含分布式电源及电动汽车的园区微网优化运行方法_徐琪森.pdf

含分布式电源及电动汽车的园区微网优化运行方法徐琪森1，陈炯1，徐广鹦2(1 上海电力大学 电气工程学院，上海 200090;2 国网上海市电力公司检修公司，上海 200063)摘要:随着分布式发电技术的不断成熟和电动汽车的普及，多能互补微网越来越广泛地应用于各类工业区、商业综合区等独立园区。为实现园区微网内的优化运行，针对含风、光、气、电动汽车的微网，建立了考虑经济性和环保性的两阶段优化模型，计及了分布式电源发电约束、电动汽车的充放电约束、出行约束等条件，以达到园区微网内经济性最好且可再生能源利用率最高的优化目标。采用自适应遗传算法对优化目标进行求解，通过对算例进行仿真计算，验证了上述模型在不同运行方式下均能实现经济环保优化运行。关键词:园区微网;优化运行;分布式电源;电动汽车DOI:10 19753/j issn1001-1390 2023 04 004中图分类号:TM732文献标识码:A文章编号:1001-1390(2023)04-0027-07Optimized operation method of park micro grid containingdistributed power and electric vehiclesXu Qisen1，Chen Jiong1，Xu Guangying2(1 School of Electrical Engineering，Shanghai University of Electric Power，Shanghai 200090，China2 Maintenance Company，State Grid Shanghai Electric Power Company，Shanghai 200063，China)Abstract:With the continuous maturity of distributed power generation technology and the popularization of electric vehi-cles，multi-energy complementary micro-grids are becoming more and more widely used in various industrial parks，com-mercial complexes and other independent parks In order to realize the optimized operation in the park micro-grid，this pa-per establishes a two-stage optimization model considering economic and environmental protection for micro-grids includingwind，light，gas and electric vehicles，taking into account the constraints of distributed power generation and electric vehi-cles charge and discharge constraints，travel constraints and other conditions to achieve the optimal economic goals and thehighest renewable energy utilization in the park micro-grid In this paper，an adaptive genetic algorithm is used to solvethe optimization target Through simulation calculations，it is verified that the above model can achieve economic and en-vironmental-friendly optimized operation under different operating modesKeywords:park micro-grid，optimized operation，distributed power generation，electric vehicle基金项目:国家电网有限公司西南分布科技项目(H2018-065)0引言随着我国在能源领域“四个革命，一个合作”的提出，以及电力市场改革的不断推进，多能互补、能源互联网成为一种新业态，受到了业内外的广泛关注和积极响应1-2。园区微网作为新业态下能源利用的一种重要落地形式，能够有效降低园区内综合用电成本、提高园区可再生能源利用率，并可以促进园区与附近区域内特色产业融合发展，对推动我国能源领域绿色、创新发展具有重要作用3-4。近年来，我国各类型综合能源示范项目发展迅速，有关园区微网的研究也已取得了许多重要成果。研究成果以园区型综合能源系统的冷热电三联供模型为主5-8，根据不同供能设备的运行机理，制定了各个供能环节采用的运行策略，以达到园区供能的优化运行。此外，考虑可再生能源消纳的研究也颇多9-13，通过研究风、光发电功率和负荷功率的波动性和随机性，建立了能够利用可再生能源互补特性的优化模型，提高微网的可再生能源利用率。文献 14 建立了较为完整的72第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023园区综合能源系统基本架构，考虑了输入能源的多样性和终端需求的实际性，通过两阶段优化实现了园区微网在经济性、环保性和节能性的多目标优化运行。文献 15 在对微网进行优化调度时，考虑了并网运行和孤岛运行两种运行方式，并制定了对应的调度方案，能较好地满足园区微网在不同场景下的应用。上述文献在系统框架和实现方法中，考虑了园区微网可能存在的多种能源类型和多种应用模式，极大地推动了园区微网的发展。但鲜有文章将电动汽车纳入调度范围，同其他能源一起考量。考虑到未来园区内可能拥有众多可供调度的电动汽车作为储能单元，将包含风机、光伏、燃气机组等分布式电源以及电动汽车作为灵活储能装置的园区微网作为调度对象，将园区微网看作与主网独立的整体，建立了考虑经济性和环保性的两阶段优化模型，即实现园区内的综合用电成本最低及可再生能源利用率最高的多目标优化，为未来园区微网发展中的优化运行问题提供参考。1园区微网系统结构图 1 为含风机、光伏、微型燃气机组以及电动汽车的园区微网基本结构图。其中，风、光、气发电机组为微网内部的供电电源，微型燃气机组用于提供持续稳定供电，风光互补联合发电用于提高园区微网的可再生能源利用率;电动汽车作为微网储能装置，可根据用电情况进行充放电调度，用于调节微网与主电网的交换功率，提高供电经济性和灵活性。图 1园区微网基本结构图Fig 1Basic structure diagram of the park micro-grid园区控制中心根据园区微网各设备的状态确定当前微网适宜采用的运行方式，并通过优化计算将控制信号指令发送至各设备。如表 1 所示，园区微网可选择 4 种运行方式:纯负荷运行、孤岛运行、不可售电并网运行以及可售电并网运行。纯负荷方式下，微网内各机组停运，园区负荷和电动汽车负荷由主网供电;孤岛运行方式下，微网不与主网交换功率，园区负荷和电动汽车负荷均由微网内发电机组供电;并网运行方式下，根据经济环保调度运行情况，允许微网与主网进行功率交换。表 1园区微网运行方式Tab 1Park micro-grid operation mode运行方式与主网交换功率可再生能源发电纯负荷仅购电无孤岛无按需发电并网不可售电仅购电优化发电并网可售电购、售电优化发电2园区微网用电成本2 1 机组发电成本对于微网内投运的机组来说，可利用各发电机组的平均发电成本 c和各时刻输出功率 Pt进行计算，得到 T 时段内的机组发电成本:C=cTtPtt(1)依据公式，分别用 Cw、Cs、Cg表示风机、光伏、微型燃气机组的发电成本，用 cw、cs、cg表示风机、光伏、微型燃气机组的平均发电成本，用 Pw，t、Ps，t、Pg，t表示风机、光伏、微型燃气机组在 t 时刻的输出功率。2 2 电动汽车充放电成本将电动汽车的充电、放电、既不充电也不放电三种状态分别用 1、1、0 表示，可得电动汽车在 t 时刻的充放电功率:Pe，t=Pi，modt=10，modt=0Po，modt=1(2)式中 Pi、Po分别为电动汽车充电、放电功率;modt表示 t 时刻电动汽车的充放电状态。对于一个含 n 辆电动汽车的集群，电动汽车群在 t时刻产生的充放电成本:Ce，t=ciPink=1modt，kmodt，k+()12+coPonk=1modt，kmodt，k()12(3)式中 ci、co分别为电动汽车平均充电成本、平均放电成本。2 3 综合用电成本在 T 时段内园区微网的综合用电成本应包括风、光、气各机组的发电成本，电动汽车充放电成本，以及82第 60 卷第 4 期电测与仪表Vol 60 No42023 年 4 月 15 日Electrical Measurement InstrumentationApr15，2023微网与主网交换功率的费用。Call=Cw+Cs+Cg+TtCe，tt+Ttcb，tPtt(4)式中 Pt为 t 时刻微网与主网的交换功率;cb，t为 t时刻微网与主网的交易电价。cb，t=c+t，Pt 0ct，Pt0(5)式中 c+t为 t 时刻购电电价;ct为 t 时刻售电电价。由于微网内电源发出的功率可能无法满足高峰期负荷用电需求，而在低谷期时又有多余功率无法被利用。因此，微网与主网之间可进行功率交换，即当微网内发出功率小于负荷功率时，以此时购电电价从主网购电;当发出功率超过负荷功率时，以此时售电电价向主网售电。Pt=Pl，t+nk=1Pe，t，k Pw，t Ps，t Pg，t(6)式中 Pl，t为 t 时刻微网内的基本负荷功率。电动汽车作为特殊的储能装置，在其充电状态时相当于负荷，放电状态时相当于电源。nkPe，t，k=Pink=1modt，kmodt，k+()12Ponk=1modt，k(modt，k1)2(7)3两阶段优化模型3 1 经济效益优化目标第一阶段优化模型主要考虑园区微网运行的经济性，即一个调度周期内园区微网的综合用电成本最低，且微网与主网交换功率所需变压器容量最小。经济效益目标函数为:min Callmin maxtTPt(8)3 2 环境效益优化目标第二阶段优化模型是在考虑第一阶段经济效益的基础上，尽可能地增加可再生能源的利用率，从而提高园区微网的环境效益。环境效益目标函数为:max =TtPttTtPtt，0 1(9)式中 为风、光可再生能源利用率;Pt为 t 时刻机组的最大输出功率预测值。依据公式，分别用 w、s表示风机、光伏发电的能源利用率，用 Pw，t、Ps，t表示 t时刻的风机、光伏机组最大输出功率预测值。3 3 约束条件(1)风、光输出功率约束。受气候、环境、时段等的影响，风机、光伏的输出功率并不稳定，且在参与优化过程中不可能一直满载运行，应满足:Pt Pt(10)(2)电动汽车 SOC 充放电约束。Smin St，k Smax(11)式中 St，k为 t 时刻电动汽车电池的荷电状态(SOC，State of Charge);Smin为电动汽车 SOC 最小值;Smax为电动汽车 SOC 最大值。(3)电动汽车 SOC 连续性约束。电动汽车的 SOC 变化应具有连续性，即相邻两个时刻 SOC 满足:St+1，k=St，k+Pe，ttEe(12)式中 Ee为电动汽车电池总容量。(4)电动汽车 SOC 出行约束。为满足园区内电动汽车的正