馮 雷, 蔡澤祥, 王 奕, 劉 平

(1. 華南理工大學(xué)電力學(xué)院, 廣東省廣州市 510640; 2. 廣東電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院, 廣東省廣州市 510800)

計及負(fù)荷儲能特性的微網(wǎng)荷儲協(xié)調(diào)聯(lián)絡(luò)線功率波動平抑策略

馮 雷1, 蔡澤祥1, 王 奕2, 劉 平1

(1. 華南理工大學(xué)電力學(xué)院, 廣東省廣州市 510640; 2. 廣東電網(wǎng)公司電力科學(xué)研究院, 廣東省廣州市 510800)

以微網(wǎng)整體參與市場交易為背景,計及直接控制負(fù)荷的儲能特性,提出采用電池儲能和直接負(fù)荷控制(DLC)協(xié)調(diào)的微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率波動平抑策略。將DLC視為儲能資源的調(diào)控行為,建立基于負(fù)荷儲能特性的DLC模型。在此基礎(chǔ)上,以經(jīng)濟(jì)效益最大為目標(biāo),考慮DLC作用,基于兩階段隨機(jī)規(guī)劃優(yōu)化微網(wǎng)短期交易行為。以經(jīng)濟(jì)性和不影響用戶用能體驗為原則,提出考慮負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)的微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率波動完全平抑方案。最后,通過仿真算例驗證了所提策略的有效性。

直接負(fù)荷控制; 負(fù)荷儲能特性; 電池儲能; 微網(wǎng)(微電網(wǎng)); 功率波動平抑

0 引言

在環(huán)境污染問題日益嚴(yán)峻的背景下,發(fā)展可再生能源成為世界各國政府的共識。但可再生能源由于出力的不確定性和間歇性[1],單獨參與市場交易時不僅面臨承擔(dān)高額平衡費(fèi)用的風(fēng)險,也增加了電網(wǎng)調(diào)峰調(diào)頻的難度。若將可再生能源以微網(wǎng)的形式接入,并以微網(wǎng)整體作為市場主體,則可充分發(fā)揮源—荷—儲協(xié)同的優(yōu)勢,降低可再生能源帶來的不確定性。

以微網(wǎng)作為市場主體時,如何平抑微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線的功率波動,使聯(lián)絡(luò)線功率跟隨市場確定的交易功率變化是微網(wǎng)運(yùn)行的核心問題。文獻(xiàn)[2-3]提出基于濾波的功率波動平抑方法,通過吸收目標(biāo)功率經(jīng)濾波器分離的高頻分量,從而平滑功率輸出,平滑后的功率雖然間歇性減弱,但在各調(diào)度時段內(nèi)仍不斷變化。文獻(xiàn)[4-7]針對風(fēng)儲聯(lián)合系統(tǒng)提出完全補(bǔ)償?shù)姆桨?合理決策各調(diào)度時段的功率指令并補(bǔ)償風(fēng)電功率與指令值的偏差,該思路不僅實現(xiàn)了功率輸出在調(diào)度時段內(nèi)基本不變,而且使風(fēng)電場能夠按照交易功率發(fā)電,更為適應(yīng)市場環(huán)境,但上述文獻(xiàn)的開環(huán)控制方法不適于微網(wǎng)應(yīng)用。

電池儲能和直接負(fù)荷控制(DLC)是功率調(diào)節(jié)的重要手段。文獻(xiàn)[8-9]提出基于DLC的利用空調(diào)負(fù)荷平滑功率輸出的方法,文獻(xiàn)[10]進(jìn)一步將DLC和電池儲能相互結(jié)合,通過DLC減少電池儲能的充放電頻次并顯示出較好的平滑效果,但仍存在以下問題:采用的負(fù)荷僅限于空調(diào)負(fù)荷,基于濾波的平抑方法使微網(wǎng)無法按照交易功率與外網(wǎng)進(jìn)行功率交換,用戶用能體驗受到影響等等。

本文在文獻(xiàn)[10]的基礎(chǔ)上,按照完全補(bǔ)償?shù)钠揭炙悸?提出微網(wǎng)的交易決策模型和功率波動平抑控制策略。目前在調(diào)度決策中廣泛通過負(fù)荷反彈模型考慮DLC的作用[11-12],但該模型的準(zhǔn)確性有所欠缺,文獻(xiàn)[13-14]針對空調(diào)負(fù)荷占空比控制模式提出相應(yīng)的DLC模型,模型準(zhǔn)確性提升,但由于空調(diào)負(fù)荷固定于占空比控制模式,控制靈活性下降。本文將DLC視為儲能資源的調(diào)控行為,建立基于負(fù)荷儲能特性的DLC模型。在此基礎(chǔ)上,基于兩階段隨機(jī)規(guī)劃建立考慮DLC作用的微網(wǎng)短期交易優(yōu)化模型。以經(jīng)濟(jì)性和不影響用戶用能體驗為原則,提出微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率波動完全平抑方案,并在功率分配時充分考慮負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)以提升DLC效益。最后,通過仿真算例驗證了所提策略的有效性。

1 基于負(fù)荷儲能特性的DLC模型

1.1 DLC負(fù)荷的荷電狀態(tài)模型

荷電狀態(tài)(SOC)的概念源自電池儲能,表示電池儲能的剩余電量,是描述儲能能量狀態(tài)的重要參數(shù)。對熱儲能負(fù)荷和電儲能負(fù)荷進(jìn)行直接控制,實質(zhì)是對儲能資源進(jìn)行調(diào)控,因而需描述負(fù)荷的SOC。設(shè)xi′為負(fù)荷Li期望控制的目標(biāo)狀態(tài)量,xi,max′和xi,min′分別為xi′的上、下限,Pi為負(fù)荷的功率(正值表示功率吸收,負(fù)值表示功率發(fā)出),Pi,max和Pi,min分別為Pi的上、下限。熱儲能負(fù)荷的目標(biāo)狀態(tài)量為負(fù)荷期望控制的某區(qū)域的溫度,電儲能負(fù)荷的目標(biāo)狀態(tài)量為負(fù)荷電池的SOC。對熱儲能負(fù)荷和電儲能負(fù)荷,Pi與xi′滿足形如下式的一階線性微分方程[4,15]:

(1)

不同負(fù)荷由于特性方程不同,xi′變化規(guī)律不一致,為此定義歸一化目標(biāo)狀態(tài)量xi。

1)若Li吸收功率為Pi,max時,Li歸一化前的目標(biāo)狀態(tài)量xi′增加,定義歸一化目標(biāo)狀態(tài)量xi為:

(2)

電動汽車、制熱負(fù)荷屬于該類。

2)若Li吸收功率為Pi,max,Li歸一化前的目標(biāo)狀態(tài)量xi′減小,定義歸一化目標(biāo)狀態(tài)量xi為:

(3)

制冷負(fù)荷屬于該類。

經(jīng)過歸一化后,不同負(fù)荷的歸一化目標(biāo)狀態(tài)量xi限值范圍均為[0,1],且變化趨勢一致,即Li吸收功率為Pi,max時,xi增加,Li吸收功率為Pi,min時,xi減少。xi接近0或1,意味著Li功率下調(diào)或上調(diào)的剩余容量減小。顯然歸一化后的目標(biāo)狀態(tài)量xi與SOC有相同的涵義,描述了Li當(dāng)前蘊(yùn)含的能量水平,該概念對電池儲能也同樣適用,下面采用歸一化目標(biāo)狀態(tài)量作為負(fù)荷和儲能的SOC指標(biāo)(如無特別說明,下文SOC均指代歸一化目標(biāo)狀態(tài)量)。將xi代入式(1)得到歸一化后的特性方程:

(4)

式中:K1,i,K2,i,K3,i的定義參見附錄A。

1.2 DLC可控特性建模

當(dāng)負(fù)荷Li的xi在[0,1]區(qū)間內(nèi)時,負(fù)荷Li處于可控狀態(tài);當(dāng)xi超過[0,1]范圍時,負(fù)荷Li處于不可控狀態(tài),必須吸收功率Pi′以使xi回到限值區(qū)間(xi>1時,Pi′=Pi,min;xi<0時,Pi′=Pi,max),另外,當(dāng)負(fù)荷未接入微網(wǎng)時也視為不可控負(fù)荷,其從微網(wǎng)吸收的功率Pi′為0。假設(shè)L為直接控制負(fù)荷集合,則L分為可控負(fù)荷集Lc和不可控負(fù)荷集Luc。

設(shè)β∈Luc,不可控負(fù)荷集Luc的吸收功率Pluc為:

Pluc=∑Pβ′

(5)

式中:Pβ′為不可控負(fù)荷β的吸收功率。

可控負(fù)荷集Lc根據(jù)式(4)的異同進(jìn)一步分為若干可控負(fù)荷子集Lc,a(a=1,2,…,A)。設(shè)b∈Lc,a,定義可控負(fù)荷子集Lc,a的SOC為:

(6)

式中:xlc,a為Lc,a的SOC;B為Lc,a的元素個數(shù);xb為Lc,a中可控負(fù)荷b的SOC。

Lc,a的特性方程為:

(7)

Plc,a=∑Pb

(8)

式中:K1,b,K2,b,K3,b為Lc,a中可控負(fù)荷b歸一化特性方程的相應(yīng)系數(shù)；Plc,a為Lc,a的功率;Pb為Lc,a中可控負(fù)荷b的吸收功率。

求解式(7)得到xlc,a隨時間變化的關(guān)系如下：

(9)

式中：xlc,a0為xlc,a的初值。

2 微網(wǎng)短期交易優(yōu)化模型

2.1 模型假設(shè)

微網(wǎng)內(nèi)電源包含風(fēng)、光兩種可再生能源,本文暫不考慮其他電源。微網(wǎng)內(nèi)配備電池儲能?？紤]微網(wǎng)運(yùn)營商參與集中競價市場,微網(wǎng)運(yùn)營商的結(jié)算價格為統(tǒng)一的市場出清價,假設(shè)微網(wǎng)規(guī)模較小,微網(wǎng)運(yùn)營商為價格接受者,其報價對市場出清價沒有影響,設(shè)置微網(wǎng)運(yùn)營商的報價為零,申報的交易可以全部中標(biāo)。

微網(wǎng)運(yùn)營商與部分用戶簽訂DLC協(xié)議。協(xié)議要求直接控制負(fù)荷的功率必須連續(xù)可調(diào)(如變頻空調(diào)、電動汽車),運(yùn)營商進(jìn)行DLC時需優(yōu)先保證負(fù)荷的SOC在[0,1]區(qū)間內(nèi)。微網(wǎng)運(yùn)營商對直接控制負(fù)荷除了進(jìn)行正常的電能費(fèi)用結(jié)算外,還需支付DLC的補(bǔ)償費(fèi)用,補(bǔ)償費(fèi)用根據(jù)負(fù)荷的響應(yīng)程度,即負(fù)荷處于可控狀態(tài)時實際吸收/釋放的電能結(jié)算,屬于同一可控負(fù)荷子集的負(fù)荷由于有相同的負(fù)荷特性和目標(biāo)狀態(tài)量控制范圍,故有相同的單位電能補(bǔ)償價格。

2.2 兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型

2.2.1 目標(biāo)函數(shù)

本文假定可再生能源出力、非DLC負(fù)荷功率、電價、DLC負(fù)荷接入時間等隨機(jī)變量的預(yù)測信息及相應(yīng)的概率分布已知(隨機(jī)變量概率分布的確定方法可參見文獻(xiàn)[16],本文為簡化問題采用正態(tài)分布),以預(yù)測場景為基礎(chǔ),采用多場景法[4]描述模型中的隨機(jī)變量。以微網(wǎng)運(yùn)營商利潤期望最大為目標(biāo),基于目前廣泛應(yīng)用的兩階段隨機(jī)規(guī)劃[17]優(yōu)化微網(wǎng)與外網(wǎng)的交易功率并確定儲能的充放電計劃。規(guī)劃模型中,微網(wǎng)與外網(wǎng)的交易功率在所有場景下均相同,需綜合考慮各種可能的場景以實現(xiàn)目標(biāo)最優(yōu),設(shè)置為一階段決策變量;電池儲能功率和各可控負(fù)荷子集功率是場景特定的,設(shè)置為二階段決策變量,其中預(yù)測場景下的電池儲能充放電功率將作為交易時段的儲能充放電計劃。假設(shè)交易時段包含H個調(diào)度時段,各調(diào)度時段的交易功率為Pline_ref,h(h=1,2,…,H),Pline_ref,h>0時表示功率從微網(wǎng)流向外網(wǎng),每個調(diào)度時段包含N個預(yù)測點,相鄰預(yù)測點的時間間隔為Tf,目標(biāo)函數(shù)為:

(10)

式中:G為場景總數(shù);pg為場景g的概率;Td為每個調(diào)度時段的持續(xù)時間;Cp,h,g為與外網(wǎng)的交易電價;Cl,h為微網(wǎng)運(yùn)營商對微網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷的供電電價;R為非直接控制負(fù)荷集合;Pj,n,h,g為非直接控制負(fù)荷j吸收的功率;Cbess為電池儲能吸收/釋放單位電能的損耗成本;Pbess,n,h,g為電池儲能的吸收功率;Clc,a為可控負(fù)荷子集Lc,a吸收/釋放單位電能的補(bǔ)償價格。

2.2.2 約束條件

1)功率平衡約束

(11)

式中:S為微網(wǎng)電源集合;Pi,n,h,g為微網(wǎng)電源i的出力。

2)儲能和DLC負(fù)荷功率限值約束

Pbess,min≤Pbess,n,h,g≤Pbess,max

(12)

Plc,a,n,h,g,min≤Plc,a,n,h,g≤Plc,a,n,h,g,max

(13)

式中:Pbess,min和Pbess,max分別為電池儲能功率的下限和上限;Plc,a,n,h,g,min和Plc,a,n,h,g,max分別為可控負(fù)荷子集Lc,a的功率下限和上限。

3)儲能和DLC負(fù)荷SOC限值約束

(14)

xlc,a,n,h,g=

(15)

(16)

式中:xbess,n,h,g為電池儲能歸一化后的SOC；xbess,max′和xbess,min′分別為電池儲能歸一化前SOC的上、下限；En為電池儲能的額定容量。

4)儲能日內(nèi)能量平衡約束

xbess,N,H,g=xbess,0,g

(17)

式中:xbess,N,H,g為場景g調(diào)度時段H預(yù)測點N處的電池儲能SOC;xbess,0,g為場景g電池儲能的初始SOC。

微網(wǎng)調(diào)度一般具有周期性,交易周期結(jié)束時儲能的SOC應(yīng)與交易周期開始時的SOC相等。

5)交易功率限值約束

Pline,h,min≤Pline_ref,h≤Pline,h,max

(18)

(19)

(20)

3 微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率波動平抑控制

3.1 控制方案

在給定交易功率Pline_ref,h后,微網(wǎng)運(yùn)營商需對微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線實施以Pline_ref,h為目標(biāo)的定功率控制?？刂圃砣鐖D1所示。Pline_ref,h與實際的微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率Pline作差后得到控制偏差(CE),CE經(jīng)過控制器生成調(diào)節(jié)功率需求Pr,功率分配模塊根據(jù)Pr計算出電池儲能和各個可控負(fù)荷的吸收功率參考值Pdevice,k,ref(k=1,2,…,K),整個控制過程為閉環(huán)的負(fù)反饋控制。

圖1 控制原理Fig.1 Control principle

控制方案的關(guān)鍵是控制器和功率分配模塊的構(gòu)建。比例—積分(PI)控制器技術(shù)成熟,調(diào)整方便,在自動發(fā)電控制領(lǐng)域已有廣泛的實踐應(yīng)用,本文采用PI控制器生成調(diào)節(jié)功率需求Pr。

功率分配模塊的分配原則是在保證控制設(shè)備k(k=1,2,…,K)的SOC在[0,1]區(qū)間的條件下,使單位時間的調(diào)節(jié)成本最低。為保證控制設(shè)備k的SOC在[0,1]區(qū)間內(nèi),當(dāng)控制設(shè)備k的SOC達(dá)到區(qū)間邊界時,需對控制設(shè)備k的功率取值做出限制。

1)當(dāng)控制設(shè)備k為電池儲能或電儲能負(fù)荷時,若SOC達(dá)到1,則功率取值范圍為[Pk,min,0];若SOC達(dá)到0,則功率取值范圍為[0,Pk,max]。其中,Pk,min和Pk,max為控制設(shè)備k的功率下限和上限。

2)當(dāng)控制設(shè)備k為熱儲能負(fù)荷時,若SOC達(dá)到1,則功率取值范圍為[0,Pk,bal1];若SOC達(dá)到0,則功率取值范圍為[Pk,bal2,Pk,max]。其中,Pk,bal1和Pk,bal2分別為使熱儲能負(fù)荷的SOC維持在1和0的功率,可根據(jù)式(4)計算得出:

(21)

(22)

式中:xk為控制設(shè)備k的SOC;K1,k,K2,k,K3,k為控制設(shè)備k歸一化特性方程的相應(yīng)系數(shù)。

從整體上看,控制設(shè)備分為電池儲能及若干可控負(fù)荷子集Lc,a(a=1,2,…,A),功率應(yīng)滿足:

(23)

式中:Pbess_ref,n,h為電池儲能的計劃功率;ΔPbess為電池儲能的功率調(diào)整量。

功率分配時,為滿足儲能日內(nèi)能量平衡約束,優(yōu)先使儲能按照計劃功率Pbess_ref,n,h運(yùn)行,接著以調(diào)節(jié)成本最低為目標(biāo)分配剩余功率Pr-Pbess_ref,n,h,具體方法為:按Clc,a大小,以升序方式對各個可控負(fù)荷子集Lc,a(a=1,2,…,A)排序:

D={D1,D2,…,DA}

(24)

將功率Pr-Pbess_ref,n,h按照序列D的順序依次分配。對于Di(i=1,2,…,A),所期望的分配功率PDi和實際分配的功率PDi′分別為:

(25)

(26)

式中:PDi,max和PDi,min分別為可控負(fù)荷子集Di的功率上、下限。

若對可控負(fù)荷子集分配完后,仍有剩余調(diào)節(jié)功率需求,則調(diào)整電池儲能功率,調(diào)整量ΔPbess為:

(27)

3.2 可控負(fù)荷子集內(nèi)部功率分配策略

屬于同一可控負(fù)荷子集的設(shè)備有相同的補(bǔ)償價格,但各個設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)不同,進(jìn)行功率分配時需考慮此差異性。

1)對于由電儲能負(fù)荷構(gòu)成的可控負(fù)荷子集,由于儲能電池采用深充深放模式在壽命周期內(nèi)有更高的能量轉(zhuǎn)移總量和能量效率[18],因此功率分配的原則是使負(fù)荷電池盡可能規(guī)則地經(jīng)歷完整的充放電周期,具體規(guī)則如下:①PDi′>0時,功率優(yōu)先分配給前一狀態(tài)為充電狀態(tài)的負(fù)荷,前一狀態(tài)為充電狀態(tài)的負(fù)荷中,功率優(yōu)先分配給SOC更大的負(fù)荷,前一狀態(tài)為放電狀態(tài)的負(fù)荷中,功率優(yōu)先分配給SOC更小的負(fù)荷;②PDi′<0時,功率優(yōu)先分配給前一狀態(tài)為放電狀態(tài)的負(fù)荷,前一狀態(tài)為放電狀態(tài)的負(fù)荷中,功率優(yōu)先分配給SOC更小的負(fù)荷,前一狀態(tài)為充電狀態(tài)的負(fù)荷中,功率優(yōu)先分配給SOC更大的負(fù)荷。

2)對于由熱儲能負(fù)荷構(gòu)成的可控負(fù)荷子集,由于熱儲能負(fù)荷SOC達(dá)到0或1時會減小熱儲能負(fù)荷的功率可調(diào)范圍,因此功率分配原則是盡量避免熱儲能負(fù)荷的SOC達(dá)到上下限,另外控制時需盡量避免熱儲能負(fù)荷頻繁的狀態(tài)啟停,根據(jù)上述原則制定功率分配具體規(guī)則如下:PDi′>0時,功率優(yōu)先分配給SOC更小的負(fù)荷,功率分配后在未來時間Tthermal內(nèi)若PDi′始終大于0,則該負(fù)荷在未來時間Tthermal內(nèi)仍具有優(yōu)先分配權(quán),其中Tthermal為熱儲能負(fù)荷的最佳連續(xù)運(yùn)行時間;PDi′<0時,由于熱儲能負(fù)荷功率不能為負(fù)值,熱儲能負(fù)荷的分配功率即為其功率下限。

4 算例分析

4.1 算例場景描述

算例場景為微網(wǎng)運(yùn)營商參與日前集中競價市場。風(fēng)光出力和非直接控制負(fù)荷功率的預(yù)測值[19]如圖2所示,日前市場電價預(yù)測值[20]和微網(wǎng)運(yùn)營商對內(nèi)供電電價如圖3所示。微網(wǎng)配置的電池儲能容量為400 kW·h,其單位電能損耗成本為2元/(kW·h)。微網(wǎng)運(yùn)營商的直接控制負(fù)荷包括2個額定功率為10 kW的冷庫負(fù)荷和5輛額定充放電功率為6 kW的電動汽車。冷庫負(fù)荷要求溫度控制范圍為-5～5 ℃。電動汽車電池容量為60 kW·h,要求電池剩余能量控制在60%～90%。

圖2 風(fēng)光出力和非直接控制負(fù)荷功率預(yù)測Fig.2 Power prediction of wind power generation, photovoltaic generation and indirect control load

圖3 日前市場電價預(yù)測值和微網(wǎng)對內(nèi)供電電價Fig.3 Price prediction of day-ahead market electricity and internal electricity price of microgrid

4.2 與單獨采用電池儲能對比

對下面4組情景進(jìn)行分析。

情景1:采用電池儲能和DLC調(diào)控。DLC預(yù)測場景為2個冷庫負(fù)荷和1輛電動汽車全天接入微網(wǎng),4輛電動汽車第8 h離開微網(wǎng),第18 h重新接入微網(wǎng)。冷庫負(fù)荷和電動汽車的單位電能補(bǔ)償價格分別為0.5元/(kW·h)和0.8元/(kW·h)。

情景2:采用電池儲能和DLC調(diào)控。DLC預(yù)測場景與情景1相同。冷庫負(fù)荷和電動汽車的單位電能補(bǔ)償價格分別為0.3元/(kW·h)和0.5元/(kW·h)。

情景3:采用電池儲能和DLC調(diào)控。DLC預(yù)測場景為2個冷庫負(fù)荷和4輛電動汽車全天接入微網(wǎng),1輛電動汽車第8 h離開微網(wǎng),第18 h重新接入微網(wǎng)。負(fù)荷補(bǔ)償價格與情景1相同。

情景4:僅采用電池儲能調(diào)控。

圖4為情景1至4微網(wǎng)運(yùn)營商的累積利潤曲線。在微網(wǎng)內(nèi)部電源出力大于微網(wǎng)內(nèi)部負(fù)荷時,微網(wǎng)運(yùn)營商通過對內(nèi)負(fù)荷供電和對外出售電能獲取利潤,在微網(wǎng)內(nèi)部電源出力小于微網(wǎng)內(nèi)部負(fù)荷時,盡管微網(wǎng)運(yùn)營商需從外部電網(wǎng)購買電能,但由于0～5 h大部分時間市場電價低于微網(wǎng)運(yùn)營商對內(nèi)供電電價,在扣除掉DLC補(bǔ)償費(fèi)用和儲能損耗成本后,微網(wǎng)運(yùn)營商大部分時間依然能獲取正值利潤,因此微網(wǎng)運(yùn)營商的累積利潤在0～20 h內(nèi)基本上呈增長態(tài)勢。而20 h后由于微網(wǎng)運(yùn)營商需從外部電網(wǎng)購買電能,且市場電價高于對內(nèi)供電電價,再扣除掉平衡費(fèi)用后,累積利潤開始降低。由情景1至4的利潤對比可知,由于DLC的補(bǔ)償費(fèi)用低于電池儲能損耗成本費(fèi)用,因此電池儲能和DLC相互結(jié)合可以減少微網(wǎng)運(yùn)營商的平衡成本，進(jìn)而增加微網(wǎng)運(yùn)營商的利潤,且直接控制負(fù)荷可控容量的增大和補(bǔ)償價格的減小有利于利潤的增加。

圖4 累積利潤曲線Fig.4 Accumulative profit curves

圖5為情景1,3,4電池儲能的SOC變化情況。由圖5可知,電池儲能和DLC相互結(jié)合顯著減小了電池儲能一天內(nèi)的轉(zhuǎn)移能量,且直接控制負(fù)荷的可控容量越大,電池儲能一天內(nèi)的轉(zhuǎn)移能量越少。由于電池儲能的剩余使用壽命與電池儲能當(dāng)前的累積轉(zhuǎn)移能量負(fù)相關(guān)[21],因此電池儲能和DLC相互結(jié)合顯著延長了電池儲能的使用壽命。

圖5 電池儲能SOC變化曲線Fig.5 SOC changing curves of battery energy storage

4.3 平抑策略分析

1)功率平抑效果分析

圖6為情景1下補(bǔ)償前功率、聯(lián)絡(luò)線功率及交易功率與聯(lián)絡(luò)線功率的功率偏差曲線,其中補(bǔ)償前功率指電池儲能和直接控制負(fù)荷補(bǔ)償前的微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率。交易功率曲線參見附錄B圖B1,顯然聯(lián)絡(luò)線功率與交易功率基本一致,在各調(diào)度時段內(nèi)基本不變,取得較好的平抑效果。

2)用戶用能體驗分析

情景1冷庫負(fù)荷和電動汽車的SOC變化情況參見附錄B圖B2至圖B5。由附錄B圖B2可知,當(dāng)PDi′持續(xù)較大使冷庫負(fù)荷SOC持續(xù)增加并接近1時,本文的控制策略將對冷庫負(fù)荷功率取值做出限制使SOC嚴(yán)格限定在[0,1]范圍內(nèi);由附錄B圖B3可知,電動汽車2,3,4在第18 h左右重新接入微網(wǎng)時,由于消耗了大量電能,SOC為負(fù),此時微網(wǎng)將對電動汽車進(jìn)行充電,待SOC恢復(fù)至0后再進(jìn)行DLC。本文策略充分保證了用戶的用能體驗。

圖6 補(bǔ)償前功率、聯(lián)絡(luò)線功率及交易功率與聯(lián)絡(luò)線功率的功率偏差曲線Fig.6 Curves of uncompensated power, tie line power and error of contract power and tie line power

3)功率分配策略分析

由附錄B圖B4可知,在PDi′小于冷庫負(fù)荷的額定功率時,通過本文的功率分配策略，各冷庫負(fù)荷會輪番承擔(dān)功率,使各自SOC維持在一定區(qū)間內(nèi),避免了某個冷庫負(fù)荷SOC持續(xù)增加或減小而達(dá)到極限的情況,從而增加了可控負(fù)荷功率的可調(diào)范圍;由附錄B圖B5可知,通過本文的功率分配策略,前一狀態(tài)為充電/放電狀態(tài)的電動汽車會優(yōu)先繼續(xù)充電/放電,從而增加了電動汽車電池的充放電深度,提高了電動汽車電池壽命周期內(nèi)的能量轉(zhuǎn)移總量和能量效率。

5 結(jié)語

本文提出了計及DLC負(fù)荷儲能特性的微網(wǎng)荷儲協(xié)調(diào)聯(lián)絡(luò)線功率波動平抑策略。在微網(wǎng)交易的優(yōu)化決策階段,提出基于負(fù)荷儲能特性的DLC模型,在此基礎(chǔ)上,基于兩階段隨機(jī)規(guī)劃建立考慮可再生能源出力、電價等變量隨機(jī)性的微網(wǎng)短期交易優(yōu)化模型。在實時控制階段,以經(jīng)濟(jì)性和不影響用戶用能體驗為原則,提出考慮負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)的微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率波動完全平抑方案。

算例結(jié)果表明,本文所提策略能夠在充分保證用戶用能體驗的前提下,有效平抑微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線的功率波動,使微網(wǎng)按照交易功率與外網(wǎng)交換功率,并延長電池儲能的使用壽命,增加微網(wǎng)運(yùn)營商的經(jīng)濟(jì)效益。

本文在微網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行模式下驗證了所提策略的可行性,下一步考慮在微網(wǎng)孤網(wǎng)運(yùn)行模式下對應(yīng)用DLC負(fù)荷和儲能平抑可再生能源出力波動進(jìn)行深入研究。

附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。

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Strategy for Tie Line Power Fluctuation Suppressing of Load-Energy Storage Coordinated Microgrid Considering Energy-storage Characteristic of Load

FENGLei1,CAIZexiang1,WANGYi2,LIUPing1

(1. School of Electric Power, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China; 2. Electric Power Research Institute of Guangdong Power Grid Corporation, Guangzhou 510800, China)

In the context of microgrid trading in electricity market as a single market member, this paper proposes a coordination strategy of battery energy storage system (BESS) and direct load control (DLC) to suppress tie line power fluctuation of microgrid considering the energy-storage characteristic of the controlled load. By regarding DLC as a behavior of energy storage resource control, a DLC model based on the energy-storage characteristic of load is developed. Then the short-term trading behavior of microgrid is optimized based on the effect of DLC to get maximum economic benefit. On the principle of economic benefit without affecting customer experience in energy consuming, this paper proposes a control scheme to completely suppress tie line power fluctuation of microgrid based on power allocation strategy which considers the operating state of load. Finally, the validity of the proposed approach is verified by the simulation result.

direct load control (DLC); energy-storage characteristic of load; battery energy storage; microgrid; power fluctuation suppression

2016-12-25;

2017-02-19。

上網(wǎng)日期: 2017-05-09。

馮 雷(1993—),男,碩士研究生,主要研究方向:微網(wǎng)運(yùn)行與控制、能源互聯(lián)網(wǎng)。E-mail：itachilei@163.com

蔡澤祥(1960—),男,通信作者,博士,教授,博士生導(dǎo)師,主要研究方向:電力系統(tǒng)保護(hù)、控制與自動化。E-mail: epzxcai@scut.edu.cn

王 奕(1972—),男,高級工程師，主要研究方向:電力系統(tǒng)繼電保護(hù)及自動控制裝置。

(編輯 萬志超)