考慮V2G 的區域綜合能源系統運行調度優化

汪思奇

（華北水利水電大學，河南 鄭州 450000）

引言

多能靈活互補、能量梯級利用的綜合能源系統IES（Integrated Energy System）是世界范圍內的研究熱點。現有文獻已對電動汽車參與調峰、經濟調度、與清潔能源協同優化以及電動汽車充電方式對系統運行的影響等方面做了很多研究，文獻[1]建立了EV 接入和分布式可再生能源的系統模型；文獻[2]建立了一種含電動汽車和多種形式的區域綜合能源系統模型，并對單目標系統運行進行優化，目前對EV 參與區域綜合能源協同優化調度的研究還比較少。本研究首先設置經濟性和環保性的多目標函數，建立含有電動汽車接入的區域綜合能源系統模型，并對標準PSO 算法進行改進。最后以系統模型為算例，運用優化后的PSO 算法對系統進行優化求解。

1 區域綜合能源系統模型

1.1 系統模型設定

模型包括外部電力網絡接入、傳統天然氣網絡（小型燃氣機發電機組、鍋爐等）、以及可以靈活調度的電動汽車能源管理中心等，見圖1。

1.2 目標函數

以24 h 內區域綜合能源系統運行成本最小和排放污染物量最小為目標，目標函數為：

2 系統數學模型以及約束條件

2.1 系統數學模型

小型燃氣輪機的數學模型以及約束如下：

2.2 約束條件以及能量平衡

通過對該區域所在位置對光伏發電進行預測，對于該區域綜合能源系統中的光伏發電的約束如下：

式（20）（21）（22）分別為區域綜合能源系統的電平衡、熱平衡和冷平衡；Le、Lw、Lc分別為用戶端的電負荷、熱負荷和冷負荷。

3區域綜合能源優化調度方法

本研究采用粒子群算法（Particle Swarm optimization，PSO）對系統目標函數進行求解。由于在標準PSO算法中，慣性因子w 一般是取常數，現將w 隨著迭代次數的增加不斷改變，從而動態適應優化的流程。

4 算例分析

為了驗證本研究所提模型的有效性，以圖1 所示的系統結構框架圖為仿真算例，并進行分析。系統模型包括1 臺小功率燃氣輪機，最大出力為100 MW，通過天然氣發電向電網供電，同時產生熱能來供給熱負荷；1 臺天然氣內燃機，最大功率為200 MW，即可以消耗天然氣產生電能也可產生熱能；1 臺燃氣鍋爐，最大功率100 MW，通過消耗天然氣產生熱能；1 臺電制冷機組，最大功率50 MW，電網輸送電能轉化為冷負荷提供能源；1 個電動汽車能量管理中心，設置最大充放電功率為50 MW；光伏發電機組，最大發電功率為50 MW；另外設置用戶購電功率最大為200 MW。各種形式的能量耦合在一起形成區域綜合能源系統。采用實時的電價和供熱價格[3]；對于電動汽車能量管理中心，本算例設置為每充放電1 MW.h 為用戶補償0.5 元；本算例設置光伏發電成本為0。電轉冷（電制冷機）的效率為3.5%，氣轉電、氣轉熱、氣轉冷的效率為0.35、0.9、0.9。對于污染物排放，設置污染物排放系數a=0.3，b=0.2，c=0.15。

4.1 優化前后PSO 算法對比分析

為了測試優化后的效果，首先用標準測試函數Sphere 和Rastrigrin 分別對標準PSO 算法和優化PSO算法（A-PSO）進行測試[5]。為了避免隨機誤差，使用相同的隨機粒子，并進行100 次測試，最后對比測試結果的最優值和最優值的平方平均值，對比結果見表1。

表1 測試函數計算結果

從表1 可以看出，優化過后的PSO 算法相比于標準PSO 算法能更快速的找到最優值的位置，從兩個標準測試函數的測試結果中都可以看出。為了進一步驗證優化PSO 算法的有效性，將標準PSO 算法和優化過后的PSO 算法帶入本算例含有多目標函數的區域綜合系統模型中進行求解計算，設置粒子個數為100，最大迭代次數300，得到目標函數的最優適應值的平均平方值的進化曲線見圖2，可以看出優化過后的PSO 算法具有更好的收斂精度、收斂速度，和穩定性。

4.2 電動汽車接入(V2G)對系統運行的影響

為了驗證V2G 接入區域綜合能源系統時對系統的影響，現在分別設置以下3 種系統運行情形，并進行比較：

（1） 情形1：不考慮V2G 接入區域綜合能源系統。

（2） 情形2：考慮V2G 接入區域綜合能源系統。

（3） 情形3：考慮V2G 接入系統，設置不同的V2G 充放電功率（10 MW、20 MW、30 MW），分析對系統的影響。首先對比分析情形1 和情形2 兩種情況，各類能源的日負荷曲線見圖3，不考慮V2G、考慮V2G 時區域綜合能源系統運行時各種供電設備供給電負荷的功率圖，見圖4。

用電低谷時，此時的電能主要從電網購入，此時電價較低，在用電高峰時期，此時電價較高，電負荷的供給主要通過燃氣輪機以及光伏來維持。

分析可知，在該區域綜合能源系統中引入V2G 之后，當用電低峰期的時候，此時對用電負荷供給的電能主要從電網中獲得，而電動汽車此時可以作為用電負荷進行充電。隨著電價的升高，用電負荷處于高峰期的時候，此時V2G 可以作為供給端來給用電負荷提供電能，從而代替燃氣汽輪機彌補其不足，從圖中可以看出此種調度方案完全可以滿足用電負荷的需求，而且在系統中引入V2G 之后，該區域綜合能源系統的經濟性和環保性都有較大提高，表2 為情形1 和情形2 的經過優化后的運行結果。

表2 不同情形的優化運行結果

4.3 不同數量V2G 接入對系統運行的影響

為了研究電動汽車接入的數量是否對系統運行有影響，分別將V2G 的充放電最大功率設置為20 MW、30 MW、40 MW，假設有足夠多的電動汽車參與調度，結果見表3。

表3 不同的V2G 最大充放電功率運行結果

隨著電動汽車最大充放電功率的增大，系統運行的經濟性有顯著的提升，雖然隨著電動汽車接入數量的不斷變多，從總體成本的角度來看，適當增加電動汽車的接入數量，可以降低系統運行的成本。

5 結論

本研究在傳統的冷熱電聯區域綜合能源系統的基礎上，加入了可靈活調度的V2G 能量資源，并對標準PSO 算法進行了改進，從算例仿真結果來看：

（1） 通過對標準函數和系統模型進行求解，結果表明改進過后的PSO 算法是系統運行更加優化，并且可以同時兼顧經濟性和環保性。

（2） 通過對是否考慮V2G 的系統模型兩種情況的運行結果進行分析可知，在考慮V2G 接入的區域綜合能源系統中，V2G 的接入可以有效減少燃氣輪機的出力，從而提高系統的經濟性，降低污染物排放。

（3） 對不同的電動汽車最大充電功率的運行結果進行分析，表明在有足夠多電動汽車參與調度的前提下，隨著電動汽車數量的增加，有足夠多的資源參與系統調峰，起到削峰填谷的作用，可以提高系統運行的經濟性。

本研究不足之處在于對電動汽車的充電方式沒有過多的考慮，本研究后續工作將對電動汽車不同的充電方式進行更深的研究。