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    電池儲(chǔ)能系統(tǒng)參與用戶側(cè)削峰填谷的魯棒優(yōu)化調(diào)度策略

    2022-09-28 13:13:48陳睿彬陸玲霞包哲靜于淼
    電力建設(shè) 2022年10期
    關(guān)鍵詞:魯棒儲(chǔ)能調(diào)度

    陳睿彬,陸玲霞,包哲靜,于淼

    (浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院,杭州市 310027)

    0 引 言

    為盡早實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo),具有強(qiáng)隨機(jī)性波動(dòng)性的新能源得到飛速發(fā)展,使得電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷峰谷差現(xiàn)象日趨嚴(yán)重[1]。為提高電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性與安全性,有必要引入相應(yīng)的削峰填谷措施。僅依靠多種能源互補(bǔ)互濟(jì)的調(diào)控方式往往存在局限性,新能源的波動(dòng)性與隨機(jī)性一方面會(huì)給電網(wǎng)的穩(wěn)定性與安全性造成挑戰(zhàn),另一方面又對(duì)能源自身的消納不利,因此在電網(wǎng)中配置儲(chǔ)能以提高系統(tǒng)調(diào)控能力是有效且必要的舉措[2-4]。文獻(xiàn)[5]指出,結(jié)合能源互聯(lián)網(wǎng)的源-網(wǎng)-荷-儲(chǔ)協(xié)調(diào)調(diào)度,是實(shí)現(xiàn)新能源高效利用與電網(wǎng)負(fù)荷削峰填谷的有效措施。

    傳統(tǒng)調(diào)峰方法通過觀測(cè)電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)并以此調(diào)節(jié)網(wǎng)內(nèi)發(fā)電機(jī)組的輸出功率,要求發(fā)電機(jī)組具備較高的調(diào)峰容量,而機(jī)組頻繁啟停也造成了燃料資源的浪費(fèi)。與之相比,從負(fù)荷側(cè)進(jìn)行調(diào)控的大規(guī)模電池儲(chǔ)能系統(tǒng)在削峰填谷方面的優(yōu)勢(shì)更加顯著[6]。一方面,電池儲(chǔ)能系統(tǒng)(battery energy storage system,BESS)最優(yōu)調(diào)度領(lǐng)域已有大量研究可供應(yīng)用;另一方面,電池梯次利用前景廣闊[7-9],電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的建設(shè)成本已得到顯著降低。文獻(xiàn)[10]通過比較梯次利用電池和新電池的成本、使用壽命,研究了相應(yīng)儲(chǔ)能系統(tǒng)效益與電池收購(gòu)價(jià)、峰谷電價(jià)差等因素的關(guān)系。在此類研究的基礎(chǔ)上,電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的應(yīng)用范圍及經(jīng)濟(jì)性得到了較大程度的發(fā)展,因此在更廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域,相關(guān)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)參與調(diào)峰的研究得以開展。文獻(xiàn)[11]提出一種利用電動(dòng)汽車電池作為儲(chǔ)能平臺(tái)參與微電網(wǎng)調(diào)峰的控制策略,通過為微電網(wǎng)內(nèi)的可再生能源提供緩沖以提高微電網(wǎng)運(yùn)行效率。文獻(xiàn)[12]提出一種利用儲(chǔ)能電站的削峰填谷優(yōu)化調(diào)度方法,在規(guī)模化分布式光伏并網(wǎng)所引發(fā)的系統(tǒng)調(diào)峰需求下,令總體凈負(fù)荷方差最優(yōu)化。

    然而,僅根據(jù)負(fù)荷、可再生能源出力等的預(yù)測(cè)值所得到的儲(chǔ)能調(diào)度策略在應(yīng)對(duì)源荷波動(dòng)性上仍有不足,應(yīng)用魯棒最優(yōu)策略應(yīng)對(duì)源荷波動(dòng)不確定性是一種有效的方法[13-14]。已有眾多研究專注于儲(chǔ)能調(diào)度的魯棒最優(yōu)策略,以應(yīng)對(duì)源荷在不同場(chǎng)景下的不確定性。文獻(xiàn)[15]提出一種考慮風(fēng)電不確定性的熱-電耦合微能源系統(tǒng)多目標(biāo)魯棒規(guī)劃方法,同時(shí)考慮儲(chǔ)能調(diào)度的魯棒優(yōu)化與多目標(biāo)優(yōu)化問題。然而與之類似的研究都局限于線性的形式,或是要求對(duì)非線性部分進(jìn)行線性近似,造成不同程度的誤差,而且并非所有的非線性優(yōu)化目標(biāo)都適合被線性近似。文獻(xiàn)[16]列舉了不同的削峰填谷評(píng)價(jià)指標(biāo)并比較了各種指標(biāo)的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景,其中不乏非線性的評(píng)價(jià)指標(biāo)。而在考慮非線性優(yōu)化目標(biāo)的儲(chǔ)能調(diào)度研究中,對(duì)魯棒優(yōu)化的關(guān)注較少[17]。文獻(xiàn)[18]考慮光伏出力和負(fù)荷的不確定性,采用特殊序列集合方法對(duì)非線性模型進(jìn)行分段線性化,盡管結(jié)果優(yōu)于粒子群算法,但是轉(zhuǎn)化成的混合整數(shù)線性規(guī)劃問題會(huì)隨分段數(shù)量增加而規(guī)模增大。與此同時(shí),此類方法不能應(yīng)對(duì)決策變量取值范圍直接受不確定因素影響的情況。

    基于此,本文從魯棒二次優(yōu)化問題著手,研究非線性優(yōu)化目標(biāo)、約束條件涉及不同階段變量的魯棒優(yōu)化問題解法在儲(chǔ)能調(diào)度中的應(yīng)用。傳統(tǒng)列和約束生成(column-and-constraint generation, C&CG)算法主要用于解決多階段魯棒線性優(yōu)化問題[19]。本文在已有研究成果的基礎(chǔ)上,改進(jìn)該算法以解決上述類型的魯棒多目標(biāo)優(yōu)化問題并加以論證。最后,通過改進(jìn)的算法解決一個(gè)以凈負(fù)荷方差為優(yōu)化目標(biāo)、考慮光伏出力和負(fù)荷不確定性的儲(chǔ)能最優(yōu)調(diào)度問題,驗(yàn)證算法的有效性。

    1 儲(chǔ)能參與用戶側(cè)削峰填谷的優(yōu)化模型

    1.1 優(yōu)化目標(biāo)

    本文在考慮儲(chǔ)能參與用戶側(cè)削峰填谷的同時(shí),選取光伏發(fā)電作為具有代表性的不確定性新能源并入同一母線。一方面,電力系統(tǒng)運(yùn)行要求安全平穩(wěn),需要對(duì)儲(chǔ)能調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化,使儲(chǔ)能調(diào)度后的用戶側(cè)凈負(fù)荷曲線相對(duì)平緩,以減少備用機(jī)組頻繁啟停,并且需要考慮到負(fù)荷、新能源在一定范圍內(nèi)的任意波動(dòng);另一方面,需要考慮儲(chǔ)能調(diào)度的成本,使維護(hù)成本和電價(jià)總和在可接受的范圍內(nèi)。

    1.1.1 削峰填谷評(píng)價(jià)目標(biāo)

    考慮到需要使優(yōu)化用戶側(cè)凈負(fù)荷曲線更加平緩,更適合將用戶側(cè)凈負(fù)荷方差作為削峰填谷評(píng)價(jià)指標(biāo),以表示凈負(fù)荷在指定時(shí)間內(nèi)的總體離散程度。這能夠在兼顧用戶側(cè)凈負(fù)荷峰谷差的同時(shí),降低總體波動(dòng)程度。

    (1)

    1.1.2 經(jīng)濟(jì)目標(biāo)

    向外部電網(wǎng)購(gòu)電與售電的總電價(jià)是經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的主要組成部分,如式(2)所示:

    (2)

    式中:Ccharge表示向外部電網(wǎng)購(gòu)電與售電的總電價(jià);cbuy,t與csell,t分別表示購(gòu)電與售電的電價(jià),當(dāng)模型采用分時(shí)電價(jià)時(shí),不同時(shí)刻t下的電價(jià)將依據(jù)地方具體電價(jià)政策隨時(shí)間改變;Δt表示步長(zhǎng)。

    本文考慮的維護(hù)成本包括儲(chǔ)能設(shè)備的維護(hù)成本和發(fā)電設(shè)備的維護(hù)成本,如式(3)所示:

    (3)

    式中:Cmaint表示總維護(hù)成本;mpv為光伏設(shè)備的維護(hù)成本系數(shù);Ppv,t表示t時(shí)刻光伏設(shè)備出力;mb為儲(chǔ)能設(shè)備維護(hù)成本系數(shù);Pb+,t表示t時(shí)刻儲(chǔ)能設(shè)備的充電功率;Pb-,t表示t時(shí)刻儲(chǔ)能設(shè)備的放電功率。

    1.2 約束條件

    1.2.1 電池儲(chǔ)能系統(tǒng)約束

    電池儲(chǔ)能系統(tǒng)輸入輸出功率存在上下限:

    (4)

    式中:Pb+,max表示電池儲(chǔ)能系統(tǒng)充電功率上限;Pb-,max表示電池儲(chǔ)能系統(tǒng)放電功率上限。電池儲(chǔ)能系統(tǒng)應(yīng)盡可能降低內(nèi)耗與維護(hù)成本,約束Pb+,t?Pb-,t= 0確保同一時(shí)刻充電放電功率至少一個(gè)為0。

    電池儲(chǔ)能系統(tǒng)荷電狀態(tài)(state of charge, SOC)須運(yùn)行在一定的區(qū)間。一方面,是為了延長(zhǎng)電池的使用壽命;另一方面,是為了保證留有足量的備用儲(chǔ)能以應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)故障[20]:

    (5)

    式中:Et表示t時(shí)刻電池儲(chǔ)能系統(tǒng)儲(chǔ)存的能量;ηc表示能量轉(zhuǎn)化效率;SOC,t表示電池儲(chǔ)能系統(tǒng)荷電狀態(tài),需要運(yùn)行在有限的區(qū)間,電池儲(chǔ)能系統(tǒng)才能有預(yù)期的性能;SOC,min、SOC,max分別表示該區(qū)間的下界、上界;Erated表示電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的總額定容量。

    除此之外,電池儲(chǔ)能系統(tǒng)儲(chǔ)存的能量在一個(gè)優(yōu)化周期的始末態(tài)需要相等,這使電池儲(chǔ)能系統(tǒng)儲(chǔ)存的能量對(duì)任意一個(gè)優(yōu)化周期的影響等同,鄰近的優(yōu)化周期可以前后銜接。

    SOC,1=SOC,T

    (6)

    1.2.2 用盒式不確定集表述的不確定性

    當(dāng)前已有技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)較低誤差的負(fù)荷預(yù)測(cè)[21],可據(jù)此使用盒式不確定集近似表述概率分布復(fù)雜或未知的不確定量。在本文中,負(fù)荷與光伏出力的不確定性用盒式不確定集加以表述:

    Ppv,t,min≤Ppv,t≤Ppv,t,max

    (7)

    Pload,t,min≤Pload,t≤Pload,t,max

    (8)

    式中:Ppv,t,max和Ppv,t,min分別表示用戶側(cè)光伏并網(wǎng)輸出功率的上界和下界;Pload,t表示用戶側(cè)負(fù)荷;Pload,t,max和Pload,t,min分別表示用戶側(cè)負(fù)荷的上界和下界。

    對(duì)于時(shí)刻t,根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果,不確定的用戶側(cè)光伏并網(wǎng)輸出功率Ppv,t存在上界Ppv,t,max與下界Ppv,t,min,不確定的用戶側(cè)負(fù)荷Pload,t同樣在上界Pload,t,max與下界Pload,t,min間波動(dòng)。因?yàn)闊o法預(yù)知源荷的實(shí)際值,所以儲(chǔ)能調(diào)度決策變量對(duì)于區(qū)間內(nèi)的任意可能波動(dòng)都必須是可行的,亦即無論源荷的實(shí)際值在區(qū)間內(nèi)取什么值,其他的約束條件都是滿足的。

    1.2.3 功率等式約束

    為簡(jiǎn)化模型,忽略電網(wǎng)損耗,時(shí)刻t用戶側(cè)與外部電網(wǎng)交互的能量由光伏發(fā)電量、用戶側(cè)總負(fù)荷和電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電決定。

    Pbuy,t-Psell,t=Pload,t-Ppv,t+Pb+,t-Pb-,t

    (9)

    1.3 魯棒優(yōu)化問題的構(gòu)造

    由式(1)根據(jù)削峰填谷評(píng)價(jià)目標(biāo)構(gòu)造式(10),用以表示凈負(fù)荷方差。該指標(biāo)越大,凈負(fù)荷波動(dòng)越顯著。

    f1=Cvar

    (10)

    式中:f1表示魯棒優(yōu)化問題的第一個(gè)優(yōu)化目標(biāo),是一個(gè)非線性凸函數(shù)。

    由式(2)與式(3)根據(jù)經(jīng)濟(jì)目標(biāo)構(gòu)造式(11),用以表示用戶側(cè)總用電支出。

    f2=Ccharge+Cmaint

    (11)

    式中:f2表示魯棒優(yōu)化問題的第二個(gè)優(yōu)化目標(biāo),是一個(gè)線性函數(shù)。

    令:

    (12)

    式中:y、u、x分別為通過已定義的變量分別構(gòu)造魯棒優(yōu)化問題的第一階段決策變量、不確定變量和第二階段決策變量;Y、U、F(y,u)分別為其取值范圍。

    由式(4)至(9)的約束條件可知,y的取值范圍Y集是一個(gè)獨(dú)立于u、x的多面體,u的不確定集U集是一個(gè)獨(dú)立于y、x的有界多面體,x的取值范圍F(y,u)是一個(gè)由y、u線性決定的多面體。

    引入ε-約束法以處理多目標(biāo)優(yōu)化問題,可構(gòu)造如下魯棒優(yōu)化問題:

    (13)

    式中:ε1為使用ε-約束法所需要提前給定的具體數(shù)值,用于將優(yōu)化目標(biāo)f2轉(zhuǎn)化為魯棒優(yōu)化形式的ε-約束,表示當(dāng)u在U集內(nèi)任意波動(dòng)時(shí),優(yōu)化目標(biāo)f2所能允許的最大值。

    儲(chǔ)能調(diào)度的目的在于找到一個(gè)調(diào)度計(jì)劃,對(duì)于負(fù)荷、光伏在不確定集內(nèi)波動(dòng)的任意一種可能,都能夠滿足保證系統(tǒng)安全的約束條件,能夠?qū)⑾到y(tǒng)的經(jīng)濟(jì)開銷控制在一定范圍內(nèi),且該調(diào)度計(jì)劃能夠使最不利可能性下的凈負(fù)荷方差達(dá)到最小。

    式(13)中的ε-約束表示,采取了一個(gè)儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃y后,若遭遇了對(duì)f2最不利的u,且x按最小化優(yōu)化目標(biāo)f1的原則取值,該儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃y能保證在任意可能性下f2仍能滿足≤ε1的約束。原因在于:

    1)u的具體波動(dòng)是不受控制的,一旦給定波動(dòng)的不確定集,便不能以任何方式約束不確定集。因此u的約束能夠限制y的取值范圍,反之則不能。

    2)對(duì)于一個(gè)確定的儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃y,雖然對(duì)f1和f2最不利的u一般不同,但是x∈F(y,u)并不會(huì)在y、u確定的情況下分別對(duì)f1和f2有兩個(gè)不一樣的取值。因此約束中f2的x參數(shù)不能與f1相沖突,僅可存在一個(gè)取值標(biāo)準(zhǔn),約束中f2最終可以表示為y、u的函數(shù)h(y,u)。

    2 改進(jìn)型列和約束生成算法

    2.1 列和約束生成算法原理及改進(jìn)方案

    定義如下線性魯棒優(yōu)化問題:

    (14)

    根據(jù)文獻(xiàn)[19]的假設(shè), 第一階段決策變量可行域Y集是一個(gè)獨(dú)立于不確定變量u、第二階段決策變量x的多面體,不確定集U集是一個(gè)獨(dú)立于第一階段決策變量y、第二階段決策變量x的多面體,第二階段決策變量可行域F(y,u)是一個(gè)由y、u確定的多面體。c、b均為常量,因此優(yōu)化目標(biāo)為線性函數(shù)。當(dāng)問題中存在上述形式以外的約束條件使Y集、U集中并非所有的元素都能保證第二階段決策存在可行解,亦即當(dāng)u的不確定性能夠影響y的取值范圍使之在算法過程中變化,傳統(tǒng)C&CG算法就不再適用,所得的解會(huì)出現(xiàn)難以預(yù)計(jì)的錯(cuò)誤。而式(13)的約束正屬于此類情況,除了電池儲(chǔ)能系統(tǒng)自身的功率與SOC相關(guān)約束,要求在不確定集中任意可能性下的經(jīng)濟(jì)開銷均在給定范圍內(nèi),同樣會(huì)對(duì)調(diào)度計(jì)劃的可行域造成影響。某一電池儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃即使?jié)M足電池儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電功率約束,只要存在一種可能的不確定場(chǎng)景令第二階段決策無解,那么原算法的子問題 (subproblem,SP)尋找最不利場(chǎng)景的過程就會(huì)因?yàn)槁匀ニ辛畹诙A段決策無解的不確定場(chǎng)景而失敗。當(dāng)魯棒優(yōu)化問題涉及多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)、更復(fù)雜的多變量非線性約束時(shí),這個(gè)問題會(huì)更加嚴(yán)重。

    原算法的核心思想是將原始問題的不確定集U集松弛為其中的數(shù)種場(chǎng)景,枚舉這些場(chǎng)景以求取僅考慮這些場(chǎng)景的魯棒最優(yōu)解,也就是原算法的主問題(master problem,MP)。MP因此是原始問題的一個(gè)松弛問題。當(dāng)MP未能考慮足夠的場(chǎng)景,即未能實(shí)現(xiàn)精確松弛,因?yàn)樗沙趩栴}約束更寬松,所以MP所得的目標(biāo)函數(shù)值一定不大于原始問題的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值。而原算法的SP則是將MP所得的y作為SP的輸入,在不確定集U集中求取對(duì)優(yōu)化目標(biāo)最不利的一個(gè)場(chǎng)景u,并將其加入MP需要考慮的數(shù)種場(chǎng)景中,逐步實(shí)現(xiàn)不確定集的精確松弛,從而實(shí)現(xiàn)MP對(duì)原問題的精確松弛。因?yàn)镾P所使用的y是MP的解,劣于原始問題的最優(yōu)解,所以SP所得的目標(biāo)函數(shù)值一定不小于原始問題的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值。反復(fù)迭代,SP將不斷向MP補(bǔ)充需要考慮的場(chǎng)景,直至MP所得的目標(biāo)函數(shù)值與SP所得的目標(biāo)函數(shù)值相等。此時(shí)由夾逼定理可知,MP所得的目標(biāo)函數(shù)值等于原始問題的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值,MP所考慮的數(shù)種場(chǎng)景已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)原始問題不確定集的精確松弛,僅考慮這些場(chǎng)景的MP實(shí)現(xiàn)了對(duì)原始問題的精確松弛。

    然而原算法的SP僅能在不確定集U集中求取對(duì)單個(gè)優(yōu)化目標(biāo)最不利的場(chǎng)景。不僅如此,如果SP的約束條件導(dǎo)致SP無法在完整的不確定集U集上取值,那么算法就會(huì)出錯(cuò),而這正是上文所述問題會(huì)導(dǎo)致的情況。

    但如果在原算法的基礎(chǔ)上擴(kuò)充Step 3,引入可以同時(shí)運(yùn)算的多個(gè)不同目標(biāo)的SP,就能夠完善該不足。對(duì)式(12)、(13)所示的一類魯棒優(yōu)化問題,本文對(duì)C&CG算法的應(yīng)用與改進(jìn)如下:

    (15)

    Step 1:設(shè)置Blower=-∞,Bupper=+∞,分別代表最優(yōu)值的下界和上界,并給出允許的最大誤差e。定義離散集V,用于表示不確定集的一個(gè)離散子集,任取U的一個(gè)頂點(diǎn)作為離散集V最初的元素,其大小初始化為sV=1。定義迭代計(jì)數(shù)k=1。

    Step 2:求解MP。

    (16)

    式中:η表示臨時(shí)變量。

    與文獻(xiàn)[19]不同,此處的MP要求求解器能夠求解非線性規(guī)劃問題。

    Step 3:分別求解n+1個(gè)SP。

    對(duì)?1≤j≤n:

    (17)

    (18)

    亦即分別求取對(duì)優(yōu)化目標(biāo)、復(fù)雜約束最不利的n+1個(gè)場(chǎng)景。

    迭代計(jì)數(shù)k增加1。進(jìn)入Step 2。

    Step 5:返回當(dāng)前的y*作為魯棒優(yōu)化問題的最優(yōu)解,結(jié)束算法。

    2.2 算法改進(jìn)的原理及適用范圍

    定義如下的魯棒優(yōu)化問題:

    (19)

    式中:Y集是一個(gè)獨(dú)立于u的有界多面體;U集是一個(gè)獨(dú)立于y的有界多面體;g(y,u)、hj(y,u)是凸函數(shù)。

    命題1:MP若已枚舉了有界多面體U的所有頂點(diǎn),則MP等價(jià)于原問題。

    (20)

    式中:pU表示有界多面體U的頂點(diǎn)數(shù)。若每個(gè)ui都表示有界多面體U的一個(gè)頂點(diǎn),那么U中的任意一個(gè)元素可以表示為這些頂點(diǎn)的凸組合

    命題2:在任意一次迭代中,有界多面體U存在一個(gè)頂點(diǎn)是式(19)所示原魯棒優(yōu)化問題的SP的解,且除非算法已滿足結(jié)束條件,任意一次迭代中,至少存在一個(gè)SP不會(huì)得出先前迭代中離散集V中已存在的元素。

    對(duì)?1≤j≤n:

    (21)

    以及

    (22)

    綜上,對(duì)于式(19)所示的魯棒優(yōu)化問題總能通過上述算法得到收斂的解,最壞情況下,需要遍歷不確定集U集的所有頂點(diǎn)。

    結(jié)合式(10)至(12),令:

    (23)

    (24)

    0≤csell,t

    (25)

    當(dāng)式(1)中的cbuy,t與csell,t滿足式(25)時(shí),由式(9)和復(fù)合函數(shù)保凸運(yùn)算的性質(zhì)方可確保式(23)與式(24)是凸函數(shù)。綜上,式(13)所構(gòu)造的魯棒優(yōu)化問題,在滿足式(25)時(shí),滿足命題1與命題2的要求,能夠應(yīng)用上文的算法求解。

    3 算例分析

    3.1 兩優(yōu)化目標(biāo)的具體模型及其求解

    為了驗(yàn)證本文所提策略的有效性,本文以MATLAB和Gurobi作為仿真求解工具,建立一個(gè)包含光伏不確定性和負(fù)荷不確定性的用戶側(cè)儲(chǔ)能調(diào)度模型。該情景下,微電網(wǎng)中除了有不可控、只可預(yù)測(cè)的用戶負(fù)荷,還有同樣不可控、只可預(yù)測(cè)的光伏并網(wǎng)系統(tǒng),允許在任意時(shí)刻向電網(wǎng)售電。以某居民區(qū)為例,當(dāng)?shù)鼐用裼秒姺謺r(shí)電價(jià)如表1所示。

    表1 某市居民生活用電電價(jià)

    可用于調(diào)度的光伏儲(chǔ)能、基站閑置備用儲(chǔ)能等模型中的電池儲(chǔ)能系統(tǒng),采用梯次利用電池以確保經(jīng)濟(jì)上的可行性。參考文獻(xiàn)[10]的研究,采用表2所示參數(shù),僅代表一類常見的梯次利用電池所構(gòu)建的電池儲(chǔ)能系統(tǒng)在一般工況下所能表現(xiàn)出的性能與經(jīng)濟(jì)成本,并額外施加SOC約束避免深度充放電以延長(zhǎng)使用壽命,留有安全裕量。

    表2 電池儲(chǔ)能系統(tǒng)參數(shù)

    該模型的不確定性符合式(7)與式(8)的形式,具體如圖1與圖2所示。可行的儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃必須確保,無論不確定集中的哪種場(chǎng)景發(fā)生,亦即無論源荷在此范圍內(nèi)怎樣取值,所有約束條件都是滿足的。表1中所示的參數(shù)符合式(25)的要求,因此該問題可以使用2.1節(jié)所述的算法進(jìn)行求解,此時(shí)Step3包含兩個(gè)并行的SP,具體實(shí)現(xiàn)流程如圖3所示。

    圖1 光伏出力的不確定性

    圖2 用戶負(fù)荷的不確定性

    圖3 兩目標(biāo)儲(chǔ)能調(diào)度魯棒優(yōu)化流程圖

    當(dāng)式(13)中的ε1取值為715時(shí),亦即要求所得的儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃實(shí)際執(zhí)行后,對(duì)于在圖1、圖2所示區(qū)間內(nèi)任意波動(dòng)的光伏出力、用戶負(fù)荷,都能保證滿足各項(xiàng)約束且該日總體用電支出低于715元,并在此基礎(chǔ)上盡可能降低凈負(fù)荷曲線在該日的波動(dòng)程度。

    所得電池儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃的魯棒最優(yōu)解如圖4所示,與之對(duì)應(yīng)的電池儲(chǔ)能系統(tǒng)SOC變化如圖5所示。對(duì)于光伏出力、用戶負(fù)荷的波動(dòng),即使是最不利的可能性,都能夠滿足電力系統(tǒng)的各項(xiàng)約束條件。

    圖4 電池儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電功率(兩優(yōu)化目標(biāo),ε1=715)

    圖5 電池儲(chǔ)能系統(tǒng)荷電狀態(tài)(兩優(yōu)化目標(biāo),ε1=715)

    執(zhí)行該儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃后,當(dāng)對(duì)凈負(fù)荷方差最不利的可能性發(fā)生時(shí),光伏出力與用戶負(fù)荷的波動(dòng)均以最不利的形式發(fā)生,如圖6所示。此時(shí),無儲(chǔ)能調(diào)度的凈負(fù)荷曲線陡峭且上下波動(dòng)程度較大,儲(chǔ)能調(diào)度后起到了用戶側(cè)削峰填谷的效果,減小了凈負(fù)荷曲線上下波動(dòng)的程度。在該場(chǎng)景下,儲(chǔ)能調(diào)度后凈負(fù)荷方差為1 315 kW2,在所有可能性中是最大的,該日總用電支出629元,小于設(shè)定的715元。

    圖6 用戶側(cè)凈負(fù)荷(對(duì)凈負(fù)荷方差最不利的場(chǎng)景)

    之所以上述情況下的總用電支出并沒有達(dá)到最不利的715元,是因?yàn)樽畈焕趦糌?fù)荷方差的可能性與最不利于總用電支出的可能性并不相同。該問題需要考慮到兩種最不利的可能性,因此不能在對(duì)凈負(fù)荷方差最不利的可能性下完全犧牲總用電支出以更優(yōu)化凈負(fù)荷方差。而且在不同的儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃下,兩種最不利的可能性都會(huì)變得不同,需要分別通過算法求取,這也是改進(jìn)后的算法需要多個(gè)SP的原因之一。

    執(zhí)行同一個(gè)儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃后,當(dāng)對(duì)總用電支出最不利的可能性發(fā)生時(shí),儲(chǔ)能調(diào)度在用戶側(cè)削峰填谷的同時(shí)兼顧優(yōu)化經(jīng)濟(jì)成本,如圖7所示。在該可能性下,當(dāng)日總用電支出715元,達(dá)到了設(shè)定的限制,是所有可能性中最大的;而儲(chǔ)能調(diào)度后凈負(fù)荷方差為784 kW2,遠(yuǎn)小于最不利于凈負(fù)荷方差的可能性。

    圖7 用戶側(cè)凈負(fù)荷(對(duì)總用電支出最不利的場(chǎng)景)

    這意味著如果按照一般的優(yōu)化問題構(gòu)建方法,把多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)加權(quán)求和,就會(huì)忽視魯棒優(yōu)化問題中多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)對(duì)應(yīng)的多種最不利的可能場(chǎng)景。因此,在考慮魯棒優(yōu)化問題的帕累托最優(yōu)時(shí),應(yīng)當(dāng)避免加權(quán)求和不同量綱的優(yōu)化目標(biāo)構(gòu)成新目標(biāo)的做法,需要分別針對(duì)每個(gè)優(yōu)化目標(biāo)考慮對(duì)其最不利的可能場(chǎng)景,對(duì)經(jīng)濟(jì)成本目標(biāo)最不利的源荷場(chǎng)景僅能用于評(píng)價(jià)儲(chǔ)能調(diào)度在經(jīng)濟(jì)成本目標(biāo)的效果,而不能用于評(píng)價(jià)削峰填谷目標(biāo),反之亦然。當(dāng)確定了可接受的經(jīng)濟(jì)成本最大值ε1后,在此基礎(chǔ)上最優(yōu)的削峰填谷目標(biāo)也就隨之確定。

    遍歷可行的ε1,即可得到如圖8所示的帕累托前沿。ε1取值為715所對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃,相對(duì)于完全偏向于削減總用電支出的儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃,以提高最不利可能性下總用電支出1.5%為代價(jià),降低了最不利可能性下用戶側(cè)凈負(fù)荷方差9.7%。相對(duì)于完全偏向于削減凈負(fù)荷方差的儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃,以提高最不利可能性下用戶側(cè)凈負(fù)荷方差4.8%為代價(jià),降低了最不利可能性下總用電支出1.1%。且對(duì)于不確定變量在不確定集內(nèi)所有可能的取值,帕累托前沿所對(duì)應(yīng)的所有儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃都能夠保證約束條件是滿足的。

    圖8 經(jīng)濟(jì)成本與用戶側(cè)凈負(fù)荷方差的帕累托前沿

    2.1節(jié)所述方法并不局限于此,以同樣方法可以運(yùn)用ε-約束法優(yōu)化多個(gè)目標(biāo),相較于利用加權(quán)求和法合成新目標(biāo),得以保留各目標(biāo)獨(dú)立的物理意義,便于后續(xù)分析,免去了對(duì)權(quán)重選擇的討論。現(xiàn)將常用的用戶側(cè)凈負(fù)荷峰谷差作為一個(gè)同樣需要考慮的削峰填谷評(píng)價(jià)目標(biāo),以進(jìn)一步說明2.1節(jié)所述方法通過增加SP擴(kuò)展原算法的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。

    3.2 多優(yōu)化目標(biāo)的具體模型及其求解

    多目標(biāo)儲(chǔ)能調(diào)度魯棒優(yōu)化流程如圖9所示,相較于圖3,在算法的Step3部分增加了一個(gè)針對(duì)用戶側(cè)凈負(fù)荷峰谷差的SP,用于在每次迭代中向MP添加針對(duì)新增優(yōu)化目標(biāo)的不確定集中最不利的場(chǎng)景。同樣的,同時(shí)涉及第一階段決策變量、不確定變量、第二階段決策變量的不等式約束條件,即使不符合文獻(xiàn)[19]規(guī)定的形式,也可以轉(zhuǎn)換為ε恒定的優(yōu)化目標(biāo),構(gòu)成SP加入算法的Step3。

    圖9 多目標(biāo)儲(chǔ)能調(diào)度魯棒優(yōu)化流程圖

    當(dāng)ε1取值為720、新目標(biāo)ε2取值為92時(shí),亦即要求所得的儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃實(shí)際執(zhí)行后,對(duì)于在圖1、圖2所示區(qū)間內(nèi)任意波動(dòng)的光伏出力、用戶負(fù)荷,都能保證滿足各項(xiàng)約束且該日總體用電支出低于720元、用戶側(cè)凈負(fù)荷峰谷差不高于92 kW,并在此基礎(chǔ)上盡可能降低凈負(fù)荷曲線在該日的波動(dòng)程度。

    在這種要求下所得電池儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃的魯棒最優(yōu)解如圖10所示,與之對(duì)應(yīng)的電池儲(chǔ)能系統(tǒng)SOC變化如圖11所示。從圖中可以發(fā)現(xiàn),為了消納光伏在午時(shí)的發(fā)電高峰,達(dá)到削減峰谷差的目的,電池儲(chǔ)能系統(tǒng)于08:00—09:00進(jìn)行了放電,為削減峰谷預(yù)留容量。

    圖10 電池儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電功率(三優(yōu)化目標(biāo),ε1=720、ε2=92)

    圖11 電池儲(chǔ)能系統(tǒng)荷電狀態(tài)(三優(yōu)化目標(biāo),ε1=720、ε2=92)

    對(duì)凈負(fù)荷峰谷差最不利場(chǎng)景的用戶側(cè)凈負(fù)荷如圖12所示。新增的SP能夠根據(jù)當(dāng)前的儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃,在不確定集中尋找令用戶側(cè)凈負(fù)荷峰谷差最大的場(chǎng)景。在該可能性下,當(dāng)日總用電支出630元,低于可接受上限的720元;用戶側(cè)凈負(fù)荷峰谷差為92 kW,達(dá)到了可接受的上限,是所有可能場(chǎng)景中最大的;儲(chǔ)能調(diào)度后凈負(fù)荷方差則為1 250 kW2。由此可見,多個(gè)SP能夠兼顧多個(gè)目標(biāo)構(gòu)成的ε-約束,同時(shí)涉及第一階段決策變量、不確定變量、第二階段決策變量的不等式約束條件即使不符合文獻(xiàn)[19]規(guī)定的形式,也能用這種方法加以求解。

    圖12 用戶側(cè)凈負(fù)荷(對(duì)凈負(fù)荷峰谷差最不利的場(chǎng)景)

    4 結(jié) 論

    本文針對(duì)含不確定源荷的用戶側(cè)削峰填谷儲(chǔ)能最優(yōu)調(diào)度問題,研究第一階段決策取值范圍受第二階段決策限制的魯棒優(yōu)化問題及其求解方法,并對(duì)傳統(tǒng)的列和約束生成算法進(jìn)行改進(jìn),提出用于用戶側(cè)削峰填谷的電池儲(chǔ)能魯棒最優(yōu)調(diào)度策略,主要結(jié)論如下:

    1)對(duì)線性約束的單階段魯棒優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)為凸函數(shù)的情況,應(yīng)用C&CG算法是一定可行的,但如果約束條件中的不確定集不與決策變量取值范圍相獨(dú)立,那么原C&CG算法就不再適用。對(duì)于每個(gè)同時(shí)涉及不確定集與決策變量的約束條件,可以將其理解為應(yīng)用ε-約束法后的魯棒多目標(biāo)優(yōu)化問題,由此增加原C&CG算法在一次迭代中的SP數(shù)目,只要這些同時(shí)涉及不確定集與決策變量的約束條件均為凸函數(shù)不等式,那么改進(jìn)后的算法就是有效的。對(duì)兩階段魯棒優(yōu)化問題,則需要證明轉(zhuǎn)化為單階段魯棒優(yōu)化問題形式時(shí),最內(nèi)層函數(shù)是凸函數(shù),且同時(shí)涉及不確定集與決策變量的約束條件均為凸函數(shù)不等式,才能保證應(yīng)用改進(jìn)后的算法一定能收斂于魯棒最優(yōu)解。

    2)在儲(chǔ)能調(diào)度的魯棒優(yōu)化問題中,因?qū)ο鞣逄罟饶繕?biāo)最不利的場(chǎng)景與對(duì)經(jīng)濟(jì)目標(biāo)最不利的場(chǎng)景相差甚遠(yuǎn),需要分別考慮兩種場(chǎng)景以取得足夠保守的魯棒最優(yōu)解時(shí),本文提出的算法能兼顧不確定變量波動(dòng)對(duì)優(yōu)化目標(biāo)與復(fù)雜約束條件的影響,在源荷波動(dòng)影響儲(chǔ)能出力可行域的情況下,有效求解用于用戶側(cè)削峰填谷的電池儲(chǔ)能魯棒最優(yōu)調(diào)度問題。

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