考虑风光不确定性的热电联供微网优化运行.pdf
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1、云南民族大学学报(自然科学版),():收稿日期:作者简介:宁健(),男,硕士研究生 主要研究方向为微电网运行优化通信作者:王嘉梅(),女,教授,硕士生导师 主要研究方向为民族语言处理考虑风光不确定性的热电联供微网优化运行宁健,王嘉梅,侯旭刚(云南民族大学 电气信息工程学院,云南 昆明 )摘要:针对热电联供型微网建立了数学模型,对比了加入储能的调节作用、用户侧负荷需求响应前后供给侧设备出力的优化结果 结果表明加入储能和引入用户需求响应机制可以降低微网的运行成本 在此基础上引入不确定性参数以调节不确定优化模型的鲁棒性,并求出算例中不同鲁棒性的优化结果以及该情景下微电网与实时电力市场的交互费用,通过
2、对比验证了模型和求解算法的有效性关键词:热电联供型微网;热电解耦;不确定性调节参数;鲁棒优化;电力市场中图分类号:;文献标志码:文章编号:()热电联供型微网基于多能互补耦合的原理,改变了各种能源之间互相独立的格局,极大的提高了能源利用率 对于热电联供型微网的经济调度是相关研究中的热点问题 其优化目标一般为运行成本最小或排放污染物最小以及负荷缺电率最小等 然而,微网中大量接入分不布式电源在降低了污染物排放和系统发电成本的同时,其出力的随机性也给电网的正常运行带来了极大的挑战 如何有效应对微电网内的不确定性因素,实现可靠、经济运行,成为热电联供型微电网经济调度问题研究的关键目前针对微网中的不确定性
3、问题,常采用的方法有 种 第一类为鲁棒优化方法,以不确定集代替随机变量的概率分布 文献 中利用鲁棒优化方法对冷热电联供系统中风电的预测偏差进行模拟,提出了合理选择不确定性参数的方法 第二类为场景优化方法,如蒙特卡洛模拟方法,以概率分布生成 场景 文献 利用场景优化方法,达到了相应场景下的预期运行成本不高于所规定的置信水平,降低了系统运行中的风险,但此类方法需要比较精确的概率分布数据,若概率分布参数不精确,则很难反映真实的情况 第三类为滚动优化方法,它的优化不是离线一次进行的,而是随着采样时刻的前进反复进行,这种优化无法达到全局最优解,但是可以及时应对出现的各种复杂情况,其最大的缺点是所需计算量
4、很大且计算速度要求高鲁棒优化方法相比其他 种方法可以得到最恶劣情况下的最优解,较为契合工程实际应用中的需求 故而本文采用鲁棒优化方法,在考虑了日前电力市场和实时电力市场的情境下,针对风光出力的不确定性搭建 模型,通过调节不确定性参数得出模型不同保守性下的日前运行成本并进行分析 热电联供微网系统建模下图为典型的热电联供微网模型,由可控机组,可再生分布式电源,电热负荷以及储能系统构成 在优化运行的过程中考虑存在需求响应负荷的情况,微电网也可以通过调节此类负荷的用电计划起到降低运行成本的目的 同时参与需求响应的负荷也从其参与调节的行为中获取一定的补偿 可控机组本文考虑的微电网中可控电源部分为燃气轮机
5、的情况,其成本表示如下()(),()()为燃气轮机的运行成本 和 为系统中燃气轮机的成本系数()为燃气轮机在 时刻的发电功率 由于本文仅考虑小时级调度,不考虑其功率响应速度的影响,故仅考虑其功率上下限约束图 热电型联供微网结构图 (),()和 分别为燃气轮机的功率下限和上限其产生的余热功率可表示为()(),为燃气轮机的热电比 在余热功率不足的情况下采用燃气锅炉补热,燃气锅炉的热功率 ()可计算如下()(),为燃气锅炉的热效率,()为燃气锅炉消耗的天然气体积,为天然气的低热值 储能设备在 系统中储能设备有 种,分别是储存电能的蓄电池 和储存热能的蓄热槽 通过削峰填谷将峰电价时段的负荷转移到谷电价
6、时段,提高微网运行的经济性 的在 时段储存的电能 ()和充 ()放 ()电功率约束如下()()()(),()()()(),()()()(),()(),()()(),()式中,()是 时刻电池中储存的电能 ()是 时刻蓄电池向微网供应的电能,()为蓄电池在 时刻储存的电能 和 为蓄电池储能功率的下限和上限 和 为蓄电池充电功率的下限和上限 为 变量,是储能的充()放()电标记位,为停止,为运行,且满足 ()()的约束 设蓄电池储存电能的安全上下限为最大容量 的 倍蓄电池运行成本 可表示为 ()()(),()为折算后的蓄电池单位充放电成本 为蓄电池的充放电效率通常用电高峰位于白天,而用热高峰位于夜
7、间 解决电热峰时段不匹配的问题,可以通过采用 来实现热负荷在时间上的平移,实现电热功率的统一管理 的约束如下 ()()()()()()()()为蓄热槽的自散热系数 为蓄热槽的放热效率,为蓄热槽的储热效率 为蓄热槽的额定容量 配网交换功率与当地电网的交换功率不得超过联络线的最大功率,即 ()()第 期宁健,王嘉梅,侯旭刚:考虑风光不确定性的热电联供微网优化运行 用户的响应 时移负荷所谓的时移负荷即可以根据用户的需求而变化的负荷 其可以看成是一个虚拟的蓄电池参与系统调节且不同负荷的调节时间具有差异性可表示为()()()()()其满足如下约束 ()(),()式中,()为此时刻的时移负荷 ()为时移负
8、荷总量,()和 ()分别是该时刻接入和接出的负荷量 可以看到时移负荷仅调节了负荷存在的时段,并未改变负荷全天的耗电总量 可调节负荷可调节负荷指系统在运行过程中可以调节的负荷,通常微网在削减此部分负荷时会对参与调节的用户进行补偿可表示为 ()()()()()是系统调节后的负荷量,()是未参与调节时的可调节负荷量,()是参与系统调节后削减的负荷量而且调节后也存在最小用电功率,即 ()()()供热方式的调节在一般情况下,用户采用空调、电暖电炉等设备制热的时段,与电网电价的峰值时段相近,考虑使有条件的用户放弃此类取暖方式,选择集中供热,即可在不改变用户热能需求的情况下,减少电网供电的成本供热调节量可表
9、示为()()()式中,为调节供热方式后的供热电量,是未调节前的可调节供热电量,为参与调节的供热电量调节之后的电负荷和热负荷可表示如下 ()()(),()()()(),()式中,为电热转换效率由于为了使用户更积极的参与调节,采用补偿机制 所产生的费用计入系统的运行费用内,表示如式():()()()式中,、为各类负荷补偿时的单位费用 优化模型 优化目标函数模型的目标函数为最小化运行费用,即 ()()由于风光发电功率不可控,其发电成本也不可控,故目标函数中不考虑 为燃气轮机和燃气锅炉的燃料费用,为电网购电费用,从电网购电的日前购电价格模型采用山西省一般工商业用电电价,如图 所示云南民族大学学报(自然
10、科学版)第 卷 鲁棒优化方法05101520250.40.60.811.21.4*/图 分时电价时刻图目前微电网制定运行计划时的风光出力均使用预测值 即使目前的风光预测技术已经十分成熟,但仍然与实际出力有所偏差 本文在考虑风光不确定性时采用鲁棒优化方法来进行处理鲁棒优化方法是在不确定性参数的具体分布未知的情况下,针对最坏情况下制定最优运行方案的优化方法与传统的随机优化方法相比,鲁棒优化方法仅需知道不确定参数的边界条件即可 鲁棒优化是针对所确定的最保守的情况下求出的最优解,为了平衡优化结果的经济性和鲁棒性,应该选择合理的调节系数在表示不确定性时采用盒式不确定集,如下 ()(),()为优化后的风光
11、出力,为日前预测的风光出力 为引入的调节参数,用来表示风光出力的不确定性为了处理微网中风光不确定性的情况,构建了两阶段的模型,在确定性优化模型中引入了鲁棒优化方法,将风光出力也看作变量 个阶段中的目标函数均为微电网的运行成本 但第一阶段优化变量只有 ,即风光出力,目标函数为微电网的运行成本最大 在第二阶段时优化变量为 ,即各天然气机组和蓄电池还有电网交互的功率,目标函数为微电网的运行成本最小 目标函数如下 (,)()其目标为了找到在风光出力不确定范围内最恶劣情况下的最优调度方案 约束条件 设备约束()机组功率约束 ()()()()()储能设备约束 ()()()()()设备启停约束系统运行时,蓄
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