吳翰韜，溫步瀛

(1. 福州大學(xué)土木工程學(xué)院，福建 福州 350108； 2. 福州大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院，福建 福州 350108)

風(fēng)、光等清潔能源因具有環(huán)保、資源豐富等優(yōu)點(diǎn)而受到電力行業(yè)的重視，電力行業(yè)開始大力發(fā)展清潔能源發(fā)電[1-3]。同時(shí)，風(fēng)、光等清潔能源在發(fā)電時(shí)具有間歇性和隨機(jī)性的特點(diǎn)，并入電網(wǎng)運(yùn)行后會(huì)對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性造成一定的影響[4]。目前，微網(wǎng)系統(tǒng)被普遍認(rèn)為是提高風(fēng)、光等清潔能源利用率的有效手段[5-6]。激勵(lì)型需求響應(yīng)(Demand Response，簡(jiǎn)稱DR)是指根據(jù)政府或電力公司發(fā)布的相關(guān)激勵(lì)政策，用戶主動(dòng)調(diào)整自身用電行為，從而緩解負(fù)荷峰值時(shí)段電力供應(yīng)緊缺的一種有效措施[7]。在微網(wǎng)中引入激勵(lì)型DR措施，能夠引導(dǎo)用戶合理用電，優(yōu)化負(fù)荷側(cè)需求分布。

目前，已有文獻(xiàn)針對(duì)考慮激勵(lì)型DR的微網(wǎng)展開了研究。文獻(xiàn)[8]從供電可靠性角度出發(fā)，提出激勵(lì)型DR的微網(wǎng)負(fù)荷削減策略。基于此，構(gòu)建計(jì)及激勵(lì)型DR的微網(wǎng)調(diào)度模型。文獻(xiàn)[9]為解決清潔能源的消納量問題，將激勵(lì)型DR措施引入到微網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行中，建立計(jì)及激勵(lì)型DR的微網(wǎng)調(diào)度模型。文獻(xiàn)[10]以提高供電可靠性和能源利潤(rùn)為目的，構(gòu)建考慮激勵(lì)型DR和電池儲(chǔ)能的優(yōu)化模型，算例分析了激勵(lì)型DR和電池儲(chǔ)能對(duì)微網(wǎng)可靠性與盈利能力的影響。

本文針對(duì)考慮激勵(lì)型DR的微網(wǎng)運(yùn)行問題展開研究。首先建立激勵(lì)型DR模型，并參考階梯電價(jià)，建立階梯型補(bǔ)償方案；其次以微網(wǎng)日運(yùn)行成本最小為目標(biāo)，建立考慮激勵(lì)型DR的微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型；最后以一個(gè)微網(wǎng)系統(tǒng)為例進(jìn)行仿真，驗(yàn)證建提模型的有效性。

1 激勵(lì)型DR模型

激勵(lì)型DR是根據(jù)電網(wǎng)供需狀態(tài)制定的相關(guān)激勵(lì)政策，可引導(dǎo)用戶在電力供應(yīng)緊張時(shí)減少用電需求，從而獲得相應(yīng)的補(bǔ)償[7]。激勵(lì)型DR的合同中一般規(guī)定了響應(yīng)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)以及響應(yīng)容量。對(duì)于激勵(lì)型DR的補(bǔ)償方式，本文參考階梯電價(jià)，設(shè)置一種階梯型補(bǔ)償方案，如圖1所示。

圖1 激勵(lì)型DR階梯型補(bǔ)償方案示意圖

(1)

綜上，在t時(shí)段用戶的總響應(yīng)容量和相應(yīng)的補(bǔ)償如下：

(2)

(3)

2 微網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

以微網(wǎng)日運(yùn)行成本最小為目標(biāo)，包括微網(wǎng)系統(tǒng)中分布式電源的運(yùn)行成本和激勵(lì)型DR的響應(yīng)成本。其中，分布式電源的運(yùn)行成本包括燃料成本、啟動(dòng)成本和運(yùn)維成本。綜上所述，目標(biāo)函數(shù)為

(4)

式中CFuel——分布式電源的燃料成本；CSt——分布式電源的啟動(dòng)成本；CDG——分布式電源的運(yùn)維成本；CBess——電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)維成本；T——運(yùn)行周期。

其中，分布式電源的燃料成本：

(5)

分布式電源啟動(dòng)成本：

(6)

分布式電源運(yùn)維成本：

(7)

電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)維成本：

(8)

2.2 約束條件

(1)系統(tǒng)功率平衡約束

(9)

(2)分布式電源約束

出力約束：

(10)

爬坡約束：

(11)

(3)風(fēng)電出力約束

(12)

(4)光伏出力約束

(13)

(5)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)約束。

1)出力約束：

(14)

2)電量和充放電功率關(guān)系約束：

(15)

3)荷電狀態(tài)約束：

SSOCmin≤SSOCt≤SSOCmax

(16)

SSOC0=SSOCT

(17)

式中 SSOCmin，SSOCmax——電池儲(chǔ)能系統(tǒng)荷電狀態(tài)的最小值和最大值；SSOC0，SSOCT——始、末時(shí)刻電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的荷電狀態(tài)。

(6)激勵(lì)型DR約束

見式(1)和式(2)。

2.3 模型求解

構(gòu)建的模型中分布式電源燃料成本函數(shù)是非線性的，利用文獻(xiàn)[11]中的分段線性方法將其線性化。

如將模型中的非線性部分進(jìn)行線性化處理后，得到混合整數(shù)線性規(guī)劃模型，可以利用MATLAB軟件進(jìn)行編程，并調(diào)用CPLEX求解器進(jìn)行求解。

3 算例分析

3.1 算例參數(shù)

本文研究對(duì)象為風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電以及電池儲(chǔ)能系統(tǒng)組成的微網(wǎng)。

微網(wǎng)中風(fēng)電出力、光伏發(fā)電出力以及負(fù)荷的日預(yù)測(cè)曲線如圖2所示。微網(wǎng)中各類設(shè)備的基本參數(shù)如表1和表2所示。分布式電源的燃料成本曲線如圖3所示。激勵(lì)型DR補(bǔ)償方案如表3所示。

圖2 風(fēng)電、光伏發(fā)電以及負(fù)荷的日預(yù)測(cè)曲線

表1 電池儲(chǔ)能系統(tǒng)基本參數(shù)

表2 分布式電源基本參數(shù)

圖3 分布式電源的燃料成本曲線

表3 激勵(lì)型DR補(bǔ)償方案

3.2 優(yōu)化結(jié)果

微網(wǎng)處于孤立運(yùn)行模式下，其優(yōu)化結(jié)果如圖4所示。優(yōu)化后的微網(wǎng)日運(yùn)行成本為3 424.70元。

圖4 微網(wǎng)孤立運(yùn)行時(shí)的優(yōu)化調(diào)度結(jié)果

由圖4可知，微網(wǎng)負(fù)荷主要由風(fēng)電和光伏發(fā)電供電。由于清潔能源發(fā)電成本較低，風(fēng)電和光伏發(fā)電優(yōu)先上網(wǎng)；激勵(lì)型DR的實(shí)施降低了負(fù)荷高峰時(shí)段的用電需求，優(yōu)化微網(wǎng)用戶側(cè)需求布局；電池儲(chǔ)能系統(tǒng)在負(fù)荷低谷時(shí)段充電，在負(fù)荷高峰時(shí)段放電，對(duì)負(fù)荷進(jìn)行削峰填谷。

3.3 激勵(lì)型DR對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的影響

為分析激勵(lì)型DR的實(shí)施對(duì)微網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的影響，給定兩種場(chǎng)景進(jìn)行對(duì)比分析。兩種場(chǎng)景的設(shè)置和優(yōu)化結(jié)果如表4所示。

表4 兩種場(chǎng)景的優(yōu)化結(jié)果

由表4可知，場(chǎng)景1的微網(wǎng)日運(yùn)行成本與場(chǎng)景2相比，下降了19.25%。

這是由于場(chǎng)景1中考慮了激勵(lì)型DR，將其參與到微網(wǎng)系統(tǒng)調(diào)度中，能夠在一定程度上削減負(fù)荷，優(yōu)化用戶側(cè)需求布局，使微網(wǎng)的整體經(jīng)濟(jì)性達(dá)到最優(yōu)。

4 結(jié)語

針對(duì)激勵(lì)型DR的特點(diǎn)，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，并參照階梯電價(jià)，提出了階梯型補(bǔ)償方案。以微網(wǎng)總運(yùn)行成本最小為目標(biāo)，建立了考慮激勵(lì)型DR的孤立型微網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型。

對(duì)算例的仿真與分析結(jié)果表明，在微網(wǎng)中引入激勵(lì)型DR，可以引導(dǎo)用戶積極參與負(fù)荷削減、優(yōu)化需求側(cè)負(fù)荷分布，從而可提高微網(wǎng)整體的經(jīng)濟(jì)性。