微网日前调度优化方案

巫卿+俞雷

摘 要：随着化石能源的日益枯竭，由清洁能源组成的分布式电源广泛受到关注。文章针对微电网的组成，建立了相应的求解模型，分别建立了发电成本、环境成本以及综合成本的目标函数，以功率平衡以及其他约束分析了相应的调度策略，使得微电网的整体运行成本最低。在综合效益成本上，考虑了发电成本和环境成本，虽然发电成本和环境成本都没打到最低，但是综合效益成本实现了最低的水平，使微网整体运行成本降低，协调了微网的经济性与环保性。该研究成果对日前的微网调度优化有一定的指导意义。

关键词：微电网；调度；优化方案

中图分类号：TU852 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2017）35-0094-03

1 概述

随着传统能源的日益枯竭，能源需求却不断增长，不仅造成了全球的能源危机，而且环境问题也日益突出[1]。当前对于高效、清洁的能源的需求越来越迫切。为了解决这一问题就产生了以太阳能发电和风力发电为代表的分布式发电。分布式发电具有排放污染气体低、能源利用效率高、损耗低和安装灵活等优点，但分布式能源具有出力的随机性和间歇性的特点，当大规模并网时，会对主网造成冲击，降低了主网的稳定性、可靠性和安全性[2]。因此，如何妥善管理微网内部分布式电源和储能运行，实现微网经济、技术、环境效益的最大化成为重要的研究课题。

关于微电网的经济运行国内外学者做出了大量研究，先后考虑微电网运行的不同效益得到微电网的最优运行方案[3-5]。文献[3]针对主动配电系统中间歇性电源和负荷的不确定性问题，基于多场景技术提出一种结合日前调度和实时调度的两步优化调度模型。文献[4]以总发电费用最小为目标，建立了微电网负荷分配模型。文献[5]分别以经济效益、环境效益和综合效益为目标，建立了含多种分布式电源的集中控制式微电网经济运行模型。但以上研究的微电网组成单元比较单一，考虑的利益主体少，无法适用于组成复杂的微网调度问题。

本文主要考虑多个利益主体，如用户、电网、可再生能源以及蓄电池等，给出微网运行的目标函数及约束条件，在保证不使任意主体的利益严重受损的前提下，得到科学合理的发、用电策略，使得综合效益达到最优。

2 经济调度数学模型

2.1 目标函数的建立

2.1.1 目标函数1：系统的运行成本最低

为主网运行时需要考虑燃料成本、运行管理成本和与大主网电量交易成本以及制热收益等。即：

式中，F1为微网在日运行的发电成本；T为总的调度时段数；Cf（t）为第t个调度时段内的燃料成本；Cdp（t）为折旧维护成本；Com（t）为运行管理成本；Cg（t）为与大主网交互成本；CS（t）为CHP系统的制热效益。CEV（t）为电动汽车车主参与到微网调度的费用。其中，各种的成本计算如下：

（1）燃料成本

微网内的分布式电源，所需要的燃料各不相同，这里的燃料成本是指微型燃气轮机和燃料电池，计算表达式为：

（2）运行管理成本

管理运行中的微电源产生的费用，可计算如下：

式中：OMi为发电单元类型i的运行管理成本；N为微源类型；Pit为发电单元类型i在时刻t的输出功率；KOM，it为微源类型i在t时刻的运行维护成本系数。

（3）折旧维护成本

对微源在运行过程中出现的磨损和老化现象进行维护处理产生费用，其计算如下：

式中：DPi为微源类型i的折旧维护成本；Pit为发电类型i在t时刻的输出功率；ADCCi为微源类型i年均折旧成本；PN，i为微源类型i的最大输出功率；cfi为微源类型i的容量因素；InsCosti为微源类型i的单位容量安装成本；CFRi为微源类型i的资本回收系数；di为微源类型i的年折旧率；Li微源类型i的折旧年限。

（4）与大主网电量交易成本

该部分成本费是微网向大主网购售电产生的费用。计算如下：

Cg（t）=c（t）×Pg（t）

式中：c（t）为t时刻联络线交换功率的电价；Pg（t）为t时刻联络线的交换功率。

2.1.2 目标函数2：系统的环境保护折算成本最低

主要包括微网中各个微电源以及配主网的排污处理费用：

minF2=CDG，i-EM+CGrid-EM

式中：CDG，i-EM为微网中微源i的排污处理费用；CGrid-EM配主网排污处理费用。

其中排污处理费用计算如下：

式中：Ci-EM为微源i的污染物排放治理费用；N为微源类型（MT、FC and Grid）；M为排放类型（NOX、SO2 or CO2）；？琢ik为微源i对污染类型为k时的单元排污处理成本；？姿ik為微源i对污染类型为k时的排放系数；Pit为微源i在t时刻的输出功率。

2.1.3 目标函数3：系统的综合效益成本最低

此时将所有的成本考虑在内。

minF3=F1+F2

式中，F3为微网运行时的综合效益。

2.2 约束条件的确定

在本文中主要考虑微网中的功率平衡、各模块输出功率约束、爬坡约束、联络线的功率约束等，它们的具体要求如下：

（1）微网中的电功率平衡约束

（2）各微源的输出功率约束

对微网内的微电源输出有上下限。

（3）爬坡约束

对于燃气轮机能量转化速度有一定的限制，在相邻调度时间段内功率的增长与减少有规定限值。

（4）联络线的功率约束

微网与大主网连接的联络线上的功率有上下限值的约束。

3 算例分析

本文的算例选取2017年第十届“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛赛题A题中的数据。微网内含风力发电WT（25kW）、光伏电池PV（10kW）、微型燃气轮机MT（75kW）、燃料电池FC（40MW）、蓄电池容量BAT（30MW）。蓄电池额定充放电功率为20kW，充放电状态转换次数为Nbat=4，充放电效率？浊ch=？浊dis=0.9。电动汽车规模为20辆。其他数据这里不做详细说明。endprint

图1为目标函数1的微电网发电计划，以发电成本最小为目标的调度结果。以在电价低谷期间为例分析如下，在这段时间负荷主要由燃气轮机、主网和风电提供，此时电动汽车充电降低车主的充电成本，此时段的热负荷较大但是电负荷较小，电热联产的燃气轮机在此时段为主要供电机组。其他时刻均可从图中分析得到相应的负荷构成。

图2为目标函数2的微电网发电计划，以环境成本最小为目标的调度结果，由于燃料电池的环境污染成本小于主网，所以在调度时段内，在功率不足的情况下，燃料电池优先发电，若依旧不能满足负荷时，主网向微网传输功率。在本目标中，充分利用燃料电池的环保特性，主网又为微网的稳定运行提供支撑。

图3为目标函数3的微电网发电计划，综合效益成本最低为目标的调度结果，既考虑到微网的发电成本又要考虑各分布式电源发电产生的环境成本，其中风光优先全额利用，燃气轮机依照以热定电的方式运行；在电价低谷00：00-00：07，在常规负荷的基础上，大量电动汽车接入主网充电，引发的功率缺额，考虑到此时主网电价及环境污染成本和燃料电池的发电成本及环境污染成本，综合以上因素，主网的综合效益成本低于燃料电池，所以此时段由主网向微网输送电能弥补功率缺额；在平时电价阶段07：00-10：00，燃料电池的综合效益成本低于主网，此时由燃料电池增发功率；在时段10：00-15：00、15：00-18：00，燃料电池优先发电，若燃料电池满发仍有用电缺额时，缺额部分由主网弥补；在18：00-21：00，电动汽车接入放电，此时依然燃料电池优先发电，功率缺额由主网弥补；夜间21：00-23：00，新能源的出力较大，电动汽车也逐渐由放电状态转为充电状态，此外还有电能富余，则向外部主网传输。

三种目标得到的不同优化目标的调度总费用如表1所示。

4 结束语

（1）考虑发电成本与考虑环境成本相比，后者的环境成本降低了18.32%，发电成本提高了3.92%，其环境成本很低，但发电经济性较低。考虑发电成本与考虑综合效益相比，后者的环境成本降低了13.2%，但发电成本仅提高了1.33%。

（2）在綜合效益成本上，考虑了发电成本和环境成本，虽然发电成本和环境成本都没打到最低，但是综合效益成本实现了最低的水平，使微网整体运行成本降低，协调了微网的经济性与环保性。

参考文献：

[1]王成山，李鹏.分布式发电、微网与智能配电网的发展与挑战[J].电力系统自动化，2010，02：10-14+23.

[2]Lu Zongxiang，Ye Xi，Qiao Ying，etal.Initial exploration of wind farm cluster hierarchical coordinated dispatch based on virtual power generator concept[J].CSEE Journal of Power and Energy Systems，2015，1（2）：62-67.

[3]杨甲甲，赵俊华，文福拴，等.含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略[J].电力系统自动化，2014，13：92-102.

[4]吴雄，王秀丽，王建学，等.微网经济调度问题的混合整数规划方法[J].中国电机工程学报，2013，28：1-9.

[5]杨甲甲，赵俊华，文福拴，等.含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略[J].电力系统自动化，2014，13：92-102.endprint