考虑风光储能的微电网日前经济调度

2021-08-21杨秋爽李厚蕾王宇

新型工业化 2021年5期

杨秋爽，李厚蕾，王宇

（贵州大学电气工程学院，贵州贵阳 550025）

0 引言

微电网（Micro-Grid）日前经济调度问题是指考虑电网的分时电价基础上，对常规负荷、光伏出力、风机出力进行日前（未来24小时）预测，然后充分利用微网中的储能等可调控手段，使微电网运行的经济性最优[1-6]。

众多学者对此做了大量研究，文献［7］在考虑电价与负荷响应量相关性的基础上,建立了以运行成本最低、可再生能源消纳比例最高和用户满意度最好为目标的日前调度模型。文献［8］针对微电网新能源出力不确定的问题,从并网型微电网运营商的角度提出一种供需协同两阶段日前优化调度框架来降低系统运营成本和风险。文献［9］考虑风电功率以及可再生能源停运的不确定性，提出一种考虑风险的微电网日前随机优化调度方法。文献［10］以运行成本最小为优化目标、同时考虑储能，提出了一种微电网日前调度调度模型。

本文在允许微电网与主网进行功率交互的前提下，研究了微电网在不同情况下的调度方法。最后，通过实际算例分析了各种情况下的微电网经济优化运行方案。

1 微电网日前经济调度模型

1.1 风光储能不参与的模型

微网中储能不作用，微电网与电网交换功率无约束，且无可再生能源，所以微电网中所需的电量只能从主网购买。这时候只需要满足功率平衡约束即可。

目标函数见式子（1）

式中：W为全天总供电费用，为第i时段购电价格，为0.25小时，为第i时段与主网交换功率。96表示一天有96个时间刻。

约束见式子（2）：

式中：为第i时段与主网交换的功率，为第i时段的负荷功率，为第i时段风机功率，为第i时段光伏功率，为第i时段储能（蓄电池）功率。

1.2 风光全额利用，储能不参与的模型

微网中可再生能源全额利用，则若较负荷所需功率不足，不足部分向主网购买；若剩余，则剩余部分售卖给主网。则目标函数见式子（3）：

式中：风机购电成本，光伏购电价格，为状态变量，当微电网向主网售电时为0，购电时为1。为微电网向主网购电价格，为微电网向主网售电价格。

功率平衡约束见式子（4）：

1.3 允许弃风、弃光，储能不参与模型

即光伏和风机可以全部舍弃，舍弃部分。

光伏和风机可以全部舍弃或舍弃部分。同时微电网与主网交换功率有约束。

目标函数仍为式子（3）

约束见式子（5）：

1.4 允许弃风、弃光，储能参与模型

蓄电池的荷电状态应满足上下限约束，同时蓄电池的单位时间蓄电池充放电功率也有上下限。微电网与主网功率交换有约束，风光可以舍弃。在此种情况下：目标函数见式子（6）。

约束见式子（7）：

2 算例

2.1 算例介绍

一个含有风机、光伏、蓄电池以及常规负荷的微电网系统见示意图1。

图1 微网系统结构

风机的装机容量 250kW，发电成本 0.52 元/kWh。光伏的装机容量 150kW，发电成本 0.75 元/kWh。蓄电池额定容量为 300 kWh，电池 SOC 运行范围为[0.3,0.95]，初始 SOC 值为 0.4，由充电至放电成本为 0.2 元/kWh。微网与电网允许交换功率不超过 150kW。一天的售电和购电价格见表1。

表1 售电和购电价格

风机出力、光伏出力、常规负荷日前（未来24小时）预测见图2。

图2 负荷、风机、光伏出力预测图

2.2 无储能参与模型求解

无储能参与包括（无风光、风光全额利用、风光可弃）三种情况。

（1）在无风光情况下：微电网所需功率全部来自主网，功率等于负荷，在已知负荷和分时电价情况下，可以直接相乘求解。（2）在风光全额利用情况下：风机出力、光伏出力以及它们的发电成本已知，可以直接求得风机、光伏的购电成本。通过式子（4）可以直接求得,同时利用分时电价可以求得微电网与主网交换成本。最后可以求得总的供电费用=风机购电成本+光伏购电成本+微电网与主网购电成本。（3）风光可弃的情况下：由于风机功率、光伏功率、微电网与主网交换功率都是可变的，故直接相乘得不到结果，但可以通过线性规划[15-16]来求解。

2.3 允许弃风、弃光，储能参与模型求解

此问题是个全局最优问题，分析此问题，发现很难直接转化到为求解每一步最优问题（要使每一步都最优，储能得一直放电，显然不可能）。

为使负荷供电成本最低，应令蓄电池带来的放电收入与充电成本之差最大，在可再生能源供电充足时，蓄电池的放电收入等于售电价格，充电成本为可再生能源发电成本+0.2(因为无需从主网购电），在供电不充足时放电收入等于购电价格，充电成本为购电价格+0.2（这时需要从主网购电）。得到蓄电池各个时段购电售电价格见表2。从表2中可以知道尽量在充电成本为0.45元/kWh时充电，在售电收入为0.82元/kWh时放电。