微電網規劃設計方法綜述

王成山，焦冰琦，郭力，原凱(智能電網教育部重點實驗室(天津大學)，天津市300072)

微電網規劃設計方法綜述

王成山，焦冰琦，郭力，原凱
(智能電網教育部重點實驗室(天津大學)，天津市300072)

微電網是解決分布式發電并網和偏遠地區或海島供電的有效途徑，具有廣闊的應用前景。微電網的建設需依托有效的規劃設計方法，但因可再生能源和儲能裝置的接入，使得微電網規劃設計與傳統的電網規劃方法出現較大區別。該文從技術角度闡述了微電網規劃設計的關鍵環節，分建模方法、求解算法與優化軟件3個層面，逐一介紹了該領域的最新進展;并重點針對其中的規劃設計與運行優化的耦合性、可靠性計算方法以及主要的設計軟件進行了論述;最后從微電網自身、綜合能源網、與配電網協調規劃等視角，對微電網規劃設計方法未來的研究方向進行了展望。

微電網;規劃設計;運行優化;可靠性;優化算法;規劃設計軟件

0 引言

微電網是指由分布式電源、能量轉換裝置、負荷、監控和保護裝置等匯集而成的小型發配電系統，是一個能夠實現自我控制和管理的自治系統［1］。微電網可以看作是小型的電力系統，它具備完整的發電和配電功能，可以有效實現網內的能量優化。微電網既可應用于偏遠地區或海島獨立運行，也可接入配電網中并網運行，在滿足自身負荷需求的同時，為配電網提供功率支撐與備用等輔助服務。

微電網的建設需要進行充分的技術、經濟和環境效益分析。技術可行性分析決定了微電網能否建立，經濟可行性分析則是微電網是否具備建設和運行經濟性的關鍵，環境效益分析則是從保護環境的角度考慮微電網接入帶來的好處。相對于傳統電網，微電網建設運行更為復雜，需要考慮風/光/氣、冷/熱/電等不同形式能源的合理配置與科學調度，這使得微電網規劃設計的不確定性和復雜度都顯著增加，尤其是目前微電網還面臨著分布式電源成本高、技術經驗不足、標準缺乏、行政政策障礙以及市場機制不健全等一系列挑戰。只有合理確定微電網結構與容量配置，才能保證微電網以較低的成本取得最大的效益，進而達到示范、推廣的目的。因此，研究和發展合理可行的微電網規劃設計方法［1-14］對保證其順利的建設與運行至關重要。

微電網規劃設計中需要計及可再生能源的隨機性與波動性對微電網安全可靠運行產生的影響，這導致了微電網規劃設計問題與其運行優化問題的耦合。同時，微電網中分布式電源類型多樣，系統運行方式復雜。這些特點都使得傳統電網的規劃方法并不適用于微電網，需要“量身定做”微電網的規劃設計方法。

國內外已有很多學者針對微電網規劃設計方法進行了廣泛研究，并從新的應用場景、新的建模方法、新的求解算法以及個性化的規劃設計軟件開發等方面不斷完善微電網的規劃設計工作。因此，本文針對微電網規劃設計問題，從微電網規劃設計建模方法、求解算法和軟件等角度，詳細闡述微電網規劃設計技術的研究現狀，并對未來研究方向進行展望。

1 微電網規劃設計建模方法

1.1 可再生能源與負荷需求分析

實現微電網合理規劃設計的首要任務是對微電網中可再生能源和負荷需求的分布特性進行分析，主要包括確定性分析［15-40］和不確定性分析［41-51］2種方法。確定性分析主要是指微電網規劃設計中所涉及到的風、光等資源情況與負荷需求等信息來源于歷史記錄數據。一種典型應用即利用風速、光照強度與負荷等信息的全年8 760 h的歷史數據，對微電網的運行情況進行序貫分析［15-33］。此外，選取若干典型日［34-40］來代表可再生能源與負荷的全年變化特性也得到了較多應用。這類方法簡單直接，但獲取小時級、半小時級［20］甚至10分鐘級［19］的現場歷史氣象信息的難度較大，特別是對于偏遠地區或海島，應用研究時有一定的局限性。即使能夠獲得完整的全年歷史信息并對微電網的運行情況進行分析，這樣得到的結果也有一定的局限性，并不能全面地反映系統未來所有可能的運行情況。

不確定分析主要是基于概率統計理論對可再生能源與負荷的變化特性進行建模。為了考慮氣象信息與負荷需求的隨機特性，可采用蒙特卡洛隨機生產模擬［41-44］、時間序列法［45］或馬爾可夫方法［46-48］形成小時級別的風、光及負荷信息。此外，選取24 h的時間粒度，對可再生能源與負荷等進行多狀態建模［49-51］，既可計及相關變量的長期變化特性，也可有效降低計算復雜度，因而相關方法得到了較多的關注。

1.2 建模一般化描述

微電網規劃設計建模時，需要按照負荷需求、分布式能源情況，基于各設備的準穩態運行模型，從技術、經濟和環境等不同角度選定合理的優化變量、目標函數和約束條件，形成規劃設計問題的數學描述。一般可以表述為如下的形式:

式中:X表示優化向量;fi表示目標函數;Ω表示可行解空間;G和H分別表示等式約束和不等式約束構成的函數集合。由于規劃設計階段設計目標、分布式電源類型和運行特性的差異，不同微電網之間的模型細節差別顯著。

一般來講，微電網規劃設計的優化變量主要包括分布式電源、儲能裝置與冷/熱/電聯供系統所含設備等的型號［15，21，26，36，41，46，52-53］、容量［15-17，19-47，50，52-59］和位置［55，58-60］。

設備安裝位置將會影響到系統短路電流的大小、節點的電壓分布等，合理的安裝位置有助于改善網絡電壓水平，減小系統網損。此外，光伏陣列的傾斜角［54］、風機輪轂高度［27，54］、調度策略類型［19］、微電網中聯絡開關的位置［51，59］等也可作為待決策的變量。考慮到實際的工程應用條件及一些技術的限制，文獻中提及的大多數優化變量基本都是離散變量，如風機的類型、臺數，柴油機組的臺數，電池組的并聯數(串聯數由其所連接換流器的直流側電壓確定)等。

微電網規劃設計的目標可以是系統總成本的最小化［16-17，20，22，24-29，31，34-35，37-42，44-47，54，59］、投資凈收益的最大化［15，30，36-37］、污染物排放的最小化［26，31，35，40，46］、系統供電可靠性的最大化［20，26，41，54，58］、系統網損的最小化［55，58，60］、燃料消耗量的最小化［52］、平準化能量成本(單位電能成本)的最小化［19，22，43，50，54］等目標中的單個［15-18，21-25，27-28，30］［36-39，42-45，49-52，59-60］或者多個［20，26，29，31，34-35，40］［41，46，54-55，58］。對微電網進行經濟性分析時，資金投入主要包括分布式電源、儲能、控制器［23］等的初始投資成本、運行維護成本、設備更換成本、燃料成本、排污懲罰［25，50］、停電懲罰［16，22，28，50，59］、并網運行時的購電成本［15-16］等;項目收益主要來自賣電［16，36］、節能減排效益［15，30］、改善可靠性效益［15，30］、政策補貼［39］、延緩電網投資［30］及資產處置過程中產生的殘值［50］等。由于微電網規劃設計周期時間較長，有時需要長達數十年，因此微電網經濟性分析過程中通常會計及利率和通脹率等對規劃年現金流的影響，以使各方案具有經濟可比性。微電網的環境效益分析［26，31，34-35，40，46，54］主要是對以石油等化石燃料為發電來源的機組在運行過程排放的污染物進行統計，關注的焦點主要為CO2對環境的影響。微電網的技術分析主要為供電可靠性的計算，后續章節將對該問題詳細闡述。

由于微電網的規劃設計需要考慮系統運行優化策略的影響，因而在制定約束條件時，通常需計及系統運行策略中所考慮的約束條件。此外，還需考慮規劃設計問題本身的一些約束。約束條件主要有:微電網功率(電、冷、熱)平衡約束［34］;潮流約束［41，51，58-60］、熱穩定約束［51，58］、電壓約束［51，58，60］、聯絡線功率約束［16，23，44］;設備運行約束［20-32，34-40，42-46］，如設備出力上下限限制、爬坡率限制、運行時間限制、儲能存儲容量約束等;監管約束，包括能源利用率約束［19，49］、最大碳排放量限制［30，39，47］等;資金約束，主要指系統總投資的最大值約束［19］，投資回收期約束等;優化變量取值范圍約束，這里主要考慮相關設備的安裝面積及臺數的限制，對應公式(1)中的Ω;系統長期可靠性約束［15-17，19，21-22，24-26，29-31，38，44-47］、旋轉備用約束［16，37，52］;其他約束，如光伏安裝角度約束［28］、風光互補特性約束［16］、聯絡線功率波動約束［16］等。

1.3 規劃設計與運行優化的耦合性

為了計及微電網規劃設計與運行優化的耦合特性，一種途徑是直接將規劃設計問題與運行優化問題聯立建模［35］，即優化變量中除了包含與規劃設計相關的分布式電源的類型與容量等變量，還涵蓋與運行優化相關的優化變量，如各設備的優化出力等。另外一種是建立兩階段的建模方法［34，53-54］，典型流程［34］如圖1所示。該模型可以實現外層設備類型、容量優化模塊和內層運行策略優化模塊的交互優化;將前一種方法中的聯立模型分解為2個子優化問題，實現了求解問題的降維。

1.4 微電網可靠性

微電網可靠性評估是微電網規劃設計中的重要環節。由于微電網集成了發、配、用電的整個過程，可以綜合考慮各個環節的系統可靠性指標。

發電環節［61］主要傾向于發電容量的充裕度評估，可靠性指標主要有缺供電時間期望(loss of load expectation)、缺供能量期望(loss of energy expectation)等，而配用電環節［62］可借鑒傳統配電網的可靠性評價指標的制定方式。類似于配電網的可靠性評估方法，微電網的供電可靠性計算可采用蒙特卡洛模擬法［17，43，45，48-49，59］和解析法［15-17，19-21，24-31，43，49-50，63］。由于可再生能源的接入，風機等分布式電源的供電能力既取決于設備自身的故障率［45，61］，也受到風速等資源隨機波動性的影響［45］。而蓄電池的供電可靠性除受設備自身的故障水平影響外，還受SOC時序性的制約［50］。而像柴油機等設備的供電性能雖沒有明顯的時序性，但系統控制策略對其有一定的約束［26，46］。這些新特點使得微電網的供電可靠性方法較常規的計算方法有所差別。

圖1 一種典型的2層優化模型Fig.1 Optimization model typical2 layer

應用蒙特卡洛法計算微電網供電可靠性時，需要重復抽樣可再生能源［17，43，45，48-49］、負荷［45，48-49］、設備［45，49，59］等的狀態，并對相應的狀態依序進行可靠性分析，直至蒙特卡洛法終止條件滿足，最終給出微電網可靠性的期望水平。該方法的計算復雜性不依賴于系統的規模，不過為了得到高計算精度，需要消耗大量時間;若要考慮項目周期內負荷的增長情況，該方法的實用性將受到很大程度的限制。而現有的解析求解方法主要分3類:一是基于確定性風光數據，序貫仿真計算系統全年或典型運行場景下的供電可靠性指標［15-17，19-21，24-31］;二是建立系統可靠性指標的解析表達式［43，63］，顯式求解得到;三是考慮風光負荷等多狀態建模環境下的可靠性計算方法［49-50］。由于多狀態模型計及了風光負荷等的隨機性且模型準確、計算時間可接受，使其在微電網可靠性計算上也得到了廣泛研究。該方法在應用時，主要通過將分布式電源、儲能系統等的運行狀態離散化，以枚舉系統整體的運行方式，進而確定其長期的可靠性水平。

1.5 其他建模考慮

根據所采用的可再生能源與負荷需求分析的不同方法，結合前述的規劃設計模型，可進一步建立微電網的確定性規劃設計模型或不確定性規劃設計模型。確定性建模方法［15-40］即采用歷史全年小時級(或更短)數據或者典型運行場景進行優化，優化結果受限于所采用數據的完整性與真實性;而不確定性建模方法［17，41-47，54］則充分計及了微電網規劃期內可能的運行場景，使得優化結果具有更強的魯棒性。其中機會約束規劃［17，43，46］是比較常用的建模方法，已應用于獨立微電網系統中分布式電源的選址定容問題［46］。

此外，為了研究分布式電源的投資時機與運行靈活性問題，實物期權分析法也得到一定的應用［64-66］。而為了研究極端氣象條件對微電網規劃設計的影響，極值理論［56］和貝葉斯方法［57］也應用到氣象變化的周期性與極端氣象災害對微電網規劃影響的研究中。

表1 微電網規劃設計常用求解算法Table 1 Common solving algorithms used in planning and design of microgrids

2 微電網規劃設計求解算法

微電網規劃設計問題既含有設備選型與選址等離散變量，也含有設備出力等連續變量;既可只考慮單目標優化，也可進行多目標優化;約束條件中既有線性約束，也有非線性約束;所面對的是一個不確定環境，既存在可再生能源的隨機波動性，也面臨電價、燃料價格、設備投資價格的易變性。因此，微電網規劃設計本質上是多場景、多目標、非線性、混合整數、不確定性綜合規劃問題。而為求解微電網規劃設計問題，枚舉法［16-17，21，23，38，52］、混合整數規劃方法［34-35，37，44，59］，啟發式算法［20，22，24-31，36，39-42，45-47，55，58，60］和混合算法［15，19，34，51，54］等都分別進行了應用研究。枚舉法，顧名思義就是窮舉所有可能的優化變量組合。當組合數目較少時，該方法簡單高效，能確保找到全局最優解;但若變量個數較多、求解空間大，則組合數目將呈現指數式增長，極其耗費時間。數學規劃方法對目標函數和約束條件有較嚴格的要求，微電網規劃設計問題的復雜性限制了它的應用空間。不過通過適當的模型簡化，將微電網規劃設計問題列寫為混合整數規劃模型(mixed integer linear programming，MILP)，則可采用相關的成熟算法進行求解。但模型的簡化意味著丟失了部分可能有用的信息，從而失去尋找最優解的機會。而啟發式算法通常不依賴于具體的應用問題，建模方式相對寬松，能夠方便處理信息的不確定性，因此在微電網的規劃設計中應用較為廣泛。但該方法并不能保證找到最優解，且求解效率較低。為了更直觀地展示微電網規劃設計問題的求解算法，表1中給出了文獻中常用到的優化算法。

3 微電網規劃設計軟件

為了便于實際微電網規劃設計的應用研究，已涌現出多種微電網規劃設計軟件，例如:HOMER［21］、DER-CAM［35］、PDMG［26，34，46］等軟件。

美國National Renewable Energy Laboratory開發的HOMER，以微電網全壽命周期成本最低為優化目標，利用枚舉法可確定微電網中分布式電源的最優容量配置、微電網與電網的最優交換功率上限以及相應的運行計劃等;并提供了靈敏度分析功能，方便用戶考慮設備單價、電價等的不確定性;同時支持氣象與負荷的歷史小時級數據和月均值2種方式，采用序貫分析法對微電網的配置進行全年的運行分析。

美國Lawrence Berkeley National Laboratory開發的DER-CAM，主要面向含冷/熱/電聯供系統的聯網型微電網的規劃設計應用。該軟件能夠以微電網年供能成本最低為優化目標，以污染物排放最低為目標或約束，進行微電網優化規劃設計，確定微電網中分布式能源最優的容量組合以及相應的運行計劃。基于給定的典型運行場景，采用混合整數規劃的建模方式，對系統進行運行優化。

天津大學開發的PDMG軟件提供了微電網的確定性規劃和隨機機會約束規劃2種模型;采用兩階段的建模框架，能滿足設備選型與定容，單目標優化與多目標優化;考慮負荷增長、設備故障率，靈活實用的運行控制策略等多方面的應用需求。該軟件主要的特點包括:1)除確定型規劃設計方法外，還能夠在規劃中計及不確定因素的影響，采用隨機機會約束規劃方法合理制定微電網系統中各類設備的最優類型與最優容量;2)在規劃設計時除了提供一些給定的典型微電網運行優化控制策略，還允許用戶自定義控制策略，控制策略更加多樣化;3)評價目標充分考慮了系統污染物排放和負荷滿足度的影響，將傳統的單目標優化問題改進為多目標優化問題，不再僅僅偏重于經濟性分析;4)具有多方案對比、方案權重分析、后評估分析等功能，能夠對選擇的多目標優化結果進行綜合評估和對比分析，得到切合實際工程需要的優化規劃方案。

此外，文獻［6，8］中還介紹了Hybrids、RETScreen、H2RES、HOGA等軟件，各有所長，具體介紹可參見相關文獻，受篇幅限制，這里不再贅述。

4 研究展望

目前針對微電網規劃設計的研究已有很多，但仍有許多關鍵技術還需繼續深入和系統化研究。

(1)微電網自身的規劃設計研究。現有的成果在考慮分布式電源選址、可再生能源的長期波動性、負荷需求的增長、設備全壽命周期內的經濟性、社會效益等方面的研究還相對簡單，全面系統科學的規劃設計方法亟待建立。這里主要包括微電網結構的設計方法［11-13，58］，計及可再生能源、負荷、市場信息等各種不確定因素［67］的技術、經濟與環境效益綜合評價方法與求解算法，更加通用化的規劃軟件等。此外，多個微電網的聯合規劃運行尚缺乏有效的模型與方法;微電網內部的停電損失分析也有待研究;以可靠性為中心的微電網規劃設計仍需深入。

(2)針對含冷熱電聯供系統微電網的規劃設計。含冷熱電聯供系統的微電網在滿足用戶電能需求的同時，還能滿足用戶熱能的需求，此時的微電網實際上是一個能源網。對于這種具有綜合能源網特征的微電網，其不同結構對應的最佳冷熱電配比與不同能流之間的耦合特性尚缺乏詳盡的分析。現有的分析方法主要適用于確定性環境［34］，如何建立不確定環境下的規劃設計方法尚需論證。

(3)配電網與微電網協調規劃。隨著風、光、生物質等可再生能源不斷以微電網的形式接入電網中，配電網自身的規劃及擴展規劃也需要考慮微電網接入的影響［5，41，51，55，68-69］。因而，如何建立合理實用的含微電網配電系統的綜合性能評價體系和綜合規劃理論仍需要進行深入的探討和研究。

(4)儲能系統經濟性分析與規劃。無論在并網還是離網環境中，儲能系統都可擔當多種角色。在市場環境下，儲能系統不同角色的長期經濟性分析以及壽命對其經濟性的影響尚缺乏合理論證。現有的微電網規劃設計方法中，通常假定儲能壽命不受其運行狀態的影響，或者雖然受影響，但儲能系統更換成本不變。這些假定往往夸大了儲能壽命或限制了儲能的投資;如何化解這些矛盾，更加真實的反映儲能的經濟性，值得深入的研究。

(5)交直流混合微電網［70］規劃設計。現有的研究主要集中在交流微電網規劃設計方法的探討上，有效的交直流混合微電網的規劃設計方法尚屬空白。

5 結語

本文從技術角度綜述了近年來國內外學者在微電網規劃設計方法研究方面的最新成果。從微電網規劃設計方法的主要內容出發，闡述了現有微電網規劃設計研究中涉及到的建模方法、求解算法與相關軟件，并對未來可能的研究方向進行了展望。隨著微電網規劃設計方法的不斷深入和完善，微電網必將在實際應用中發揮更大的價值。

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(編輯:張媛媛)

Review of Methods of Planning and Design of Microgrids

WANG Chengshan，JIAO Bingqi，GUO Li，YUAN Kai
(Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education(Tianjin University)，Tianjin 300072，China)

As an effective approach to connect the distributed generation to the grid and to supply energy to remote areas and islands，microgrids present wide application prospect．It’s impossible to build a microgrid without the help of efficient method of planning and design of microgrids．However，the access of renewable energy sources and energy storage system to power system results in a great difference between the planning and design method of microgrid and the one of traditional power system．The paper presents the key steps of planning and design of microgrids on the technique side，reviews the state-of-the-art techniques of planning models，solving algorithms and softwares related to this field，and at the same emphatically discusses the coupling between planning and operation of microgrids，the calculation of reliability and the main planning softwares．Finally，from the perspectives of microgrids themselves，integrated energy network and coordinated planning with distribution system，some proposals on the methods of planning and design of microgrids are proposed．

microgrid;planning and design;operation optimization;reliability;optimization algorithm;planning and design software

TM 715

A

1000-7229(2015)01-0038-08

10.3969/j．issn.1000-7229.2015.01.006

2014-11-03

2014-12-05

王成山(1962)，男，博士生導師，主要研究方向為電力系統安全性分析、城市電網規劃和配電系統自動化、分布式發電;

焦冰琦(1989)，男，博士研究生，主要研究方向為微電網規劃與運行;

郭力(1981)，男，副教授，主要研究方向為微網優化規劃、協調控制和高級能量管理;

原凱(1989)，男，博士研究生，主要研究方向為電力系統穩定性仿真與分布式發電技術。

國家高技術研究發展計劃項目(863項目) (2011AA05A107);國家自然科學基金國際合作項目(51261130473);高等學校博士學科點專項科研基金(20120032130008)資助。