CN109066823B - 一种适于三端口电力电子变压器的交直流混合微网两层优化方法 - Google Patents

一种适于三端口电力电子变压器的交直流混合微网两层优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种适于三端口电力电子变压器的交直流混合微网两层优化方法，该交直流混合微网采用两层优化结构，以三端口电力电子变压器为上层决策者，优化主网、交流微网和直流微网的功率调度曲线，以交流微网和直流微网为下层从属者，将上层调度曲线作为约束协调各微源出力；上层决策者以降低公共联结点负荷曲线方差、提高负荷率为上层目标，下层从属者以降低交流微网区和直流微网区运行费用为下层目标。本发明利用两层优化，兼顾了三端口PET的发展现状及微网运行效益，为制定交直流混合微网的运行方式提供指导和帮助。

Description

一种适于三端口电力电子变压器的交直流混合微网两层优化 方法
技术领域
本发明涉及一种适于三端口电力电子变压器的交直流混合微网两层优化方法，属于交直流混合微网运行优化技术。
背景技术
交直流混合微网能高效集成不同形式的分布式电源(DG)和负载，近年来得到了快速发展。为提升微网灵活性，学术界提出以三端口电力电子变压器(PET)为并网接口的交直流微网，利用三端口PET具有交流、直流接口以及变压、隔离、潮流双向可控功能，增强微网对DG的控制，从而支撑主网和混合微网的协同优化。
目前，国内外已展开了三端口PET的样机研制，FREEDM研制了8kVA三端口样机，北卡大学实验样机为20kVA，中科院电工所验样机为1MVA。受技术限制，PET容量短期难以大幅提升，且PET为电力电子器件，不具备过载能力，限制了其在工程领域的推广应用。
交直流混合微网运行优化主要从降低运行成本的角度确定混合微网的运行策略，但这会造成公共联结点(PCC)峰值功率大，而目前三端口PET容量小、过载能力差，难以承载较大的并网功率，且优化模型荷电状态(SOC)对储能损耗成本的影响，与工程实际不符。
综上，现有研究主要从降低运行成本的角度确定混合微网的运行策略，但会造成公共联结点(PCC)峰值功率大，而目前三端口PET容量小、过载能力差，难以承载较大的并网功率。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种适于三端口电力电子变压器的交直流混合微网两层优化方法，PET为上层决策者，以公共联结点负荷曲线削峰填谷为目标，优化主网、交流微网、直流微网的功率调度曲线；交流微网和直流微网为下层从属者，以降低各自运行成本最低为目标，上层调度曲线为约束协调各微源出力。本发明将自适应惯性权重引入粒子群算法求解模型，加快了求解速度。
技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种适于三端口电力电子变压器的交直流混合微网两层优化方法，该交直流混合微网采用两层优化结构，以三端口电力电子变压器为上层决策者，优化主网、交流微网和直流微网的功率调度曲线，交流微网和直流微网为下层从属者，以上层调度曲线为约束协调各微源出力。
根据上述两层结构，建立以对公共联结点(PCC)负荷曲线削峰填谷为上层目标，交流微网和直流微网运行费用最低为下层目标的两层优化模型。
提出一种动态惯性权重调整方法平衡粒子群算法的局部搜索能力和全局搜索能力，并利用改进后的算法求解两层优化模型，加快了求解速度。该方法具体实施过程如下：
(一)上层优化模型
1.1上层优化模型：
对PCC负荷曲线削峰填谷可降低PET的负荷峰值，从而降低并网时的PET的容量。数学上利用负荷曲线方差衡量削峰填谷效果，但仅通过降低负荷曲线方差难以完整反映负荷特性，故引入负荷率，建立以降低PCC负荷曲线方差、提高负荷率为目标的PET层优化模型：
Figure BDA0001795467260000021
Figure BDA0001795467260000022
对PCC而言，主网、交流微网、直流微网均为双向可调负荷，没有固定负荷侧，忽略损耗情况下可认为：
Figure BDA0001795467260000023
1.2上层优化模型的约束条件：
PGrid+PAC+PDC＝0 (4)
Figure BDA0001795467260000024
上层优化模型及其约束条件中涉及的字母含义如下：N为调度周期时段数，P(i)为i时段公共联结点负荷功率，Pmax为公共联结点的最大负荷功率；PGrid、PAC和PDC为主网、交流微网和直流微网的净负荷功率，Ppet为三端口电力电子变压器的额定功率；
(二)下层优化模型
2.1交流微网优化模型：
交流微网和直流微网电源特性和负荷特性差异较大，故作为不同下层从属者，以降低各自区域运行成本为目标，上层调度曲线为约束协调各微源出力。
Figure BDA0001795467260000031
Figure BDA0001795467260000032
Figure BDA0001795467260000033
Figure BDA0001795467260000034
Figure BDA0001795467260000035
Figure BDA0001795467260000036
2.2交流微网优化模型的约束条件：
功率平衡约束：
Figure BDA0001795467260000037
交流微源有功约束：Pk.min≤Pk≤Pk.max (13)
燃机爬坡约束：
Figure BDA0001795467260000038
燃机爬坡约束：
Figure BDA0001795467260000039
交流微网优化模型及其约束条件中涉及的字母含义如下：FAC为交流微网的运行费用，fAC.1、fAC.2、fAC.3、fAC.4和fAC.5分别表示交流微源的折旧成本、维护成本、燃料成本、治污成本和购电成本，N为调度周期时段数，m为交流微源个数，l、mk、
Figure BDA00017954672600000310
uk、nk、T、cl和Qkl分别表示贷款年利率、还款期、交流微源单位容量建设成本、交流微源使用率、维护系数、污染物种类、环境成本系数和污染物排放量，Pk为第k个交流微源的功率，nMT为燃机个数，
Figure BDA0001795467260000041
为第k个燃机燃料成本和该燃机功率
Figure BDA0001795467260000042
间的函数关系，
Figure BDA0001795467260000043
和PG-AC表示交流微网向主网的购电价格和购电量，
Figure BDA0001795467260000044
和PAC-DC表示交流微网向直流微网的售电价格和售电量；Pload.AC为交流微网负载功率，PAC为交流微网的净负荷功率，Pk.max和Pk.min为第k个交流微源的功率上限和下限，Rup和Rdown为燃机增大和降低出力的限值，t和t-1表示t时刻和t-1时刻；
2.3直流微网优化模型
Figure BDA0001795467260000045
Figure BDA0001795467260000046
Figure BDA0001795467260000047
Figure BDA0001795467260000048
Figure BDA0001795467260000049
Figure BDA00017954672600000410
Figure BDA00017954672600000411
2.4直流微网优化模型的约束条件：
功率平衡约束：
Figure BDA00017954672600000412
直流微源有功约束：Pk.min≤Pk≤Pk.max (24)
蓄电池运行状态约束：PSB.min≤PSB≤PSB.max (25)
蓄电池运行状态约束：SOCmin≤SOC≤SOCmax (26)
直流微网优化模型及其约束条件中涉及的字母含义如下：FDC为直流微网的运行费用，fDC.1、fDC.2、fDC.3、fDC.4、fDC.5和fDC.6分别表示直流微源的储能损耗成本、折旧成本、维护成本、燃料成本、治污成本和购电成本，N为调度周期时段数，CSB为储能初始投资成本、QSB全寿命周期充放电量、PSB(Δt)为燃料电池在Δt时段内的功率，m为直流微源个数，nFC为燃料电池个数，l、mk、
Figure BDA0001795467260000051
uk、nk、T、cl和Qkl分别表示贷款年利率、还款期、直流微源单位容量建设成本、直流微源使用率、维护系数、污染物种类、环境成本系数和污染物排放量，Pk为第k个直流微源的功率，
Figure BDA0001795467260000052
表示第k个燃料电池功率，
Figure BDA0001795467260000057
该电池燃料成本
Figure BDA0001795467260000053
间的函数关系，
Figure BDA0001795467260000054
和PG-AC表示交流微网向主网的购电价格和购电量，
Figure BDA0001795467260000055
和PAC-DC表示交流微网向直流微网的售电价格和售电量；Pload.DC为直流微网负载功率，PDC为直流微网的净负荷功率，Pk.max和Pk.min为第k个直流微源的功率上限和下限，PSB.max和PSB.min为燃料电池出力的最大和最小值，SOCmax和SOCmin为荷电状态的最大和最小值。
(三)改进的粒子群算法
为避免算法陷入局部最优，加快收敛速度，采用动态惯性权重改进粒子群算法(PSO)求解所述两层优化模型，动态惯性权重选择方法如下：
Figure BDA0001795467260000056
其中：ωmax和ωmin为动态惯性权重ω的最小值和最大值，Favg和Fmin为当前粒子F的平均值和最小值。相对于固定权重，动态惯性权重ω随着粒子目标函数值自动调整：当粒子目标值趋于一致或局部最优时，动态惯性权重ω趋于最大值以增强全局搜索能力；目标值较为分散时，动态惯性权重ω较小，对局部区域进行精确搜索。改进后的粒子群算法具体步骤为：
步骤1：设定粒子群规模，问题维度，最大飞行速度，最大迭代次数等参数，随机初始化上层粒子位置和速度，粒子位置信息由上层模型制定的三端口电力电子变压器的各端口功率调度曲线决定；
步骤2：根据上层优化策略确定的交流微网、直流微网、配网调度曲线，求解交流区域和直流区域的运行方案和运行费用；
步骤3：并评价各粒子适应度，将各粒子的位置和适应度存储在pbest中，将pbest中的最优个体的位置和适应度值存储于gbest中；
步骤4：按照下式更新粒子速度和位置信息：
Figure BDA0001795467260000061
其中，ij为粒子飞行的轨迹；t表示当前迭代次数；ω为动态惯性权重；c1,c2为学习因子，为两个常数，r1,r2为介于0和1之间的随机数；
步骤5：按照式(29)更新动态惯性权重ω；
步骤6：求解下层模型得到交流微网、直流微网运行点，评价每个粒子适应度，更新全局最优解及每个粒子的历史最优点；
步骤7：判断算法是否达到限定的迭代次数或者收敛精度。如果达到则结束并输出全局最优粒子表示的优化策略；如果没有达到，则转到步骤4。
有益效果：本发明提供的适于三端口电力电子变压器的交直流混合微网两层优化方法，相对于现有技术，具有如下优势：1、可以降低微网并网时的PET容量，并兼顾微网运行效益；2、积分模型反映了SOC动态变化对储能损耗的影响，提高了模型精度；3、改进的粒子群算法为平衡了算法的全局搜索能力和局部搜索能力，提高了模型求解效率。
附图说明
图1为三端口PET并网的交直流混合微网结构示意图；
图2为典型日风速与光照关系图；
图3为典型日微网负载；
图4为验证算例中交直流混合微网新能源功率；
图5(a)为算例1中各分布式电源出力；
图5(b)为算例2中各分布式电源出力；
图6为不同算法收敛曲线。
具体实施方式
为验证本文分层优化的有效性，设置如下算例对比分析：
一、不同优化方法对比
算例1：采用所提两层优化模型，但不考虑SOC动态变化对储能损耗的影响；
算例2：采用传统单层经济最优模型；
算例1中，微源总出力根据负荷水平变化，在中午和晚高峰时段出力较大，其他时段出力较小，实现了PCC负载曲线的削峰填谷。微网内部则优先考虑储能及经济性环境效益较好的风光满足负荷需求。算例2中，由于22时～7时外网价格较低，直流微网和交流微网主要从外网购电以满足负荷需求，内部微源出力较小，储能系统工作在充电状态，其余时段外网电价较高，利用储能放电和经济性较好的微源满足负载需求。
表1.不同优化策略结果对比
策略 f1 f2 F<sub>AC</sub> F<sub>DC</sub> PET负荷峰值
算例1 117 0.548 1884 912 69.1
算例2 1945 0.408 1857 883 165.2
表1为优化目标具体结果，通过对PCC负载削峰填谷，算例1中PET负荷峰值为69kW，算例2只考虑了微网经济性，PET负荷峰值为165kW。一般长期供电变压器以最大负荷除以0.65为额定容量，以该调度周期为例，算例2中，混合微网需采用额定容量260kVA的PET并网，而算例1中，106kVA的PET即可满足微网并网需求，缓解了容量不足对PET在工程应用中的限制。
二、不同求解方法的效率对比
图6为传统粒子群算法(PSO)和本文改进的粒子群算法(IPSO)求解算例1时的收敛曲线，PSO在迭代了45次时才收敛，而本文改进的算法迭代33次后便达到收敛条件，收敛速度更快。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种适于三端口电力电子变压器的交直流混合微网两层优化方法，其特征在于：该交直流混合微网采用两层优化结构，以三端口电力电子变压器为上层决策者，优化主网、交流微网和直流微网的功率调度曲线，以交流微网和直流微网为下层从属者，将上层调度曲线作为约束协调各微源出力，上层决策者以降低公共联结点负荷曲线方差、提高负荷率为上层目标，下层从属者以降低交流微网区和直流微网区运行费用为下层目标；
(一)上层优化模型
1.1上层优化模型：
Figure FDA0002331104770000011
Figure FDA0002331104770000012
Figure FDA0002331104770000013
1.2上层优化模型的约束条件：
PGrid+PAC+PDC＝0 (4)
Figure FDA0002331104770000014
上层优化模型及其约束条件中涉及的字母含义如下：N为调度周期时段数，P(i)为i时段公共联结点负荷功率，Pmax为公共联结点的最大负荷功率；PGrid、PAC和PDC为主网、交流微网和直流微网的净负荷功率，Ppet为三端口电力电子变压器的额定功率；
(二)下层优化模型
2.1交流微网优化模型：
Figure FDA0002331104770000015
Figure FDA0002331104770000016
Figure FDA0002331104770000021
Figure FDA0002331104770000022
Figure FDA0002331104770000023
Figure FDA0002331104770000024
2.2交流微网优化模型的约束条件：
功率平衡约束：
Figure FDA0002331104770000025
交流微源有功约束：Pk.min≤Pk≤Pk.max (13)
燃机爬坡约束：
Figure FDA0002331104770000026
燃机爬坡约束：
Figure FDA0002331104770000027
交流微网优化模型及其约束条件中涉及的字母含义如下：FAC为交流微网的运行费用，fAC.1、fAC.2、fAC.3、fAC.4和fAC.5分别表示交流微源的折旧成本、维护成本、燃料成本、治污成本和购电成本，N为调度周期时段数，m为交流微源个数，l、mk、Qmk、uk、nk、T、cl和Qkl分别表示贷款年利率、还款期、交流微源单位容量建设成本、交流微源使用率、维护系数、污染物种类、环境成本系数和污染物排放量，Pk为第k个交流微源的功率，nMT为燃机个数，
Figure FDA0002331104770000028
为第k个燃机的燃料成本和该燃机的功率
Figure FDA0002331104770000029
间的函数关系，
Figure FDA00023311047700000210
和PG-AC表示交流微网向主网的购电价格和购电量，
Figure FDA00023311047700000211
和PAC-DC表示交流微网向直流微网的售电价格和售电量；Pload.AC为交流微网负载功率，PAC为交流微网的净负荷功率，Pk.max和Pk.min为第k个交流微源的功率上限和下限，Rup和Rdown为燃机增大和降低出力的限值，t和t-1表示t时刻和t-1时刻；
3.1直流微网优化模型：
Figure FDA0002331104770000031
Figure FDA0002331104770000032
Figure FDA0002331104770000033
Figure FDA0002331104770000034
Figure FDA0002331104770000035
Figure FDA0002331104770000036
Figure FDA0002331104770000037
3.2直流微网优化模型的约束条件：
功率平衡约束：
Figure FDA0002331104770000038
直流微源有功约束：Pk.min≤Pk≤Pk.max (24)
蓄电池运行状态约束：PSB.min≤PSB≤PSB.max (25)
蓄电池运行状态约束：SOCmin≤SOC≤SOCmax (26)
直流微网优化模型及其约束条件中涉及的字母含义如下：FDC为直流微网的运行费用，fDC.1、fDC.2、fDC.3、fDC.4、fDC.5和fDC.6分别表示直流微源的储能损耗成本、折旧成本、维护成本、燃料成本、治污成本和购电成本，N为调度周期时段数，CSB为储能初始投资成本、QSB全寿命周期充放电量、PSB(Δt)为燃料电池在Δt时段内的功率，m为直流微源个数，nFC为燃料电池个数，l、mk、
Figure FDA0002331104770000039
uk、nk、T、cl和Qkl分别表示贷款年利率、还款期、直流微源单位容量建设成本、直流微源使用率、维护系数、污染物种类、环境成本系数和污染物排放量，Pk为第k个直流微源的功率，
Figure FDA0002331104770000041
表示第k个燃料电池功率，
Figure FDA0002331104770000042
为燃料电池的燃料成本和
Figure FDA0002331104770000043
间的函数关系，
Figure FDA0002331104770000044
和PG-AC表示交流微网向主网的购电价格和购电量，
Figure FDA0002331104770000045
和PAC-DC表示交流微网向直流微网的售电价格和售电量；Pload.DC为直流微网负载功率，PDC为直流微网的净负荷功率，Pk.max和Pk.min为第k个直流微源的功率上限和下限，PSB.max和PSB.min为燃料电池出力的最大和最小值，SOCmax和SOCmin为荷电状态的最大和最小值。
2.根据权利要求1所述的适于三端口电力电子变压器的交直流混合微网两层优化方法，其特征在于：采用改进的粒子群算法求解所述两层优化模型，所述改进的粒子群算法中，权重采用动态惯性权重进行实时调整。
3.根据权利要求2所述的适于三端口电力电子变压器的交直流混合微网两层优化方法，其特征在于：所述动态惯性权重的实时调整方法如下：
Figure FDA0002331104770000046
其中：ωmax和ωmin为动态惯性权重ω的最小值和最大值，Favg和Fmin为当前粒子F的平均值和最小值。
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"基于二层规划模型的交直流混合微网源荷储协调分区优化经济调度";李鹏等;《中国电机工程学报》;20161220;第36卷(第24期);第6769-6779页 *

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CN109066823A (zh) 2018-12-21

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