含源-荷-储的微电网能量管理优化策略

门虹宇,黄易君成,周子易,张润锴,石庆鑫

(华北电力大学,北京 102206)

0 引言

随着双碳目标的正式施行,新能源发电大规模并网,新兴负荷逐步接入配电网,传统配电网的形态发生改变,为更好地适应新能源形势,微电网作为一种新型能源解决方案,在电力系统中的占比逐渐提高。微电网整合了发电装置、储能装置及用电用户,既可以依靠自身发电装置实现微电网内部电能平衡,也可以与外部电网进行能量交换,提高能源利用水平。

现阶段有学者对新能源并网及微电网的应用展开研究。文献[1]分析光伏发电接入电力系统对系统电压、频率等因素的影响,提出在电力系统中采用储能装置消纳光伏等新能源发电;文献[2]考虑现阶段碳交易市场及需求侧响应负荷,优化含氢储能的并网微电网容量配置;文献[3]采用PQ控制的微电网并离网协调控制策略,实现电力通信、电网调度、负荷响应各方面有效协调;文献[4]研究微电网内不同的储能控制策略对可再生能源出力及负荷波动的抑制作用;文献[5]构建以系统初始投资、可再生能源利用率最大为目标的运行模型;文献[6]提出一种基于多智能体系统的微电网优化运行模型,从而实现减少总开销的效果;文献[7]针对微电网内部调度策略进行建模,改进算法对其最优化运行模型进行求解。

对于微电网内部新能源电源、储能等装置之间的协调运行问题,文献[8]考虑需求侧响应及市场化阶梯碳交易双重因素,构建微电网储能的优化配置方法;文献[9]将博弈论引到微电网可再生能源、储能及柴油机之间的能量协调管理措施中,并引入风险价值指标,探究利益及风险的动态平衡;文献[10]构建柔性分配功率策略,解决含风力发电及储能设备的独立微电网调频运行问题;文献[11]引入共享储能设施概念,以微电网内火电机组、充电站等各方效益最大化为目标,建立微电网与共享储能的联合优化模型;文献[12]提出一种储能装置在孤岛场景下参与微电网负荷调节及电压稳定的分层控制策略。

以上研究没有充分考虑分时电价场景及微电网与外界联合规划的问题,微电网内部的能量优化管理与主网协同运行的规划控制理论研究相对较少。本文针对含电源、用户、储能3种形式的微电网,提出了考虑内部协调管理和外网协调运行的能量优化策略。首先,考虑微电网运行成本及储能收益,引入不同的交易价格,提出以新能源发电接入量最大及系统总运行成本最小的规划目标;其次,考虑到现阶段电网电价普遍采用分时电价机制,在微电网中引入储能经济调度策略,建立含电源、用户、储能的增量微电网能量管理模型,从而实现不同能源之间的内部协调平衡及微电网内外的能量有序优化;最后采用改进进化算法进行仿真分析,并与其他策略对比。

1 传统微电网运行策略

传统的含源-荷-储微电网运行策略往往只聚焦其内部部分元件的运行状况,无法兼顾其自身的能量平衡及与外部电网的协调运行。在较多的运行场景下,微电网常作为备用手段参与运行,造成了部分能量的损失。随着新型电力元器件的进一步普及应用,传统微电网运行模式难以较好地适应当今电网运行,微电网具有的灵活稳定、快速调节等特点难以充分体现。

2 微电网能量管理建模

2.1 微电网能量管理策略

对包含电源、用电负荷、储能设备的微电网及与其相连的上级外部电网进行协同优化控制策略探究,对于与微电网相连的外部电网,将其同分布式电源、储能设备视为可调度资源,从而提高可调度资源的利用率。微电网在与外部电网相连时,可以与外部电网进行能量交换,在脱离外部电网时,可以实现自身内部的功率平衡。微电网可以进行内部功率循环或者与外部电网协同运行,因此需根据自身实际运行需求确定最佳运行策略,从而达到最优效果。

微电网能量管理策略为:在满足各项约束指标的条件下,优先满足微电网内部需求,实现新能源出力消纳及功率平衡,在此基础上进行与相邻微电网、主电网的能量交换;在微电网能量过剩时,则考虑经济效益,优先向相邻微电网售电、若相邻微电网均实现能量平衡,则再向主电网售电,从而实现利用电价机制换取经济效益。微电网能量管理流程见图1。

图1 微电网能量管理流程

2.2 微电网成本及光伏出力模型

2.2.1 储能成本及收益模型

在微电网中运行的储能装置,考虑其在运行周期内的充放电循环、电池装置自然老化,储能装置的运行维护成本为

式中:VESS为储能装置的运行维护成本;CESS为储能装置的单位功率运行维护成本;Pn为储能装置的额定功率;Cm为储能装置的单位容量运行维护成本;EESS为储能装置的容量。

在微电网中的储能装置,采用消纳光伏出力、平抑光伏波动的运行策略,从而提升微电网的局部可靠性水平,其提升微电网可靠性收益为

式中:Ereal为储能装置给微电网带来的提升可靠性收益;Nsum为年总运行天数;Nd为设备数;fd为第d个设备的故障概率;Pd(n)为第n个运行日第d个设备故障时能对系统产生影响的概率;ΔWreal(n,d)为第n个运行日第d个设备故障时用于恢复其失电负荷的储能设备容量;eloss为单位用户停电损失;tfault(n)为设备n的故障持续时间;Preal,d(n,t)为第n个运行日第t时段第d个设备故障时,储能装置的可输出功率;E2为用于提升可靠性的储能系统容量;DOD为储能装置放电深度;ESP为储能装置额定功率;Pload(n,t)为第n运行日第t时段的负荷值;Pcap,d为第d个变压器故障时系统的供电能力[13]。

2.2.2 光伏成本模型

考虑到现阶段微电网运行规模及光伏出力特点,结合本文所选取某地区微电网实际运行情况,本文选定微电网内新能源出力为光伏发电。

微电网中光伏发电的出力成本模型为

式中:Vpv(t)为光伏发电的出力成本;N为系统中的光伏机组数目;αpv,i、βpv,i为光伏发电的成本系数;Ppv,i(t)为t时刻第i个光伏机组的出力。

2.2.3 新能源出力波动及利用率模型

在微电网中的光伏电站,由于自身出力具有的波动性及随机性等特点,其对微电网的稳定运行会产生一定的影响。本文定义光伏电站出力的利用率及波动率来对方案下的微电网光伏出力消纳能力进行衡量。

光伏电站的光伏利用率根据光伏出力的功率值及微电网实际负荷值确定,其具体能量利用率模型为

式中:Cgf为光伏系统的发电量;Ccs为线路最大传输电量;Cfh为负荷可以消纳电量。

光伏电站的光伏出力波动与当前运行时段的太阳光照射情况有关,同时也受光伏发电时段及间隔时段影响,具有一定的不确定性,本文通过定义光伏电站的1 h出力波动率指标,衡量光伏电站的出力波动特性,具体的波动率指标为

式中:ΔP(t)为t时刻的功率波动值,采样间隔为1 h;PPV(t)为t时刻的光伏出力。

2.2.4 系统运行总成本模型

根据本文前述模型,建立微电网系统运行总成本V为

包含储能可靠性提升效益的综合成本VZH为

2.3 微电网目标函数

为提升微电网可再生能源的利用率、降低微电网运行成本,本文针对以上2个指标建立目标函数为

式中:KZ为可再生能源利用率最优指标;VZ为微电网运行成本最优指标;Kgf为光伏发电系统的利用率。

2.4 微电网运行约束

2.4.1 储能运行约束

微电网中储能装置需要满足如下限制

式中:PESS.min、PESS.max为储能装置的充放电功率下限和上限;PESS.i(t)为第i个储能装置t时刻的充放电功率;WESS.max、WESS.min为储能装置容量的上限和下限;WESS.i(t)为第i个储能装置的t时刻容量。

为延长储能装置使用寿命,在同一时刻,储能的充电状态和放电状态只能存在一个,如下式

式中:PESS.iD(t)为t时刻第i个储能装置的放电功率;PESS.i

C(t)为t时刻第i个储能装置的充电功率。

考虑设备的使用寿命,为提升储能运行的经济性,储能电池的荷电状态(State of Charge)需满足如下约束

式中:SOC.min为储能装置的荷电容量下限;SOC.max为储能装置的荷电容量上限;SOC.t为t时刻储能装置的荷电容量[14]。

2.4.2 光伏运行约束

微电网中光伏出力应满足如下限制

式中:Ppv,i(t)为第i个光伏单元第t时刻出力;Ppv,i,max(t)、Ppv,i,min(t)分别为第i个光伏单元第t时刻出力的上限、下限。

2.4.3 系统运行约束

微电网在正常运行时满足电力系统节点电压约束及功率约束

式中:Umin为节点电压下限;Umax为节点电压上限;Ui为第i个节点的电压值;Ii,j为节点i、j之间流过的电流值;Ii,j.max为节点i、j间流过的最大电流值。

3 算例分析

3.1 场景分析

本文采用改进进化算法,对某区域典型电网进行仿真求解[15]。进化算法适用于求解非线性化优化问题,通过设定各待求值的初始参考点及初始迭代次数、种群数进行迭代求解,对每次迭代下不同种群的配置结果计算分析,同时统计储能处于不同SOC区间的概率。若满足迭代收敛,种群规模、进化次数达到设定值,则结束循环,得到最优结果。

区域电网框架见图2。已知该电网采用分时电价机制,允许微电网与主电网进行功率交换、电能交易,也允许在一定范围内进行微电网互联。本文提出的微电网能量管理方案通过与不采用管理方案、正常运行的微电网系统进行结果对比。

图2 微电网区域框架

微电网中光伏发电和储能装置接入在13节点,通过13节点并入到微电网中。6号节点为负荷值S1,11号节点为负荷值S2,微电网通过14节点接入外部电网中,外部电网在文中等效为无限大系统,随时可以与微电网进行能量交换,选取电网年运行时段中某典型日数据进行仿真运算,具体网络参数见表1。

表1 网络参数

微电网中光伏发电装置采用最大跟踪点运行模式,微电网中储能装置为电化学储能电站,其参与微电网常规运行,起到削峰填谷、消纳光伏发电出力的效果,其中光伏发电装置装机容量为200 k W,储能装置的额定容量为330 k Wh,储能装置充放电效率为95%。

3.2 仿真结果

基于微电网参数仿真的系统总运行成本结果见图3。

图3 系统总运行成本

通过仿真结果可以看到,在减少系统总运行成本方面,采用所提方案的系统典型日总运行成本较不使用方案的总运行成本减少明显,降幅约为10%。本文所提的微电网能量管理方案,可以实时调节微电网内部及外部其他电网间的能量流动,从而在微电网角度最佳化运行效益,提升整体网架可靠性收益同时,根据元件自身特点提高运行利用率,从而达到降低系统运行总成本的效果。

系统的可再生能源利用率见图4。

图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较对比方案的平均利用率提升明显,涨幅约为6%。可见本文所提方案通过应用实时电价、结合储能装置,动态调整微电网内部及外部的实时能量及功率流动,在一定程度上改善可再生出力浪费的问题,有效提升了微电网内可再生能源发电、储能及负荷之间的能源利用率。系统的光伏出力波动率见图5。

图5 光伏出力波动

在平抑光伏出力波动方面,受限于本文研究场景,在光伏出力较高的日间时段,微电网能量管理方案较对比方案的平抑波动效果明显,波动率降幅为2%~3%。可见本文策略实时调控微电网内新能源发电能量并利用储能装置消纳部分光伏发电;而在其他时段2种方案相近,这是受微电网拓扑结构、网架规模及负荷水平等因素综合影响。未来随着微电网升级扩建,方案的优势将更加明显。在16:00—18:00,本文方案的新能源波动率略高于对比方案,这是由于此时电网负荷进入高峰期,储能参与削峰运行缓解电网供电压力,且光伏出力较高,大部分光伏输出电能直接就地消纳,因此储能起到的新能源消纳效果不明显。未来可以额外配置储能装置、提高储能利用率,从而改善光伏出力波动现象。

通过仿真对比分析可知,增量微电网综合能源管理策略考虑微电网内光伏及储能的运行特性,动态调整内部能量流动关系,从而实现整体上降低光伏波动率的效果;并实现降低系统综合运行成本、提升新能源利用率的目标,提升微电网电能质量。

4 结论

本文对含新能源发电、用户负荷、储能的微电网进行分析,以降低运行成本、提高可再生能源利用率为运行目标,提出适用于微电网运行的能量管理策略,在微电网内部及微电网与外部电网间实现协同优化管理,可以促进微电网对新能源发电的消纳,提升整体运行经济性及用户电能质量。以某地实际电网为例,对比直接参与运行的传统微电网运行策略,得到策略能减小微电网运行成本约10%、提升可再生能源利用率约6%,验证了本文策略的有效性。随着新能源发电的发展及储能技术的成熟,微电网将在电力系统运行中承担更重要的角色,未来需继续进行含可再生电源、储能装置及需求侧响应负荷的微电网与外部电网协调运行的优化策略研究。