111111微电网负荷优化分配

微电网负荷优化分配 陈达威, 朱桂萍 (电力系统国家重点实验室, 清华大学电机系, 北京市 100084) 摘要: 微电网因其发电形式多样、供电方式灵活而成为大电网的有益补充,但微电网的很多基础运 行问题都与传统大电网有所不同, 需要专门加以研究。研究了微电网的负荷优化分配问题,即在满 足系统运行约束条件下优化微电网中微电源的出力, 使系统总发电成本最小。分析建立了含有太 阳能光伏发电、小型燃气轮机和储能装置的微电网负荷优化分配问题的 数学 数学高考答题卡模板高考数学答题卡模板三年级数学混合运算测试卷数学作业设计案例新人教版八年级上数学教学计划 模型,介绍了基于粒子 群优化算法的数值求解方法, 并通过算例验证了文中所提出方法的有效性。 关键词: 微电网; 负荷优化; 粒子群算法 收稿日期: 2010�01�13; 修回日期: 2010�07�23。 国家自然科学基金资助项目( 50807030)。 0 � 引言 微电网( m icrog rid, 微型电网、微网)是小型的 配电系统,连接若干用户到若干分布式电源和储能 系统,它既可以与大电网联网运行,也可以在大电网 出现故障时与之断开单独运行。微电网因其环境友 好、建设成本低等因素已经成为大电网的有益补充, 得到越来越多的重视和研究。 迄今为止, 微电网及其相关技术仍然处于实验 室研究阶段 [ 1�3] , 为使其能够应用于实际的电力系 统,还需要解决多方面的问题。 微电网在实际运行中首先需要解决的技术问题 就是控制问题。当微电网中的负荷或网络结构发生 变化时,如何通过对微电网中各个分布式电源进行 有效的协调控制,保证微电网在不同运行模式下都 能满足负荷对电能质量的 要求 对教师党员的评价套管和固井爆破片与爆破装置仓库管理基本要求三甲医院都需要复审吗 , 是微电网能否可靠 运行的关键。针对这一问题, 国内外学者进行了广 泛研究,提出了多种控制策略[ 4�10] 。 另一方面, 微电网的经济性是其吸引用户并能 在电力系统中得以推广的关键所在。微电网的经济 效益是多方面的,最重要的效益是能源的高效利用 和环保以及个性化电能的安全、可靠、优质供应。相 比于火力发电占主导的传统大电网,微电网中大量 应用了可再生能源, 其环保效益非常突出。同时, 根 据用户对电能供给的不同需求, 对负荷进行分类和 细化,能够更有效地利用微电网中多样化的电能供 给,使微电网系统运行经济性最优。 微电网的经济运行虽然可以从传统大电网的调 度原则、电能交易原则、资源配置原则等方面借鉴众 多经验,但微电网本身的许多独特之处也使其经济 运行问题带有自身特点。这方面的研究也得到了各 国学者的关注 [ 11�15] , 但是国内相关研究开展得还比 较少。 本文主要研究了微电网的负荷优化分配问题, 即在满足系统运行约束条件下如何优化微电网中各 微电源的出力, 使系统总发电成本最小。微电网中 的负荷优化分配问题与大电网经济负荷分配 ( economic load dispatch, ELD)问题的不同之处在 于:与高压输电网相比, 微电网的电压等级较低, 系 统中输电线的线路电阻起主导作用, 线路损耗相对 较大,不可忽略;与大电网中火电等传统发电形式占 主导地位不同,微电网中新能源发电所占的比例很 大,风力发电和太阳能光伏发电等可再生能源电源 通常工作于最大功率点跟踪模式, 其输出功率受自 然条件影响,不遵循人工调度;各种微电源的功耗特 性与传统火力发电机组有很大区别, 不能简单应用 等微增率原则;在联网模式和孤岛模式转换过程中, 整个微电网的功率分布可能会发生非常大的变化。 如果只考虑各个微电源自身的输出特性对其进行控 制,在整个系统的运行状态发生变化时就难以最大 限度地利用微电源的发电能力, 还可能引起较大的 额外线路损耗。因此, 为了实现微电网的可靠、经济 运行,有必要根据系统运行情况动态地对微电网负 荷在各个微电源间进行全局优化分配。 1 � 微电网负荷优化分配的数学模型 1. 1 � 目标函数 微电网负荷优化分配问题的目标是在满足系统 运行约束条件下优化微电网中微电源的出力及系统 总运行成本,其数学模型[ 13]为: �45� 第 34 卷 � 第 20 期 2010 年 10 月 25 日 Vo l. 34 � No. 20 Oct. 25, 2010 lenovo 铅笔 lenovo 标注 运行维护成本最低 min F = min �T t= 1 �N i= 1 F i ( P i ( t) ) + EbuyP buy ( t) - EsellP sell( t) ( 1) 式中: F为系统总发电费用; T 为微电网调度周期内 的总时段数; t为时段编号; N 为系统内可调度的微 电源和储能装置的总数; P i 为第 i 台微电源或储能 装置输出的有功功率; F i ( P i )为第 i 台微电源或储 能装置的运行成本; Pbuy为配电网向微电网中输入 的功率; P sell为微电网向配电网输出的功率; Ebuy为 微电网从配电网中购电的价格; E sell为微电网向配 电网出售电能的价格。 微电网的调度周期常见取值有 24 h、1 个月、 1个季度、1年等。调度周期内总时段数的选取原则 上要保证:在一个时段内,微电网内的功率分布基本 维持不变,即微电源输出功率和负荷需求功率变化 不大。在此前提下,计算分析时可以认为微电网处 于稳定状态,不考虑其暂态过程。 式( 1)中等号右边的第 1 项代 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 了微电网中所 有微电源和储能装置的运行成本; 第 2项和第 3 项 分别代表了微电网和其所接入的上级电网之间的能 量交换。 微电源和储能装置的运行成本 F i ( P i )由燃料 成本、维护成本和启动成本等组成,可表示为: F i ( P i ) = Ci ( P i ) + M i ( P i ) + CSi ( 2) 式中: C i ( P i )为第 i个微电源运行的燃料成本, 即其 耗量特性; M i ( P i )为保证微电源和储能装置运行的 维护成本; CSi为微电源的启动成本。 微电源和储能装置运行的维护成本 M i ( P i )可 以认为与其输出的电能成正比关系, 取比值为 K M [ 15] ,即 M i ( P i ) = K M P i ( 3) � � 对于柴油发电机( diesel eng ine, DE)等传统发 电机的燃料成本模型, 其耗量特性函数 F i ( PGi )一 般用多项式函数近似表示,本文选取二次函数: F i ( P) = c 0 + c1P + c2 P 2 ( 4) 式中: c0 , c1 , c2 为参数。 燃料电池( fuel cell )和微型燃气轮机 ( micr o� turbine, M T)等微电源运行时的燃料成本可以用下 式进行计算: F(P ) = C P�( P) ( 5) 式中: C为微电源所采用燃料的单位成本; �( P )为 该时段内微电源的工作效率, 随有功输出变化而变 化。 微型燃气轮机的典型效率曲线见附录 A 图 A1,其运行效率随着其输出功率的增大而上升。 太阳能光伏发电及风力发电等利用可再生能源 型的微电源,一般应通过控制使其工作在最大功率 输出状态。由于其输出受自然条件制约, 不受微电 网中其他电源和负荷的控制,因此本文将其等效为 �负�负荷( negat iv e load) ,不作为优化变量处理。 1. 2 � 约束条件 微电源运行约束为: P min Gi � P Gi � PmaxGi � i = 1, 2, �, N G (6) 式中: PmaxGi 和P minGi 分别为第 i 台微电源输出有功功率 的上限和下限。 系统中储能装置的运行约束为: P min d, s t, i � P d, st, i � P maxd, st, i (7) P min c, st, i � Pc, st, i � Pmaxc, st, i (8) P st, i ( t) = P d, st, i ( t ) - P c, s t, i ( t) (9) Es t, i ( t ) = Est, i ( t- 1) + � � �iP c, st, i ( t) (1 - d) - d P d, s t, i ( t)�i t L ( 10) E min st, i � E st, i � Emaxst, i (11) 式中: i= 1, 2, �, N s t , N st为系统中储能装置的数 量; Pd, s t, i和P c, st, i分别为第 i 台储能装置的放电功 率和充电功率; P maxc, s t, i , Pminc, st, i , Pmaxd, s t, i , Pmind, st, i分别为第 i 台储能装置的充放电功率的上、下限; Ps t, i ( t )为第 i 台储能装置在时段 t 向微电网中的注入功率, 当储 能装置放电时 Pc, st, i为 0, 充电时 Pd, s t, i为 0; Es t, i ( t) 为第 i台储能装置在时段 t 时的容量; �和�为储能 装置的充放电效率,一般小于 1; tL 为一个优化时段 的时间长度; d 为时段 t 内储能装置放电时间所占 的比例, 0 � d � 1; Emaxs t, i和 E mins t, i为第 i 台储能装置容 量的上、下限, Emins t, i �0, 保证储能装置在任意时刻的 储能都不为负值。 系统功率平衡约束为: �NG i= 1 P Gi + �N st i= 1 Ps t, i + Pbuy - Psell = P Load + P Loss (12) 式中: P Load为系统的总负荷; PLoss为系统的总网损, 系统网损通过潮流计算得到。 1. 3 � 优化方法 采用粒子群优化( par tical sw arm opt imizat ion, PSO)算法对上文建立的微电网负荷优化数学模型 进行优化计算。粒子群优化算法本质上属于迭代的 随机搜索算法,具有并行处理、鲁棒性好等特点, 能 以较大的概率找到问题的全局最优解, 且计算效率 比传统随机方法高 [ 16�17]。其最大的优势在于简单易 实现、收敛速度快、依赖的经验参数较少。 �46� 2010, 34( 20) � lenovo 铅笔 lenovo 铅笔 lenovo 铅笔 lenovo 铅笔 lenovo 铅笔 lenovo 铅笔 lenovo 高亮 lenovo 高亮 lenovo 铅笔 lenovo 铅笔 取微电网中可调度的微电源和储能装置的有功 功率为优化变量,每个优化变量对应粒子的一个维 度,即[ P Gj , Ps t, k ] ,其中 j = 1, 2, �, N g ; k= 1, 2, �, N st。 对于微电源运行约束条件(式( 6) )和储能装置 充放电功率约束条件(式( 7)、式( 8) ) ,体现为对相应 的优化变量即粒子位置的限制。粒子位置越限时, 取其限值。对于储能装置容量约束(式( 11) )和系统 功率平衡约束(式( 12) ) , 以罚函数的形式将其计入 目标函数中,即 min F�= F + � � (max (0, - g i ) ) 2 + � | hj | 2 ( 13) 式中: F为原目标函数; �为惩罚因子; g 为不等式约 束; h 为等式约束。 2 � 算例分析 根据上述理论模型, 采用 MA TLAB M 函数编 写优化计算程序。式( 12)中微电网的网络损耗根据 潮流计算得到, 潮流计算基于 MATPOWER工具 包[ 18]实现。MAT POWER作为一个比较成熟的电 力系统计算工具包, 其潮流计算结果可信度比较高。 本文算例基于图 1所示的 CIGRE 6 中压基准 系统[ 19�21] ,系统频率 50 Hz,电压等级 20 kV。该系 统是由CIGRE C6. 04. 02工作组给出的用于研究分 布式电源的基准系统之一。 图 1 � CIGRE 6 中压基准系统 Fig. 1 � CIGRE 6 middle�voltage benchmark system 基准系统正常工作时, M VDC 耦合器保持断开 状态, 从而使整个系统分为 2个子系统, 在本文中, 重点研究图 1 中子系统 1, 该子系统的峰值负荷约 为 3. 55 MW。在计算中,将配电网等效为无穷大电 源,子系统 1中各微电源的位置和容量见表 1。 表 1� 微电源参数 Table 1� Parameters of microgrid units 节点 容量/ kW光伏发电系统 微型燃气轮机 柴油发电机 电池 3 240 4 210 5 330 200 6 270 7 40 1 500 1 500 8 270 9 270 10 270 200 11 150 总容量 2 050 1 500 1 500 400 仿真计算中, 柴油发电机耗量特性为: FDE ( P DE ) = 150+ 0. 12PDE+ 0. 000 85P 2 DE ( 15) 微型燃气轮机的运行成本根据其典型效率曲线 和式( 5)求得,取单位燃气成本 CMT= 0. 4,得到微型 燃气轮机的耗量特性曲线如图 2所示。 图 2 � 微型燃气轮机耗量特性曲线 Fig. 2� Cost�output curve of micro�turbine 如表 1所示, 子系统 1中的光伏发电( PV)电源 分布于多个节点上, 假设其均工作在最大功率点跟 踪模式,每个单元的有功输出都遵循如图 3所示的 典型曲线。 图 3 � 光伏发电系统日有功输出曲线 Fig. 3� Daily output power from photovoltaic system 为了使测试系统更接近实际情况, 将系统中的 负荷分为工业负荷和家庭负荷 2 类, 其典型日分布 曲线如图 4所示。 �47� � 学术研究� � 陈达威,等 � 微电网负荷优化分配 lenovo 铅笔 图 4 � 工业负荷和家庭负荷典型日分布 Fig. 4� Typical daily load prof ile for industry and household 测试系统中采用蓄电池作为储能装置, 在本文 的研究中暂时不考虑微电网在孤岛和联网状态间的 切换过程以及微电网启动的过程,在仿真计算中给 定所有电池的初始储能为其额定容量。 应用本文的负荷优化程序进行计算。图 5所示 为以配电网作为平衡节点时, 子系统 1中的柴油发 电机和微型燃气轮机的日有功输出曲线,同时,节点 5和节点 10处电池的输出有功曲线如图 6所示。 图 5 � 微型燃气轮机和柴油发电机的日有功输出 Fig. 5 � Daily active power output of micro�turbine and diesel engine 图 6 � 储能装置的有功输出 Fig. 6 � Active power output of energy storage device 可以看到,当系统负荷或不可控微电源输出发 生较大变化,其他微电源的输出不足以满足负荷需 求时,储能装置能够起到暂时性的支撑作用。由于 微电网中微电源的容量裕度一般不大, 运行在孤岛 状态下时,容易发生有功容量不足的情况。因此,微 电网中需要配置一定容量的储能装置, 以保证其可 靠运行。 3 � 结语 本文研究了微电网的负荷优化分配问题,优化 目标是在满足系统运行约束条件下优化微电网中各 微电源的出力, 使系统总运行成本最小。本文首先 建立了微电网负荷优化分配问题的数学模型,并基 于粒子群优化算法对其进行了数值求解。通过算例 求解验证了这一方法的正确性, 为进一步研究微电 网的组网结构及微电源和储能装置容量的最优化配 置提供了有价值的参考。 附录见本刊网络版( http: / / aeps. sg epri. sg cc. com. cn/ aeps/ ch/ index . aspx )。 参 考 文 献 [ 1] 鲁宗相,王彩霞,闵勇,等.微电网研究综述.电力系统自动化, 2007, 31( 19) : 100�107. 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The lo ad distr ibution optimization in m icrog r id is giv en special at tention to make the to tal power generation co st minimum by optimizing the pow er gener ated by each m icro�sour ce w hile satisfy ing the const raints on system operation. A mathematica l model is developed fo r lo ad distr ibution optimization in a microg r id consist ing o f a pho tov olt aic system, a micro� turbine, and an ener gy storag e system. T he numerical so lution based on par ticle sw arm optim izat ion ( PSO ) is w orked out and an illustr ative sy stem is calculated w ith the alg or ithm proposed. This wo rk is suppor ted by National Natural Science Foundation of China ( No . 50807030) . Key words: m icrog r id; lo ad distr ibution optimization; partical swarm optimization ( PSO ) �49� � 学术研究� � 陈达威,等 � 微电网负荷优化分配