節(jié)能減排背景下的微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行

柳揚(yáng) 盧志剛 袁進(jìn)

【摘 要】當(dāng)今世界對(duì)能源的需求不斷擴(kuò)大，化石資源瀕臨枯竭，生態(tài)環(huán)日益惡劣。在這樣的形式下，本文以節(jié)能減排為背景對(duì)微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行作了研究。首先，建立了由分布式電源、儲(chǔ)能裝置和負(fù)荷組成的微電網(wǎng)的數(shù)學(xué)模型。其次，在節(jié)能減排的背景下綜合考慮經(jīng)濟(jì)與環(huán)保兩個(gè)放面建立了微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行目標(biāo)函數(shù)。最后，運(yùn)用改進(jìn)PSO算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解。所得優(yōu)化結(jié)果能較好的減少污染物的排放同時(shí)也減少微電網(wǎng)的運(yùn)行成本。

【關(guān)鍵詞】微電網(wǎng);分布式電源;多目標(biāo)

中圖分類(lèi)號(hào)： TP18;TM727 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 2095-2457（2019）04-0025-003

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.04.010

Optimal Operation of Microgrid under the Background of Energy Saving and Emission Reduction

LIU Yang LU Zhi-gang YUAN Jin

（College of Electrical Engineering of Guizhou University，Guiyang Guizhou 550025，China）

【Abstract】Nowadays，the demand for energy is expanding，the fossil resources are on the verge of exhaustion，and the ecological environment is getting worse and worse.In this form，this paper studies the optimal operation of microgrid under the background of energy saving and emission reduction.Firstly，the mathematical model of microgrid composed of distributed power supply，energy storage device and load is established.Secondly，under the background of energy saving and emission reduction，the objective function of multi-objective optimal operation of microgrid is established considering both economic and environmental aspects.Finally，the improved PSO algorithm is used to solve the objective function. The optimized results can reduce pollutant emission and operation cost of microgrid.

【Key words】Microgrid;Distributed Generation;Multiple Target

0 前言

微電網(wǎng)（Microgrid，MG），由于其靈活、能夠?qū)崿F(xiàn)分布式電源間（Distributed Generation，DG）的互補(bǔ)性和改善系統(tǒng)可靠性的提高，已經(jīng)成為分布式電源接入的重要手段。微電網(wǎng)的出現(xiàn)以一種新的方式應(yīng)對(duì)了負(fù)荷增長(zhǎng)，在可持續(xù)發(fā)展、提高電力系穩(wěn)定性和靈活性等方面具有廣泛前景。

1 微電網(wǎng)綜合優(yōu)化運(yùn)行模型

1.1 分布式電源

微電網(wǎng)包含各種分布式發(fā)電單元，例如，風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏發(fā)電、燃?xì)廨啓C(jī)、燃料電池、蓄電池等。而這些單元的數(shù)學(xué)模型正是微電網(wǎng)能量管理和運(yùn)行控制的基礎(chǔ)。對(duì)于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組來(lái)說(shuō)，輸出功率與風(fēng)場(chǎng)的風(fēng)速有關(guān)，可以用三次發(fā)電功率模型來(lái)表示;光伏電池產(chǎn)生的功率與所處環(huán)境的光照強(qiáng)度和溫度有關(guān)。采用最大功率點(diǎn)跟蹤策略，能最大程度發(fā)揮光伏電池組的發(fā)電能力;微型燃?xì)廨啓C(jī)作為微電網(wǎng)主要的發(fā)電單元其輸出功率可以依據(jù)系統(tǒng)的工作狀態(tài)和負(fù)荷情況進(jìn)行人為調(diào)整，其主要的燃料是天然氣，清潔高效，經(jīng)濟(jì)環(huán)保;燃料電池是一種利用氧化還原反應(yīng)，將燃料中的化學(xué)能轉(zhuǎn)化微電能的裝置。因?yàn)椴皇芸ㄖZ循環(huán)的限制，它的能量轉(zhuǎn)化效率很高，具有清潔、低噪聲的特點(diǎn);目前的儲(chǔ)能裝置（Energy Storage System，ESS）主要有電磁儲(chǔ)能、化學(xué)儲(chǔ)能、物理儲(chǔ)能等。其中化學(xué)儲(chǔ)能中的鉛酸蓄電池儲(chǔ)能在微電網(wǎng)中的應(yīng)用最廣泛，它具有較高的能量密度、較快的響應(yīng)速度、對(duì)環(huán)境要求低等特點(diǎn)。

1.2 優(yōu)化運(yùn)行目標(biāo)函數(shù)

經(jīng)濟(jì)性是微電網(wǎng)吸引電力用戶(hù)以及電力企業(yè)并使其在電力系統(tǒng)中得到認(rèn)可的重要原因，故微電網(wǎng)一般優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為微電網(wǎng)的收益，可描述為：

式中：W為微電網(wǎng)的綜合經(jīng)濟(jì)收益;T為1個(gè)運(yùn)行周期，一般取為1天;Csth為t時(shí)間段內(nèi)的制冷、制熱收益;Cse為微電網(wǎng)的售電收益;Cg為微電網(wǎng)與大電網(wǎng)的交互成本。CD為微電網(wǎng)的運(yùn)行維護(hù)成本;CM為設(shè)備折舊成本;CF為微電源的燃料成本。

微電網(wǎng)作為新時(shí)代電力供配電系統(tǒng)發(fā)展的重要產(chǎn)物，微電網(wǎng)不僅要提高經(jīng)濟(jì)效益，同時(shí)還要提高環(huán)境效益和電力供應(yīng)的可靠性、多樣性。因此，多目標(biāo)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的建立應(yīng)考慮經(jīng)濟(jì)、技術(shù)和環(huán)境評(píng)價(jià)等方面因素。

（1）環(huán)境評(píng)價(jià)。在節(jié)能減排以及可持續(xù)發(fā)展理念的驅(qū)動(dòng)下，很多專(zhuān)家學(xué)者們重點(diǎn)關(guān)注環(huán)境排污成本，優(yōu)化目標(biāo)中包含了能源利用比率、低碳綜合效益。之外，也有一些學(xué)者提出了基于環(huán)境成本的健康成本目標(biāo)。

（2）技術(shù)指標(biāo)。除了經(jīng)濟(jì)與環(huán)境之外，微電網(wǎng)系統(tǒng)的供電技術(shù)指標(biāo)也是當(dāng)今學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。建立了包含經(jīng)濟(jì)性、環(huán)境評(píng)估、供電可靠性、系統(tǒng)網(wǎng)損的多目標(biāo)函數(shù)。

本文是在節(jié)能減排的背景下提出的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度。以T=24h為調(diào)度周期，時(shí)間步長(zhǎng)取？駐t=1h。以微電網(wǎng)運(yùn)行總成本最低以及CO2排放量最少為目標(biāo)，綜合經(jīng)濟(jì)與環(huán)保兩個(gè)目標(biāo)，總目標(biāo)函數(shù)為：

1.3 約束條件

微電網(wǎng)和大電網(wǎng)一樣，要保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定的運(yùn)行必須滿(mǎn)足一定的約束條件。主要的約束條件有：功率平衡約束，即系統(tǒng)消耗或吸收的功率與系統(tǒng)直接或間接產(chǎn)生的功率相互平衡;聯(lián)絡(luò)線(xiàn)傳輸功率約束，限制微電網(wǎng)與大電網(wǎng)的交互功率;分布式電源出力約束，即各種微源出力限制;儲(chǔ)能裝置荷電狀態(tài)約束等。

2 微電網(wǎng)運(yùn)行控制策略

在優(yōu)化微電網(wǎng)的運(yùn)行時(shí)，需要綜合考慮不可控微源的發(fā)電量、負(fù)荷需求以及分時(shí)電價(jià)等因素，經(jīng)濟(jì)處置微電源、儲(chǔ)能以及交易電能之間的電能分配。本文設(shè)定微網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行策略如下：

（1）由于風(fēng)機(jī)和光伏發(fā)電的邊際成本幾乎為零，且為清潔能源、無(wú)污染，故優(yōu)先利用其對(duì)負(fù)荷進(jìn)行供電，全程工作在最大功率跟蹤狀態(tài)。

（2）當(dāng)風(fēng)機(jī)和光伏的有功出力大于負(fù)荷需求時(shí)，優(yōu)先向儲(chǔ)能電池充電，余電向電網(wǎng)出售。

（3）當(dāng)風(fēng)機(jī)和光伏的有功出力無(wú)法滿(mǎn)足負(fù)荷需求時(shí)，優(yōu)先考慮儲(chǔ)能電池放電。

（4）當(dāng)儲(chǔ)能電池達(dá)到最大放電限制還無(wú)法達(dá)到負(fù)荷需求時(shí)，需要綜合考慮MT、FC的運(yùn)行成本以及向大電網(wǎng)購(gòu)電的費(fèi)用，采用最經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行方式滿(mǎn)足負(fù)荷需求;

（5）在滿(mǎn)足負(fù)荷需求后根據(jù)微電源的發(fā)電成本與大電網(wǎng)的電價(jià)，采用經(jīng)濟(jì)的辦法向儲(chǔ)能充電。

3 多目標(biāo)優(yōu)化模型的求解

3.1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的求解方法

（1）基于特定權(quán)重的目標(biāo)歸一化法

該類(lèi)該類(lèi)方法雖然對(duì)問(wèn)題進(jìn)行了簡(jiǎn)化，將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。但在目標(biāo)歸一化過(guò)程中難以客觀地確定各目標(biāo)的權(quán)重，同時(shí)也容易掩蓋各目標(biāo)間潛在的聯(lián)系。

（2）Pareto最優(yōu)解集法

相比于歸一化法，Pareto最優(yōu)解集法能求得問(wèn)題的非劣解集，便于決策者從中選出最適合當(dāng)前狀態(tài)的優(yōu)化方案但同時(shí)也對(duì)算法的尋優(yōu)性能提出了更高的要求。

對(duì)此，基于Pareto最優(yōu)解集的現(xiàn)代智能算法在求解此類(lèi)問(wèn)題上應(yīng)用越來(lái)越廣泛，其中多目標(biāo)粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）具有收斂速度快、各粒子并行處理和易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，能很好的解決電力系統(tǒng)的優(yōu)化問(wèn)題。

3.2 改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法

經(jīng)典粒子群算法具有收斂速度快，多粒子并行處理和易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，但也存在收斂過(guò)于早熟，易于陷入局部最優(yōu)，計(jì)算結(jié)果隨機(jī)性大等缺點(diǎn)。因此需要對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)使其成為較為理想化的計(jì)算工具：

（1）為增強(qiáng)算法的全局搜索能力，在粒子群本身的隨機(jī)特性外，需尋找合適的變異操作，提高算法的收斂精度和速度。

（2）如何改進(jìn)擁擠距離排序，進(jìn)一步提升Pareto解的分布均勻性。

（3）領(lǐng)導(dǎo)粒子的合理選擇對(duì)算法起到至關(guān)重要的作用，合適的領(lǐng)導(dǎo)粒子能指導(dǎo)粒子的飛行，增強(qiáng)算法的收斂速度。

4 算例

4.1 算例參數(shù)

微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖一所示，微電網(wǎng)主要參數(shù)如下：風(fēng)機(jī)和光伏的最大出力分別為60kw和40kw，燃?xì)廨啓C(jī)的出力范圍為30～150kw，燃料電池出力范圍為20～100kw，儲(chǔ)能裝置容量為120kwh，最大功率為30kw。儲(chǔ)能裝置初始SOC取值為0.5，SOC最大值和最小值分別為0.9和0.2，充放電效率為0.95，負(fù)荷范圍為41～456kw，主網(wǎng)與微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線(xiàn)功率交換最大值為±300kw。

4.2 優(yōu)化結(jié)果與分析

本為采用改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法，粒子種群規(guī)模為50，迭代次數(shù)為500。

有優(yōu)化結(jié)果可以看出，改進(jìn)之后的粒子群算法與原始的粒子群算法相比，改進(jìn)之后的算法在收斂速度上要快于為改進(jìn)的算法，對(duì)于兩個(gè)目標(biāo)值的適應(yīng)度值來(lái)說(shuō)，改進(jìn)之后的算法在結(jié)果上也是要優(yōu)于為改進(jìn)的算法。即微電網(wǎng)的運(yùn)行成本更低，溫室氣體排放量更小，更有利于節(jié)能減排。

5 結(jié)束語(yǔ)

目前國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者在微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的方面的研究已經(jīng)取得一定成果，但如今大多的微電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目主要目的還是為了展示具體技術(shù)，較少實(shí)現(xiàn)全面系統(tǒng)優(yōu)化，因此其研究大多還停留在理論層面，對(duì)于工程實(shí)際應(yīng)用的考慮還不夠全面。將電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)和微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度相結(jié)合的研究還很少，通過(guò)負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)分布式電源制定日前調(diào)度計(jì)劃，結(jié)合實(shí)時(shí)調(diào)度，對(duì)于突發(fā)的功率波動(dòng)應(yīng)該有較好的應(yīng)對(duì)效果。在節(jié)能減排和可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略理念的驅(qū)動(dòng)下，電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展也越來(lái)越快，因此在微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度中加入電動(dòng)汽車(chē)，將電動(dòng)汽車(chē)作為響應(yīng)主體進(jìn)行研究，這也不妨可以作為微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的一個(gè)研究方向。

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