謝 偉，王 燦，賈建邦，鄧 強(qiáng)，劉 敏，蘭玉彬

(1．國網(wǎng)重慶市電力公司 技能培訓(xùn)中心，重慶 400053；2．重慶電力高等?？茖W(xué)校，重慶 400053；3．國家電網(wǎng)公司榆林供電公司，陜西 榆林 719000；4．西華大學(xué) 電氣與電子信息學(xué)院，四川 成都 610039)

基于分布式電源接入的電網(wǎng)環(huán)保經(jīng)濟(jì)調(diào)度策略方案

謝 偉1，王 燦2，賈建邦3，鄧 強(qiáng)4，劉 敏1，蘭玉彬1

(1．國網(wǎng)重慶市電力公司 技能培訓(xùn)中心，重慶 400053；2．重慶電力高等?？茖W(xué)校，重慶 400053；3．國家電網(wǎng)公司榆林供電公司，陜西 榆林 719000；4．西華大學(xué) 電氣與電子信息學(xué)院，四川 成都 610039)

針對分布式發(fā)電(distributed generation, DG)的特點(diǎn)，以經(jīng)濟(jì)和環(huán)境最優(yōu)為目標(biāo)，建立一個包含光伏陣列、風(fēng)機(jī)、微型燃?xì)廨啓C(jī)和燃料電池等多種分布式發(fā)電系統(tǒng)的環(huán)保經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。采用粒子群算法進(jìn)行求解，通過仿真算例表明，優(yōu)化后的運(yùn)行調(diào)度方式能夠達(dá)到發(fā)電成本最低和對環(huán)境影響最小的目標(biāo)。

分布式發(fā)電；電力系統(tǒng)；環(huán)保經(jīng)濟(jì)調(diào)度；粒子群算法

分布式發(fā)電(distributed generation，DG)，是用多種連接電網(wǎng)的小型設(shè)備進(jìn)行發(fā)電和儲能的技術(shù)與系統(tǒng)，屬于一種較為分散的發(fā)電方式。與分布式發(fā)電相對的是集中式發(fā)電。常規(guī)發(fā)電站，如燃煤、天然氣和核電站，以及水壩和大型太陽能發(fā)電站，是集中式發(fā)電[1]。通常情況下，集中式發(fā)電由于遠(yuǎn)離負(fù)荷中心，需要長距離輸電，投資大，線路損耗多。相比之下，分布式發(fā)電系統(tǒng)是分散的、模塊化的，更為靈活，安裝位置通常接近它們所服務(wù)的負(fù)荷，無需遠(yuǎn)距離傳輸，因此投資小，損耗少。DG是目前國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題，其核心研究主要是電源、并網(wǎng)和控制、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和維護(hù)等幾方面。本文基于DG具有很好的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性的特點(diǎn)，建立含DG電力系統(tǒng)的環(huán)保經(jīng)濟(jì)調(diào)度的數(shù)學(xué)模型，為DG接入電網(wǎng)的環(huán)保經(jīng)濟(jì)調(diào)度策略提供研究方案。

1 含分布式電源的配網(wǎng)系統(tǒng)

分布式電源接入配網(wǎng)的方式常見的有兩種：一是單獨(dú)接入，二是以微電網(wǎng)的形式接入[2]。由于單獨(dú)接入會有更大的隨機(jī)性[3]，因此，本文以微電網(wǎng)接入形式來分析，其微電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。系統(tǒng)中接入了多種分布式電源，包含了光伏(PV)、風(fēng)機(jī)(WT)、微型燃?xì)廨啓C(jī)(MT)和燃料電池(FC)。微電網(wǎng)系統(tǒng)通過公共連接點(diǎn)(PCC)與大電網(wǎng)相連。系統(tǒng)內(nèi)負(fù)荷由各分布式電源和大電網(wǎng)共同進(jìn)行供電。

1.1 光伏發(fā)電模型

光伏陣列的功率輸出如下[4]：

(1)

式中：PPV(t)是太陽能光伏電池在時(shí)刻t的輸出功率；PSTC為標(biāo)準(zhǔn)測試環(huán)境下最大輸出功率(kW)；GSTC為標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的光照強(qiáng)度，通常取1 kW/m2；G(t)為t時(shí)刻的地表實(shí)際光照強(qiáng)度(kW/m2)；k是溫度系數(shù)，通常取k=-0.5；T(t)為光伏電池t時(shí)刻的表面溫度(℃)；TSTC為光伏電池在標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的溫度，通常取25 ℃。

圖1 微電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

1.2 風(fēng)力發(fā)電模型

風(fēng)力發(fā)電機(jī)的出力與風(fēng)速有關(guān)：

(2)

式中：PWT和Pr分別為風(fēng)力發(fā)電機(jī)的實(shí)際輸出功率和額定輸出功率；vci為切入風(fēng)速，通常取3 m/s；vco為切出風(fēng)速，本文取25 m/s；vr為額定風(fēng)速，本文取14 m/s。

1.3 微型燃?xì)廨啓C(jī)模型

微型燃?xì)廨啓C(jī)燃料成本和效率有關(guān)[5]：

(3)

(4)

式中：CMT為微型燃?xì)廨啓C(jī)燃料成本；Ci為燃料單價(jià)；PMT為微型燃?xì)廨啓C(jī)輸出功率；ηMT為微型燃?xì)廨啓C(jī)效率；LHV為天然氣低熱值，通常取9.7 kW·h/m3。

1.4 燃料電池模型

燃料電池燃料成本如下[6]：

(5)

ηFC=-0.002 3PFC+0.673 5

(6)

式中：CPC為發(fā)電燃料成本；Ci為燃料價(jià)格；T為燃料電池運(yùn)行時(shí)間；PJ為J時(shí)間內(nèi)凈輸出功率；ηJ為J時(shí)間內(nèi)燃料電池的總效率。

2 優(yōu)化調(diào)度模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

本文所建立的系統(tǒng)模型以運(yùn)行成本和環(huán)境處理費(fèi)用之和最小為目標(biāo)。

minF(X)=fc(X)+fe(X)

(7)

式中：F(X)為目標(biāo)函數(shù)；fc(X)為系統(tǒng)運(yùn)行成本；fe(X)為環(huán)境處理成本；X為優(yōu)化變量。

1)運(yùn)行成本

對于運(yùn)行成本，本文考慮燃料成本、設(shè)備運(yùn)行維護(hù)成本、與大電網(wǎng)的交互成本。

fc(X)=CG+COM+Cgrid

(8)

式中：CG為燃料成本；COM為分布式電源的運(yùn)維成本；Cgrid為分布式電源與大電網(wǎng)間的交互成本。

2)環(huán)境處理成本

環(huán)境成本是排放的多種污染物的處理成本，主要是CO2，SO2和NOx三類污染物的處理。

(9)

式中：n為總共的發(fā)電時(shí)間；λCO2，λSO2和λNOx分別為相關(guān)污染氣體CO2，SO2和NOx的處理價(jià)格；ECO2(p)，ESO2(p)和ENOx(p)分別是發(fā)出功率p時(shí)相應(yīng)的污染物的排放量。

2.2 約束條件

2.2.1 功率平衡約束

Pload(t)=PPV(t)+PWT(t)+PMT(t)+
PFC(t)Pgrid(t)

(10)

式中：Pload(t)是t時(shí)刻微電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的負(fù)荷大小；PPV(t)，PWT(t)，PMT(t)，PFC(t)分別為t時(shí)刻系統(tǒng)內(nèi)的光伏、風(fēng)機(jī)、微型燃?xì)廨啓C(jī)和燃料電池發(fā)出的功率；Pgrid(t)為t時(shí)刻微電網(wǎng)系統(tǒng)與大電網(wǎng)間的交互功率，Pgrid(t)gt;0表示微電網(wǎng)向大電網(wǎng)購電，Pgrid(t)lt;0表示微電網(wǎng)向大電網(wǎng)售電。

2.2.2 分布式電源出力約束

(11)

2.2.3 交互功率約束

(12)

3 粒子群算法

粒子群算法[8](particle swarm optimization，PSO)，早在1995年就由Kennedy和Eberhart共同提出。該算法最初是用來研究各種群居性動物的社會現(xiàn)象，但是經(jīng)過不斷的改善和發(fā)展后，現(xiàn)已經(jīng)成為計(jì)算智能方面的一類以模擬群體動物為基礎(chǔ)的智能優(yōu)化算法。在粒子群算法中，每個待優(yōu)化問題的可能解都可以被看作是三維空間中的一只鳥。在實(shí)際操作過程中為使問題簡化，被簡化為無限小的一個點(diǎn)，優(yōu)化的過程可以看作動物在三維空間中找到了食物。對于高維度的問題，則可以將其擴(kuò)展到D維空間。個體i在D維空間所處的位置可以用一個向量來表示，每個個體的運(yùn)動速度也用一個向量來表示。所有個體都有一個適應(yīng)度(fitness)，這是經(jīng)由已經(jīng)被優(yōu)化了的函數(shù)決定的，每個個體有一個包含方向和距離兩個已知量的速度。各個個體知道它到現(xiàn)在為止能找到的最優(yōu)的解(pbest)和當(dāng)前所處的坐標(biāo)，稱作個體經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)，各個粒子都知道當(dāng)前全部群體中所有個體發(fā)現(xiàn)的能滿足條件的最好的解(gbest)，稱作社會經(jīng)驗(yàn)，個體當(dāng)前的速度隨著它及群體的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，從而得以實(shí)現(xiàn)粒子在解空間中的尋優(yōu)操作。粒子群優(yōu)化算法最開始是要對一群隨機(jī)解設(shè)定初值，粒子沿著目前的能滿足條件的最優(yōu)解在解空間中查找，即利用迭代的方式找到能滿足條件的最好的解。針對多維的問題，那么就需要在對應(yīng)維度的空間中，由n個解組成的種群X=(X1,X2,…,X3)。其中，第i個解表示為一個多維度的向量Xi=(Xi1,Xi2,…,XiD)T，代表第i個解在對應(yīng)維搜索空間中的位置，也代表問題的一個潛在解。由目標(biāo)函數(shù)計(jì)算出每個粒子位置對應(yīng)的適應(yīng)值。第i個粒子的速度為Vi=(Vi1,Vi2,…,ViD)T；其個體值為Pi=(Pi1,Pi2,…,PiD)T；種群的群體極值為Pg=(Pg1,Pg2,…,PgD)T。每經(jīng)過一次迭代，粒子通過以下公式更新自身速度和位置

(13)

(14)

式中：ω是慣性權(quán)重，在某些發(fā)展后的算法也會在程序中進(jìn)行更新；d=1,2,…,n；k為進(jìn)行到現(xiàn)在已經(jīng)迭代了的次數(shù)；Vid為粒子的速度；c1和c2為學(xué)習(xí)因子，是非負(fù)數(shù)；r1和r2是分布于[0,1]區(qū)間的隨機(jī)數(shù)。粒子群優(yōu)化流程如圖2所示。

圖2 粒子群求解流程

4 算例仿真

4.1 算例系統(tǒng)

本文采用matlab7.11軟件進(jìn)行編程，為驗(yàn)證本文所建模型，以圖1的微電網(wǎng)系統(tǒng)為例，使用本文的優(yōu)化調(diào)度模型進(jìn)行以1天為周期的優(yōu)化調(diào)度，典型日24 h負(fù)荷數(shù)據(jù)如表1所示[6]，其峰值為158 kW。系統(tǒng)中包含在標(biāo)準(zhǔn)測試環(huán)境下最大輸出功率為10 kW的光伏、最大輸出為1 000 kW的風(fēng)機(jī)、50 kW的微型燃?xì)廨啓C(jī)和40 kW的燃料電池，系統(tǒng)與大電網(wǎng)之間的最大傳輸功率為250 kW。為提高風(fēng)能與太陽能的利用率，光伏和風(fēng)機(jī)運(yùn)行在最大功率跟蹤模式下。系統(tǒng)中分布式電源經(jīng)濟(jì)性數(shù)據(jù)如表2所示，DG排放系數(shù)及相關(guān)處理費(fèi)用見表3所示[10]。PSO相關(guān)參數(shù)的取值是：群體規(guī)模為20，進(jìn)化次數(shù)300，c1和c2均為1.5，ωmax取0.9，ωmin取0.4，vmax取2，vmin取-2。

表1 典型日負(fù)荷、光照、風(fēng)速、實(shí)時(shí)電價(jià)、溫度數(shù)據(jù)

表2 各分布式電源經(jīng)濟(jì)性參數(shù)

表3 環(huán)境參數(shù)

4.2 結(jié)果分析

本文采用PSO進(jìn)行尋優(yōu)，在目標(biāo)函數(shù)中不僅考慮了發(fā)電成本，同時(shí)也包含了環(huán)境成本，分別對圖1所示的含多種DG的微電網(wǎng)系統(tǒng)和不含分布式電源的配網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行尋優(yōu)分析，其優(yōu)化過程分別如圖3和圖4所示。

圖3 含分布式電源的粒子群尋優(yōu)過程

圖4不含分布式電源的粒子群尋優(yōu)過程

從圖3可以看出，在接近50代時(shí)得到了最優(yōu)結(jié)果收斂在22附近，圖4在接近100代時(shí)得到最優(yōu)結(jié)果收斂在90附近。對比兩種情況下尋優(yōu)結(jié)果可知，加入分布式電源后，配網(wǎng)系統(tǒng)能夠付出更小經(jīng)濟(jì)運(yùn)行成本和環(huán)境成本。含分布式電源的優(yōu)化調(diào)度方案如圖5。從圖中容易看出，光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電處于滿發(fā)狀態(tài)，這是由于本文模型綜合考慮了經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境性，而光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電在經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境性上都有較大優(yōu)勢，均工作在最大運(yùn)行方式下。

圖5 最優(yōu)調(diào)度結(jié)果

5 結(jié)論

本文研究了以微電網(wǎng)形式接入配電網(wǎng)的分布式電源經(jīng)濟(jì)調(diào)度，在滿足約束的前提下，綜合考慮了經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境性，建立以微電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行成本和環(huán)境成本之和為最小目標(biāo)的優(yōu)化調(diào)度模型。仿真結(jié)果表明，在配網(wǎng)中加入分布式電源能夠在環(huán)保性和經(jīng)濟(jì)性上有明顯改善，具有一定的參考價(jià)值和指導(dǎo)作用。

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AStudyontheStrategiesforEnvironmentally-FriendlyandEconomicalDispatchingBasedontheGridSystemwithDistributedGeneration

XIE Wei1，WANG Can2，JIA Jianbang3，DENG Qiang4，LIU Min1，LAN Yubin1

(1．Skills Training Center of State Grid Chongqing Electric Power Company，Chongqing 400053，P.R.China；2．Chongqing Electric Power College，Chongqing 400053，P.R.China；3．Yulin Power Supply Company of State Grid Shaanxi Electric Power Company，Yulin Shaanxi 719000，P.R.China；4．School of Electrical Engineering and Electronic Information of Xihua University，Chengdu Sichuan 610039，P.R.China)

Based on the characteristics of DG，this paper introduces an economical and environmentally-friendly dispatching model of a DG system including a PV，a WT，a MT and a FC．Solutions can be obtained by means of the PSO．Simulation examples show that the optimized mode of operation dispatching is economical and environmentally-friendly．

distributed generation；power system；environmentally-friendly and economical dispatching；PSO

TM727

A

1008- 8032(2017)05- 0028- 04

2017-06-08

謝 偉(1971-)，高級講師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行、變電運(yùn)行、安全經(jīng)濟(jì)調(diào)度。