǔn)測試溫度;βT為PV溫度系數(shù);TC為PV系統(tǒng)運(yùn)行時的光伏面板溫度,可表示為

        (2)

        式中:TNOCT為PV面板運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)溫度;Tamb為環(huán)境溫度。

        WT系統(tǒng)的輸出功率是在WT輪轂高度下風(fēng)速的函數(shù),為:

        (3)

        式中:v、vr、vcut-in、vcut-out分別為WT輪轂高度轉(zhuǎn)速、額定轉(zhuǎn)速、切入速度、截止轉(zhuǎn)速;Pr為額定轉(zhuǎn)速(vr)下的WT輸出功率。在建模過程中,應(yīng)該考慮WT的啟動、運(yùn)行、停機(jī)和故障狀態(tài),并結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整和模擬,以獲得更準(zhǔn)確的模型結(jié)果。

        1.3 儲能數(shù)學(xué)模型

        儲能系統(tǒng)用于維持PV、WT系統(tǒng)輸出電能與負(fù)載消耗電能之間的供需平衡。在微電網(wǎng)中采用電池作為儲能系統(tǒng),其能量管理平臺可以根據(jù)發(fā)電和用電電量來決定充電或放電,儲能電池輸出/吸收功率

        PB(t)=PWT(t)+PPV(t)-PL(t).

        (4)

        式中PL(t)為t時間段內(nèi)的風(fēng)光儲微電網(wǎng)內(nèi)總用電負(fù)荷。如果PB(t)=0,則儲能電池模組既不充電也不放電;如果PB(t)>0,則儲能電池由于微電網(wǎng)產(chǎn)生過剩電量而進(jìn)行充電。儲能電池充電時,荷電狀態(tài)

        VSOCB(t)=VSOCB(t-1)×(1-σ)+

        [PWT(t)+PPV(t)-PL(t)]×ηb.

        (5)

        式中:σ為儲能電池的自放電系數(shù);ηb為儲能電池的效率。

        如果PB(t)<0,則儲能電池由于PV、WT發(fā)電量不足而進(jìn)行放電。儲能電池放電時,荷電狀態(tài)

        VSOCB(t)=VSOCB(t-1)×(1-σ)+

        [PWT(t)+PPV(t)-PL(t)]/ηb.

        (6)

        為了防止儲能電池因?yàn)楹呻姞顟B(tài)不匹配,造成設(shè)備環(huán)流,影響使用壽命,每個規(guī)劃周期開始(t=t0)和結(jié)束(t=tm)時的儲能電池荷電狀態(tài)應(yīng)該相等,即

        VSOCB(t0)=VSOCB(tm).

        (7)

        為了防止每個儲能電池模組使用壽命減少,儲能電池充放電限制為:

        (8)

        式中:Ei(t)為儲能電池模組i儲存電量;Eimax、Eimin分別為儲能電池模組i儲存的最大、最小電能;VSOCmax、VSOCmin分別為電池荷電數(shù)量的最大、最小值;Nbat為儲能電池模組的數(shù)量。每個儲能電池模組的最大容量和最小容量存在以下關(guān)系:

        Eimin=(1-VDOD)×Eimax.

        (9)

        式中VDOD為每個儲能電池模組允許放電深度。由于電池不能同時充電和放電,需要在線性模型上加如下限制:

        (10)

        式中:IBch(t)、IBdis(t)分別為儲能電池模組在t時間段內(nèi)的充電和放電狀態(tài);PBch(t)、PBdis(t)分別為儲能電池模組在t時間段內(nèi)的充、放電功率;H是一個大于儲能電池模組容量的正數(shù),因?yàn)殡姵夭荒芡瑫r充電和放電,本文設(shè)置H為200 kW。

        為防止儲能電池模組損壞,需要對電池的充放電速率進(jìn)行限制:

        (11)

        式中uBch、uBdis分別為儲能電池模組充、放電速率。如果一個電池在t時間段內(nèi)放電,需要其在這一段時間內(nèi)有充足的荷電量。

        2 DR經(jīng)濟(jì)優(yōu)化方法

        2.1 可調(diào)度負(fù)載

        儲能系統(tǒng)用于維持微電網(wǎng)中PV、WT系統(tǒng)輸出電能與負(fù)載消耗電能之間的供需平衡。當(dāng)儲能電池模組達(dá)到荷電狀態(tài)上下限,無法為微電網(wǎng)提供平衡所需的電能時,為了平衡發(fā)電側(cè)與用電側(cè)之間電量供需平衡,本文提出一種采用DR算法對風(fēng)光儲微電網(wǎng)配置進(jìn)行規(guī)模優(yōu)化的方法。

        為了實(shí)現(xiàn)DR優(yōu)化,需保證可調(diào)度負(fù)載在規(guī)定時間段內(nèi)連續(xù)運(yùn)行,可調(diào)度負(fù)載運(yùn)行狀態(tài)可表示為

        (12)

        式中:Fk(t)為t時間段內(nèi)第k個可調(diào)度負(fù)載的投/切狀態(tài);Sk為第k個可調(diào)度負(fù)載運(yùn)行時長;t0k為第k個可調(diào)度負(fù)載初始運(yùn)行時間段;tmk為第k個可調(diào)度負(fù)載運(yùn)行最長時間對應(yīng)時間段。

        為了使風(fēng)光儲微電網(wǎng)系統(tǒng)穩(wěn)定,需要平衡微電網(wǎng)內(nèi)部功率,即總用電功率約等于總發(fā)電功率。在每一個時間段內(nèi)可調(diào)度負(fù)載和不可調(diào)度負(fù)載消耗的電能加上儲能系統(tǒng)充電的電能,等于PV和WT提供的電能加上儲能系統(tǒng)的放電電能,即

        Ploadncl(t)+Ploadcl(t)+PBch(t)+Ploaddump(t)=

        PPV(t)+PWT(t)+PBdis(t),?t.

        (13)

        式中Ploadncl(t)、Ploadcl(t)、PBch(t)、Ploaddump(t)、PBdis(t)分別為不可調(diào)度負(fù)載功率、可調(diào)度負(fù)載功率、儲能電池充電電功率、多余負(fù)荷功率、儲能電池放電功率。

        2.2 可調(diào)度負(fù)載成本

        第k個可調(diào)度負(fù)載成本TUCk包括采購、安裝和調(diào)試的初始成本(Ck),重置成本(Pk),運(yùn)行維護(hù)成本(Mk)及剩余價值(Vk)??杀硎緸?/p>

        TUCk=Ck+Pk+Mk-Vk.

        (14)

        為了將初始成本轉(zhuǎn)換為年度成本,本文使用資本回收系數(shù)CRF(i,n):

        (15)

        式中:i為利率;n為可調(diào)度負(fù)載可運(yùn)行年限。第k個可調(diào)度負(fù)載年初始成本

        CAk=Ck×CRF(i,n).

        (16)

        第k個可調(diào)度負(fù)載年重置成本

        (17)

        式中nk為第k個可調(diào)度負(fù)載的可運(yùn)行年限。

        第k個可調(diào)度負(fù)載的剩余價值(殘值)

        (18)

        第k個可調(diào)度負(fù)載的年單位成本

        TAUCk=CAk+PAk+Mk-VAk.

        (19)

        第k個可調(diào)度負(fù)載的凈現(xiàn)成本

        NPCUk=TAUCk/CRF(i,n).

        (20)

        2.3 DR優(yōu)化過程

        采用DR配置風(fēng)光儲微電網(wǎng)時,規(guī)模優(yōu)化模型輸入數(shù)據(jù)包括氣象、負(fù)荷、儲能電池狀態(tài)和可調(diào)度負(fù)載的經(jīng)濟(jì)參數(shù),DR優(yōu)化模型是由能量管理系統(tǒng)(energy manage system,EMS)進(jìn)行聯(lián)合調(diào)度的MILP模型。DR優(yōu)化模型目標(biāo)是在風(fēng)光儲微電網(wǎng)總壽命周期內(nèi)使微電網(wǎng)總凈現(xiàn)成本最小,DR優(yōu)化模型目標(biāo)函數(shù)

        (21)

        式中:Nk為第k個可調(diào)度負(fù)載的數(shù)量/容量;Batt表示儲能,Inv表示逆變器。

        DR優(yōu)化模型的制約因素包括風(fēng)光儲微電網(wǎng)內(nèi)物理約束、能量平衡約束、可靠性約束和DR約束。DR優(yōu)化模型通過EMS獲得可調(diào)度負(fù)載最佳運(yùn)行時間表。EMS按照DR優(yōu)化模型對風(fēng)光儲微電網(wǎng)各設(shè)備進(jìn)行最優(yōu)功率配置。

        DR優(yōu)化過程如圖2所示。

        圖2 風(fēng)光儲微電網(wǎng)配置規(guī)模優(yōu)化過程Fig.2 Optimization process for configuration scale of wind and solar energy storage microgrid

        3 算例分析

        本文以我國中部某地區(qū)風(fēng)光儲微電網(wǎng)為研究對象,該微電網(wǎng)設(shè)計(jì)25年使用壽命,額定裝機(jī)容量為500 kVA。該地區(qū)太陽光輻射及風(fēng)速分布?xì)庀髷?shù)據(jù)如圖3所示。

        圖3 中部某地區(qū)氣象數(shù)據(jù)Fig.3 Meteorological data of a region in central China

        根據(jù)風(fēng)光儲微電網(wǎng)樣本數(shù)據(jù),設(shè)置負(fù)載功率日變化率和小時變化率分別假設(shè)為20%和15%。風(fēng)光儲微電網(wǎng)中負(fù)載包括:4個可調(diào)度設(shè)備,總耗電量為3.95 kWh/d(約占總耗電量的7.5%);不可調(diào)度的設(shè)備,耗電量為47.89 kWh/d。對可調(diào)度負(fù)載進(jìn)行運(yùn)行規(guī)劃時間段設(shè)置為15 min,1日內(nèi)有96個時間段,每個可調(diào)度負(fù)載數(shù)據(jù)見表1,其中時間單位為本文規(guī)定的時間段單位。風(fēng)光儲微電網(wǎng)各組件的年單位成本和凈現(xiàn)成本費(fèi)用見表2。

        表1 可調(diào)度負(fù)載數(shù)據(jù)Tab.1 Dispatchable load data

        表2 微電網(wǎng)組件的年單位成本和凈現(xiàn)成本費(fèi)用Tab.2 Annual unit cost and net present cost of microgrid components 元

        本文采用GAMS和HOMER軟件對風(fēng)光儲微電網(wǎng)進(jìn)行建模仿真及對DR優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行分析。DR優(yōu)化前后,風(fēng)光儲微電網(wǎng)各組件規(guī)模對比見表3。

        表3 微電網(wǎng)組件規(guī)模優(yōu)化結(jié)果Tab.3 Scale optimization results of microgrid components

        根據(jù)表3可知:DR優(yōu)化后,儲能電池容量和并網(wǎng)逆變器功率大幅減少。這是由于發(fā)電側(cè)和用電側(cè)電能接近及負(fù)載功率峰值下降。風(fēng)光儲微電網(wǎng)各組件的凈現(xiàn)成本和微電網(wǎng)的總凈現(xiàn)成本見表4。

        表4 微電網(wǎng)組件規(guī)模優(yōu)化結(jié)果Tab.4 Scale optimization results of microgrid components 元

        根據(jù)表4可知:DR優(yōu)化后,光伏配置容量減少了1.8%,儲能配置容量減少了35.6%,并網(wǎng)逆變器數(shù)量減少了35%,微電網(wǎng)總凈現(xiàn)成本下降了17.1%(包括投資、維護(hù)和維修成本以及重置成本)。

        圖4為DR優(yōu)化前后,典型日1日內(nèi)負(fù)載功率對比曲線。

        圖4 DR優(yōu)化前后負(fù)載功率對比波形Fig.4 Comparison waveforms of load power before and after DR optimization

        根據(jù)圖4可知:DR優(yōu)化前時負(fù)載功率峰值為6.5 kW和1.2 kW,DR優(yōu)化后負(fù)載功率峰值為3.9 kW和1.1 kW。使用本文所提DR優(yōu)化可顯著減少峰值負(fù)荷。

        4 結(jié)束語

        本文提出一種基于需求側(cè)響應(yīng)的風(fēng)光儲微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化方法,使發(fā)電側(cè)功率與用電側(cè)功率達(dá)到動態(tài)平衡,有效減少風(fēng)光儲微電網(wǎng)中各組件規(guī)模以及成本,提高了微電網(wǎng)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性水平。

        測試結(jié)果表明:使用本文所提DR優(yōu)化方法后,風(fēng)光儲微電網(wǎng)各組件容量、數(shù)量及能源供應(yīng)成本顯著減少。本文策略可顯著減少峰值負(fù)荷,通過可控負(fù)載向發(fā)電過剩區(qū)間轉(zhuǎn)移使得發(fā)電側(cè)和用電側(cè)電能更為接近。

        在較高的可調(diào)度負(fù)載百分比下,使用本文所提DR優(yōu)化算法的作用將會更加明顯,具有一定工程應(yīng)用意義。

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