考慮負荷聚合商參與下的微網雙層兩階段優(yōu)化調度

王凌云 安 曉 楊 波 張赟寧

(1.三峽大學 電氣與新能源學院,湖北 宜昌 443002;2.國家電網 武漢供電公司,武漢 430015)

隨著電力需求和消費的快速增長,傳統(tǒng)電網的運行方式很難解決潛在的供需失衡問題.而需求響應(demand response,DR)通過減少或轉移高峰時段的用電量,顯著緩解了這一問題,提高了微網運行的可靠性[1-2].中小型負荷也可以通過負荷削減、負荷轉移等方式參與到市場交易中.然而,中小型負荷資源存在響應不確定,分布不集中,負荷彈性水平較低的問題,制約了系統(tǒng)對中小型負荷資源的調用[3].另一方面,隨著能源結構的不斷調整,分布式能源和儲能裝置也逐漸成為負荷資源進入市場的新手段[4-5].因此,如何將需求側資源進行整合以及如何對分布式能源、儲能裝置、負荷資源三者進行協(xié)調,形成資源優(yōu)勢互補,提高系統(tǒng)運行的經濟性,對未來電力市場的發(fā)展具有重要意義.

目前,很多學者都對需求響應進行了分析和研究.文獻[6]對分類負荷模型進行構建,通過源荷互動實現了微網的經濟運行;文獻[7]提出考慮需求響應的市場化經濟調度策略,實時滾動優(yōu)化以保證微網穩(wěn)定經濟運行;文獻[8]對柔性負荷進行調度,提升微網運行的經濟效益;文獻[9]在保證系統(tǒng)穩(wěn)定性的前提下,通過對電源側和負荷側分層建模,提高電力系統(tǒng)運行的經濟性;文獻[10]采用多目標粒子群算法對動態(tài)經濟與需求側管理相結合的模型進行求解,使得微網在滿足客戶端的需求下,達到微網運行經濟最優(yōu);文獻[11]對需求響應的關鍵技術、效益評估、運作機制等進行總結,為需求響應的發(fā)展提供了進一步支撐.

以上研究大多是針對需求響應的應用來進行分析,較少考慮到中小型負荷資源的整合問題,以及微網調度負荷資源的協(xié)調問題.針對此問題,發(fā)達國家出現了一種新的專業(yè)化的需求響應提供商——負荷聚合商[12](load aggregator,LA).LA 不僅可以對負荷資源進行整合,為大量閑置的中小型負荷資源進入市場提供渠道,還可以作為系統(tǒng)和用戶之間進行雙向互動的橋梁,更好地促進源荷側協(xié)調優(yōu)化[13].文獻[14]針對工業(yè)負荷管理問題,引入負荷聚合商對工業(yè)負荷進行整合,有效協(xié)調了系統(tǒng)的經濟性和用戶滿意度問題.文獻[15]通過LA 對空調負荷進行合理調控,充分挖掘了空調負荷的可調潛力.文獻[16]通過引入LA 制定負荷削減合同,建立了源荷互動的雙層優(yōu)化模型,但未對中小型負荷進行詳細分類.

鑒于此,本文針對居民負荷資源閑置問題,建立考慮LA 參與的微網雙層兩階段優(yōu)化調度模型.該模型對居民可控負荷進行分類,并采用LA 與用戶簽訂負荷削減合同的方式進行負荷調用.微網層和LA 層之間通過參數傳遞進行運行狀態(tài)的更新,加強源荷之間的聯系,進一步實現整體利益最優(yōu).然后對模型求解并進行算例分析,對比LA 參與調度前后的微網運行成本以及LA 層兩階段優(yōu)化的結果,驗證本文所提方法的有效性.

1 考慮LA參與下的運營模式構建

1.1 LA的運營機制

LA 的運營機制是通過調用負荷削減合同,對中小型需求響應資源進行整合,并將它們引入市場中.終端負荷在執(zhí)行削減合同時,會在一定程度上影響生活舒適度.另外,LA 在用戶側安裝控制和通信設備,可以加強LA 和用戶之間的交流.結合當前電力市場的發(fā)展情況,中小型負荷資源中的居民負荷雖然分散且較小,但仍具有參與到電力市場的潛力.因此本文主要針對中小負荷中的居民負荷進行研究.為了更直觀地理解LA 的運營機制,將LA 和微網系統(tǒng)的聯系層定義為宏觀層,LA 和用戶之間的聯系層定義為微觀層.在宏觀層面,微網層會通知負荷聚合商各時段需要削減的負荷功率和補償水平等.然后,根據LA的反饋制定第二天各個時段的調度計劃.在微觀層面,每個LA 都擁有一定數量的可控負荷資源,LA 在綜合考慮自身削減成本以及用戶滿意度的條件下,調用合適的削減合同,使得在完成微網層分配指標的同時達到自身利益最大化.LA 的運營機制如圖1 所示.

圖1 LA 的運營機制

1.2 LA對居民負荷分類

居民負荷中的可控負荷具備參與需求響應的能力,其通過與負荷聚合商簽訂合同的形式進行需求響應,并通過LA 進行協(xié)調管理,使分散的居民負荷轉化成規(guī)?；摵?將居民用戶可控負荷(dispatchable loads,DL)進行細化管理,按照其工作時段、時長等劃分為以下兩類.

1)居民用戶可平移負荷(shiftable load,SL):負荷的工作時長固定,但工作時段可調,如洗衣機,洗碗機等.本文取最大負荷量的15%作為高峰時的削減量.

2)居民用戶可中斷負荷(interruptible load,IL):負荷的工作時長、工作時段都可調節(jié),如空調、電扇、熱水器等.本文取最大負荷量的30%作為每小時的削減量.

2 微網雙層優(yōu)化模型

為整合負荷側資源參與系統(tǒng)協(xié)調優(yōu)化,本文構建微網雙層優(yōu)化模型,上層考慮微網側運行成本及污染物排放問題,下層考慮LA 的削減成本及用戶滿意度問題.協(xié)調各微源出力得出最優(yōu)調配,具體模型如下.

2.1 上層微網層優(yōu)化模型

2.1.1 目標函數1(微網運行成本最低)

式中:t為調度時間段;T為調度周期內的總時間段數(本文T選取為24);FDG、FESS、FEX、FLA分別為柴油發(fā)電機成本、儲能單元成本、與大電網的交互成本和負荷聚合商補償成本;αn、βn和γn為第n臺DG 的燃料成本系數;PDG,n(t)為第n臺DG 在t時刻的輸出功率;PESS(t)為在t時刻儲能單元的充放電功率;MDG,n和MESS分別為第n臺DG 和ESS的運行維護成本系數;ρEX,t為購/售電電價;PEX,t為微電網聯絡線上的交互功率,PEX,t＞0 時,ρEX,t取購電電價,PEX,t＜0時,則取售電電價;a是價格系數;c是常數;PLoad,t是t時刻的原始負荷;PLA,t是t時刻LA 被調度的負荷削減功率.

2.1.2 目標函數2(污染物排放最低)

式中:V為污染氣體種類數;Dn,v為柴油發(fā)電機n的污染氣體v的排放量.

2.1.3 約束條件

1)有功功率平衡約束

2)柴油機發(fā)電容量約束

3)蓄電池充放電約束

2.2 下層LA層優(yōu)化模型

通過上層優(yōu)化,微網層通知負荷聚合商各時段所需削減的負荷功率和補償水平.LA 層通過兩階段優(yōu)化的方法,根據對用戶用電特性、用電趨勢的分析,調用合理的負荷削減合同.第一階段:以微網層和LA層制定削減計劃偏差最小為目標函數,得到各時段負荷削減的調度計劃.第二階段:以負荷聚合商的削減成本最小,用戶滿意度最高為目標,調動儲能單元合理出力,重新調整LA 的負荷削減的調度計劃.

2.2.1 第一階段優(yōu)化

LA 在接收到微網層調度信息后,調用削減合同.合同的內容包括負荷削減量、削減補償水平等方面,由于各個合同存在差異,LA 調用合同可能存在不能完全滿足微網層所安排削減量的情況,所以第一階段的優(yōu)化是使兩層之間的削減計劃偏差最小,盡量滿足微網層的調度計劃,即

其中:

約束條件如下:

1)可控負荷運行約束

式中:λt為SL和IL的調用狀態(tài)量;Kmax為SL和IL在一天內的調用次數上限;Tmax為SL 和IL 最大連續(xù)調用次數;Φ為不被調用時段集合.

2)合同削減上限約束

負荷聚合商與用戶簽訂合同時,應當考慮到用戶的用電基礎需求,同時還要兼顧用戶滿意度,因此需設置一定比例的功率削減上限,即

式中:δ為比例系數;為LA 的調用功率;為合同中的最大日負荷.

2.2.2 第二階段優(yōu)化

1)目標函數1(LA 的削減成本最低)

2)目標函數2(用戶滿意度指標最大)

其中:

式中:μ1和μ2分別表示用戶用電方式和用電支出滿意度的權重系數;ε為執(zhí)行削減合同前后t時刻負荷曲線的改變量;θ為執(zhí)行削減合同前后用電成本改變程度;Pt,load和Pt,after,load分別為執(zhí)行削減合同前后t時刻的負荷量;C(Pt,load)和C(Pt,after,load)分別為執(zhí)行削減合同前后的用電成本.

3)約束條件

①第二階段優(yōu)化的LA 削減功率和第一階段優(yōu)化的LA 的削減功率相等,即

②其他約束條件和第一階段相同.

經過兩階段優(yōu)化后,LA 將兩層之間的最小偏差和LA 的最低削減成本返回給微網層,微網層根據LA 層返回的數據進行分析,制定合理的調度計劃,使LA 更加合理地調用削減合同,實現兩層間的信息互動.

3 微網雙層模型求解

3.1 求解算法

在上述構建的模型中,微網層需要求解的問題是一個多目標、非線性、多約束的問題.NSGA-Ⅱ算法具有求解速度快、全局尋優(yōu)能力強以及能夠有效降低非劣排序遺傳算法的復雜性等優(yōu)點,所以在本文中微網層優(yōu)化模型將采用NSGA-Ⅱ算法進行尋優(yōu),然后得到pareto最優(yōu)前沿解后,采用熵權雙基點法對pareto解進行排序[17],選出最優(yōu)折衷方案(即微網層得出需要削減負荷功率和補償水平).LA 層優(yōu)化模型中的兩個階段優(yōu)化可以采用Matlab中的YALMIP建模語言和CPLEX 工具包聯合求解.

3.2 算法流程

首先,微網層向LA 層發(fā)送調度計劃,將所需削減的負荷功率和補償水平下達給LA.LA 在接收到微網層調度信息后,進行第一階段優(yōu)化,根據自身約束條件對微網層調度做出響應,及時與微網層反饋,盡量滿足微網層需求.在此基礎上,LA 層進行第二階段優(yōu)化,綜合考慮LA 的削減成本以及用戶滿意度,重新計算LA 的削減成本.優(yōu)化過程中,兩層間信息交互,實現微網的合理調度.本文構建的微網雙層模型求解優(yōu)化流程如圖2所示.當達到最大迭代次數kM,程序將輸出最終的調度方案.

圖2 微網雙層模型求解優(yōu)化流程

4 算例分析

4.1 算例數據

選取含有2臺160kW 柴油機(diesel generator,DG)、2臺400kW 的風機(wind turbine,WT)、1 組200kW 光伏(photovoltaic,PV)以及100kW·h 蓄電池(storage battery,BA)的微網系統(tǒng)對本文模型進行仿真求解.該微網系統(tǒng)的基本結構如圖3所示,具體微源參數見表1～3[18].

圖3 算例系統(tǒng)基本結構

表1 微源相關參數

表2 微源運行成本的相關系數

表3 各類污染物排放參數

對光伏、風機以及需求側負荷進行預測,結果如圖4所示.假定負荷削減合同見表4,補償價格與削減總量無關,調用各類合同的頻率均為定值[19].表5為分時電價參數[20].

圖4 全天各時段光伏、風機出力以及需求側負荷預測曲線

表4 負荷削減合同

表5 分時電價

4.2 優(yōu)化結果

4.2.1 微網層優(yōu)化結果

通過微網層優(yōu)化得到各微源的出力以及LA 每小時的削減量,如圖5 所示.可以看到,在峰時段11:00、20:00,LA 的削減量最大,從而起到削峰作用.這樣可保證在電價較高時,LA 對負荷進行削減,從而減少微網因微源出力低于需求側負荷所需功率而從大電網購電的成本.在谷時段0:00～6:00,LA的削減量幾乎為0,不需要LA 對負荷進行削減.

圖5 各微源出力以及LA 削減情況

4.2.2 LA 層優(yōu)化結果

1)兩階段優(yōu)化結果對比分析

圖6和圖7分別是LA 層經過第1 階段和第2階段優(yōu)化后,DG、BA 的出力情況以及SL、IL 的削減情況.

圖6 第1階段優(yōu)化后DG、BA 的出力和SL、IL的削減情況

圖7 第2階段優(yōu)化后DG、BA 的出力和SL、IL的削減情況

由圖5可以看出,在峰時段11:00～14:00,SL、IL的削減量為正值,表明此時,SL 和IL 履行合同參與到需求響應中,起到了削峰的作用.同時,在谷時段1:00～5:00,SL的削減量為負值(因為SL 只有工作時段可調,所以將峰時段的SL 轉移到谷時段),同時起到了一定的填谷作用.在整個優(yōu)化調度中,DG 需輸出一定的功率,滿足基本負荷需求.

對比圖6 和圖7,經過第1 階段的優(yōu)化,SL 和BA 存在互相矛盾的情況.如圖6 在6:00、7:00 和22:00時,BA 處于放電狀態(tài),而在相應時間段里,SL的削減量為負值(相當于BA 的充電狀態(tài)),不僅導致了充電功率和放電功率相互抵消,還降低了用戶的滿意度.在圖7中,經過第2階段優(yōu)化,考慮到LA 的削減成本以及用戶滿意度,LA 會優(yōu)先對削減補償價格較低的負荷削減合同調用,同時向微網層及時反饋,BA 和DG 進行合理規(guī)避,大大降低了SL和BA 互相矛盾的情況,減少了LA 的削減成本,同時用戶滿意度有所提升.

表6是LA 層經過第1階段和第2階段優(yōu)化后的LA 削減成本和用戶滿意度的比較.從表6可以看出,經過兩階段優(yōu)化后,LA 的削減成本降低,用電滿意度也有一定的提升.

表6 兩階段優(yōu)化結果對比

2)負荷削減合同調用情況分析

在圖8中,各時段柱狀累積圖表示LA 對負荷削減合同的調用情況.從圖中可以看出,LA 在滿足系統(tǒng)削減要求的情況下,盡可能地先調用削減補償價格較低的合同.例如,合同2、合同3的削減補償價格較低,因此調用次數較多.此外,可以發(fā)現LA 在滿足自身削減成本最低的同時,適當降低了居民日負荷曲線的峰谷差.對比圖7中的居民日負荷曲線,可以明顯看出,在峰時段11:00～14:00以及20:00的負荷顯著減少,負荷削減合同使用比例顯著增加;而在谷時段,雖然存在少量負荷削減合同被調用的情況,但從總體上說,LA 調用負荷削減合同優(yōu)化了居民日負荷曲線.

圖8 負荷削減合同安排和優(yōu)化前后負荷曲線變化

3)LA 是否參與調度的結果分析

本文設置了2個場景:場景1是LA 不參與微網協(xié)調優(yōu)化調度,僅DG 和BA 參與;場景2是LA 參與微網協(xié)調優(yōu)化調度.兩個場景下微網的運行成本以及污染物排放見表7.

表7 2種場景下優(yōu)化結果

由表7 可知,LA 與用戶簽訂負荷削減合同參與到調度中,協(xié)調微源出力,可適當減小DG 的出力,從而使污染物排放降低,同時也減小了微網的運行成本.

5 結語

本文將負荷聚合商作為聯系居民負荷和微網系統(tǒng)的中介,對用戶負荷進行了細化分類,建立了微網雙層優(yōu)化模型,并對LA 層進行了兩階段優(yōu)化,通過對模型求解和分析,得到以下結論:

1)負荷聚合商采用調用削減合同的方式,對居民分類負荷進行整合,使其參與到微網系統(tǒng)協(xié)調優(yōu)化中,算例表明LA 在保證自身削減成本較低的同時,協(xié)調了各微源出力,降低了污染物的排放,使得微網運行的經濟性提高.

2)負荷聚合商作為促進源荷側協(xié)調的主體參與到協(xié)調互動中,有效改善了負荷曲線的峰谷差.同時,對簽訂負荷削減合同的用戶提供了補償,提高了居民的用電滿意度.負荷聚合商的參與有利于微網側和需求側協(xié)調優(yōu)化,有利于整體利益最優(yōu)的實現.