計及需求側的風-光-氫多能互補微電網優化配置

陳維榮 ，傅王璇 ，韓 瑩 ，李 奇 ，黃蘭佳 ，許程鵬

（西南交通大學電氣工程學院，四川 成都 610031）

針對能源型經濟社會建設目標[1-3]，同時考慮到可再生能源出力的不確定性和間歇性，諸如電、熱、化學等儲能技術已被廣泛應用，可根據運行成本、使用壽命、效率等條件選擇合適的儲能系統[4-5].

目前，氫儲能技術[6-7]以其清潔環保、利用率高、運輸方便等特點在許多領域都得到了研究，尤其是能源領域[8].將氫能引入微電網，形成滿足功率和能量兩方面需求的系統，可顯著提高性能.文獻[6]在孤島直流微電網中使用電、氫混合的儲能技術，提出分層能量管理方法并仿真驗證；基于此，文獻[7]綜合考慮使用成本最小與儲能系統平衡展開系統的優化控制研究；文獻[9]研究表明，蓄電池更適用于短期電能存儲，長時間運行會受限于其規模及可靠性，因此氫能在使用成本上有很大優勢；文獻[10]建立一種新型電-氫能源系統模型，并開展耦合儲能系統的經濟性分析.引入長期穩定運行的氫能發電系統能有效提高微電網的靈活性和可靠性.利用電解制氫技術可將多余電能制氫用于備用，高負荷下燃料電池將氫能轉換為電能補充功率缺額，有效減少棄風棄光率，提高能源利用率.但同時也帶來一系列問題：1）單一的氫能發電系統響應速度較慢，在負荷缺額較大情況下不能及時補給功率；2）增加了交直流微電網系統結構的復雜度，對其協調控制帶來一定難度；3）燃料電池、電解槽等成本較高，對微電網的優化配置帶來巨大挑戰.

微電網的合理優化配置是規劃設計的關鍵[11].近年來，優化配置模型中的系統結構、儲能方式及各類指標對優化目標的影響等都引起諸多學者的關注.針對不同系統結構的優化配置問題，文獻[12]對獨立微電網構建以總凈現成本最低為目標的容量配置模型進行仿真分析；文獻[13-14]利用蓄電池和超級電容的互補性，以系統成本最小為目標對風/光/儲互補混合儲能微電網進行優化配置研究.結合系統結構與運行模式的特殊性，制定合理的控制策略、研究需求側響應影響以及建立優化配置模型是亟需解決的問題.在考慮不同指標對優化配置影響方面，文獻[15]考慮不同直流負荷比重的影響，提出相應的交直流微電網運行策略進行優化配置，并與傳統交流微電網進行對比；在文獻[16]中，考慮交直流微電網的經濟性、環保性及負荷轉換問題，建立源-荷-儲雙層規劃最優運行模型；文獻[17]考慮價格型需求響應，針對并網型光伏微電網建立優化運行模型.為深度剖析各項經濟指標對微電網優化配置的影響，對改變其運營方式、自平衡率約束及建設成本等因素的有效分析有待深入研究.

由于風-光-氫多能互補微電網系統拓撲結構更加復雜，導致系統控制變量眾多且相互影響；隨著氫儲能系統的引入，系統運行模式趨于多樣化；考慮多能互補的耦合特性，氫儲能系統和蓄電池系統協調控制亟需考慮.另一方面，由于風力發電、光伏發電的隨機性和波動性難以保證系統的供電可靠性，且氫儲能系統成本較高，使得系統特殊、復雜的拓撲結構與運行方式對微電網的協調控制與優化配置帶來了挑戰.因此，本文針對并網型風-光-氫多能互補交直流微電網，制定合理的多模式運行控制策略，提出面向需求側響應的優化配置方法，結合某地區歷史數據，以最小等年值成本為優化目標，充分考慮各部分約束條件，利用粒子群算法求解優化配置方案，并展開微電網不同運營方式、自平衡率約束、設備建設成本對經濟指標的敏感性分析，為微電網規劃提供科學可靠的依據.

1 風-光-氫多能互補微電網系統

1.1 系統結構

本文研究的風-光-氫多能互補微電網系統拓撲結構如圖1所示.

圖1 風-光-氫多能互補微電網系統拓撲結構Fig.1 Topological structure of wind-solar-hydrogen multi-energy complementary AC/DC microgrid

光伏陣列與風力發電機通過相應設備分別與直、交流母線相連，為直、交流負載提供電能，在最大化消納可再生能源發電的前提下減少系統內部的換流設備.由于可再生能源出力存在一定波動性和間歇性，儲能系統在平抑輸出功率波動、提高供電質量方面發揮著重要作用.考慮到單一電儲能的短期儲能特性，引入清潔環保的長期儲能——氫能發電系統（包括電解槽、儲氫罐和燃料電池），進而形成兼顧功率、能量的多需求混合儲能系統.當可再生能源發電量過多且蓄電池容量達到上限時，電解槽可將多余電量通過電解水制氫，存儲在儲氫罐中作為后備能源；當風光發電不足且蓄電池也難以滿足高負荷需求時，存儲的氫氣可為燃料電池發電提供燃料，將化學能轉換為電能補給缺額，保證系統供電可靠性.若微電網自身供不應求，還可向配電網購電以達功率平衡，不僅加強了運行控制，提高了系統穩定性，同時也實現了“自發自用、余量上網、電網調劑”的運行機制.

1.2 運行控制策略

為保證系統正常穩定運行、改善動態性能，本文考慮不同工況下交直流微電網的功率交互，提出基于多運行模式的運行控制策略.該控制策略需遵從以下原則：1）保證交直流母線電壓穩定和功率實時平衡，合理分配功率，最大化消納可再生能源發電；2）防止儲能系統過度充、放電以延長壽命；3）當功率不平衡時，規定系統運行控制的優先級順序：蓄電池 ＞ 氫能發電系統 ＞ 配電網，從而減少對電網的依賴程度，提高系統的自平衡能力.

根據以上原則，建立4種運行模式下的運行控制策略，且記系統交、直流側的功率不平衡量分別為Pace和Pdce，表示為

式中：Pwt和Ppv分別為風機與光伏的實際輸出功率；Pac與Pdc分別為交、直流負載功率.

模式 1（Pace＞ 0，Pdce＞ 0）先后啟動蓄電池和氫能發電系統消納多余功率，若在滿足自身后仍過剩，則在售電約束范圍內對電網進行售電.

模式 2（Pace＞ 0，Pdce＜ 0）若交直流母線間的功率交互在最大換流功率約束范圍內能夠滿足直流側缺額，系統功率達到平衡后仍有過剩，則在最大充電限度內先后滿足蓄電池和電解槽充電，超過最大充電功率部分向電網售電.

模式 3（Pace＜ 0，Pdce＞ 0）若交直流母線間的功率交互在最大換流功率約束范圍內無法滿足交流側缺額，則先后啟動蓄電池和燃料電池放電，超過最大放電功率部分向電網購電以滿足缺額功率.

模式 4（Pace＜ 0，Pdce＜ 0）若啟動蓄電池使其出力不超過最大放電功率能夠平衡功率缺額，則只需啟動蓄電池；否則啟動燃料電池使其出力不超過最大放電功率進行放電.若依舊無法滿足高負載需求，則選擇向電網購電以維持功率平衡.

2 需求側響應模型

2.1 目標函數

激勵型需求側響應是通過調整可轉移負荷的運行時間段，使響應后的負荷與風光出力在時序上更加吻合，最大化直接消納風光發電，減少新能源并網所造成的沖擊，在一定程度上減少儲能系統配置，從而減少建設成本，提高微電網經濟性.

本文建立激勵型需求側響應的目標函數如式（1）.

式中：T為調度周期（24 h）；PDG(t)為時刻t（t∈T）可再生電源的輸出功率；Lload(t)、Ldr(t)分別為時刻t需求側響應前、后的負荷大小；Ldr_in(t)、Ldr_out(t)分別為時刻t的負荷轉入量與轉出量.

2.2 約束條件

1）負荷轉移量的約束

每個時刻的實際負荷轉移量受限于最大可轉移負荷容量，且在每一周期T內，負荷總量在需求響應前、后應保持不變.約束表達式為

式中：mdr(t)為時刻t實際負荷轉移量；Mdr(t)為時刻t最大可轉移負荷容量；Ldr_in_T、Ldr_out_T分別為周期T內負荷的轉入、轉出總量.

2）負荷轉移時段的約束

負荷只能在同一調度周期內進行轉移，即

式中：tin、tout分別為負荷轉入、轉出時刻；Tn為第n個調度周期.

2.3 需求側響應模型的求解方法

針對上述模型，本文采用混合整數規劃方法，以同一調度周期內負載與可再生電源出力時序上更逼近為目標，求解最優解.具體步驟如下：

步驟1輸入基本數據.可再生能源發電量、負荷數據以及設定的可轉移負荷容量和初始運行時間.

步驟2確定負荷轉入轉出時刻.當PDG(t) ＞Lload(t)時為負荷轉入時刻；其它時刻即PDG(t) ≤Lload(t)為負荷轉出時刻.若在周期T內每個時刻都滿足PDG(t) ≤Lload(t)，則直接進入下一周期.

步驟3確定最大可轉移負荷容量Mdr，即

式中：Ls_in、Ls_out分別為可轉入、轉出負荷總量.

步驟4求解需求響應后負荷.采用混合整數規劃方法求解最優值，輸出需求響應后的負荷曲線.

3 風-光-氫多能互補微電網優化配置方法

3.1 目標函數

針對風-光-氫多能互補微電網，本文主要考慮供電經濟性，不僅對分布式電源及儲能系統進行容量配置優化，還考慮了交直流子網間能量耦合與功率交互，對AC/DC換流器進行容量配置.

一般采用系統壽命周期成本即總凈現值成本Snpc來衡量微電網的經濟性，表達式為

式中：Sin為總初始投資成本，包括光伏、風機、蓄電池、AC/DC換流裝置、燃料電池、儲氫罐、電解槽的初始投資成本；Srp為總置換成本，設定微電網規劃周期為20年；Sgc為微電網與配電網的電力交易成本；Sdr為用戶需求側相應補貼，為0.24元/kW?h；Sop為總運維成本，它在一定容量配置下與微電網的初始投資成本成比例：

式中：αop為從總初始投資成本轉化為運行維護成本的系數因子，本文取0.01.

目標函數采用等年值成本Sann，即

式中：i為折現率，一般取 0.04；CRF(i，N)為資金收回系數，N為系統壽命.

3.2 約束條件

1）微電網系統功率平衡約束

在圖1所示模型中，可根據交直流子網間的功率交互來建立系統功率平衡約束，即

式中：Pg為微電網購售電功率，購電時取正值，售電時取負值；Pacdc為交直流母線間換流器功率，從交流側流向直流側取正值，反之取負值；Pbat為蓄電池充放電功率，放電時取正值，充電時取負值；Pfc為燃料電池放電功率；Pel為電解槽充電功率.

2）可再生能源出力約束

光伏、風機在實際運行過程中均不能超過它的最大可輸出功率，故其約束條件如式（10）.

式中：Npv、Nwt分別為光伏和風機的裝機臺數；Ppv_r、Pwt_r分別為單臺光伏和風機的額定功率.

3）蓄電池約束

在配置優化中，根據充放電過程中直流母線側的電池功率計算蓄電池的剩余能量，如式（11）.

式中：Ebat(t)為時刻t的蓄電池電量；σ 為蓄電池的自放電系數，取 0.004 6/d；Δt為步長（1 h）；ηch、ηdch分別為蓄電池充、放電效率，均取0.9；為蓄電池DC/DC變換器效率，取0.9.

蓄電池的相關約束條件為

式中：SOCmin、SOCmax分別為蓄電池荷電狀態（state of charge，SOC）的最小值和最大值，分別取0.3和0.8；Pmch、Pmdch分別為蓄電池的最大充、放電功率.

4）氫能發電系統約束

為反映儲氫罐的存儲狀態且便于運行管理控制，根據電解槽充電和燃料電池放電過程中直流母線側的功率計算儲氫罐的剩余能量，如式（13）.

式中：Etank(t)為時刻t儲氫罐中的能量；ηel、ηfc、ηtank分別為電解槽、燃料電池、儲氫罐的工作轉化效率，取 ηel=0.6，ηfcηtank=0.5；、分別為電解槽、燃料電池的DC/DC變換器效率，取==0.9.

氫能發電系統的相關約束條件為

式中：SOHCmin、SOHCmax分別為儲氫罐等效荷電狀態（state of hydrogen charge，SOHC）上、下限，分別取0.2和0.8；Pelmax、Pfcmax分別為電解槽的最大充電功率與燃料電池的最大放電功率.

5）AC/DC換流器功率約束

由于過多換流損耗會對整個微電網系統產生不利影響，因此對換流器功率有一定約束，表示為

式中：Pacdcmax為AC/DC換流器最大換流功率.

6）售電功率約束

并網型微電網在系統內部功率不平衡時，會與電網之間發生電力交易，但倒送功率過大可能會導致電網產生負面影響，故需對售電功率進行約束，如式（16）.

式中：Pgrid1(t)為時刻t售電功率；μ為微電網售電功率限額比例；Pmc為微電網聯絡線功率限值.

3.3 用戶滿意度

用戶滿意度Rus是通過自平衡率和用電滿意度對微電網系統需求側響應的效益進行綜合評估的指標，其表達式為

式中：Rself為自平衡率；Res為用電滿意度；α和β分別為自平衡率和用電滿意度的評估系數；Egrid為從電網流向微電網系統的總電量；Eload為需求總負荷量；Eshift為一年內交直流負荷轉移總量.

3.4 優化算法

本文采用粒子群優化算法求解風-光-氫多能互補交直流微電網的容量配置.設定光伏陣列數量Npv、風機數量Nwt、蓄電池數量Nbat、換流器數量Ncon、燃料電池數量Nfc、儲氫罐數量Ntank和電解槽數量Nel為系統優化變量，根據氣象信息、約束條件及運行控制策略優化各子系統功率分配，根據式（8）所示的等年值成本作為算法適應度函數，利用優化算法多次迭代最終得到最優配置結果，具體求解流程圖如圖2所示.

圖2 優化配置求解流程Fig.2 Solution process of optimization configuration

4 算例分析

4.1 系統參數

本文選取某地的輻照強度、風速、交直流負載數據作為系統輸入，如圖3所示，年平均輻照強度為174.8 W/m2，年平均風速為6.6 m/s，負載年平均值為531.2 kW，交、直流負載比例約為3∶2.本文主要采用的設備成本如表1，分時電價數據如表2.

表2 分時電價數據Tab.2 Time-of-use electricity price

圖3 年度光照、風速及交直流負載數據Fig.3 Annual light，wind speed and AC and DC load data

表1 不同設備的成本參數Tab.1 Cost parameters of different equipment

4.2 優化配置方案與技術經濟性分析

根據圖1的拓撲結構和4.1所示的系統參數，利用粒子群算法求解優化配置方案.為剖析各項技術經濟指標對配置的影響，本文開展微電網運營方式、自平衡率約束及建設成本等影響因素下的技術經濟分析.通過合理分析，能為微電網投資決策提供科學依據，有助于微電網項目規劃設計與實現.

4.2.1 運營方式對優化配置的影響

由于交直流微電網在不同運營方式下對系統的各項指標均有一定的影響，根據是否考慮氫能發電系統、是否考慮負荷需求側響應將所研究的微電網系統分為3種不同的運營方式，如表3所示.

表3 不同運營方式Tab.3 Different modes of operation

3種運營方式下的優化配置結果如表4所示.其中，方案1適用于具有大面積鋪設光伏板且風電裝機較少的地區，方案2更適用于配置大容量風機的地區.在實際工程項目中，可根據地區條件進行方案篩選以獲得更高的經濟效益.

1）引入氫能發電系統

從表4可看到，相較于運營方式一，引入氫能發電系統后的運營方式二可根據儲能充放電功率靈活配置各設備容量，大幅減少蓄電池的容量配置，使得等年值成本下降，年總換流損耗也減少.同時減少了與電網間的能量交互，提升了系統自平衡率的同時也略微提高了用戶滿意度.

表4 不同運營方式下的優化配置方案Tab.4 Optimized configuration schemes in different modes of operation

具體對比方案3與方案1，在可再生能源發電總量不變的情況下，方案3通過配置少量電解槽吸收直流側多余電能并存儲于儲氫罐中，在高負載時段通過燃料電池放電補給缺額，大幅減少蓄電池容量配置.光伏容量減少并未導致換流器容量增加，說明此時直流側已基本滿足負載需求，通過減少換流器配置降低等年值成本，并小幅提升系統的自平衡率.相較于方案2，在自平衡率基本不變的情況下，方案4的光伏、風機容量略有增加，直流側大幅減少蓄電池配置且儲氫罐容量較其他方案略有增加，說明直流側剩余電量較多，可實時補給交流缺額減少向電網購電，從而保證系統自平衡率.

2）考慮需求側響應

運營方式三是在運營方式二的基礎上引入需求側響應環節，選取冬季和夏季的典型日對需求響應前后交直流負荷曲線及可再生能源出力曲線進行對比，如圖4所示.明顯看出引入需求側響應后，在時序上，負荷曲線與可再生能源出力曲線更加吻合，使交直流側能量交互減少，從而減少相關換流器和儲能設備的容量配置，減少換流損耗，也使新能源發電的整體裝機容量有所下降，通過減少初始投資成本降低等年值成本.同時，盡管交直流負荷的轉移影響了系統的用電滿意度，但由于自平衡率的提高，系統用戶滿意度仍能保持在較高水平.

圖4 全年典型日交直流負荷需求響應前后對比Fig.4 Comparison of typical daily AC and DC load response

相較于方案3，引入需求側響應的方案5通過小幅減少光伏、風機容量，使系統自平衡率提升了4.25%，說明此時購電費用減少，從而降低微電網的等年值成本.與方案4相比，引入需求側環節的方案6有如下變化：①光伏容量降低57 kW，風機容量降低130 kW，同時等年值成本減少1.5萬元；②減少了蓄電池和氫能發電系統的使用頻率及充放電深度，也降低了儲能設備的置換費用.③交直流微電網自給能力隨之增強，不僅減少換流器的配置，降低換流損耗，也使系統的自平衡率提高2.34%；④由于負荷轉移使得用戶補償費用增加，致使用戶滿意度下降3.11%.因此，在合理范圍內進行少量需求負荷轉移有助于改善供電經濟性.

4.2.2 自平衡率約束對優化配置的影響

運用優化算法求解并網型風-光-氫多能互補交直流微電網系統在不同自平衡率約束范圍內的配置方案，如表5所示，分析其對等年值成本的影響，可得結論：在一定范圍內增大可再生能源和儲能裝置的容量配置，可有效提升并網型微電網的自平衡率，同時有效降低等年值成本，提升經濟效益.

表5 不同自平衡率約束范圍內的優化配置方案Tab.5 Optimized configuration schemes within constraints of different self-balance rates

由表5和圖5可知，相較于方案Ⅰ，方案Ⅷ風光儲裝機容量增大并未導致經濟成本增加，反而有一定程度降低，并且有效改善了系統自平衡能力.當自平衡率為81.64%時，達到等年值成本最小值.若仍繼續增加可再生能源及儲能設備的裝機容量，提升自平衡能力的同時等年值成本也大幅增長，對比方案Ⅸ與方案Ⅷ，當自平衡率由81.64%上升至90.01%時，等年值成本增加20.54%.因此，從圖5可直觀看出，在一定約束范圍內升高或降低自平衡率均會影響經濟效益.在實際應用中，可通過上述方法分析“等年值成本-自平衡率”曲線走勢，對微電網系統的優化配置具有重要的研究意義.

圖5 不同自平衡率約束對等年值成本的影響Fig.5 Effect of different self-balance rate constraints on equivalent annual cost

4.2.3 微電網建設成本對優化配置的影響

提高微電網的經濟效益需要更加有效的激勵措施，隨著技術的成熟，新能源設備建設成本逐漸降低，不僅提高了微電網中可再生能源滲透率，而且降低了系統等年值成本，進而改善微電網的經濟性.

如圖6所示，本文分別在表1的光伏、風機建設成本基礎上降低10%、20%和30%，可明顯看到隨著新能源設備建設成本的降低，顯著減小了系統的等年值成本，因此，在合理范圍內降低微電網的建設成本對改善其經濟性有較大的意義.

5 結 論

1）引入氫能發電系統后，系統可根據儲能充放電功率靈活配置各設備容量，大幅減少蓄電池配置，在降低系統運營成本的同時減少電網的購電量，提升系統的經濟性能和自平衡能力.

2）加入需求側響應環節后，通過負荷轉移進行削峰填谷，使交直流間能量交互減少，從而減少相關換流器和儲能設備的容量配置，也使可再生能源發電的整體裝機容量有所下降，通過減少初始投資成本降低系統的等年值成本.

3）自平衡率約束的過高或過低均會影響系統配置，一定范圍內增大可再生能源和儲能裝置的容量配置，可有效提升自平衡率，改善微電網經濟性.

4）隨著新能源技術的推廣，微電網的投資潛力將進一步提升，設備建設成本的降低可顯著增大可再生能源滲透率，進而提高經濟效益.