黃帥，龍燕，馮平，易斌，王虹淋

（后勤工程學(xué)院機(jī)械與電氣工程系，重慶 401331）

根據(jù)微電網(wǎng)的對(duì)象及所實(shí)現(xiàn)的功能不同，對(duì)于偏遠(yuǎn)的海島、農(nóng)村、邊防地區(qū)或者重要供電場(chǎng)所如軍用機(jī)場(chǎng)、軍事基地、大型煤礦等，可以考慮采用孤島運(yùn)行方式[1]。

孤島運(yùn)行的微電網(wǎng)根據(jù)負(fù)荷需求和供電區(qū)域環(huán)境，能通過不同的規(guī)劃方法滿足用戶的不同需求。隨著東澳島微電網(wǎng)工程的啟動(dòng)調(diào)試成功，微電網(wǎng)在可再生能源豐富的地區(qū)獨(dú)立運(yùn)行，并在保證一定的供電可靠性的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)電能的自給自足，為有效解決海島的供電難題提供了良好示范。而對(duì)于大型煤礦，某些軍事基地等場(chǎng)所，供電可靠性要求高，電力供應(yīng)的短時(shí)中斷可能帶來極大損失。通過合理的負(fù)荷分級(jí)和微電源配置，微電網(wǎng)能確保比傳統(tǒng)配電網(wǎng)更高的供電可靠性，從而減小停電損失。

與傳統(tǒng)的發(fā)電系統(tǒng)相比，微電源具有高能效、清潔環(huán)保、經(jīng)濟(jì)效益好、配置地點(diǎn)靈活等優(yōu)點(diǎn)。隨著微電源技術(shù)的發(fā)展，利用輕便高效的新型電源[2]為孤島運(yùn)行方式下的微電網(wǎng)提供持久穩(wěn)定的電能成為可能。通過對(duì)孤島運(yùn)行的微電網(wǎng)中微電源進(jìn)行合理的規(guī)劃，不僅可以在滿足微網(wǎng)負(fù)荷需求的情況下有效地降低投資成本和運(yùn)行成本，減少對(duì)環(huán)境的污染，還能在一定程度上改善電壓質(zhì)量，提高系統(tǒng)可靠性[3]。因此有必要對(duì)微電源的選址與定容問題進(jìn)行研究，以優(yōu)化分布式電源的位置和容量，實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)最優(yōu)化運(yùn)行。根據(jù)規(guī)劃對(duì)象的環(huán)境、規(guī)模及特點(diǎn)，微電源規(guī)劃的目標(biāo)和方法也不相同。

1 微電源孤島規(guī)劃的概念

電源規(guī)劃就是確定在規(guī)劃期內(nèi)系統(tǒng)應(yīng)在何時(shí)、何地，建何種類型、多大容量的發(fā)電廠，以最佳方式滿足電力負(fù)荷發(fā)展的需要[4]。針對(duì)能夠獨(dú)立運(yùn)行的微電網(wǎng)，微電源孤島規(guī)劃需要結(jié)合考慮規(guī)劃對(duì)象的規(guī)模、特點(diǎn)和周邊的資源環(huán)境，選取類型合適的微電源及儲(chǔ)能裝置進(jìn)行規(guī)劃。由于微電網(wǎng)在規(guī)模、構(gòu)架、特點(diǎn)、用途、要求上均與傳統(tǒng)電網(wǎng)不同，微電源的規(guī)劃與傳統(tǒng)發(fā)電系統(tǒng)的規(guī)劃也存在較大差別。文獻(xiàn)[5]初步研究了微電網(wǎng)規(guī)劃評(píng)價(jià)體系，除了可靠性和經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)，微電源規(guī)劃還引用了市場(chǎng)運(yùn)行指標(biāo)和環(huán)保指標(biāo)對(duì)規(guī)劃效果進(jìn)行考察。另外，由于不同供電區(qū)域的自然環(huán)境和不同微電源的技術(shù)指標(biāo)存在差異，不同類型的微電源規(guī)劃的評(píng)價(jià)指標(biāo)也有所區(qū)別。文獻(xiàn)[6]考慮到海島上太陽能、風(fēng)能資源豐富，且旅游開發(fā)對(duì)環(huán)境有較高要求等特點(diǎn)，規(guī)劃中更多地從可再生能源利用率最大化以及電源建設(shè)運(yùn)營成本最低等方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。文獻(xiàn)[7]探索了城區(qū)抗災(zāi)型規(guī)劃，重點(diǎn)研究不同場(chǎng)景下停電損失的特性及影響，并以停電損失費(fèi)用作為判斷規(guī)劃是否合理的重要依據(jù)。

2 微電源孤島規(guī)劃建模研究現(xiàn)狀

隨著微電網(wǎng)思想的提出，運(yùn)用微電源進(jìn)行孤島規(guī)劃的方法解決多樣化的用戶需求成為當(dāng)前的研究重點(diǎn)。根據(jù)用戶的期望，微電源孤島規(guī)劃的目標(biāo)可以大致分為最小化的網(wǎng)絡(luò)損耗，最低的經(jīng)濟(jì)費(fèi)用或費(fèi)效率，以及良好的綜合性目標(biāo)等。有些研究將環(huán)境成本，時(shí)序特性和電壓質(zhì)量等作為多目標(biāo)規(guī)劃模型的子目標(biāo)或重要的約束條件。

2.1 目標(biāo)為最小化網(wǎng)絡(luò)損耗的數(shù)學(xué)模型

文獻(xiàn)[8-9]通過對(duì)微電源進(jìn)行合理的選址定容實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)有功損耗的最小化，并在測(cè)試系統(tǒng)中得出微電源最佳接入位置。文獻(xiàn)[8]在目標(biāo)函數(shù)中加入了電壓越限、電流越限及有功越限的懲罰因子，文獻(xiàn)[9]將加入微電源和不加微電源2種情況的網(wǎng)絡(luò)損耗做了對(duì)比并推導(dǎo)出網(wǎng)絡(luò)損耗變化公式。

該類模型目標(biāo)單一，考慮約束較少，建模較簡單，通用性強(qiáng)。

2.2 目標(biāo)為良好經(jīng)濟(jì)性的數(shù)學(xué)模型

文獻(xiàn)[10-11]以包括網(wǎng)損在內(nèi)的經(jīng)濟(jì)性綜合指標(biāo)為優(yōu)化目標(biāo)。文獻(xiàn)[10]將投資費(fèi)用，發(fā)電成本，缺電成本，網(wǎng)損等因素納入同一目標(biāo)函數(shù)，并將綜合費(fèi)用與單費(fèi)用的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行比較，文獻(xiàn)[11]分析了線路的負(fù)載能力和電網(wǎng)潮流，據(jù)此建立了含網(wǎng)損和運(yùn)行費(fèi)用的多目標(biāo)模型。而文獻(xiàn)[6，12]以另外的經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)——費(fèi)效率（投入產(chǎn)出比）構(gòu)建了適應(yīng)度函數(shù)，并將其結(jié)果與費(fèi)效比期望值對(duì)比，判斷函數(shù)是否收斂。

該類模型根據(jù)研究對(duì)象的不同，考慮的經(jīng)濟(jì)因素和采用的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)也有所不同。

2.3 目標(biāo)為綜合指標(biāo)最優(yōu)的數(shù)學(xué)模型

較為全面的研究目標(biāo)則是計(jì)及各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境因素在內(nèi)，并以電壓質(zhì)量系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性、可靠性為約束的綜合目標(biāo)。文獻(xiàn)[13]以綜合經(jīng)濟(jì)成本最低為目標(biāo)，針對(duì)風(fēng)能、太陽能隨機(jī)性和波動(dòng)性的特點(diǎn)建立了節(jié)點(diǎn)電壓越限率的約束。文獻(xiàn)[3]先建立了某些微電源的投資、運(yùn)行和排放成本的數(shù)學(xué)模型，再據(jù)此建立了網(wǎng)損優(yōu)化模型和年發(fā)電成本模型。文獻(xiàn)[14]以等年值投資費(fèi)用最低為目標(biāo)，加入了蓄電池充放電約束，并研究了微電源的選擇，可靠性約束及環(huán)保成本對(duì)規(guī)劃結(jié)果的影響。文獻(xiàn)[15]以綜合總效益最大為目標(biāo)，在規(guī)劃中引入清潔能源發(fā)展機(jī)制，加入了碳排放約束，建立了較為合理的微電網(wǎng)低碳經(jīng)濟(jì)模型。建模后先用實(shí)數(shù)矩陣對(duì)方案編碼，以方便遺傳算法求解。另外，還有考慮其他因素的研究，如文獻(xiàn)[16]制定了“以電定熱”和“以熱定電”2種規(guī)劃模型，前者優(yōu)先滿足電力供應(yīng)，后者以滿足熱量需求為前提，并通過算例對(duì)2種方案進(jìn)行了比較。

同時(shí)計(jì)及經(jīng)濟(jì)因素和環(huán)境因素，并根據(jù)實(shí)際情況考慮能源隨機(jī)性，儲(chǔ)能充放電約束等其他因素的綜合模型是目前的研究重點(diǎn)。該類模型貼近實(shí)際應(yīng)用，考慮問題較為具體，但建模和求解難度較大。

2.4 重要的子目標(biāo)或約束模型

文獻(xiàn)[17-18]在規(guī)劃中計(jì)及環(huán)境成本，較好地體現(xiàn)了微電源在環(huán)保節(jié)能上的優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[17]制定了環(huán)境改善率指標(biāo)，并將該指標(biāo)作為子目標(biāo)實(shí)現(xiàn)，文獻(xiàn)[18]考慮了各種污染物的環(huán)境價(jià)值和罰款。文獻(xiàn)[19]將負(fù)荷和微電源的時(shí)序特性也納入微電源建模，完善了規(guī)劃模型。該研究采用蒙特卡洛模擬的隨機(jī)潮流法作為判斷解是否達(dá)到約束條件的方法，并通過遺傳算法對(duì)某算例求解，比較了考慮和不考慮時(shí)序特性方案的區(qū)別。文獻(xiàn)[17，20-25]將改善電壓質(zhì)量作為規(guī)劃目標(biāo)的一部分或重要約束。Joydeep Mitra[22-25]等人研究了微電源的選址定容，在約束條件中加入了較為完善的可靠性指標(biāo)約束。文獻(xiàn)[17]制訂了電壓改善指標(biāo)，作為多目標(biāo)之一，并在算例中用目標(biāo)逼近法得到合適解。文獻(xiàn)[20]將含投資成本，系統(tǒng)網(wǎng)損和電壓穩(wěn)定裕度的多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成單一目標(biāo)的模糊隸屬度函數(shù)，得出該綜合目標(biāo)的總體滿意度，并與各單目標(biāo)規(guī)劃的結(jié)果對(duì)比。

國外在微電源孤島規(guī)劃方面研究較早，在考慮經(jīng)濟(jì)性、可靠性和綜合效益等方面都進(jìn)行了深入研究，而我國在這方面的研究也取得了一定的進(jìn)展，研究目標(biāo)主要集中在最小的投資運(yùn)行成本上，同時(shí)考慮良好的環(huán)境效益，并以一定的可靠性作為約束。

3 微電源孤島規(guī)劃算法研究現(xiàn)狀

適用于微電源規(guī)劃的算法包括某些人工智能算法和數(shù)學(xué)規(guī)劃方法。文獻(xiàn)[11，14，17，26-27]利用遺傳算法，蟻群算法，細(xì)菌覓食算法等人工智能算法對(duì)微電源的位置和容量進(jìn)行了優(yōu)化，展現(xiàn)出對(duì)某些求解條件的適應(yīng)性。文獻(xiàn)[28]采用進(jìn)化規(guī)劃算法，通過與遺傳算法對(duì)比，證實(shí)該方法具有求解速度快、精度高的優(yōu)點(diǎn)。但該規(guī)劃模型規(guī)模較小，所用方法并不適用于大規(guī)模規(guī)劃。目前在微電源規(guī)劃研究中較為常用的算法是粒子群優(yōu)化算法。

粒子群優(yōu)化（PSO）算法本質(zhì)上是多代理并行算法，對(duì)復(fù)雜非線性問題尋優(yōu)能力強(qiáng)。此外，該算法還具有通用性、魯棒性、收斂性強(qiáng)且易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。目前常用的權(quán)重改進(jìn)粒子群算法是基于慣性權(quán)重可以平衡局部尋優(yōu)和全局尋優(yōu)能力，通過改進(jìn)慣性權(quán)重，使得粒子群算法的性能得以提高的改進(jìn)算法[29-32]。隨著PSO算法不斷改進(jìn)，它在電力系統(tǒng)各領(lǐng)域的優(yōu)化問題中得到廣泛應(yīng)用[33-39]。PSO算法的基本實(shí)現(xiàn)步驟如圖1[34]所示。

圖1 粒子群算法流程圖Fig.1 Particle swarm algorithm flow chart

由于在求解優(yōu)化問題上的有效性和通用性，粒子群算法及其改進(jìn)算法在微電源規(guī)劃中展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。文獻(xiàn)[8]引入懲罰因子將目標(biāo)規(guī)劃轉(zhuǎn)換為無約束求極值問題，再采用改進(jìn)的粒子群算法，提高了全局收斂能力。文獻(xiàn)[18]在靈敏度分析的基礎(chǔ)上采用原對(duì)偶內(nèi)點(diǎn)算法，在算例分析中驗(yàn)證了該方法在優(yōu)化電壓分布和增強(qiáng)系統(tǒng)穩(wěn)定性上的作用。文獻(xiàn)[9]采用模擬退火算法改進(jìn)傳統(tǒng)的粒子群算法，與單獨(dú)采用遺傳算法和模擬退火算法相比，網(wǎng)絡(luò)損耗是最優(yōu)的，但該算法沒有與未改進(jìn)的粒子群算法在算例上做對(duì)比。文獻(xiàn)[35]結(jié)合了禁忌差分算法的較強(qiáng)局部搜索能力、“爬山”能力、粒子群算法的并行處理性和對(duì)初始解要求不高的優(yōu)點(diǎn)，提出了兩者的混合算法。文獻(xiàn)[3]先通過潮流計(jì)算確定網(wǎng)損最小時(shí)微電源的位置，再以年費(fèi)用最低為目標(biāo)，運(yùn)用粒子群算法求解微電源容量與類型[40-41]。

目前的微電源孤島規(guī)劃算法以人工智能算法為主，只在規(guī)模較小的微電網(wǎng)中采用數(shù)學(xué)規(guī)劃方法。人工智能算法中，粒子群算法由于其對(duì)不同規(guī)劃模型適應(yīng)性好且適宜解決非線性優(yōu)化問題而廣泛應(yīng)用于微電源的孤島規(guī)劃中。隨著智能算法不斷改進(jìn)，各種規(guī)劃方法的求解速度普遍得到了提高。其中，粒子群算法與其他人工智能算法的混合應(yīng)用能在規(guī)劃過程中較好地彌補(bǔ)各自的缺陷，并發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，為求解復(fù)雜的微電源規(guī)劃問題開辟了新的思路。針對(duì)研究對(duì)象和前提條件的不同，如分布式電源的不確定性，規(guī)劃模型的約束，規(guī)劃中宜采取的算法也有區(qū)別。

4 研究展望

目前微電源孤島規(guī)劃的研究并不完善，還有很多待研究的問題鮮有涉及。在微電源孤島規(guī)劃中，以下幾個(gè)方面值得注意：

1）目前的微電源孤島規(guī)劃方法多以偏遠(yuǎn)海島為研究對(duì)象，其目標(biāo)也限于投資運(yùn)行成本最小、網(wǎng)損最小、環(huán)境污染最小等目標(biāo)，而鮮見以供電的連續(xù)性和電能質(zhì)量有特殊要求的重要場(chǎng)所為研究對(duì)象，以較高的可靠性為目標(biāo)的規(guī)劃。部分微電源利用可再生能源的優(yōu)勢(shì)毋庸置疑，但通過合理的選擇和規(guī)劃微電源，使一個(gè)孤立地區(qū)的供電連續(xù)性和可靠性上升到一個(gè)較高的層次同樣能帶來巨大的效益。

2）在微電源的類型選擇上，國內(nèi)研究針對(duì)環(huán)境惡化實(shí)際，多采用利用可再生能源的微電源，而較少有研究考慮將利用不可再生能源的微電源與利用可再生能源的微電源混合使用。在某些需要微電網(wǎng)的地區(qū)，能夠利用的可再生能源資源并不充足，需要補(bǔ)充利用不可再生能源的微電源提高系統(tǒng)中的供電容量。

3）微電網(wǎng)中既有易于控制的微電源，也包含如風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電等具有間歇性和不易控制的電源。不同的微電源對(duì)位置和容量的選擇有不同的要求，在進(jìn)行選址定容時(shí)，需要充分考慮這些約束條件[36-38]。同時(shí)，由于微電網(wǎng)本身具有的特點(diǎn)，如保證重要負(fù)荷的可持續(xù)供電、可孤島運(yùn)行等，在進(jìn)行微電源的選址定容時(shí)，同樣需要考慮在內(nèi)，根據(jù)微電網(wǎng)的特性確定最優(yōu)的微電源選址定容方案。

4）在規(guī)劃目標(biāo)相同，約束條件類似的情況下，對(duì)于同一供電區(qū)域，由于規(guī)劃的方法不同，該區(qū)域配置微電源的方案可能存在差異。如何評(píng)價(jià)這些方案，并從中選出最優(yōu)，成為一個(gè)迫切需要研究的問題[5]。目前的研究大多基于自己的研究情況而非研究對(duì)象本身選擇評(píng)價(jià)體系，并沒有歸納出針對(duì)某種對(duì)象的標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)方法，也沒有統(tǒng)一的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

5）混合的人工智能算法應(yīng)用于微電源規(guī)劃具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，但如何綜合不同算法，怎樣判斷該算法的適用范圍等問題難以解決。因此，目前的規(guī)劃中關(guān)于單一算法的改進(jìn)較多，而混合不同算法的嘗試較少。

5 結(jié)語

通過合理規(guī)劃微電源的位置、容量、類型，微電網(wǎng)能夠充分利用可再生資源，滿足暫時(shí)或永久孤立區(qū)域的負(fù)荷需求，并根據(jù)供電區(qū)域的多樣化需求，滿足經(jīng)濟(jì)性、可靠性、環(huán)境效益等方面的特殊要求。目前微電源孤島規(guī)劃的研究在我國雖然有一定的進(jìn)展，但還存在很多亟待解決的問題，如孤島規(guī)劃的評(píng)價(jià)指標(biāo)，減少微電源產(chǎn)生的諧波等。本文介紹了微電源孤島規(guī)劃的概念和研究現(xiàn)狀，概述了規(guī)劃中常用的算法，重點(diǎn)介紹了其中的粒子群算法，并分析了微電源孤島規(guī)劃中待解決的問題，為未來相關(guān)課題的研究奠定了基礎(chǔ)。

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