程 苒，李 峰，常 湧

(1.廣東電網(wǎng)公司電網(wǎng)規(guī)劃研究中心，廣東 廣州 510080；2.武漢大學(xué)電氣與自動化學(xué)院，湖北 武漢 430072)

0 引言

微電網(wǎng)將多種發(fā)電形式進(jìn)行整合與利用，是充分發(fā)揮分布式電源功能的有效方式。微電網(wǎng)的提出和應(yīng)用使現(xiàn)階段大電網(wǎng)的擴(kuò)張需求得到了有效緩解，也為偏遠(yuǎn)內(nèi)陸地區(qū)的供電問題提供了解決方案。在實際工程項目中，進(jìn)行微電網(wǎng)的實際建設(shè)前，需要先在規(guī)劃階段根據(jù)微電網(wǎng)建設(shè)所在地的負(fù)荷水平、地理情況、氣候條件等因素確定微電網(wǎng)中分布式電源的類型和容量。因此，電源容量配置作為微電網(wǎng)建設(shè)的一項基礎(chǔ)性工作，可在經(jīng)濟(jì)性、環(huán)境友好度、供電可靠性等方面為微電網(wǎng)建設(shè)提供參考，具有十分重要的意義[1]。

目前，在獨立型微電網(wǎng)容量配置方面的研究主要針對于風(fēng)-光-儲和風(fēng)-光-柴-儲型微電網(wǎng)進(jìn)行，而將小水電納入容量配置的研究相對較少。在目前已有的含小水電微電網(wǎng)容量配置的研究成果中，文獻(xiàn)[2]針對小水電與光伏配合為微電網(wǎng)負(fù)荷供電的供電方式進(jìn)行了經(jīng)濟(jì)性分析，但并未就各電源的容量配置進(jìn)行進(jìn)一步討論；文獻(xiàn)[3]針對獨立型水-光-儲微電網(wǎng)，對以經(jīng)濟(jì)性為單目標(biāo)的容量優(yōu)化方法進(jìn)行了研究；文獻(xiàn)[4]也曾針對獨立型水-光-柴-儲微電網(wǎng)，對以經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境效益為雙目標(biāo)的容量配置方案進(jìn)行了初步探討。

以上針對含小水電微電網(wǎng)的研究僅在只考慮經(jīng)濟(jì)性或考慮經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性的情況下對電源容量配置的特定模型進(jìn)行了探討，而微電網(wǎng)電源容量優(yōu)化配置的結(jié)果在很大程度上取決于優(yōu)化模型的選擇，不同優(yōu)化模型對容量配置結(jié)果造成的差異也應(yīng)當(dāng)被關(guān)注和探究。因此，本文在以上研究工作的基礎(chǔ)上，針對不同優(yōu)化模型對微電網(wǎng)系統(tǒng)電源容量配置結(jié)果的影響進(jìn)行分析，以求為微電網(wǎng)的實際規(guī)劃和建設(shè)提供參考。針對獨立型水-光-柴-儲微電網(wǎng)，在考慮不同優(yōu)化目標(biāo)的前提下，建立不同導(dǎo)向的優(yōu)化模型并進(jìn)行求解，通過對電源容量優(yōu)化配置結(jié)果的分析，探究結(jié)果的差異性及其原因。

1 微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)

綜合考慮到抽水蓄能對各方面條件的高要求，本文小水電僅考慮帶年調(diào)節(jié)水庫的小型水力發(fā)電系統(tǒng)。由于水庫在系統(tǒng)中所發(fā)揮調(diào)節(jié)作用有限，因此，需建設(shè)配有適當(dāng)容量儲能裝置的大容量光伏電站[5]。儲能裝置主要用于平滑光伏電站的輸出功率，并轉(zhuǎn)移部分日間電能，使其在光輻照度較小的時段參與調(diào)峰。此外，為保證供電可靠性，還需設(shè)置柴油發(fā)電機作為系統(tǒng)備用電源[6]。

因此，本文所研究微電網(wǎng)系統(tǒng)由小水電、光伏陣列、儲能、柴油發(fā)電機和負(fù)荷組成，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示，系統(tǒng)獨立運行，不與大電網(wǎng)連接。本文在進(jìn)行電源容量配置研究時，忽略微電網(wǎng)輸電線路阻抗引起的損耗。

圖1 微電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.1 Topological structure of microgrid to be studied

2 微電網(wǎng)電源容量優(yōu)化配置模型

2.1 評價指標(biāo)

本文在進(jìn)行電源容量優(yōu)化配置時主要考慮的評價指標(biāo)有：1)經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)，在計算時用系統(tǒng)等年值經(jīng)濟(jì)性費用表示；2)環(huán)境效益指標(biāo)，在計算時用年污染物排放量表示；3)供電可靠性指標(biāo)，在計算時用系統(tǒng)年負(fù)荷缺電量、負(fù)荷缺電率表示。

在進(jìn)行電源容量優(yōu)化配置時，根據(jù)不同的優(yōu)化目標(biāo)，將以上指標(biāo)用適當(dāng)形式在模型中進(jìn)行表示，建立不同的優(yōu)化模型。

2.2 優(yōu)化模型

對于獨立運行的水-光-柴-儲型微電網(wǎng)，在對電源容量進(jìn)行設(shè)計時，以系統(tǒng)等年值費用最低為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，在此過程中，考慮了模型中目標(biāo)函數(shù)和約束條件的4種不同組合情況，分別進(jìn)行描述。

2.2.1 優(yōu)化模型1

在該模型中，只將經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)納入目標(biāo)函數(shù)計算，環(huán)境效益和供電可靠性則采用約束條件的方式進(jìn)行體現(xiàn)。其中系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)用微電網(wǎng)系統(tǒng)的等年值經(jīng)濟(jì)性費用表示，為微電網(wǎng)在一年內(nèi)由于設(shè)備的投資、運行維護(hù)和燃料消耗所產(chǎn)生的費用[7]。目標(biāo)函數(shù)的具體形式為

minC=minCec=min(Cinv+Cop+Cf)

(1)

式中：C為系統(tǒng)的等年值費用；Cec為系統(tǒng)的等年值經(jīng)濟(jì)成本；Cinv、Cop和Cf分別為設(shè)備的等年值投資費用、年運行維護(hù)費用和年燃料費用。

其具體的計算方法如下：

式中：n為電源類型總數(shù)，本文n=4；Ccy、py和Ny分別為微網(wǎng)中第y類電源的單位投資費用、單機容量和配置數(shù)量；Ey,t、Coy和Cfy分別為第y類電源在某小時內(nèi)的發(fā)電量、與單位發(fā)電量對應(yīng)的運行維護(hù)費用和燃料費用；F(a,Rpro)為資金恢復(fù)因數(shù)，其具體表達(dá)式為

(5)

式中：Rpro為微電網(wǎng)項目全壽命周期年限；a為固定年利率。

優(yōu)化模型1的約束條件包括各類分布式電源的容量約束、蓄電池的充放電約束、調(diào)節(jié)水庫水量約束、環(huán)保性約束和系統(tǒng)供電可靠性約束。

各類分布式電源的容量約束是指由于相應(yīng)地理條件限制，需要對各類分布式電源所允許配置的最大數(shù)量進(jìn)行約束[8]，具體表達(dá)式如下：

0≤Ny≤Ny,max

(6)

式中Ny,max為第y種分布式電源所允許配置的最大數(shù)量。

蓄電池的荷電狀態(tài)(state of charge, SOC)定義為所剩余電量與蓄電池總?cè)萘康谋戎礫9]。經(jīng)驗指出，長期深度放電會縮短蓄電池壽命，淺放電則會延長其壽命[10]。因此，本文通過蓄電池的充放電約束對系統(tǒng)內(nèi)蓄電池SOC的變化范圍進(jìn)行限制：

Bmin≤B≤Bmax

(7)

式中：B為SOC值；Bmax、Bmin分別為荷電狀態(tài)所允許的上、下限值。將蓄電池的壽命和使用率納入綜合考慮，本文設(shè)定蓄電池SOC的上、下限值分別為100%和20%。

由于受到自然條件約束，小水電所利用的河流水流量在一年中分別存在枯水期和豐水期。為使調(diào)節(jié)水庫在枯水期不至于干涸，保證需要時小水電的出力，同時保證調(diào)節(jié)水庫在豐水期的貯水量也不超過調(diào)節(jié)水庫的最大庫容限制[11]，需要對調(diào)節(jié)水庫的蓄水量進(jìn)行如下約束：

(8)

式中:Vmin、Vmax分別為調(diào)節(jié)水庫允許的最低、最高庫容；V(t0-1) 為t0時段開始前水庫蓄水量；q(t)、Q(t)、S(t)分別為t時段水電站的自然來水量、發(fā)電引流量和水庫棄水流量。

考慮到燃料燃燒對環(huán)境的影響，對污染性氣體CO2、SO2的年排放量進(jìn)行約束：

式中：DCO2、DSO2分別為CO2和SO2的年排放量；DCO2,max、DSO2,max分別為系統(tǒng)允許的最大CO2和SO2的年排放量。

本文采用負(fù)荷失電率(loss power supply probability, LPSP)對微電網(wǎng)的供電可靠性進(jìn)行約束[12]：

L≤Lset

(11)

式中：L為系統(tǒng)的負(fù)荷失電率；Lset為系統(tǒng)允許的最大負(fù)荷失電率。

LPSP定義為系統(tǒng)在周期內(nèi)總?cè)彪娏颗c總負(fù)荷需求的比值[13]，故系統(tǒng)全年負(fù)荷失電率可表示為

式中：Elps為全年內(nèi)總?cè)彪娏浚籈tot為全年內(nèi)總負(fù)荷需求量；Elps,t為第t時段內(nèi)的缺電量；Eload,t為第t時段內(nèi)的負(fù)荷需求；Ere,t為第t時段內(nèi)微電網(wǎng)電源的總發(fā)電功率。

2.2.2 優(yōu)化模型2

該模型將系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境效益同時納入目標(biāo)函數(shù)計算，供電可靠性則采用約束條件的方式進(jìn)行體現(xiàn)：

minC=min(Cec+Cenv)

(15)

式中Cenv為系統(tǒng)的環(huán)境成本。

在環(huán)境效益方面本文主要考慮CO2、SO2氣體的排放[14]，在計算中通過引入排放處罰項將污染氣體排放量轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)費用來計算環(huán)境成本[15]：

Cenv=PCO2σCO2Zfuel+PSO2σSO2Zfuel

(16)

式中：σCO2、σSO2為柴油的氣體污染物排放系數(shù)，即平均每單位柴油燃燒而產(chǎn)生的CO2、SO2量；PCO2、PSO2為排放CO2、SO2氣體的每單位處罰收費標(biāo)準(zhǔn)；Zfuel為該年內(nèi)微電網(wǎng)柴油發(fā)電所耗柴油量。

優(yōu)化模型2的約束條件包括各類分布式電源的容量約束、蓄電池的充放電約束、調(diào)節(jié)水庫水量約束和系統(tǒng)供電可靠性約束，其表達(dá)方式與模型1中相同。

2.2.3 優(yōu)化模型3

該模型的目標(biāo)函數(shù)同時考慮系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和供電可靠性，環(huán)境效益則采用約束條件的方式進(jìn)行體現(xiàn)。對于供電可靠性，在計算時以系統(tǒng)年缺電量為評價指標(biāo)引入表征供電可靠性的可靠性費用[16]，模型的目標(biāo)函數(shù)為

minC=min(Cec+Creb)

(17)

式中Creb為年停電損失費用，其具體計算方法如下：

Creb=ClostElps

(18)

式中Clost為單位缺電量的停電損失費用。

優(yōu)化模型3的約束條件包括各類分布式電源的容量約束、蓄電池的充放電約束、調(diào)節(jié)水庫水量約束和環(huán)保性約束，其表達(dá)方式與模型1中相同。

2.2.4 優(yōu)化模型4

該模型的目標(biāo)函數(shù)同時考慮系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性、環(huán)境效益和供電可靠性，模型的目標(biāo)函數(shù)為

minC=min(Cec+Cenv+Creb)

(19)

優(yōu)化模型3的約束條件包括各類分布式電源的容量約束、蓄電池的充放電約束和調(diào)節(jié)水庫水量約束，其表達(dá)方式與模型1中相同。

3 求解方法

粒子群算法具有實現(xiàn)容易、精度高、收斂速度快的特點[17-18]，在解決非線性規(guī)劃問題時展示出其優(yōu)越性[19]。在每次迭代中，粒子根據(jù)下式更新速度和位置：

式中：Aid、Xid和Pi分別為第i個粒子的速度分量、位置分量和個體極值；Pg為全局極值；ω為慣性權(quán)重系數(shù)；c1、c2為學(xué)習(xí)因子，也稱加速因子；r1、r2為[0,1]之間的隨機數(shù)，其作用是保持粒子群的多樣性。

由于慣性權(quán)重系數(shù)的值與搜索能力有關(guān)，較大的ω對全局搜索有利，而較小的ω對局部開發(fā)有利，并可加快算法收斂[20-21]。因此，在每次迭代中引入如下自適應(yīng)權(quán)重公式以改善算法的搜索性能：

(22)

式中：ωmax、ωmin為慣性權(quán)重系數(shù)最大、最小值；f為粒子當(dāng)前的適應(yīng)度值；favg、fmin分別為當(dāng)前所有粒子的平均和最小適應(yīng)度值。

為獲取更好的收斂性和更準(zhǔn)確的最優(yōu)解，本文采用自適應(yīng)權(quán)重的粒子群算法對模型進(jìn)行求解，算法的實現(xiàn)流程如圖2所示。

圖2 自適應(yīng)權(quán)重的粒子群算法實現(xiàn)流程Fig.2 Implementation process of adaptive weighted particle swarm algorithm

4 算例分析

4.1 算例介紹

本文以我國西部某地區(qū)的一個獨立運行的水-光-柴-儲型微網(wǎng)系統(tǒng)為計算實例，算例中所用到的河水流量、光照、溫度和負(fù)荷數(shù)據(jù)分別來自當(dāng)?shù)啬承⌒退娬?、光伏電站、氣象局和電力部門。

算例系統(tǒng)中的年調(diào)節(jié)水庫建于河流上游7 km處的干流河段上，水庫正常蓄水位下總庫容為1.36億m3，調(diào)節(jié)庫容為0.64億m3，水電站水輪機水頭為23m；蓄電池初始SOC設(shè)為0.5[22]；柴油機在投入使用時采用負(fù)荷跟隨模式。

結(jié)合廠家提供的數(shù)據(jù)，微網(wǎng)中電源的成本參數(shù)如表1所示。

表1 微電網(wǎng)分布式電源成本參數(shù)Table 1 Cost parameters of DG in microgrid

系統(tǒng)中柴油機污染氣體的排放參數(shù)和治污收費標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。由于微電網(wǎng)規(guī)模較小，故本文在計算單位缺電量的停電損失費用時，取為居民負(fù)荷的相應(yīng)損失費用值2.41元/kW。在對模型進(jìn)行仿真求解時，以1 h為仿真步長，仿真時長為1 a。

表2 柴油機排污參數(shù)Table 2 Sewage disposal parameters of diesel engines

4.2 結(jié)果分析

在使用自適應(yīng)權(quán)重粒子群算法對優(yōu)化模型進(jìn)行求解時，通過100次迭代尋優(yōu)過程，適應(yīng)度函數(shù)值趨于穩(wěn)定，可得到容量配置的最優(yōu)解。表3中給出了上文中所述4種優(yōu)化模型的求解結(jié)果比較。對于優(yōu)化模型1和2，系統(tǒng)允許最大負(fù)荷失電率取為0.000 1。

表3 微網(wǎng)電源容量配置結(jié)果對比Table 3 Comparison of capacity configuration results of microgrid

4.2.1 不同模型優(yōu)化結(jié)果對比分析

比較表3中的結(jié)果，通過各模型所得出優(yōu)化配置結(jié)果的差異，分析不同模型對容量配置的影響：

1) 環(huán)境費用納入后的影響分析。

對比優(yōu)化模型1和2的結(jié)果可知，目標(biāo)函數(shù)中納入了環(huán)境費用后，模型2在可再生能源發(fā)電裝機數(shù)量上有所增加，柴油發(fā)電機裝機數(shù)量減少。在一年中，可再生能源的發(fā)電量有所增加，柴油發(fā)電機年發(fā)電量有一定程度的減少。這是由于環(huán)境費用的納入增加了柴油發(fā)電機的總成本，使得其需要通過減少發(fā)電量從而降低污染物的排放量，而由于柴油發(fā)電機功率降低所產(chǎn)生的功率缺額則由可再生能源發(fā)電形式和相應(yīng)的儲能裝置進(jìn)行補足。

同時，可知模型1和模型2的等年值總費用分別是9.6577×106和9.9918×106元，這說明環(huán)境費用的納入對容量配置經(jīng)濟(jì)性的影響較為明顯，其原因是這部分費用占系統(tǒng)等年值總費用的比例較高。

對比模型3和4的優(yōu)化結(jié)果同樣可驗證以上結(jié)論。

2) 可靠性費用納入后的影響分析。

對比優(yōu)化模型1和優(yōu)化模型3的結(jié)果可知，將可靠性費用納入目標(biāo)函數(shù)后，模型3的柴油發(fā)電機裝機容量和發(fā)電量有所增加。這是由于柴油發(fā)電機作為系統(tǒng)中的備用電源，可在可再生能源發(fā)電受自然條件限制無法滿足供電需求的情況下對系統(tǒng)中的功率缺額進(jìn)行補足，從而有利于提高系統(tǒng)的供電可靠性。

同時，可知模型3的等年值總費用為9.6665×106元，與模型1相比略有增加，雖然其差值與模型1、2間的差值相比較小，即可靠性費用占系統(tǒng)等年值總費用的比例與環(huán)境費用所占比例相比略低，但其在總體目標(biāo)函數(shù)中的作用仍不應(yīng)被忽視。

對比模型2和4的優(yōu)化結(jié)果同樣可驗證以上兩個結(jié)論。

3) 總體分析。

綜上所述，可知環(huán)境費用和可靠性費用納入模型的目標(biāo)函數(shù)后，微電網(wǎng)系統(tǒng)對環(huán)保性和供電可靠性的要求有所提高。對環(huán)保性的要求通過增加可再生能源發(fā)電裝機容量和發(fā)電量、減少柴油發(fā)電機裝機容量和發(fā)電量來實現(xiàn)；而對系統(tǒng)供電可靠性的要求則主要通過增加系統(tǒng)中的備用電源柴油發(fā)電機的裝機容量和年發(fā)電量來實現(xiàn)。

同時，通過分析可知經(jīng)濟(jì)性、環(huán)境效益和供電可靠性3個指標(biāo)之間存在著一定的聯(lián)系、沖突和制約關(guān)系。即當(dāng)將環(huán)境效益納入考量后，需要通過降低柴油機容量和發(fā)電量、增加可再生能源容量和發(fā)電量來實現(xiàn)，其在柴油機方面減少的費用與其他電源增加的費用之間有一個相對的關(guān)系；而將供電可靠性納入考量后，供電可靠性指標(biāo)的提高需要通過增加系統(tǒng)裝機容量和發(fā)電量來實現(xiàn)，這就增加了系統(tǒng)的等年值總費用，從而造成經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)的下降。

4.2.2 優(yōu)化配置下微電網(wǎng)運行情況分析

為進(jìn)一步明確微電網(wǎng)在仿真周期中的運行情況，以優(yōu)化模型4的仿真結(jié)果為例，對微電網(wǎng)在一年中的運行情況進(jìn)行進(jìn)一步說明。在優(yōu)化模型4的結(jié)果中，微電網(wǎng)光伏陣列的裝機容量為11 259 kW，水電站裝機容量為4 000 kW，蓄電池裝機容量為5 200.8 kW·h，柴油發(fā)電機裝機容量為5 840 kW。

微電網(wǎng)系統(tǒng)中蓄電池在一年中的充放電功率如圖3所示。由圖可見，由于光伏陣列的出力具有較大不確定性和隨機性，所以在仿真周期內(nèi)蓄電池需要通過不斷地充放電來平滑光儲電站的出力，以求減少光伏發(fā)電不確定性對系統(tǒng)帶來的沖擊。

圖3 蓄電池功率曲線Fig.3 Power curve of batteries

為進(jìn)一步分析蓄電池的工作情況和各類分布式電源的配合情況，取第137、138和139天的數(shù)據(jù)進(jìn)一步說明。通過對一天中光伏陣列預(yù)測出力進(jìn)行二次擬合得到光伏陣列參考出力曲線，在仿真運行過程中，每一時段系統(tǒng)中的儲能裝置遵循能量管理策略，通過充放電盡可能平抑光伏陣列實際出力與參考出力間的差值波動，由此得到光儲聯(lián)合實際出力曲線，以上3種出力曲線如圖4所示。

圖4 某3天光伏電站出力曲線Fig.4 Output curve of PV station in a 3-day period

由圖 4 可見，由于太陽能資源的隨機性，光伏預(yù)測出力在一天中波動較大，但在系統(tǒng)中儲能裝置的作用下，光儲聯(lián)合出力能盡量隨參考出力變化，有效減小了光伏出力的波動性和對系統(tǒng)帶來的沖擊；此外，在某些自然日中，當(dāng)傍晚光照強度減小為0時，儲能裝置可通過放電使光儲聯(lián)合出力平穩(wěn)降低，并在一定程度上延長光伏電站的出力時間，但由于篇幅限制，這一結(jié)論在圖中未予以顯示。

同樣，在仿真周期內(nèi)第137、138和139天，微電網(wǎng)中光儲電站、水電站和柴油發(fā)電機的出力如圖5所示。

圖5 某3天各電源出力曲線Fig.5 Output curve of each type of DG in a 3-day period

由圖5可知，光伏通過與儲能裝置間的配合使出力波動性減小，主要在日間發(fā)電，日間小水電出力較少，使得來水量在一定程度上得到儲存；而夜間由于光照強度為0，系統(tǒng)負(fù)荷主要通過小水電得到滿足；當(dāng)光儲電站和小水電所提供的電能不能滿足系統(tǒng)負(fù)荷需求時，由柴油發(fā)電機來進(jìn)行補足，以保證系統(tǒng)的供電可靠性。

綜上所述，可知在文中所提出的電源容量配置和各種分布式電源的協(xié)調(diào)發(fā)電下，微網(wǎng)系統(tǒng)可有序運行，保證了系統(tǒng)的供電可靠性，也驗證了本文所提出方案的正確性和可靠性。

5 結(jié)語

本文針對獨立型水-光-柴-儲微電網(wǎng)系統(tǒng)，通過考慮不同的優(yōu)化目標(biāo)，建立了不同導(dǎo)向的容量優(yōu)化配置模型。通過對模型進(jìn)行實例求解的結(jié)果分析，研究了微電網(wǎng)電源容量優(yōu)化配置結(jié)果的差異性及其原因，論證了環(huán)境費用和供電可靠性費用納入目標(biāo)函數(shù)后對容量配置結(jié)果及系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的影響；并分析了容量優(yōu)化配置下微電網(wǎng)的運行情況，驗證了所提出模型的可靠性。