基于能量管理的并网状态下的微电网系统调度方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种微电网能量调度优化方法，涉及微电网能量管理技术领域，适用 于微电网能量管理的日前经济调度。
【背景技术】
[0002] 随着能源危机加剧和环境污染日益严重，微电网作为一种新型能源网络化供应和 管理技术，受到越来越多的关注。随着微电网工程的不断发展完善，微电网能量管理系统成 为微电网研究的重点。
[0003] 微电网能量管理系统是针对微电网的智能控制系统，其能优化分布式电源的功率 分配，并使系统经济安全的运行。作为微电网能量管理的核心部分，其调度优化模型的设计 对微电网能量管理的效果起着至关重要的作用。如何选择算法快速准确的求解考虑各种复 杂约束条件的调度优化问题均给该课题带来较大的挑战。解决这一系列问题将提高能量的 利用效率，减少微电网系统的运营成本，具有较好的社会效益。
[0004] 现阶段，一些微电网调度优化的研究建立了线性的调度模型，但是这种模型过于 粗糙，不利于深入研究。当前大多数模型建立的是非线性优化模型，一般采用粒子群算法、 蚁群算法、遗传算法等智能优化算法求解。随着规模的增加，智能算法往往不容易收敛并且 求解速度较慢。同时，当前模型一般只适用于少数微电网算例，模型的适用性有待提高。
【发明内容】
[0005] 为了克服现有技术下的上述缺陷，本发明的目的在于提供一种基于能量管理的并 网状态下的微电网系统调度方法，该方法预测更加精准，在保证较高求解精度的基础上还 能获得较快的求解速度。
[0006] 本发明的技术方案是： 一种基于能量管理的并网状态下的微电网系统调度方法，其以微电网系统并网运行 成本最少为目标，通过对下列并网运行目标函数的运行成本最小化求解获得相应的调度参 数，以满足微电网系统内所有用电设备的用电需求： 并网运行目标函数为：
其中，c为微电网系统的运行成本，君:_为可控电源i的t时刻的输出功率，为 可控电源i的t时刻的燃料成本，所述可控电源包括微型燃气轮机、柴油机和燃料电池； 马(0为可控电源i的t时刻的启动成本为可控电源i的t时刻0、1开机决策 变量，0表示非启动(保持原启停状态或者停机)，1表示启动；
:分别为可控电源i的t时刻的维护成本、折旧成本和环 境成本； 石Λ0为蓄电池 k的t时刻的输出功率，
分别为蓄电池 k的t时 刻的维护成本和折旧成本； cW、分别为微电网从外部购电和向外部售电的电价；
分别为微电网 t时刻从外部购电和向外部售电的功率； ?为可控电源的数量；:为蓄电池的数量，为一个调度周期内的优化时段数。
[0007] 本发明的有益效果为： 由于对微电网的各类电源分别进行了分类归纳，对不同类型的电源分别建模，由此可 以将微电网大部分电源纳入日前经济调度模型中，且新增元件也很简单，因此具有很强的 适用性。
[0008] 由于模型中综合考虑了设备折旧费用、燃料费用、维护费用、启停费用、环保费用 等设备运行成本及购售电成本、线路损耗成本等，同时满足了功率平衡、备用、爬坡率、出力 上下限、最小启停时间、蓄电池容量上下限、蓄电池充放电功率上下限、蓄电池周期充放电 总能量、购售电功率上限等约束条件，比现有技术下的调度方法更贴近微电网的实际需求， 由此建立起的微电网日前经济调度模型也更为完善。
[0009] 由于模型求解过程中采用了按时间分层求解的优化求解方法，可根据需要设置不 同时间尺度，获得很短时间范围（自由设定，例如可以为IOmin或者15min等）的求解结果， 因此可以显著提高调度的精度。
[0010] 由于引入了采用前推回代法的三相潮流计算方法，可以在三相不平衡的情况下计 算微电网的潮流，得出微电网的线损，计算出微电网平均线损系数。
[0011] 由于应用了分段线性化的处理方法将非线性问题转化为线性问题，并引入了 〇、1 决策变量，将约束中的二次约束转换为一次约束，使微电网日前经济调度模型更易于求解。
[0012] 在应用混合整数线性规划算法对微电网日前经济调度模型进行求解的基础上，加 入按时间分层优化的方法，很好地同时保证了计算的准确性和快速性。
【附图说明】
[0013] 图1是费用曲线线性化示意图； 图2是配电网前推回代法流程图； 图3是分层优化的时间周期对应关系； 图4是分层优化流程图； 图5是微电网结构图； 图6是微电网典型日负荷曲线； 图7是光伏出力典型场景； 图8是预测误差5%时，光伏预测出力曲线； 图9是软件计算的理论调度结果； 图10是实际运行的调度结果； 图11是采用现有调度方法的实际调度结果。
【具体实施方式】
[0014] 本发明涉及一种基于能量管理的并网状态下的微电网系统调度方法，其以微电网 系统并网运行成本最小为控制目标，结合对应的约束条件，对本发明所构建的并网运行目 标函数进行运行成本最小化求解并获得相应的调度参数，通过调度使微电网系统内所有用 电设备的用电需求都得到满足。
[0015] 所述目标函数的构建直至求解包括以下步骤： 步骤一：建立微电网中不同电源、储能装置的调度模型； 步骤二：构建并网运行下优化调度的目标函数； 步骤三：对各模型进行线性化处理，使求解问题转化为混合整数线性规划问题； 步骤四：应用前推回代法，计算微电网的三相潮流，得到线路损耗的系数； 步骤五：建立按时间分层的微电网调度优化模型； 步骤六：根据目标函数及对应的约束条件进行优化求解。
[0016] 下面是对上述各步骤的详细介绍。
[0017] 步骤一：建立微电网不同电源、储能装置的调度模型。微电网的电源主要包括传统 的完全可控机组(包括微型燃气轮机、燃料电池、柴油机等常规机组(或称为可控电源)）、新 能源机组(包括风电、光伏等)，以及储能装置(包括各类蓄电池、超级电容等)。每组中相应 设备的数量可能是单数也可能是多数，目标函数中以相应设备组为单位，但名称上不限制 是否有"组"字样。对上述不同类型的电源分别建模，由此可以将微电网大部分电源纳入调 度优化模型中。它们各自的模型如下： 1)风机模型： 风机的出力与风速的关系可以由式（1)近似表示：
其中，W为风速，化、U、吟分别为切入风速、切出风速和额定风速；为风机额定 功率。
[0018] 2)光伏发电模型： 在标准测试条件下，光伏发电的出力可以由式（2)表示：
其中，分别为标准测试条件中的太阳辐射照度和电池温度；这为工作点的太 阳辐射照度4为工作点的电池温度为标准测试条件下的光伏额定发电功率；h为 功率温度系数。
[0019] 3)微型燃气轮机模型 微型燃气轮机的燃料成本函数如下：
其中:迅:是天然气价格；_:为天然气的热值；iWi?是微型燃气轮机t时刻的输出功 率；.?ω·(?:ι是微型燃气轮机t时刻的发电效率。
[0020] 4)燃料电池模型 燃料电池发电的燃料成本函数与微型燃气轮机的相似，成本函数如下：
其中，:?.=是天然气价格为天然气的热值；::編_:是t时刻燃料电池的输出功率； 办c?是时刻t的燃料电池发电效率。
[0021] 5)柴油机模型 柴油发电机的燃料成本与传统火力发电类似，可以表示为柴油发电机的输出功率的二 次多项式，其燃料成本可以用下式表示：
其中，a、b、c分别为费用函数的系数，可以由厂家提供或者拟合得到；iW?是柴油发 电机t时刻的输出功率。
[0022] 6)蓄电池模型 (1)蓄电池在t时刻的剩余能量跟其前一个时刻即t_ At时刻的剩余能量以及其从 t-At时刻到t时刻的充放电量有关，在充放电的过程中，蓄电池的剩余能量计算