CN112202201A - 一种考虑需求响应和电动汽车的联合微电网运行策略 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种考虑需求响应和电动汽车的联合微电网运行策略，解决了目前主要研究的单个微电网，存在局限性经济性改善不明显的缺陷，其技术方案要点是包括有以下步骤：将全天均匀划分为24个时段，统计获得各个时段的用户负荷量和可再生能源发电量；基于设定的价格弹性系数采用实时电价机制对负荷进行时序上的调整，获得调整后各个时段的负荷量；将电动汽车并入联合微电网，为联合微电网反馈电能；建立联合微电网模型，以联合微电网运营成本及电动汽车充电成本最小为目标函数，求解获得分布式电源的运行计划及电动汽车的充电计划，本发明的一种考虑需求响应和电动汽车的联合微电网运行策略，可提高再生能源利用率，降低联合微电网运行成本。

Description

一种考虑需求响应和电动汽车的联合微电网运行策略
技术领域
本发明涉及智能电网，特别涉及一种考虑需求响应和电动汽车的联合微电网运行策略。
背景技术
现有的技术对微电网进行研究时，目前的研究主要是对单个微电网的运行策略进行研究，具有很大的局限性，经济性改善效果不明显；且在目前研究过程中，微电网内电价多使用分时电价。但是，分时电价调整周期较长，不利于激励用户依据电价信息对负荷进行时序上的调整，还有待改进的空间。
发明内容
本发明的目的是提供一种考虑需求响应和电动汽车的联合微电网运行策略，可提高再生能源利用率，降低联合微电网运行成本。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种考虑需求响应和电动汽车的联合微电网运行策略，包括有以下步骤：
将全天均匀划分为24个时段，统计获得各个时段的用户负荷量和可再生能源发电量；
基于设定的价格弹性系数采用实时电价机制对负荷进行时序上的调整，获得调整后各个时段的负荷量；
将电动汽车作为移动的分布式电源并入联合微电网，为联合微电网反馈电能；
建立联合微电网模型，以联合微电网运营成本及电动汽车充电成本最小为目标函数，求解获得分布式电源的运行计划及电动汽车的充电计划。
作为优选，联合微电网模型包括有住宅区微电网和工业园区微电网；所述分布式电源包括有风电机组、光伏阵列、储能单元及电动汽车，还包括有进行供输电的大电网。
作为优选，对分布式电源进行建模，具体为：
风电机组：
Figure BDA0002698554030000021
其中，PWT为风机的输出功率，v为实际的风速，vin为切入风速，vco为切出风速，vr为额定风速；
光伏阵列：
光伏阵列的输出功率取决于电池温度和太阳辐射的最大功率点(MPP)的情况，光伏阵列的温度具体为
Figure BDA0002698554030000022
其中，Tα为环境温度，GT为太阳辐射度，TNOC为正常运行时光伏阵列电池板温度；
得到光伏阵列的输出功率为：
Figure BDA0002698554030000023
式中，Pr为光伏阵列的最大输出功率，γ为功率-温度系数，Tr为光伏阵列板的参考温度。
作为优选，联合微电网运营成本包括有：
微电网运行成本的目标函数：
minC1＝CFuel+COM+CGRID+CDC；
Figure BDA0002698554030000031
其中，CFuel为分布式电燃料消耗成本，KFuel为燃料消耗系数；COM为分布式电源的运行管理成本，KOM为运行管理系数；CGRID为联合微电网从大电网的功率交互费用，正值代表从大电网购电，负值代表向大电网反向输电；Gprice、PGRID分别为从大电网购电的电价和从大电网吸收的功率；CDC为分布式电源的折旧成本，Cdev为分布式电源的安装成本，r为利率，取0.08，m为分布式电源的使用寿命；Pi为分布式电源i发出的电量；
还包括有污染物处理费用，污染物处理费用的目标函数如下：
Figure BDA0002698554030000032
式中，Ck为每千克k类污染物的处理费用，单位为元/kg；γk、γGRIDk分别为柴油发电机和大电网发电时第k类污染物的排放系数，单位g/kWh。
作为优选，基于设定的价格弹性系数采用实时电价机制对负荷进行时序上的调整具体为：
仅对住宅区微电网进行价格需求响应控制；
建立负荷转移模型，某个时段的负荷转入或转出量同时受到本时段和其他时段电价的影响，定义电价波动引起的用户对电能需求变化的关系：
Figure BDA0002698554030000041
式中，ΔL为负荷的变化量；Δp为电价的波动量；E为弹性矩阵；
弹性矩阵如下：
Figure BDA0002698554030000042
需求响应后各个时段的负荷值如下：
Figure BDA0002698554030000043
式中，L0 t为t时刻的原始负荷，P0 t，P0 s分别为t时刻和s时刻的原始电价；Lt为t时刻的需求响应后的负荷，Pt，Ps分别为t时刻和s时刻需求响应后的实时电价；
计算实时电价时，以可再生能源利用率最高为目标函数，如下：
Figure BDA0002698554030000044
式中，Pres(t)为t时刻可再生能源发电功率的总和。
综上所述，本发明具有以下有益效果：
通过建立联合微电网模型，各个微电网之间可以起到相互支撑的作用，根据价格型需求响应，建立实时电价机制，取代常用的分时电价机制，可有效提高可再生能源利用率，减少联合微电网内分布式电源的工作时长和从大电网的购电量；
将电动汽车这种新型智慧能源并入联合微电网中，控制电动汽车向联合微电网放电，实现电能在联合微电网内部的流动。从而降低联合微电网的经运行的成本，减少电动汽车的充电成本。
附图说明
图1为联合微电网的结构示意图；
图2为实时电价制定流程图；
图3为联合微电网优化调度流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
根据一个或多个实施例，公开了一种考虑需求响应和电动汽车的联合微电网运行策略，包括有以下步骤：
将全天均匀划分为24个时段，每个时段为1小时，统计获得各个时段的用户负荷量和可再生能源发电量；
基于设定的价格弹性系数采用实时电价机制对负荷进行时序上的调整，获得调整后各个时段的负荷量；
将电动汽车作为移动的分布式电源并入联合微电网，为联合微电网反馈电能；
建立联合微电网模型，以联合微电网运营成本及电动汽车充电成本最小为目标函数，求解获得分布式电源的运行计划及电动汽车的充电计划。
具体的，联合微电网模型包括有住宅区微电网和工业园区微电网；如图1所示，联合微电网的结构包括与分布式电源，分布式电源包括有风电机组、光伏阵列、储能单元及电动汽车，还包括有进行供输电的大电网。
建立联合微电网模型，首先对联合微电网内的分布式电源进行建模，具体为：
风电机组，风电机组的出力与风速的关系如下式所示：
Figure BDA0002698554030000061
其中，PWT为风机的输出功率，v为实际的风速，vin为切入风速，vco为切出风速，vr为额定风速；
光伏阵列，光伏阵列的输出功率取决于电池温度和太阳辐射的最大功率点(MPP)的情况，光伏阵列的温度具体为：
Figure BDA0002698554030000062
其中，Tα为环境温度，GT为太阳辐射度，TNOC为正常运行时光伏阵列电池板温度；
得到光伏阵列的输出功率为：
Figure BDA0002698554030000063
式中，Pr为光伏阵列的最大输出功率，γ为功率-温度系数，Tr为光伏阵列板的参考温度。
联合微电网运营成本包括有以下部分：
微电网运行成本，微电网运行成本的目标函数：
minC1＝CFuel+COM+CGRID+CDC；
Figure BDA0002698554030000064
其中，CFuel为分布式电燃料消耗成本，KFuel为燃料消耗系数；COM为分布式电源的运行管理成本，KOM为运行管理系数；CGRID为联合微电网从大电网的功率交互费用，正值代表从大电网购电，负值代表向大电网反向输电；Gprice、PGRID分别为从大电网购电的电价和从大电网吸收的功率；CDC为分布式电源的折旧成本，Cdev为分布式电源的安装成本，r为利率，取0.08，m为分布式电源的使用寿命；Pi为分布式电源i发出的电量；
还包括有污染物处理费用，污染物处理费用的目标函数如下：
Figure BDA0002698554030000071
式中，Ck为每千克k类污染物的处理费用，单位为元/kg；γk、γGRIDk分别为柴油发电机和大电网发电时第k类污染物的排放系数，单位g/kWh。
基于设定的价格弹性系数采用实时电价机制对负荷进行时序上的调整具体为：
仅对住宅区微电网进行价格需求响应控制；
建立负荷转移模型，某个时段的负荷转入或转出量同时受到本时段和其他时段电价的影响，定义电价波动引起的用户对电能需求变化的关系：
Figure BDA0002698554030000072
式中，ΔL为负荷的变化量；Δp为电价的波动量；E为弹性矩阵；
弹性矩阵如下：
Figure BDA0002698554030000073
需求响应后各个时段的负荷值如下：
Figure BDA0002698554030000081
式中，L0 t为t时刻的原始负荷，P0 t，P0 s分别为t时刻和s时刻的原始电价；Lt为t时刻的需求响应后的负荷，Pt，Ps分别为t时刻和s时刻需求响应后的实时电价；
如图2所示，判断本时段用户负荷与可再生能源发电量差值P，若是用户负荷大于发电量，即差值P大于0，则依据建立的价格型需求响应模型，向其他时段转移，并且设置本时段的电价高于原始电价；反之，当差值P小于0时，依据建立的价格型需求响应模型，向该时段移入负荷，并且调整此时段电价低于原始电价。
计算实时电价时，以可再生能源利用率最高为目标函数，如下：
Figure BDA0002698554030000082
式中，Pres(t)为t时刻可再生能源发电功率的总和。
如图3所示，对于联合微电网优化调度具体流程包括有以下部分：
针对住宅区微电网，利用需求响应机制制动实时电价，根据实时电价以充电成本最低为目标函数制定电动汽车集群计划，并以运行成本最低为目标函数制定住宅区微电网的运行计划；
针对工业园区微电网，判断是否存在可再生嫩远发电量大于符合的时段，对于存在的这些时段，电动汽车向大电网输送电能；反之，不存在时，以运行成本最低为目标函数制定工业园区微电网的运行计划；
完成联合微电网运行成本的计算。
本发明建立了联合微电网模型，各个微电网之间可以起到相互支撑的作用。根据价格型需求响应，建立实时电价机制，取代常用的分时电价机制，提高可再生能源利用率，减少联合微电网内分布式电源的工作时长和从大电网的购电量。
将电动汽车这种新型智慧能源并入联合微电网中，控制电动汽车向联合微电网放电，实现电能在联合微电网内部的流动，从而降低联合微电网的经运行的成本，减少电动汽车的充电成本。电动汽车作为新型智慧能源，可以充分发挥作为可移动储能单元的优势。
对住宅区域微电网的优化分为两个阶段：第一个阶段采用价格型需求响应，以提高可再生能源的利用率为目标，制定出实时电价；第二阶段以微电网运营成本和电动汽车充电成本最小为目标函数，求解出分布式电源的运行计划以及电动汽车的充电计划。
对工业园区内不进行需求响应，在电动汽车并入电网期间为微电网反馈电能。以工业园区微电网运行成本最低为目标函数，求解出电动汽车以及其他分布式电源的运行计划。
本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。

Claims (5)

1.一种考虑需求响应和电动汽车的联合微电网运行策略，其特征是，包括有以下步骤：
将全天均匀划分为24个时段，统计获得各个时段的用户负荷量和可再生能源发电量；
基于设定的价格弹性系数采用实时电价机制对负荷进行时序上的调整，获得调整后各个时段的负荷量；
将电动汽车作为移动的分布式电源并入联合微电网，为联合微电网反馈电能；
建立联合微电网模型，以联合微电网运营成本及电动汽车充电成本最小为目标函数，求解获得分布式电源的运行计划及电动汽车的充电计划。
2.根据权利要求1所述的考虑需求响应和电动汽车的联合微电网运行策略，其特征是：联合微电网模型包括有住宅区微电网和工业园区微电网；所述分布式电源包括有风电机组、光伏阵列、储能单元及电动汽车，还包括有进行供输电的大电网。
3.根据权利要求2所述的考虑需求响应和电动汽车的联合微电网运行策略，其特征是，对分布式电源进行建模，具体为：
风电机组：
Figure FDA0002698554020000011
其中，PWT为风机的输出功率，v为实际的风速，vin为切入风速，vco为切出风速，vr为额定风速；
光伏阵列：
光伏阵列的输出功率取决于电池温度和太阳辐射的最大功率点(MPP)的情况，光伏阵列的温度具体为
Figure FDA0002698554020000021
其中，Tα为环境温度，GT为太阳辐射度，TNOC为正常运行时光伏阵列电池板温度；
得到光伏阵列的输出功率为：
Figure FDA0002698554020000022
式中，Pr为光伏阵列的最大输出功率，γ为功率-温度系数，Tr为光伏阵列板的参考温度。
4.根据权利要求3所述的考虑需求响应和电动汽车的联合微电网运行策略，其特征是，联合微电网运营成本包括有：
微电网运行成本的目标函数：
min C1＝CFuel+COM+CGRID+CDC；
Figure FDA0002698554020000023
其中，CFuel为分布式电燃料消耗成本，KFuel为燃料消耗系数；COM为分布式电源的运行管理成本，KOM为运行管理系数；CGRID为联合微电网从大电网的功率交互费用，正值代表从大电网购电，负值代表向大电网反向输电；Gprice、PGRID分别为从大电网购电的电价和从大电网吸收的功率；CDC为分布式电源的折旧成本，Cdev为分布式电源的安装成本，r为利率，取0.08，m为分布式电源的使用寿命；Pi为分布式电源i发出的电量；
还包括有污染物处理费用，污染物处理费用的目标函数如下：
Figure FDA0002698554020000031
式中，Ck为每千克k类污染物的处理费用，单位为元/kg；γk、γGRIDk分别为柴油发电机和大电网发电时第k类污染物的排放系数，单位g/kWh。
5.根据权利要求4所述的考虑需求响应和电动汽车的联合微电网运行策略，其特征是，基于设定的价格弹性系数采用实时电价机制对负荷进行时序上的调整具体为：
仅对住宅区微电网进行价格需求响应控制；
建立负荷转移模型，某个时段的负荷转入或转出量同时受到本时段和其他时段电价的影响，定义电价波动引起的用户对电能需求变化的关系：
Figure FDA0002698554020000032
式中，ΔL为负荷的变化量；Δp为电价的波动量；E为弹性矩阵；
弹性矩阵如下：
Figure FDA0002698554020000033
需求响应后各个时段的负荷值如下：
Figure FDA0002698554020000034
式中，L0 t为t时刻的原始负荷，P0 t，P0 s分别为t时刻和s时刻的原始电价；Lt为t时刻的需求响应后的负荷，Pt，Ps分别为t时刻和s时刻需求响应后的实时电价；
计算实时电价时，以可再生能源利用率最高为目标函数，如下：
Figure FDA0002698554020000041
式中，Pres(t)为t时刻可再生能源发电功率的总和。
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