基于分散復雜自適應體系的多微電網經濟優化

秦海紅, 劉天羽

(上海電機學院 電氣學院, 上海 201306)

近年來,能源需求快速增長,環境問題日益嚴峻,各國積極發展新能源的意愿日趨強烈。中國的風電、光伏裝機容量已居世界首位。大量分布式可再生能源接入配電網,會給電網的運行可靠性和用戶供電的安全性帶來嚴峻挑戰。微電網[1]是解決分布式電源直接接入電網所引起的一系列問題的有效手段。

微電網為新能源的消納提供了有效的平臺,但是也面臨著經濟運行最優化、安全可靠等諸多挑戰[2]。多微電網系統通過對子微電網的集群運行優化可提升微電網間利用可再生能源進行能量互濟的功能,改善微電網的經濟效益。然而,相較于單個微電網,多微電網規模較大、復雜程度較高,如何對多微電網的經濟運行進行有效管理,是目前的熱點之一。

目前,針對多微電網的優化運行問題,國內外學者已做一定研究。文獻[3]引入目標級聯方法并將聯絡線功率等效為虛擬負荷與電機,在滿足多微電網和配電網利益訴求的基礎上,完成模型的解耦與并行求解。文獻[4]建立了多微電網與交流配電網雙層能量管理模型,結合電力儲備機制和博弈論,實現配電網與多微電網的優化運行。文獻[5]提出了二階段魯棒博弈模型的混合交直流配電系統協調能量管理方法,實現不同利益主體微電網與配電網在可再生能源出力不確定性下各自收益均衡化。上述研究均考慮了多微電網與配電網的功率交互,并未涉及微電網之間的功率交互。可見,對多級微電網優化運行問題的研究仍存在很多不足之處。

體系[6](System of System,SoS)是近年來國際上一個新興的熱點研究領域,是系統科學、管理科學與復雜性科學在研究特定體系問題時產生的新領域。SoS方法廣泛應用于國外的國防、信息、交通運輸等領域,SoS方法在國外也有部分研究用于電力系統。文獻[7]基于SoS方法將3個區域內的電力市場互聯形成多區域電力系統,采用分布式決策結構對機組組合問題進行求解。文獻[8-9]研究連接多個微電網的主動配電網SoS架構,考慮主動配電網與多個微電網的連接關系,建立分層優化模型進行多微電網的運行優化。文獻[10-11]建立了包含多個主動配電網的SoS架構,但是并未考慮配電網之間的交互性,該架構并不適合微電網群。上述研究均表明:通過SoS架構實現機組組合、主動配電網、微電網群的優化運行和能量管理是有效的。

基于上述研究,本文根據SoS理論提出了多微電網分散復雜自適應體系(Decentralized Complex Adaptive SoS,DCASoS)框架,區域中的每個微電網為一個獨立自治的系統,有自己的規則和策略。考慮到每個獨立系統的隱私,獨立系統之間僅需要有限數量的信息進行電力交換。每個獨立的系統不需要與其他系統共享發電機、負載和網絡的所有信息。在此框架基礎上建立多微電網系統雙層經濟優化模型,對單微電網系統層,考慮微電網運行維護成本及微電網與配電網的交互成本,以微電網運行成本最低為目標建立模型;對多微電網系統層,以購售電成本最低為目標,考慮微電網間的能量交互建立模型。利用混合整數線性規劃方法對多微電網雙層經濟優化模型進行求解,得到各子微電網的調度計劃及多微電網系統運行成本。

1 基于DCASoS的多級微電網框架

DCASoS[12]是SoS的一個特例。它不僅擁有SoS的4大特性,同時擁有復雜自適應系統的復雜性、閉合回路、適應性及自組織性。微電網群[6]具有構成系統多樣、拓撲結構多變、運行復雜等特點,是電力工程與系統中的一種DCASoS。為應對微電網群協同優化運行的挑戰,本文基于DCASoS理論方法搭建多微電網分散自適應架構,如圖1所示。

圖1 多微電網DCASoS架構圖

現有對單個微電網結構的研究已非常成熟,包含發電單元、負荷單元及儲能單元。本文選取光伏電池、風機、微型燃氣輪機作為發電單元。

從DCASoS角度出發,多微電網優化運行需要在確保各子微電網獨立性的基礎上,協調各子微電網功率交互實現整體運行成本最低。子微電網通過微電網運營商實現自主管理,并通過與配電網調度中心的信息交互,確定使得多微電網系統運行成本最低的各子微電網調度計劃。基于SoS的多微電網分散自適應架構能為多維度不確定性微電網協同優化奠定基礎。

2 多微電網系統雙層經濟優化模型

本文針對調度周期為T,N個微電網的系統,建立多微電網系統雙層經濟優化模型。

2.1 子微電網系統層經濟優化模型

2.1.1 目標函數 多微電網系統中的每個微電網均具有較強獨立性,其可以是缺電微電網也可以是余電微電網,為保證獨立運行成本最低,可以與配電網進行電量交易。同時,為了保證每個微電網內部設備運行最優,需要保證設備運維成本最低。子微電網的總運行成本、單個微電網的運行維護成本(包括微型燃氣輪機、儲能設備及風電光伏機組的維護成本)及微電網與配電網的交互成本的表達式分別為

式中:ci,MT、ai,MT為微型燃氣輪機運維成本系數;ci,ES、ci,RES分別為儲能、可再生能源的運行成本系數;Pi,t,MT、Pi,t,ch、Pi,t,dis、Pi,t,WT、Pi,t,PV分別為微電網i在時間t的微型燃氣輪機、儲能充電、儲能放電、風機、光伏機組發電功率;Δt為步長;ct,buy、ct,sell為日前預測交易電價;Pi,t,sh、Pi,t,su為微電網i功率的短缺與盈余量。

2.1.2 約束條件 微型燃氣輪機及可再生能源的功率約束主要考慮最大、最小功率約束:

式中:PMT,min、PWT,min、PPV,min分別為微型燃氣輪機、風電、光伏機組最小輸出功率;PMT,max、PWT,max、PPV,max分別為微型燃氣輪機、風電、光伏機組輸出的最大功率。

儲能約束主要考慮充放電約束及儲能容量約束,即

式中:Pi,ch,max、Pi,dis,max分別為微電網i儲能充、放電功率的最大值;ξi.t為[0,1]變量,1表示充電,0表示放電;Ei,t、Ei,t-1分別為微電網i中儲能設備t時刻及t-1時刻的剩余容量;ηi,ch、ηi,dis 為充、放電效率;Ei,min、Ei,max為儲能電池允許充電的上、下限。

微電網與配電網進行功率交互需要滿足的約束為

式中:Pi,t,buy、Pi,t,sell為微電網i向配電網購、售電功率;Pi,lmax為聯絡線允許輸送的最大功率;Pi,t,L為負荷需求功率。

2.2 多微電網系統層經濟優化模型

2.2.1 目標函數 配電網調度中心在前一階段接受各微電網電量短缺及盈余信息,為減少微電網向配電網購電的成本損耗,為此,協調各微電網進行功率交互。電量調度順序為:缺電微電網先向其他余電微電網購電,若電量不能滿足則通過配電網調度中心向大電網購電;余電微電網先要滿足同級微電網的電量需求,若有剩余電量再向大電網出售。多微電網系統的整體目標為fM購售電成本最低,相互之間的功率交互僅考慮線路損耗[13],目標函數如下:

式中:closs為功率交互線路損耗成本系數;Pij,t,buy、Pij,t,sell為微電網i向微電網j在時間t的購售電功率。

2.2.2 功率交互約束 為了實現多微電網系統層面的經濟運行最優,功率交互需要滿足如下約束:

式中:Pi,t為注入微電網i的有功功率;ri,t、si,t、fij,t、vij,t分別為微電網的購售電狀態,為[0,1]變量,且i,j∈{1,2,…,N}。

3 模型求解

兩階段的數學模型可使用列約束生成算法與Benders算法[14]求解,本文提出的兩階段經濟優化模型求解可以分為如下2個階段:

(1) 各微電網根據已知信息和預測信息,以單微電網運行成本最低為目標進行求解,目標函數為式(1),約束條件為式(4)～式(13)。第1階段問題為混合整數線性規劃問題,使用Cplex求解器求解,得到第1階段的最優值,混合整數線性規劃的調度優化流程如圖2所示。

圖2 基于混合整數線性規劃的調度優化流程

(2) 通過第1階段Cplex求解,確定各子微電網的電量盈余量,配電網接收到來自各微電網的短缺與富余信息Pi,t,sh、Pi,t,su,求解式(14),約束條件為式(15)～式(18),得到各子微電網購售電功率Pi,t,buy、Pi,t,sell與其他子微電網的交互功率Pij,t,buy、Pji,t,sell。

4 算例分析

4.1 算例描述

本文多微電網系統算例可根據文獻[13]按空間距離劃分為子微電網MG1、MG2、MG3,每個子微電網內有風電機組、光伏發電機組、微型燃氣輪機和儲能。調度周期設置為1 d,調度步長Δt為1 h。多微電網運行參數設置參考文獻[15],如表1、表2所示。可再生能源的發電成本ci,RES為0.2元/kW。此外,各子微電網風機、光伏出力及負荷功率預測情況如圖3所示。

表1 多微電網運行費用參數

表2 多微電網運行輸入參數

圖3 微電網風機、光伏及負荷功率預測曲線

由圖3可知,微電網MG1負荷量較大,需要開啟儲能、燃氣輪機甚至向配電網購電維持微電網的運行;微電網MG2負荷量較小,向配電網買電或者賣電的可能性均存在;微電網MG3負荷量最小,可再生能源豐富,能夠將余電出售給配電網。因此,該系統具備形成合作聯盟的條件,微電網MG3將多余電量出售給MG1或MG2,微電網之間能量互濟降低MG1和MG2向配電網買電成本,促進風電、光伏發電的消納,提升發電設備的利用率,降低運行成本。

4.2 基于DCASoS框架的多微電網經濟運行

為了更好地說明基于DCASoS框架多微電網兩階段經濟優化模型的有效性,特設兩個應用場景,分別計算場景下的運行成本。

場景1 不考慮各子微電網之間的信息交互,計算微電網獨立運行的運行成本。

場景2 采用本文所提的經濟優化模型,計及子微電網之間的電量交互,求解系統的聯合運行成本。

表3、表4分別給出了場景1微電網的獨立運行成本及場景2多微電網的聯合運行成本。

表3 場景1微電網的獨立運行成本

表4 場景2多微電網的聯合運行成本

由表3、表4可知,多微電網合作運行下的成本花費為218.94元,相比于獨立運行花費的277.7元,減少了21%,驗證了基于DCASoS框架多微電網優化運行,在保證微電網獨立性與隱私保護的同時,降低了系統的整體運行成本。子微電網的功率交互曲線如圖4所示。

圖4 微電網之間的功率交互曲線

由圖4可知,微電網MG1的負荷量較多,所需功率較多,內部的發電單元根本滿足不了用電需求;微電網MG3負荷量較少,光伏發電機組較多,所產生的電量滿足自用負荷,還有較多富余電量。因此,微電網MG1與微電網MG3功率交互的頻繁,非必要不向配電網售買電,提升風電、太陽能利用率的同時,降低了多微電網總體運行成本。

5 結 論

本文基于SoS提出了多微電網DCASoS框架,并建立兩階段經濟優化模型,以3個微電網組成的小型多微電網系統為研究對象,仿真結果表明在該框架下,能實現微電網之間的協同優化,促進電網間的能量交互,提高新能源的消納水平,使系統整體運行成本降低,改善了多微電網系統的經濟性。該研究對多微電網經濟優化具有一定的指導作用。