（天津实创新能电力工程有限公司 天津 300384）
摘要：电力能源在人们的生活和工作中起到了很关键的作用。据国家能源局发布数据显示，2016年全国生产、生活用电量累计59198亿千瓦小时，较2015年增长5.0%。目前我国主要电力供应来源为燃油、燃气和燃煤发电，为了满足全国庞大的电力需求，就需要消耗大量的石油、天然气和煤炭等化石能源，但是石油、天然气和煤炭等化石能源的储量是有限的，截止2015年底，我国探明石油、天然气和煤炭储量分别为25亿吨、38000亿立方米和1145亿吨，按照当前的消耗速度可以预见在不久的将来石油、天然气和煤炭等化石能源将消耗殆尽，人类届时将面临生存威胁。此外，由于石油、天然气和煤炭等化石能源的大量使用，造成了全球气温升高、雾霆以及水污染等严重的后果。因此，针对能源安全、环境保护以及气候变化等问题，开发利用以太阳能、风能等为代表的新能源势在必行。
关键词：事件；光伏储能微网；经济运行优化
引言
太阳能作为一种新能源，能量巨大，每年辐射到我国陆地表面的太阳能约等于燃烧24000亿吨标准煤释放的热量，加之资源丰富、随处可得且无环境污染的特点，太阳能发电受到了关注。尽管太阳能发电可以在一定程度上缓解能源和环境压力，但是其利用效率明显不高，且由于其随机波动的特点，会对电网的电压、频率等造成扰动，严重影响电网的稳定性。为充分发挥以太阳能等可再生能源为主的分布式发电单元的优势，并实现对各分布式发电单元的有效管理，微网概念被提出。
1光伏储能徽网组成
本文研究的基本的微网结构包括分布式发电单元（光伏电池阵列）、储能单元（蓄电池组）、能量转换单元（变换器，包括并网逆变器和双向逆变器）以及负载等，其拓扑结构如图1。光伏电池阵列和蓄电池组分别通过并网逆变器和双向逆变器连接到交流母线上，实现光伏电池阵列到交流母线的单向以及蓄电池组与交流母线之间的双向能量流动，负载直接连接到交流母线上，微网通过交流母线统一为负载供电。此外，微网通过变压器实现并网运行。
图1光伏储能微网拓扑结构
2事件的提出
受天气条件影响，当天气条件变化时，光伏输出功率会随之变化，如当出现阴、晴转多云等天气状况时，光伏输出功率会骤然减少。同样，受用户需求影响，用电负荷会随着用电设备的接入接出而变化，其中用电负荷是指某一时刻微网供电范围内所有用电设备的功率之和，用电负荷不是恒定不变的，如当大功率用电设备接入时，用电负荷会大幅增加。此外，在分时电价政策下，受市场需求和供应等因素影响，电价随时都可能变化，如当电力供应小于电力需求时，电价会上涨。考虑到天气条件、用户需求和市场是随机变化的，因此光伏输出功率、用电负荷以及电价也是随机变化的。
当前文献中微网调度方案的制定主要是由光伏输出功率、用电负荷和电价等因素决定的。在确定的条件下，可以得到一个最佳调度方案，但是当条件变化以后，由于调度方案没有及时得到更新，因此原调度方案将失效，并且实际中光伏输出功率、用电负荷和电价是随机变化的，按确定性方法制定调度方案意义不大，因此为了解决这一问题，本文提出一种基于事件的调度方法。如果有事件发生，则进行再调度，重新制定调度方案；如果没有事件发生，则不进行再调度，继续按原调度方案执行。
综合分析导致光伏储能微网调度方案失效的因素，提出事件。事件包括光伏输出功率变化事件、用电负荷变化事件和电价变化事件，即当光伏输出功率、用电负荷或电价变化时将导致原调度方案失效，需要重新调整调度方案。
3基于事件的微网滚动优化建模
3.13.1滚动窗口划分
在建立基于事件的微网滚动优化模型前需要对调度周期进行划分，在对调度周期进行划分时需要充分考虑调度方案的最优性和调度算法的实时性。传统的做法是以一定的时间间隔将调度周期划分为有限相同的调度时段，如调度周期为24小时，以1小时为间隔将调度周期划分为24个相同的调度时段。如果时间间隔选取得较大，则调度周期被划分为较少的调度时段，难以保证调度方案的最优性：如果时间间隔选取得较小，则调度周期被划分为较多的调度时段，难以保证调度算法的实时性。因此，本文提出滚动窗口划分方法，首先选取一个较小的时间间隔（如30分钟）将调度周期划分为较多的调度时段，以保证调度方案的最优性；然后基于事件将若干个调度时段合并为一个滚动窗口，从而保证调度算法的实时性，具体如下：
滚动窗口划分规则：如果在若干个连续的调度时段内光伏输出功率、用电负荷及电价变化均不大，则可以将这几个调度时段合并为一个滚动窗口。可以看出，在一个滚动窗口内光伏输出功率、用电负荷及电价变化被限制在一个可以接受的范围内，因此滚动窗口划分可以在保证调度算法的实时性的前提下提高调度方案的最优性。
3.2滚动时域方法
滚动时域方法通过在每次迭代向前移动优化时域迭代地解决确定性问题，其包括一个预测时域和一个控制时域。每次在预测时域内对问题进行求解，得到预测时域内各个时段的控制动作，而仅实现控制时域的控制动作，在下一时刻，预测时域和控制时域同时向前移动，不断迭代，直到到达整个调度时域的最后，得到整个问题的解，如图3-2。为了根据当前可用信息优化问题，滚动时域方法的迭代过程允许更新或修改所有输入参数，滚动时域方法己经被应用到许多不确定性调度问题。
需要注意的是，虽然在每个预测时域内得到的解对该段时间是最优的，但是实际上得到的整个问题的解可能是次优的，因为没有考虑当前预测时域外的未来信息，也就是说通过滚动时域方法得到的解对整个问题而言为局部最优解，而非全局最优解。因此，为了保证得到的解的质量，预测时域长度必须合适。预测时域长度取决于问题的特性，对于不同的问题，长度相同的预测时域可能带来不同的效果，因此在确定预测时域长度时，必须结合问题的特性进行综合考虑，实际中可以通过多次试验确定一个较合适的预测时域长度，也可以将预测时域长度作为优化变量处理。
4工作总结
基于事件进行滚动窗口划分，将调度周期划分为若干滚动窗口。在滚动时域优化框架下，以最小化系统运行成本为目标，运行成本包括光伏电池阵列和蓄电池维护管理费用、蓄电池寿命损耗惩罚费用以及微网从电网购电成本和向电网售电收益；以系统功率平衡、蓄电池充放电功率和荷电状态限值以及微网从电网购电和向电网售电功率限值等为约束条件，在此基础上，对约束条件中的非线性成分进行线性化处理，最终建立了基于事件的微网滚动优化模型。当有事件发生时，则进行再调度，重新调整调度方案，否则不进行再调度，按原调度方案执行。基于事件滚动优化模型可以更新光伏输出功率、用电负荷和电价等输入数据信息。此外，滚动窗口划分在保证模型复杂度不变的情况下，提高调度方案的最优性。
结语
本文针对光伏储能微网经济运行优化问题进行了研究，考虑光伏输出功率、用电负荷和电价随机性，达到了预期的效果，在本文所做研究的基础上，可以做进一步的研究。
参考文献：
[1]国家能源局，2016年全社会用电量同比增长5.0%[EB/OL].http：//www.nea.gov.cn/2017-01/16/c-135986964.htm，2017-OI一16/2017-03-31.
[2] BP.BP世界能源统计年鉴[R].2016.
[3]丁明，王伟胜，王秀丽，等.大规模光伏发电对电力系统影响综述〔月.中国电机工程学报2014，34（1）：1一14.
论文作者:胡雅秋
论文发表刊物:《电力设备》2017年第35期
论文发表时间:2018/5/14
标签：时域论文; 光伏论文; 电价论文; 事件论文; 方案论文; 输出功率论文; 用电负荷论文; 《电力设备》2017年第35期论文;