含源-荷-儲的微電網能量管理優化策略

門虹宇,黃易君成,周子易,張潤鍇,石慶鑫

(華北電力大學,北京 102206)

0 引言

隨著雙碳目標的正式施行,新能源發電大規模并網,新興負荷逐步接入配電網,傳統配電網的形態發生改變,為更好地適應新能源形勢,微電網作為一種新型能源解決方案,在電力系統中的占比逐漸提高。微電網整合了發電裝置、儲能裝置及用電用戶,既可以依靠自身發電裝置實現微電網內部電能平衡,也可以與外部電網進行能量交換,提高能源利用水平。

現階段有學者對新能源并網及微電網的應用展開研究。文獻[1]分析光伏發電接入電力系統對系統電壓、頻率等因素的影響,提出在電力系統中采用儲能裝置消納光伏等新能源發電;文獻[2]考慮現階段碳交易市場及需求側響應負荷,優化含氫儲能的并網微電網容量配置;文獻[3]采用PQ控制的微電網并離網協調控制策略,實現電力通信、電網調度、負荷響應各方面有效協調;文獻[4]研究微電網內不同的儲能控制策略對可再生能源出力及負荷波動的抑制作用;文獻[5]構建以系統初始投資、可再生能源利用率最大為目標的運行模型;文獻[6]提出一種基于多智能體系統的微電網優化運行模型,從而實現減少總開銷的效果;文獻[7]針對微電網內部調度策略進行建模,改進算法對其最優化運行模型進行求解。

對于微電網內部新能源電源、儲能等裝置之間的協調運行問題,文獻[8]考慮需求側響應及市場化階梯碳交易雙重因素,構建微電網儲能的優化配置方法;文獻[9]將博弈論引到微電網可再生能源、儲能及柴油機之間的能量協調管理措施中,并引入風險價值指標,探究利益及風險的動態平衡;文獻[10]構建柔性分配功率策略,解決含風力發電及儲能設備的獨立微電網調頻運行問題;文獻[11]引入共享儲能設施概念,以微電網內火電機組、充電站等各方效益最大化為目標,建立微電網與共享儲能的聯合優化模型;文獻[12]提出一種儲能裝置在孤島場景下參與微電網負荷調節及電壓穩定的分層控制策略。

以上研究沒有充分考慮分時電價場景及微電網與外界聯合規劃的問題,微電網內部的能量優化管理與主網協同運行的規劃控制理論研究相對較少。本文針對含電源、用戶、儲能3種形式的微電網,提出了考慮內部協調管理和外網協調運行的能量優化策略。首先,考慮微電網運行成本及儲能收益,引入不同的交易價格,提出以新能源發電接入量最大及系統總運行成本最小的規劃目標;其次,考慮到現階段電網電價普遍采用分時電價機制,在微電網中引入儲能經濟調度策略,建立含電源、用戶、儲能的增量微電網能量管理模型,從而實現不同能源之間的內部協調平衡及微電網內外的能量有序優化;最后采用改進進化算法進行仿真分析,并與其他策略對比。

1 傳統微電網運行策略

傳統的含源-荷-儲微電網運行策略往往只聚焦其內部部分元件的運行狀況,無法兼顧其自身的能量平衡及與外部電網的協調運行。在較多的運行場景下,微電網常作為備用手段參與運行,造成了部分能量的損失。隨著新型電力元器件的進一步普及應用,傳統微電網運行模式難以較好地適應當今電網運行,微電網具有的靈活穩定、快速調節等特點難以充分體現。

2 微電網能量管理建模

2.1 微電網能量管理策略

對包含電源、用電負荷、儲能設備的微電網及與其相連的上級外部電網進行協同優化控制策略探究,對于與微電網相連的外部電網,將其同分布式電源、儲能設備視為可調度資源,從而提高可調度資源的利用率。微電網在與外部電網相連時,可以與外部電網進行能量交換,在脫離外部電網時,可以實現自身內部的功率平衡。微電網可以進行內部功率循環或者與外部電網協同運行,因此需根據自身實際運行需求確定最佳運行策略,從而達到最優效果。

微電網能量管理策略為:在滿足各項約束指標的條件下,優先滿足微電網內部需求,實現新能源出力消納及功率平衡,在此基礎上進行與相鄰微電網、主電網的能量交換;在微電網能量過剩時,則考慮經濟效益,優先向相鄰微電網售電、若相鄰微電網均實現能量平衡,則再向主電網售電,從而實現利用電價機制換取經濟效益。微電網能量管理流程見圖1。

圖1 微電網能量管理流程

2.2 微電網成本及光伏出力模型

2.2.1 儲能成本及收益模型

在微電網中運行的儲能裝置,考慮其在運行周期內的充放電循環、電池裝置自然老化,儲能裝置的運行維護成本為

式中:VESS為儲能裝置的運行維護成本;CESS為儲能裝置的單位功率運行維護成本;Pn為儲能裝置的額定功率;Cm為儲能裝置的單位容量運行維護成本;EESS為儲能裝置的容量。

在微電網中的儲能裝置,采用消納光伏出力、平抑光伏波動的運行策略,從而提升微電網的局部可靠性水平,其提升微電網可靠性收益為

式中:Ereal為儲能裝置給微電網帶來的提升可靠性收益;Nsum為年總運行天數;Nd為設備數;fd為第d個設備的故障概率;Pd(n)為第n個運行日第d個設備故障時能對系統產生影響的概率;ΔWreal(n,d)為第n個運行日第d個設備故障時用于恢復其失電負荷的儲能設備容量;eloss為單位用戶停電損失;tfault(n)為設備n的故障持續時間;Preal,d(n,t)為第n個運行日第t時段第d個設備故障時,儲能裝置的可輸出功率;E2為用于提升可靠性的儲能系統容量;DOD為儲能裝置放電深度;ESP為儲能裝置額定功率;Pload(n,t)為第n運行日第t時段的負荷值;Pcap,d為第d個變壓器故障時系統的供電能力[13]。

2.2.2 光伏成本模型

考慮到現階段微電網運行規模及光伏出力特點,結合本文所選取某地區微電網實際運行情況,本文選定微電網內新能源出力為光伏發電。

微電網中光伏發電的出力成本模型為

式中:Vpv(t)為光伏發電的出力成本;N為系統中的光伏機組數目;αpv,i、βpv,i為光伏發電的成本系數;Ppv,i(t)為t時刻第i個光伏機組的出力。

2.2.3 新能源出力波動及利用率模型

在微電網中的光伏電站,由于自身出力具有的波動性及隨機性等特點,其對微電網的穩定運行會產生一定的影響。本文定義光伏電站出力的利用率及波動率來對方案下的微電網光伏出力消納能力進行衡量。

光伏電站的光伏利用率根據光伏出力的功率值及微電網實際負荷值確定,其具體能量利用率模型為

式中:Cgf為光伏系統的發電量;Ccs為線路最大傳輸電量;Cfh為負荷可以消納電量。

光伏電站的光伏出力波動與當前運行時段的太陽光照射情況有關,同時也受光伏發電時段及間隔時段影響,具有一定的不確定性,本文通過定義光伏電站的1 h出力波動率指標,衡量光伏電站的出力波動特性,具體的波動率指標為

式中:ΔP(t)為t時刻的功率波動值,采樣間隔為1 h;PPV(t)為t時刻的光伏出力。

2.2.4 系統運行總成本模型

根據本文前述模型,建立微電網系統運行總成本V為

包含儲能可靠性提升效益的綜合成本VZH為

2.3 微電網目標函數

為提升微電網可再生能源的利用率、降低微電網運行成本,本文針對以上2個指標建立目標函數為

式中:KZ為可再生能源利用率最優指標;VZ為微電網運行成本最優指標;Kgf為光伏發電系統的利用率。

2.4 微電網運行約束

2.4.1 儲能運行約束

微電網中儲能裝置需要滿足如下限制

式中:PESS.min、PESS.max為儲能裝置的充放電功率下限和上限;PESS.i(t)為第i個儲能裝置t時刻的充放電功率;WESS.max、WESS.min為儲能裝置容量的上限和下限;WESS.i(t)為第i個儲能裝置的t時刻容量。

為延長儲能裝置使用壽命,在同一時刻,儲能的充電狀態和放電狀態只能存在一個,如下式

式中:PESS.iD(t)為t時刻第i個儲能裝置的放電功率;PESS.i

C(t)為t時刻第i個儲能裝置的充電功率。

考慮設備的使用壽命,為提升儲能運行的經濟性,儲能電池的荷電狀態(State of Charge)需滿足如下約束

式中:SOC.min為儲能裝置的荷電容量下限;SOC.max為儲能裝置的荷電容量上限;SOC.t為t時刻儲能裝置的荷電容量[14]。

2.4.2 光伏運行約束

微電網中光伏出力應滿足如下限制

式中:Ppv,i(t)為第i個光伏單元第t時刻出力;Ppv,i,max(t)、Ppv,i,min(t)分別為第i個光伏單元第t時刻出力的上限、下限。

2.4.3 系統運行約束

微電網在正常運行時滿足電力系統節點電壓約束及功率約束

式中:Umin為節點電壓下限;Umax為節點電壓上限;Ui為第i個節點的電壓值;Ii,j為節點i、j之間流過的電流值;Ii,j.max為節點i、j間流過的最大電流值。

3 算例分析

3.1 場景分析

本文采用改進進化算法,對某區域典型電網進行仿真求解[15]。進化算法適用于求解非線性化優化問題,通過設定各待求值的初始參考點及初始迭代次數、種群數進行迭代求解,對每次迭代下不同種群的配置結果計算分析,同時統計儲能處于不同SOC區間的概率。若滿足迭代收斂,種群規模、進化次數達到設定值,則結束循環,得到最優結果。

區域電網框架見圖2。已知該電網采用分時電價機制,允許微電網與主電網進行功率交換、電能交易,也允許在一定范圍內進行微電網互聯。本文提出的微電網能量管理方案通過與不采用管理方案、正常運行的微電網系統進行結果對比。

圖2 微電網區域框架

微電網中光伏發電和儲能裝置接入在13節點,通過13節點并入到微電網中。6號節點為負荷值S1,11號節點為負荷值S2,微電網通過14節點接入外部電網中,外部電網在文中等效為無限大系統,隨時可以與微電網進行能量交換,選取電網年運行時段中某典型日數據進行仿真運算,具體網絡參數見表1。

表1 網絡參數

微電網中光伏發電裝置采用最大跟蹤點運行模式,微電網中儲能裝置為電化學儲能電站,其參與微電網常規運行,起到削峰填谷、消納光伏發電出力的效果,其中光伏發電裝置裝機容量為200 k W,儲能裝置的額定容量為330 k Wh,儲能裝置充放電效率為95%。

3.2 仿真結果

基于微電網參數仿真的系統總運行成本結果見圖3。

圖3 系統總運行成本

通過仿真結果可以看到,在減少系統總運行成本方面,采用所提方案的系統典型日總運行成本較不使用方案的總運行成本減少明顯,降幅約為10%。本文所提的微電網能量管理方案,可以實時調節微電網內部及外部其他電網間的能量流動,從而在微電網角度最佳化運行效益,提升整體網架可靠性收益同時,根據元件自身特點提高運行利用率,從而達到降低系統運行總成本的效果。

系統的可再生能源利用率見圖4。

圖4 可再生能源利用率

在可再生能源利用率最大化方面,本文方案的可再生能源平均利用率較對比方案的平均利用率提升明顯,漲幅約為6%?？梢姳疚乃岱桨竿ㄟ^應用實時電價、結合儲能裝置,動態調整微電網內部及外部的實時能量及功率流動,在一定程度上改善可再生出力浪費的問題,有效提升了微電網內可再生能源發電、儲能及負荷之間的能源利用率。系統的光伏出力波動率見圖5。

圖5 光伏出力波動

在平抑光伏出力波動方面,受限于本文研究場景,在光伏出力較高的日間時段,微電網能量管理方案較對比方案的平抑波動效果明顯,波動率降幅為2%~3%?？梢姳疚牟呗詫崟r調控微電網內新能源發電能量并利用儲能裝置消納部分光伏發電;而在其他時段2種方案相近,這是受微電網拓撲結構、網架規模及負荷水平等因素綜合影響。未來隨著微電網升級擴建,方案的優勢將更加明顯。在16:00—18:00,本文方案的新能源波動率略高于對比方案,這是由于此時電網負荷進入高峰期,儲能參與削峰運行緩解電網供電壓力,且光伏出力較高,大部分光伏輸出電能直接就地消納,因此儲能起到的新能源消納效果不明顯。未來可以額外配置儲能裝置、提高儲能利用率,從而改善光伏出力波動現象。

通過仿真對比分析可知,增量微電網綜合能源管理策略考慮微電網內光伏及儲能的運行特性,動態調整內部能量流動關系,從而實現整體上降低光伏波動率的效果;并實現降低系統綜合運行成本、提升新能源利用率的目標,提升微電網電能質量。

4 結論

本文對含新能源發電、用戶負荷、儲能的微電網進行分析,以降低運行成本、提高可再生能源利用率為運行目標,提出適用于微電網運行的能量管理策略,在微電網內部及微電網與外部電網間實現協同優化管理,可以促進微電網對新能源發電的消納,提升整體運行經濟性及用戶電能質量。以某地實際電網為例,對比直接參與運行的傳統微電網運行策略,得到策略能減小微電網運行成本約10%、提升可再生能源利用率約6%,驗證了本文策略的有效性。隨著新能源發電的發展及儲能技術的成熟,微電網將在電力系統運行中承擔更重要的角色,未來需繼續進行含可再生電源、儲能裝置及需求側響應負荷的微電網與外部電網協調運行的優化策略研究。