智慧社區多能流隨機響應面模型預測控制方法

馬 瑞, 王京生

(長沙理工大學電氣與信息工程學院, 湖南省長沙市 410114)

0 引言

依托能源互聯網實現清潔能源消納比例的提升和冷熱電多能互補高效利用已成能源轉型必然途徑[1-3]。智慧社區多能流系統是能源互聯網主要形式,而多能流系統調度計劃則是系統運行中的關鍵問題[4]。

對分布式風電和光伏、負荷及實時電價等進行預測,并對其不確定性進行處理是制定能源計劃的基礎。目前處理方法可分為2類:一類是在給定預測值情況下獲取確定性日前計劃或采用基于標準模型預測控制(model predictive control,MPC)的在線滾動優化方法對預測偏差進行修正[5];另一類是通過蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)模擬與場景縮減技術處理預測誤差隨機性,利用隨機模型預測控制(stochastic model predictive control, SMPC)方法在線優化獲得實時計劃[6-7],該方法在模擬初始場景集時較為費時。已有研究表明隨機響應面法在采樣點數與計算時間上相對MC模擬方法具有優勢[8-9]。同時,冷熱電聯供(combined cooling,heating and power,CCHP)系統是社區或園區多能互補的基本形式。文獻[10]給出了含CCHP微網的通用建模方法。文獻[11]基于MPC建立了含CCHP微網的調度計劃模型,并且采用混合整數線性規劃法進行求解,但未考慮負荷不確定性,也未計及環保因素。文獻[12]基于機會約束規劃對含CCHP微網進行優化建模并采用遺傳算法進行求解。

事實上,智慧社區多能互補運行須兼顧經濟性和環保性,且應綜合考慮分布式風電和光伏、CCHP、儲能和電動汽車、家用智能負載等源荷儲設備的技術、經濟和環保特性,還須計及多類能源價格及其不確定性,考慮上述因素,本文提出一種智慧社區多能流隨機響應面模型預測控制方法。……