謝傳勝，鐘朋園

（華北電力大學經(jīng)濟與管理學院，北京 102206）

0 引言

為緩解分布式發(fā)電并網(wǎng)運行給電網(wǎng)帶來的負面效應(yīng)，充分發(fā)揮可再生能源的積極作用，虛擬電廠（VPP，Virtual Power Plant）引起了人們的廣泛關(guān)注。VPP通過統(tǒng)一架構(gòu)整合各類分布式發(fā)電資源（DER，Distributed Energy Resource），實現(xiàn)發(fā)電資源統(tǒng)一優(yōu)化調(diào)度，在保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的前提下提高了能源利用率，具有一定的環(huán)保性與經(jīng)濟性。而在VPP運行中，考慮不同DER的技術(shù)特性及其對電力系統(tǒng)造成的影響，采用合理的算法構(gòu)建資源優(yōu)化調(diào)度模型，成為解決VPP并網(wǎng)的關(guān)鍵所在。

國內(nèi)VPP技術(shù)尚處于理論研究階段，未得到實際推廣。文獻［1］通過分析VPP在國外的發(fā)展模式及特點，對國內(nèi)引入VPP開辟了思路；文獻［2］基于面向服務(wù)架構(gòu)建立了通用VPP模型。國外對于VPP中分布式發(fā)電資源調(diào)度算法的研究較多，其中文獻［3］和文獻［4］采用混合整數(shù)線性規(guī)劃算法分別對含有風電及熱電聯(lián)產(chǎn)機組的VPP發(fā)電資源進行優(yōu)化調(diào)度；文獻［5］分析了核電與風電在VPP內(nèi)聯(lián)合調(diào)度所帶來的經(jīng)濟性與環(huán)保性。然而，現(xiàn)有文獻都針對于單一種類的DER資源，未形成對VPP內(nèi)多種DG的統(tǒng)一優(yōu)化調(diào)度算法。

本文將結(jié)合虛擬電廠中DER機組協(xié)調(diào)運行特性，構(gòu)建虛擬電廠中分布式發(fā)電資源優(yōu)化調(diào)度模型，采用改進的細菌覓食算法對模型進行尋優(yōu)求解，并將所得結(jié)果與采用遺傳算法的運算結(jié)果進行對比，分析了虛擬電廠資源調(diào)度與傳統(tǒng)發(fā)電資源調(diào)度的經(jīng)濟性，以及兩種算法的優(yōu)缺點。這可為虛擬電廠技術(shù)在中國的大規(guī)模應(yīng)用提供理論指導(dǎo)，并為虛擬電廠中DER的優(yōu)化調(diào)度提供了新的解決方案。

1 虛擬電廠中分布式發(fā)電資源優(yōu)化調(diào)度模型

1.1 VPP及DER相關(guān)理論基礎(chǔ)

虛擬電廠是指將分布式發(fā)電（DG）、可控負荷（DL，Dispatchable Load）和分布式儲能設(shè)施（DES，Distributed Energy Storage）有機結(jié)合，通過配套的調(diào)控技術(shù)、通信技術(shù)等，實現(xiàn)對各類DER進行整合調(diào)控的載體（見圖1）。

圖1 虛擬電廠在電力市場中的應(yīng)用

VPP的核心是用于調(diào)控DG、DL和DES能量流的能量管理系統(tǒng)（EMS，Energy Management System）。EMS的運行目標是在保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的前提下，實現(xiàn)電力供應(yīng)主體的利潤最大化、實現(xiàn)電力供應(yīng)成本最小化或?qū)崿F(xiàn)碳減排最大化。

VPP中的DER主要是指功率低于50 MW的小型模塊式的、與環(huán)境兼容的獨立發(fā)電機組，以及可控負荷與分布式儲能設(shè)備等。DG多為具有環(huán)保性的可再生能源發(fā)電機組，如小型風電、光伏發(fā)電機組等，其所有權(quán)可能由電力部門、電力客戶或第三方所有，用以滿足電力系統(tǒng)和客戶特定的需求。在智能電網(wǎng)的運行環(huán)境下，結(jié)合DL和DES的儲能與負荷調(diào)控特性，DG可用于最大程度地滿足當?shù)仉娋W(wǎng)負荷需求，提高電力系統(tǒng)的環(huán)保性與社會效益。

基于VPP技術(shù)的DER并網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 含VPP的電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)圖

然而，DER的大量并網(wǎng)也給電網(wǎng)帶來了較多的不利影響。一方面，DER的種類繁多，形式復(fù)雜，發(fā)電原理不盡相同，不便于電力系統(tǒng)的設(shè)計、調(diào)度、運行；另一方面，以風電、光伏發(fā)電、潮汐發(fā)電為代表的可再生能源易受氣候等自然因素的影響，對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性帶來極大挑戰(zhàn)，為了支持DG的并網(wǎng)，需要在電力系統(tǒng)內(nèi)增加旋轉(zhuǎn)備用費用。這使得單個可再生DER并網(wǎng)的成本大大提高，不具備經(jīng)濟性。因此，建立VPP中DG、DL、DES等資源優(yōu)化調(diào)度模型，通過協(xié)調(diào)各類資源以降低含VPP的電力系統(tǒng)投資成本，具有十分重要的意義。

1.2 VPP中DER優(yōu)化調(diào)度模型

根據(jù)VPP的用電特性，可建立優(yōu)化調(diào)度模型為：

式中：PDL為DL的總有功負荷；PNDL為非可控負荷的總有功負荷；ρDL、ρNDL分別為兩種負荷的電價；P電網(wǎng)、ρ電網(wǎng)分別為VPP與電網(wǎng)間交易的總電量及成交電價；PuL、CuL分別為中斷電負荷（UL，Unserved Load）的功率及其成本；PDG、CDG為DG售出電量與發(fā)電成本；PMG、ρMG分別為從微電網(wǎng)所購電量及電價。

針對電力系統(tǒng)負荷特性及各類DG運營特性，可建立電力平衡約束、線路平均約束及變量約束為：

式中：P為有功電源；I為直流輸電電線；S為低壓變電站潮流限制及其上限值；Umin的標幺值取0.95；Umax的標幺值，取1.05。

2 優(yōu)化調(diào)度算法

采用改進的細菌覓食算法和遺傳算法分別對各種DG優(yōu)化調(diào)度進行分析，并對比分析結(jié)果。

2.1 遺傳算法

遺傳算法（GA，Genetic algorithm）是一個既定的并行搜索算法［6］，已在電力系統(tǒng)優(yōu)化問題中得到應(yīng)用。在GA中，基于優(yōu)勝劣汰的生存理念，通過交叉和變異，將隨機產(chǎn)生的初始解進行優(yōu)化。針對含分布式發(fā)電機組的電力系統(tǒng)特性，對遺傳算法進行如下改進。

1）在初始解產(chǎn)生階段，基于DG狀態(tài)，將其分為必開機組、必停機組和自由機組，分別檢查其發(fā)電出力及約束條件，確定可用機組組合數(shù)，按照必開機組優(yōu)先、自由機組其次的順序安排初始可行解；

2）在尋優(yōu)過程中，設(shè)置保留算子，將上一代中最好的個體直接隨機替換到下一代中，以提高運算效率。

2.2 細菌覓食算法

細菌覓食算法（BFA，Bacteria Foraging Algorithm）是由Passino開發(fā)的基于隨機搜索的新型仿生類算法。BFA算法具體包括趨化、繁殖、以及驅(qū)散3個步驟［7］。

基于原始的BFA算法對其尋優(yōu)過程中的趨化和繁殖階段進行了改進。改進過程包括：①求解最小化問題時，在再生排序完成前，取趨化階段每個細菌成本函數(shù)的最小值，而不是取所有趨化階段成本函數(shù)的平均值；②每個趨化階段中所有細菌的路線均通過最優(yōu)細菌路線得到評估，而不是取自其余所有細菌彼此間的距離。改進的BFA算法流程見圖3。

圖3 改進的BFA算法框架圖

3 算例分析

3.1 數(shù)據(jù)采集

以IEEE-30母線系統(tǒng)為基礎(chǔ)，更換節(jié)點數(shù)據(jù)及負荷特性，作為實例［8］。案例中VPP系統(tǒng)由兩個DG及可控負荷組成，一方面滿足內(nèi)部負荷需求，另一方面可與微電網(wǎng)、主電網(wǎng)實現(xiàn)相互間電力交易。具體來講，在原系統(tǒng)中，將第5條母線改為與微電網(wǎng)相連，使VPP與微電網(wǎng)相互間可實現(xiàn)電力交易；第11與第13條母線上的常規(guī)電廠改為分布式能源發(fā)電廠，裝機容量均為40 MW。選取某一典型日內(nèi)系統(tǒng)發(fā)電出力及成交電價相關(guān)數(shù)據(jù)，見表1、表2。

表1 典型日內(nèi)VPP資源實時功率 功率／k W

表2 典型日內(nèi)VPP資源成交電價電價／（元·MW－1）

表3 兩種情形下不同算法參數(shù)設(shè)置

3.2 模型分析

分別用兩種算法對VPP技術(shù)中DG優(yōu)化調(diào)度結(jié)果進行分析。為觀測兩種算法中控制參數(shù)的變量對優(yōu)化結(jié)果的收斂性影響，設(shè)置了不同參數(shù)下的兩種情形（見表3）。

對兩種情形下兩種算法的收斂性進行分析，結(jié)果見圖4和圖5。由圖4和圖5可以得出，情形一和情形二中BFA算法分別收斂于26 815.23元和26 827.45元，而GA算法則收斂于26 826.02元和26 863.59元。同時可見，BFA算法在計算過程中更快得到最優(yōu)解。

圖4 情形一中兩種算法的收斂性

另外，對兩種情形下兩種算法的最優(yōu)解進行分析。情形一中，VPP發(fā)電成本不包含配電網(wǎng)無功補償成本。分別用兩種算法對目標函數(shù)進行求解，可得該情形下發(fā)電投資的最優(yōu)成本（見表4）。由表4可知，與GA算法求解結(jié)果相比，BFA算法所得單個機組的最優(yōu)成本均更低，且最終總投資成本中，BFA算法所得結(jié)果為26 812.76元，而GA算法結(jié)果為26 823.42元。

圖5 情形二中兩種算法的收斂性

表4 情形一中兩種算法的運算結(jié)果對比 功率／MW

情形二中，計及DG無功補償，考慮其對系統(tǒng)參數(shù)及約束條件的影響，目標函數(shù)最終優(yōu)化結(jié)果見表5。從表5可見，采用BFA算法計算所得的兩種情形的最優(yōu)成本為26 825.89元，而采用GA算法最優(yōu)成本為26 860.60元，因此BFA計算結(jié)果明顯更優(yōu)。

表5 情形二中兩種算法的運算結(jié)果對比 功率／MW

最后，針對所選取某一天的實時數(shù)據(jù)，采用通用代數(shù)建模系統(tǒng)（GAMS，General Algebraic Modeling System）對所有負荷日內(nèi)調(diào)度的負荷變化及利潤情況進行分析，如圖6所示。由圖6可知，多數(shù)時間內(nèi)VPP系統(tǒng)可滿足自身負荷需求，并實現(xiàn)余電上網(wǎng)；在用電高峰時，通過從電網(wǎng)或微電網(wǎng)購電，滿足內(nèi)部電力需求；通過各DER之間的合理協(xié)調(diào)利用，電力系統(tǒng)實現(xiàn)穩(wěn)定運行，中斷電現(xiàn)象極少出現(xiàn)。

圖6 不同VPP資源的日負荷趨勢

4 結(jié)語

隨著越來越多自主運營的小型發(fā)電裝置接入電網(wǎng)，其對配電系統(tǒng)將產(chǎn)生一定影響，因此在電力優(yōu)化調(diào)度中需考慮電網(wǎng)約束，如線路可允許電壓，以及母線電壓水平等；同時，也需增加新的約束條件，如配電網(wǎng)每條母線的線路容量和電壓級別等。

本文針對分布式發(fā)電資源的大量并網(wǎng)，構(gòu)建了適用于各種分布式發(fā)電資源的優(yōu)化模型，并分別采用改進的BFA算法與GA算法，分析了不同參數(shù)條件下模型的經(jīng)濟性，為分布式發(fā)電資源在虛擬電廠中的應(yīng)用提供了理論依據(jù)。通過算例分析表明，采用VPP技術(shù)整合分布式發(fā)電資源，可顯著提升電力系統(tǒng)營運利潤；同時表明，改進的BFA算法與GA算法相比運算速度更快，且運算所得系統(tǒng)總成本更優(yōu)。

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