船舶直流微电网多目标优化运行和经济调度研究进展

潘继元, 孙 强, 黄 萱

(1.上海电机学院 电子信息学院, 上海201306;2.国网海安市供电公司 输变电运检中心, 南通226600)

随着全球贸易的迅速发展,海运因其运输成本低廉和运输量大的综合优势,一直是世界贸易运输最重要的方式之一,海洋船舶数量愈来愈多的同时也造成了严重的环境污染。为了实现节能减排和能源的可持续发展,联合国气候变化谈判决定将海运、航空和运输业纳入温室气体减排目标,因此,使用清洁可再生能源的船舶成为船舶制造业未来的发展方向[1-2]。但是太阳能发电和风力发电等清洁能源的间歇性、波动性和不可控性制约了新能源发电技术在船舶上的应用。

在传统陆地电网中,微电网是一种将分布式电源、储能装置、用电负荷、电力电子器件等有机组合在一起的小型发配电系统。微电网作为主网的补充构建于用户侧附近,通过对微电网运行控制和能量管理等技术的应用,可以最大限度地利用分布式电源出力,提高电能质量和供电可靠性。直流微电网作为微电网的一种组网方式,因其能量变换环节少、控制方便等优势,可以降低微电网运行成本,进一步提高新能源利用率[3-5]。

光伏发电、风力发电、燃料电池和储能电池等分布式电源技术在船舶微电网的发展应用日益广泛,相比于交流系统,分布式电源与直流母线的连接形式更加简便,更易于实现分布式电源间的协调控制,且母线电压是衡量船舶直流微电网系统内有功功率平衡的唯一指标,没有船舶交流微电网中需要调节无功功率平衡的要求,因此,船舶直流微电网的研究和发展受到广泛关注[6]。

但是船舶直流微电网与陆地直流微电网有所不同,它是一个集发电、输电、变电、配电和用电于一体的紧凑型完整的电力系统,系统中分布式电源种类繁多、运行状态多样以及控制方式各异,使得船舶直流微电网成为一个多变量、运行复杂、不确定性强的多维复杂系统。同时当船舶微电网出现故障的时候,必须通过自身的应急电网对关键负荷提供供电保障。因此,船舶直流微电网不仅要解决新能源技术在船舶上应用的问题,还要保障船舶的电能质量,并且对船舶电力系统的运行方式进行优化和经济调度。

船舶直流微电网的优化运行和经济调度是微电网能量管理中的重要内容,其目的是在满足负荷正常需求和系统运行约束的前提下,通过合理调节发电单元和储能单元的出力,实现经济性、可靠性和环保性的最优化目标,但往往这些目标间彼此并不相容,甚至彼此矛盾,优化某一目标,会使得另一目标劣化。因此,传统技术不再适用,新的经济调度策略控制算法受到人们的关注[7]。

本文分析了船舶直流微电网不同类型系统结构的利弊,归纳不同目标函数和约束条件下的优化调度模型,并介绍了目前常见的求解该模型的方法。

1 船舶直流微电网

传统陆地电网采用微电网技术解决了分布式电源大规模介入时对电网冲击和新能源间歇性不可控的问题。借鉴陆地微电网的研究经验,微电网同样适用于船舶电力系统。

文献[8]指出船舶直流微电网是以一组海上可再生新能源发电和传统化石燃料发电为集群,结合船舶运行特性和直流微电网的部分重要负荷电能质量管理所形成的可分割供能网络。船舶直流微电网系统,实际上就是将多种新能源、储能装置、能量变换装置以及负载等组成一个整体,构建一个能够实现自我控制、保护和管理的强耦合、非线性、高协同的自治系统,具有以下特点[9]:

(1) 船舶大多数时间在海上运行,船舶直流微电网不是当主电网故障或异常运行时才进入孤岛状态,而是大部分时间都处于孤岛运行的状态,微电网本身就看作是船舶电力系统的主电网。

(2) 船舶面积有限,线路较短,通常可忽略网损对系统经济性和稳定性带来的影响。

(3) 船舶所处环境相比陆地更为恶劣,光伏电池、风力发电机受天气影响较大,不能稳定地输出功率,对微电网供电可靠性和电能质量的考验更大。此时,优化运行对于船舶直流微电网而言更为重要。

(4) 船舶直流微电网改善了对潮流的控制,带来更好的动态响应和机动性。此外,还消除了无功潮流和相应的电压降对电力系统的影响。

船舶直流微电网根据母线结构,可分为单母线结构、双层式母线结构、双母线结构和冗余式母线结构。单母线结构的船舶直流微电网中仅有一条直流母线,其形式简单、组网容易、方便与现有的船用交流设备兼容。但其供电可靠性差,适用于用电设备电压等级单一,仅用于装载第3类负荷的小型民用船舶。双层式母线结构的船舶直流微电网中含有一条高压直流母线和一条低压直流母线,通过变压器实现两条母线间的电压转换,一般适用于多电压等级的中小型民用船舶。双母线结构的船舶直流微电网中采用双极性供电方式,有正、负两条直流母线。可根据用电设备的不同电压需求灵活供电,一般用于对电力输送要求较高的大型船舶。冗余式母线结构的船舶直流微电网采用多条母线供电形式,通常为两条,其中一条母线带电,另外一条母线备用。当带电母线发生故障或检修时,可由备用母线持续供电,保证用电设备不间断供电,适用于对供电可靠性和电能质量要求较高的商用船舶。

船舶直流微电网一般采用分层控制结构[10],如图1所示。分层控制结构总体分为三层控制,1次控制根据电压和电流控制系统功率的输入输出;2次控制通过对电能质量的分析,可弥补1次控制中造成的电压降落;3次控制作为最顶层的控制,其核心是优化策略及优化算法,通过对电能质量的调控,响应船舶运行的需求,并实现系统高效、低成本运行。

图1 船舶直流微电网分层控制结构

2 船舶直流微电网多目标优化运行和经济调度模型

船舶直流微电网能量管理的核心是实现微电网优化运行和经济调度[11]。其目标是在满足系统负荷需求的情况下,以电力容量约束、充放电上下限约束、功率平衡约束、热能平衡约束、系统备用约束、线路潮流约束、母线电压限值约束等为约束条件,以发电成本低、污染物排放少、电能质量好、供电可靠性高等为目标,从而达到船舶直流微电网经济、环保、稳定运行的要求。由于有多个运行目标,船舶直流微电网优化运行和经济调度模型可以描述成多目标优化模型[12-14]。描述如下:

式中:X为优化变量;f i为第i个优化目标;Ω为可行解空间;G为等式约束构成的集合;H为不等式约束构成的集合。

2.1 主要目标函数

(1) 经济成本。经济成本为船舶直流微电网在全寿命周期内所产生的净费用,可用全寿命周期内所有成本和收入的资金现值表示[15]。其中,成本部分包括初始投资、设备更新、运行维护、燃料费用;收入部分为设备残值。数学表达式为

式中:T为整个系统的寿命;r为贴现率;B(t)为设备残值,用于设备寿命最后一年的剩余价值评估;而

式中:C(t)为第t年的成本;CI为初始投资成本;CR(t)为第t年的更新费用;CM(t)为第t年的维护费用;CF(t)为第t年的燃料费用。

式中:CIpv、CIwind、CIMT、CIBT和CIFC分别为光伏阵列、风电机组、微型燃气轮机、蓄电池和燃料电池的投资费用。

式中:CRpv、CRwind、CRMT、CRBT和CRFC分别为光伏阵列、风电机组、微型燃气轮机、蓄电池和燃料电池的更新费用。

式中:CMpv、CMwind、CMMT、CMBT和CMFC分别为光伏阵列、风电机组、微型燃气轮机、蓄电池和燃料电池的维护费用。

式中:Ci为第i类发电单元燃料成本;n为发电单元的个数;P i(t)为第i类发电单元在t时刻的有功功率输出;Cng为天然气的价格;Lng为天然气低热值,取9.7 kW·h/m3;ωi(t)为第i类发电单元在t时刻有功功率P i(t)下的机组效率[16]。

(2) 环境成本。新能源、可再生能源的开发利用和优化配置体现了分布式发电的环境效益。环境成本包括两个方面:①排放污染物所受到的罚款;②消耗的环境资源,即由于使用燃料所引起的空气污染和不可再生资源的损耗,为了反映不同类型污染物排放对环境影响的差异。计算环境成本的数学表达式为[17]

式中:V i为第i类污染物的环境价值,我国电力工业污染物环境价值数据参考文献[18];n为污染物类型;Q it(X)为第i类污染物在第t年的排放量;E i为第i类污染物排放的处罚收费标准,我国主要大气污染物处罚数量级参考文献[19]。

2.2 主要约束条件

(1) 分布式电源输出的有功功率约束

式中:PGi(t)为第i种分布式电源在t时段的有功功率输出;PGi(t)min为第i种分布式电源在t时段有功功率输出的最小值;PGi(t)max为第i种分布式电源在t时段有功功率输出的最大值[16]。

(2) 分布式电源爬坡速率约束

式中:Rdi、Rui分别为第i种分布式电源向下和向上的爬坡速率[20]。

(3) 有功功率平衡约束

由式(11)可知,任意时刻都应保证船舶直流微电网中有功功率平衡,即发电单元、储能单元和负荷功率之和为零。其中,设发出有功功率为正,吸收有功功率为负。

(4) 节点潮流约束

式中:i=1,2,…,n,n为系统的节点数;Gij、B ij分别为系统导纳的实部和虚部;q ij为ij两端节点的相角差;P is为注入i节点的有功功率;V i、V j分别为节点i和j的电压幅值。

(5) 节点运行电压约束

式中:U j为节点j的运行电压;U jmin、U jmax分别为运行电压的下限和上限。

3 经济调度优化算法

船舶直流微电网多目标优化运行和经济调度属于动态多维非线性优化问题,一般采用优化算法求解此类问题。按照使用的优化方法分类,可以将其分为两类:①传统优化算法;②智能优化算法。

3.1 传统优化算法

传统优化算法一般采用图解法[21]、迭代法[22]和随机优化法[23]来求解船舶直流微电网多目标优化运行和经济调度问题的解。

3.2 智能优化算法

船舶直流微电网属于多目标、多变量、多约束的系统,建立的数学模型属于非线性、不连续、不可导的模型。由于初始值随机,需要在全局变量范围内找到最经济、最优化的运行方式,应用传统优化算法求解其全局最优化问题将会相当困难。而采用基于“群体”的智能仿生算法由于具有更好处理大规模随机混杂优化模型的能力,可以搜索全局解空间,同时防止陷入局部最优和过早收敛的困境,因此也被应用在船舶上。当前的研究主要集中在利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)等智能算法来解决直流微电网优化运行和经济调度的多目标优化问题。

3.2.1 GA GA起源于20世纪六七十年代对自然和人工自适应系统的研究,最早由Holland[24]提出,是一类借鉴生物界的进化规律,即适者生存,优胜劣汰遗传机制演化而来的随机化搜索方法。

刘大宝等[25]在第39届北美电力研讨会上提出了遗传算法在船舶电力系统中的应用。文献[26]采用遗传算法,以安全性和可靠性为目标,对包含光伏发电、风力发电、柴油发电机发电和蓄电池储能的微电网系统进行容量优化。文献[27]采用遗传算法,以负荷缺电率为约束条件,以年总支出最少为目标,优化了光伏板倾斜角度和风力机组高度。文献[28]提出一个船舶电力系统优化问题,以功率需求和选择发电系统规模为目标,利用GA求解最优问题,并在每种船舶运行情景下给出每台发电机的最优尺寸、负荷率和机组组合。文献[29]以热电联供型微网作为多目标经济运行模型,满足能量平衡、电能质量和蓄电池充放电深度等约束条件,在考虑实时电价的并网运行方式下,运用改进GA优化各微源出力,实现经济成本和环境成本最低的多目标经济调度。改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),相较于传统的GA,NSGA-Ⅱ非劣解分布更加均匀,鲁棒性和收敛性也更好。文献[30]采用NSGA-Ⅱ,求解以总成本限值和污染物排放量为目标,以有功功率平衡和负荷容量缺失率为约束条件的微电网多目标优化模型,得到分布式单元类型和数量的非劣解。文献[31]以降低运营成本和减少温室气体排放为目标,并将发电机和能量存储系统集成到全电驱船舶微电网的发电调度中,建立船舶微电网多目标优化模型,采用改进的NSGA-Ⅱ求解该模型,以提高收敛性。文献[32]强调了船舶运行环境问题,并将温室气体减排作为一个单独的目标,从而将优化扩展到多目标。为实现这两个目标,提出了全电驱船舶的储能系统一体化发电和航次联合调度方法,即将发电调度、负荷管理和储能系统调度相结合,实现船舶微电网的优化运行并使用NSGA-Ⅱ求解。文献[33]运用GA以降低化石燃料的消耗、燃料电池和锂离子电池之间的最优功率共享为目标,在不同功率需求下保持船舶电力系统在安全运行范围内为约束条件,优化船舶微电网调度。

GA鲁棒性强,但适应度低的粒子不易到达空间最优位置,更易发生局部最优的问题,应用于船舶直流微电网优化运行和经济调度中,可能达不到目标要求,所得解不是全局最优解。

3.2.2 PSO PSO 算法是一种模拟鸟群觅食的启发式进化算法,于1995年由Kennedy等[34]在国际神经网络会议上提出。文献[35]运用二进制PSO算法,以改善船舶电力系统电能质量为目标,提出了一种分布式电源优化配置的方法。文献[36]针对并网运行的热电联供型船舶微电网系统,采用机会约束规划建立了经济运行和优化调度数学模型,并利用PSO 算法对模型求解。文献[37]提出了模糊自适应PSO 算法,以经济成本和环境成本为双目标构造微电网发电调度模型,充分利用新能源发电,降低燃料的使用,减少污染物的排放。文献[38]仍以经济成本和环境成本为双目标,为了解决新能源发电出力的不确定性,在PSO 算法的基础上,融合混沌局部搜索与模糊自适应架构,提出多目标自适应改进的PSO算法。文献[39]以燃料电池、微型燃气轮机和柴油机组为发电单元组建立微电网模型,以24 h的运行成本最低为目标,并运用自适应改进的PSO 算法求解该模型。文献[40]以发电成本最低、环境污染最小、系统运行稳定性最高为目标,构建多目标船舶微电网实时优化调度模型;在PSO算法的基础上,融合模糊化处理技术,提出综合禁忌搜索思想的改进PSO 算法求解该模型。文献[41]提出了一种混合电力船舶储能系统的最优调度技术,该技术基于多目标PSO 和NSGA-II算法,以蓄电池的使用寿命为约束条件,将蓄电池的放电深度与蓄电池的可用容量作为设计变量,优化目标是安装的储能系统容量和化石燃料总消耗最少。

PSO算法原理简单,易于实现,参数少,不需要梯度信息。对于求解船舶直流微电网经济调度的复杂非线性问题具有较强的寻优能力,可更好地找到满足经济成本低、绿色环保和供电可靠性高的解,因此应用较为广泛。

3.2.3 ACA ACA 是由意大利学者Colorni[42]于20世纪90年代首先提出来的。文献[43]以船舶电力系统损耗最小为目标,以分布式电源最大容量限制为约束条件,通过ACA 优化分布式电源配置位置和容量。文献[44]以故障恢复后提高船舶微电网的可靠性和保障功率平衡为目标构建模型,并通过ACA 求解,算法的计算速度快、收敛性好。文献[45]以微电网运行成本低、环境污染小为目标,以系统功率平衡约束、储能约束和分布式电源出力约束为约束条件,建立微电网模型。文献[46]构建包含光伏发电、风力发电、微型燃气轮机发电和蓄电池发电的微电网模型,同文献[45]类似,运用序列运算理论所改进的ACA 验证了微电网模型的经济性和可靠性。

虽然ACA具有并行性、较强的鲁棒性以及编程简易的特点,但也存在搜索时间较长,易出现早熟现象的问题,因而并不适用于求解模型复杂、计算量大的船舶直流微电网模型。

4 总结与展望

船舶直流微电网优化运行和经济调度是船舶直流微电网能量管理的核心问题,本文给出了相关数学模型,将问题归结为动态多目标非线性优化问题,并对目前针对该问题的优化方法进行了分析和比较。

目前,船舶直流微电网的研究还处于起步阶段,现有的经济调度模型还不够全面,比如缺乏对船舶类孤岛运行微电网的研究和对分布式电源随机性的考虑;对于环境问题的转化也不能准确反映现实存在的环境污染问题;多目标不够全面,还需考虑供电可靠性等因素的影响,并设置相应的罚函数;对于多目标问题的求解,多局限于双目标的优化,对于三目标以上的模型涉及甚少。因此,还有待进一步建立系统完善的船舶直流微电网经济调度模型。此外,针对多目标优化模型的求解,也未形成统一的观点,需要根据优化目标所需达到的收敛速度、计算精度、鲁棒性等要求选择合适的智能算法,尚未有同时满足上述要求的算法。因此,对于现有的智能算法,有待进一步改进,或者各个算法间取长补短,有机融合。

另外,评估船舶直流微电网运行经济性的方法是对船舶进行全寿命周期成本分析,在分析中应对采购、运营和维护成本等因素综合考虑,这是未来需要深入研究的另一个关键问题。