基于線性規劃的源網荷儲優化控制方法研究

魯 浩，鄭 帥，杜永騰，沙志成

（山東電力工程咨詢院有限公司，山東 濟南 250013）

0 引 言

建立源網供應鏈，并將供應技術體制與新能源技術相結合。荷儲優化管理需要以能源供給中心為載體，在統一的管理模式下，提出相對規范的管理模式[1]。傳統源網荷儲優化控制方法管理模式松散，導致市場對能源供應尚存在一些問題。為了改善市場需求現狀，提出了一種基于線性規劃的源網荷儲優化控制方法。它在能源統計學方面對控制進行綜合性分析，有效地解決了能源供應和傳輸技術之間的矛盾關系，促進源網行業與其他相關行業進行有效的融合，從根本上促進了國家新能源的發展。

1 基于線性規劃的源網荷儲優化控制方法設計

1.1 基于線性規劃建立優化目標函數

控制荷儲過程中，應將源網按照運算符劃分節點，并將每個節點作為一個線性調度內容進行處理[2]，處理過程如下：

式中，g(x)為源網標準化控制模式，ki(i=1,2,…,n)為項目處理系數，xi(i=1,2,…,n)為線性同步處理項目，n為處理次數。為了降低源網荷儲成本，提高控制效率，可選擇在線性約束條件下建立優化控制目標函數，計算源網荷儲約束的極值。目標函數如下：

式中，C為線性規劃項目，P為源網儲能在線性約束條件下的輸出功率，D為網絡能源成本，G為可再生能源成本，e為源網荷載，n為線性規劃下的約束條件，B為源網代理功率，L為線路總能耗，k為優化控制目標。根據式（2），完成對源網控制最小目標的選擇。在選定線性控制目標的基礎上，劃分在線性約束下的源網荷載能源分布層次，如圖1所示。

圖1 源網荷載能源分布層次

如圖1所示，源網荷載能源分布最頂層為協調控制的起始端，應將優化控制的目標直接與荷儲控制建立聯系，并將其完全置于與內置ARM的源網線性關系中[3]。為此，選擇一個源網控制節點作為自變量，采用建立多元線性回歸方程的方式，檢索源網頂層的優化控制目標，函數表達式為：

式中，ni為在源網儲存能源在某一節點的使用量，mi為使用量的平均值，α和β為荷載控制與荷載優化系數，εi為在線性回歸方程中無法直接控制的荷儲能源量。根據式（3），將控制目標近似看作一個整體，以完成源網荷儲優化控制目標選擇的目的。

1.2 多空間源網荷儲約束

結合基于線性規劃的源網荷儲優化控制方法，根據源網不同層荷儲量劃分源網優化控制空間。考慮到不同空間內源網的正消耗量，計算在負載狀態下源網荷儲在傳輸功率過程的能源消耗，計算公式如下：

式中，l為在正常環境中的源網荷儲量，r為荷儲負載情況，loss為能源傳輸線路。通常情況下，在能源傳輸過程中，損耗的能源量通常在5%～9%。為此，在明確回歸方程控制變量的情況下，將控制變量設置為優化目標，根據源網荷儲空間的使用量歷史數據進行相關資料統計，并以此作為依據，明確源網在不同狀態下的源網荷儲優化控制條件，如表1所示。

表1 多空間源網荷儲尺度約束條件

為了獲得源網的等邊優化約束，采用控制約束邊界成本的方式引入自適應擴散算法，對迭代產生的節點數據進行二次更新，并估算全局的約束成本，進而保障在實現主動源網荷儲間協調運行的基礎上，對擴散邊界源網實施有效的約束。

1.3 目標函數求解

在源網荷儲運行中，求解目標函數，即：

式中，qi為源網荷儲優化控制邊界，λi為控制上限元素集合，δi為控制下限元素集合。

采用控制協調面板的方式進行源網荷儲面板中能源輸送功率的控制，根據控制功率的大小進行優化增量值的計算，計算公式如下：

式中，PT0為能源穩定存儲目標的計劃控制功率，PT為實際輸出功率。根據式（6），可分析荷儲優化控制偏差值。

結合線性約束條件進行控制路徑的選擇，建立路徑與目標的映射聯系，及時矯正在優化控制中出現偏差的路徑，依照環境對優化控制提出的要求，提升優化控制過程的穩定性，實現基于線性規劃的源網荷儲優化控制方法設計。

2 對比實驗

為了驗證基于線性規劃的源網荷儲優化控制方法的有效性，與傳統的優化控制方法對源網荷儲的調速耗能情況進行比較，設計了如下對比實驗。選擇一能源廠址為此次實驗試點場所，并按照實驗需求布設大型風力電廠和大型消耗燃氣的電動輪機，并將實驗需求設備接入源網控制節點。選擇源網交換電站為此次實驗的充換電必須場所，并接入源網饋線節點中。

控制源網荷儲過程中，源網運行需滿足下述要求。第一，負荷要求。源網運行最高負荷值可承受108 MW，其中10 kV以下供應設備可承受的最高負荷值為98 MW；第二，峰谷時段劃分。最高峰時間段為5:00—21:00，此時控制成本為0.455元/kW·h，低谷時間段為21:00—次日5:00，此時控制成本為0.205元/kW·h；第三，各級單元能源補償與供應量。為了確保此次實驗結果的準確性，可選擇8塊太陽能源網能源供應板。相關參數設置如表2所示。

根據表2選擇設備參數和實驗流程，采用基于線性規劃的源網荷儲優化控制方法，選擇控制線路與控制目標對源網荷儲進行控制，計算控制目標線路用來控制日消耗功率，并以此作為評估方法有效性的主要依據。此后，應用傳統方法進行相同步驟的操作，獲取兩種優化控制方法的日消耗功率數據，并整理實驗數據將其繪制成曲線圖，如圖2所示。

由實驗及曲線圖數據可知，設計的優化控制方法在實際應用中消耗的功率明顯低于傳統方法與實施優化控制所消耗的功率。可見，無論是實時優化控制方法或傳統優化控制方法，均無法達到基于線性規劃的源網荷儲優化控制方法的低耗能量。綜上所述，基于線性規劃的源網荷儲優化控制方法在應用中耗能更低，具有更高的實用性能，更能滿足低能耗市場需求。

表2 實驗所需源網供應板參數設置

圖2 優化控制消耗功率對比

3 結 論

為了滿足現代化社會背景下的能源供給，本文開展了基于線性規劃的源網荷儲優化控制方法的相關探索，并對一些基礎工作做了可持續優化。但是，此次研究受到時間和場地的限制，研究結果與實際結果可能存在出入。因此，在后續調研工作中，可將工作重點放在對微電網的協調控制優化、優化結果的理論值概述以及對實施控制的優化等方面。