袁天夢,侯鑫垚,廉杰
(國網(wǎng)冀北電力有限公司唐山供電公司,唐山 063000)
隨著能源全球化進程的不斷推進,高效、清潔、多樣化的現(xiàn)代能源系統(tǒng)逐漸成為中國能源發(fā)展轉(zhuǎn)型的主要途徑。當(dāng)今世界多數(shù)國家均使用大功率的單一供電系統(tǒng)為電力用戶提供能源,這種集中式供電方式為95%左右的用戶提供服務(wù)。隨著電力用戶的逐漸增加,如何保證能源供應(yīng)與安全,提高能源利用率,降低污染物排放成為電力系統(tǒng)發(fā)展過程中急需解決的問題[1-2]。針對上述問題,能源互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)運而生,此網(wǎng)絡(luò)中不僅包含多種能源單元,更能滿足用戶的多元化應(yīng)用需求,為集中式供電方式提供強有力的能源保證。分布式能源系統(tǒng)是能源互聯(lián)網(wǎng)中的重要組成部分,可為區(qū)域性配電網(wǎng)的能源提供供給[3]。分布式能源系統(tǒng)的發(fā)展不僅提高了清潔能源的利用率,更為中國電力事業(yè)與環(huán)保事業(yè)的發(fā)展提供了幫助。
國內(nèi)外一些學(xué)者對此展開了研究,王永利等[4]提出了一種考慮需求響應(yīng)的分布式能源系統(tǒng)多能協(xié)同與儲能規(guī)劃方法,通過建立由風(fēng)機、光伏、熱電聯(lián)產(chǎn)和電鍋爐、儲能系統(tǒng)組成的綜合能源系統(tǒng)多能協(xié)同模型,通過規(guī)劃各設(shè)備容量情況,滿足電熱負荷需求,并采用遺傳算法對該規(guī)劃方案進行優(yōu)化。易靈芝等[5]提出了一種含微電網(wǎng)群的主動配電網(wǎng)雙層聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度方法,上層模型主要是以配電網(wǎng)為研究對象,應(yīng)用遺傳算法來降低配電網(wǎng)線損,提高電能質(zhì)量;下層模型主要是以微電網(wǎng)為研究對象,應(yīng)用混合整數(shù)線性規(guī)劃來降低運行成本。張學(xué)軍等[6]提出了一種含風(fēng)儲聯(lián)合單元的電力系統(tǒng)兩階段日前調(diào)度模型,針對電力市場環(huán)境下含風(fēng)儲聯(lián)合單元的電力系統(tǒng)日前調(diào)度問題,建立了兩階段調(diào)度優(yōu)化模型。第一階段主要是以風(fēng)儲聯(lián)合單元的期望收益最大為目標(biāo),對日前投標(biāo)量進行優(yōu)化;第二階段主要是以系統(tǒng)綜合運行成本最小為目標(biāo),對日前機組組合進行優(yōu)化。王子馳等[7]提出了一種基于多能互補分布式能源與綜合能源管理系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法,通過構(gòu)建某一區(qū)域的多能互補分布式能源系統(tǒng),采用負荷預(yù)測的方法進行系統(tǒng)的優(yōu)化,實現(xiàn)系統(tǒng)調(diào)度的最大經(jīng)濟效益。劉華等[8]提出了一種天然氣冷熱電聯(lián)供分布式能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法,基于改進粒子群算法,提出天然氣冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)中各設(shè)備的優(yōu)化調(diào)度模型,并對設(shè)備運行進行條件約束,確保運行成本最低。以上方法都可以進行分布式能源調(diào)度,并且可進行多角度調(diào)度。但在主動配電網(wǎng)下的分布式能源系統(tǒng)雙層兩階段調(diào)度中,優(yōu)化模型分層調(diào)度能力不高,使得能源利用率不高。
為解決以上方法在主動配電網(wǎng)下的分布式能源系統(tǒng)雙層兩階段調(diào)度中的問題,在考慮能源利用率和運行成本的基礎(chǔ)上,現(xiàn)構(gòu)建一種主動配電網(wǎng)下分布式能源系統(tǒng)雙層兩階段調(diào)度優(yōu)化模型。首先,構(gòu)建主動配電網(wǎng)雙層能量管理下分布式能源系統(tǒng)日前與日內(nèi)兩階段調(diào)度模型,并以提高能源系統(tǒng)的利用率作為目標(biāo)函數(shù),設(shè)定雙層兩階段調(diào)度優(yōu)化模型的約束條件,控制能源系統(tǒng)的調(diào)度過程。其次,使用帝國競爭優(yōu)化算法對能源系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化模型進行求解,獲取最佳調(diào)度方案。最后,構(gòu)建算例分析環(huán)節(jié),將該模型和算法引入IEEE-33節(jié)點配電網(wǎng)中,進行測試,驗證所提模型的有效性。
主動配電網(wǎng)下分布式能源系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化的目的是在確保配電網(wǎng)穩(wěn)定運行的前提下,使可再生能源能夠得到最大化利用,系統(tǒng)的總體運行成本最低。由于傳統(tǒng)方法下的優(yōu)化模型對于日前與日內(nèi)兩階段模型構(gòu)建結(jié)果較好,但模型分層效果不佳[9-10]。因此,將優(yōu)化模型構(gòu)建為上、下兩層,上層負責(zé)節(jié)點功率的調(diào)度,以網(wǎng)損最小為目標(biāo),進行全局優(yōu)化,下層以運行總成本最低為目標(biāo),局部優(yōu)化[11-12]。在調(diào)度的過程中考慮日前與日內(nèi)兩個階段的能源系統(tǒng)作用與表現(xiàn),優(yōu)化模型可表示為
(1)
式(1)中:b為下層調(diào)度變量;a為上層調(diào)度變量;f(a,b)為目標(biāo)函數(shù)。
根據(jù)式(1)可得到a、b為指定數(shù)據(jù)時,調(diào)度的最優(yōu)解為
(2)
已知上層目標(biāo)函數(shù)為滿足多種約束條件的能源系統(tǒng)運行成本,在研究中,將分布式能源系統(tǒng)中的微型燃氣輪機運行成本作為主要研究對象。通過文獻[13-14]分析可知,能源系統(tǒng)供能具有時段性,為保證此系統(tǒng)的正常運轉(zhuǎn),需在其中安裝相應(yīng)的負荷穩(wěn)定器,則此電源的運行成本Fl可表示為
Fl=ui(Pi)2+viPi+si
(3)
式(3)中:ui、vi和si為燃料費用系數(shù);Pi為微型燃氣輪機組正常運行功率。
除此成本外,風(fēng)電機組與光伏機組不計入燃料成本,其發(fā)電成本函數(shù)可使用Ji、Ki表示,則有
Ji=PjiRJ
(4)
Ki=PkiRK
(5)
式中:Pji、RJ分別為風(fēng)電機組的有效出力與維護費用;Pki、RK分別為光伏機組的有效出力與維護費用。將上述計算內(nèi)容融入當(dāng)前上層目標(biāo)函數(shù)中。
在下層調(diào)度模型的構(gòu)建過程中,需對系統(tǒng)中的各個電源分配情況進行分析,以提高能源系統(tǒng)的利用率作為目標(biāo)函數(shù)。則此目標(biāo)函數(shù)[15]可表示為
minOz=αiOi+αjOj
(6)
式(6)中:Oi為調(diào)度過程中,能源系統(tǒng)的總網(wǎng)損函數(shù);Oj為能源系統(tǒng)中各電壓節(jié)點偏移函數(shù);αi與αj分別為上述兩系數(shù)在下層調(diào)度函數(shù)中的權(quán)重系數(shù)。
為保證上下層目標(biāo)函數(shù)具有科學(xué)性,將其約束條件設(shè)定如下。
(7)
式(7)中:Pimin為微型燃氣輪機組i的出力下限;Pjmax、Pkmax分別對應(yīng)能源系統(tǒng)中的風(fēng)電機組與光伏機組的出力上限。
將上述公式作為雙層兩階段調(diào)度優(yōu)化模型的約束條件,控制能源系統(tǒng)的調(diào)度過程。
使用差分帝國競爭算法對構(gòu)建的調(diào)度優(yōu)化模型進行求解。在此算法的使用過程中,其最小的個體單位是國家[16],根據(jù)相應(yīng)計算原理,可將國家視作N×1的矩陣,則有
c=[d1,d2,…,dn]
(8)
根據(jù)以往研究結(jié)果,將國家的價值與勢力通過代價函數(shù)體現(xiàn),則有
cost=f(c)=f(d1,d2,…,dn)
(9)
在模型求解的過程中,尋找分布式能源系統(tǒng)運行的最小成本。在計算前,需給定初始化的國家數(shù)量ncou以及原始帝國數(shù)量nemp。經(jīng)過多次計算得到初始國家后,選擇初始國家nemp中代價函數(shù)的取值最小但力量最強大的國家作為初始化帝國主義國家,剩余數(shù)據(jù)作為此部分帝國主義國家的殖民地。
每個國家對應(yīng)的殖民地個數(shù)的具體計算過程如下。
(10)
(11)
N(Yn)=round{dn,N}
(12)
式中:yn為第n個帝國類型國家的代價函數(shù)取值。
使用式(10)將其轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)代價取值結(jié)果,而后再將標(biāo)準(zhǔn)代價取值結(jié)果代入式(11)中,得到各個國家的勢力大小標(biāo)準(zhǔn)值dn。最后,使用式(12)得到各個國家的初始殖民地個數(shù)。在分布式能源系統(tǒng)的調(diào)度過程中,更具有優(yōu)勢的方案會通過整合較差的調(diào)度方案提高此方法的使用效果[17],在帝國競爭算法中通過競爭機制模擬此過程。在研究中,帝國的總成本表達式為
U(Yn)=f(empn)+φmean[f(cempn)]
(13)
式(13)中:第n個帝國的總代價使用U(Yn)表示,帝國總體勢力與殖民地之間的關(guān)系通過φ體現(xiàn)。通過計算可知,當(dāng)φ取值越大時,兩者之間更易出現(xiàn)相互影響的情況,但其整體取值范圍控制在(0,1)。每個帝國都希望通過殖民掠奪擴大版圖,并控制其他的國家。在此行為開始后,較弱的帝國會成為競爭計算的核心,則每個帝國被占領(lǐng)的可能性可表示為
NU(Yn)=U(Yn)-max[U(Yi)]
(14)
(15)
式中:U(Yn)與NU(Yn)分別為第n個國家的代價函數(shù)以及代價函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)值;Pn為此帝國成為勢力最弱帝國的可能性。
在帝國互相競爭侵占的過程中,勢必會出現(xiàn)帝國大量消亡的情況[18]。與此同時,殖民地的數(shù)量將會隨著計算迭代次數(shù)不斷減少。當(dāng)大部分帝國均消失后,所剩下的最強帝國所代表的方案,則為本次調(diào)度優(yōu)化模型的最優(yōu)解。其所侵占的殖民地位置將會收斂于帝國位置的周圍。
完成了新型分布式能源系統(tǒng)雙層兩階段調(diào)度優(yōu)化模型的構(gòu)建過程后,為驗證模型具有一定的使用效果。在理論部分設(shè)計完成后,構(gòu)建算例測試分析環(huán)節(jié),對此模型的應(yīng)用結(jié)果與性能加以分析。
對比多個案例后,選擇IEEE-33節(jié)點配電網(wǎng)測試系統(tǒng)搭建測試環(huán)境,使用仿真實驗的方式得到模型應(yīng)用結(jié)果。此系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)為輻射狀三相平衡系統(tǒng)。根據(jù)算例測試要求,將系統(tǒng)電壓設(shè)定為11 V,可承載有功負荷閾值設(shè)定為3 000 kW,可承載無功負荷設(shè)定為2 000 kVar,測試系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。
節(jié)點0為變電站節(jié)點,其余節(jié)點為工作節(jié)點圖1 IEEE-33節(jié)點配電網(wǎng)測試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 IEEE-33 node distribution network test system structure diagram
為使其更加貼近真實主動配電網(wǎng)應(yīng)用環(huán)境,將電源分別接入節(jié)點9與節(jié)點2,微型電網(wǎng)安裝在節(jié)點32與節(jié)點23的位置。選用微型燃氣輪機作為分布式電源,此電源額定功率為300 kW。引入系統(tǒng)中的微電網(wǎng)中包含燃氣輪機、光伏設(shè)備以及風(fēng)力機組。所研究的配電測試系統(tǒng)各支路的年最大負荷利用時間Tmax=150 h,單位售電價格ci=1.0元/(kW·h),能源系統(tǒng)規(guī)劃年限設(shè)定為5年。此外,為提升算例的真實性,在本次測試中主要考慮日前與日內(nèi)兩種優(yōu)化調(diào)度模式。在算例測試中將上述設(shè)定結(jié)果作為測試的基礎(chǔ),以此分析優(yōu)化模型的使用效果。
引入MATLAB軟件中的3次樣條差值法,為算例分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在測試前,獲取日前24 h調(diào)度計劃,將日前24 h劃分為96個數(shù)據(jù)點,每個單位時間周期設(shè)定為15 min,則采樣時間間隔可表示為t=15 min。日內(nèi)調(diào)度時間周期與優(yōu)化時域均設(shè)定為10 min,則日內(nèi)采樣時間間隔可表示為t=5 min。與此同時,將此測試系統(tǒng)各節(jié)點參數(shù)設(shè)定如表1所示。
表1 IEEE-33節(jié)點配電網(wǎng)測試系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)設(shè)定結(jié)果Table 1 Parameter setting results of IEEE-33 node distribution network test system
除上述數(shù)據(jù)外,將光伏發(fā)電成本設(shè)定為0.015 0元/(kW·h);風(fēng)力發(fā)電成本設(shè)定為0.005 8元/(kW·h);微電網(wǎng)發(fā)電成本為0.041 50元/(kW·h);微型燃氣輪發(fā)電成本為0.005 14 元/(kW·h)。將此部分數(shù)據(jù)作為算例測試中的初始成本參數(shù),使用此參數(shù)輔助完成計算過程,并對不同調(diào)度方法應(yīng)用前后的成本變化加以分析。
根據(jù)算例設(shè)定結(jié)果,得到分布式能源系統(tǒng)日前調(diào)度結(jié)果,如圖2所示。
圖2 所提方法應(yīng)用前功率測試結(jié)果Fig.2 Power test results before application of the proposed method
根據(jù)圖2的曲線變化趨勢可知,在0:00—6:00,整個分布式能源系統(tǒng)處于充電狀態(tài),此時段內(nèi)能源系統(tǒng)中的儲能容量較低,各功率值均較低,系統(tǒng)中的剩余功率將通過聯(lián)通線路傳輸?shù)较到y(tǒng)的儲能單元,為后期的電能需求高峰期提供供給保障。在12:00左右,逐漸達到用電高峰期,配電網(wǎng)的功率大幅度提升,使用提出的調(diào)度優(yōu)化模型可以很好地實現(xiàn)功率的消納,并充分利用此部分能量完成其他工作項目。
根據(jù)已設(shè)定的算例參數(shù)以及數(shù)據(jù),得到主動配電網(wǎng)分布式能源系統(tǒng)日內(nèi)調(diào)度結(jié)果,具體如圖3所示。
圖3 所提方法應(yīng)用后功率測試結(jié)果Fig.3 Power test results after application of the proposed method
根據(jù)圖3可知,所提方法應(yīng)用后功率總和得以下降。由此數(shù)據(jù)進行分析可知,日內(nèi)調(diào)度在一定程度上縮小了全天電力需求的最大值與最小值之間的差距,使得能源系統(tǒng)電能輸出更加穩(wěn)定。與此同時,對燃氣輪機的有效出力進行計算可知,其出力大小發(fā)生了明顯的變化,比照日前調(diào)整階段同比增長了1.5%。由此可知分布式電源的出力大小均發(fā)生了較大的變化,其利用率得到了明顯的提升。
為了突出本文方法的實用性,對比所提方法應(yīng)用前和應(yīng)用后的光伏發(fā)電成本、風(fēng)力發(fā)電成本、微電網(wǎng)發(fā)電成本、微型燃氣輪發(fā)電成本。根據(jù)實驗初始參數(shù)設(shè)置可知,單位功率對應(yīng)的光伏發(fā)電成本設(shè)定為0.015 0元/(kW·h);風(fēng)力發(fā)電成本設(shè)定為0.005 8元/(kW·h);微電網(wǎng)發(fā)電成本為0.041 50元/(kW·h);微型燃氣輪發(fā)電成本為0.005 14 元/(kW·h)。成本的具體對比結(jié)果如表2所示。
表2 所提方法應(yīng)用前后的成本對比Table 2 Cost comparison before and after application of the proposed method
根據(jù)表2可知,所提方法應(yīng)用下,光伏發(fā)電成本、風(fēng)力發(fā)電成本、微電網(wǎng)發(fā)電成本、微型燃氣輪發(fā)電成本均明顯下降,說明所提方法具有理想的實用性,優(yōu)化主動配電腦網(wǎng)下分布式電源的應(yīng)用效果和經(jīng)濟效益。
在當(dāng)前分布式能源系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化模型的基礎(chǔ)上進行了研究,并提出了可分階段分層調(diào)度的分布式能源系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化模型。根據(jù)日前與日內(nèi)兩階段調(diào)度結(jié)果以及其分析內(nèi)容,確定研究中提出模型的使用效果。算例測試結(jié)果表明:此模型具有一定的使用價值,通過對目前階段的研究可以確定,調(diào)度優(yōu)化模型可提升分布式電源的利用率。與此同時,此模型使用后,分布式能源系統(tǒng)運行狀態(tài)更加穩(wěn)定。由此可知,此模型可降低分布式能源運行的波動性以及不確定性。綜上所述,提出的新型調(diào)度優(yōu)化模型具有較高的使用價值,可將其應(yīng)用到實際的電力系統(tǒng)調(diào)度管理工作中。
分布式能源系統(tǒng)的經(jīng)濟調(diào)度問題一直都是電力系統(tǒng)發(fā)展研究中的關(guān)鍵問題,其中合理的調(diào)度優(yōu)化模型是降低電力系統(tǒng)運行成本和提升系統(tǒng)運行性能的關(guān)鍵,為此提出了雙層兩階段調(diào)度模型。經(jīng)算例測試證實,此調(diào)度優(yōu)化模型具有較好的使用效果以及良好的應(yīng)用前景。在以后的研究中可對模型的計算部分進行更為詳細的分析,不斷完善優(yōu)化模型結(jié)果,提高模型使用效果。