遺傳算法下的源網(wǎng)荷儲協(xié)調(diào)優(yōu)化數(shù)學建模與分析

周鑫, 任景, 張小東

(國家電網(wǎng)有限公司西北分部,陜西,西安 710032)

0 引言

隨著我國能源供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的持續(xù)推進,可再生分布式電源、柔性負荷、儲能系統(tǒng)被越來越多的接入到電網(wǎng)系統(tǒng)中,傳統(tǒng)配電網(wǎng)演化為含有多可控源的主動配電網(wǎng),給電網(wǎng)安全運行帶來了極大挑戰(zhàn)[1-2]。新能源裝機容量的不斷增加,以及電網(wǎng)負荷消納、通道等因素的影響,使得棄風、棄光現(xiàn)象突出,新能源發(fā)展受限[3]。因此,建立主動配電網(wǎng)來解決電網(wǎng)側(cè)分布式可再生能源問題,進行“源網(wǎng)荷儲”多環(huán)節(jié)協(xié)調(diào)調(diào)度,對于提升綠色能源利用率,實現(xiàn)配電網(wǎng)主動控制管理有重要作用[4]。目前,針對“源網(wǎng)荷儲”協(xié)調(diào)控制和優(yōu)化調(diào)度,相關(guān)學者已經(jīng)進行了深入研究,主要集中于系統(tǒng)的規(guī)劃配置、優(yōu)化運行、協(xié)調(diào)控制、供電可靠性方向[5-6]。

1 配電網(wǎng)“源網(wǎng)荷儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化模型

配電網(wǎng)“源網(wǎng)荷儲”系統(tǒng)包含電源、電網(wǎng)、負荷、儲能4個元素。電源通過多異質(zhì)可再生分布式電源(RDG)出力時序特性和空間分布特性互補,降低功率波動對系統(tǒng)影響,充分挖掘RDG無功調(diào)節(jié)潛力,降低網(wǎng)損,改善電壓分布。電網(wǎng)需要具備快速靈活的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)調(diào)整能力,在正常運行狀態(tài)下改變饋線功率流動、平衡負荷、節(jié)能降損,故障狀態(tài)下隔離故障、轉(zhuǎn)供負荷。負荷側(cè)與電源、電網(wǎng)協(xié)調(diào)互動,通過直接負荷控制參與系統(tǒng)運行控制,通過店家信號引導(dǎo)電力消費模式,降低用電成本,緩解網(wǎng)絡(luò)阻塞。儲能根據(jù)系統(tǒng)調(diào)度指令調(diào)節(jié)充放電功率,為系統(tǒng)削峰填谷提供無功電壓支持,擴展安全運行可行域。

1.1 模型目標函數(shù)

“源網(wǎng)荷儲”協(xié)調(diào)運行的目標函數(shù)使實現(xiàn)配網(wǎng)運行綜合費用最小化,其中綜合運行主要包括電源初期建設(shè)成本、運行維護成本、燃料成本、污染物排放成本、電網(wǎng)購電成本、可再生能源發(fā)電補貼成本等組成,建立“源網(wǎng)荷儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化數(shù)學模型為

minC=Cjs+Com+CF+Cen+CDR

(1)

式中,Cjs為系統(tǒng)建設(shè)成本,Com為運行維護成本,CF為能源燃料成本,Cen為污染物排放成本,CDR為電網(wǎng)響應(yīng)成本。

1.1.1 系統(tǒng)建設(shè)成本

系統(tǒng)建設(shè)成本是配電網(wǎng)的初期建設(shè)成本,通?？紤]到電源的固定投資以及使用年限的折算情況,具體表示為

(2)

(3)

式中,Cjs為系統(tǒng)建設(shè)成本,khsi為第i條線路投資回收系數(shù),Cgdi(l,r)為第i個電源固定投資成本,l為使用年限,N為模型中線路個數(shù)。

1.1.2 運行維護成本

“源網(wǎng)荷儲”系統(tǒng)在長期投入運行過程中,系統(tǒng)中配電網(wǎng)、電源站、各項儲能設(shè)備容易發(fā)生損耗,定義系統(tǒng)的運行維護成本為

(4)

式中,Com為系統(tǒng)運行維護成本,γi為相關(guān)系數(shù),Pi(t)為電壓輸出功率。

1.1.3 能源燃料成本

忽略風力發(fā)電和光伏發(fā)電能耗條件下,考慮火力發(fā)電機組在煤炭、燃油、燃氣下的能源燃料消耗成本表達式為

(5)

(6)

式中,CF為記住能耗成本,T為某一時間段內(nèi)的機組投運數(shù)量,N為機組數(shù)量,Pij為第i臺機組在j時段出力,sij表示機組是否處理,當機組停運時,有sij=0,機組投運時,有sij=1,Cs,ij和CP,i分別為i機組啟動和運行時的能耗成本,αi、βi、γi為能耗系數(shù)。

1.2 約束條件

1.2.1 系統(tǒng)功率平衡約束

整個系統(tǒng)的功率平衡約束條件表示為

(7)

式中,Pij為區(qū)域類燃煤機組在第j時段的出力值,Pwj為分布式新能源在第j時段的出力值,PESj為儲能設(shè)備在第j時段的出力值,PDj為j時段負荷預(yù)測值,PDRj為需求側(cè)在j時段的響應(yīng)值。

1.2.2 機組輸出功率

機組最大最小輸出功率約束條件為

Pimin≤Pi(t)≤Pimax

(8)

式中,Pimin和Pimax為第i個機組的最小、最大出力。

1.2.3 儲能裝置約束

系統(tǒng)內(nèi)儲能裝置的約束條件為

SOC(t+1)=SOC(t)-ηES×PES(t)/QESmax

(9)

SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax

(10)

|PES(t)|≤PESmax

(11)

式中,SOC(t)為儲能裝置負荷狀態(tài),PES(t)為裝置功率變化,QESmax為裝置容量,SOCmin和SOCmax為符合變化范圍,PESmax為裝置充放電限值,ηES為充放電效率。

2 遺傳算法模型協(xié)調(diào)優(yōu)化

2.1 遺傳算法模型建立

遺傳算法是通過模仿生物界遺傳規(guī)律構(gòu)建的一種全局搜索方法。遺傳算法中的個體稱為染色體,通過適應(yīng)度函數(shù)來衡量其好壞,并利用交叉變異形成下一代染色體,由反復(fù)迭代計算獲得下一代種群,最終將得到的最優(yōu)個體作為最優(yōu)解。圖1為遺傳算法流程圖。

圖1 遺傳算法流程圖

2.1.1 初始種群編碼

在使用遺傳算法前,需將“源網(wǎng)荷儲”系統(tǒng)中分布的電源站、配電網(wǎng)、各項儲能設(shè)備運行維護成本、燃料成本、污染物排放成本等信息轉(zhuǎn)化為機器可識別數(shù)據(jù)信息,考慮到二進制編碼對計算機內(nèi)存要求較高,選擇采用格雷碼編碼方式,具體為

(12)

其中,X=xmxm-1…x2x1為二進制的編碼形式。通過對問題進行格雷碼編碼處理后,進行遺傳選擇、交叉、變異操作。

選擇從群體中挑選優(yōu)勢個體,并對個體進行遺傳操作延續(xù)到下一輩。自遺傳算法中采用蒙特卡洛算子選擇,即對每個個體,存在一個適應(yīng)度值F(xi),對整個群體中存在一個總適應(yīng)度值Fs,二者的關(guān)系式:

Fs=F(x1)+F(x2)+K+F(xN)

(13)

由Fs形成一個隨機數(shù)K,將各個體適應(yīng)度累加到超過Fs后,選擇最后一個個體作為被選擇對象。本文在蟻群算法中針對“源網(wǎng)荷儲”系統(tǒng)的綜合運行成本進行經(jīng)濟優(yōu)化,即根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu),求取目標函數(shù)是求取最小值的過程,確定適應(yīng)度函數(shù)如下:

(14)

其中,fi為優(yōu)化系統(tǒng)中第i個節(jié)點適應(yīng)度值,li為第i個染色體長度,gi(j)為第j個染色體的第i個節(jié)點極值,C為系統(tǒng)成本。

2.1.2 遺傳交叉和變異

為提升算法的搜索能力,對各節(jié)點進行交叉、變異操作來進一步提升種群搜索能力。交叉運算中,將2個個體的染色體以概率PC進行隨機交換,獲得新的染色體特征個體。變異操作過程中,首先設(shè)定變異概率Pm,然后對編碼后染色體串上每一個基因均形成一個隨機數(shù)ri,當ri

(15)

通過交叉、變異后的個體,進行適應(yīng)度評估,保留適應(yīng)度高的個體。確立迭代終止條件,當優(yōu)化結(jié)果滿足該終止條件,則算法終止;否則,重復(fù)執(zhí)行算法的交叉、變異操作。本文確定2個迭代終止條件:①迭代次數(shù)N>10 000次時,算法終止,返回最優(yōu)解;②最優(yōu)個體解滿足條件:

(16)

2.2 仿真分析

以配電網(wǎng)微網(wǎng)系統(tǒng)為對象,系統(tǒng)中包括傳統(tǒng)燃煤發(fā)電機組、柴油機發(fā)電、光伏發(fā)電、風力發(fā)電、儲能蓄電池,各電源運行參數(shù)配置見表1。負荷參數(shù)以1次/5 min的頻率進行采集和預(yù)測。為充分發(fā)揮蓄電池削峰填谷作用,蓄電池用電高峰期11:00～13:00和20:00～24:00,只有在電負荷滿足約束條件時才處于放電狀態(tài),其余時段無強制要求。按照一天24 h劃分微電網(wǎng)優(yōu)化周期,每個優(yōu)化時間段為1 h,圖2為主動配電網(wǎng)的負荷預(yù)測值。采用遺傳算法求解,獲得主動配電網(wǎng)運行成本最低解,設(shè)置種群大小100個,迭代次數(shù)100次。

表1 優(yōu)化系統(tǒng)電源側(cè)運行參數(shù)

圖2 24 h負荷預(yù)測曲線

2.3 仿真結(jié)果

采用遺傳算法求得各機組出力隨時間變化如圖3所示。機組1作為當前配電網(wǎng)中的主力機組,最大輸出功率高,運行成本低,多數(shù)負荷較高。機組2輸出功率相較于機組1低,運行成本也高于機組1,多數(shù)時間也處于較高出力狀態(tài)。機組3運行成本高,出力功率也較小,通常在高負荷時間段作為出力不足時的補充。機組4的運行成本高,輸出功率低,因此通常情況下不啟動,只有在負荷異常波動情況下才啟用。

圖3 優(yōu)化模型出力曲線

儲能設(shè)備在負荷較高時為電網(wǎng)供電,負荷較低時消化電網(wǎng)多余負荷,加入的儲能設(shè)備能夠優(yōu)化系統(tǒng)的工作效率,避免了機組頻繁啟停工況,在儲能側(cè)損耗成本和需求側(cè)響應(yīng)成本較低時,能有效節(jié)省電網(wǎng)整體運行成本。將圖2和圖3仿真結(jié)果帶入式(1)～式(8),獲得電網(wǎng)建設(shè)成本231.5萬元,運行維護成本340.2萬元,能源燃料成本321.5萬元,污染物排放成本146.8萬元,電網(wǎng)響應(yīng)成本0.06萬,24 h運行綜合成本為1040.6萬元。傳統(tǒng)配電網(wǎng)運行方式下,電網(wǎng)建設(shè)成本68.9萬元,運行維護成本262.6萬元,能源燃料成本964.6萬元,污染物排放成本744.6萬元,電網(wǎng)響應(yīng)成本35.7萬,24 h運行綜合成本為2076.4萬元。從表2可以看出,盡管傳統(tǒng)配電網(wǎng)運行方式下的電網(wǎng)建設(shè)成本低于源網(wǎng)荷儲優(yōu)化系統(tǒng),但是在能源燃料消耗以及污染物排放成本方面遠高于優(yōu)化系統(tǒng),可見傳統(tǒng)電網(wǎng)運行方式不管是在經(jīng)濟性和環(huán)保性方面相較于優(yōu)化系統(tǒng)都具有較大的劣勢。

表2 不同運行狀態(tài)的系統(tǒng)運行成本 單位:萬元

由仿真結(jié)果可以看出,采用遺傳算法的源網(wǎng)荷儲協(xié)調(diào)優(yōu)化模型在電源側(cè)優(yōu)先可再生能源供電以及實現(xiàn)交直流可再生能源互補供電,提高可再生能源高效利用;在負荷側(cè)基于用電負荷需求和價格需求側(cè)響應(yīng),通過調(diào)整負荷提供系統(tǒng)可再生能源和交直流微網(wǎng)運行經(jīng)濟性;在儲能側(cè)根據(jù)充放電策略實現(xiàn)能可再生能源的功率平移,提升可噪聲能源消納率,保證用電可靠性;電網(wǎng)側(cè)以分時電價購電和余電上網(wǎng),降低系統(tǒng)的運行成本。但需要注意,由于“源網(wǎng)荷儲”系統(tǒng)中采用的燃料電池、蓄電池等儲能設(shè)備,電網(wǎng)前期建設(shè)成本和后期運行維護成本高于傳統(tǒng)配電網(wǎng),因此,對于一些用電負荷較低且配網(wǎng)尚未實現(xiàn)區(qū)域化供輸電區(qū)域,難以實現(xiàn)地區(qū)電網(wǎng)的供輸電均衡,因此,后期將采取有效措施進一步降低系統(tǒng)內(nèi)燃料電池、蓄電池等新興儲能設(shè)備的建設(shè)和運行維護成本,實現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)微網(wǎng)運行的經(jīng)濟性和優(yōu)化控制的閉環(huán)。

3 總結(jié)

本文針對高比例分布式能源的配電網(wǎng),構(gòu)建了一種配電網(wǎng)“源網(wǎng)荷儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化模型,以年度綜合費用最小為目標,提出配電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化的評價標準,選擇電網(wǎng)建設(shè)成本、運行維護成本、能源燃料成本、污染物排放成本、電網(wǎng)響應(yīng)成本等評價指標,從經(jīng)濟性和環(huán)保性方面進行有效平衡,采用自適應(yīng)變異的遺傳算法進行“源網(wǎng)荷儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化過程求解,獲得綜合費用成本最小的最優(yōu)目標值。通過仿真結(jié)果可以看出,采用了遺傳算法的源網(wǎng)荷儲優(yōu)化系統(tǒng)在經(jīng)濟運行和環(huán)境保護方面具有巨大的優(yōu)勢,但在電網(wǎng)初期建設(shè)成本和運維成本方面稍高于傳統(tǒng)運行方式。實際電網(wǎng)運用中,根據(jù)運行成本分布,給出具體的協(xié)調(diào)運行方案,為電力調(diào)度、交易平臺提供輔助決策支持。