李浩然，張 偉，王景山

(1.深圳供電局有限公司，廣東 深圳 518000；2.積成電子股份有限公司，山東 濟(jì)南 250100；3.山東大學(xué) 電氣工程學(xué)院，山東 濟(jì)南 250061)

能源轉(zhuǎn)型、技術(shù)進(jìn)步、機(jī)制創(chuàng)新，不斷驅(qū)動(dòng)和引領(lǐng)電力能源供給側(cè)綠色低碳及消費(fèi)側(cè)節(jié)約高效.為加快電網(wǎng)轉(zhuǎn)型升級(jí)、助推新一輪能源生產(chǎn)和消費(fèi)變革，國(guó)家電網(wǎng)有限公司提出建設(shè)泛在電力物聯(lián)網(wǎng)(internet of things in electricity, 簡(jiǎn)稱(chēng)IOTE)[1]，開(kāi)展了大量實(shí)踐探索.配用電領(lǐng)域?yàn)榉涸陔娏ξ锫?lián)網(wǎng)建設(shè)的主戰(zhàn)場(chǎng)[2].在配電側(cè)，微電網(wǎng)成為接納可再生能源、改善能源結(jié)構(gòu)的重要載體[3]；在用電側(cè)，家庭電能消費(fèi)在需求側(cè)占比的提升[4]、家居設(shè)備智能化水平的提高、泛在電力物聯(lián)網(wǎng)與智能家居的結(jié)合，使家庭負(fù)荷基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集和獲取成為現(xiàn)實(shí)、用戶(hù)泛在感知和智慧互動(dòng)能力得到提升.可見(jiàn)，電力物聯(lián)網(wǎng)與用戶(hù)側(cè)微電網(wǎng)的融合，將為用戶(hù)與微電網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行提供支撐.因此，在電力物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，開(kāi)展用戶(hù)側(cè)微電網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行優(yōu)化研究將有重要的現(xiàn)實(shí)意義.

在微電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化方面，已有不少研究成果[5-10].需求響應(yīng)(demand response,簡(jiǎn)稱(chēng)DR)是需求側(cè)負(fù)荷參與電網(wǎng)靈活互動(dòng)的一種重要方式[11].文獻(xiàn)[12]提出了一種基于需求響應(yīng)的微電網(wǎng)能量管理策略，以微電網(wǎng)運(yùn)行成本最小化為目標(biāo)，優(yōu)化微電網(wǎng)儲(chǔ)能、管理可中斷負(fù)荷、平抑交互功率波動(dòng).文獻(xiàn)[13]將分時(shí)電價(jià)的需求響應(yīng)策略引入?yún)^(qū)域微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型，提高了微電網(wǎng)整體效益、減少了用戶(hù)用電成本.文獻(xiàn)[14]提出了基于微電網(wǎng)需求響應(yīng)的建模方法以及兩種模式(分時(shí)電價(jià)和實(shí)時(shí)電價(jià))下需求響應(yīng)的優(yōu)化策略.隨著配用電領(lǐng)域的泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的推進(jìn)，家庭用戶(hù)將成為DR的重要參與者.文獻(xiàn)[15]介紹了家庭用戶(hù)在需求側(cè)管理中的作用，分析了泛在電力物聯(lián)網(wǎng)中家居負(fù)荷的特點(diǎn)與技術(shù)要求.在需求響應(yīng)中，家居負(fù)荷可分為固定負(fù)荷和可調(diào)控負(fù)荷兩大類(lèi).可調(diào)控負(fù)荷可通過(guò)電價(jià)激勵(lì)改變用電行為，通過(guò)削減負(fù)荷或延時(shí)工作參與需求響應(yīng).空調(diào)(air conditioner,簡(jiǎn)稱(chēng)AC)、熱水器(domestic hot water,簡(jiǎn)稱(chēng)DHW)等溫控類(lèi)負(fù)荷應(yīng)用廣泛且可調(diào)控，通過(guò)調(diào)控此類(lèi)負(fù)荷能削減其高峰時(shí)段的用電量；電動(dòng)汽車(chē)(electric vehicle, 簡(jiǎn)稱(chēng)EV)、洗衣機(jī)(washing machine, 簡(jiǎn)稱(chēng)WM)等負(fù)荷具有可平移特性，可將高峰時(shí)段的負(fù)荷平移到其他時(shí)段.文獻(xiàn)[16]對(duì)AC和DHW等可調(diào)控負(fù)荷進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，分析了可控負(fù)荷的控制比和滲透率對(duì)優(yōu)化結(jié)果的影響.文獻(xiàn)[17]將AC和DHW的延遲時(shí)間及工作狀態(tài)作為決策變量引入用戶(hù)側(cè)微電網(wǎng)優(yōu)化模型，在滿(mǎn)足用戶(hù)舒適度的基礎(chǔ)上，使用電成本最小化.文獻(xiàn)[18]針對(duì)EV負(fù)荷建立了分時(shí)電價(jià)需求響應(yīng)模型，對(duì)接入大量EV的微電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化進(jìn)行了研究.

然而，上述文獻(xiàn)沒(méi)有考慮家庭負(fù)荷用戶(hù)側(cè)的聚合及交互，未充分挖掘家庭集群負(fù)荷的調(diào)度潛力.鑒于此，筆者提出計(jì)及家庭集群負(fù)荷需求響應(yīng)的用戶(hù)側(cè)微電網(wǎng)供需雙側(cè)協(xié)同運(yùn)行優(yōu)化模型.首先，考慮用戶(hù)側(cè)可調(diào)控負(fù)荷的靈活性，引入分時(shí)電價(jià)建立家庭負(fù)荷需求響應(yīng)，挖掘削峰填谷潛力、改善用戶(hù)用能行為、降低用電成本；其次，將需求響應(yīng)與供電側(cè)資源進(jìn)行協(xié)同，基于供需互動(dòng)平衡對(duì)分布式發(fā)電功率、并網(wǎng)交互功率和儲(chǔ)能充放電進(jìn)行優(yōu)化，提高微電網(wǎng)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性；再次，采用二進(jìn)制粒子群算法對(duì)模型求解；最后，通過(guò)算例仿真驗(yàn)證所提優(yōu)化模型的有效性.

1 需求優(yōu)化

1.1 目標(biāo)函數(shù)

泛在電力物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，用戶(hù)可根據(jù)分時(shí)電價(jià)，合理安排可調(diào)控負(fù)荷參與需求響應(yīng)，運(yùn)用信息控制相應(yīng)的可調(diào)控負(fù)荷，改善用能行為，降低成本.最小化家庭電能費(fèi)用的目標(biāo)函數(shù)為

(1)

其中：λ(t)為分時(shí)電價(jià)；Pfix,I為第I類(lèi)固定負(fù)荷功率；Nfix為固定負(fù)荷集合；Pc1,J(t)為第J類(lèi)可調(diào)控負(fù)荷t時(shí)刻的功率；Nc1為可調(diào)控負(fù)荷集合；Kfix(t),Kc1(t)∈{1,0} (1為運(yùn)行，0為停止).

1.2 約束條件

可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的平衡約束條件為

(2)

(3)

(4)

調(diào)控負(fù)荷的可轉(zhuǎn)移容量約束條件為

(5)

可轉(zhuǎn)移時(shí)間約束條件為

(6)

(7)

其中：ΩJ1為允許接納第J類(lèi)可調(diào)控負(fù)荷的時(shí)段；ΩJ2為不允許接納第J類(lèi)負(fù)荷的時(shí)段.

2 微電網(wǎng)優(yōu)化

2.1 目標(biāo)函數(shù)

針對(duì)含風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、儲(chǔ)能、微型汽輪機(jī)、燃料電池以及家庭集群負(fù)荷的并網(wǎng)型微電網(wǎng)，微電網(wǎng)綜合運(yùn)行成本最小化的目標(biāo)函數(shù)為

(8)

其中：COM,t為分布式發(fā)電的運(yùn)行維護(hù)成本，CESS,t為儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)成本，Cu,t為微電網(wǎng)與上級(jí)配網(wǎng)的電能交互成本.

分布式發(fā)電運(yùn)行維護(hù)成本的表達(dá)式為

(9)

其中：SDG,i(t)為t時(shí)刻第i種分布式電源的調(diào)度狀態(tài)，1表示調(diào)度，0表示未調(diào)度；PDG,i(t)為第i類(lèi)分布式電源t時(shí)刻的輸出功率；CDG,i為第i種分布式電源單位出力的運(yùn)行維護(hù)成本.

儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)成本的表達(dá)式為

(10)

其中：Pst,j(t)為t時(shí)刻第j個(gè)儲(chǔ)能裝置的充放電功率，正值表示放電，負(fù)值表示充電；NESS為儲(chǔ)能裝置數(shù)；Cst,j(t)為t時(shí)刻儲(chǔ)能裝置運(yùn)行維護(hù)成本.

微電網(wǎng)與上級(jí)配網(wǎng)的電能交互成本表達(dá)式為

Cu,t=Pu(t)·Bu(t)，

(11)

其中：Pu(t)為t時(shí)刻微電網(wǎng)與上級(jí)配網(wǎng)交互的功率，正值為購(gòu)電，負(fù)值為售電；Bu(t)為t時(shí)刻電網(wǎng)電價(jià).

2.2 約束條件

供需平衡的約束條件為

(12)

分布式電源出力的約束條件為

(13)

微電網(wǎng)與上級(jí)配網(wǎng)交互功率的約束條件為

(14)

儲(chǔ)能裝置運(yùn)行的約束條件為

(15)

(16)

(17)

由于同一時(shí)刻儲(chǔ)能系統(tǒng)的充電和放電無(wú)法同時(shí)進(jìn)行，因此還存在如下約束條件

Xi(t)+Yi(t)≤1.

(18)

3 模型求解流程

優(yōu)化模型是一個(gè)包含二進(jìn)制變量的多約束混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題，二進(jìn)制粒子群(BPSO)算法對(duì)該類(lèi)問(wèn)題有較強(qiáng)的處理能力[19]，因此采用BPSO算法對(duì)上述模型求解.首先對(duì)一群隨機(jī)粒子進(jìn)行初始化，然后跟蹤當(dāng)前解空間中的最優(yōu)粒子，最后迭代搜索得到最優(yōu)解.若粒子搜索空間為d維，則第i個(gè)粒子的速度Vi=(vi,1,vi,1,…,vi,d)、位置Xi=(xi,1,xi,1,…,xi,d).每次迭代，粒子逼近局部最優(yōu)解或全局最優(yōu)解，并進(jìn)行速度和位置更新[20]，相關(guān)表達(dá)式如下

vi,d(t+1)=ωvi,d(t)+c1r1(pi,d-xi,d(t))+c2r2(pg,d-xi,d(t))，

(19)

(20)

其中：c1，c1為正學(xué)習(xí)因子；pi,d為個(gè)體最優(yōu)位置；pg,d為全局最優(yōu)位置；ω為慣性權(quán)重因子；r1，r2，r均為[0,1]之間的隨機(jī)數(shù).

模型求解流程如圖1所示.

圖1 模型求解流程

4 算例仿真分析

4.1 算例系統(tǒng)

算例系統(tǒng)由風(fēng)機(jī)(WT)、光伏(PV)、儲(chǔ)能(ESS)、微型燃?xì)廨啓C(jī)(MT)、燃料電池(FC)、家庭集群負(fù)荷構(gòu)成，系統(tǒng)示意圖如圖2所示.

圖2 算例系統(tǒng)示意圖

圖2中，MT功率為200 kW；FC功率為150 kW；ESS額定容量為500 kW·h；WT和PV為可再生能源，具有波動(dòng)性和不確定性.風(fēng)電、光伏及家庭集群負(fù)荷的功率曲線如圖3所示.

圖3 風(fēng)電、光伏及家庭集群負(fù)荷的功率曲線

家庭集群用戶(hù)數(shù)設(shè)為100.家居負(fù)荷分為固定負(fù)荷和可調(diào)控負(fù)荷兩類(lèi)，單個(gè)家庭中用電設(shè)備相關(guān)性能如表1所示.

表1 家居負(fù)荷設(shè)備相關(guān)性能

利用分時(shí)電價(jià)引導(dǎo)用戶(hù)調(diào)控負(fù)荷參與需求響應(yīng)，分時(shí)電價(jià)如圖4所示.

圖4 分時(shí)電價(jià)

4.2 優(yōu)化結(jié)果

需求響應(yīng)優(yōu)化前后家庭集群電能消耗的情況如圖5所示.由圖5可知，優(yōu)化后減少了16:00—17:00的最大電能消耗，填補(bǔ)了5:00—8:00的電能消耗低谷，將可調(diào)控負(fù)荷從高電價(jià)時(shí)段轉(zhuǎn)至低電價(jià)時(shí)段，電能消耗曲線的峰谷差顯著減小.圖6給出了需求響應(yīng)優(yōu)化前后家庭集群負(fù)荷的用電成本.由圖6可知，可調(diào)控負(fù)荷參與需求響應(yīng)后的用電成本下降約29%，有效促進(jìn)了需求側(cè)的節(jié)約.

圖5 需求響應(yīng)優(yōu)化前后家庭集群電能的消耗

圖6 需求響應(yīng)前后家庭集群負(fù)荷的用電成本

在需求優(yōu)化基礎(chǔ)上，微電網(wǎng)內(nèi)分布式電源出力的優(yōu)化結(jié)果如圖7所示.由圖7可看出：MT和FC在1:00-10:00功率輸出穩(wěn)定；在可再生能源出力明顯增加的11:00-15:00， MT和FC停止運(yùn)行、 PV和WT發(fā)電；在負(fù)荷明顯增加的16:00-18:00， MT和FC提供電能，以減少?gòu)碾娋W(wǎng)購(gòu)買(mǎi)電量；儲(chǔ)能在光伏出力高峰的11:00-16:00儲(chǔ)存可再生能源，在電價(jià)高峰期的17:00-20:00放電.微電網(wǎng)與上級(jí)配網(wǎng)的交互功率如圖8所示，正值表示微電網(wǎng)從上級(jí)配網(wǎng)吸收功率，負(fù)值表示微中網(wǎng)向配網(wǎng)輸出功率.由圖8可看出：在5:00-9:00微電網(wǎng)處于自給自足供需平衡狀態(tài)；在負(fù)荷較高且電價(jià)較低的16:00-17:00，從配網(wǎng)購(gòu)電，以滿(mǎn)足負(fù)荷需求；在11:00-16:00，可再生能源出力大于用電負(fù)荷和儲(chǔ)能需求，向配網(wǎng)售電.可再生能源余電上網(wǎng)，對(duì)微電網(wǎng)而言，可產(chǎn)生一部分收益，減少運(yùn)營(yíng)成本；對(duì)整個(gè)系統(tǒng)而言，能提高可再生能源的利用率，減少棄風(fēng)棄光的情況發(fā)生.

圖7 微電網(wǎng)內(nèi)分布式電源出力的優(yōu)化結(jié)果

圖8 微電網(wǎng)與上級(jí)配網(wǎng)的交互功率

綜上可知：使用該文提出的微電網(wǎng)供需雙側(cè)協(xié)同運(yùn)行優(yōu)化模型，能利用分時(shí)電價(jià)引導(dǎo)用戶(hù)參與需求響應(yīng)，降低需求側(cè)成本；將需求響應(yīng)與供電側(cè)資源作為整體進(jìn)行優(yōu)化，在滿(mǎn)足系統(tǒng)供需平衡的同時(shí)，能最大限度消納可再生能源的電能.

5 結(jié)束語(yǔ)

筆者提出了計(jì)及家庭集群負(fù)荷需求響應(yīng)的微電網(wǎng)供需雙側(cè)協(xié)同運(yùn)行優(yōu)化模型，采用二進(jìn)制粒子群算法對(duì)模型進(jìn)行求解.仿真驗(yàn)證結(jié)果表明：該模型在挖掘家庭集群負(fù)荷需求響應(yīng)的削峰填谷潛力、降低用能成本的同時(shí)，能消納可再生能源的電能、提高用戶(hù)側(cè)微電網(wǎng)運(yùn)行的整體經(jīng)濟(jì)效益.