史麥瑞， 宋嘉霖， 王晨宇， 隋雨伯， 張?zhí)礻?yáng)

（遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院， 遼寧 葫蘆島 125000）

0 引言

微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度是指滿足各種約束條件下，以運(yùn)行成本最小和環(huán)境保護(hù)成本最小為目標(biāo)函數(shù)，合理安排不同的電源出力，從而降低運(yùn)行成本與污染物排放，使微電網(wǎng)擁有更高的可靠性與發(fā)電效率，實(shí)現(xiàn)不同目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化[1]。

1 微電網(wǎng)中各電源數(shù)學(xué)模型

微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)一般包括光伏陣列（PV）、風(fēng)力發(fā)電機(jī)（WT）、燃?xì)廨啓C(jī)（MT）、儲(chǔ)能裝置（ES）和柴油發(fā)電機(jī)（DE）等[2]。

1.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)模型

式中：PWT為風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率；Vci、Vco和Vr分別為切入、切出風(fēng)速以及額定風(fēng)速；Pr為額定輸出共功率；系數(shù)

1.2 光伏陣列模型

式中：PPV為光伏發(fā)電機(jī)功率；PSTC為最大輸出功率，k為光照系數(shù)；T為陣列表面溫度；TSTC為陣列參考溫度；G為光照強(qiáng)度，GSTC為光照強(qiáng)度。

1.3 微型燃?xì)廨啓C(jī)模型

式中：PMT為燃?xì)廨啓C(jī)功率；ηMT（t）為t時(shí)間內(nèi)輸出效率；PMT（t）為t 時(shí)間內(nèi)的輸出功率。

1.4 蓄電池模型

放電時(shí)，電池t時(shí)刻的能量可用式（4）計(jì)算：

充電時(shí)，電池剩余能量為：

式中：SOC為蓄電池剩余電量；PES為蓄電池功率，放電時(shí)為正值，充電時(shí)為負(fù)值；ηC、ηD分別為示蓄電池充、放電的效率。

1.5 柴油發(fā)電機(jī)模型

式中：CDE為柴油發(fā)電機(jī)發(fā)電成本；PDE為柴油發(fā)電機(jī)的輸出功率；a、b和c分別為發(fā)電機(jī)的發(fā)電成本系數(shù)。

2 微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

2.1.1 微電網(wǎng)的運(yùn)行成本

式中：f1為總成本，即各電源運(yùn)維成本之和。

2.1.2 微電網(wǎng)的環(huán)境保護(hù)成本

式中：CGRID.EN（t）為大電網(wǎng)處理污染物的成本；γgrid，k為產(chǎn)生的k類污染物排放量；Ck為處理k類污染物的成本系數(shù)。

可得到最終目標(biāo)函數(shù)：

2.2 約束條件

2.2.1 功率平衡約束

式中：PL為微電網(wǎng)負(fù)荷的總功率；Pgrid為微電網(wǎng)功率；PES為蓄電池功率。

2.2.2 各電源出力約束

柴油發(fā)電機(jī)、微型燃?xì)廨啓C(jī)需滿足：

式中：P1、P2分別為對(duì)應(yīng)柴油發(fā)電機(jī)、微型燃?xì)廨啓C(jī)出力的上下限；r1、r2為對(duì)應(yīng)柴油發(fā)電機(jī)、微型燃?xì)廨啓C(jī)的爬坡功率上限。

蓄電池需滿足：

式中：P3，min、P3，max分別為蓄電池出力上、下限，功率輸入時(shí)為正，輸出時(shí)為負(fù)；SOC，max、SOC，min分別為t時(shí)刻儲(chǔ)能容量的上、下限。

3 變異PSO 算法

粒子群算法雖然有著收斂速度快、可調(diào)參數(shù)少等優(yōu)點(diǎn)[3]，但用于微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度時(shí)，容易陷入局部最優(yōu)解，使優(yōu)化結(jié)果的精準(zhǔn)性受限。針對(duì)此問(wèn)題，本文在PSO 算法中引入類似遺傳算法的變異操作，改進(jìn)慣性因子，在粒子每次更新之后都以一定概率初始化，實(shí)現(xiàn)慣性因子的實(shí)時(shí)更新，使粒子能夠跳出先前搜索到的最優(yōu)值，并在更大的區(qū)域中展開(kāi)搜索，提高了算法尋得最優(yōu)值的可能性。

4 模型結(jié)果與驗(yàn)證

4.1 算例參數(shù)

微電網(wǎng)中各個(gè)電源運(yùn)行參數(shù)與成本如表1 所示。

表1 各電源參數(shù)

各個(gè)電源污染物排放系數(shù)及成本如表2 所示。

表2 污染物排放系數(shù)及處理費(fèi)用

蓄電池的儲(chǔ)能參數(shù)如表3 所示。

表3 蓄電池儲(chǔ)能參數(shù)

4.2 算例結(jié)果與分析

4.2.1 模型日負(fù)荷曲線

用Matlab 軟件編程，得到該微電網(wǎng)模型的風(fēng)、光日負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線，如圖1 所示。

圖1 微電網(wǎng)及風(fēng)、光日負(fù)荷曲線

4.2.2 PSO 與改進(jìn)PSO 的比較

運(yùn)行傳統(tǒng)PSO 與改進(jìn)后的PSO，可得兩種算法下多目標(biāo)優(yōu)化可行解的分布情況，如圖2、圖3 所示。

圖2 傳統(tǒng)PSO 算法可行解的分布情況

圖3 改進(jìn)PSO 算法可行解的分布情況

在迭代次數(shù)均為100 次的情況下，改進(jìn)的PSO算法的非支配解的個(gè)數(shù)明顯多于傳統(tǒng)PSO 算法，即變異PSO 算法擁有更多的可以在多目標(biāo)優(yōu)化上達(dá)到更優(yōu)的解。同時(shí)，改進(jìn)后的算法可行解對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)明顯成本更低，意味著用于微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度，其運(yùn)行成本和環(huán)境保護(hù)成本會(huì)更低。

4.2.3 優(yōu)化調(diào)度結(jié)果

微電網(wǎng)負(fù)荷對(duì)應(yīng)向大電網(wǎng)買(mǎi)電售電價(jià)格如圖4所示，微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型求解如圖5 所示。

圖4 不同負(fù)荷對(duì)應(yīng)向大電網(wǎng)買(mǎi)電售電價(jià)格

圖5 優(yōu)化調(diào)度結(jié)果

4.2.4 優(yōu)化結(jié)果分析

00：00—04：00，微電網(wǎng)負(fù)荷需求低，WT 持續(xù)出力，但功率受限，此時(shí)電價(jià)最低，購(gòu)得電為蓄電池充電。05：00—10：00，微電網(wǎng)負(fù)荷呈上升趨勢(shì)，PV、WT 出力受限，需從大電網(wǎng)中購(gòu)電以滿足負(fù)荷需求。11：00—14：00，光伏出力增大到最大值，同時(shí)微電網(wǎng)符合需求減少。14：00—15：00 購(gòu)電價(jià)格達(dá)到最低點(diǎn)，期間向電網(wǎng)購(gòu)電用于蓄電池充電。15：00—20：00，電網(wǎng)售電價(jià)格較低，WT 和PV 出力減小，蓄電池利用此前所積累的電能出力，同時(shí)，從大電網(wǎng)中購(gòu)電以滿足負(fù)荷需求。20：00—24：00，微電網(wǎng)將剩余的電能回售給大電網(wǎng)以提升經(jīng)濟(jì)效益，完成一天的調(diào)度。

在整個(gè)調(diào)度期間，蓄電池起到調(diào)節(jié)作用，在電網(wǎng)售電價(jià)格較低時(shí)買(mǎi)電充電，在售電價(jià)格較高時(shí)放電出力，降低了經(jīng)濟(jì)與環(huán)保成本。由于WT 和PV 出力不穩(wěn)定，因此，整個(gè)調(diào)度期間MT 和DE 同時(shí)出力滿足負(fù)荷需求，但大多時(shí)間DE 出力少于MT，這是因?yàn)镈E的污染物排放系數(shù)遠(yuǎn)高于MT，所排放的SO2和NO2對(duì)環(huán)境污染大且治理費(fèi)用高。但當(dāng)微電網(wǎng)負(fù)荷需求增大的同時(shí)、PV 和WT 出力受限時(shí)，因DE 的發(fā)電成本較低，會(huì)優(yōu)先為微電網(wǎng)供電。

5 結(jié)語(yǔ)

本文以微電網(wǎng)的運(yùn)行成本與環(huán)境保護(hù)成本為目標(biāo)函數(shù)，用改進(jìn)后的變異PSO 算法建立并網(wǎng)模式下多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，通過(guò)對(duì)其進(jìn)行仿真分析，驗(yàn)證了變異PSO 算法的可行性，并得出結(jié)論：改進(jìn)后的變異PSO 算法優(yōu)于傳統(tǒng)PSO 算法，用于微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度能夠有效減小電網(wǎng)的運(yùn)行成本與環(huán)境保護(hù)成本，提高了微電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性與環(huán)保性。

本文中的各個(gè)電源出力在實(shí)際情況下可能更為復(fù)雜，如風(fēng)光出力受天氣因素影響，實(shí)際數(shù)據(jù)復(fù)雜多變，未來(lái)應(yīng)針對(duì)各個(gè)電源在自然條件下出力的情況展開(kāi)更多預(yù)測(cè)研究，采用更多高精度預(yù)測(cè)方法，提高優(yōu)化調(diào)度的精準(zhǔn)性。