基于分散复杂自适应体系的多微电网经济优化

秦海红, 刘天羽

(上海电机学院 电气学院, 上海 201306)

近年来,能源需求快速增长,环境问题日益严峻,各国积极发展新能源的意愿日趋强烈。中国的风电、光伏装机容量已居世界首位。大量分布式可再生能源接入配电网,会给电网的运行可靠性和用户供电的安全性带来严峻挑战。微电网[1]是解决分布式电源直接接入电网所引起的一系列问题的有效手段。

微电网为新能源的消纳提供了有效的平台,但是也面临着经济运行最优化、安全可靠等诸多挑战[2]。多微电网系统通过对子微电网的集群运行优化可提升微电网间利用可再生能源进行能量互济的功能,改善微电网的经济效益。然而,相较于单个微电网,多微电网规模较大、复杂程度较高,如何对多微电网的经济运行进行有效管理,是目前的热点之一。

目前,针对多微电网的优化运行问题,国内外学者已做一定研究。文献[3]引入目标级联方法并将联络线功率等效为虚拟负荷与电机,在满足多微电网和配电网利益诉求的基础上,完成模型的解耦与并行求解。文献[4]建立了多微电网与交流配电网双层能量管理模型,结合电力储备机制和博弈论,实现配电网与多微电网的优化运行。文献[5]提出了二阶段鲁棒博弈模型的混合交直流配电系统协调能量管理方法,实现不同利益主体微电网与配电网在可再生能源出力不确定性下各自收益均衡化。上述研究均考虑了多微电网与配电网的功率交互,并未涉及微电网之间的功率交互。可见,对多级微电网优化运行问题的研究仍存在很多不足之处。

体系[6](System of System,SoS)是近年来国际上一个新兴的热点研究领域,是系统科学、管理科学与复杂性科学在研究特定体系问题时产生的新领域。SoS方法广泛应用于国外的国防、信息、交通运输等领域,SoS方法在国外也有部分研究用于电力系统。文献[7]基于SoS方法将3个区域内的电力市场互联形成多区域电力系统,采用分布式决策结构对机组组合问题进行求解。文献[8-9]研究连接多个微电网的主动配电网SoS架构,考虑主动配电网与多个微电网的连接关系,建立分层优化模型进行多微电网的运行优化。文献[10-11]建立了包含多个主动配电网的SoS架构,但是并未考虑配电网之间的交互性,该架构并不适合微电网群。上述研究均表明:通过SoS架构实现机组组合、主动配电网、微电网群的优化运行和能量管理是有效的。

基于上述研究,本文根据SoS理论提出了多微电网分散复杂自适应体系(Decentralized Complex Adaptive SoS,DCASoS)框架,区域中的每个微电网为一个独立自治的系统,有自己的规则和策略。考虑到每个独立系统的隐私,独立系统之间仅需要有限数量的信息进行电力交换。每个独立的系统不需要与其他系统共享发电机、负载和网络的所有信息。在此框架基础上建立多微电网系统双层经济优化模型,对单微电网系统层,考虑微电网运行维护成本及微电网与配电网的交互成本,以微电网运行成本最低为目标建立模型;对多微电网系统层,以购售电成本最低为目标,考虑微电网间的能量交互建立模型。利用混合整数线性规划方法对多微电网双层经济优化模型进行求解,得到各子微电网的调度计划及多微电网系统运行成本。

1 基于DCASoS的多级微电网框架

DCASoS[12]是SoS的一个特例。它不仅拥有SoS的4大特性,同时拥有复杂自适应系统的复杂性、闭合回路、适应性及自组织性。微电网群[6]具有构成系统多样、拓扑结构多变、运行复杂等特点,是电力工程与系统中的一种DCASoS。为应对微电网群协同优化运行的挑战,本文基于DCASoS理论方法搭建多微电网分散自适应架构,如图1所示。

图1 多微电网DCASoS架构图

现有对单个微电网结构的研究已非常成熟,包含发电单元、负荷单元及储能单元。本文选取光伏电池、风机、微型燃气轮机作为发电单元。

从DCASoS角度出发,多微电网优化运行需要在确保各子微电网独立性的基础上,协调各子微电网功率交互实现整体运行成本最低。子微电网通过微电网运营商实现自主管理,并通过与配电网调度中心的信息交互,确定使得多微电网系统运行成本最低的各子微电网调度计划。基于SoS的多微电网分散自适应架构能为多维度不确定性微电网协同优化奠定基础。

2 多微电网系统双层经济优化模型

本文针对调度周期为T,N个微电网的系统,建立多微电网系统双层经济优化模型。

2.1 子微电网系统层经济优化模型

2.1.1 目标函数 多微电网系统中的每个微电网均具有较强独立性,其可以是缺电微电网也可以是余电微电网,为保证独立运行成本最低,可以与配电网进行电量交易。同时,为了保证每个微电网内部设备运行最优,需要保证设备运维成本最低。子微电网的总运行成本、单个微电网的运行维护成本(包括微型燃气轮机、储能设备及风电光伏机组的维护成本)及微电网与配电网的交互成本的表达式分别为

式中:ci,MT、ai,MT为微型燃气轮机运维成本系数;ci,ES、ci,RES分别为储能、可再生能源的运行成本系数;Pi,t,MT、Pi,t,ch、Pi,t,dis、Pi,t,WT、Pi,t,PV分别为微电网i在时间t的微型燃气轮机、储能充电、储能放电、风机、光伏机组发电功率;Δt为步长;ct,buy、ct,sell为日前预测交易电价;Pi,t,sh、Pi,t,su为微电网i功率的短缺与盈余量。

2.1.2 约束条件 微型燃气轮机及可再生能源的功率约束主要考虑最大、最小功率约束:

式中:PMT,min、PWT,min、PPV,min分别为微型燃气轮机、风电、光伏机组最小输出功率;PMT,max、PWT,max、PPV,max分别为微型燃气轮机、风电、光伏机组输出的最大功率。

储能约束主要考虑充放电约束及储能容量约束,即

式中:Pi,ch,max、Pi,dis,max分别为微电网i储能充、放电功率的最大值;ξi.t为[0,1]变量,1表示充电,0表示放电;Ei,t、Ei,t-1分别为微电网i中储能设备t时刻及t-1时刻的剩余容量;ηi,ch、ηi,dis 为充、放电效率;Ei,min、Ei,max为储能电池允许充电的上、下限。

微电网与配电网进行功率交互需要满足的约束为

式中:Pi,t,buy、Pi,t,sell为微电网i向配电网购、售电功率;Pi,lmax为联络线允许输送的最大功率;Pi,t,L为负荷需求功率。

2.2 多微电网系统层经济优化模型

2.2.1 目标函数 配电网调度中心在前一阶段接受各微电网电量短缺及盈余信息,为减少微电网向配电网购电的成本损耗,为此,协调各微电网进行功率交互。电量调度顺序为:缺电微电网先向其他余电微电网购电,若电量不能满足则通过配电网调度中心向大电网购电;余电微电网先要满足同级微电网的电量需求,若有剩余电量再向大电网出售。多微电网系统的整体目标为fM购售电成本最低,相互之间的功率交互仅考虑线路损耗[13],目标函数如下:

式中:closs为功率交互线路损耗成本系数;Pij,t,buy、Pij,t,sell为微电网i向微电网j在时间t的购售电功率。

2.2.2 功率交互约束 为了实现多微电网系统层面的经济运行最优,功率交互需要满足如下约束:

式中:Pi,t为注入微电网i的有功功率;ri,t、si,t、fij,t、vij,t分别为微电网的购售电状态,为[0,1]变量,且i,j∈{1,2,…,N}。

3 模型求解

两阶段的数学模型可使用列约束生成算法与Benders算法[14]求解,本文提出的两阶段经济优化模型求解可以分为如下2个阶段:

(1) 各微电网根据已知信息和预测信息,以单微电网运行成本最低为目标进行求解,目标函数为式(1),约束条件为式(4)～式(13)。第1阶段问题为混合整数线性规划问题,使用Cplex求解器求解,得到第1阶段的最优值,混合整数线性规划的调度优化流程如图2所示。

图2 基于混合整数线性规划的调度优化流程

(2) 通过第1阶段Cplex求解,确定各子微电网的电量盈余量,配电网接收到来自各微电网的短缺与富余信息Pi,t,sh、Pi,t,su,求解式(14),约束条件为式(15)～式(18),得到各子微电网购售电功率Pi,t,buy、Pi,t,sell与其他子微电网的交互功率Pij,t,buy、Pji,t,sell。

4 算例分析

4.1 算例描述

本文多微电网系统算例可根据文献[13]按空间距离划分为子微电网MG1、MG2、MG3,每个子微电网内有风电机组、光伏发电机组、微型燃气轮机和储能。调度周期设置为1 d,调度步长Δt为1 h。多微电网运行参数设置参考文献[15],如表1、表2所示。可再生能源的发电成本ci,RES为0.2元/kW。此外,各子微电网风机、光伏出力及负荷功率预测情况如图3所示。

表1 多微电网运行费用参数

表2 多微电网运行输入参数

图3 微电网风机、光伏及负荷功率预测曲线

由图3可知,微电网MG1负荷量较大,需要开启储能、燃气轮机甚至向配电网购电维持微电网的运行;微电网MG2负荷量较小,向配电网买电或者卖电的可能性均存在;微电网MG3负荷量最小,可再生能源丰富,能够将余电出售给配电网。因此,该系统具备形成合作联盟的条件,微电网MG3将多余电量出售给MG1或MG2,微电网之间能量互济降低MG1和MG2向配电网买电成本,促进风电、光伏发电的消纳,提升发电设备的利用率,降低运行成本。

4.2 基于DCASoS框架的多微电网经济运行

为了更好地说明基于DCASoS框架多微电网两阶段经济优化模型的有效性,特设两个应用场景,分别计算场景下的运行成本。

场景1 不考虑各子微电网之间的信息交互,计算微电网独立运行的运行成本。

场景2 采用本文所提的经济优化模型,计及子微电网之间的电量交互,求解系统的联合运行成本。

表3、表4分别给出了场景1微电网的独立运行成本及场景2多微电网的联合运行成本。

表3 场景1微电网的独立运行成本

表4 场景2多微电网的联合运行成本

由表3、表4可知,多微电网合作运行下的成本花费为218.94元,相比于独立运行花费的277.7元,减少了21%,验证了基于DCASoS框架多微电网优化运行,在保证微电网独立性与隐私保护的同时,降低了系统的整体运行成本。子微电网的功率交互曲线如图4所示。

图4 微电网之间的功率交互曲线

由图4可知,微电网MG1的负荷量较多,所需功率较多,内部的发电单元根本满足不了用电需求;微电网MG3负荷量较少,光伏发电机组较多,所产生的电量满足自用负荷,还有较多富余电量。因此,微电网MG1与微电网MG3功率交互的频繁,非必要不向配电网售买电,提升风电、太阳能利用率的同时,降低了多微电网总体运行成本。

5 结 论

本文基于SoS提出了多微电网DCASoS框架,并建立两阶段经济优化模型,以3个微电网组成的小型多微电网系统为研究对象,仿真结果表明在该框架下,能实现微电网之间的协同优化,促进电网间的能量交互,提高新能源的消纳水平,使系统整体运行成本降低,改善了多微电网系统的经济性。该研究对多微电网经济优化具有一定的指导作用。