孫磊超，龍 燕

(陸軍勤務(wù)學(xué)院， 重慶 401331)

世界上多個發(fā)達(dá)國家都在大力推進(jìn)微電網(wǎng)的研究和建設(shè)。為滿足營區(qū)供電的可靠性和穩(wěn)定性要求，充分利用營區(qū)自然資源條件，采用分布式發(fā)電技術(shù)(distributed generation，DG)為理想選擇。DG 包括風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電，重要區(qū)域的燃料電池發(fā)電、燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電等供電形式。這種發(fā)電方式具有優(yōu)化配電網(wǎng)潮流，降低用戶費(fèi)用，提高供電可靠性，降低污染，降低對地方電網(wǎng)依賴等優(yōu)勢，同時便于安裝且配置靈活，有利于解決偏遠(yuǎn)營區(qū)的供電難題。相較于 DG 發(fā)電，微電網(wǎng)供電具有系統(tǒng)慣性大、電能質(zhì)量好、有效消除各 DG不足、方便并入外部電網(wǎng)等優(yōu)勢。對于偏遠(yuǎn)營區(qū)供電而言，微電網(wǎng)供電模式相較于傳統(tǒng)的地方配電網(wǎng)供電優(yōu)勢明顯，具有較高的資源利用率、良好的經(jīng)濟(jì)效益、對環(huán)境友好、供電可靠性高、利用多種資源發(fā)電[1]。

1 改進(jìn)粒子群算法應(yīng)用于微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行

隨著算法的不斷完善和改進(jìn)，粒子群算法在微電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化問題上應(yīng)用廣泛。PSO 算法求解多目標(biāo)微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行問題的基本步驟[2]如圖1所示。

圖1 粒子群算法流程

改進(jìn)的 PSO 算法在求解微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行問題上應(yīng)用較多，包括下述方面：

1) DG優(yōu)化配置

DG配置問題是解決各DG所處的位置、容量，滿足網(wǎng)絡(luò)損耗要求或電壓、電流值約束等。文獻(xiàn)[3]對DG投入、切除的變量進(jìn)行適當(dāng)松弛并轉(zhuǎn)換為實數(shù)進(jìn)行操作，使原先的混合整數(shù)規(guī)劃變?yōu)榉钦麛?shù)規(guī)劃，以方便粒子群算法求解。文獻(xiàn)[4]中運(yùn)用懲罰因子使優(yōu)化配置問題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)無約束問題，方便了粒子群算法的求解。文獻(xiàn)[5]將配置問題分解為求解DG位置和容量兩個子問題，第一步通過微電網(wǎng)潮流計算得到微電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)損耗最小情況下DG位置，第二步是以經(jīng)濟(jì)效益最高為目標(biāo)，以第一步求得的位置信息為基礎(chǔ)，采用粒子群算法求解DG的容量分布。文獻(xiàn)[6]使用模擬退火算法改進(jìn)原始粒子群算法，混合算法經(jīng)算例驗證在各項指標(biāo)上優(yōu)于模擬退火法，但該算法并未與粒子群算法對比。

2) DG功率優(yōu)化

在微電網(wǎng)運(yùn)行過程中，對不同類型、容量的DG，控制其各個時刻輸出功率大小，從而使微電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益最高或環(huán)保效益最好。文獻(xiàn)[7]用PSO算法實現(xiàn)了簡單微電網(wǎng)系統(tǒng)的功率優(yōu)化。文獻(xiàn)[8]在PSO算法選擇較優(yōu)粒子過程中采用動態(tài)臨域策略篩選，應(yīng)用了排序的思想。文獻(xiàn)[9]加入了DG發(fā)電特性曲線約束。文獻(xiàn)[10]針對粒子群算法在解決某系復(fù)雜問題時陷入局部收斂，采用混沌序列重新優(yōu)化粒子，便于粒子跳出局部收斂。

2 微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)

1) 光伏發(fā)電

在溫度、負(fù)載和日照強(qiáng)度相同的情況下，輸出功率在特定電壓下最大，該狀態(tài)點稱為最大功率點，而始終按該狀態(tài)進(jìn)行功率輸出的光伏發(fā)電策略為最大功率跟蹤。本文中光伏發(fā)電均按照最大功率跟蹤策略執(zhí)行。

式中：G(t)為t時刻的實際日照強(qiáng)度(W/m2)；Tair(t)為t時刻實際空氣溫度(℃)；T(t)為t時刻光伏組件實際表面溫度(℃)；VW為當(dāng)時的風(fēng)速(m/s)，該時刻對應(yīng)的輸出功率為PPV(t)。其中，Tmax和Tmin分別對應(yīng)該段時間內(nèi)的最高溫度值和最低溫度值，tp指當(dāng)天平均時刻溫度，GSTC,PSTC,TSTC是指標(biāo)準(zhǔn)測試環(huán)境(1 000 W/m225 ℃)下該光伏組件對應(yīng)的光照強(qiáng)度、輸出功率和溫度。其中，溫度系數(shù)k取-0.45。

2) 風(fēng)力發(fā)電

在計算風(fēng)力發(fā)電裝置輸出功率隨風(fēng)速大小變化時，根據(jù)裝置所建模型的不同計算輸出結(jié)果也有差異。這里采用較為通用的二次出力模型：

vci為切入風(fēng)速(m/s);vr為額定風(fēng)速(m/s);vco為切出風(fēng)速(m/s)；PWT為風(fēng)力發(fā)電裝置的輸出功率(kW)。對特定的某臺風(fēng)力發(fā)電機(jī)而言，功率特性參數(shù)a，b，c和額定輸出功率PWTr都是定量。

3) 微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電

微型燃?xì)廨啓C(jī)的發(fā)電效率受輸出功率影響較大，隨著輸出功率的增加，微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電效率得到提升。以該種燃?xì)廨啓C(jī)進(jìn)行建模計算，其發(fā)電效率計算公式為：

式中：PMT為微型燃?xì)廨啓C(jī)輸出功率(kW)； 計算得到發(fā)電效率為ηMT。燃料成本計算公式為：

式中：cfuel為當(dāng)前的天然氣價格(元/m3)，取值2.05； LHV為天然氣低熱熱值(kWh/m3)，通常取 9.7 kWh/m3；CMT為t時間內(nèi)的燃料成本(元)。

4) 燃料電池

其發(fā)電效率與輸出功率關(guān)系可表達(dá)為：

ηFC=-0.002 3PFC+0.673 5

燃料電池成本計算公式為：

式中:CFC指時間t內(nèi)燃料電池所用的燃料成本(元);ηFC為其發(fā)電效率;PFC為當(dāng)前的輸出功率，采用天然氣發(fā)電時，LHV值仍取 9.7。

5) 柴油發(fā)電機(jī)組

柴油發(fā)電機(jī)燃料消耗成本與其有功功率輸出關(guān)系為：

其中：CDE為單位時間輸出功率為PDE時所需燃料的費(fèi)用(元)，a，b，c為柴油發(fā)電機(jī)費(fèi)用特性參數(shù)，對某臺特定柴油發(fā)電機(jī)組而言是定值。

3 孤島微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型

微電網(wǎng)因各種原因進(jìn)入孤島運(yùn)行狀態(tài)時，與外部電網(wǎng)的能量傳輸處于中斷狀態(tài)，不再考慮向外部電網(wǎng)購售電的問題及相關(guān)約束。由于微電網(wǎng)內(nèi)部所有負(fù)荷供電均由內(nèi)部各DG承擔(dān)，對各種類型DG的出力優(yōu)化將更注重其經(jīng)濟(jì)效益。孤島微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行仍以綜合經(jīng)濟(jì)效益為目標(biāo)，包括燃料費(fèi)用、維護(hù)運(yùn)行費(fèi)用、治污費(fèi)用及設(shè)備折舊費(fèi)用。

微電網(wǎng)進(jìn)入孤島運(yùn)行時，不用考慮其與外部電網(wǎng)聯(lián)系，不存在向外部電網(wǎng)購售電的問題，其優(yōu)化模型約束如下：

1) 功率平衡約束

該式為微電網(wǎng)孤島運(yùn)行時內(nèi)部功率平衡方程，只需要微電網(wǎng)內(nèi)部各種類型DG、儲能裝置的輸出功率與負(fù)荷需求相等即可，不考慮與外部電網(wǎng)的聯(lián)系。

2) 各DG輸出功率約束

Pimin≤Pi≤Pimax

RidΔt≤Pi,t-Pi,t-1≤RiuΔt

式中：Pi,t,Pi,t-1分別表示t時刻和t-1時刻類型為i的DG的輸出功率，兩個時刻相距時長Δt(h)；Rid,Riu分別為類型為i的DG的負(fù)向爬坡速率和正向爬坡速率(KW/h)。

3) 蓄電池儲能約束

0≤PDOD,t≤PDODmax,t

0≤PDOC,t≤PDOCmax,t

式中，PDOD,t,PDOC,t分別為時段的放電功率和充電功率(kW)，且均不能超過它們各自的上限功率tPDODmax,t,PDOCmax,t。

4 基于改進(jìn)粒子群算法的孤島運(yùn)行優(yōu)化

DG類型及容量有風(fēng)力發(fā)電機(jī)WT(額定功率300 kW)、光伏發(fā)電裝置PV(額定功率200 kW)、微型燃?xì)廨啓C(jī)組MT(額定功率300 kW)、燃料電池FC(額定功率200 kW)、柴油發(fā)電機(jī)組(額定功率500 kW)及蓄電池儲能裝置(額定功率200 kW)。對于營區(qū)微電網(wǎng)供電，除了需要考慮微電網(wǎng)中不同DG的技術(shù)性能外，還需要考慮本地自然資源條件、負(fù)荷大小、分時電價等因素。其中，F(xiàn)C利用天然氣作為燃料發(fā)電，DE則利用柴油發(fā)電，天然氣價格和柴油價格見表1，各種污染物治污費(fèi)用如表2所示，各DG的投資、維護(hù)運(yùn)行成本等情況如表3所示。

表1 本地能源價格

表2 治污費(fèi)用

表3 各DG參數(shù)

以夏、冬兩季的營區(qū)負(fù)荷變化、風(fēng)速、日照強(qiáng)度及溫度為基礎(chǔ)進(jìn)行營區(qū)微電網(wǎng)優(yōu)化。夏、冬季典型日營區(qū)負(fù)荷變化情況如圖2所示，夏、冬季典型日營區(qū)風(fēng)速、日照強(qiáng)度、溫度變化情況如圖3～圖5，蓄電池的充放電情況如圖6所示。

圖2 夏、冬季典型日負(fù)荷曲線

圖3 夏、冬季典型日風(fēng)速曲線

圖4 夏、冬季典型日日照強(qiáng)度曲線

圖5 夏、冬季典型日溫度曲線

圖6 蓄電池充放電曲線

根據(jù)夏季、冬季典型日的風(fēng)速、日照強(qiáng)度和溫度數(shù)據(jù)，由風(fēng)力發(fā)電機(jī)和光伏發(fā)電的輸出功率計算方法，得到夏季、冬季典型日風(fēng)力發(fā)電機(jī)和光伏發(fā)電不同時刻的輸出功率，風(fēng)力發(fā)電輸出功率如圖7所示，光伏發(fā)電輸出功率如圖8所示。

圖7 夏、冬季典型日風(fēng)力發(fā)電功率

圖8 夏、冬季典型日光伏發(fā)電功率

利用上述數(shù)據(jù)，根據(jù)各種類型DG的輸出功率和發(fā)電成本模型和建立的微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型，采用改進(jìn)粒子群算法求解，得到并網(wǎng)和孤島運(yùn)行狀態(tài)下夏季、冬季典型日微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行結(jié)果。

微電網(wǎng)進(jìn)入孤島運(yùn)行狀態(tài)時，不需考慮與外部電網(wǎng)的能量交換及相應(yīng)的購售電計劃，但由于營區(qū)負(fù)荷較大時PV，WT，MT，F(xiàn)C的輸出功率總和不能滿足負(fù)荷需求，故需考慮在負(fù)荷高峰時段利用發(fā)電成本較高的DE發(fā)電補(bǔ)充功率缺額。另外，孤島運(yùn)行時由于電能供應(yīng)均源于各種DG，需要更加全面的衡量各DG的運(yùn)行成本，故在孤島運(yùn)行狀態(tài)下的營區(qū)微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行目標(biāo)函數(shù)中考慮了各DG的設(shè)備折舊費(fèi)用。

1) 夏季典型日

在不考慮與外部電網(wǎng)能量交換的情況下，根據(jù)夏季營區(qū)的負(fù)荷變化、風(fēng)速曲線、日照強(qiáng)度曲線和溫度曲線，利用改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行求解得到營區(qū)微電網(wǎng)孤島運(yùn)行時的優(yōu)化結(jié)果，如圖9所示。

圖9 孤島微電網(wǎng)夏季典型日各DG發(fā)電功率

2) 冬季典型日

在不考慮與外部電網(wǎng)能量交換的情況下，基于冬季營區(qū)的負(fù)荷變化、風(fēng)速曲線、日照強(qiáng)度曲線和溫度曲線等數(shù)據(jù)資料，采用改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行求解得到營區(qū)微電網(wǎng)孤島運(yùn)行時的優(yōu)化結(jié)果，如圖10所示。

圖10 孤島微電網(wǎng)冬季典型日各DG發(fā)電功率

5 結(jié)論

分析了不同 DG 的原理和特點，基于各種類型 DG 的發(fā)電特性和技術(shù)參數(shù)建立了各自的功率輸出模型、發(fā)電成本模型和孤島條件下的微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型。最后依據(jù)實際算例，以搭建的微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型為基礎(chǔ)，利用改進(jìn)粒子群算法求解得到孤島狀態(tài)下營區(qū)微電網(wǎng)在夏季、冬季的最優(yōu)運(yùn)行結(jié)果。