基于开放市场环境的多微电网系统优化调度方法

魏 炜，孙恒楠，罗凤章，张家安，解 岩，李慧聪（.天津大学电气与自动化工程学院，天津 0007；.河北工业大学控制科学与工程学院，天津 000；.国网天津市电力公司营销部，天津 0000；.国网山东省电力公司调度控制中心，济南 5000）

基于开放市场环境的多微电网系统优化调度方法

魏 炜1，孙恒楠1，罗凤章1，张家安2，解 岩3，李慧聪4
（1.天津大学电气与自动化工程学院，天津 300072；2.河北工业大学控制科学与工程学院，天津 300401；3.国网天津市电力公司营销部，天津 300010；4.国网山东省电力公司调度控制中心，济南 250001）

摘要：在开放的市场环境下，微电网不仅可与配电系统进行电能交易，微电网之间也可以进行电能交易。本文首先给出了含多微电网的配电系统电能交易规则，在此基础上提出了开放市场环境下的多微电网系统双层调度方法。下层是以各微电网自身收益最大化为目标的优化问题，对微电网内部各可控电源制定调度计划；上层通过配电调度机构对下层优化问题可能引发的交易冲突进行协调。经算例验证，该方法可有效解决多微电网系统优化调度问题，提升微电网的收益，有助于推动分布式能源和微电网的有序发展。

关键词：多微电网；电能交易；双层调度；粒子群优化

微电网是由分布式电源、储能系统、能量转换装置、监控和保护装置、负荷等汇集成的小型发、配、用电系统［1］。将分布式电源以微电网的形式接入电网，可以充分发挥分布式电源的能源利用率，提高配电系统对分布式电源的接纳能力［2］。随着分布式电源接入量的逐年提升，在一个局部配电系统中有可能会同时接入多个微电网，形成局部的多微电网系统。同时，我国目前正稳步推进电力体制改革，有序向社会资本开放电力市场，允许分布式电源用户和微电网系统以独立利益主体的身份参与电力交易［3］。可以预见，未来的微电网不仅可与所在配电系统进行电能交易，还可与临近的微电网进行电能交易，从而使含多微电网系统的配电系统成为一个多利益主体的复杂网络，传统的调度模式已不再适用［4］，这对多微电网系统的调度提出了新的挑战。

目前对多微电网系统调度的研究有许多，但初期研究没有考虑各微电网之间的电能交易，微电网都被限定为只与配电系统进行电能交易。例如文献［5-6］在建立多微电网调度模型时，以所有微电网总成本最小为目标函数，制订了不同时段下的微电网调度策略。文献［7］利用多代理系统来平衡各微电网系统内部的电能负荷，实现了整个多微电网系统的运行最优。随着对多微电网系统研究的深入，临近微电网间电能交易的概念被逐渐引入到多微电网系统当中。文献［8］建立了可用于研究多微电网系统交易模式的基本博弈模型，并对配电系统购售价格、服务成本等进行了讨论，但未提出具体的调度方法。文献［9］提出了以配电系统及多微电网联合发电成本最小为目标的微电网与配电系统优化调度方法，其中微电网只能与配电系统之间进行电能交易，但允许微电网之间以交易备用的形式进行互动。文献［10］基于多代理技术和拍卖算法提出了一种含多微电网的配电系统实时交易管理方法，但对多微电网系统的优化调度未进行研究。文献［11］提出了一种基于分布式凸优化技术的多微电网经济调度方法，该方法允许微电网间的电能交易，但优化目标仍为多微电网系统整体发电成本最小。在上述研究中，并没有将微电网视为独立的利益主体，这与目前开放的市场环境，以及分布式电源和微电网的发展趋势并不相符，对分布式能源和微电网的有序发展缺乏有效的指导。

本文针对已有文献在多微电网系统优化调度方面研究的不足，提出了一种开放市场环境下的多微电网系统双层优化调度方法。考虑各微电网可根据配电系统公布的交易价格信息，制定以自身效益最优为目标的调度计划，提出了以各微电网自身收益最大化为目标的下层优化问题，对微电网内部各可控电源进行优化；考虑下层优化问题可能引发的交易冲突，提出了通过配电调度机构进行协调的上层调度方法，上下两层通过互动确定整个多微电网系统的调度计划。通过算例分析，比较了本文方法和只允许微电网与配电系统进行交易这两种策略下微电网的收益情况，验证了本文方法的有效性。同时，对配电系统针对多微电网交易征收的服务费进行了分析讨论，为多微电网电能交易的实现提供了建议。

1 多微电网系统电能交易规则

1.1 多微电网系统互动调度模式

本文所关注的多微电网系统是指当多个微电网接入同一个中低压配电系统，并接受同一个配电调度机构调控时形成的复杂系统。各微电网可包含风电（WT）、光伏（PV）等不可控的可再生能源发电单元，以及微型燃气轮机（MT）、柴油发电机（DEG）、储能单元（Bat）等可控分布式发电单元，以及接入其中的负荷（Load）。微电网通过微电网能量管理系统MGEMS（microgrid energy manage sys⁃tem）对微电网中可控发电单元进行优化调度，并与配电调度机构进行信息交互［12］。配电调度机构主要由配电管理系统DMS（distribution management system）完成与各微电网的信息交换与共享，并协调微电网交易冲突。多微电网系统的互动调度模式如图1所示。

图1 多微电网互动调度示意Fig.1 Schematicofmulti-microgridinteractivescheduling

1.2 微电网间能量交易规则

当多微电网系统中的微电网进行电能交易时，需遵循以下原则。

（1）微电网需要首先满足自身的负荷需求，只有在自身负荷都满足的情况下，多余的电量才可以用于交易。

（2）交易时，微电网向配电调度机构提报其向其他微电网售电的价格，微电网的售电价格psell应满足

式中：pBP代表微电网电量富余时，微电网向配电系统的售电价格；pSP代表微电网电量不足时，微电网向配电系统的购电价格［7］。显而易见，当微电网向其他微电网的售电价格低于向配电系统的售电价格时，有多余电量的微电网更愿意向配电系统售电，而当微电网向其他微电网的购电价格高于向配电系统的购电价格时，缺少电量的微电网更愿意向配电系统购电，只有当报价介于两者之间时，才能形成微电网间相互交易的市场环境。

（3）微电网间进行电量交易时需要配电系统提供线路容量、信息交换等配套服务，因此微电网交易双方都需向配电系统缴纳相应的服务费用［6］，服务费用价格由配电调度机构根据线路占用容量和网损等信息确定。

（4）当各微电网制定的调度计划中出现交易冲突的情况时，缺电量最大的微电网拥有优先购电权。

2 基于开放市场环境下多微电网系统双层优化调度方法

基于上述的电能交易规则，本文提出了一种开放市场环境下多微电网系统双层优化模型，在下层的微电网层，各微电网根据电价、内部负荷与发电预测信息，制定内部可控电源的调度计划和购售电计划，并上传至上层的配电调度机构。配电调度机构对各微电网上报的购售电计划进行协调，确定多微电网系统的最佳交易方案。

2.1 可控发电单元模型

1）柴油发电机

柴油发电机是一种常见的微型发电设备，它可以快速调整自身出力，具有发电备用、削峰和负荷追踪的功能［13］。它的发电成本可以近似用一个二次多项式［14］表示，即

式中：FDEG为柴油发电机的发电成本；ND为柴油发电机数目；dDEG、eDEG、fDEG为柴油发电机的发电成本系数，由柴油发电机性能和柴油价格决定；P为柴油发电机的有功出力。

2）微型燃气轮机

微型燃气轮机大多利用天然气发电，也有利用垃圾填埋气和沼气发电［15］，能够提供数十到几百千瓦的发电容量，它的发电成本模型［16］为

式中：FMT为微型燃气轮机的发电成本；NT为微型燃气轮机数目；Cnl为天然气价格，$/m3；L为天然气热值，（kW·h）/m3；η为燃气轮机的发电效率，%；P为微型燃气轮机的有功出力。

2.2 下层微电网优化调度模型

在下层的优化问题中，各微电网均以自身经济效益最大作为优化目标。对于第i个微电网来说，其优化的目标函数为

式中：TRi，t为微电网i在t时刻的交易成本；F和F分别为柴油发电机和微型燃气轮机的燃料费用；C为各种分布式电源的运行维护费用；SCi，t为柴油发电机和微型燃气轮机的启动费用。

微电网i的交易成本TRi，t计算公式为

柴油发电机和微型燃气轮机的启动费用SCi，t的表达式为

式中：hstn为机组热启动费用；cstn为机组冷启动费用；CLTn为机组冷却时间；TF为第n台机组到t时刻时处于关停状态下的持续时间。为简化起见，本文忽略柴油发电机和微型燃气轮机的停机费用。

微电网优化问题考虑如下约束条件。

（1）微电网负荷平衡约束为

（2）交易电量约束为

（3）爬坡约束为

（4）储能系统运行约束为

2.3 上层配电系统协调方法

基于第2.2节的微电网优化调度模型，各微电网得到自身的最优调度计划，并上报给DMS系统。由于各微电网制定调度计划时相互独立，所以计划之间难免会存在矛盾之处。这时就需要DMS系统对其进行协调。本文提出的上层配电系统协调流程如图2所示。上层配电系统协调方法如下。

（1）读取各微电网的电量交易计划，生成交易矩阵A，Aij表示微电网i计划与微电网j交易的电量，Aii为零。

（2）对矩阵A中的元素进行匹配，其中重合部分即判定成交，不匹配的电量作为电量缺额和电量余额进入新一轮的匹配。

（3）根据第1.2节中的规则（4），DMS将微电网分为缺电微电网和多电微电网，并按照电量缺额从大到小对缺电微电网进行排序，按照售电电价从低到高对多电微电网进行排序。

（4）电量缺额排在前列的微电网优先按顺序向多电微电网购电，电量缺额完全满足后，排在后面的微电网才有资格向剩余的多电微电网购电，以此类推。

图2 上层配电系统协调流程Fig.2 Coordination processes of upper level distribution system

（5）如果所有多电微电网的电量余额都成交后，微电网依然还有剩余的电量缺额，则剩余的缺电量由配电系统补足，如果所有缺电微电网的电量缺额都成交后，微电网依然还有剩余的电量余额，则剩余的多电量可根据系统需要卖给配电系统。

2.4 多微电网系统双层优化调度方法

开放市场环境下多微电网系统双层优化调度方法流程如下。

（1）各微电网中的微电网中央管理器MGCC （microgrid control center）预测未来24 h的负荷和光伏风电出力大小，制定各自的售电定价，并将以上信息上报给配电网DMS系统。

（2）DMS收集所有数据并公布给所有下属的MGEMS。

（3）MGEMS根据所公布数据以式（3）为目标函数，以式（9）～式（17）为约束条件，运用粒子群算法得出各自的最优调度计划，并上报给DMS系统。

（4）DMS检验所有的调度计划，按照上面提出的规则解决各微电网调度中的交易冲突，并将交易安排信息返回给MGEMS，各微电网按照该计划执行发电调度。

3 算例分析

本文选用一个含3个微电网的配电系统对所提方法进行验证，算例系统及各微电网中分布式发电设备基于文献［19］构建，并在此基础上进行了细微调整。各微电网中的分布式发电设备情况如表1所示。

表1 各微电网分布式发电设备信息表Tab.1 Distributed generation equipment information of each microgrid

各微电网内部的日负荷预测曲线如图3所示，风电和光伏运行在最大功率跟踪模式，出力预测情况如图4所示。

配电系统按照分时电价制定售电和购电电价，价格信息如表2所示［20］，配电系统的服务费用取0.01元/（kW·h），各微电网的售电电价分别为0.635 元/（kW·h）、0.61元/（kW·h）、0.66元/（kW·h）。

柴油发电机参数dDEG=0.433 3，eDEG=0.233 3，fDEG=0.007 4，微型燃气轮机参数Cnl=0.76元/m3，L=9.7（kW·h）/m3［15］，η的取值参照文献［19］中的微型燃气轮机的效率曲线。

图3 各微电网日负荷预测曲线Fig.3 Daily load forecast curves of each microgrid

图4 风电/光伏出力预测曲线Fig.4 WT/PV output forecast curves

表2 配电系统电价信息Tab.2 Power price information of distribution system

3.1 不同策略下多微电网系统优化结果分析

针对上文算例对以下两种多微电网系统调度方法进行比较分析：①只允许微电网与配电系统进行电量交易的调度方法；②本文提出的多微电网双层调度方法。

应用上述两种调度方法对本文算例进行分析，可得各微电网的效益如表3所示。比较可以看出，在开放微电网间电量交易后，微电网能以相较于配电系统更高的价格向其他微电网售电，并以相对较低的价格从其他微电网购电，各微电网的运行效益均有所提升。

表3 微电网效益模拟优化结果Tab.3 Optimal simulation results of microgrids’profit

由图5所给出的多微电网系统各时段微电网间交易电量所示，微电网间的电量交易主要集中在11：00—17：00。此时配电系统的购售电价处于电价平时段，微电网间交易电价满足第1.2节的交易规则（2）。而在电价峰时段，各微电网更倾向于向配电系统售电；在电价谷时段，微电网更倾向于从配电系统购电。

图5 多微电网系统各时段交易电量Fig.5 Amount of trading energy in multi-microgrid system in each time period

3.2 配电系统服务费用分析

在实际中，微电网的接入位置可能不在同一条馈线上，微电网间交易相同的电量所占用的配电系统资源有差异，服务费用的价格也应该有所不同。在上述算例基础上，假设微电网MG2与MG3接在同一条馈线上，二者之间的服务费保持0.01元/ （kW·h）不变，MG1接在其他馈线上，当MG1与其他两个微电网之间的服务费用分别取0.01、0.03、0.06、0.09元/（kW·h），3个微电网间全天交易电量总和如表4所示。

表4 不同服务费用下各微电网交易电量Tab.4 Amount of trading energy with different service charges between microgrids

从表4可以看出，当服务费用为0.01元/（kW· h）和0.03元/（kW·h）时，MG1与其他两个微电网都存在一定数量的电量交易，而当服务费用升到0.06 元/（kW·h）时，MG1与MG2、MG3之间的交易电量急剧减少。结合微电网和配电系统的售购电价格和交易规则（3），当MG1与MG2之间的服务费用价格升至0.06元/（kW·h）时，MG2向MG1购电的实际电价已经升高到了0.695元/（kW·h），高于配电系统的售电电价，同时MG1向MG2售电的实际价格却降到了0.575元/（kW·h），低于配电系统的购电电价；同理，MG1与MG3的实际成交电价和配电系统购售电价相比也没有优势。因此，才会出现交易电量急剧减少的现象。而MG2与MG3之间的服务费价格没有变化，其交易电量也没有显著变化。

若在原始算例的基础上，假设各微电网间的服务费用由0.01元/（kW·h）统一上涨为0.03、0.06、0.09元/（kW·h），全天交易电量总和如表5所示。

表5 服务费用统一上涨情况下多微电网系统交易电量比较Tab.5 Amount of trading energy with service charges rising uniformly between microgrids kW·h

与表4比较，当服务费用价格升到0.06元/ （kW·h）以上时，各微电网间的交易电量均趋向于0，其原因同样是因为实际成交电价与配电系统电价相比没有优势。

4 结论

（1）本文所提方法有助于提升市场环境下微电网运行收益，对于分布式能源和微电网的推广起到了积极的作用。

（2）服务费用对于市场环境下多微电网系统之间的电能交易影响重大，合理的取费标准即有助于保障配电运营方的合理权益，又能够对分布式能源和微电网的发展起到良好的推动作用。

（3）通过设置合理的服务费用定价结构，能够有效引导多微电网系统的电能交易结构，形成良性有序的电能运行和交易市场。

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魏 炜（1976—），男，博士，副教授，研究方向为智能电网与新能源发电。Email：weiw@tju.edu.cn

孙恒楠（1990—），男，通讯作者，硕士研究生，研究方向为微网系统优化调度。Email：sunhn1990@tju.edu.cn

罗凤章（1980—），男，博士，讲师，硕士研究生导师，研究方向为智能电网与主动配电网。Email：luofengzhang@tju.edu.cn

中图分类号：TM713

文献标志码：A

文章编号：1003-8930（2016）07-0019-07

DOI：10.3969/j.issn.1003-8930.2016.07.004

作者简介：

收稿日期：2015-11-17；修回日期：2016-03-09

基金项目：国家自然科学基金资助项目（51377116）

Multi-microgrid System Optimal Scheduling Method Based on Open Market

WEI Wei1，SUN Hengnan1，LUO Fengzhang1，ZHANG Jiaan2，XIE Yan3，LI Huicong4
（1.School of Electrical Engineering and Automation，Tianjin University，Tianjin 300072，China；2.School of Control Science and Engineering，Hebei University of Technology，Tianjin 300401，China；3.Scales Department of State Grid Power Company of Tianjin，Tianjin 300010，China；4.Schedule and Control Center of State Grid Power Company of Shandong，Jinan 250001，China）

Abstract：Under the open market，microgrid can trade energy not only with distribution network，but also with other microgrids.In order to meet this requirement，energy trading rule of distribution network with multi-microgrid is pro⁃posed，based on which two-level multi-microgrid system scheduling method is proposed in this paper.The lower level is an optimization problem to maximize each microgrid’s profit by optimizing the controlled sources’scheduling.The up⁃per level is a coordination problem for distribution dispatching agency to solve the conflicts of the scheduling results from the lower level.The numerical example indicates that this method can effectively solve the multi-microgrid system scheduling problem，improve the income of each microgrid，and promote the orderly development of distributed energy and microgrid helpfully.

Key words：multi-microgrid；energy trading；two-level scheduling；particle swarm optimization（PSO）