微電網多目標能量優化短時調度策略研究
同濟大學電子與信息工程學院的研究人員金立軍、侯珂、程逸帆,在2016年《電工技術學報》增刊2上撰文指出,微電網中存在風力發電、光伏發電等微電源,其發電的波動性限制了微電網調度的跟隨性和實時性。因此,使用
同濟大學電子與信息工程學院的研究人員金立軍、侯珂、程逸帆,在2016年《電工技術學報》增刊2上撰文指出,微電網中存在風力發電、光伏發電等微電源,其發電的波動性限制了微電網調度的跟隨性和實時性。因此,使用儲能裝置對波動性微電源進行功率平抑,以降低其接入微電網時的波動性,確保微電網短時調度的可行性。
微電網短時調度考慮從技術、經濟和環境等方面對各類微電源進行能量優化配置,并使用Pareto支配法對微電網多目標優化問題進行了求解。對單步求解生成的Pareto解集,使用權重系數法、附加目標法和調度空間法進行了調度方案篩選,確定了短時調度情況下的調度策略。
微電網作為將風電、光電等分布式電源接入電網的有效手段,得到了逐步推廣和應用。為保證并提高系統運行的穩定性和可靠性,應綜合考慮多個方面對微電網中的微電源、儲能元件進行能量優化配置[1]。
文獻[2]以經濟和環境為優化目標給出了電力系統調度方案;文獻[3]在考慮最大化經濟效益的同時,還最大化可靠性、最小化可再生能源功率波動和作為微電網優化運行的目標;文獻[4]考慮了將電壓偏差和微電網削峰填谷能力作為優化目標;文獻[5]考慮將風電消納最大作為優化目標之一,提高了電網運行風電消納的水平。綜上所述,微電網能量配置方案滿足經濟、環境和技術要求。
從時間策略上,目前微電網常用的調度方案可以分為周期調度和短時調度。周期調度是依據典型的各類微電源和負荷預測數據給出固定的調度計劃。
文獻[6]考慮了經濟成本和環境成本,結合典型風、電和日負荷下的調度方案,給出了24h的調度策略,調度時間間隔為1h;文獻[7]選取一年中的典型情況為算例進行經濟運行分析,并采用小生境遺傳算法進行求解,得出了在各典型情況下各微電源的最優出力和最佳電能交易調度策略。短時調度則是根據微電網中各微電源當前能量分布情況作出一段時間間隔內相應的調度安排。
文獻[8]給出了風電實時調度控制協調策略,降低了風電預測偏差帶來的影響。采用短時調度策略能夠根據實際的微電源和負荷情況進行能量分配,有利于自然資源合理分配和利用,進而確保系統穩定運行。
在采用短時調度策略時,一方面,為提高調度策略對系統當前能量分配狀態的跟隨性,應盡可能縮小單步調度時的時間間隔;另一方面,風能、光能的波動性和不確定性限制了短時調度時間間隔的進一步縮小,若直接對風、光能量進行調度時采用過小的調度時間間隔,將導致調度過于頻繁,降低了微電網系統的穩定性。因此,確定合適的單步調度的時間間隔尤為關鍵。
為降低自然能源的波動性給微電網系統帶來的影響,實現對自然資源如風能、光能等的最大利用,可對波動性微電源進行功率平抑,即利用儲能元器件結合相應控制策略降低其接入的波動性。
文獻[9,10]采用了能量型儲能和功率型儲能組成的混合儲能系統平抑光伏輸出功率波動;文獻[11]則采用混合儲能系統對風力發電輸出功率進行了功率平抑。功率平抑的結果使得波動性微電源的功率在一段時間內、在某一范圍內小幅波動,可進一步減小短時調度的時間間隔。
因此,本文提出了考慮波動性微電源功率平抑的微電網多目標優化問題,對含有風力發電和光伏發電單元的微電網的能量配置進行了提高供電可靠性、減小經濟和環境成本等方面的優化[12]。
針對提出的微電網多目標優化模型,本文采用了基于Pareto支配的多目標粒子群算法MOPSO進行求解,并在有限的調度時間內,采用權重系數法、附加目標法和調度空間法三種方法對求解得到的Pareto解集進行篩選,得到的調度方案綜合考慮了微電網系統的網絡損耗、電壓偏差、經濟成本和環境成本,具有一定的可行性。
典型微電網系統結構
結論
本文選取微電源、儲能元件和柴油發電機作為能量配置的對象,對含有風力發電和光伏發電單元的微電網的能量配置進行了提高供電可靠性、減小經濟和環境成本等方面的優化。
針對提出的微電網多目標優化模型,采用了基于Pareto支配的多目標粒子群算法MOPSO進行單步求解:一方面,為快速獲取優異的Pareto解集,本文給出了調度時間的一般選取方法;另一方面,對于求解得到的Pareto解集,本文給出了權重系數法、附加目標法和調度空間法三種方法進行篩選,確定了單步調度策略。
最后,本文采用調度空間法和權重系數法對一個典型的微電網的能量配置進行了多目標優化,得到的調度方案綜合考慮了網絡損耗、電壓偏差、經濟成本和環境成本,在保證調度對系統的跟隨性的同時,使系統經濟可靠運行,具有一定的可行性。
責任編輯:lixin
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