含有風電場和分布式光伏的微電網經濟調度

王雪峰

摘要：綠色能源逐漸成為國家供能倡導的主流能源，但是隨著大量的風電場和光伏電站并入到微電網中，其輸出功率的波動間歇性變化給系統的經濟調度帶來了很多不確定性因素。鑒于此，構建出含風電場和光伏電站的微電網經濟調度模型，對遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）進行自適應改進，用于對所提出的動態經濟調度問題進行最優問題求解。實驗結果顯示，風電場和光伏電站并網后，算法給出的最優功能方案，較單一火電供電總費用降低了26.7%，較人為控制調度總費用下降了12.6%，證明了算法給出的方案能夠降低微電網一次能源消費成本，獲得更經濟的調度方案。

關鍵詞：風電場;光伏電站;經濟調度;遺傳算法

中圖分類號：TM73

文獻標識碼：A文章編號：1001-5922（2022）06-0191-06

Economic dispatch of microgrid with wind farm and distributed photovoltaic

WANG Xuefeng

（State Grid Jilin Province Electric Power Co.， Ltd.， Baicheng Power Supply Company， Baicheng 137000， Jilin China

）

Abstract：Green energy has gradually become the mainstream energy advocated by the state for energy supply， but with a large number of wind farms and photovoltaic power stations incorporated into the microgrid， the intermittent fluctuation of its output power has brought many uncertain factors to the economic dispatch of the system. In view of this， it constructs a microgrid economic dispatch model with wind farms and photovoltaic power stations， and adaptively improves the Genetic Algorithm（GA） to solve the proposed dynamic economic dispatch problem. The experimental results show that after the wind farm and photovoltaic power station are connected to the grid， the total cost of power supply is reduced by 26.7% compared with that of single thermal power plant， and the total cost of manual control and dispatching is reduced by 12.6%， which proves that the scheme given by the algorithm can reduce the primary energy consumption cost of microgrid and obtain a more economical dispatching scheme.

Key words：wind farm;? power station; dispatch; genetic algorithm

含大規模風電場和光伏電廠的電力系統是未來微電網發展的趨勢，隨著風電場和光伏電站在微電網中的比重持續增加，考慮風、光電站的最佳經濟調度方案被提上日程[1]。具體表現為風電場電力輸出波動較大，光伏電站電力輸出具有較強時間性，兩者的輸出對整個電網的能源輸送帶來諸多不確定因素，以致于并網之后，傳統的經濟調度方案并不能起到很好的作用。將風力發電和光伏發電作為隨機變量，建立以發電成本為目標函數的經濟調度數學模型，再通過智能優化算法來對問題進行求解，得出最合適的經濟調度方案，進而降低整個微電網的運行成本[2]。

2含有風電場和分布式光伏的微電網經濟調度模型構建

2.1含風電場和分布式光伏電站的經濟調度建模

在機組啟停的狀態確定條件下，按照供電需求選取經濟性較好的機組投入到電力生產當中，由于風力發電與光伏發電的成本較低，且為綠色能源，應當優先考慮。為了維持系統安全穩定運行，首先需要保證系統功能的平衡，其次再根據發電機組物理特性對發電計劃進行定制，微電網供能原理如圖1所示。

相對于人工控制來說，智能控制能夠起到很好的替代作用，其優勢在于能夠對電網負載進行提前預測，匹配最經濟、最適合的功能方案。其次微電網能夠根據自身功能特征自行調整功能方案，以綠色能源優先的形式作出權衡，起到環境保護作用[3]。微電網經濟調度的目標函數應當是以燃料消耗或者發電成本，約束條件則為供能的安全和穩定。

2.2基于遺傳算法的經濟調度方案

微電網系統內約束條件多、變量維數多，并且由于風光資源、光照強度具有隨機性，建立的模型具有強非線性，運行起來非常復雜，求取微電網系統動態經濟調度優化問題最優解需要大量的計算[6-7]。而遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）具有自尋優、無限逼近、魯棒性好等特點，被廣泛地應用到處理各種非線性問題當中，其中就包括求解電力系統中的最優問題。定義目標函數成本為遺傳算法中適應度數值，用于反映群體中各個染色體的優劣，采用適應度值來進行遺傳和評價個體的好壞，適應度函數：56D34354-1CEC-4C5B-834D-3758BC57FB01

式中：Q表示種群的數量。通過模糊數學模型進行建模，只需要考慮發電機組之間的負荷分配，不需要考慮網絡的潮流分布。所以，模型中初始參數數據需要涵蓋風電場和光電廠的平均輸出功率、發電機有功輸出和火電機爬坡功率上限和下限，以及微電網每個階段的負荷;另外，還需要將發電機耗量成本系數、風光電廠以及耗量成本隸屬度參數包含在內。模型的變量為單位時間內火電機、風電場以及光伏電廠的出力，即在遺傳算法中的染色體，可以表示為

如圖2所示，遺傳算法在進行交叉操作時，個體之間交叉的概率是固定的;對于遺傳算法來說，交叉概率和變異概率是決定遺傳算法行為和性能的關鍵點，其直接影響算法的收斂性。一般來說，交叉概率越大，產生新個體的速度就越快，但超過一定范圍會導致遺傳模式破壞，具有高度適應度的個體結構也會隨之破壞。對于變異概率來說，其值過大，遺傳算法就變成了純粹的搜索算法。微電網模型結構復雜、變量眾多，需要經過反復試驗才能確定交叉概率和變異概率，短時間內找到問題的最佳值難度較大。因此，本文改用自適應遺傳交叉算子，優化算法交叉概率值，交叉概率Pc的調整：

從圖3可以看出，算法通過不斷的擇優、交叉、變異操作產生新的個體，產生的新一代個體由于適應值較高往往會對原來的種群產生影響，甚至破壞當前種群的最優解。因此，采用“優勝略汰”的方法，在每次進化后對適應值較低的個體進行淘汰，保存適應度最大的個體，依次循環。這樣操作的好處在于避免算法退化，同時保證算法最后能夠收斂到全局最優。設定算法的迭代次數為1 000次，且滿足連續20次最優解不變，算法停止迭代，避免使算法陷入局部最優，滿足條件，算法結束，輸出最優值;否則返回第3步，直至條件滿足[9]。

3微電網經濟調度結果分析

3.1AGA算法性能分析

將AGA算法與GA、PSO、BP 3種優化算法進行對比分析，分別對4個測試函數Sphere、Quadric、Gtiewank和Ackley進行獨立尋優20次，實驗得到的最優值、最差值、平均迭代次數和標準方差，結果如表1所示。需要說明的是，經過20次運算，算法的平均迭代反映算法的收斂精度，值越小越高;標準方差反映算法的收斂穩定性，值越小穩定性越高。

從表1數據可以看出，AGA算法相較其他3種算法的最優值、最差值、平均值和標準方差都要小，證明AGA算法的收斂精度和算法穩定性較高，特別是在解決Sphere、Quadric和Ackley的問題上表現十分突出。而一般的GA在解決Quadric和Ackley函數問題上容易陷入局部最優;同樣，PSO算法優化Quadric函數、BP算法在優化Ackley函數時都會遇到相同的問題。具體來說，GA算法相對PSO和BP算法得到的結果較好，平均值和標準方差較低。AGA算法較改進前的GA算法相比，兩者在優化Griewank函數時表現出的效果非常相似，具有非常接近最優、最差值、平均值和標準方差，說明此兩種算法的收斂穩定性與精確度都非常相似。綜上所述，AGA算法在優化不同函數上，平均值和方差均較GA算法低，這驗證了，GA算法交叉變異的自適應改進后收斂性和局部尋優能力分別得到了不同程度的提高，最優個體適應度收斂特征曲線如圖4所示。

從圖4可以得知，PSO算法優化4種函數的效果均不理想。從PSO算法收斂特征曲線可以看出，其收斂性最差;除此之外，在優化Ackley函數時，GA曲線在坐標（50，2.5）后，呈現與x軸平行的走勢，說明此時陷入了局部最優。BP算法與PSO算法效果較為相似，優化效果較PSO算法好;對于GA算法來說，優化效果僅次于AGA算法。由此可知，在對4種函數進行優化時，相較其他3種算法，收斂速度和收斂精度顯著要高，且能在極短時間和較少的迭代次數下接近收斂，這是由于采用自適應方式改進GA算法后，增強了GA算法與外界適應能力與協調進化能力，導致算法的收斂速度與精度都得到了不同程度的提升。綜上所述，AGA算法從整體上全局尋優能力、收斂速度、尋優精度以及穩定性都要比GA、PSO和BP算法要好，證明了AGA算法的優先性和優越性。

3.2風光電場的微電網經濟調度分析

以某地區的一個微電網為例，用Matlab編程對模型進行求解。該微電網系統由10臺火電機組、1個風電場和一個光伏發電廠組成，其中風電場的額定總有出力120 MW，最小有出功率10 MW。光伏電站的總容量為180 MW，光伏組件轉換效率溫度修正系數為0.957。調度周期為1 d分為24個時段，每個時段1 h。AGA算法的種群規模定為50，最大迭代次數為1 000，最大交叉概率為0.91，最小交叉概率為0.78，變異概率為0.01，隨機抽樣1 000次。各個時段風電場和光伏電廠的平均輸出功率和微電網負荷預測結果如圖5所示。

經過計算得到問題最優解μD為0.847 140，供電總成本為5 009 270元;次優解1μ_D為0.847 103，供電總成本為5 041 588萬元;次優解2μ_D為0.846 899，供電總成為5 076 754萬元。從圖5（a）可以看出，風電場功能雖然比較持續，但是整體波動不平衡，輸出功率忽高忽低;光伏電站輸出功率較大，但具有較強的時效性，兩者在一定程度上出現互補的現象。結合圖5（b）來看，整個微電網的負荷需求不高，風電場額定容量為180 MW，光伏電站的額定容量為120 MW，兩者并網后輸出占比較高。圖6為最優調度方案下風電場、光伏電廠以及火電廠的出力情況。

通過驗證，各個階段機組的運行條件均在模型的約束條件之內，結合圖6（a）、圖6（b）進行成本計算，得出在并網前，調度成本為6 833 463元;風電廠并網后，調度成本降至6 482 859.5元，整體降低了5%。當光伏電站并網，系統的總費用進一步降低，含風光電站的微電網總成本為5 009 270.5元，較單一火電站發電成本下降了26.7%，大大提高了微電網的動態經濟，節省更多的發電成本，獲得更經濟的調度方案。結果顯示，風電場和光伏電站并入微電網之后，出力情況與歷史數據得出的電站出力情況基本吻合，表明AGA算法給出的電力調度優化方案是有效可行的。56D34354-1CEC-4C5B-834D-3758BC57FB01

4結語

要給出含風電場和光伏電站的最優經濟調度方案，實際上就是解決一個含有復雜約束條件且具有動態性的非線性規劃問題。在建立數學模型時，需要結合風力發電的波動性與光伏發電階段性;除此之外，兩者在并網之后微電網出電情況難以預測，因此需要設立約束來使模型變得更加合理。最后，采用改進后的AGA算法來對問題進行求解，即得出最終的優化方案。從結果可知，最終得出的優化方案相較單一火力發電，發電成本由6 833 463元降至5 009 270.5元，對比人工調控方案，發電成本降低了861 016.3元，驗證了本文提出的含風電場和光伏電站微電網經濟調度模型的合理性。同時，也證明的了AGA算法解決電力調度問題的可行性，大幅降低微電網一次能源消耗量，增加發電經濟性。

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