（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司韶關(guān)供電局，韶關(guān) 512026）

0 引言

隨著可再生能源發(fā)電技術(shù)的快速發(fā)展，光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電等分布式發(fā)電系統(tǒng)得到了快速發(fā)展。由于可再生能源出力具有波動(dòng)性、間歇性等特點(diǎn)，其規(guī)?；⒕W(wǎng)將對(duì)配電網(wǎng)帶來(lái)不利影響[1,2]。微電網(wǎng)作為一種有效的能源組織利用手段，可將分布式發(fā)電系統(tǒng)、負(fù)荷組合為一個(gè)小型用電系統(tǒng)，微電網(wǎng)通過(guò)對(duì)系統(tǒng)內(nèi)分布式電源和負(fù)荷的有效控制，可有效減少分布式電源出力波動(dòng)對(duì)配電網(wǎng)的影響。由于不同類型分布式電源具有不同的輸出特性，為實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)、可靠運(yùn)行，需要對(duì)微電網(wǎng)中不同分布式電源的容量進(jìn)行優(yōu)化配置[3,4]，以較好實(shí)現(xiàn)不同分布式電源間的協(xié)調(diào)優(yōu)化與互補(bǔ)發(fā)電。對(duì)于微電網(wǎng)中分布式電源容量的優(yōu)化配置方法，國(guó)內(nèi)外已有較多學(xué)者進(jìn)行了相應(yīng)研究[5～8]，主要包括離網(wǎng)型微電網(wǎng)優(yōu)化配置方法[5,6]和并網(wǎng)型微電網(wǎng)優(yōu)化配置方法[7,8]的研究。微電網(wǎng)容量?jī)?yōu)化配置求解為數(shù)學(xué)優(yōu)化問(wèn)題，常用的數(shù)學(xué)優(yōu)化求解方法主要有數(shù)學(xué)規(guī)劃方法和智能優(yōu)化算法。目前微電網(wǎng)容量?jī)?yōu)化配置問(wèn)題大多采用智能優(yōu)化算法[9,10]進(jìn)行求解，粒子群算法作為一種搜索能力強(qiáng)、易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化算法，在優(yōu)化問(wèn)題求解中得到了廣泛應(yīng)用，但由于粒子群優(yōu)化算法容易收斂到局部最優(yōu)值，需要進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，以提升其全局尋優(yōu)能力。為此，提出一種考慮儲(chǔ)能分時(shí)自動(dòng)控制策略的微電網(wǎng)容量?jī)?yōu)化配置方法，并采用改進(jìn)粒子群算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化求解。

1 微電網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型及控制策略

微電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示，主要包括風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)、光伏發(fā)電系統(tǒng)、儲(chǔ)能系統(tǒng)、水力發(fā)電系統(tǒng)和負(fù)載等設(shè)備，所有設(shè)備直接接入交流母線，然后通過(guò)PCC點(diǎn)接入配電網(wǎng)。微電網(wǎng)系統(tǒng)中，風(fēng)、光、水等發(fā)電系統(tǒng)作為能量源向負(fù)荷供電，儲(chǔ)能系統(tǒng)作為受控電源，通過(guò)接受調(diào)度指令實(shí)現(xiàn)對(duì)微電網(wǎng)能量的調(diào)節(jié)。當(dāng)系統(tǒng)發(fā)電功率大于負(fù)荷用電需求時(shí)，多余功率可通過(guò)儲(chǔ)能進(jìn)行吸收或向電網(wǎng)售電；當(dāng)系統(tǒng)發(fā)電功率小于負(fù)荷用電需求時(shí)，不足功率由儲(chǔ)能放電補(bǔ)充或通過(guò)向電網(wǎng)購(gòu)電進(jìn)行補(bǔ)充。通過(guò)對(duì)多種電源與儲(chǔ)能的協(xié)調(diào)控制，可實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)能量的優(yōu)化管理。

圖1 微電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

1.1 微電網(wǎng)系統(tǒng)模型

1.1.1 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)模型

風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)輸出功率主要與風(fēng)速相關(guān)，風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)輸出功率PWG與風(fēng)速v關(guān)系可表示如下：

式中：PWN為風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的額定功率，vci為切入風(fēng)速，vco為切出風(fēng)速，vrate為額定風(fēng)速。

1.1.2 光伏發(fā)電系統(tǒng)模型

光伏發(fā)電系統(tǒng)是將光資源轉(zhuǎn)換為電能的發(fā)電單元，忽略溫度的影響，光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率與光照強(qiáng)度成正比，光伏輸出功率PPV可表示如下

式中，PPVN為光伏發(fā)電系統(tǒng)的額定功率；Gs表示標(biāo)準(zhǔn)狀況下的光照強(qiáng)度，G表示實(shí)際光照強(qiáng)度。

1.1.3 水力發(fā)電系統(tǒng)模型

水力發(fā)電主要分為徑流式小水電和可調(diào)節(jié)式小水電，徑流式小水電無(wú)調(diào)節(jié)能力，其輸出功率PH主要由電站水頭和水流量決定，其出力公式可表示為：

式中：A表示出力系數(shù)；Q表示應(yīng)用流量；H表示凈水頭。

1.1.4 儲(chǔ)能系統(tǒng)模型

微電網(wǎng)系統(tǒng)中，儲(chǔ)能系統(tǒng)作為受控電源，接受控制系統(tǒng)調(diào)度指令，控制自身充放電實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)能量的平衡與優(yōu)化，在儲(chǔ)能充放電過(guò)程中，儲(chǔ)能電池的剩余電量會(huì)隨著充放電功率的變化而改變，其剩余電量變化過(guò)程可表示為：

式中，Ebat（t）和Ebat（t+1）分別表示t時(shí)刻和t+1時(shí)刻儲(chǔ)能電池剩余能量；Pbat（t）表示t時(shí)刻電池功率，充電為負(fù)值，放電為正值；ηc和ηd分別為儲(chǔ)能電池的充電效率和放電效率；Δt為時(shí)間間隔，單位是h。

1.2 儲(chǔ)能分時(shí)自動(dòng)控制策略

為協(xié)調(diào)各時(shí)段微電網(wǎng)內(nèi)各電源的出力，需要選擇合適的運(yùn)行控制策略對(duì)微電網(wǎng)內(nèi)受控電源進(jìn)行合理控制，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。在風(fēng)光水儲(chǔ)微電網(wǎng)系統(tǒng)中，考慮可再生能源出力的波動(dòng)性和不確定性，需要對(duì)儲(chǔ)能等受控電源進(jìn)行調(diào)度；同時(shí)，考慮小水電的季節(jié)特性，針對(duì)豐水期、枯水期可采用不同儲(chǔ)能控制策略。系統(tǒng)控制策略總體原則為優(yōu)先使用風(fēng)、光、徑流式小水電等電源，不足部分或剩余部分采用儲(chǔ)能等可控電源或電網(wǎng)進(jìn)行補(bǔ)充或吸收，微電網(wǎng)凈負(fù)荷ΔP（t）可用下式表示：

式中：PLoad（t）、PWT（t）、PPV（t）、PHydro（t）分別表示t時(shí)刻負(fù)荷功率、風(fēng)電功率、光伏功率和水電功率。

在豐水期，負(fù)荷的峰時(shí)段內(nèi)，當(dāng)ΔP（t）<0時(shí)，新能源出力大于負(fù)荷功率，由于峰時(shí)段電價(jià)較高，可以將多余的功率向電網(wǎng)售出，提高系統(tǒng)受益。當(dāng)ΔP（t）>0時(shí)，則負(fù)荷功率大于新能源出力，負(fù)荷存在功率缺額，此時(shí)若受控電源可補(bǔ)充功率缺額，則調(diào)度其輸出功率進(jìn)行補(bǔ)充；若受控電源不能完全滿足功率缺額，則通過(guò)受控電源和電網(wǎng)共同承擔(dān)不足功率。在平時(shí)段和谷時(shí)段，當(dāng)ΔP（t）<0時(shí)，因平、谷時(shí)段電價(jià)較低，多余的功率先對(duì)受控電源進(jìn)行補(bǔ)充，為峰時(shí)段預(yù)留調(diào)節(jié)容量，減少峰時(shí)段的購(gòu)電成本。當(dāng)ΔP（t）>0時(shí)，優(yōu)先向電網(wǎng)購(gòu)電，若受控電源需充電，則進(jìn)行充電。

在枯水期，需要保證正常用水需求，盡量減少相電網(wǎng)售電，在負(fù)荷峰時(shí)段內(nèi)，當(dāng)ΔP（t）<0時(shí)，先采用儲(chǔ)能吸收多余能量，若還有剩余能量再向電網(wǎng)售電；其他時(shí)段內(nèi)采用與豐水期相同策略。

2 優(yōu)化配置模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

所提風(fēng)光水儲(chǔ)微電網(wǎng)優(yōu)化配置目標(biāo)函數(shù)為考慮微電網(wǎng)自平衡率、冗余率約束和系統(tǒng)運(yùn)行約束條件下的系統(tǒng)綜合運(yùn)行費(fèi)用ftotal最小。目標(biāo)函數(shù)可表示如下：

式中，微電網(wǎng)綜合費(fèi)用由初始投資成本Cinv、系統(tǒng)運(yùn)維成本Com、購(gòu)售電成本Cbs等組成，可表示如下：

2.1.1 初始投資成本與運(yùn)維成本

風(fēng)光水儲(chǔ)微電網(wǎng)初始設(shè)備投資和運(yùn)維成本主要包括各分布式電源和儲(chǔ)能設(shè)備的初始投資費(fèi)用和運(yùn)維費(fèi)用，可表示如下：

式中，CWT為風(fēng)電投資成本，CPV為光伏投資成本，CHydro為水電投資成本，CESS為儲(chǔ)能投資成本。Com,WT為風(fēng)電運(yùn)維成本，Com,PV為光伏運(yùn)維成本，Com,Hydro為水電運(yùn)維成本，Com,ESS為儲(chǔ)能運(yùn)維成本。

1）分布式電源投資成本與運(yùn)維成本

風(fēng)光水等發(fā)電系統(tǒng)投資成本可用其等年值成本評(píng)估，其公式如下：

式中，Ndev為發(fā)電系統(tǒng)數(shù)量，Pdev為單臺(tái)發(fā)電設(shè)備額定容量，cdev為發(fā)電系統(tǒng)單位容量?jī)r(jià)格，r0為貼現(xiàn)率，ldev為發(fā)電設(shè)備壽命，dev的取值可能值為風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)、光伏發(fā)電系統(tǒng)和水力發(fā)電系統(tǒng)。

風(fēng)光水等發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)維成本可用其實(shí)際發(fā)電量進(jìn)行評(píng)估，其具體公式如下：

式中，Pdev（t）為t時(shí)刻發(fā)電系統(tǒng)功率，mom,dev為發(fā)電單位發(fā)電量運(yùn)維價(jià)格，Δt為時(shí)間間隔。

2）儲(chǔ)能系統(tǒng)投資成本與運(yùn)維成本

儲(chǔ)能系統(tǒng)投資成本可用其等年值成本評(píng)估，其具體公式如下：

式中，NBat為儲(chǔ)能系統(tǒng)數(shù)量，PsBatN為單個(gè)系統(tǒng)儲(chǔ)能電池額定容量，csBat為儲(chǔ)能電池單位容量?jī)r(jià)格，PsPcsN為單個(gè)系統(tǒng)的PCS額定容量，csPcs為PCS單位容量?jī)r(jià)格，r0為貼現(xiàn)率，lBat為儲(chǔ)能系統(tǒng)壽命年限。

儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)維成本具體可表示如下：

式中，PBat（t）為t時(shí)刻儲(chǔ)能系統(tǒng)輸出功率，放電為正，充電為負(fù)，mom，Bat為儲(chǔ)能系統(tǒng)單位電量運(yùn)維價(jià)格，Δt為時(shí)間間隔。

2.1.2 購(gòu)售電成本

購(gòu)售電成本由微電網(wǎng)從配電網(wǎng)購(gòu)電費(fèi)用和微電網(wǎng)向配電網(wǎng)售電收益的代數(shù)和組成。當(dāng)微電網(wǎng)中分布式電源輸出功率大于負(fù)荷需求功率時(shí)，多余功率可用于儲(chǔ)能充電或向電網(wǎng)售電，當(dāng)微電網(wǎng)中分布式電源輸出功率小于負(fù)荷功率需求時(shí)，不足功率可由儲(chǔ)能放電補(bǔ)充或從大電網(wǎng)購(gòu)電進(jìn)行補(bǔ)充，因此，微電網(wǎng)購(gòu)售電成本表示如下：

式中，Cbs為購(gòu)售電成本，Cb為購(gòu)電成本，Cs為售電收益，為負(fù)，Cbuy為購(gòu)電價(jià)格，Pbuy（t）為t時(shí)購(gòu)電功率，從電網(wǎng)購(gòu)電為正，Csell為售電價(jià)格，Psell（t）為t時(shí)刻售電功率，向電網(wǎng)售電為負(fù)，Δt為時(shí)間間隔。

2.2 約束條件

微電網(wǎng)優(yōu)化配置模型的約束條件主要分為等式約束和不等式約束，具體如下：

1）微電網(wǎng)功率平衡約束

微電網(wǎng)中，忽略功率損耗，分布式電源輸出有功功率應(yīng)與負(fù)荷用電功率相等。

式中：Pgrid（t）表示聯(lián)絡(luò)線功率。

2）與電網(wǎng)交互功率約束

微電網(wǎng)與配電網(wǎng)允許的功率交換限值可表示如下：

式中，Pmin，grid（t）表示最小允許交換功率，Pmax，grid（t）表示最大允許交換功率。

3）儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電約束

充放電滿足下列約束條件：

式(17)中，Pc，min，Pc，max為蓄電池充電功率的下限與上限；Pd，min，Pd，max為蓄電池放電功率的下限與上限，Pc（t）、Pd（t）分別表示t時(shí)刻儲(chǔ)能充電功率和放電功率。

4）儲(chǔ)能電池電量約束

為了提高蓄電池的使用壽命，蓄電池的荷電狀態(tài)約束條件為：

式中：Ebat，min，Ebat，max分別表示儲(chǔ)能電池剩余電量的下限和上限。

5）自平衡率約束

自平衡率fself用來(lái)表示微電網(wǎng)對(duì)負(fù)荷的供電能力，可表示為微電網(wǎng)內(nèi)部各分布式電源發(fā)電總量與負(fù)荷用電總量的比值，其公式如下：

自平衡率越大，表示微電網(wǎng)的自治能力越強(qiáng)，自平衡率約束條件可表示如下：

式中，d1為最低自平衡率。

6）冗余率約束

冗余率fredu可表示微電網(wǎng)對(duì)配電網(wǎng)的影響，冗余率越小，微電網(wǎng)對(duì)配電網(wǎng)影響越小，其計(jì)算公式表示如下：

自平衡率可表示為優(yōu)化模型的約束條件，表示如下：

式(23)中，d2為冗余率最大值。

7）決策變量約束

優(yōu)化配置決策變量為各分布式電源數(shù)量，其數(shù)量約束可表示如下：

式中：NWT，max為風(fēng)機(jī)最大臺(tái)數(shù)，NPV，max為光伏最大數(shù)量，NHydro，max為水力發(fā)電最大臺(tái)數(shù)，NWT，max為儲(chǔ)能最大數(shù)量。

3 改進(jìn)粒子群算法

粒子群算法（PSO）是一種啟發(fā)性搜索算法，單個(gè)粒子通過(guò)自身認(rèn)知和社會(huì)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)對(duì)種群最優(yōu)粒子的跟蹤學(xué)習(xí)，具有收斂速度快、尋優(yōu)能力強(qiáng)、易于實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)。

傳統(tǒng)的粒子群算法中，隨著粒子群算法的迭代次數(shù)的增加，算法容易過(guò)早陷入局部最優(yōu)點(diǎn)，為了提高算法的全局搜索能力，需要在種群多樣性方面進(jìn)行改進(jìn)，為此提出一種改進(jìn)的粒子群算法，當(dāng)粒子群種群多樣性指標(biāo)低于某一閾值時(shí)，按一定的概率對(duì)種群粒子進(jìn)行隨機(jī)初始化，以提高算法的全局搜索能力，最后，采用所提的改進(jìn)粒子群算法對(duì)微電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化配置優(yōu)化求解，模型求解流程如圖2所示。

求解步驟如下：

1）獲取微電網(wǎng)電源信息、歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)及風(fēng)速、光照等氣象數(shù)據(jù)，確定每年12個(gè)月的典型日負(fù)荷數(shù)據(jù)；

2）根據(jù)典型日負(fù)荷數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，結(jié)合分布式電源出力模型和實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)，建立分布式電源出力模型和負(fù)荷的時(shí)序出力模型；

圖2 模型求解流程圖

3）根據(jù)微電網(wǎng)優(yōu)化配置模型，結(jié)合負(fù)荷時(shí)序出力曲線與可再生能源出力曲線，確定優(yōu)化配置目標(biāo)表達(dá)式，并作為粒子群適應(yīng)度函數(shù)；

4）初始化滿足約束的粒子群位置和速度，每個(gè)粒子為一種微電網(wǎng)電源優(yōu)化配置方案；

5）計(jì)算各粒子的適應(yīng)度函數(shù)，獲取不同優(yōu)化配置方案的目標(biāo)函數(shù)值，對(duì)比分析并獲取個(gè)體最優(yōu)和全局最優(yōu)方案值；

6）評(píng)估種群的多樣性，若種群多樣性低于設(shè)定閾值，則按一定概率對(duì)種群粒子進(jìn)行隨機(jī)初始化，否則，跳轉(zhuǎn)至步驟7）；其中種群多樣性Pmul采用式(25)進(jìn)行評(píng)估計(jì)算。

式中，di為第i個(gè)粒子xi與種群最優(yōu)粒子gbest的歐式距離，di，pu為di的歸一化值，di，pu，sort為升序排序的di，pu。

7）更新粒子位置和速度，更新個(gè)體最優(yōu)值和種群最優(yōu)值，判斷是否滿足算法終止條件。若是，則全局最優(yōu)方案為最優(yōu)優(yōu)化配置方案；若否則轉(zhuǎn)至步驟5）。其中，位置和速度更新公式如式(26)所示。

4 仿真分析

為了驗(yàn)證所提方法的有效行，進(jìn)行仿真驗(yàn)證分析。微電網(wǎng)系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。設(shè)備的相關(guān)參數(shù)如表1所示，分時(shí)電價(jià)信息如表2所示，微電網(wǎng)中負(fù)荷曲線、光照強(qiáng)度、風(fēng)速、徑流量等數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3 負(fù)荷曲線、風(fēng)光水資源數(shù)據(jù)

表1 設(shè)備的相關(guān)參數(shù)

表2 分時(shí)電價(jià)信息

4.1 相同平衡率和冗余率約束下的優(yōu)化配置結(jié)果分析

在相同平衡率約束和冗余率約束下，考慮d1為0.6，d2為0.3條件下，不同電源組合方案下的優(yōu)化配置結(jié)果如表3所示。

表3中，方案I為風(fēng)光儲(chǔ)組合方案，方案II為風(fēng)光水組合方案，方案III為光水儲(chǔ)組合方案，方案IV為風(fēng)水儲(chǔ)組合方案。由上表知，相同自平衡率約束和冗余率約束下，各組合方案綜合費(fèi)用由低到高排名為方案II、方案III、方案IV、方案I，這是由于水電投資費(fèi)用相對(duì)較低且其發(fā)電效率較高，具有較高的經(jīng)濟(jì)效益，所以方案II綜合費(fèi)用最低；而由于光照強(qiáng)度較好，風(fēng)速平均值較低，所以光伏比風(fēng)電具有經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，儲(chǔ)能經(jīng)濟(jì)性相對(duì)較差，因此方案III、方案IV、方案I綜合費(fèi)用依次遞增。

表3 不同電源組合方案的優(yōu)化配置結(jié)果

4.2 改進(jìn)粒子群算法有效性分析

圖4為改進(jìn)粒子群算法與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法結(jié)果比較圖，由圖知，與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法相比，所提改進(jìn)粒子群算法可具有較快收斂速度，可快速獲得優(yōu)化配置結(jié)果，具有較好的有效性。

圖4 改進(jìn)粒子群算法與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法結(jié)果比較

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出了考慮儲(chǔ)能分時(shí)自動(dòng)控制策略的微電網(wǎng)容量?jī)?yōu)化配置方法，建立了以微電網(wǎng)綜合費(fèi)用最小為目標(biāo)的電源容量?jī)?yōu)化配置模型，在考慮自平衡約束、冗余率約束和系統(tǒng)運(yùn)行約束條件下，采用改進(jìn)粒子群算法對(duì)容量?jī)?yōu)化配置模型進(jìn)行了優(yōu)化求解，所提改進(jìn)粒子群算法在種群多樣性低于某個(gè)閾值時(shí)，將按照一定概率隨機(jī)初始化種群某些粒子位置以提升種群多樣性，所提方法提升了粒子群算法的全局搜索能力，仿真分析結(jié)果證明了所提方法的有效性。