考虑可中断负荷的微网能量优化

言大伟， 韦 钢， 陈昡姿， 张 鑫

(1.上海电力学院上海市电站自动化技术重点实验室， 上海 200090；2.上海浦海求实电力新技术有限公司， 上海 200090)

考虑可中断负荷的微网能量优化

言大伟1， 韦 钢1， 陈昡姿1， 张 鑫2

(1.上海电力学院上海市电站自动化技术重点实验室， 上海 200090；2.上海浦海求实电力新技术有限公司， 上海 200090)

建立能量模型协调优化微网可靠性与经济性对系统经济效益的提高至关重要。考虑在并网模式和孤岛模式下都将可中断负荷纳入微网能量管理，优化各分布式电源 DG(distributed generation)出力，并网时还包括微网与主网交换功率，使微网投资运行费用和补偿停电损失费用之和最小。该模型不但考虑了微型燃气轮机热(冷)电联供的发电特性，而且将热(冷)能供给优化转化为电能供给优化统一求解，回避冷热价格对模型求解影响，简化微网综合供能模型。以一个微网系统算例验证了模型和算法的有效性，计算结果表明该方法不但能确保微网负荷的可靠、经济供电，也有利于主网整体经济供电能力的提高。

微网； 可靠经济； 能量优化； 冷热电联供

微网是具有自我控制、保护和管理能力的微型配电系统，向用户同时供给电能和热(冷)能[1]。它很好地解决了分布式电源并网带来的问题，充分利用DG是其最大优势[2]。微网是主网的有益补充，通过DG就地发电延缓主网的扩容；通过灵活的运行方式保证重要负荷供电，提高供电可靠性。按照智能电网要求，微网用户可自由选择供电方式，有优化用电需求[3]，所以研究微网能量优化管理将变得非常有意义。

可靠性与经济性是微网能量优化必须兼顾的两个方面。目前已有不少关于微网可靠性方面的研究：采用解析法或基于蒙特卡洛模拟评估微网可靠性，分析DG出力特性、接入容量和位置等对可靠性指标影响[4～6]。但忽视微网经济评价，难以比较可靠性效益与成本。也有文献考虑了微网经济运行问题：起初对微网的经济运行研究主要集中在微网技术的研究方面[1，7]；目前存在以微网DG安装成本、运行维护成本及与大电网交互电能所得效益为基础的最小化成本模型的研究[8，9]。然而上述模型包含供需平衡约束，即不计及元件(主网或DG)故障时微网需求完全满足(可靠性最高水平)。考虑微网运行方式、智能化程度、电源类型与传统电力系统存在较大区别[10]，这种基于满足可靠性最高约束的成本最小能量管理策略可能难以兼顾可靠性与经济性两个方面。

本文提出在并网模式和孤岛模式下都将可中断负荷纳入微网能量管理范畴，以微网投资运行费用和补偿停电损失费用之和最小建立协调可靠性与经济性的能量优化模型。它不但考虑了微型燃气轮机热(冷)电联供的发电特性，而且将热(冷)能供给优化转化为电能供给优化统一求解，回避冷热价格对模型求解影响，简化微网综合供能模型；此外还计及分时电价影响，探索微网并网运行对改善主网峰谷性能的有益作用。最后以一个微网系统算例验证了模型和算法的有效性。计算结果表明考虑可靠性与经济性两个方面，本文提出的模型能使微网总费用最小。

1 微网结构和DG出力模型

本文微网结构如图1，通过自动开关和主网相连，可在主网故障或需要时孤岛运行。微网内包括风力发电机WT(wind turbines)、太阳能光伏电池PV(photo voltaic cells)等可再生能源式DG，微型燃气轮机MT(micro turbines)等化石燃料式DG以及储能装置ES(energy storage elements)。MT热(冷)电联产向用户同时供热(冷)能和电能。微网内DG也通过自动开关(图1中未画出)连在微网母线上，可将故障DG切除或灵活控制DG投运容量。下面对上述DG有功出力模型进行概括分析。

图1 微网结构

1.1 风力发电

风力发电的功率输出模型可表示[11]为

(1)

式中：PWT是风力发电机实际出力；Pr是风力发电机的额定功率；vci、vr、vco分别是切入风速、额定风速、切出风速，分别取3 m/s、14 m/s、25 m/s；v是实际风速。

1.2 太阳能光伏发电

太阳能光伏发电的功率输出模型可表示[12]为

PPV=γAη

(2)

式中：PPV是光伏组件实际出力；A为组件总面积；η为组件平均光电转换效率；γ为实际光照强度。

1.3 微型燃气轮机冷热电联供

本文引入输出功率灵活可调的微型燃气轮机，为提高运行效率，其工作在冷热电联产模式下，模型[13]为

(3)

式中：QMT为燃气轮机的排气余热量；PMT为输出电功率；ηe为发电效率，取0.3；η1为热损系数，取0.2，本文对其忽略；Qhe、Qco分别为余热提供的制热和制冷量；Khe、Kco分别为溴冷机制热系数和制冷系数，都取1.2；VMT为运行时间内消耗的天然气量；Δt为运行时间；L为天然气低热值，取9.7 kW·h/m3；R为热电比。

1.4 储能装置

微网配置储能装置，考虑其高成本特性，本文只起改善微网动态性能、维持微网稳定的作用，不计入微网能量管理过程，故不再赘述。

2 可靠性与经济性相协调的微网能量优化模型和算法

由于微网能在并网和孤岛两种运行方式下灵活切换，改善了微网内用户供电可靠性。但考虑最大化微网所有者利益需要，即为了优化DG供能，在孤岛运行过程中出现网内DG不足以带动所有负载情况下，以可中断负荷削减保证重要负荷得到优质的电能供应[14]。显然可中断负荷已在孤岛运行的微网协调可靠性与经济性中发挥着重要作用。并网运行时网内用户虽然有DG与主网的双重支持，但考虑DG配置能延缓负荷增长所需的主网扩容投资，微网与主网交换功率往往难以满足网内所有用户需求。因此网内用户需求满足情况与孤岛运行时是一致的，只是在考虑交换功率限制后优化各DG与主网供能。综上，考虑微网与传统电网在建设目的与功能配置上的差异，本文提出微网在两种方式下都将可中断负荷纳入其能量管理。

2.1 目标函数

微网集成各种DG，向用户供给电能和热(冷)能；既可与主网并网运行，也可在主网故障或需要时孤岛运行。微网可靠性、经济性协调的目标是在两种运行方式下，优化各DG出力，并网时还包括微网与主网交换功率，保证微网内重要负荷需求和削减部分非重要负荷，使投资运行费用和补偿损失费用之和最小。目标函数如下。

kC(PGrid,t)+ECOSTt

(4)

(5)

ECOSTt=PI,tCIC=PShloadt/KAirloadCIC

(6)

式中：i为微网中DG编号；t为运行时段；Pit为DG有功出力；Cins,i为初始投资；CFRi为资本回收系数，与折现率(本文取6%)和DG寿命有关；COM,i为年运行维护费用；Prate为DG额定功率；ζ为容量因数；Cg为天然气价格；k为微网运行方式变量，取0为孤岛运行，取1为并网运行；ηe,t为第t个微型燃气轮机发电效率；PGrid,t为微网与主网交换功率，其为正时，微网以 购电价格购电，其为负时，微网以Cbuy售电价格售电；ECOSTi为补偿损失费用，PI,t为等价电负荷中断量；CIC为单位电负荷中断费用系数，取0.1 $/kW；PShloadt为热(冷)负荷削减量；KAirload为电空调制热(冷)系数，取5。本文假设热(冷)负荷有两种供给方式，即空调和微型燃气轮机余热经过溴冷机供热(冷)。且热(冷)负荷均为非重要负荷，削减补偿费用等价完全由电空调供给所需电量中断产生费用。

2.2 约束条件

1)功率平衡约束

模型将热(冷)能供给优化转化为电能供给优化统一求解，包括将热(冷)功率平衡约束统一于电功率平衡约束中，表达式为

PGrid,t+PI,t=PLoad,t

(7)

(8)

(λ-1)PMT,t+PI,t≤PAirload,t

(9)

PLoad,t-PAirload,t

(10)

式中：n1、n2为WT、PV待选个数；ui、uj为0～1变量，决定DG安装数目；λ为综合供能系数；PAirload,t为供给全部冷(热)负荷消耗的空调电功率；PLoad,t为电负荷功率。

2)DG出力、微网与主网间交换功率限制

(11)

(12)

2.3 求解算法

上述的微网能量优化模型是一个复杂的混合整数规划问题，考虑到遗传算法的搜索空间大、效率高、鲁棒性好，因此本文采用遗传算法。

3 算例分析

本文微网算例系统如图1，WT选用200 kW高速风力发电机，待选3台；PV采用Pilkington公司SFM144H×250wp型电池，单位容量100 kW，光电转换率13.44%，待选3组；MT选用Capstone公司C100型微型燃气轮机，单位容量100 kW，待选3台。DG经济数据取自文献[4，15～17]。微网与主网物理传输线最大容量100 kW。

考虑夏冬两季冷热负荷需求大，算例取冬季某一天进行优化计算，日负荷数据选自IEEE-RTS提供的峰值为500 kW的年时序模型[18]，自然资源数据(风速及光照强度曲线)由Homer软件模拟并选择对应日，其需要的风速、光照月平均值取自文献[15]；实行分时电价政策[19]，如表1所示。

表1 购电和售电电价

3.1 结果分析

这里以并网运行结果为例，微网电力平衡情况如图2所示。可以看出：

1)WT优先发电，PV发电经济性差几乎不投入运行，对于初始投资较高的可再生能源式DG发电量收购仍需要政策刺激；各类DG和主网共同保证微网内重要负荷的供电，供电顺序由DG发电成本和主网分时电价决定；MT热(冷)电联供工作在“以热定电”模式下，需要其他DG作为后备支持：PV只在MT出力受限于工作特性且PV出力有保证时投入满足重要负荷需求，如9：00-10：00和11：00-15：00；

2)采用分时电价政策，谷、平时段微网尽可能多地从主网购电，减少不必要的发电成本；峰时段微网优先利用分布式电能，甚至可以向主网售电获得效益。若考虑多个微网的作用，对主网有极佳的削峰填谷效果。

3)实行可中断采暖负荷，巧妙地将其等价为由空调供给所消耗电量PI，t中断，其值在两种情况下较小：①谷时段购买主网廉价电力，采暖需求全部由电空调满足，如4：00-6：00和22：00-24：00；②由于MT供热能本文未考虑外送和储存，当MT联供成本与主网相比占优势，即需要MT出力满足网内剩余重要负荷需求，采暖需求全部由MT满足，如9：00-10：00和11：00-15：00。

4)图3和图4为该日单位容量WT、PV出力与负荷功率情况和相应WT、PV运行数量，不难发现，可再生能源式DG不但受发电成本制约，而且由于其发电特性与负荷需求相关性差和出力不可控性，在成本经济的情况下(如WT)投入容量还受微网最大可接受能力限制：20：00-24：00，WT发电超过微网负荷需求和联络线最大转移功率，必须舍弃多余风能。

图2 微网电力平衡情况

图3 单位容量WT、PV出力与负荷功率

图4 WT、PV运行数量

同样的过程也适用于孤岛运行结果分析，文中不再赘述。

3.2 方案对比

微网能量优化受很多因素影响，考虑微网运行目标、运行方式差异以及体现微网供电优越性，本文设置方案如下。

方案1：微网并网运行，采用可中断负荷管理。

方案2：微网并网运行，保证所有负荷需求。

方案3：微网孤岛运行。

方案4：微网退出运行，由主网满足所有负荷需求。

方案结果见表2。

表2 可靠性、经济性费用

对比分析如下：

(1)方案1与方案2相比，微网运行目标不同：方案1将协调可靠性与经济性作为目标，把可中断非重要负荷作为微网能量管理的组成部分，实时比较DG供电成本、微网与主网能量交换成本、可中断非重要负荷成本，从而确定总费用最小时的能量调度；方案2将微网可靠性最高作为目标，即确定所有负荷需求都得到满足的调度情形。本文模型考虑了方案2，而方案1代表模型最优解。不难看出，伴随供电可靠性水平提高，系统投资运行费用增加超过可靠性成本下降，微网以牺牲一定的经济性来满足较高的供电水平。方案1为考虑可靠性与经济性相协调的微网并网模式最佳可靠性水平。

(2)方案1与方案3相比，微网运行方式不同，并网时投资运行费用和补偿损失费用都较小。原因包括：①微网孤岛运行，由于缺少主网供电支持，重要负荷只能靠DG满足：某些时段PV在MT出力受限于“以热定电”时投入，需求仍不足部分MT在其容量范围内增加出力，但余热无法上网和储存造成极大浪费。②考虑分时电价机制，并网时微网内非重要负荷往往受惠于谷时段向主网购得的廉价电力；但孤岛运行，相比较高的DG发电成本，可中断非重要负荷有利于微网经济运行。③峰时段，并网运行的微网甚至向主网售电获得可观效益。

方案3是微网孤岛模式下的最优解，模型也同样考虑了可靠性最高方案。因此，方案3为考虑可靠性与经济性相协调的微网孤岛模式最佳可靠性水平。

(3)方案1、2、3与方案4相比，即对比负荷需求全部由主网提供方式，微网不同运行目标、运行方式下都体现优势。方案4是传统配电网典型供电方式，即供需平衡是必须满足的约束条件，由于未考虑主网故障，理论上无停电损失。如果计及元件(主网或DG)故障可能性，含微网的配电网不仅基于其灵活运行方式至少大大提高了微网内负荷供电可靠性，还保证了任何情况下各DG与主网经济供能。

综上，不管是并网模式还是孤岛模式，本文模型在统筹可靠性与经济性方面优于可靠性最高约束方案；且含微网的配电系统更有利于整个配电系统的可靠、经济运行。

4 结论

本文提出一种考虑各种DG出力特性、主网分时电价政策，以协调可靠性与经济性为优化目标的微网热(冷)、电联供模型。该模型考虑在并网模式和孤岛模式下都将可中断负荷纳入微网能量管理，实时比较DG供电成本、微网与主网能量交换成本(主网非故障状态)、可中断非重要负荷成本，从而确定总费用最小时的有功调度。优化策略不但确保微网负荷的可靠、经济供电，也有利于主网整体经济供电能力的提高，对智能配电网引入微网后的能量优化做了有益探索。

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言大伟(1987-)，男，硕士研究生，研究方向为配电系统规划、分布式电源技术等。Email:david_yan_shiep@163.com

韦 钢(1958-)，男，教授，研究方向为电力系统运行分析与计算、新能源与电力系统规划等。Email:wg5815@sohu.com

陈昡姿(1988-)，女，研究方向为微网能量控制与管理等。Email:chen.xuan.zi@163.com

MicrogridEnergyOptimizationConsideringInterruptibleLoad

YAN Da-wei1， WEI Gang1， CHEN Xuan-zi1， ZHANG Xin2

(1.Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology，Shanghai University of Electric Power，Shanghai 200090，China;2.Shanghai PU HAI QIU SHI Electric Power High Technology Company，Shanghai 200090，China)

Establishing energy model to coordinate and optimize the reliability and economy of microgrid system is significant to enhance economic benefits of the system. As considering that the interruptible load can be incorporated into the microgrid energy management under both grid-connected mode and island mode, the model can optimize different kinds of DG output to make lowest cost sum of the investment, operation and interruption, which should include the exchanging power between microgrid network and main network under the grid-connected mode. In this model, not only the generation characteristics of heat, cool and power cogeneration system of micro gas trubine are considered, but also the optimization of both heat and cool energy is converted to the optimization of power supply for the unified solving. Thus, the cold and heat price can be avoided to influence the model solution, which simplifies the comprehensive power-supply model of microgrid system. Then, the effectiveness of the model and the algorithm is verified by a case of microgrid system. The results show that not only the reliable, economic power supply of microgrid load can be ensured, but also the whole economic power supply of main network can be enhanced.

microgrid； reliability and economy； energy optimization； heat，cool and power cogeneration system

TM311

A

1003-8930(2012)01-0088-06

2011-09-13；

2011-10-19

上海市教育委员会重点学科建设资助项目(J51303)