基于粒子群算法的微網優化運行

【摘 要】微網作為智能電網的重要組成部分，越來越受到各國學者的關注。本文從微網的環保經濟性出發，設計了包含冷熱電聯供系統（CCHP）與互補聯合發電系統在內的微網結構，并且進一步提出了微網經濟運行的數學模型。本論文用于并網與孤網兩種不同模式下的環保經濟優化。通過各種算例，驗證了本文中設計的粒子群優化算法的可行性，表明了在大電網中并入微網具有較高的經濟性。

【關鍵詞】微網；經濟運行；粒子群優化算法；環保經濟運行

第一章 緒論

環境污染與能源危機目前已經成為當今世界的兩大主要問題。然而，面對日益增長的能源需求與化石能源的短缺，傳統集中式大電網的弊端已經日益凸顯。于本世紀初，來自世界各國的學者或機構提出了微型電網的各種概念，簡而言之，概括為：微網是由分布式電源、儲能裝置、能量轉換裝置、負荷、監控、保護裝置等組成，通過分布式電源向附近負荷提供電能與熱能的小型發配電系統。與傳統的分布式電源直接并網相比，微電網靈活、系統的將分布式電源與本地負荷組成一個整體，通過靜電開關與傳統主電網相連，既可以與主電網并聯運行，又可以孤島模式運行，更好的解決了分布式發電給電網帶來的種種不良影響。

第二章 基于粒子群算法的微網優化運行

5.1 微網優化運行的建模

5.1.1 本文微網模型

在微網的優化中，首先需要作出微網的模型。微電網包括并網與孤島兩種運行方式，本文中選擇了并網運行模式并對其進行建模。通過對第三章幾個國家微網模型的分析，簡化，我們得到了如圖4-1所示的微網結構，更加直觀的反映出了用戶與電網之間的供需關系。

5-1 微網簡化模型

在該模型中，我們用到的微電源包括：PV——太陽能電池

WT——風力發電機

MT——微型燃氣輪機

FC——燃料電池

利用這四種不同形式的微電源來進行供電，從而使得能源的利用率大大增加。

5.1.2 目標函數

實現微網優化的目的便是在于實現總成本的最小化，因此，上述模型的建立便是為了實現微網總成本的最小化，達到節約經濟的效果。在本文中，由于熱度需求的不確定性，因此，考慮成本及收益時僅以電能與天然氣的收支作為依據。

本文建立的目標函數為：

在該目標函數中，i取值范圍為1-N，N——微網中微電源總數；

——第i個微電源的初始成本； ——蓄電池儲能裝置初始成本；

——第i個微電源的生命周期；l——利息率；

——主網購電價格； ——每小時從主網購買的電力；

——每小時銷售給主網的電力；ε——每次開、停機消耗的成本；

D——微電源開、停次數； ——第i個微電源單位出力維護成本

——第i個微電源每小時生產的電力； ——每小時生產 電力產生的 ；

——每小時生產 電力產生的 ； ——每小時生產 電力產生的 ；

——排放 的處罰價格； ——排放 的處罰價格；

——排放 的處罰價格；δ——購買天然氣消耗的價格；

σ——銷售天然氣價格；

??——每小時生產電力為P時微型燃氣輪機所需天然氣；

——每小時生產電力為P時燃料電池所需天然氣；

——微網購買的天然氣； ——微網銷售給用戶的天然氣；

5.1.3 約束條件

此模型中的等式約束條件為電力平衡等式：

——每小時電力總需求量； ——MT每小時發電量；

——FC每小時發電量； ——PV每小時發電量；

——WT每小時發電量； ?——微網功率損耗。

此模型的不等式約束條件有以下幾個方面：

1、功率上下線約束：

——第i臺機組出力下限； ——第i臺機組出力上限；

2、溫室氣體及污染物排放約束：

在該不等式中， 、 、 分別表示一定的控制范圍內的CO2、SO2、NOx 排放極限。

3、微電源開停機次數約束：

——微電源開停機最大次數；

5.2 算例分析

由于本文研究的是在微網內一天的負荷分配狀況，故而對目標函數進行簡化，得到只含有排放成本與發電成本的情況，該目標函數變為：

通過使用Matlab軟件，對當前模型進行基于粒子群優化算法的編程并仿真計算。

5.2.1 參數設定

由前文已知，太陽能與風能發電的成本很低，基本沒有污染物的排放情況，且發電不穩定，一直工作在最大功率，所以其情況不予考慮，故而只考慮微型燃氣輪機MT與燃料電池FC的排放成本與發電成本。

在本文算例中，使用到的微型燃氣輪機型號為Bowman GT80，使用到的燃料電池為固體氧化物電池。在該

實驗算例中，MT與FC消耗的燃料和運行維護參數如下表所示：

5.2.2 優化結果

為了使得每個小時消耗的成本最小，做出了優化后的出力曲線與總成本曲線圖，如圖5-3、圖5-4

經過對圖5-3分析可知，MT的發電量達到最大值時處于MT冬季工作日的發電曲線上面的第17小時，在同一時間，NOx的排放量也達到了極限值，如此便意味著微網必須要從主電網上購電才能夠滿足供電需求。在該曲線的第18小時，MT發電所放出的NOx已經超過了指標，故而發電量會停留在第17小時，剩余的供電需求需要從主電網上購買。在上述的分析中可以發現，電量供不應求從而從主電網購買，這成本明顯高于自給自足，因此，之前的情況的總成本均都會增加。對于圖5-4而言，從圖中我們便可以清晰的發現，冬季的總成本是最大的，這種情況是由于冬天的光照不充足，太陽能發電的工作處于低谷期，導致MT發電量增加，進而使得發電總成本的增加。

參考文獻：

[1]周曉燕，劉天琪，沈浩東，等.含多種分布式電源的微電網經濟調度研究[J].電工電能新技術，2013，32（1）：5-8.

[2]宋曉英，王艷松.基于協同進化遺傳算法的微網經濟環保調度[J].電力系統保護與控制，

作者簡介：

劉文奇 性別：男 籍貫：江蘇省如皋市 專業：電氣工程及其自動化；單位：貴州匯通華城股份有限公司 所在省區：貴州省貴陽市白云區 單位郵編：550018

（作者單位：貴州匯通華城股份有限公司）