基于綜合能源微網的配電網優化調度

武家勝，王 清，潘曉明，沈衛剛

(國網江蘇省電力有限公司蘇州供電分公司，江蘇 蘇州 215000)

能源是經濟社會發展的動力源泉和基礎。2015年國家發改委、能源局在促進智能電網發展的指導意見中指出，加強能源互聯，促進多種能源優化互補[1]。由于不同能源系統發展的差異，供能往往都是單獨規劃、單獨設計、獨立運行，彼此之間缺乏協調，造成了能源利用率低、不能整體優化等問題。而綜合能源系統可以實現多能互補，一般涵蓋集成的供電、供暖、供冷等能源系統，以及相關的通信和信息基礎設施，具有巨大的前瞻性和市場價值[2]。

在城市中，綜合能源以光伏—微型燃氣輪機組合的微網形式存在，并取得了不錯的應用效果。這種綜合能源微網可以通過中央控制器對內部光伏和燃氣輪機進行實時調節，既可通過MPPT技術實現光伏發電的最大化利用，又可根據微網內冷、熱、電力負荷進行燃氣輪機的出力控制[3]。對于配電網而言，當大量綜合能源微網接入后，如何對各個微網的出力進行配置，使得配電網總體運行最為優化，是一個值得研究的問題。文獻[4]研究了工業園區的綜合能源系統，建立了基于多能互補的廣義需求響應互動化模型，實現了冷、熱、電負荷的優化配置。文獻[5]構建了綜合能源的智能園區負荷模型，提出了以電能共享為主要手段的新能源消納方案。文獻[6]研究了分布式電源的選址定容問題，并且對含協調儲能和柔性負荷的主動配電網進行了優化分析。

考慮到未來電力市場的廣泛普及，電力公司可以根據負荷預測制定第二天的實時電價，作為削峰填谷的調節手段。綜合能源微網的中央控制器，可以根據電力公司發布的實時電價和各個時段微網運行成本，計算出各個時段微網的經濟運行模式[7]。本文從配電網的角度出發，探討配電網中接入若干綜合能源微網后的優化調度模式。在這種情況下，針對一天之中某一時刻的配電網中各個微網出力和負荷情況，如何實現配電網運行費用最小、區域污染氣體的總排放最小、用戶電壓指標最優等多目標優化，是配電網需要解決的問題。

1 綜合能源微網簡介

根據美國電力可靠性技術解決方案協會描述的構架，微網通過一個公共連接點(PCC)與配電網相連，PCC處設置一個變壓器，連接10 kV電壓等級(配電網)和0.4 kV電壓等級(微網)。微網內部擁有一個或多個母線，母線上帶有若干條饋線，母線和饋線上均可接入分布式電源和負荷。根據內部分布式電源連接方式和微網的控制策略，可將微網分為并聯結構微網和串聯結構微網兩類[8]，其典型拓撲如圖1所示。

綜合能源微網由光伏發電、冷熱電三聯供的燃氣輪機以及配電網對內部負荷進行供電。正常運行時，微網并入配電網運行，二者電能互為補充。當配電網發生故障時，公共連接點PCC1斷開，微網進入孤島運行模式。若出現極端故障情況，則可將公共連接點PCC2斷開，由能夠穩定供電的三聯供系統保證一類負荷的用電。

2 優化調度模型建立

在綜合能源微網中，光伏發電受自然光照制約，為不可控發電單元；微型燃氣輪機調節性能好，可以對短期光伏出力波動進行補償，且在輸出電功率的同時可以解決相應的冷熱負荷。控制綜合能源微網的出力，其實質是控制微網中微型燃氣輪機出力，故設有反送電能能力微網中的微型燃氣輪機有功出力為決策變量，計算時將微網作為PQ節點進行計算[9]。配電網多目標優化調度模型如下。

2.1 目標函數

(1)從節能降耗的角度考慮，要求配電網運行費用最小。即滿足

minF1=CTG+∑CMG+CLoss

(1)

式中CTG——配電網從輸電網購電總成本，元；CMG——配電網從綜合能源微網購電總成本，元；CLoss——系統運行時的電能損耗費用，元。

(2)從環保低碳的角度考慮，要求系統污染氣體的總排放最小。即滿足：

minF2=CCO2(ETG_CO2+∑EMT_CO2)+CSO2(ETG_SO2+∑EMT_SO2)

(2)

這可使整個配電網的CO2與SO2總排放成本最低。

(3)從電能質量的角度來講，要求電壓指標最優。定義電網電壓改善率指標為未接入綜合能源微網時的配電網電壓指標與接入綜合能源微網后的配電網電壓指標的比值。設配電網中第i個節點的電壓幅值為Ui，節點的有功負荷為PLi，節點的權重因子為ki。

定義系統的電壓指標μ[10]為

(3)

式中N——配電網節點數，取33。

ki應滿足

(4)

目標函數：

(5)

式中μwoi和μwi——未接入分布式電源時和接入分布式電源后系統的電壓指標。

2.2 約束條件

(1)系統潮流約束和功率平衡。模型需要通過潮流計算得到各目標函數值，系統功率應滿足實時平衡。

(2)機組出力約束，即微型燃氣輪機出力上下限：

(6)

式中Pi——第i個綜合能源微網中微型燃氣輪機輸出的有功功率， kW；Pimin和Pimax——微型燃氣輪機有功出力的下限和上限。

該模型中取微網出力為0時對應的微型燃氣輪機出力為Pimin，取微網出力最大時對應的微型燃氣輪機出力為Pimax。

(3)支路功率約束：

(7)

式中Pli——第i條線路輸送的功率，kW；Plimin和Plimax——支路功率的下限和上限。

(4)節點電壓約束：

(8)

式中Ui——第i個節點的電壓幅值，kV；Uimin和Uimax——電壓幅值的下限和上限。

3 基于評價函數的交互式多目標決策方法

對于多目標規劃問題，一種方法是將其轉化為單目標問題，然后利用傳統的單目標規劃算法求解。轉化為單目標規劃的方法由權重系數法、基于模糊理論的隸屬函數法[11]等。但權重系數法在權重選擇上具有隨意性，而隸屬函數構造在合理性上有所欠缺。由于各個目標之間存在沖突，多目標決策問題的最優解往往不存在，本文采用交互式多目標決策方法，在眾多非劣解中選擇一個滿意解。在權重系數選擇的問題上，采取評價函數的計算結果來確定其值。

多目標決策問題的基本模型：

(9)

式中x——決策變量；X——其定義域；f(x)——目標函數；n——目標函數的個數。

3.1 單目標滿意度函數

對于多目標問題，不同目標函數值的量綱也不相同。為了方便計算，需將各個目標函數進行歸一化處理。設maxfi(x)、minfi(x)分別為目標函數fi(x)在整個定義域X上能夠取到的最大值和最小值，記

(10)

定義ρ(fi(x))為單個目標的滿意度函數，則maxρ(fi(x))=1，minρ(fi(x))=0。這樣一來，多目標決策問題就轉化為

(11)

ρ(x)={ρ(f1(x)),ρ(f2(x)),…,ρ(fn(x))}

(12)

多目標決策問題轉化為關于滿意度函數單目標決策問題。

3.2 總體協調度評價函數

對于多目標優化問題，理想情況是每個單目標的滿意度均達到理想值。然而各個目標函數是矛盾的，其滿意度函數的最優值也是不可能同時達到的。

因此需要構建一個能夠協調各個目標值的總體評價函數。記ρ*(x)為各目標滿意度的最理想值，其中

ρ*(x)={ρ*(f1(x)),ρ*(f2(x)),…,ρ*(fn(x))}

(13)

在某種意義下，可以在整個解空間里找到一個決策向量x*，使其對應的綜合目標函數值ρ(x*)距離理想值ρ*(x)最近。由此可以確定總體協調度評價函數為

(14)

此時d(x)滿足：

(15)

3.3 基于評價函數的交互式多目標決策模型

對于含分布式電源的優化調度模型，需要首先對各個單目標求取其最理想值，進而計算單個目標的滿意度函數，最終在整個解空間中尋找距離滿意解最近距離的偏好解，便可得到優化調度最終確定值。其求解步驟如下。

(2)計算各單目標函數的滿意度函數值。各單目標滿意度函數計算公式為

(16)

不難得出，各單目標滿意度函數的最優值ρ1*=0，ρ2*=0，ρ3*=0。

(3)將多目標決策問題轉化為以關于評價函數的單目標優化問題。

(17)

(4)運用粒子群算法進行求解計算，確定最終結果。根據微網的出力情況，確定整個配電網的最佳運行狀態。

4 算例分析

本文在IEEE-33節點系統的基礎上構建了一個含若干個綜合能源微網的配電網模型。設12、14、15、17、18、25、30、31和32節點為綜合能源微網。

所接入的9個微網中光伏和微型燃氣輪機裝機容量如表1所示。

表1 各微網光伏和微型燃氣輪機裝機情況

IEEE33節點系統接線拓撲及微網接入點如圖2所示。

取一天之中某一時刻各微網出力情況進行計算，此時各微網運行狀態如表2所示。表示此時刻微網中光伏發電狀態、微型燃氣輪機發電狀態以及微網能向配電網反送的最大功率。

(1)目標函數1中，對于有余力向配電網反送電能的微網，其送電價格為對應時刻的電價。設配電網從輸電網購電的成本為0.1元/kWh，該時刻從配電網購電電價為0.36元/kWh。

表2 各微網最大出力運行狀態

(2)目標函數2中，首先計算出微網無反送功率時整個配電網負荷對應發電單元的排放成本。在此基礎上計算微網出力之后對應的整個配電網排放成本，即傳統發電廠和微網中微型燃氣輪機排放指標。

(3)目標函數3中，需要計算微網出力前后配電網的電壓指標。本文只考慮微網并網條件下的運行狀態和此時微網內部各分布式電源的出力狀態。根據式(3)計算出微網出力前后的配電網電壓指標。

根據這三條分析，計算出各單目標函數的最大值和最小值，如表3所示。

表3 配電網各目標函數的最大值和最小值

當配電網只追求運行成本最少，不考慮低碳環保和電壓質量時，得到的優化結果如表4所示。此時各單目標滿意度分別為ρ1=0，ρ2=1，ρ3=1。

表4 運行成本最小時優化結果

當配電網只追求排放成本最少，不考慮運行成本和電壓質量時，得到的優化結果如表5所示。此時各單目標滿意度分別為ρ1=1，ρ2=0，ρ3=0。

表5 排放成本最小時優化結果

當配電網只追求電壓質量最好，不考慮運行成本和低碳環保時，得到的優化結果如表6所示。此時各單目標滿意度分別為ρ1=1，ρ2=0，ρ3=0。

表6 電壓指標比最小時優化結果

根據基于評價函數的交互式多目標決策模型，整個解空間中的最理想解，其評價函數值應距離ρ*(x)={0,0,0}最近。運用粒子群算法，設定200個粒子迭代200次計算得到配電網最優狀態下，各微網出力結果。如表7所示。

表7 配電網優化調度下各微網的理想出力值

此時對應的三個目標函數的滿意度函數值均與理想值最近。此時各單目標滿意度分別為ρ1=0.555 5，ρ2=0.365 2，ρ3=0.302 5，配電網運行成本、排放成本和電壓質量指標如表8所示。

表8 最優結果下的配電網各運行指標

計算結果表明，該模型可以在整個解空間中找到距離三個單目標最優解最近的滿意解。此時12、30、31和32號節點微網均達到最大出力，而25號節點微網出力有所降低。這時，需要再由微網層對內部電源出力進行控制。將微型燃氣輪機出力由最大出力(477.24 kW)降低至對應值(129.53 kW)即可。這樣便可得到整個配電網，包括微網及其內部電源在內的所有元件在這一時刻的運行狀態。證明了本文的含分布式電源的優化調度模型合理，可以實現對各個電源的合理利用，實現經濟、低碳和電壓指標的最優。配電網中各微網最終運行狀態如表9所示。

表9 配電網最終運行狀態 kW

5 結語

本文建立了基于綜合能源微網的配電網的多目標優化調度模型，確定了運行成本最低、排放最少、電壓最優的最終方案。通過對各個目標函數最優值計算，得到不同決策變量下對應的滿意度函數，在解空間中尋找到各滿意值歐氏距離最近的點，則為非劣解中的最滿意解。進而在確立微網最終出力的基礎上，微網層面再協調其內部各分布式電源的出力，最終確定整個配電網的最優化運行形態，對實際電網調度有一定的參考意義。