高可再生能源滲透率下的區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃方法

王守相，張 齊，王 瀚，舒 欣

(1. 天津大學(xué) 智能電網(wǎng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300072；2. 國網(wǎng)湖北省電力公司，湖北 武漢 430077)

0 引言

隨著能源危機(jī)和環(huán)境污染問題的日益嚴(yán)峻，充分開發(fā)利用可再生能源已成為世界各國解決該問題的重要應(yīng)對策略，而微網(wǎng)技術(shù)作為解決可再生能源并網(wǎng)副作用的重要手段已逐步成為國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。隨著微網(wǎng)越來越多地應(yīng)用在配電網(wǎng)中，地理上臨近的微網(wǎng)可以通過互聯(lián)組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)RMMS(Regional Multi-Microgrid System)，區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)可有效提高可再生能源接入水平和微網(wǎng)應(yīng)對可再生能源發(fā)電不確定的能力，而區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃設(shè)計(jì)作為區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)建設(shè)的第一步成為了重中之重。

現(xiàn)階段，國內(nèi)外學(xué)者對區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)的研究主要在區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)概念[1-2]、區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)各微網(wǎng)互聯(lián)[3-6]、區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)各微網(wǎng)之間能量流動[7-8]等方面。文獻(xiàn)[1]提出了微電網(wǎng)群的一般規(guī)劃設(shè)計(jì)流程，并對比了微電網(wǎng)群與其他分布式電源并網(wǎng)技術(shù)的區(qū)別；文獻(xiàn)[2]從多微網(wǎng)系統(tǒng)類型及其規(guī)劃設(shè)計(jì)、模式切換、優(yōu)化運(yùn)行和控制裝置方面對多微網(wǎng)進(jìn)行了探討與展望。文獻(xiàn)[3]對微網(wǎng)群的組網(wǎng)形式做了詳盡的闡述；文獻(xiàn)[4]提出了微網(wǎng)群互聯(lián)和互動新方案，設(shè)計(jì)和分析了大規(guī)模微網(wǎng)群互聯(lián)互動的典型案例；文獻(xiàn)[5]提出了基于最小割集理論的含多種分布式電源的區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)微網(wǎng)最優(yōu)互聯(lián)方案，該最優(yōu)互聯(lián)方案考慮了經(jīng)濟(jì)性、可靠性、分布式電源出力不確定性等特征；文獻(xiàn)[6]介紹了單三相多微網(wǎng)系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，采用模糊多目標(biāo)決策方法求解多微網(wǎng)互聯(lián)方案。文獻(xiàn)[7]采用前景理論和納什均衡理論研究了區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)微網(wǎng)之間的能量雙向流動規(guī)律；文獻(xiàn)[8]以區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)微網(wǎng)間能量流動量最小以及儲能的運(yùn)行狀態(tài)最優(yōu)為目標(biāo)研究了區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)微網(wǎng)間能量的雙向流動規(guī)律。除了以上3個方面之外，文獻(xiàn)[9]提出了自治性區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)微網(wǎng)群主儲能系統(tǒng)和子微網(wǎng)儲能系統(tǒng)中多元儲能的優(yōu)化規(guī)劃方法。相對而言，目前針對區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃方法的研究還十分有限。

區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)是微網(wǎng)向著智能電網(wǎng)發(fā)展的一個中間環(huán)節(jié)，故研究區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃可先研究微網(wǎng)的優(yōu)化規(guī)劃。微網(wǎng)的規(guī)劃問題通常分為微網(wǎng)網(wǎng)架優(yōu)化規(guī)劃[10]、分布式電源類型選擇和選址定容[11]、儲能類型和容量的規(guī)劃[12]3個方面，而區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃的規(guī)劃問題與微網(wǎng)優(yōu)化規(guī)劃的規(guī)劃問題相似，故區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃方法可借鑒微網(wǎng)規(guī)劃的相關(guān)方法。微網(wǎng)規(guī)劃方法分為傳統(tǒng)算法[11]、啟發(fā)式算法[13]、仿生算法[14-16]。文獻(xiàn)[11]提出了一種微網(wǎng)中各類分布式電源容量的最優(yōu)配置方法，并通過數(shù)字仿真研究了多種分布式電源類型的最優(yōu)組合，但傳統(tǒng)算法過于簡單，不適合復(fù)雜優(yōu)化規(guī)劃問題的求解。文獻(xiàn)[13]提出了一種基于動態(tài)運(yùn)行策略的混合能源微網(wǎng)規(guī)劃模型，并采用變步長空間搜索方法進(jìn)行求解，但啟發(fā)式算法所求解的質(zhì)量不確定，且實(shí)用性不如仿生算法高。仿生算法特別適用于復(fù)雜優(yōu)化規(guī)劃問題的求解，文獻(xiàn)[14]提出了一種考慮價格型需求響應(yīng)的獨(dú)立型微電網(wǎng)優(yōu)化配置方法，并采用遺傳算法進(jìn)行求解；文獻(xiàn)[15]提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的微網(wǎng)最優(yōu)容量配置方法。為了進(jìn)一步提高收斂速度和防止陷入局部最優(yōu)，需要對仿生算法進(jìn)行改進(jìn)，因此，文獻(xiàn)[16]提出了免疫遺傳算法，并與遺傳算法對比，突出了免疫遺傳算法的優(yōu)越性。區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃在微網(wǎng)規(guī)劃的基礎(chǔ)上必須考慮微網(wǎng)間功率的相互支援，因此需要專門針對區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)的特點(diǎn)研究適用于區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)的規(guī)劃方法。

本文提出了一種高可再生能源滲透率下的區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃方法，該方法考慮了區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)對可再生能源滲透率的要求和區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)中各微網(wǎng)之間的相互功率支援。分析了多種高可再生能源滲透率下的區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)各微網(wǎng)的年化綜合收益，得到各微網(wǎng)內(nèi)各類分布式電源和儲能的最優(yōu)配置；從定量角度比較了組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)和未組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)的各微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性；從定量角度比較了微網(wǎng)內(nèi)存在互補(bǔ)的分布式電源與微網(wǎng)內(nèi)只有單一類型的分布式電源兩者的微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性。

1 區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃模型

本文將區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃視為一個滿足多約束條件的單目標(biāo)優(yōu)化規(guī)劃問題，同時以1 h為最小時間單位，1 a為時間長度進(jìn)行分析。

1.1 約束條件

a. 區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)功率平衡約束。

(1)

其中，Pgrid(t)、PLoss(t)分別為在t時刻外部電網(wǎng)向區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)輸送的功率、區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)的網(wǎng)損；PL,i(t)、PDG,i(t)分別為區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)中第i個微網(wǎng)在t時刻負(fù)荷消耗的功率、分布式電源輸出的功率；N為微網(wǎng)總數(shù)。當(dāng)區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)孤島運(yùn)行時，Pgrid(t)=0。

b. 微網(wǎng)間功率支援約束。

(2)

其中，Pji(t)為在t時刻第j個微網(wǎng)向第i個微網(wǎng)支援的功率。

c. 電壓約束。

Vi,min≤Vi(t)≤Vi,max

(3)

其中，Vi,min、Vi,max分別為節(jié)點(diǎn)i電壓最小限值、最大限值；Vi(t)為在t時刻節(jié)點(diǎn)i的電壓。

d. 微網(wǎng)孤島約束。

本文將重要負(fù)荷定義為區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)離網(wǎng)孤島運(yùn)行時，要求區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)持續(xù)安全可靠為其供電的那部分負(fù)荷。在微網(wǎng)孤島運(yùn)行時，微網(wǎng)中儲能充放電功率與分布式電源出力之和需大于微網(wǎng)中重要負(fù)荷消耗的功率[9]。

PB,i(t)+PDG,i(t)≥PL,i(t)

(4)

其中,PB,i(t)為第i個微網(wǎng)在t時刻儲能充放電功率，單位為kW。

e. 可再生能源滲透率約束。

本文采用能量滲透率[17]約束，將能量滲透率定義為在典型年內(nèi)區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)分布式電源的發(fā)電總量(單位為kW·h)與負(fù)荷總需求電量(單位為kW·h)的比值，計(jì)算公式如下：

(5)

fREP≥fREPset

(6)

其中，fREP、fREPset分別為區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)可再生能源滲透率、可再生能源滲透率要求。

f. 儲能約束。

當(dāng)區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)孤島運(yùn)行時，各個儲能系統(tǒng)的充放電功率都應(yīng)當(dāng)小于其上限，具體如式(7)和(8)所示[18]。

PB,i(t)≤Pi,max

(7)

Ei,reserve≤Ei,B+Ei,remain≤Ei,max

(8)

其中，Pi,max為第i個微網(wǎng)中儲能裝置最大充放電功率；Ei,B、Ei,remain、Ei,reserve、Ei,max分別為第i個微網(wǎng)中儲能裝置的充放電電量、殘存電量、最低電量、最大電量。

1.2 目標(biāo)函數(shù)

區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃的目標(biāo)是在高可再生能源滲透率下通過合理配置各微網(wǎng)中分布式電源、儲能的容量，以使區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)年化綜合收益(經(jīng)濟(jì)性)最高。年化綜合收益為區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)年化售電收益減去分布式電源和儲能的年化投資成本。年化綜合收益的計(jì)算公式如下：

R=Rsale-(α1CPV,in+CPV,ma+α2CWind,in+

CWind,ma+α3CBattery,in+CBattery,ma)

(9)

其中，Rsale為區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)年化售電收益；CPV,in、CWind,in、CBattery,in分別為區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)中所有光伏、風(fēng)機(jī)和儲能的安裝成本；CPV,ma、CWind,ma、CBattery,ma分別為區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)中所有光伏、風(fēng)機(jī)和儲能每年的運(yùn)行維護(hù)成本；α1、α2、α3為現(xiàn)值向年值的轉(zhuǎn)換系數(shù)，其計(jì)算公式如式(10)所示。

(10)

其中，k為折現(xiàn)率；n為分布式電源或儲能的年限。

區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)年化售電收益為非補(bǔ)貼收益和補(bǔ)貼收益之和，非補(bǔ)貼收益計(jì)算公式如式(11)所示。

(11)

其中，w為孤島率；Emit、Emot分別為在t時刻各微網(wǎng)內(nèi)部自發(fā)自用消耗的電量、各微網(wǎng)賣出/買入的電量；Cs1、Cs2、Cs3分別為用戶電價、當(dāng)?shù)孛摿蛎簶?biāo)桿電價、各微網(wǎng)之間交易電量的電價(不含補(bǔ)貼)。

補(bǔ)貼年化收益計(jì)算公式如下：

(12)

其中，Eit和Eot分別為在t時刻區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)自發(fā)自用和余電上網(wǎng)交易的電量；Ci和Co分別為區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)每千瓦時自發(fā)自用和余電上網(wǎng)交易電量的補(bǔ)貼。

本文將約束條件以懲罰因子的形式加到目標(biāo)函數(shù)中。如果滿足約束條件，則約束條件項(xiàng)為0，否則，將會大幅減小目標(biāo)函數(shù)。目標(biāo)函數(shù)如下：

maxf=maxR-β∑Li

(13)

其中,β為懲罰系數(shù)；Li為第i個約束條件是否滿足時的值，若滿足約束條件，則此值為0,否則為1。

2 模型求解算法

免疫遺傳算法[16]是基于生物免疫機(jī)制提出的一種改進(jìn)的遺傳算法，將求解問題的目標(biāo)函數(shù)即區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)年化綜合收益最大對應(yīng)為入侵生命體的抗原，而各微網(wǎng)中分布式電源配置容量的解對應(yīng)為免疫系統(tǒng)產(chǎn)生的抗體。

2.1 抗體編碼

設(shè)光伏和風(fēng)機(jī)可接入的位置數(shù)為M，M的前i個表示光伏的信息，后M-i個表示風(fēng)機(jī)的信息。在拓?fù)鋱D中依次對這些位置進(jìn)行編號，則抗體X可表示為：

X=[x11,x12,…,x1m1,x21,x22,…,x2m2,…,

xM1,xM2,…,xMmM]

(14)

其中，x11、x12、…、x1m1為拓?fù)鋱D中編號為1的可接入光伏的位置接入光伏的數(shù)量，若乘以單個光伏的容量，則可得到此處光伏總的接入容量。同理，xi+11、xi+12、…、xi+1mi+1為拓?fù)鋱D中編號為1的可接入風(fēng)機(jī)的位置接入風(fēng)機(jī)的數(shù)量，若乘以單個風(fēng)機(jī)的容量，則可得到此處風(fēng)機(jī)總的接入容量。

2.2 儲能功率與容量計(jì)算

各微網(wǎng)中儲能和分布式電源的出力之和要能保證微網(wǎng)孤島至少運(yùn)行2 h，故各微網(wǎng)儲能功率和容量計(jì)算公式如下[9]：

PB=max(PL(t)-PDG(t))

(15)

EB=2PB

(16)

其中，PB為微網(wǎng)儲能功率，單位為kW；PL(t)、PDG(t)分別為微網(wǎng)在t時刻的負(fù)荷功率、分布式電源出力，單位為kW；EB為微網(wǎng)儲能容量，單位為kW·h；t為1～8 760之間的整數(shù)。

2.3 重要負(fù)荷的選擇和微網(wǎng)組成規(guī)則

根據(jù)負(fù)荷對供電可靠性要求的高低，將負(fù)荷分為重要負(fù)荷和一般負(fù)荷。微網(wǎng)的組成規(guī)則如下：為保證重要負(fù)荷的高供電可靠性，在重要負(fù)荷處組成微網(wǎng)，故微網(wǎng)內(nèi)必然包含重要負(fù)荷；微網(wǎng)內(nèi)一般負(fù)荷越少，微網(wǎng)能保持孤島運(yùn)行的時間可能越長，故要求微網(wǎng)內(nèi)的一般負(fù)荷盡可能少；考慮到微網(wǎng)之間的互聯(lián)，微網(wǎng)內(nèi)必然包含從重要負(fù)荷所在節(jié)點(diǎn)到聯(lián)絡(luò)線所在節(jié)點(diǎn)之間的負(fù)荷。

模型求解算法的具體流程如圖1所示。

圖1 模型求解算法流程圖Fig.1 Flowchart of model solution algorithm

3 算例分析

3.1 算例模型及參數(shù)選取

本文算例采用IEEE 33節(jié)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)。年負(fù)荷曲線一般可用四季典型日負(fù)荷曲線模擬，假定四季典型日的普通負(fù)荷和重要負(fù)荷的時序負(fù)荷曲線如圖2所示。為了突出主要矛盾，做了簡化處理，假定典型日各節(jié)點(diǎn)的普通負(fù)荷或重要負(fù)荷的負(fù)荷曲線是相同的。

圖2 典型日負(fù)荷Fig.2 Load in typical day

分布式電源的類型為風(fēng)機(jī)和光伏，并選擇鋰離子電池為儲能裝置，分布式電源和儲能裝置的參數(shù)見表1。表1中的光伏和風(fēng)機(jī)在四季典型日的時序出力如圖3所示。

表1 分布式電源和儲能基礎(chǔ)信息Table 1 Basic information of distributed generation and energy storage

圖3 典型日可再生電源出力Fig.3 Renewable power output in typical day

免疫遺傳算法參數(shù)選取如下：種群群體大小為50，迭代次數(shù)為200，免疫操作中的接種概率為0.5，疫苗庫的容量為10，基因突變算子的變異率為0.1。電壓允許偏差為-5%～5%；假定區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)的孤島率為0.01，即并網(wǎng)和孤島的時間比為99∶1；假設(shè)用戶電價為0.79元 /(kW·h)，當(dāng)?shù)孛摿蛎簶?biāo)桿電價為0.44元 /(kW·h)，微網(wǎng)之間買/賣電(不含補(bǔ)貼)的電價為0.68元 /(kW·h)；區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)自發(fā)自用的補(bǔ)貼為0.72元 /(kW·h)，余電上網(wǎng)的補(bǔ)貼為0.675 4元 /(kW·h)，微網(wǎng)之間相互買/賣電屬于自發(fā)自用。

3.2 算例結(jié)果及分析

3.2.1 區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)布局

假定節(jié)點(diǎn)8、16、20、24和28處的負(fù)荷對供電可靠性的要求較高，故這5處的負(fù)荷屬于重要負(fù)荷；同時假定區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)中各微網(wǎng)的利益主體不同。根據(jù)微網(wǎng)組成原則，在標(biāo)準(zhǔn)算例系統(tǒng)中構(gòu)建的區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖4所示。圖中，每個方框表示1個微網(wǎng)，各微網(wǎng)通過用虛線表示的聯(lián)絡(luò)線相連，構(gòu)成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)。

圖4 IEEE 33節(jié)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)中的多微網(wǎng)結(jié)構(gòu)Fig.4 Multi-microgrid structure of IEEE 33-bus standard system

3.2.2 不同可再生能源滲透率下的區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)和各微網(wǎng)年化綜合收益

由于區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)中各微網(wǎng)的利益主體不同，故需要單獨(dú)計(jì)算各微網(wǎng)的年化綜合收益。微網(wǎng)的年化綜合收益為微網(wǎng)年化售電收益扣除微網(wǎng)內(nèi)分布式電源和儲能的年化投資成本后的收益，其中孤島運(yùn)行時微網(wǎng)之間電量交易產(chǎn)生的收益平攤到各參與電量交易的微網(wǎng)中，此交易模式有助于提高年化綜合收益差的微網(wǎng)的收益。不同可再生能源滲透率下的各微網(wǎng)年化綜合收益見圖5。

圖5 各微網(wǎng)年化綜合收益與可再生能源滲透率關(guān)系Fig.5 Relationship between renewable energy penetration and annual comprehensive profit of microgrid

當(dāng)可再生能源滲透率為80%、90%、100%、110%、120% 時，其對應(yīng)的區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)年化綜合收益分別為778.48、881.67、980.22、1 071.49、1 159.51萬元，對應(yīng)的回本時間分別為4.36、4.22、4.17、4.10、4.07 a。

綜上可知，區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)和各微網(wǎng)年化綜合收益都隨著可再生能源滲透率的增加呈上升趨勢，且各微網(wǎng)年化綜合收益的分布與各微網(wǎng)負(fù)荷大致相似；不到5 a，區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)產(chǎn)生的收益就能收回分布式電源和儲能總成本。

3.2.3 不同可再生能源滲透率下各微網(wǎng)的分布式電源與儲能配置

不同可再生能源滲透率下各微網(wǎng)分布式電源容量與儲能配置情況見圖6。

圖6 各微網(wǎng)分布式電源容量和儲能功率Fig.6 Distributed generation capacity and energy storage power of microgrids

由圖6可知，不同可再生能源滲透率下各微網(wǎng)分布式電源和儲能配置不同，其主要是由在微網(wǎng)內(nèi)配置不同分布式電源和儲能時年化綜合收益不同造成的。為保證區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)孤島至少運(yùn)行2 h，儲能容量即為圖6中儲能功率的2倍。在各微網(wǎng)光伏與風(fēng)機(jī)的配比中，風(fēng)機(jī)電源所占的比重明顯更大，但相同容量的光伏電源比風(fēng)機(jī)電源便宜，這說明光伏出力與風(fēng)機(jī)出力存在互補(bǔ)性，由互補(bǔ)導(dǎo)致的儲能成本的降低和孤島時年化售電收益的增加可在一定程度上彌補(bǔ)風(fēng)機(jī)成本高的劣勢。

3.2.4 不同可再生能源滲透率下組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)和未組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)的各微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性比較

為方便比較，假定組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)(方案1)和未組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)(方案2)的分布式電源和儲能規(guī)劃結(jié)果完全相同，兩者主要的不同在于組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)存在微網(wǎng)之間的相互支援，本文中微網(wǎng)之間的相互支援發(fā)生在區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)孤島運(yùn)行時，故方案1和方案2的投資成本相同，并網(wǎng)運(yùn)行時的售電收益也相同，主要不同在于孤島時的售電收益，即方案1與方案2多微網(wǎng)及各微網(wǎng)綜合收益的差值等于孤島時售電收益的差值。為清晰表達(dá)數(shù)據(jù)差異，故只展示孤島時售電收益。當(dāng)可再生能源滲透率為80%、90%、100%、110%、120%時，方案1下各微網(wǎng)孤島售電收益之和分別為10.82、11.73、12.47、 12.93、13.29萬元，方案2下各微網(wǎng)孤島售電收益之和分別為10.05、10.32、10.66、11.23、12.09萬元。由此可看出，當(dāng)可再生能源滲透率從80%增大到120%時，微網(wǎng)孤島運(yùn)行時由微網(wǎng)之間的相互支援產(chǎn)生的多微網(wǎng)孤島售電收益分別為0.77、1.41、1.81、1.7、1.2萬元，其值先變大后變小，為突出研究微網(wǎng)之間的相互支援效果，故只考慮可再生能源滲透率在80%～120%之間的情形。不同可再生能源滲透率下各微網(wǎng)孤島年化售電收益對比見表2。表中，各可再生能源滲透率后第1行和第2行分別為方案1和方案2下各微網(wǎng)孤島年化售電收益。

表2 各微網(wǎng)孤島年化售電收益對比Table 2 Comparison of islanding annual selling profit for microgrids

綜上可知，組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)時多微網(wǎng)總孤島年化售電收益和各微網(wǎng)孤島年化售電收益都比未組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)時高。其原因是組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)在孤島發(fā)生時各微網(wǎng)之間存在相互支援的能力。因此，組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)比未組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性好。

3.2.5 不同可再生能源滲透率下含多類型電源與含單一類型電源的區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性比較

不同可再生能源滲透率下含多類型電源和含單一類型電源的區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性對比見表3。

表3 區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性對比Table 3 Economic comparison for RMMS

由表3可以看出，區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)含多種類型分布式電源時的年化綜合收益比含單一類型分布式電源時大，其原因是光伏出力與風(fēng)機(jī)出力存在互補(bǔ)性。綜上所述，含多類型分布式電源的區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性比含單一類型分布式電源的區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性好。

4 結(jié)論

本文提出了一種高可再生能源滲透率下的區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃方法，該方法考慮了區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)對可再生能源滲透率的要求和區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)中各微網(wǎng)之間的相互功率支援。通過比較組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)和未組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)的各微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性，以及比較微網(wǎng)內(nèi)存在互補(bǔ)的分布式電源與微網(wǎng)內(nèi)只有單一類型的分布式電源兩者的微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性，證實(shí)了將微網(wǎng)互聯(lián)組成區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)并合理配置區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)中各微網(wǎng)內(nèi)各類分布式電源和儲能能提升微網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性，即證實(shí)了本文所提方法的有效性。

本文提出的區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)優(yōu)化規(guī)劃方法及得到的規(guī)劃結(jié)果可為我國區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)的建設(shè)提供指導(dǎo)和參考。