并网型微电网协调经济调度策略研究论文_王力,,胡道玖

摘要：针对微电网并网运行时，负荷和微源工作特性的影响，可能会使微电网和大电网的功率交换过于频繁而引起不必要的损失，考虑在传统微电网经济调度模型中引入大电网供电满意度目标函数。本文对并网型微电网协调经济调度策略研究。

关键词：微电网；并网模式；经济调度

分布式电源以微电网的形式参与电力系统运行与调度，可以充分发挥分布式电源的优势，提高新能源利用率，同时也能增强传统大电网的可靠性。包含分布式电源的微电网，其运行方式可以是与大电网连接的并网运行，也可以是与大电网分离的孤网运行

一、分布式电源功率随机性建模

由于需要重点考虑的ＷＴ和ＰＶ出力易受天气影响，具有－定的波动性。为在制定协调经济调度策略中计及这种波动性的影响，本文采用场景分析法对ＷＴ和ＰＶ出力的波动性进行建模。

1.分布式电源功率随机性预测。为了计及ＷＴ、ＰＶ的随机波动性对ＥＳＳ并网逆变控制器参数设计的影响，首先要建立分布式电源的功率预测模型．ＷＴ和ＰＶ的预测模型可由式（１）来描述：

（1）

式中：W（k）为Ａ时段随机量可能出现的值；Ｐ（k）为k时段W(k)的预测结果；D(k)为k时段W(k)的预测误差。本文采用时间序列法中的ＡＲＭＡ模型来近似描述预测误差序列。ＡＲＭＡ模型既考虑了预测误差在时间序列上的相关性，又考虑了随机波动的影响，预测精度较高。采用ＡＲＭＡ（１，１）模型，误差序列Ｄ（Ａ）可由式（２）求取：

（2）

式中：

D(k)为高斯分布的随机变量，标准差为为ＡＲＭＡ（１，１）模型的参数。可由历史运行数据通过参数估计得到。D(k)的标准差序列可由式（３）求取：

（3）

ＷＴ和ＰＶ的动态概率模型如图１和图２所示。

图２光伏发电系统出力的动态曲线及概率分布

图１和图２中，将ＷＴ和ＰＶ的预测值作为基础函数Ｐ（t），并假设D（t）满足正态分布。

2.拉丁超立方采样理论。拉丁超立方采样基于采样值，能够有效反映随机变量的概率分布。该方法由以下两步构成：（１）采样。假设抽样次数为为该随机概率问题的尺个输入值，的累积概率分布函数（ＣｕｍｕｌａｔｉｖｅＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＦｕｎｃｔｉｏｎ，ＣＤＦ）为此分布函数的取值范围［０，１］被等分成N个子区间，选择每个区间的中点作为的采样值，然后由ＣＤＦ的逆函数求得的采样值.（２）排列。将所有随机变量视为一个行向量构成矩阵。在拉丁超立方采样结束后，全体采样结果形成一个阶的初始采样矩阵。通过Ｇｍｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ序列正交化方法对采样行向量进行排序，使不同随机变量采样值的相关性趋于最小。

二、模型求解

1.目标函数。权重确定本文构建的目标函数包含３个子目标，利用ＡＨＰ层次分析法赋予各子目标不同权重，将其转换为单目标求解。利用层次分析法确定各个目标函数权重的步骤，主要可以归纳为以下几步：（１）建立判断矩阵。判断矩阵就是层次分析法中同一层因素对上一层影响的重要程度，可用两两比较的方法求得，其形式为：

（4）

式中：—表示某因素层元素之间的相对重要性，用表１中的数字１－９和它们的倒数表示。（２）权重的计算步骤。计算ｉ中每行的乘积：

（5）

计算风＿的《次方根：

（6）

归一化处理：

（7）

进行上述步骤之后，即可得到所求权重向量。（３）—致性检验。以表示矩阵的最大特征值，表示不同阶数下的判断矩阵一致性检验指标，具体数值见表1。

表1 判 断 矩 阵一 致性检 测标 准

若满足式（8）：

（8）

则可以说明上述构建矩阵可以通过最终的一致性检验，所得权重可用，否则需要再次重复上述步骤重新计算权重。本章选择１，３，５作为判断矩阵重要性对比标度，可以得到妒＝［０．６３７，０．２５８，０．１０５］Ｔ，实际计算中权重与大小对应。

２．微电网优化调度策略。ＰＶ和ＷＴ的发电不可控，但其不消耗燃料，对环境无污染，为提高经济性起见，优先利用两者出力供微电网负荷所需；ＭＴ工作在“以热定电”模式之下，可以在满足热负荷的需求下，输出有功功率，满足部分负荷所需，实现能量梯级利用，提高发电系统运行效率；当ＷＴ、ＰＶ和ＭＴ出力满足当日微电网负荷所需，即净负荷为负时，超出部分可以选择向蓄电池充电或向大电网售电，且如果ＦＣ发电成本小于售电电价，则还可以利用ＦＣ发出电量卖向大电网，实现经济效益最大化；当ＷＴ、ＰＶ和ＭＴ出力无法满足当曰负荷所需，即净负荷为正时，检测蓄电池状态，在蓄电池运行允许范围内，优先利用蓄电池发电，若仍然存在负荷缺额，则动态选择ＦＣ发电或向大电网购电，若微电网内微源配合大电网还是无法满足发电需求，则切除部分负荷。

3.粒了群优化算本文运用粒子群优化算法对该优化调度模型求解。经过测试后，最大迭代次数取３００，粒子个数取６００，为尽量消除粒子群优化算法的随机性，最终计算结果取重复５０次之后的平均值。

三、算例分析

1.基础数据本文研究并网模式下，微电网经济调度问题。制热收益为０．１元／ｋＷｈ；天然气价格取２．５元／ｎｒ１；微电网与大电网有功功率交换上下限分别为５０ｋＷ和－５０ｋＷ，且微电网向大电网注入功率为负，反之为正；蓄电池额定容量为４５０ｋＷｈ，最大、最小剩余容量和初始容量分别为：６５％ｉＳＢＴＲＣ、２０％ｉＳ＂ｂｔｒｃ、ＳＣ＾ｉＳ＾ｔｒｃ。各微源相关信息见表2。

表2微电网各分布式电源机组特性

2.结果分析。若给出满意度排序为：大电网供电满意度＞微电网决策者满意度＞社会效益满意度，且＝〇．３、６（２＝０．４、ａ３＝０．６，将此种运行方式命名为运行方式。此时，微电网有功出力优化结果见图3，蓄电池ＳＯＣ变化曲线见图4。

图 3 运行方式 １ 下 系 统优化 调 度 结果

图 4运行方式 １ 下蓄 电池优化 调 度 结果

由图3和图4可知：０１：００－０７：００和２１：００－２４：００时段，几乎无光照，ＰＶ不工作，但微电网内部负荷需求不高，紧靠ＷＴ和ＭＴ的出力就可以满足微电网内部负荷需求，即微电网内部净负荷为负。故在本时段，微电网运行体现出其效益价值，通过配合实时电价，内部微源发出电Ｗ在满足负荷所需后，一部分为蓄电池充电，其余电量向大电网出售以获得更高经济效益。８：００－１４：００时段，ＷＴ出力处于较高水平，由于光照强度充足，ＰＶ出力较多，并在１４：００达到调度曰的最高水准，但微电网内部负荷需求处于调度日的最高阶段，仅靠ＰＶ、ＷＴ和ＭＴ的出力还不能完全满足负荷所需，即微电网内部净负荷为正，且负荷所需还呈上升趋势，并在１４：００达到峰值。故在本时段，考虑到微电网的运行经济性，ＢＴ优先出力满足负荷所需，ＦＣ出力逐渐增大，ＢＴ、ＦＣ及大电网协同出力供给负荷。１５：００－２０：００时段，ＷＴ出力仍处于较高水平，光照强度较为充足但呈下降趋势，ＰＶ出力逐渐减小，并在１９：００减小为零，虽然微电网内部负荷需求逐渐下降，但仍然需要较多电量供给负荷所需，仅靠ＰＶ、ＷＴ和ＭＴ的出力还不能完全满足负荷所需，即微电网内部净负荷为正。故在本时段，考虑到微电网运行经济性，ＢＴ优先出力满足负荷所需，ＦＣ出力呈减小趋势，ＢＴ、ＦＣ及大电网协同出力供给负荷。且为保证第二天调度可以正常进行，蓄电池在初始时刻和调度日结束时刻剩余电量必须相等。

本文提出微电网的协调经济调度策略。该策略能够在综合考虑各个分布式电源技术性能，风力发电机与光伏电池出力波动性，电力供应与需求平衡，电价变化对于调度策略的影响，系统备用容量等因素的基础上，优化协调微电网内各个分布式电源出力及微电网与主网之间交换公率，管理负荷需求实雌棚运行的经济成本最小。

参考文献：

［１］张伟．微电网运行控制与保护技术［Ｍ］．北京：中国电力出版社，2018：19－21．

［２］刘庚．混合型孤立微电网全寿命周期经济性评估［Ｊ］．现代电力，2018，32（4）：

论文作者:王力,,胡道玖

论文发表刊物:《当代电力文化》2019年22期

论文发表时间:2020/4/23

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