云储能用户在计划停电下的应急能源管理策略

2022-05-09陈恩玲王向文贾明潇孙充

电力建设 2022年5期

陈恩玲, 王向文，贾明潇，孙充

(1.上海电力大学电子与信息工程学院, 上海市 201306；2.国网上海市电力公司松江供电公司，上海市 201600)

0 引言

微电网(microgrid, MG)作为一个单一可控实体，既可以并网运行，也可以“孤岛”运行[1]。在配电网故障时，通过保护动作和解列控制，可使微电网与配电网解列转为孤岛运行[2]，MG可以与非故障停电区域内的部分负荷组成供电孤岛，帮助其尽快恢复供电，极大地提高了用户与配电系统的供电可靠性，增强了微电网抵御自然灾害与应对突发故障的能力。孤岛微电网缺乏大电网的支撑，且分布式电源和负载波动具有不确定性，导致微电网应急能源管理策略的研究成为难点。文献[3]在商业楼宇型微网进入孤岛状态下，提出考虑计划停电与非计划停电两种情况的应急能量管理策略，该策略能够维持停电期间对重要负荷的供电，减小停电给用户带来的损失。文献[4]针对电网供电缺失环境下电量有限的情况，以进行电能共享的多园区为研究对象，建立多园区有限电量优化调度模型，有效降低了停电损失和储能配置成本，同时提高用户满意度。

与大多数微电网不同，家庭微电网是一个集电网、小型可再生能源发电系统、分布式储能系统和多种家用电器为一体的家庭微电力系统[5-7]。随着储能和通信技术的发展，家庭微电网的储能方式有所创新。云储能(cloud energy service, CES)是一种基于云的共享式储能技术[8]，用户可以随时按需使用运营商提供的集中式储能资源，并与其他用户进行电能交易，提高了储能资源利用率[9]。当微电网进入孤岛状态运行，家庭微电网就会面临停电问题。根据城区供电公司历年停电原因的数据统计，计划停电在所有停电中所占比例最大[10]。电力设备停电直接关系到用户的利益，合理的应急能源调度策略可以减少停电给用户造成的损失。目前，研究较多的是在家庭微网正常并网状态下的能量管理调度策略，而在计划停电情况下基于云储能的住宅微电网的应急能源管理鲜少涉及。

本文在配电网发生计划停电的情况下，考虑降低用户损失和用户不满意度，制定云储能用户的应急能源管理策略。将云储能分为两组储能供电，保证计划停电期间重要负荷的稳定供电。该策略以“先调节、后切除”为原则[11]，合理分配有限电量，有效降低停电损失和用户不满意度。采用遗传算法进行求解，通过仿真分析，证明所提策略的合理性和有效性。

1 家庭型微网的云储能模型

1.1 云储能服务概述

云储能系统由云储能用户、云储能运营商、储能设施3部分组成[12]。云储能用户包含不同的家庭微电网，储能设施是由云储能运营商集中投资建设，云储能用户向运营商购买获得储能电池的使用权限，无需自行安装分布式储能。云储能对于用户来说是虚拟的储能电池，用户订阅云储能服务，通过APP控制云电池的充放电时间表。云储能运营商通过集中式储能的方式为微电网内用户提供分布式存储服务，综合用户信息进行调度决策，更充分利用储能电池，调度储能的充放电时间，实现经济运行。

1.2 孤岛状态下的家庭微电网的云储能模型

1.2.1 模型组成部分

孤岛状态下，只有光伏出力和云储能为用户负荷提供电能，孤岛状态下家庭微电网的云储能模型如图1所示，模型主要由云储能用户、云储能运营商和储能设备3部分组成。图中云储能用户负荷分为两种：重要负荷和可控负荷[3]，云储能也对应分供电储能和交易储能双组储能供电。

图1 孤岛状态下家庭微电网的云储能模型Fig.1 Cloud energy storage model of household microgrid in island state

重要负荷是指断电会给用户生活造成较大影响的家电，如通信类、照明类家电等[13]。可控负荷如电饭锅、热水器等，这类负荷运行时间有一定规律且可调节，其短时间断电对用户造成的损失较小，可参与应急能源调度，调整运行时间或短时间切除供电。

1.2.2 云储能的双组储能调度模型

配电网停电情况下，云储能可以平滑光伏波动，并作为应急电源参与应急能源调度。把计划停电时间均分为T个时间段，考虑云储能电池的内部储能状态(state of charge, SOC)，供电储能Eces,dch和交易储能Eces,sch根据单个蓄电池的规格设置如下。

(1)

式中：时间段t∈{1,2,…,T}；Pim(t)为停电期间t时间段用户重要负荷消耗的功率；函数ceil(·)代表向上取整，返回值大于或等于参数的最小整数；SSOC(t)、SSOCmin分别为云储能电池的当前SOC状态值、SOC最小值；Eces,1为云储能单个蓄电池的额定容量；Eces,all为云储能总的额定容量。

考虑储能的快速调节与能量时移特性[14]，为了最大化利用光伏出力和云储能电池，并保证重要负荷供电的稳定性，光伏出力大于0的时间段，优先维持重要负荷供电，期间供电储能组会有闲置的单体蓄电池，运营商将闲置满电的单体蓄电池与交易储能组的蓄电池进行交换。

2 计划停电下云储能用户的应急能源管理策略

配电网停电后，孤岛状态下的云储能用户由于可租用储能容量有限以及光伏发电的不确定性，会出现供电不足需要切除负荷的情况。制定应急能源管理策略能够优化电能利用，减少停电给用户带来的影响。

2.1 应急能源管理模型

应急能源管理模型的输入端包括计划停电的起始和终止时间，云储能中可用储能、光伏出力预测值、用户的负荷预测值等信息；输出为采用遗传算法对模型求解得到的应急能源优化调度方案。图2是云储能用户应急能源管理策略的流程图。遗传算法对所建立的模型求解，得到的最优解即为计划停电下应急能源优化调度方案。

图2 应急能源管理策略流程Fig.2 Flowchart of emergency energy management strategy

应急能源管理方案根据计划停电时间内总的可用电能和所需负荷用电量，确定模型需要消减的负荷量，先通过调整可控负荷中可时移负荷的工作时间，达到消减计划停电内负荷量的目的。在调节后仍需要进行负荷消减情况下，按照负荷的优先级依次切除部分可控负荷的供电。本文将负荷划分为3个优先级，当应急能源管理策略需要切除负荷时，按优先级由高到低依次切除。

2.2 目标函数模型

2.2.1 停电损失模型

(2)

式中：μ为不同优先级的负荷的停电损失系数。由于不同用户类型的单位停电损失数据随停电持续时间动态变化，所以单位停电成本是一个变量，本文单位停电损失选取文献[15]中住宅类用户停电240 min时的数据；N表示云储能用户可控负荷数量。

2.2.2 用户不满意度模型

用户满意度包括舒适度和经济度2方面[15]，本文仅考虑用户舒适满意度。假定日前预测的用户的负荷用电方式舒适度最高，根据应急能源调度后用户的用电曲线与舒适度最大曲线的差异计算用户的舒适度，其数学表达式为：

(3)

式中：P0为日前预测的计划停电时间段内可控负荷投入量；Pt为调度优化后t时刻可控负荷的投入量；t0、tb分别为停电开始时间和停电结束时间。

(4)

2.2.3 目标函数

以最小化云储能用户停电损失和用户不满意度为目标，并引入权重因子来调整两个优化目标的重要性，权重因子之和为1。

(5)

2.3 约束条件

2.3.1 功率平衡的约束

家庭微电网进入孤岛状态后，各时刻的光伏出力、CES储能充放电功率，与用户实时负荷用电保持动态平衡。

(6)

2.3.2 CES约束

CES的荷电状态SSOC(t)表示CES剩余容量与额定容量比值，是储能电池充放电过程中的重要约束之一。此外，CES的充放电功率要保证在限制范围内，约束条件如下：

SSOCmin

(7)

(8)

式中：SSOCmax、SSOCmin分别表示荷电状态的上下限；Pschmax和Pschmin分别是云储能充放电功率的上下限。

2.3.3 可控负荷约束

(9)

(10)

(11)

3 算例分析

3.1 算例数据

本文算例所仿真的孤岛状态下家庭微电网的云储能模型如图1所示，假定云储能用户计划停电4 h，发生在下午15:00到19:00，以其中某一云储能用户为研究对象进行应急能源调度算例分析。该家庭装设1台8 kW光伏板，云储能额定容量为50 kW·h。该家庭的可控负荷信息如表1所示。

表1 可控负荷参数Table 1 Parameters of controllable load

假设电网正常供电，对该家庭负荷进行日前预测，预测负荷和光伏发电功率如图3所示。发生计划停电情况下，在计划停电初期光伏出力值可以维持部分用户负荷供电，过剩的光伏出力给云储能充电以维持后期的电能供给。随着时间的推移光伏出力值逐渐减小，需要云储能增加放电功率以维持负荷供电。

图3 预测负荷和光伏发电功率Fig.3 Forecast load and PV power generation

3.2 对比分析

在不考虑用户可用云储能容量有限的情况下，每个时段按照负荷计划工作时间和功率进行供电，储能电量有限则中断负荷，PV出力过剩则进行电能储存，此供电方式称为即用即给供电方式[4]。为验证提出的计划停电下应急能源调度策略优势，本文设置3个调度方案，为了对不同的方案进行对比分析，假设用户参与3种方案时，预测PV和预测负荷用电相等，且在计划停电开始之时，云储能电池的荷电状态达到最大值0.9。

方案1：云储能不采用分组供电，未对用户负荷进行优先级划分，计划停电时间内采用即用即给供电方式。

方案2：云储能分组供电，由用户自主将负荷划分为3个优先级，按照优先级依次切除负荷，采用应急能源管理策略，设定权重因子α为0.8，β为0.2。

方案3：云储能分组供电，由用户自主将负荷划分为3个优先级，按照优先级依次切除负荷，采用应急能源管理策略，设定权重因子α为0.2，β为0.8。

计划停电期间内，用户在3种方案下各时刻的负荷用电情况如图4所示。图中在18:00到19:00时间段内方案1的用户功率逐渐减小至0，原因是在即用即给供电方式下，停电初期的负荷用电将可用的储能电量耗尽，导致在停电最后1 h用户重要负荷无法维持供电，不仅增大了用户停电损失，还可能对用户生活造成影响。

图4 停电期间各方案下的用户功率Fig.4 User power under each plan during power outage

方案2和方案3即为本文的应急能源管理策略下目标函数不同权重下的调度方案。本文提出的应急能源管理策略的优势在于首先将云储能分组供电，维持计划停电期间重要负荷的稳定供电；其次，在采用“先调节，后切除”的原则上，考虑不同的可控负荷单位停电损失和断电造成的用户不满意度不同，将负荷划分为3个优先级，按照优先级依次进行切除负荷的方式，达到减小停电损失和降低用户不满意度的目的；最后通过设置用户不满意度和停电损失的权重值，对比分析权重改变对停电期间可控负荷投切量的影响。权重的改变对云储能供电储能的充放电不会产生影响，所以方案2和方案3云储能供电储能组的蓄电池动作相同，如图5所示。

图5 方案2和方案3的供电储能组蓄电池动作Fig.5 Battery operation of energy storage discharge group in scheme 2 and 3

云储能用户在各方案下的目标函数值如表2所示。由表2知，与即用即给供电方式相比，采用应急能源管理策略的方案2和方案3的用户停电损失分别降低了342.70元和335.96元，用户不满意度分别降低了0.06和0.08，表明应急能源管理策略有效地降低了用户停电损失和用户不满意度。

表2 各方案的目标函数值Table 2 The objective function value of each example

与方案1不同，方案2与方案3在保证停电期间重要负荷供电的前提下，调节负荷运行时间，通过应急能源管理策略提前计划了各时刻可控负荷的投入量，最大化地利用了可用的储能和PV出力。方案2和方案3对用户负荷调度以及对可控负荷的投切控制如图6和图7所示。

图6 方案2应急能源管理结果Fig.6 Emergency energy management results from Scheme 2

图7 方案3应急能源管理结果Fig.7 Emergency energy management results from Scheme 3

由图6可以看到，优化后的负荷用电曲线与调度前相比，在15:00到19:00期间负荷用电总功率减少，但是在计划停电区间前后的时间段以及夜间，优化后的负荷用电要大于用户正常的计划用电。这表明应急能源管理策略将停电期间可时移的负荷调整运行时间，减少停电期间的用电任务，从而实现减小停电损失。

图7为将图6中应急能源优化调度方案的停电损失权重α从0.8降至0.2，用户不满意度权重β从0.2增至0.8的结果。对比图6，15:00到19:00期间图7中切除负荷明显增加，由表2可知，方案3的停电损失比方案2增大6.74元。由上述分析可知，通过调节不同权重因子可影响应急能源优化调度方案的不同时刻可控负荷投入量以及云储能充放电的情况。