三峽大學(xué)電氣與新能源學(xué)院 余 坤

0 引言

電能的需求逐漸擴大，傳統(tǒng)能源被消耗的越來越多，發(fā)展新能源是一件很緊急的任務(wù)。風(fēng)力發(fā)電和太陽能發(fā)電這種情節(jié)的能源，越來越受到廣泛的追求，當前對于高效、清潔的能源的需求越來越迫切。分布式發(fā)電就為了解決這一問題而產(chǎn)生，以光伏和風(fēng)電為主藥的清潔能源。分布式發(fā)電具有排放污染氣體低、能源利用效率高、損耗低和安裝靈活等優(yōu)點[1]。但出力的隨機性和間歇性的分布式能源具有的特性，在大規(guī)模并網(wǎng)的時候，會對電網(wǎng)的造成極大的沖擊，降低了電網(wǎng)的運行的穩(wěn)定性、可靠性和安全性[2-4]。

研究人員已經(jīng)對微電網(wǎng)系統(tǒng)相關(guān)問題做出了諸多研究，文獻[1]研究了在微網(wǎng)中接入蓄電池，通過優(yōu)化發(fā)現(xiàn)了光伏和蓄電池的搭配組合可以極大保證光伏的輸出。文獻[2]通過動態(tài)規(guī)劃的方法分析了風(fēng)電和光伏對蓄電池容量的影響。文獻[3-4]研究了含有多種形式能源的微電網(wǎng)經(jīng)濟調(diào)度的問題，但文獻[4]僅僅解決了負荷的經(jīng)濟分配問題；文獻[5]分析了風(fēng)電、光伏以及水電之間的搭配互相補充的方案。

本文針對含有風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、配電網(wǎng)、蓄電池等分布式電源的微電網(wǎng)。首先對微電網(wǎng)經(jīng)濟性評估，然后建立各種微電源的發(fā)電模型及特性和各種經(jīng)濟成本的計算方法；再針對不同的調(diào)度方案分析各調(diào)度策略的經(jīng)濟性；然后建立了微電網(wǎng)日前優(yōu)化調(diào)度模型。

1 模型建立

本文假設(shè)負荷預(yù)測、風(fēng)機和光伏未來出力預(yù)測精度很高，可以忽略實際產(chǎn)生的偏差，并且盡可能使用新能源的電能。

式中，分別為蓄電池時段的SOC狀態(tài)及其上、下限值。即當SOC到達電池最大值()時，電池停止充電；當SOC到達最小值()時，電池停止放電。蓄電池每時刻的荷電狀態(tài):

式中，S0表示蓄電池的運行之前的荷電值，Pcha, i、Pdis, i為表示蓄電池在第i時段的充放電效率，單位kW，B3、B4為充放電狀態(tài)。滿足

蓄電池在的初始能量在運行的周期范圍內(nèi)要余最終荷電狀態(tài)相同：

為了盡量使蓄電池壽命延長不產(chǎn)生重大的損壞，最大充放電電流因為額定容量的20%，即：

式中，Eb表示蓄電池的容量，單位：kWh。

蓄電池充放電狀態(tài)對電池壽命影響重大，充放電次數(shù)約束如下：

式中，N1、N2分別表示蓄電池充電和放電的次數(shù)限制值。

張全文話不多，心卻很亮。凡是涉及到原則性的問題，他就會變得很嚴肅。張倫小學(xué)時，羨慕大人們抽煙時的瀟灑，會和朋友湊錢買兩毛五一包的小春城抽。“我那次被抓是和一個堂哥一起抽。我們一起找了些煙，躲到包谷地里面抽，結(jié)果還是被我隔壁家的一個哥哥發(fā)現(xiàn)了?！睆埲闹篮?，叫來了家里的至親?！拔覀儍蓚€被抓去堂屋里，全家人——我大爹、二大爹、三大爹、四大爹，一個個就開始和我講道理，公審一樣?！?/p>

2 優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型

2.1 經(jīng)濟性評估方案

當可再生能源全額利用時，系統(tǒng)不存在棄風(fēng)棄光。因此，如果風(fēng)機和光伏產(chǎn)生的電能多于負荷，就必須向主網(wǎng)售電。為此，我們建立如下的數(shù)學(xué)模型。

全天總供電費用F為：

其中Fi為第i個時段微網(wǎng)的供電費用，用(8)式表示：

式中，Pgrid表示主網(wǎng)與微網(wǎng)的交換功率，Pload表示負荷功率，分別表示第i個時段光伏和風(fēng)機注入到微網(wǎng)的電能功率，PG,i表示第i個時刻光伏和風(fēng)機總的發(fā)電功率，Cb,i表示第i個時間段購電電價。

由以下面三種情況確定：

在第二種情況下，負荷從主網(wǎng)購電的價格不會變化，所以負荷平均購電單價不會變化。

2.2 優(yōu)化調(diào)度策略

考慮蓄電池的作用，蓄電池儲存電能與自身額定功率、荷電狀態(tài)、充放電次數(shù)等因素有關(guān)。在可再生能源必須全額利用的前提下，當微網(wǎng)的發(fā)電量大于負荷用電的需求量時，多余的電能只能儲存在蓄電池中或者向主網(wǎng)售出。為盡可能使微網(wǎng)獲得更高利潤或減小損失，當微網(wǎng)的發(fā)電成本與蓄電池放電成本之和低于主網(wǎng)的購電電價時，應(yīng)將多余的電能出售于主網(wǎng)；反之，則應(yīng)將多余的電能儲存在蓄電池中，在主網(wǎng)購電電價高時售出。另外，當主網(wǎng)的售電電價較低且蓄電池仍有儲能空間時，微網(wǎng)也可從主網(wǎng)購電儲存在蓄電池中，待主網(wǎng)購電電價高時售出，此時必須保證微網(wǎng)售電總額大于從主網(wǎng)購電成本與蓄電池放電成本之和。當然，微網(wǎng)與主網(wǎng)的功率交換模式也可能是上述情況下的組合。因此，需要建立了整數(shù)規(guī)劃模型，求解一個最優(yōu)的運行方案。

負荷平均供電單價即為微網(wǎng)全天總供電費用與全天總負荷的比值，如公式（16）所示：

目標函數(shù)：

約束條件：

以上建立了微電網(wǎng)的日前調(diào)度模型。

3 仿真算例

算例采用15min為調(diào)度點，整個調(diào)度周期為24h，風(fēng)力發(fā)電額定功率為250kw，光伏額定功率為150kw，發(fā)電成本分別為0.52元/kWh、0.75元/kWh。假設(shè)不計蓄電池損耗，蓄電池額定容量為300kWh，電池SOC運行范圍為[0.3,0.95]，初始SOC值為0.4，由充電至放電成本為0.2元/kWh，每天的充放電次數(shù)限制均為8次，售電及購電電價如表1所示。

表1 購售電價

由圖2可知，在第0-54個調(diào)度時段（0：00-13：30），新能源能夠滿足負荷的需求，所以主網(wǎng)不需要出力，而且可再生能源必須全額利用，風(fēng)機和光伏發(fā)出的電能在滿足負荷需求以后，必須售給主網(wǎng)。其中0-20個調(diào)度時段（0：00-5：00）光伏還未發(fā)電，其后，光伏開始發(fā)電，但是此時風(fēng)機發(fā)出的電能任然比負荷需求多，所以光伏發(fā)出的電將全部售給主網(wǎng)，多余的風(fēng)電將繼續(xù)售與主網(wǎng)。在第28和36個調(diào)度時段（6：45-9：00），風(fēng)機發(fā)出的電能不能滿足負荷需求，所以光伏補充缺額，但是缺額少于光伏的發(fā)電量，所以光伏還向主網(wǎng)售電，風(fēng)機不再售電。45個調(diào)度周期（11：00）以后風(fēng)電就一直不能滿足負荷需求了，所以風(fēng)機不再向主網(wǎng)售電，光伏補充補充缺額，多余的電售與主網(wǎng)。54-94個調(diào)度時段（13：15-23：30），風(fēng)機和光伏完全不能滿足符合需求，需要從主網(wǎng)中購電，所以圖2中主網(wǎng)輸出功率一直為正，94-96個調(diào)度時刻（23：30-24：00）風(fēng)機又能滿足負荷需求，所以圖2中主網(wǎng)的輸出功率變?yōu)?。

圖1 風(fēng)光及負荷預(yù)測

圖2 風(fēng)光及電網(wǎng)出力

利用matlab計算可得，全天總供電費用為2272.2元，微網(wǎng)的供電單價為0.6880元/kWh，微網(wǎng)向主網(wǎng)的購電單價為0.6658元/kWh，負荷平均購電單價0.4775元/kWh。

圖3 各時段負荷的供電構(gòu)成

在圖3中，蓄電池輸出功率為負值時，表明蓄電池在充電；蓄電池輸出功率為正值時，表明蓄電池在放電。因此，從圖中可知蓄電池的充電次數(shù)為8次，放電次數(shù)為4次。分別計算出蓄電池充電和放電的總電能，兩者相等。說明經(jīng)過一天的運行，蓄電池的最終回到了初始的荷電狀態(tài)。

在圖3中，風(fēng)電和光伏均全額發(fā)電。在1-54個調(diào)度時段（0：00-13：30）中，主網(wǎng)的輸出功率為負值，這是因為風(fēng)電與光伏在這個時間段的總發(fā)電功率大于負荷功率，因此需要向電網(wǎng)售電，以保證可再生能源全額利用，蓄電池在這個時間段里面也三次充電，具體時間分別為5-6個調(diào)度時段（1：00-1：30）、第12個調(diào)度時段（2：45-3：00）以及17-26個調(diào)度時段（4：00-6：30），在這個時間段，售電電價最低，很顯然，儲存電能，待電價升到以后賣出更加劃算；在55-56個調(diào)度時段（13：30-14：00），微網(wǎng)不從主網(wǎng)購電也不向主網(wǎng)售電，而蓄電池向微網(wǎng)注入電能，已補充可再生能源所不能滿足的負荷要求，而在這個及其后面的一段時間，售電電價最高，蓄電池里的電能能獲得更高的利潤，蓄電池此時放電最合理。主網(wǎng)在56個調(diào)度時段后（14：00以后）將一直保持正的輸出功率，即向電網(wǎng)提供電能，這是由于微網(wǎng)中的電能不足，所以需要主網(wǎng)提供電能滿足符合需求；在53-60個調(diào)度時段（13：00-15：00），售電電價再次降低，蓄電池再次充電等待電價升高，等到了第72個調(diào)度時段后（18：00以后），電價再次升高，蓄電池放電，一直到第84個時間段（21：00）電價降低。等到第91個調(diào)度時段后（22：45以后），為了達到初始荷電狀態(tài)，陸續(xù)充電以備第二天應(yīng)用。其余時段雖然也有陸續(xù)的充電放電，主要是為了滿足符合的需求。另外，微網(wǎng)從主網(wǎng)購電和向主網(wǎng)售電的功率都未超過150KW，滿足微網(wǎng)與主網(wǎng)交換功率不超過150KW的約束。

此問中，全天總供電費用為2211.9元，微網(wǎng)平均供電單價0.6683元/kWh。微網(wǎng)從主網(wǎng)購電的平均購電單價為0.6177元/kWh，負荷的平均購電稱本為0.4775元/kWh。

4 結(jié)論

本文結(jié)合分布式電源的特性建立其發(fā)電模型，建立基于分時電價的微電網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)(含有蓄電池)運行的內(nèi)部調(diào)度模型。首先分析了微電網(wǎng)新能源的經(jīng)濟性，其次當微電網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)參與電力市場交易時，以發(fā)電成本最低為目標函數(shù)時，使微電網(wǎng)以低成本，良好環(huán)境效益運行，并利用改進帝國競爭算法對模型進行求解。

[1]趙媛媛,艾芊,余志文,等.考慮多種因素評估的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2014(23):23-30.

[2]王旭冉,郭慶來,孫宏斌,葛懷暢,辛蜀駿,張永旺,趙偉.計及電動汽車充放電負荷的分布式電壓穩(wěn)定監(jiān)控方法[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2015,16:43-49.

[3]邱海偉.基于多目標的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究[D].上海電力學(xué)院,2013.

[4]劉嬌嬌,王致杰,袁建華,等.基于PSO算法的風(fēng)光儲微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究[J].華東電力,2014,42(8):1534-1539.

[5]王金全,黃麗,楊毅.基于多目標粒子群算法的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度[J].電網(wǎng)與清潔能源,2014,30(1):49-54.

[6]苗雨陽.微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究[D].華北電力大學(xué)(保定)華北電力大學(xué),2013.

[7]井天軍,譚元剛,楊明皓.農(nóng)村微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型的建立[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2012,28(14):127-132.

[8]翟云峰,蔣云峰,易國偉,等.基于改進蝙蝠算法的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度[J].電力建設(shè),2015,36(6):103-108.

[9]Xu G,Shang C,Fan S,et al.A Hierarchical Energy Scheduling Framework of Microgrids with Hybrid Energy Storage Systems[J].IEEE Access,2017,PP(99):1-1.

[10]Chen Y,He L,Lu H,et al.Stochastic dominant-subordinate interactive scheduling optimization for interconnected microgrids with considering wind-photovoltaic-based distributed generations under uncertainty[J].Energy,2017,130.

[11]Amicarelli E,Tran T Q,Bacha S.Optimization algorithm for microgrids day-ahead scheduling and aggregator proposal[C]//IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2017 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe.IEEE,2017:1-6.

[12]張金環(huán),安海霞,王永春.基于改進小生境帝國競爭算法的多目標電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[J].華北電力大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2014,41(04):41-47.

[13]翟云峰,易國偉,王亦,李明,周鵬.基于改進帝國競爭算法的微網(wǎng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度[J].電力科學(xué)與工程,2015,31(05):34-41.