中國三峽新能源（集團(tuán)）股份有限公司甘肅分公司 肖俊元 蘇東妹

1 引言

隨著全球?qū)p少碳排放和可持續(xù)發(fā)展的呼吁日益增加，電網(wǎng)系統(tǒng)的能源優(yōu)化和碳排放控制成為關(guān)注的焦點(diǎn)。本文旨在研究電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲(chǔ)優(yōu)化調(diào)度問題，綜合考慮碳排放目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的高效、可靠和環(huán)保運(yùn)行。

2 電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲(chǔ)優(yōu)化模型

2.1 問題描述和假設(shè)

優(yōu)化調(diào)度電網(wǎng)的源、網(wǎng)、荷、儲(chǔ)的運(yùn)行是提高電力系統(tǒng)效率和可靠性的重要任務(wù)。然而，在考慮碳排放目標(biāo)的背景下，如何實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度是一個(gè)復(fù)雜的問題。本文主要關(guān)注兩方面問題。一方面是最小化電網(wǎng)的碳排放量，并在保證電力供需平衡的前提下實(shí)現(xiàn)源、網(wǎng)、荷、儲(chǔ)的優(yōu)化調(diào)度，另一方面是處理電網(wǎng)的物理約束條件，包括輸電線路容量、變壓器容量等限制?；诖?，做出如下假設(shè)：電網(wǎng)中的源、網(wǎng)、荷、儲(chǔ)之間的關(guān)系是靜態(tài)的，即不考慮短期變化和動(dòng)態(tài)調(diào)度；電力需求是已知的，并且變化較為平穩(wěn)；電網(wǎng)的物理約束條件是已知的，并且不會(huì)發(fā)生變化。

通過以上問題描述和假設(shè)，建立一個(gè)可行的電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲(chǔ)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)碳排放目標(biāo)和電力供需平衡的優(yōu)化調(diào)度。

2.2 目標(biāo)函數(shù)的建立

在電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲(chǔ)優(yōu)化調(diào)度中，其目標(biāo)是在保證電力供需平衡的前提下，最小化電網(wǎng)的碳排放量。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，建立以下目標(biāo)函數(shù)（考慮碳排放目標(biāo)）：

式中，T為調(diào)度的時(shí)間段數(shù)；N 為電網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)；M 為發(fā)電設(shè)備的數(shù)目；K 為儲(chǔ)能設(shè)備的數(shù)目；Cijkt為節(jié)點(diǎn)i 在時(shí)刻t 通過發(fā)電設(shè)備j 和儲(chǔ)能設(shè)備k的單位功率所產(chǎn)生的碳排放量；Pijkt為節(jié)點(diǎn)i 在時(shí)刻t 通過發(fā)電設(shè)備j 和儲(chǔ)能設(shè)備k 的功率。

該目標(biāo)函數(shù)的含義是對(duì)所有節(jié)點(diǎn)、發(fā)電設(shè)備、儲(chǔ)能設(shè)備和時(shí)間段內(nèi)的碳排放量進(jìn)行累加，并最小化總碳排放量。

2.3 約束條件的定義

在電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲(chǔ)優(yōu)化調(diào)度問題中，需要定義一系列約束條件，以保證電力供需平衡，滿足電網(wǎng)的物理約束和設(shè)備的運(yùn)行限制。

電力供需平衡約束：

式中，Pijkt為節(jié)點(diǎn)i 在時(shí)刻t 通過發(fā)電設(shè)備j 和儲(chǔ)能設(shè)備k 的功率；Pijlt為節(jié)點(diǎn)i 在時(shí)刻t 通過發(fā)電設(shè)備j 和負(fù)荷l 的功率；Pijxt為節(jié)點(diǎn)i 在時(shí)刻t 的外部電力輸入功率；Dit為節(jié)點(diǎn)i 在時(shí)刻t 的電力需求。

該約束條件保證電力供應(yīng)和需求之間的平衡。

發(fā)電設(shè)備運(yùn)行約束：

該約束條件確保發(fā)電設(shè)備的功率在合理范圍內(nèi)。

線路功率限制約束：

節(jié)點(diǎn)電壓限制約束：

以上約束條件的定義可以確保優(yōu)化調(diào)度方案滿足電力供需平衡、電網(wǎng)物理約束和設(shè)備運(yùn)行限制，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行和碳排放目標(biāo)。

3 數(shù)據(jù)收集和處理

3.1 數(shù)據(jù)來源和獲取

從電網(wǎng)運(yùn)營記錄、監(jiān)測(cè)設(shè)備或歷史數(shù)據(jù)庫中獲取電力系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括發(fā)電設(shè)備的運(yùn)行情況、負(fù)荷數(shù)據(jù)、儲(chǔ)能設(shè)備的狀態(tài)等。通過安裝傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備，實(shí)時(shí)采集電網(wǎng)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的電流、電壓、功率等數(shù)據(jù)。獲取能源市場(chǎng)的數(shù)據(jù)，包括電力價(jià)格、電力交易數(shù)據(jù)等[1]。在數(shù)據(jù)獲取過程中，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性較為重要,采集到的數(shù)據(jù)應(yīng)包括足夠的時(shí)間范圍和空間范圍，充分反映電網(wǎng)的運(yùn)行特征和變化情況。

3.2 數(shù)據(jù)處理和預(yù)處理方法

數(shù)據(jù)獲取后，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和預(yù)處理，以便在優(yōu)化調(diào)度模型中使用。包括數(shù)據(jù)清洗、插值、平滑等處理方法，消除數(shù)據(jù)中的噪聲和不完整性，并使其適合模型的使用。

3.3 數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性驗(yàn)證

為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，在數(shù)據(jù)收集和處理過程中需要進(jìn)行驗(yàn)證，見表1。

表1 數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性驗(yàn)證的方法

4 算法和優(yōu)化方法

4.1 基于啟發(fā)式算法的優(yōu)化方法

啟發(fā)式算法是一類基于經(jīng)驗(yàn)和啟發(fā)式規(guī)則的優(yōu)化方法，能夠在大規(guī)模、復(fù)雜的問題中尋找近似最優(yōu)解。常見的啟發(fā)式算法包括遺傳算法（GA）、粒子群優(yōu)化算法（PSO）、模擬退火算法（SA）等。

4.2 算法的流程和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)

具體實(shí)現(xiàn)啟發(fā)式算法的流程可以根據(jù)問題的特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，一般的步驟如圖1所示。

圖1 啟發(fā)式算法的流程

4.3 算法的收斂性和有效性分析

收斂性分析：監(jiān)測(cè)目標(biāo)函數(shù)值的變化情況，檢查算法是否能夠逐步接近最優(yōu)解，繪制收斂曲線或計(jì)算收斂速度評(píng)估算法的收斂性能[2]。

效果對(duì)比：將啟發(fā)式算法與其他優(yōu)化方法進(jìn)行對(duì)比，例如傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法或其他啟發(fā)式算法，比較其最優(yōu)解質(zhì)量、計(jì)算時(shí)間和搜索效率，以評(píng)估啟發(fā)式算法的有效性[3]。

5 案例研究和結(jié)果分析

5.1 案例描述和參數(shù)設(shè)置

某個(gè)城市的電網(wǎng)系統(tǒng)具體參數(shù)，將用于建立電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲(chǔ)優(yōu)化調(diào)度模型，并進(jìn)行后續(xù)的優(yōu)化和分析。

一是城市電網(wǎng)的供電能力：電網(wǎng)的供電能力為100MW，表示系統(tǒng)的最大供電容量。二是城市的負(fù)荷需求曲線：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)模型確定了一周內(nèi)每小時(shí)的負(fù)荷需求曲線，描述該城市在不同時(shí)間段的負(fù)荷需求量。三是可再生能源發(fā)電：擁有一座風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)，其容量為50MW。風(fēng)力發(fā)電量隨風(fēng)速的變化而變化，可以通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)獲得。四是儲(chǔ)能系統(tǒng)：擁有一座儲(chǔ)能站，其儲(chǔ)能容量為30MWh，最大充放電功率為10MW。儲(chǔ)能系統(tǒng)可以在電網(wǎng)需求高峰時(shí)段進(jìn)行儲(chǔ)能和釋放儲(chǔ)能，平衡電網(wǎng)的供需差異。五是發(fā)電機(jī)組：城市配備了兩臺(tái)發(fā)電機(jī)組，分別為燃?xì)廨啓C(jī)和蒸汽輪機(jī)。燃?xì)廨啓C(jī)的容量為60MW，蒸汽輪機(jī)的容量為80MW。這些發(fā)電機(jī)組可以根據(jù)電網(wǎng)需求和市場(chǎng)條件進(jìn)行運(yùn)行和調(diào)度。

5.2 優(yōu)化結(jié)果分析

根據(jù)以上參數(shù)設(shè)置，使用所建立的優(yōu)化模型進(jìn)行電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲(chǔ)優(yōu)化調(diào)度。通過運(yùn)行優(yōu)化算法，得到優(yōu)化結(jié)果后，分析如下。一是負(fù)荷滿足率：分析優(yōu)化結(jié)果中負(fù)荷滿足率，即城市負(fù)荷需求被滿足的程度。通過對(duì)比優(yōu)化前后的負(fù)荷滿足率，評(píng)估優(yōu)化的效果。二是發(fā)電機(jī)組和儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)：分析優(yōu)化結(jié)果中發(fā)電機(jī)組和儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，包括發(fā)電機(jī)組的出力、儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電功率等。解釋各設(shè)備的調(diào)度策略，如何合理分配發(fā)電機(jī)組的出力和儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電。三是能源利用效率：計(jì)算優(yōu)化結(jié)果中的能源利用效率，即發(fā)電機(jī)組和儲(chǔ)能系統(tǒng)的利用率。分析優(yōu)化調(diào)度是否能夠充分利用可再生能源和儲(chǔ)能系統(tǒng)，提高能源的利用效率。

5.3 碳排放目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)效果評(píng)估

在優(yōu)化目標(biāo)中考慮碳排放目標(biāo)時(shí)，可以對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行碳排放目標(biāo)效果評(píng)估，分析優(yōu)化結(jié)果中的碳排放量，與設(shè)定的碳排放目標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，并評(píng)估優(yōu)化調(diào)度對(duì)碳減排的效果[4]。

5.4 對(duì)比試驗(yàn)和敏感性分析

為了進(jìn)一步評(píng)估優(yōu)化算法的性能和穩(wěn)定性，可以進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)和敏感性分析。

對(duì)比試驗(yàn)：與其他優(yōu)化方法進(jìn)行對(duì)比，例如傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法或其他啟發(fā)式算法。比較其在相同案例下的優(yōu)化結(jié)果、計(jì)算時(shí)間和收斂速度。通過對(duì)比試驗(yàn)，可以評(píng)估基于啟發(fā)式算法的優(yōu)化方法的優(yōu)越性。

敏感性分析：對(duì)算法的參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，評(píng)估參數(shù)變化對(duì)優(yōu)化結(jié)果的影響?？梢哉{(diào)整參數(shù)，例如儲(chǔ)能容量、風(fēng)力發(fā)電容量等，觀察優(yōu)化結(jié)果的變化情況，有利于了解參數(shù)對(duì)最優(yōu)解的敏感程度，進(jìn)一步優(yōu)化參數(shù)的選擇[5]。

綜合對(duì)比試驗(yàn)和敏感性分析的結(jié)果，評(píng)估優(yōu)化算法在電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲(chǔ)優(yōu)化調(diào)度問題中的性能和穩(wěn)定性,可以為實(shí)際電網(wǎng)運(yùn)營提供指導(dǎo)，并為未來的研究提出改進(jìn)和優(yōu)化的方向。

6 結(jié)語

在考慮碳排放目標(biāo)的情況下，使用基于啟發(fā)式算法的優(yōu)化方法成功實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)源網(wǎng)荷儲(chǔ)的優(yōu)化調(diào)度。優(yōu)化調(diào)度能夠合理分配發(fā)電機(jī)組和儲(chǔ)能系統(tǒng)的出力，滿足城市的負(fù)荷需求，并且能夠利用可再生能源和儲(chǔ)能系統(tǒng)。在優(yōu)化結(jié)果中，發(fā)電機(jī)組和儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)得到了有效調(diào)度，提高了能源利用效率，實(shí)現(xiàn)了碳減排目標(biāo)。

優(yōu)化調(diào)度能夠解決電網(wǎng)供需不平衡的問題，確保城市負(fù)荷需求得到滿足，提高了電網(wǎng)的可靠性和穩(wěn)定性。通過合理調(diào)度發(fā)電機(jī)組和儲(chǔ)能系統(tǒng)，優(yōu)化調(diào)度能夠盡可能地利用可再生能源和儲(chǔ)能系統(tǒng)，減少了對(duì)傳統(tǒng)能源的依賴，促進(jìn)了可持續(xù)能源的應(yīng)用?？紤]碳排放目標(biāo)的優(yōu)化調(diào)度，能夠有效減少碳排放量，有利于城市的低碳發(fā)展和環(huán)境保護(hù)。

研究中使用的數(shù)據(jù)來源和處理方法可能存在一定的誤差和不確定性。因此，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性是一個(gè)重要的改進(jìn)方向。此外，基于啟發(fā)式算法的優(yōu)化方法在本研究中取得了良好的效果，但仍有進(jìn)一步改進(jìn)的空間。例如，可以嘗試結(jié)合多種優(yōu)化算法，引入更多的問題特定的啟發(fā)式規(guī)則，提高算法的搜索效率和收斂速度。