基于模型預(yù)測(cè)控制的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度

趙賀，李子矝，閆浩然，熊雄，井天軍，于希娟，遲忠君

（1.國(guó)網(wǎng)北京市電力公司電力科學(xué)研究院，北京 100075；2.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，北京 100083）

基于模型預(yù)測(cè)控制的微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度

趙賀1，李子矝1，閆浩然2，熊雄2，井天軍2，于希娟1，遲忠君1

（1.國(guó)網(wǎng)北京市電力公司電力科學(xué)研究院，北京 100075；2.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，北京 100083）

CCHP作為分布式的電源的一種，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)冷熱與電負(fù)荷的供應(yīng)，達(dá)到能量梯級(jí)利用的目的，還能減少污染氣體的排放，具備良好的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益[1-2]。將CCHP聯(lián)合風(fēng)電、光伏、儲(chǔ)能等其他分布式電源以并網(wǎng)微電網(wǎng)的形式進(jìn)行管理控制，能夠更好地同時(shí)應(yīng)對(duì)熱（冷）負(fù)荷隨機(jī)性和風(fēng)、光間歇性擾動(dòng)，在保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的同時(shí)，通過(guò)經(jīng)濟(jì)調(diào)度、跟蹤控制等手段，使得系統(tǒng)具備一定經(jīng)濟(jì)效益。

目前，關(guān)于微電網(wǎng)在并網(wǎng)運(yùn)行下的經(jīng)濟(jì)調(diào)度及控制，已存在一些研究，文獻(xiàn)[3-4]對(duì)CCHP型微電網(wǎng)系統(tǒng)提出了一種優(yōu)化調(diào)度模型，主要考慮了購(gòu)電電價(jià)及各種成本費(fèi)用對(duì)微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化運(yùn)行的影響。文獻(xiàn)[5]建立了微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的隨機(jī)規(guī)劃模型，并考慮排放污染氣體的多目標(biāo)優(yōu)化模型，使運(yùn)行費(fèi)用有效降低并減少了污染氣體的排放。文獻(xiàn)[6]在實(shí)時(shí)電價(jià)的基礎(chǔ)上，建立了CCHP型微電網(wǎng)在運(yùn)行中各種成本最小的優(yōu)化調(diào)度模型，并采用模糊理論將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)進(jìn)行求解。這些研究均屬于靜態(tài)優(yōu)化，而未考慮CCHP型微電網(wǎng)內(nèi)熱（冷）負(fù)荷隨機(jī)性及可再生能源間歇性的擾動(dòng)。

因此，本文將在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，研究考慮熱（冷）負(fù)荷隨機(jī)性和可再生能源間歇性擾動(dòng)的微電網(wǎng)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題。以實(shí)時(shí)電價(jià)及負(fù)荷需求為基礎(chǔ)，采用模糊理論得到微電網(wǎng)和外電網(wǎng)之間的售購(gòu)功率優(yōu)化序列，并通過(guò)模型預(yù)測(cè)控制對(duì)優(yōu)化序列進(jìn)行跟蹤控制，為達(dá)到較好的跟蹤效果，對(duì)儲(chǔ)能的SOC進(jìn)行模糊自適應(yīng)控制，以使其具備平衡的充放電能力。以某CCHP試點(diǎn)作為算例對(duì)本文的方法進(jìn)行了驗(yàn)證。

1 微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型

如圖1所示，以光伏作為間歇性電源的代表，在微燃機(jī)承擔(dān)一部分電功率的同時(shí)，將保證網(wǎng)內(nèi)熱（冷）負(fù)荷的需求。調(diào)度系統(tǒng)在確保網(wǎng)內(nèi)等效負(fù)荷需求的同時(shí)，在實(shí)時(shí)電價(jià)下，調(diào)度微電網(wǎng)與外電網(wǎng)的售購(gòu)電，電池儲(chǔ)能系統(tǒng)則主要起到抑制網(wǎng)內(nèi)熱（冷）負(fù)荷及光伏的隨機(jī)性。調(diào)度系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時(shí)電價(jià)及負(fù)荷需求信息，基于模糊決策讓微電網(wǎng)在電價(jià)高峰期、且滿足網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷需求的同時(shí)，向外電網(wǎng)售電，而在電價(jià)、網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷低谷期從外電網(wǎng)購(gòu)電進(jìn)行存儲(chǔ)，從而使微電網(wǎng)整體達(dá)到一定的經(jīng)濟(jì)效益，微電網(wǎng)從外電網(wǎng)售購(gòu)電序列可由式（1）產(chǎn)生。

圖1 CCHP型微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度示意圖Fig.1 Diagram of the optimal dispatch of the CCHP microgrid

式中：Z＞0時(shí)表明對(duì)微電網(wǎng)從外電網(wǎng)購(gòu)電進(jìn)行調(diào)節(jié)，當(dāng)Z＜0時(shí)表明對(duì)微電網(wǎng)向外電網(wǎng)售電進(jìn)行調(diào)節(jié)；pL（t）、f（t）分別為t時(shí)刻負(fù)荷需求大小和電價(jià)大小；FD代表模糊關(guān)系，兩者作為參考信號(hào)發(fā)生器的輸入量。模糊規(guī)則分別如表1所示。模糊規(guī)則制定原則主要是在微網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷需求較少、而電價(jià)較高時(shí)，盡量調(diào)節(jié)向外電網(wǎng)售電;而在負(fù)荷需求較高而電價(jià)較低時(shí)，盡量從外電網(wǎng)購(gòu)電。

表1 模糊規(guī)則Tab.1 Fuzzy rules

其中模糊詞集{L、M、SH、H、VH、MH}分別代表負(fù)荷大小的低、中、略高、高、非常高、極高；詞集{MS、MOP、MP、NOP、ANP、ANOP、EP、EOP} 是根據(jù)分時(shí)電價(jià)信息定義的早-平臺(tái)期、早-低谷期、早-高峰期、中午-低谷期、下午-高峰期、下午低谷期、晚-高峰期、晚-低谷期。輸入變量與輸出量的隸屬函數(shù)如圖2所示。

圖2 輸入輸出隸屬度函數(shù)Fig.2 Input and output membership function

2 模型預(yù)測(cè)控制

模型預(yù)測(cè)控制[7-9]又稱為滾動(dòng)時(shí)域控制，它的當(dāng)前控制動(dòng)作，是每一個(gè)采樣瞬間通過(guò)求解一個(gè)有限時(shí)域開環(huán)最優(yōu)控制問題而獲得的，其過(guò)程的當(dāng)前狀態(tài)作為最優(yōu)控制問題的初始狀態(tài)，解得的最優(yōu)控制序列只實(shí)施第一個(gè)控制作用。MPC主要包含3個(gè)部分：

1）模型預(yù)測(cè)。本文中主要為光伏預(yù)測(cè)，進(jìn)而得到功率誤差預(yù)測(cè)。本文為簡(jiǎn)化計(jì)算，將省去預(yù)測(cè)步驟，直接給出預(yù)測(cè)值，而實(shí)際值則乘以一個(gè)帶限寬的誤差因子。

2）滾動(dòng)優(yōu)化。利用滾動(dòng)優(yōu)化始終將新優(yōu)化值的第一個(gè)分量作用于當(dāng)前系統(tǒng)，使控制保持實(shí)際上的最優(yōu)。本文以微電網(wǎng)盈利C最大和微電網(wǎng)與配電網(wǎng)PCC點(diǎn)功率交換ΔP最小為目標(biāo)函數(shù)，建立微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型：

式中：mp、mc分別為預(yù)測(cè)時(shí)域和控制時(shí)域；wyi、wui為控制變量的加權(quán)因子，加權(quán)因子越大表明期望對(duì)應(yīng)的控制輸出越接近給定的參考輸入；td為交換功率最小的優(yōu)化時(shí)間單位。約束條件包含BESS的SOC和最大充放電容量：

式中：SOCmin、SOCmax分別為SOC下限和上限；umax分別為最大充放電容量。顯然此類優(yōu)化問題為典型的二次規(guī)劃（QP）問題，可在每一時(shí)刻調(diào)用MATLAB優(yōu)化工具箱進(jìn)行求解。將優(yōu)化模型寫成矩陣形式如：

3）反饋矯正。如圖2所示，通過(guò)反饋輸出Y，用于修正預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確帶來(lái)的誤差。

3 儲(chǔ)能SOC模糊自適應(yīng)控制

在BESS參與微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度過(guò)程中，由于網(wǎng)內(nèi)熱（冷）負(fù)荷、光伏較強(qiáng)的隨機(jī)性，使得儲(chǔ)能常常處于不規(guī)則充放電，又因受儲(chǔ)能容量的限制致使其SOC可能頻繁的逼近上、下限值，不利于下一時(shí)刻的優(yōu)化調(diào)度。基于儲(chǔ)能當(dāng)前SOC對(duì)儲(chǔ)能的充放電功率進(jìn)行修正以維持電池SOC在合理值范圍之內(nèi)，提高BESS持續(xù)的充放電能力。采用模糊理論對(duì)其SOC進(jìn)行自適應(yīng)控制。以儲(chǔ)能當(dāng)前SOCsc值以及下一時(shí)刻充放電所需ΔSOCsc作為模糊控制的輸入，輸出修正功率系數(shù)Ksc。此處模糊規(guī)則的制定滿足以下原則：

1）當(dāng)SOCsc處于中間位置時(shí)，為充放電功率進(jìn)行微調(diào)。

2）當(dāng)SOCsc偏小且需大功率放電，即所需正向ΔSOCsc較大時(shí)，進(jìn)行模糊調(diào)節(jié)以減小放電功率。

3）當(dāng)SOCsc偏大且需大功率充電，即所需反向ΔSOCsc較大時(shí)，進(jìn)行模糊控制以減小充電功率。

4）當(dāng)SOCsc偏小且需大功率充電時(shí)和SOCsc偏大且需大功率放電時(shí)，不進(jìn)行模糊調(diào)節(jié)。模糊規(guī)則如表2所示。隸屬度函數(shù)如圖3所示。

表2 模糊規(guī)則Tab.2 Fuzzy rules

圖3 輸入輸出隸屬度函數(shù)Fig.3 Input and output membership function

其中模糊詞集{VS、S、M、B、VB}代表非常小、小、中、大、非常大，詞集{NB、NM、NS、PS、PM、PB}分別代表負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、正小、正中、正大。

4 算例仿真分析

以北京某小區(qū)CCHP型并網(wǎng)運(yùn)行微電網(wǎng)為算例，算例中僅考慮冷負(fù)荷，算例結(jié)構(gòu)圖及各單元配置如圖4所示。其2015年8月份網(wǎng)內(nèi)光伏PV、電負(fù)荷DFH、冷負(fù)荷LFH的實(shí)際值如圖5所示，分時(shí)電價(jià)如圖6所示。為簡(jiǎn)化計(jì)算，文中電負(fù)荷及光伏出力的預(yù)測(cè)值是在實(shí)際值的基礎(chǔ)上乘以一個(gè)帶限寬的隨機(jī)誤差因子w1得到的，這里w1取為0.2rand，rand為0到1的隨機(jī)數(shù)，而為了突出冷負(fù)荷隨機(jī)擾動(dòng)性，其實(shí)際值的誤差因子w2取為0.4rand，在預(yù)測(cè)值基礎(chǔ)上得到的微燃機(jī)WT和儲(chǔ)能優(yōu)化調(diào)度值ESS同樣如圖5所示。

圖4 微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)與容量配置Fig.4 Diagram of microgrid structure and configuration

圖5 系統(tǒng)各單元實(shí)際值及儲(chǔ)能調(diào)度值Fig.5 The actual value of each unit and dispatch value of energy storage system

圖6 分時(shí)電價(jià)Fig.6 Time-of-use price

定義2種運(yùn)行方案：

1）控制系統(tǒng)不包含功率反饋矯正環(huán)節(jié)。

2）控制系統(tǒng)包含反饋環(huán)節(jié)。

則優(yōu)化控制結(jié)果如圖7所示。圖7中藍(lán)色曲線為參考功率發(fā)生模塊發(fā)出的調(diào)度指令，黃色曲線和紅色曲線分別為方案1）和方案2），方案2）由于加上了功率反饋調(diào)節(jié)，儲(chǔ)能SOC充放電更加合理，因此功率指令跟蹤效果更好。方案1）與方案2）下儲(chǔ)能SOC1、SOC2曲線以及調(diào)度指令下SOC曲線對(duì)比如圖8所示，方案2）下的儲(chǔ)能充放電更加合理，跟蹤調(diào)度指令優(yōu)于方案1）。

圖7 調(diào)度指令與跟蹤曲線Fig.7 Dispatch and tracking curve

圖8 方案1）和方案2）儲(chǔ)能SOC曲線對(duì)比Fig.8 the soc curve compared between Program 1）and Program 2）

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種包含CCHP微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，以實(shí)時(shí)電價(jià)及負(fù)荷需求為基礎(chǔ)，采用模糊理論得到微電網(wǎng)和外電網(wǎng)之間的售購(gòu)功率優(yōu)化序列，并通過(guò)模型預(yù)測(cè)控制以及考慮儲(chǔ)能指標(biāo)的反饋調(diào)節(jié)對(duì)優(yōu)化序列進(jìn)行跟蹤控制，考慮到冷（熱）負(fù)荷隨機(jī)性、光伏輸出間歇性，為提高儲(chǔ)能充放電能力，對(duì)SOC進(jìn)行了模糊自適應(yīng)控制，輸出修正功率以修正充放電功率。通過(guò)算例分析驗(yàn)證了本文所提方法正確性和有效性。

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Economical Dispatch of Microgrid Based on Model Predictive Control

ZHAO He1，LI Ziqin1，YAN Haoran2，XIONG Xiong2，JING Tianjun2，YU Xijuan1，CHI Zhongjun1
（1.Electric Power Research Institute of State Grid Beijing Electric Power Company，Beijing 100075，China；2.College of Information and Electrical Engineering，China Agriculture University，Beijing 100083，China）

Microgrid containing combined cooling，heating，and power(CCHP)，is one of effective ways to improve energy use efficiency and realize power balance locally.Based on new power reform，this paper puts forward an economical dispatch method for the microgrid which contains CCHP.With the real-time electricity price and load demand as reference，the buying and selling power of the microgrid and the output of each micro source within the microgrid are determined by fuzzy theory;for random disturbance of the heat (cold)load and intermittent power supply，the model predictive control(MPC)is used.To ensure the stability of the closed-loop control of energy storage，SOC fuzzy adaptive control is used for energy storage and the control output is used as the delayed feedback deviation correction link.The effectiveness and correctness of the proposed method are verified by a pilot project in China.

microgrid;CCHP;economical dispatch;model predictive control;real-time electricity price

含分布式冷熱電聯(lián)供（combined cooling，heating，and power，CCHP）型的微電網(wǎng)技術(shù)，是提高微電網(wǎng)內(nèi)能源利用效率、滿足供需就地平衡的有效手段。提出1種冷熱電聯(lián)供型微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法，以實(shí)時(shí)電價(jià)及負(fù)荷需求作為參考，通過(guò)模糊理論確定微網(wǎng)向外購(gòu)售電及網(wǎng)內(nèi)各微源輸出功率；考慮到熱（冷）負(fù)荷及間歇性電源的隨機(jī)擾動(dòng)性，采用模型預(yù)測(cè)控制（model predictive control，MPC）對(duì)其加以控制；為保證閉環(huán)控制的穩(wěn)定性，對(duì)儲(chǔ)能SOC進(jìn)行模糊自適應(yīng)控制，將控制的輸出作為滯后的反饋矯正環(huán)節(jié)對(duì)控制偏差進(jìn)行修正，以保證閉環(huán)控制的穩(wěn)定性。以國(guó)內(nèi)某一試點(diǎn)工程作為算例，驗(yàn)證了該方法的正確性和有效性。

微電網(wǎng)；冷熱電聯(lián)供；經(jīng)濟(jì)調(diào)度；模型預(yù)測(cè)控制；分時(shí)電價(jià)

1674-3814（2017）09-0119-05

TM731

A

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2016YFB0900503）

Project Supported by the National Key Research and Development Program（2016YFB0900503）.

2016-09-09。

趙 賀（1988—），女，碩士，工程師，研究方向?yàn)榕潆娮詣?dòng)化，智能電網(wǎng)、微電網(wǎng)技術(shù)；

李子矝（1988—），女，碩士，工程師，研究方向?yàn)榕潆娮詣?dòng)化、微電網(wǎng)技術(shù)；

閆浩然（1993—），男，碩士研究生，研究方向?yàn)槲㈦娋W(wǎng)技術(shù)；

熊 雄（1988—），男，博士研究生，研究方向?yàn)槲㈦娋W(wǎng)技術(shù)，協(xié)調(diào)控制技術(shù)；

井天軍（1980—），男，博士，副教授，研究方向?yàn)槲㈦娋W(wǎng)技術(shù)、電力系統(tǒng)穩(wěn)定與控制。

（編輯 董小兵）