武家勝，王 清，潘曉明，沈衛(wèi)剛

(國網(wǎng)江蘇省電力有限公司蘇州供電分公司，江蘇 蘇州 215000)

能源是經(jīng)濟社會發(fā)展的動力源泉和基礎。2015年國家發(fā)改委、能源局在促進智能電網(wǎng)發(fā)展的指導意見中指出，加強能源互聯(lián)，促進多種能源優(yōu)化互補[1]。由于不同能源系統(tǒng)發(fā)展的差異，供能往往都是單獨規(guī)劃、單獨設計、獨立運行，彼此之間缺乏協(xié)調，造成了能源利用率低、不能整體優(yōu)化等問題。而綜合能源系統(tǒng)可以實現(xiàn)多能互補，一般涵蓋集成的供電、供暖、供冷等能源系統(tǒng)，以及相關的通信和信息基礎設施，具有巨大的前瞻性和市場價值[2]。

在城市中，綜合能源以光伏—微型燃氣輪機組合的微網(wǎng)形式存在，并取得了不錯的應用效果。這種綜合能源微網(wǎng)可以通過中央控制器對內部光伏和燃氣輪機進行實時調節(jié)，既可通過MPPT技術實現(xiàn)光伏發(fā)電的最大化利用，又可根據(jù)微網(wǎng)內冷、熱、電力負荷進行燃氣輪機的出力控制[3]。對于配電網(wǎng)而言，當大量綜合能源微網(wǎng)接入后，如何對各個微網(wǎng)的出力進行配置，使得配電網(wǎng)總體運行最為優(yōu)化，是一個值得研究的問題。文獻[4]研究了工業(yè)園區(qū)的綜合能源系統(tǒng)，建立了基于多能互補的廣義需求響應互動化模型，實現(xiàn)了冷、熱、電負荷的優(yōu)化配置。文獻[5]構建了綜合能源的智能園區(qū)負荷模型，提出了以電能共享為主要手段的新能源消納方案。文獻[6]研究了分布式電源的選址定容問題，并且對含協(xié)調儲能和柔性負荷的主動配電網(wǎng)進行了優(yōu)化分析。

考慮到未來電力市場的廣泛普及，電力公司可以根據(jù)負荷預測制定第二天的實時電價，作為削峰填谷的調節(jié)手段。綜合能源微網(wǎng)的中央控制器，可以根據(jù)電力公司發(fā)布的實時電價和各個時段微網(wǎng)運行成本，計算出各個時段微網(wǎng)的經(jīng)濟運行模式[7]。本文從配電網(wǎng)的角度出發(fā)，探討配電網(wǎng)中接入若干綜合能源微網(wǎng)后的優(yōu)化調度模式。在這種情況下，針對一天之中某一時刻的配電網(wǎng)中各個微網(wǎng)出力和負荷情況，如何實現(xiàn)配電網(wǎng)運行費用最小、區(qū)域污染氣體的總排放最小、用戶電壓指標最優(yōu)等多目標優(yōu)化，是配電網(wǎng)需要解決的問題。

1 綜合能源微網(wǎng)簡介

根據(jù)美國電力可靠性技術解決方案協(xié)會描述的構架，微網(wǎng)通過一個公共連接點(PCC)與配電網(wǎng)相連，PCC處設置一個變壓器，連接10 kV電壓等級(配電網(wǎng))和0.4 kV電壓等級(微網(wǎng))。微網(wǎng)內部擁有一個或多個母線，母線上帶有若干條饋線，母線和饋線上均可接入分布式電源和負荷。根據(jù)內部分布式電源連接方式和微網(wǎng)的控制策略，可將微網(wǎng)分為并聯(lián)結構微網(wǎng)和串聯(lián)結構微網(wǎng)兩類[8]，其典型拓撲如圖1所示。

綜合能源微網(wǎng)由光伏發(fā)電、冷熱電三聯(lián)供的燃氣輪機以及配電網(wǎng)對內部負荷進行供電。正常運行時，微網(wǎng)并入配電網(wǎng)運行，二者電能互為補充。當配電網(wǎng)發(fā)生故障時，公共連接點PCC1斷開，微網(wǎng)進入孤島運行模式。若出現(xiàn)極端故障情況，則可將公共連接點PCC2斷開，由能夠穩(wěn)定供電的三聯(lián)供系統(tǒng)保證一類負荷的用電。

2 優(yōu)化調度模型建立

在綜合能源微網(wǎng)中，光伏發(fā)電受自然光照制約，為不可控發(fā)電單元；微型燃氣輪機調節(jié)性能好，可以對短期光伏出力波動進行補償，且在輸出電功率的同時可以解決相應的冷熱負荷?？刂凭C合能源微網(wǎng)的出力，其實質是控制微網(wǎng)中微型燃氣輪機出力，故設有反送電能能力微網(wǎng)中的微型燃氣輪機有功出力為決策變量，計算時將微網(wǎng)作為PQ節(jié)點進行計算[9]。配電網(wǎng)多目標優(yōu)化調度模型如下。

2.1 目標函數(shù)

(1)從節(jié)能降耗的角度考慮，要求配電網(wǎng)運行費用最小。即滿足

minF1=CTG+∑CMG+CLoss

(1)

式中CTG——配電網(wǎng)從輸電網(wǎng)購電總成本，元；CMG——配電網(wǎng)從綜合能源微網(wǎng)購電總成本，元；CLoss——系統(tǒng)運行時的電能損耗費用，元。

(2)從環(huán)保低碳的角度考慮，要求系統(tǒng)污染氣體的總排放最小。即滿足：

minF2=CCO2(ETG_CO2+∑EMT_CO2)+CSO2(ETG_SO2+∑EMT_SO2)

(2)

這可使整個配電網(wǎng)的CO2與SO2總排放成本最低。

(3)從電能質量的角度來講，要求電壓指標最優(yōu)。定義電網(wǎng)電壓改善率指標為未接入綜合能源微網(wǎng)時的配電網(wǎng)電壓指標與接入綜合能源微網(wǎng)后的配電網(wǎng)電壓指標的比值。設配電網(wǎng)中第i個節(jié)點的電壓幅值為Ui，節(jié)點的有功負荷為PLi，節(jié)點的權重因子為ki。

定義系統(tǒng)的電壓指標μ[10]為

(3)

式中N——配電網(wǎng)節(jié)點數(shù)，取33。

ki應滿足

(4)

目標函數(shù)：

(5)

式中μwoi和μwi——未接入分布式電源時和接入分布式電源后系統(tǒng)的電壓指標。

2.2 約束條件

(1)系統(tǒng)潮流約束和功率平衡。模型需要通過潮流計算得到各目標函數(shù)值，系統(tǒng)功率應滿足實時平衡。

(2)機組出力約束，即微型燃氣輪機出力上下限：

(6)

式中Pi——第i個綜合能源微網(wǎng)中微型燃氣輪機輸出的有功功率， kW；Pimin和Pimax——微型燃氣輪機有功出力的下限和上限。

該模型中取微網(wǎng)出力為0時對應的微型燃氣輪機出力為Pimin，取微網(wǎng)出力最大時對應的微型燃氣輪機出力為Pimax。

(3)支路功率約束：

(7)

式中Pli——第i條線路輸送的功率，kW；Plimin和Plimax——支路功率的下限和上限。

(4)節(jié)點電壓約束：

(8)

式中Ui——第i個節(jié)點的電壓幅值，kV；Uimin和Uimax——電壓幅值的下限和上限。

3 基于評價函數(shù)的交互式多目標決策方法

對于多目標規(guī)劃問題，一種方法是將其轉化為單目標問題，然后利用傳統(tǒng)的單目標規(guī)劃算法求解。轉化為單目標規(guī)劃的方法由權重系數(shù)法、基于模糊理論的隸屬函數(shù)法[11]等。但權重系數(shù)法在權重選擇上具有隨意性，而隸屬函數(shù)構造在合理性上有所欠缺。由于各個目標之間存在沖突，多目標決策問題的最優(yōu)解往往不存在，本文采用交互式多目標決策方法，在眾多非劣解中選擇一個滿意解。在權重系數(shù)選擇的問題上，采取評價函數(shù)的計算結果來確定其值。

多目標決策問題的基本模型：

(9)

式中x——決策變量；X——其定義域；f(x)——目標函數(shù)；n——目標函數(shù)的個數(shù)。

3.1 單目標滿意度函數(shù)

對于多目標問題，不同目標函數(shù)值的量綱也不相同。為了方便計算，需將各個目標函數(shù)進行歸一化處理。設maxfi(x)、minfi(x)分別為目標函數(shù)fi(x)在整個定義域X上能夠取到的最大值和最小值，記

(10)

定義ρ(fi(x))為單個目標的滿意度函數(shù)，則maxρ(fi(x))=1，minρ(fi(x))=0。這樣一來，多目標決策問題就轉化為

(11)

ρ(x)={ρ(f1(x)),ρ(f2(x)),…,ρ(fn(x))}

(12)

多目標決策問題轉化為關于滿意度函數(shù)單目標決策問題。

3.2 總體協(xié)調度評價函數(shù)

對于多目標優(yōu)化問題，理想情況是每個單目標的滿意度均達到理想值。然而各個目標函數(shù)是矛盾的，其滿意度函數(shù)的最優(yōu)值也是不可能同時達到的。

因此需要構建一個能夠協(xié)調各個目標值的總體評價函數(shù)。記ρ*(x)為各目標滿意度的最理想值，其中

ρ*(x)={ρ*(f1(x)),ρ*(f2(x)),…,ρ*(fn(x))}

(13)

在某種意義下，可以在整個解空間里找到一個決策向量x*，使其對應的綜合目標函數(shù)值ρ(x*)距離理想值ρ*(x)最近。由此可以確定總體協(xié)調度評價函數(shù)為

(14)

此時d(x)滿足：

(15)

3.3 基于評價函數(shù)的交互式多目標決策模型

對于含分布式電源的優(yōu)化調度模型，需要首先對各個單目標求取其最理想值，進而計算單個目標的滿意度函數(shù)，最終在整個解空間中尋找距離滿意解最近距離的偏好解，便可得到優(yōu)化調度最終確定值。其求解步驟如下。

(2)計算各單目標函數(shù)的滿意度函數(shù)值。各單目標滿意度函數(shù)計算公式為

(16)

不難得出，各單目標滿意度函數(shù)的最優(yōu)值ρ1*=0，ρ2*=0，ρ3*=0。

(3)將多目標決策問題轉化為以關于評價函數(shù)的單目標優(yōu)化問題。

(17)

(4)運用粒子群算法進行求解計算，確定最終結果。根據(jù)微網(wǎng)的出力情況，確定整個配電網(wǎng)的最佳運行狀態(tài)。

4 算例分析

本文在IEEE-33節(jié)點系統(tǒng)的基礎上構建了一個含若干個綜合能源微網(wǎng)的配電網(wǎng)模型。設12、14、15、17、18、25、30、31和32節(jié)點為綜合能源微網(wǎng)。

所接入的9個微網(wǎng)中光伏和微型燃氣輪機裝機容量如表1所示。

表1 各微網(wǎng)光伏和微型燃氣輪機裝機情況

IEEE33節(jié)點系統(tǒng)接線拓撲及微網(wǎng)接入點如圖2所示。

取一天之中某一時刻各微網(wǎng)出力情況進行計算，此時各微網(wǎng)運行狀態(tài)如表2所示。表示此時刻微網(wǎng)中光伏發(fā)電狀態(tài)、微型燃氣輪機發(fā)電狀態(tài)以及微網(wǎng)能向配電網(wǎng)反送的最大功率。

(1)目標函數(shù)1中，對于有余力向配電網(wǎng)反送電能的微網(wǎng)，其送電價格為對應時刻的電價。設配電網(wǎng)從輸電網(wǎng)購電的成本為0.1元/kWh，該時刻從配電網(wǎng)購電電價為0.36元/kWh。

表2 各微網(wǎng)最大出力運行狀態(tài)

(2)目標函數(shù)2中，首先計算出微網(wǎng)無反送功率時整個配電網(wǎng)負荷對應發(fā)電單元的排放成本。在此基礎上計算微網(wǎng)出力之后對應的整個配電網(wǎng)排放成本，即傳統(tǒng)發(fā)電廠和微網(wǎng)中微型燃氣輪機排放指標。

(3)目標函數(shù)3中，需要計算微網(wǎng)出力前后配電網(wǎng)的電壓指標。本文只考慮微網(wǎng)并網(wǎng)條件下的運行狀態(tài)和此時微網(wǎng)內部各分布式電源的出力狀態(tài)。根據(jù)式(3)計算出微網(wǎng)出力前后的配電網(wǎng)電壓指標。

根據(jù)這三條分析，計算出各單目標函數(shù)的最大值和最小值，如表3所示。

表3 配電網(wǎng)各目標函數(shù)的最大值和最小值

當配電網(wǎng)只追求運行成本最少，不考慮低碳環(huán)保和電壓質量時，得到的優(yōu)化結果如表4所示。此時各單目標滿意度分別為ρ1=0，ρ2=1，ρ3=1。

表4 運行成本最小時優(yōu)化結果

當配電網(wǎng)只追求排放成本最少，不考慮運行成本和電壓質量時，得到的優(yōu)化結果如表5所示。此時各單目標滿意度分別為ρ1=1，ρ2=0，ρ3=0。

表5 排放成本最小時優(yōu)化結果

當配電網(wǎng)只追求電壓質量最好，不考慮運行成本和低碳環(huán)保時，得到的優(yōu)化結果如表6所示。此時各單目標滿意度分別為ρ1=1，ρ2=0，ρ3=0。

表6 電壓指標比最小時優(yōu)化結果

根據(jù)基于評價函數(shù)的交互式多目標決策模型，整個解空間中的最理想解，其評價函數(shù)值應距離ρ*(x)={0,0,0}最近。運用粒子群算法，設定200個粒子迭代200次計算得到配電網(wǎng)最優(yōu)狀態(tài)下，各微網(wǎng)出力結果。如表7所示。

表7 配電網(wǎng)優(yōu)化調度下各微網(wǎng)的理想出力值

此時對應的三個目標函數(shù)的滿意度函數(shù)值均與理想值最近。此時各單目標滿意度分別為ρ1=0.555 5，ρ2=0.365 2，ρ3=0.302 5，配電網(wǎng)運行成本、排放成本和電壓質量指標如表8所示。

表8 最優(yōu)結果下的配電網(wǎng)各運行指標

計算結果表明，該模型可以在整個解空間中找到距離三個單目標最優(yōu)解最近的滿意解。此時12、30、31和32號節(jié)點微網(wǎng)均達到最大出力，而25號節(jié)點微網(wǎng)出力有所降低。這時，需要再由微網(wǎng)層對內部電源出力進行控制。將微型燃氣輪機出力由最大出力(477.24 kW)降低至對應值(129.53 kW)即可。這樣便可得到整個配電網(wǎng)，包括微網(wǎng)及其內部電源在內的所有元件在這一時刻的運行狀態(tài)。證明了本文的含分布式電源的優(yōu)化調度模型合理，可以實現(xiàn)對各個電源的合理利用，實現(xiàn)經(jīng)濟、低碳和電壓指標的最優(yōu)。配電網(wǎng)中各微網(wǎng)最終運行狀態(tài)如表9所示。

表9 配電網(wǎng)最終運行狀態(tài) kW

5 結語

本文建立了基于綜合能源微網(wǎng)的配電網(wǎng)的多目標優(yōu)化調度模型，確定了運行成本最低、排放最少、電壓最優(yōu)的最終方案。通過對各個目標函數(shù)最優(yōu)值計算，得到不同決策變量下對應的滿意度函數(shù)，在解空間中尋找到各滿意值歐氏距離最近的點，則為非劣解中的最滿意解。進而在確立微網(wǎng)最終出力的基礎上，微網(wǎng)層面再協(xié)調其內部各分布式電源的出力，最終確定整個配電網(wǎng)的最優(yōu)化運行形態(tài)，對實際電網(wǎng)調度有一定的參考意義。