CN104852373B

CN104852373B - 一种含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法

Info

Publication number: CN104852373B
Application number: CN201510212034.1A
Authority: CN
Inventors: 马溪原; 李鹏; 郭晓斌; 许爱东; 雷金勇; 王建邦; 田兵; 杨苹; 马艺玮
Original assignee: South China University of Technology SCUT; Research Institute of Southern Power Grid Co Ltd
Current assignee: South China University of Technology SCUT; Research Institute of Southern Power Grid Co Ltd
Priority date: 2015-04-29
Filing date: 2015-04-29
Publication date: 2018-03-16
Anticipated expiration: 2035-04-29
Also published as: CN104852373A

Abstract

本发明公开了一种含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法，通过在动态经济调度中引入功率平衡、系统备用容量、机组出力、机组最短启停时间等约束条件，以及基于各分布式电源和储能系统之间有功功率分配的优化目标函数，根据系统负荷和风电在不同情况下的随机波动变化，有效求解出各时段的系统最小运行成本及各分布式发电单元的最佳输出功率；提出了基于蓄电池储能系统和柴油发电机组交互协作的独立微电网动态调度策略，给出了柴油发电机的最优经济运行功率范围及其与蓄电池储能系统之间的协作调度基点，在有限的调度时间段内极大地提高了系统经济调度优化的效率和准确度，确保优化目标为在系统稳定可靠运行基础上的总运行成本最小化。

Description

一种含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法

技术领域

本发明涉及微电网运行控制技术，更具体地说，涉及一种含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法。

背景技术

含间歇性能源独立微电网通常是指与大电网隔离，由系统内的风力发电机组、内燃机等分布式电源向系统所辖负荷独立供电的小型电力系统，它已成为解决或改善偏远地区、海岛等分散电力需求的一种重要方法和有效途径，如希腊Kythnos岛的风光柴蓄微电网和珠海东澳岛的风柴蓄微电网。为了应对风电等高渗透率间歇性电源固有的随机性和间歇性出力对系统带来的影响，可以为系统配置一定容量的柴油发电机组；蓄电池储能系统虽然也具有特殊的能量双向流动和削峰填谷等优势，但蓄电池储能系统的经济成本较高，导致其装机容量相对较小。

独立微电网的经济运行优化是在确保系统稳定可靠运行的基础上实现运行总成本最小化的一项关键技术。由于各分布式电源和储能装置的种类多样、控制方式各异、运行状态及运行成本各不相同，含间歇性能源独立微电网的经济运行优化是一个高维的、非线性的、多约束和多时间尺度的动态优化问题。目前，针对含间歇性能源独立微电网经济调度问题的研究相对较少。

经对现有技术的文献检索发现，集中控制式微电网系统的稳态建模与运行优化(丁明,张颖媛,茆美琴等.集中控制式微电网系统的稳态建模与运行优化[J].电力系统自动化,2009,33(24):78-82.)提出了运行和折旧成本最低、环境和综合效益最高4种优化目标函数，属于静态调度，没有考虑各个时间段之间的相互影响。考虑储能系统特性的独立微电网系统经济运行优化(陈健,王成山,赵波等.考虑储能系统特性的独立微电网系统经济运行优化[J].电力系统自动化,2012,36(20):25-31.)针对风光柴蓄独立微电网，建立计及设备损坏成本、维护成本、燃料成本和环境成本的微电网经济运行优化模型，满足系统功率平衡、机组出力限制的约束条件，但没有考虑系统可调容量、爬坡率等约束条件。中国发明专利(申请号：201410250953.3)提出一种独立微电网系统双层经济调度优化方法，分为可控型微电源启停计划制定和微电网实时优化调度两层，以发电成本最小和环境成本最小为优化目标，引入模糊隶属度变量，将模糊的多目标优化问题转化为非线性的单目标优化问题，算法较为复杂。

发明内容

针对现有技术的缺点，本发明的目的在于：提供一种含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法，综合考虑了经济调度模型和动态调度策略，确保优化目标为在系统稳定可靠运行基础上的总运行成本最小化。

为了实现上述目的，本发明提供了一种含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法，它包括如下步骤：

(1)从微电网系统获取t时间段风力发电机组或柴油发电机组的实际出力P^t _DG和蓄电池储能系统的剩余容量SOC^t _BT，在考虑功率平衡约束条件、系统备用约束条件、机组出力约束条件和机组最短启停时间约束条件的前提下计算分析t时间段内各微电源和储能系统的综合成本[u1]；

(2)判断柴油发电机组的最小经济输出功率P_DS-OE,min是否大于或等于系统净负荷P_net-L(t)；

(3)若柴油发电机组的最小经济输出功率P_DS-OE,min大于或等于系统净负荷P_net-L(t)，则判断蓄电池储能系统的剩余容量SOC^t _BT是否大于或等于蓄电池储能系统的最大容量SOC_max？；若蓄电池储能系统的剩余容量SOC^t _BT小于蓄电池储能系统的最大容量SOC_max，则通过充电吸收多发的风电且止于蓄电池储能系统的最大容量SOC_max，否则切除部分发电机组来维持系统功率平衡；

(4)若柴油发电机组的最小经济输出功率P_DS-OE,min小于系统净负荷P_net-L(t)，则判断柴油发电机组的最大经济输出功率P_DS-OE,max是否大于或等于系统净负荷P_net-L(t)；若柴油发电机组的最大经济输出功率P_DS-OE,max小于系统净负荷P_net-L(t)，判断蓄电池储能系统的剩余容量SOC^t _BT是否大于或等于蓄电池储能系统的最小容量SOC_min；若蓄电池储能系统的剩余容量SOC^t _BT小于蓄电池储能系统的最小容量SOC_min，蓄电池储能系统停止运行，否则蓄电池储能系统循环充放电使总成本最小；

(5)若柴油发电机组的最大经济输出功率P_DS-OE,max大于或等于系统净负荷P_net-L(t)，则判断t+1时刻增加的净负荷△P^t+1 _net-L是否大于t+1时刻可增加的微电源输出功率△P^t+1 _DS；若△P^t+1 _net-L小于或等于△P^t+1 _DS，则蓄电池储能系统循环充放电使总成本最小；

(6)若△P^t+1 _net-L大于△P^t+1 _DS，则判断蓄电池储能系统的剩余容量SOC^t _BT是否大于或等于蓄电池储能系统的最大容量SOC_max；若蓄电池储能系统的剩余容量SOC^t _BT小于蓄电池储能系统的最大容量SOC_max，通过充电吸收多发的风电且止于蓄电池储能系统的最大容量SOC_max，否则蓄电池储能系统循环充放电使总成本最小；

(7)采集t+1时间段的风力发电机组或柴油发电机组的实际出力P^t _DG和蓄电池储能系统的剩余容量SOC^t _BT，重复以上步骤使总运行成本最小。

作为本发明的一种改进，所述优化方法的目标是调度周期内各微电源和储能系统的综合成本最小化，其目标函数为

其中，M为某调度周期[0,MT]内采样时间段T的个数,N为分布式单元(包含储能系统)类型的数量，F_i(P_i ^t)为分布式单元i在输出有功功率P_i ^t时的发电成本，P_i ^t为分布式单元i在第t个时间间隔期间[(t-1)T,tT]的输出功率。

作为本发明的一种改进，在步骤(1)中，约束条件包括功率平衡约束、系统备用容量约束、机组出力约束和机组最短启停时间约束；

功率平衡约束为

式中，为超出负荷需求的系统盈余功率，为系统负荷在t时刻的功率需求，为系统负荷L在t时刻的缺电功率。

系统备用容量约束为

式中，为DS在t时刻的可调出力范围，为蓄电池在t时刻的可发电量，为净负荷在t时刻的增额幅度(包括WT启动时需要的超大功率要求)，e_l为系统负荷功率预测与实际负荷功率之间的偏差裕度，e_WT为WT超短期功率预测值与实际运行功率之间的偏差裕度，为系统在t时刻的负荷，为WT在t时刻的出力；

机组出力约束为

式中，P_DG,min为WT或DS的最小出力，P_DG,max为WT或DS的最大出力，和分别为WT或DS在t或t-1时刻的出力，△DR_DG和△UR_DG分别为WT或DS的向下或向上爬坡率，△t_DG为调度周期内划分的时间间隔，U_DC为直流母线电压，SOC为BT的荷电状态，△t_BT为BT一次充放电的小时数，SOC_min为BT的最小容量，SOC_max为BT的最大容量；

机组最短启停时间约束为T_i≥T_i,min

式中，T_i和T_i,min分别为DG或BT的运行时间和最小运行时间。

作为本发明的一种改进，风力发电机组作为“负”的负荷来处理，并与系统电力负荷构成净负荷。

作为本发明的一种改进，在步骤(3)中，柴油发电机组作为系统主控电源跟随系统负荷波动，仅当柴油发电机组的功率需求低于其最小经济输出功率P_DS-OE,min时，蓄电池储能系统充电。

作为本发明的一种改进，在步骤(4)中，当前运行柴油发电机组以最大经济输出功率P_DS-OE,max运行仍无法满足系统净负荷需求，且蓄电池储能系统在其放电功率范围内能够满足系统功率缺额时，蓄电池放电。

作为本发明的一种改进，在步骤(6)中，当系统可再生能源发电量充足且大于负荷需求时，或者当蓄电池剩余容量不足且可通过充电来提高柴油发电机组的运行功率而降低系统成本时，蓄电池充电并止于蓄电池储能系统的最大容量。

与现有技术相比，本发明通过在动态经济调度中引入功率平衡、系统备用容量、机组出力、机组最短启停时间等约束条件，以及基于各分布式电源和储能系统之间有功功率分配的优化目标函数，根据系统负荷和风电在不同情况下的随机波动变化，有效求解出各时段的系统最小运行成本及各分布式发电单元的最佳输出功率；提出了基于蓄电池储能系统和柴油发电机组交互协作的独立微电网动态调度策略，给出了柴油发电机的最优经济运行功率范围及其与蓄电池储能系统之间的协作调度基点，在有限的调度时间段内极大地提高了系统经济调度优化的效率和准确度，确保优化目标为在系统稳定可靠运行基础上的总运行成本最小化。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式，对本发明的结构及其有益技术效果进行详细说明。

图1为本发明含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的发明目的、技术方案及其有益技术效果更加清晰，以下结合附图和具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本发明，并非为了限定本发明。

请参阅图1，本发明下面结合实施例及附图，对本发明作进一步详细的说明，但本发明的实施方式不限于此。

步骤1：从微电网系统获知t时间段(O_MG＝t)风力发电机组WT(Wind Turbine)或柴油发电机组DS(Diesel Generator)的实际出力P^t _DG和蓄电池储能系统BT(BatteryStorage)的荷电状态SOC^t _BT，计算分析微电源的综合成本C^t _DG和储能系统的综合成本C^t _BT；

步骤2：判断柴油发电机组的最小经济输出功率P_DS-OE,min是否大于或等于系统净负荷P_net-L(t)；若P_DS-OE,min大于或等于P_net-L(t)，则判断BT剩余容量SOC^t _BT是否大于或等于蓄电池储能系统的最大容量SOC_max；若SOC^t _BT小于SOC_max，通过充电吸收多发的风电且止于SOC_max，否则切除部分发电机组来维持系统功率平衡；

步骤3:若P_DS-OE,min小于P_net-L(t)，则判断柴油发电机组的最大经济输出功率P_DS-OE,max是否大于或等于P_net-L(t)；若P_DS-OE,max小于P_net-L(t)，判断SOC^t _BT是否大于或等于蓄电池储能系统的最小容量SOC_min；若SOC^t _BT小于SOC_min，BT停止运行，否则BT循环充放电使总成本最小；

步骤4：若P_DS-OE,max大于或等于P_net-L(t)，则判断△P^t+1 _net-L是否大于△P^t+1 _DS；若△P^t ⁺¹ _net-L小于等于△P^t+1 _DS，则BT循环充放电使总成本最小；

步骤5：若△P^t+1 _net-L大于△P^t+1 _DS，则判断BT剩余容量SOC^t _BT是否大于或等于SOC_max；若SOC^t _BT小于SOC_max，通过充电吸收多发的风电且止于SOC_max，否则BT循环充放电使总成本最小；

步骤6：采集t+1时间段(O_MG＝t+1)的P^t _DG和SOC^t _BT，重复以上步骤使总运行成本最小。

风柴蓄独立微电网的经济运行优化目标是调度周期内各微电源和储能系统的综合成本最小化，其目标函数为

约束条件包括功率平衡约束、系统备用容量约束、机组出力约束和机组最短启停时间约束。

功率平衡约束：

系统备用容量约束：

式中，为DS在t时刻的可调出力范围，为蓄电池在t时刻的可发电量，为净负荷在t时刻的增额幅度(包括WT启动时需要的超大功率要求)，e_l为系统负荷功率预测与实际负荷功率之间的偏差裕度，e_WT为WT超短期功率预测值与实际运行功率之间的偏差裕度，为系统在t时刻的负荷，为WT在t时刻的出力。

机组出力约束：

式中，P_DG,min为WT或DS的最小出力，P_DG,max为WT或DS的最大出力，和分别为WT或DS在t或t-1时刻的出力，△DR_DG和△UR_DG分别为WT或DS的向下或向上爬坡率，△t_DG为调度周期内划分的时间间隔，U_DC为直流母线电压，SOC为BT的荷电状态，△t_BT为BT一次充放电的小时数，SOC_min为BT的最小容量，SOC_max为BT的最大容量。

机组最短启停时间约束：T_i≥T_i,min

式中，T_i和T_i,min分别为DG或BT的运行时间和最小运行时间。

上述风柴蓄独立微电网的经济调度策略主要取决于DS和BT的基本调度原则：

负荷跟随原则：DS作为系统主控电源跟随系统负荷波动，仅当DS的功率需求低于其最小经济输出功率(P_DS-OE,min)时，BT充电。

蓄电池放电原则：当前运行柴油发电机组以最大经济输出功率(P_DS-OE,max)运行仍无法满足系统净负荷需求，且蓄电池储能系统在其放电功率范围内能够满足系统功率缺额时，蓄电池放电。

蓄电池充电原则：当系统可再生能源发电量充足且大于负荷需求时，或者当蓄电池剩余容量不足且可通过充电来提高柴油发电机组的运行功率而降低系统成本时，蓄电池充电并止于SOC_max。

以某一风柴蓄独立微电网为例验证本方法所提出的优化模型和调度策略，其调度周期为1天，分成288个时段，时间间隔为5分钟。求解模型时，选取遗传算法为优化算法，其群体规模为50，迭代次数为200，交叉算子为0.3和变异算子为0.4。东澳岛微电网系统中的风力发电机、柴油发电机和蓄电池储能系统的参数如表1所示。

表1 分布式电源及蓄电池的基本参数

在经济调度仿真过程中，各DG(WT或DS)和BT的基本运行参数以及DS所产生的污染气体排放成本系数如表2所示。

表2 分布式电源的运行控制参数

基于动态调度策略的最优经济运行成本和基于固定调度策略的最优经济运行成本如表3所示。

表3 两种调度策略下的优化结果

由表3可知，在动态调度策略中BT参与系统经济调度优化使系统折旧成本增加，但同时降低了DS的能耗成本和环境成本；而在固定调度策略下的经济调度结果，由于BT不参与经济调度，虽然在一定程度上降低了折旧成本，但却更多付出了DS的能耗成本和环境成本。基于动态调度策略的微电网经济调度综合成本为90822.7689元，比固定调度策略节省约3330元。

根据上述说明书的揭示和教导，本发明所属领域的技术人员还可以对上述实施方式进行适当的变更和修改。因此，本发明并不局限于上面揭示和描述的具体实施方式，对本发明的一些修改和变更也应当落入本发明的权利要求的保护范围内。此外，尽管本说明书中使用了一些特定的术语，但这些术语只是为了方便说明，并不对本发明构成任何限制。

Claims

1.一种含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法，其特征在于，它包括如下步骤：

(1)从微电网系统获取t时间段风力发电机组或柴油发电机组的实际出力P^t _DG和蓄电池储能系统的剩余容量SOC^t _BT，在考虑功率平衡约束条件、系统备用约束条件、机组出力约束条件和机组最短启停时间约束条件的前提下计算分析t时间段内各微电源和储能系统的综合成本；

(3)若柴油发电机组的最小经济输出功率P_DS-OE,min大于或等于系统净负荷P_net-L(t)，则判断蓄电池储能系统的剩余容量是否大于或等于蓄电池储能系统的最大容量SOC_max；若蓄电池储能系统的剩余容量SOC^t _BT小于蓄电池储能系统的最大容量SOC_max，则通过充电吸收多发的风电且止于蓄电池储能系统的最大容量SOC_max，否则切除部分发电机组来维持系统功率平衡；

2.根据权利要求1所述的含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法，其特征在于，所述优化方法的目标是调度周期内各微电源和储能系统的综合成本最小化，其目标函数为

其中，M为某调度周期[0,MT]内采样时间段T的个数,N为分布式单元类型的数量，F_i(P_i ^t)为分布式单元i在输出有功功率P_i ^t时的发电成本，P_i ^t为分布式单元i在第t个时间间隔期间[(t-1)T,tT]的输出功率。

3.根据权利要求1所述的含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法，其特征在于，在步骤(1)中，约束条件包括功率平衡约束、系统备用容量约束、机组出力约束和机组最短启停时间约束；

功率平衡约束为

式中，P_i ^t为有功功率，为超出负荷需求的系统盈余功率，为系统负荷在t时刻的功率需求，为系统负荷L在t时刻的缺电功率。

4.根据权利要求1所述的含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法，其特征在于，风力发电机组作为“负”的负荷来处理，并与系统电力负荷构成净负荷。

5.根据权利要求1所述的含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法，其特征在于，在步骤(3)中，柴油发电机组作为系统主控电源跟随系统负荷波动，仅当柴油发电机组的功率需求低于其最小经济输出功率P_DS-OE,min时，蓄电池储能系统充电。

6.根据权利要求1所述的含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法，其特征在于，在步骤(4)中，当前运行柴油发电机组以最大经济输出功率P_DS-OE,max运行仍无法满足系统净负荷需求，且蓄电池储能系统在其放电功率范围内能够满足系统功率缺额时，蓄电池放电。

7.根据权利要求1所述的含间歇性能源独立微电网的动态经济调度优化方法，其特征在于，在步骤(6)中，当系统可再生能源发电量充足且大于负荷需求时，或者当蓄电池剩余容量不足且可通过充电来提高柴油发电机组的运行功率而降低系统成本时，蓄电池充电并止于蓄电池储能系统的最大容量。