遺傳算法下的源網荷儲協調優化數學建模與分析

周鑫, 任景, 張小東

(國家電網有限公司西北分部,陜西,西安 710032)

0 引言

隨著我國能源供給側結構性改革的持續推進,可再生分布式電源、柔性負荷、儲能系統被越來越多的接入到電網系統中,傳統配電網演化為含有多可控源的主動配電網,給電網安全運行帶來了極大挑戰[1-2]。新能源裝機容量的不斷增加,以及電網負荷消納、通道等因素的影響,使得棄風、棄光現象突出,新能源發展受限[3]。因此,建立主動配電網來解決電網側分布式可再生能源問題,進行“源網荷儲”多環節協調調度,對于提升綠色能源利用率,實現配電網主動控制管理有重要作用[4]。目前,針對“源網荷儲”協調控制和優化調度,相關學者已經進行了深入研究,主要集中于系統的規劃配置、優化運行、協調控制、供電可靠性方向[5-6]。

1 配電網“源網荷儲”協調優化模型

配電網“源網荷儲”系統包含電源、電網、負荷、儲能4個元素。電源通過多異質可再生分布式電源(RDG)出力時序特性和空間分布特性互補,降低功率波動對系統影響,充分挖掘RDG無功調節潛力,降低網損,改善電壓分布。電網需要具備快速靈活的網架結構調整能力,在正常運行狀態下改變饋線功率流動、平衡負荷、節能降損,故障狀態下隔離故障、轉供負荷。負荷側與電源、電網協調互動,通過直接負荷控制參與系統運行控制,通過店家信號引導電力消費模式,降低用電成本,緩解網絡阻塞。儲能根據系統調度指令調節充放電功率,為系統削峰填谷提供無功電壓支持,擴展安全運行可行域。

1.1 模型目標函數

“源網荷儲”協調運行的目標函數使實現配網運行綜合費用最小化,其中綜合運行主要包括電源初期建設成本、運行維護成本、燃料成本、污染物排放成本、電網購電成本、可再生能源發電補貼成本等組成,建立“源網荷儲”協調優化數學模型為

minC=Cjs+Com+CF+Cen+CDR

(1)

式中,Cjs為系統建設成本,Com為運行維護成本,CF為能源燃料成本,Cen為污染物排放成本,CDR為電網響應成本。

1.1.1 系統建設成本

系統建設成本是配電網的初期建設成本,通?？紤]到電源的固定投資以及使用年限的折算情況,具體表示為

(2)

(3)

式中,Cjs為系統建設成本,khsi為第i條線路投資回收系數,Cgdi(l,r)為第i個電源固定投資成本,l為使用年限,N為模型中線路個數。

1.1.2 運行維護成本

“源網荷儲”系統在長期投入運行過程中,系統中配電網、電源站、各項儲能設備容易發生損耗,定義系統的運行維護成本為

(4)

式中,Com為系統運行維護成本,γi為相關系數,Pi(t)為電壓輸出功率。

1.1.3 能源燃料成本

忽略風力發電和光伏發電能耗條件下,考慮火力發電機組在煤炭、燃油、燃氣下的能源燃料消耗成本表達式為

(5)

(6)

式中,CF為記住能耗成本,T為某一時間段內的機組投運數量,N為機組數量,Pij為第i臺機組在j時段出力,sij表示機組是否處理,當機組停運時,有sij=0,機組投運時,有sij=1,Cs,ij和CP,i分別為i機組啟動和運行時的能耗成本,αi、βi、γi為能耗系數。

1.2 約束條件

1.2.1 系統功率平衡約束

整個系統的功率平衡約束條件表示為

(7)

式中,Pij為區域類燃煤機組在第j時段的出力值,Pwj為分布式新能源在第j時段的出力值,PESj為儲能設備在第j時段的出力值,PDj為j時段負荷預測值,PDRj為需求側在j時段的響應值。

1.2.2 機組輸出功率

機組最大最小輸出功率約束條件為

Pimin≤Pi(t)≤Pimax

(8)

式中,Pimin和Pimax為第i個機組的最小、最大出力。

1.2.3 儲能裝置約束

系統內儲能裝置的約束條件為

SOC(t+1)=SOC(t)-ηES×PES(t)/QESmax

(9)

SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax

(10)

|PES(t)|≤PESmax

(11)

式中,SOC(t)為儲能裝置負荷狀態,PES(t)為裝置功率變化,QESmax為裝置容量,SOCmin和SOCmax為符合變化范圍,PESmax為裝置充放電限值,ηES為充放電效率。

2 遺傳算法模型協調優化

2.1 遺傳算法模型建立

遺傳算法是通過模仿生物界遺傳規律構建的一種全局搜索方法。遺傳算法中的個體稱為染色體,通過適應度函數來衡量其好壞,并利用交叉變異形成下一代染色體,由反復迭代計算獲得下一代種群,最終將得到的最優個體作為最優解。圖1為遺傳算法流程圖。

圖1 遺傳算法流程圖

2.1.1 初始種群編碼

在使用遺傳算法前,需將“源網荷儲”系統中分布的電源站、配電網、各項儲能設備運行維護成本、燃料成本、污染物排放成本等信息轉化為機器可識別數據信息,考慮到二進制編碼對計算機內存要求較高,選擇采用格雷碼編碼方式,具體為

(12)

其中,X=xmxm-1…x2x1為二進制的編碼形式。通過對問題進行格雷碼編碼處理后,進行遺傳選擇、交叉、變異操作。

選擇從群體中挑選優勢個體,并對個體進行遺傳操作延續到下一輩。自遺傳算法中采用蒙特卡洛算子選擇,即對每個個體,存在一個適應度值F(xi),對整個群體中存在一個總適應度值Fs,二者的關系式:

Fs=F(x1)+F(x2)+K+F(xN)

(13)

由Fs形成一個隨機數K,將各個體適應度累加到超過Fs后,選擇最后一個個體作為被選擇對象。本文在蟻群算法中針對“源網荷儲”系統的綜合運行成本進行經濟優化,即根據通信網絡拓撲結構,求取目標函數是求取最小值的過程,確定適應度函數如下:

(14)

其中,fi為優化系統中第i個節點適應度值,li為第i個染色體長度,gi(j)為第j個染色體的第i個節點極值,C為系統成本。

2.1.2 遺傳交叉和變異

為提升算法的搜索能力,對各節點進行交叉、變異操作來進一步提升種群搜索能力。交叉運算中,將2個個體的染色體以概率PC進行隨機交換,獲得新的染色體特征個體。變異操作過程中,首先設定變異概率Pm,然后對編碼后染色體串上每一個基因均形成一個隨機數ri,當ri

(15)

通過交叉、變異后的個體,進行適應度評估,保留適應度高的個體。確立迭代終止條件,當優化結果滿足該終止條件,則算法終止;否則,重復執行算法的交叉、變異操作。本文確定2個迭代終止條件:①迭代次數N>10 000次時,算法終止,返回最優解;②最優個體解滿足條件:

(16)

2.2 仿真分析

以配電網微網系統為對象,系統中包括傳統燃煤發電機組、柴油機發電、光伏發電、風力發電、儲能蓄電池,各電源運行參數配置見表1。負荷參數以1次/5 min的頻率進行采集和預測。為充分發揮蓄電池削峰填谷作用,蓄電池用電高峰期11:00～13:00和20:00～24:00,只有在電負荷滿足約束條件時才處于放電狀態,其余時段無強制要求。按照一天24 h劃分微電網優化周期,每個優化時間段為1 h,圖2為主動配電網的負荷預測值。采用遺傳算法求解,獲得主動配電網運行成本最低解,設置種群大小100個,迭代次數100次。

表1 優化系統電源側運行參數

圖2 24 h負荷預測曲線

2.3 仿真結果

采用遺傳算法求得各機組出力隨時間變化如圖3所示。機組1作為當前配電網中的主力機組,最大輸出功率高,運行成本低,多數負荷較高。機組2輸出功率相較于機組1低,運行成本也高于機組1,多數時間也處于較高出力狀態。機組3運行成本高,出力功率也較小,通常在高負荷時間段作為出力不足時的補充。機組4的運行成本高,輸出功率低,因此通常情況下不啟動,只有在負荷異常波動情況下才啟用。

圖3 優化模型出力曲線

儲能設備在負荷較高時為電網供電,負荷較低時消化電網多余負荷,加入的儲能設備能夠優化系統的工作效率,避免了機組頻繁啟停工況,在儲能側損耗成本和需求側響應成本較低時,能有效節省電網整體運行成本。將圖2和圖3仿真結果帶入式(1)～式(8),獲得電網建設成本231.5萬元,運行維護成本340.2萬元,能源燃料成本321.5萬元,污染物排放成本146.8萬元,電網響應成本0.06萬,24 h運行綜合成本為1040.6萬元。傳統配電網運行方式下,電網建設成本68.9萬元,運行維護成本262.6萬元,能源燃料成本964.6萬元,污染物排放成本744.6萬元,電網響應成本35.7萬,24 h運行綜合成本為2076.4萬元。從表2可以看出,盡管傳統配電網運行方式下的電網建設成本低于源網荷儲優化系統,但是在能源燃料消耗以及污染物排放成本方面遠高于優化系統,可見傳統電網運行方式不管是在經濟性和環保性方面相較于優化系統都具有較大的劣勢。

表2 不同運行狀態的系統運行成本 單位:萬元

由仿真結果可以看出,采用遺傳算法的源網荷儲協調優化模型在電源側優先可再生能源供電以及實現交直流可再生能源互補供電,提高可再生能源高效利用;在負荷側基于用電負荷需求和價格需求側響應,通過調整負荷提供系統可再生能源和交直流微網運行經濟性;在儲能側根據充放電策略實現能可再生能源的功率平移,提升可噪聲能源消納率,保證用電可靠性;電網側以分時電價購電和余電上網,降低系統的運行成本。但需要注意,由于“源網荷儲”系統中采用的燃料電池、蓄電池等儲能設備,電網前期建設成本和后期運行維護成本高于傳統配電網,因此,對于一些用電負荷較低且配網尚未實現區域化供輸電區域,難以實現地區電網的供輸電均衡,因此,后期將采取有效措施進一步降低系統內燃料電池、蓄電池等新興儲能設備的建設和運行維護成本,實現系統內微網運行的經濟性和優化控制的閉環。

3 總結

本文針對高比例分布式能源的配電網,構建了一種配電網“源網荷儲”協調優化模型,以年度綜合費用最小為目標,提出配電網協調優化的評價標準,選擇電網建設成本、運行維護成本、能源燃料成本、污染物排放成本、電網響應成本等評價指標,從經濟性和環保性方面進行有效平衡,采用自適應變異的遺傳算法進行“源網荷儲”協調優化過程求解,獲得綜合費用成本最小的最優目標值。通過仿真結果可以看出,采用了遺傳算法的源網荷儲優化系統在經濟運行和環境保護方面具有巨大的優勢,但在電網初期建設成本和運維成本方面稍高于傳統運行方式。實際電網運用中,根據運行成本分布,給出具體的協調運行方案,為電力調度、交易平臺提供輔助決策支持。