考慮綜合評估的孤立微網優化調度

郭寧，滕歡，李基康

(四川大學電氣信息學院，成都市 610065)

考慮綜合評估的孤立微網優化調度

郭寧，滕歡，李基康

(四川大學電氣信息學院，成都市 610065)

針對微網孤島運行模式下的優化調度，從經濟性和可靠性2方面考慮，提出在傳統微網經濟調度模型中加入綜合評估模型，得到不同側重目標下的最優調度方案。首先，在熱電聯產的微網結構上，建立了包含運行成本最低和負荷缺電率最低為目標函數的微電網優化調度模型；其次，考慮到不同目標之間存在的矛盾，應用多目標粒子群算法結合調度策略，在MATLAB環境下對所建立的優化調度模型進行求解，得到一系列Pareto最優解；最后，通過利用基于層次分析法的綜合評估模型對Pareto解集進行評價，再結合實時需求分析，為決策者提供最優調度方案。算例通過對某孤島型微電網進行分析，驗證了模型的可行性和實用性。

孤島型微電網；多目標粒子群算法；優化調度模型；層次分析法

0 引 言

隨著全球能源、環境問題的日益凸顯，清潔能源受到了廣泛的關注[1-3]。發展以分布式電源組成的微電網系統受到了越來越多的青睞。根據需要，可以選擇將微電網與配電網并網運行或孤島運行。

目前，對于微電網的優化問題主要集中在優化配置和經濟調度上。文獻[4]引入多狀態建模并結合多目標遺傳算法對模型求解，通過仿真結果驗證了所提模型在可靠性達標的基礎上實現最優配置。文獻[5]以儲能裝置壽命損耗為研究重點，在傳統孤網經濟運行模型中引入概率約束，并采用啟發式調整策略與粒子群算法相結合對模型求解。文獻[6]基于NSGA-Ⅱ算法，分析所提多目標函數間的關系，又將多目標函數處理為單目標函數，在不同調度策略模式下，研究含電動汽車微網的經濟調度問題。文獻[7]考慮在功率單向傳輸模式下，討論不同策略對系統經濟調度的影響。文獻[8]利用改進遺傳算法和模糊優化理論，提出在熱電聯產型微網多目標經濟調度模型中同時考慮有功、無功優化，實現多目標經濟調度。文獻[9]著重考慮一次能源隨機性對微網經濟調度的影響，提出基于混沌搜索的人工免疫算法，并結合點估計法求解模型。文獻[10]提出將全壽命周期理論運用于孤立微網經濟性評估中，并利用結論說明了混合型孤網的優勢。但是上述文獻很少考慮對所建立優化調度模型綜合性能進行評估。

因此，本文從經濟性和可靠性角度入手，利用多目標粒子群算法獲得一系列的Pareto最優解。最后結合層次分析法，通過對Pareto最優解進行綜合評估，得到全面的綜合指標解，為微電網決策者提供最優方案。

1 模型建立

本文通過對含有光伏電池(photo-voltaic cell, PV)、風機(wind turbine, WT)、燃氣輪機(micro gas turbine, MT)、燃料電池(fuel cell, FC)和蓄電池(battery, BT)組成的微網系統分析，提出綜合微網安全性、可靠性、經濟性的評估模型和微網優化調度模型，并結合第2節所介紹的算法進行分析。

1.1 微網優化調度模型

1.1.1 目標函數

(1)運行成本最低：

minF1=Cfuel+CO&M+CD-CS

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(2)負荷缺電率最小：

(6)

1.1.2 約束條件

(1)功率平衡約束：

(7)

(2)分布式電源輸出功率約束：

(8)

式中：Pi,min和Pi,max分別表示發電單元i的功率輸出上限和下限。

(3)蓄電池運行約束：

SBT,min≤SBT(t)≤SBT,max

(9)

式中：SBT,min和SBT,max分別表示蓄電池剩余容量的最小允許值和最大允許值。

1.2 微網綜合評估模型

1.2.1 經濟性評價指標

微網孤網運行中，主要涉及初始投資、維護成本、燃料費用、排放治理及懲罰花費和微網售熱/冷收益。利用單位發電成本來衡量微網運行經濟性。

(10)

式中：Cunit為單位發電成本；Cinv、Cym、Cyf、Cyd和Cys分別表示微網系統初始投資、年維護費用、年燃料費用、年污染物排放及處理成本和售熱年收益；Pave表示年均發電量；i表示年利率；n表示項目生命周期。

1.2.2 安全性評價指標

(1)靜態穩定容量。該指標描述了微網在運行期間，不被允許運行在穩定極限附近，而是需要留有一定的裕度，以保證運行安全性。

(11)

式中：KP表示靜態穩定儲備系數；PM表示穩定極限點對應的功率；P0表示某一運行情況下輸送功率。本文規定，在正常運行條件下，KP≥(15%～20%)。

(2)有功備用容量。在微電網處于孤網運行時，系統的有功備用容量影響著微網經受設備隨機停用、負荷隨機波動等情況的影響，是保證系統不發生連鎖事故或者大規模停電的重要指標。若滿足式(12)，則表示該供電系統電能備用容量良好。

(12)

(3)系統等效負荷波動。由于利用風機和光伏發電具有波動性，且燃氣輪機發電采用以熱定電，因此可能會引起設備頻繁動作[11]。通過利用燃氣輪機調峰以及蓄電池充放電行為可有效平抑波動，從而提高系統安全穩定性。

(13)

(14)

(15)

1.2.3 可靠性評價指標

(1)蓄電池平均放電深度。該指標高低直接影響蓄電池壽命，蓄電池壽命又與微網系統可靠性與否聯系緊密，定義為

(16)

式中：λDTI表示放電次數指標；nDTI表示研究周期內蓄電池放電次數；EDi表示蓄電池第i次放電過程中釋放的電量。

(2)分布式電源利用率。該指標可直觀反映微網內分布式電源的發電能力定義為

(17)

式中：P(T)表示評價周期T內某分布式電源出力曲線；PDGN表示上述某分布式電源的額定出力。

2 模型求解

首先利用第1節模型結合優化調度策略并利用多目標粒子群算法得出Pareto最優解集，然后運用基于層次分析法的評估體系對解集評價，并結合實時需求分析，為決策者提供最優調度方案。本文提出如圖1所示的微網分層分布式模型。

2.1 優化調度策略

清潔能源發電優勢明顯，故優先利用WT和PV的全部發電量。

本文不考慮安裝蓄熱器和鍋爐，為滿足微網內熱負荷需求，故采用“以熱定電”模式工作，優先利用MT的全部發電量。

若WT、PV和MT有功出力可以滿足微網電負荷需求，則用多余電量給BT充電。若電量仍然富余，則考慮切除部分WT和PV。若WT、PV和MT有功出力無法滿足微網內電負荷需求，則優化調度FC和BT的出力來滿足負荷所需。若發電量仍然缺額，則進行切負荷操作。

2.2 多目標粒子群算法

本文采用多目標粒子群算法來求解上述經濟調度模型。多目標粒子群算法[12]是在傳統粒子群算法[13-15]的基礎上改進而來的，最重要的特點是采用了輪盤賭法和多次篩選法。前者保證可搜索未知區域，能夠更準確選擇全局最優解，后者保證了對Pareto最優解的存檔。

圖1 分層分布式模型Fig.1 Hierarchical and distributed model

2.3 基于層次分析法的評估體系

本文提出的綜合評估體系主要包含經濟性評估、可靠性評估和安全性評估3類，在這3類指標下，還存在著多個子目標。本文基于層次分析法建立如表1所示的評估體系可對上述Pareto最優解進行綜合分析，得到更加全面的最優解。

表1 微網綜合評估體系
Table 1 Comprehensive evaluation system of microgrid

3 算例分析

3.1 基礎數據

本文采用文獻[16]的微網模型，并斷開PCC公共連接點，成為孤網系統。天然氣價格取0.40 $/m3，制熱量單價取0.02 $/( kW·h)，切負荷補償取0.26 $/( kW·h)，年利率取6.7%，蓄電池額定容量為600 kW·h，其最大、最小剩余容量、初始容量分別為100%、5%、75%額定容量。各個微源詳細參數如表2所示，各污染物排放系數及處理成本[17]如表3所示，已知機組出力(MT采用“以熱定電”方式，其中熱電比為1.39)和熱電負荷預測曲線如圖2所示。

表2 微網各分布式電源機組特性
Table 2 Unit characteristics of each distributed generation in microgrid

表3 發電單元污染物排放量及懲罰標準Table 3 Quantity of pollutant discharged and penalty standard of generation unit

圖2 已知機組出力及熱電負荷Fig.2 Output and power load of known unit

3.2 結果分析

3.2.1 多目標優化調度結果

通過多目標粒子群算法結合調度策略對目標函數進行計算，得到該優化問題的Pareto最優解集如圖3所示。

多目標優化綜合考慮了微網研究周期內的發電成本和負荷缺電率，比較合理且符合實際。可以根據不同客觀要求選擇相應的調度策略，具有較強的靈活性。

圖3 Pareto最優解集Fig.3 Pareto optimal solution set

圖4和圖5分別給出了圖3中A、B這2個點目標值所對應的調度方案。如圖4所示的調度方案A，1—5時段(表示01：10—05：00時刻的，其余類同)，微網中負荷較輕，PV、WT和MT發出的電量可以滿足有功缺額，故其他分布式電源不出力。6—8時段，系統有功缺額緩慢上升，優先調用蓄電池出力。9—11時段與16—20時段，系統負荷需求較高，蓄電池持續出力但無法滿足有功缺額，故調用FC提供有功出力并承擔調峰作用。

12—15時段與21—24時段，有功缺額逐漸下降，系統負荷需求處于中等水平，為保證系統運行可靠性，故優先調用FC出力，并使蓄電池進入充電狀態。

圖4 調度方案A下微網有功出力優化結果Fig.4 Optimal results of microgrid’s active power output in scheduling scheme A

調度方案A與調度方案B各時刻微網運行成本和切負荷補償水平如圖6所示。8—12時段、14—15時段、17—19時段和23—24時段，方案A運行費用低于方案B運行費用。

圖5 調度方案B下微網有功出力優化結果Fig.5 Optimal results of microgrid’s active power output in scheduling scheme B

圖6 不同調度方案下微網運行成本比較Fig.6 Comparison of operating cost between different scheduling schemes

綜合圖3─6可以看出：在上述時刻，方案A主要調用蓄電池提供有功出力，FC起到調峰作用。而FC在方案B中除起到調峰作用外，還承擔相對重要的有功出力，且蓄電池出力少于方案A。因此，方案B在上述時刻會產生更多的燃料成本和污染物處理費用，從而使運行費用上升，但方案B剩余電量始終處于相對較高水平，從而使系統具有更高的可靠性。與方案A相比，方案B只在20時刻出現有功缺額，發生切負荷操作。因此，方案B的切負荷補償相對較低。

3.2.2 綜合評估模型評價結果

由以上分析得知：2類目標函數最優解不統一，發電成本與電負荷缺量存在矛盾性，且不同調度方案側重目標不同。因此需要決策者根據不同側重目標在Pareto最優解中選擇不同調度方案來滿足相應的實際需求。

運用基于層次分析法的綜合評估模型對上述所選的2種調度方案進行評估，具體評估步驟如下。

(1)指標權重。利用兩兩比較重要程度的方法[18-19]確定指標因素權重如表4所示，準則層權重如表5所示，本文給出一種需求分析排序為：安全性>可靠性>經濟性。

表4 指標因素層權重計算
Table 4 Weight calculation of index factors

表5 準則層權重計算Table 5 Weight calculation of criteria

(2)指標評分。通過結合綜合評價指標和多目標優化調度結果，可得到描述經濟性、安全性以及可靠性的多項指標的具體數據，并依據上述權重和評分標準[20]分別對不同調度方案進行評分。

1)調度方案A。調度方案A各項指標評分和綜合評分見表6。

表6 調度方案A綜合評價
Table 6 Comprehensive evaluation of scheduling scheme A

2)調度方案B。調度方案B各項指標評分和綜合評分如表7所示。

由以上分析可知，2種調度方案的安全性處于同一水準。由于方案B負荷缺電率低、FC調峰作用較為明顯且蓄電池平均放電深度淺，因此與方案A相比，方案B可靠性評分更高。但方案B單位發電成本較高，拉低了經濟性評分，從而使綜合評分略低于方案A。

表7 調度方案B綜合評價
Table 7 Comprehensive evaluation of scheduling scheme B

方案B中蓄電池的工作方式不僅有效地抑制了微網中的負荷波動，并且很大程度上提高系統穩定性，驗證了蓄電池在微網孤島運行模式下的重要作用。

上述方法不僅可對孤立微網調度方案進行決策，并且在微網并網運行模式下也同樣適用。增多評價標準、細分評價準則使評價體系更具可信度和一般性也是作者以后研究的重點方向。本文提出的方法可根據偏好和實際需求選擇不同的指標因素權重和準則層權重，可以為決策者選擇滿意程度高的調度方案，具有一定的實用價值。

4 結 論

本文研究了微網孤島運行模式下的優化調度及調度方案決策問題。在滿足約束條件的前提下，建立了綜合考慮微網運行成本和負荷缺電率的多目標調度模型，利用多目標粒子群算法對算例仿真，并針對24 h內各分布式電源出力及微網成本進行分析，得出了各微源特性對優化調度的影響。本文提出利用層次分析法建立微網綜合評估模型，對調度模型得出的Pareto最優解進行全面、專業的分析，并結合實時需求分析為決策者選擇調度方案提供依據。

[1]江渝，黃敏，毛安，等.孤立微網的多目標能量管理[J].高電壓技術，2014，40(11):3519-3527. JIANG Yu，HUANG Min，MAO An，et al.Multi-objective energy management of isolated microgrid [J].High Voltage Engineering，2014，40(11)：3519-3527.

[2]KANCHEV H，LU D，COLAS F，et al.Energy management and operational planning of a microgrid with a PV-based active generator for smart grid applications[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics，2011，58(10)：4583-4592.

[3]袁越，曹陽，傅質馨，等.微電網的節能減排效益評估及其運行優化[J].電網技術，2012，36(8)：12-18. YUAN Yue，CAO Yang，FU Zhixin，et al.Assessment in energy-saving and emission reduction benefit of microgrid and its operation optimization[J].Power System Technology，2012，36(8)：12-18.

[4]余金龍，趙文會，趙波，等.基于多狀態建模的獨立型微網優化配置[J].電力系統自動化，2015，39(6)：11-17. YU Jinglong，ZHAO Wenhui，ZHAO bo，et al.Optimal configuration of standalone microgrid based on multistate modeling[J].Automation of Electric Power Systems，2015，39(6)：11-17.

[5]沈玉明，胡博，謝開貴，等.計及儲能壽命損耗的孤立微電網最優經濟運行[J].電網技術，2014，38(9)：2371-2378. SHEN Yuming，HU Bo，XIE Kaigui，et al.Optimal economic operation of isolated microgrid considering battery life loss[J].Power System Technology，2014，38(9)：2371-2378.

[6]莊懷東，吳紅斌，劉海濤，等.含電動汽車的微網系統多目標經濟調度[J].電工技術學報，2014，29(S1)：365-373. ZHUANG Huaidong，WU Hongbin，LIU Haitao，et al.Multi-objective economic dispatch of microgrid system considering electric vehicles [J].Transactions of China Electrotechnical Society，2014，29(S1)：365-373.

[7]TSIKALAKIS A G，HATZIARGYRIOU N D.Centralized control for optimizing microgrids operation[J].IEEE Transactions on Energy Conversion，2008，23(1)：241-248.

[8]陳潔，楊秀，朱蘭，等.微網多目標經濟調度優化[J].中國電機工程學報，2013，33(19)：57-66. CHEN Jie，YANG Xiu，ZHU Lan，et al. Microgrid multi-objective economic dispatch optimization[J]. Proceedings of the CSEE，2013，33(19)：57-66.

[9]李武強，余濤，林建泉，等.考慮隨機性的微電網環保經濟優化運行[J].電力系統及其自動化學報，2015，27(3)：81-86. LI Wuqiang，YU Tao，LIN Jianquan，et al.Environment/economic optimal operation of microgrid considering randomness[J].Proceedings of the CSU-EPSA，2015，27(3)：81-86.

[10]劉忠義，李庚銀.混合型孤立微網全壽命周期經濟性評估[J].現代電力，2015，32(4)：1-7. LIU Zhongyi，LI Gengyin.Full life-cycle economic evaluation of hybrid isolated micro-grid[J].Modern Electric Power，2015，32(4)：1-7.

[11]談麗娟，趙彩虹，陳子奇，等.電動汽車與分布式電源的微網經濟調度[J].電網與清潔能源，2015，31(4)：100-105. TAN Lijuan，ZHAO Caihong，CHEN Ziqi，et al.Economical dispatch for microgrid of electric vehicles and distributed power[J].Power System and Clean Energy，2015，31(4)：100-105.

[12]王金全，黃麗，楊毅.基于多目標粒子群算法的微電網優化調度[J].電網與清潔能源，2014，30(1)：49-54. WANG Jinquan，HUANG Li，YANG Yi.Optimal dispatch of microgrid based on mult-objective particle swarm optimization[J].Power System and Clean Energy，2015，31(4)：100-105.

[13]張麗平.粒子群優化算法的理論及實踐[D].杭州：浙江大學，2005. ZHANG Liping.The theorem and practice upon the particle swarm optimization algorithm[D].Hangzhou：Zhejiang University，2005.

[14]丁玉風.粒子群優化算法及其在電力系統經濟運行中的應用[D].武漢：華中科技大學，2005. DING Yufeng.Particle swarm optimization algorithm and its applications to power systems economic operation[D].Wuhan：Huazhong University of Science & Technology，2005.

[15]余炳輝.粒子群優化算法實驗研究及擴展[D].武漢：華中科技大學，2007. YU Binghui.Particle swarm optimization experiment study and expand[D].Wuhan：Huazhong University of Science & Technology，2007.

[16]郭寧，滕歡，李基康.考慮不同群體效益的微電網經濟調度模型研究[J].高壓電器，2015，50(10)：40-46. GUO Ning，TENG Huan，LI Jikang.Economic dispatching model research of microgrid concerning about different beneficiaries[J].High Voltage Apparatus，2015，50(10)：40-46.

[17]王振華，朱桂萍.并網狀態下微電網中微電源出力優化算法[J].中國電力，2012，45(1)：55-58，77. WANG Zhenhua，ZHU Guiping.Optimization of micro-source output of a grid-connected micro-grid[J].Electric Power，2012，45(1)：55-58，77.

[18]周二雄，李鳳婷，朱賀.基于改進層次分析法(AHP)的微網成本-效益評估[J].電力建設，2013，34(3)：1-6. ZHOU Erxiong，LI Fengting，ZHU He.Cost-benefit evaluation of microgrid based on analytic hierarchy process(AHP)[J].Electric Power Construction，2013，34(3)：1-6.

[19]SATTY T L.The analytic hierarchy process[M]. NewYork：McGraw-Hill，1980.

[20]陳慶前，余暢，章激揚，等.層次分析法在孤島微網綜合評價中的應用[J].電力系統及其自動化學報，2013，25(3)：133-137. CHEN Qingqian，YU Chang，ZHANG Jiyang，et al.Application of analytic hierarchy process in comprehensive evaluation of island microgrid[J].Proceedings of the CSU-EPSA，2013，25(3)：133-137.

(編輯 張媛媛)

Isolated Microgrid Optimal Scheduling Considering Comprehensive Evaluation

GUO Ning，TENG Huan，LI Jikang

(School of Electrical Engineering and Information, Sichuan University, Chengdu 610065, China)

To deal with the optimized dispatching of a microgrid working in the isolated island mode, taking economic efficiency and reliability into consideration, this paper adds comprehensive evaluation into the economic dispatching model of traditional microgrid to get optimal dispatching scheme with different targets. At first, we construct the optimized dispatching model of microgrid with taking the lowest operation cost and the lowest load deficiency rate as target function, based on the microgrid with cogeneration structure. And then, considering the conflict between different targets, we apply multi-objective PSO (particle swarm optimization) algorithm combined with dispatching strategy to solve the proposed optimized dispatching model in MATLAB, in order to obtain a series of Pareto solutions. At last, we use the comprehensive evaluation model based on the application of analysis hierarchy process to evaluate the Pareto solutions, and provide the optimal scheduling scheme for decision makers combining with real-time demand analysis. We verify the feasibility and practicability of the proposed model through the analysis example of an isolated microgrid.

isolated microgrid; multi-objective PSO; optimized dispatching model; analytic hierarchy process

TM 734

A

1000-7229(2016)04-0063-07

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.04.010

2015-12-07

郭寧(1991)，男，碩士研究生，從事電力系統調度自動化研究工作；

滕歡(1965)，女，高級工程師，從事電力系統調度自動化及計算機信息處理研究工作；

李基康(1993)，男，碩士研究生，從事電力系統調度自動化研究工作。