基于SoS離網型微電網群系統的優化調度

吳佳齊, 張 東, 于 浩, 李昊軒, 王亞茹, 方文墨, 孫 明, 孫志強

(1. 沈陽工程學院 電力學院, 沈陽 110136; 2. 沈陽工程學院 新能源學院, 沈陽 110136;3. 沈陽飛機工業(集團)有限公司, 沈陽 110034)

0 引 言

風力、光伏及潮汐能發電等分布式發電的優點在于環保性能好、各系統之間的獨立性好、系統運行穩定性能高、輸配電的損耗少、系統的調峰性能好、簡單易操作等[1]。微電網群系統內的單個微電網的集群優化運行能夠進一步對單個微電網的功能起到優化與拓展的作用[2]。

微電網群的運行方式主要包括離網型和并網型。離網型微電網群在實際中通常應用在以下2種情況:一是一些地區由于距離問題導致配電網難以接入;二是某些關鍵負荷在大電網出現嚴重故障時孤立運行的情況。

SoS(system of systems)是面向任務(或以任務為導向)的多個系統的集合,這些系統通過共享資源與能力,構成一個新的更復雜的系統,與多個系統的簡單加和相比,具有更強大的功能和性能,稱之為體系,又稱系統中的系統。微電網群的特性與體系的五大特征有許多相似之處,又由于體系方法能夠有效解決多個獨立、復雜聯系系統相互的協同優化問題,因而引入體系方法是解決具有復雜聯系行為的微電網群系統問題的有效手段[3-7]。

本文在體系架構下,考慮需求響應,針對離網型微電網群建立SoS架構下的微電網群能量管理模型,采用基于改進的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),從SoS架構的角度分析微電網群的調度問題,建立SoS架構下的微電網群模型,以微電網群系統運行成本最優為目標,考慮需求響應,采用改進粒子群算法對所建模型求解,最后通過仿真分析方法驗證模型的有效性。

1 SoS架構簡介及其與微電網群的相關性

1.1 SoS的提出

SoS的概念最早出現在1964年發表于《紐約城市參考》的一篇文章中。后來,體系問題與現象及其面臨的挑戰已被越來越多的學者接受認可,并展開深入的研究,從而形成了一個新的學科----體系工程(system of systems engineering, SoSE)[8]。

1.2 SoS的特征及其與微電網群的相關性

微電網群是由多個微電網組成的系統,各個子微電網包括各發電單元、儲能單元及負荷,它們既可以獨立運行,也可以通過同其他微電網聯系取得更大的收益。由此可見,微電網群系統是在電力系統中的SoS,并且SoS架構可以對微電網群的能量管理及調度問題起指導性作用。

2 微電網群SoS架構建模

利用雙層結構研究SoS架構下微電網群的能量分配管理問題通常更有效。微電網群能量管理系統(microgrid cluster energy management system, MC-EMS)為上層,是信息中心,子微電網控制中心(microgrid control center, MGCC)為下層,它可以達到對微電網群中的子微電網本身進行管理的目的。如上所述的微電網群系統SoS架構如圖1所示。

圖1 微電網群系統SoS架構Fig.1 SoS framework of microgrid cluster

圖1中的微電網群系統SoS架構包含了3個子微電網,其中每個子微電網中都含有風力發電和光伏發電等分布式發電、燃氣輪機、儲能系統和系統負荷。

2.1 發電單元建模

2.1.1 光伏發電建模

光伏發電功率主要與太陽輻照強度和溫度有關,因而在對光伏發電建模時主要考慮這兩方面因素。標準狀態下光伏發電功率如下式:

(1)

其中:PS表示的是太陽能電池板輸出的實際功率,它的單位為kW;GSTC,PSTC分別表示的是在標準測試條件下太陽能的輻射強度和最強輻射強度,其單位為W·m-1;GING表示的是在當下時刻太陽能實際的輻射強度,其單位為W·m-1;k表示的是溫度因子,其單位為%·℃-1;Tr和Tc分別表示的是太陽能電池的額定溫度和實際溫度,其單位為℃。

2.1.2 風力發電建模

風力發電輸出功率可表示為下式:

(2)

其中:PW表示的是風輪機的實際輸出功率;Pe表示的是風輪機的額定發電功率;ρ表示空氣密度;D表示風力發電機風輪直徑;vb表示平均風速;Cp表示風力發電機風能利用系數;vin,ve和vout分別表示風輪機的切入風速、額定風速以及切出風速。

2.1.3 燃氣輪機發電建模

燃氣輪機發電功率與其熱能系數及其熱能轉為動能、動能轉為電能的轉換效率有關。本文選取微型燃氣輪機進行建模,其輸出功率如下式:

PMT=HMT×αMT×βMT

(3)

其中:αMT表示燃氣輪機熱動轉換效率;βMT表示燃氣輪機動電轉換效率;HMT表示燃氣輪機熱能系數;PMT表示燃氣輪機實際輸出功率。

微型汽輪機通過消耗燃料產生電能,因而其運行成本以燃料的成本為主,微型汽輪機成本的數學表達式如下:

FMT,i(t)=(aMT,iPMT,i(t)+cMT,i)Δt

(4)

其中:FMT,i(t)表示t時段燃氣輪機i的發電成本;aMT,i,cMT,i表示燃氣輪機t時段運行成本函數;PMT,i(t)表示t時段燃氣輪機輸出功率;Δt表示調度周期。

2.2 儲能單元建模

SOC(state of charge)表示的是荷電狀態,它是用來表示蓄電池性能的主要參數,本文涉及的儲能系統主要由蓄電池組成,用蓄電池的荷電狀態來進行儲能單元的建模表示如下:

(5)

其中:SOCmax表示蓄電池在正常運行狀態下的最大荷電狀態值;SOCmin表示蓄電池在極限狀態下的最小荷電狀態值;Pc,Pd分別表示蓄電池的充放電功率大小。

儲能單元的運行成本主要由運行過程中的充放電成本構成,運行成本函數如下式:

(6)

其中:FBE,i(t)表示子微電網i的儲能在t時段的運行成本;Pc,i(t),Pd,i(t)分別表示t時段子微電網i的充、放電功率;μi表示子微電網i的充、放電效率。

2.3 需求側響應模型

可平移負荷指的是可以按照負荷供電計劃的改變進行調整的負荷,靈活調度可以通過子微電網的可平移負荷來供給需求響應。當供電計劃發生改變時,會在一定程度上給用戶帶來不便,所以需要對用戶進行相應的補償,補償成本為FDR,i(t):

(7)

2.4 微電網群SoS架構下涌現收益建模

微電網群運行產生的總成本相比于多個微電網獨立運行時減少的部分,稱為微電網群的涌現收益。涌現收益使得微電網群聯合運行的涌現收益得以量化,表達式為

ΔF=FSoS-Fin d

(8)

其中:ΔF表示的是涌現收益;FSoS表示的是微電網群運行產生的總成本;Find表示的是多個微電網獨立運行時的成本。

3 模型求解

3.1 目標函數

離網型微電網群系統的優化調度是在保證子微電網的供電可靠性前提下,以整個微電網群系統成本最低為目標。目標函數設置如下:

(9)

其中:Fom,i表示子微電網運維成本;Fd,i表示DMS中子微電網間的交易成本;FMT,i,FBE,i,FDR,i, ΔF分別表示燃氣輪機輸出功率、 儲能單元運行成本和對用戶的補償成本, 前文已有論述, 在此不再贅述。

3.2 約束條件

3.2.1 功率平衡約束

Pi,MG-n,MG(t)+Pi,MT(t)+Pi,S(t)+Pi,W(t)+Pi,backup(t)-Pi,IL(t)=Pi.load(t)

(10)

其中:Pi,MG-n,MG(t)表示t時刻子微電網i與子微電網n交互的電量;Pi,MT(t),Pi,S(t),Pi,W(t)分別表示t時刻燃氣輪機、光伏電池板和風輪機的發電功率;Pi,backup(t)表示的是子微電網i在t時刻微型燃氣輪機的備用容量;Pi,IL(t)表示t時刻可中斷負荷容量;Pi.load(t)表示的是子微電網i在t時刻時用戶所需要的負荷。

3.2.2 可再生能源出力約束

(11)

3.2.3 子微電網間傳輸功率約束

(12)

3.3 求解算法及流程

本文以2個子微電網組成的微電網群系統為例, 首先利用拉丁超立方采樣法獲得子微電網光伏、風機的發電出力曲線, 將不確定性變量轉換為確定性變量, 然后利用改進粒子群算法在SoS架構下對上述微電網群系統模型進行求解。 求解算法具體流程圖如圖2所示。

圖2 算法流程圖Fig.2 Algorithm flow chart

3.4 仿真結果分析

將本文在SoS架構下離網型微電網群的優化調度結果與傳統離網型微電網群調度結果進行比較,以驗證該模型的效果。利用改進粒子群對模型進行求解,離網型微電網群調度運行時的光伏發電、風力發電機的優化調度結果如圖3所示,子微電網中燃氣輪機及備用燃氣輪機的輸出功率情況和子微電網1,2間的交互情況如圖4、圖5所示。圖中各曲線的英文釋義已在上文中做出詮釋,例如:MT1表示系統中微電網1的燃氣輪機出力;MG2-MG1表示子系統間的能量交互;WT1,PV1分別表示系統中微電網1的風力、光伏出力。

圖3 風光優化調度結果Fig.3 Results of scenery optimization dispatching

圖4 子微電網1風力、光伏出力情況Fig.4 Wind power output of sub microgrid 1

圖5 子微電網2風力、光伏出力情況Fig.5 Wind power output of sub microgrid 2

2個子微電網獨立運行和在SoS架構下運行得到的運行成本情況見表1。不難發現,在SoS架構下2個子微電網聯合運行的單獨運行成本會增加,但整個微電網群的運行成本較獨立運行時變少,經濟性更好。

表1 普通運行模式和SoS架構下運行成本對比Table 1 Comparison of operation costs under common operation mode and SoS architecture

4 結 論

本文針對微電網群系統的優化調度問題,引入了體系架構(SoS)的方法對包含2個子微電網的微電網群系統進行建模,分析子微電網間能量分配。采用改進的粒子群算法,對系統進行了建模求解,并通過仿真分析方法驗證了模型的有效性。將SoS架構下的微電網群系統與不使用SoS架構的微電網群進行對比,證實了體系方法對解決微電網群問題的重大作用及明顯效果,即組成的新系統比原有系統的經濟性有明顯提高。