考虑用户满意度的基于需求侧管理的微电网多目标优化调度.pdf

第6 0 卷第6 期2023年6 月15日电测与仪表Electrical Measurement&InstrumentationVol.60 No.6Jun.15,2023考虑用户满意度的基于需求侧管理的微电网多目标优化调度杨欢红，唐芃芃，黄文焘（1.上海电力大学电气工程学院，上海2 0 0 0 90；2.上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室，上海2 0 0 2 40)摘要：微电网作为一种小型发配电自治系统，能够实现自我控制和自我管理，可以有效提高可再生能源消纳水平，缓解能源危机。针对基于需求侧管理的微电网的优化调度,不仅要考虑供给侧的经济效益，还要兼顾需求侧的用电满意度。因此，文章以微电网的总运行费用最小和用户满意度最大为优化目标，提出了基于需求侧管理的微电网多目标优化调度模型。同时，结合混沌思想和遗传算法，使用改进的混沌遗传算法对上述模型进行求解。对一个微电网案例进行仿真分析,以验证模型的有效性。仿真结果表明，文中提出的模型可以为不同需求的用户制定相应的优化调度方案，为用户提供更好的服务，从而实现微电网供需两侧联动效益的最大化。关键词：微电网；需求侧管理；用户满意度；多目标优化；混沌遗传算法D0I:10.19753/j.issn1001-1390.2023.06.016中图分类号：TM73Multi-objective optimal dispatch of micro-grid based on demandside management considering user satisfactionYang Huanhong,Tang Pengpeng,Huang Wentao?(1.School of Electrical Engineering,Shanghai University of Electric Power,Shanghai 200090,China.2.Key Laboratory of Control of Power Transmission and Conversion,Ministry of Education,Abstract:As a small-scale autonomous system of power generation and distribution,micro-grid can realize self-controland self-management,which can effectively improve the consumption level of renewable energy and alleviate the energycrisis.For optimal dispatch of micro-grid based on demand side management,not only the economic benefits on the supplyside should be considered,but also the electricity consumption satisfaction on the demand side.Therefore,this papertakes into account the minimum total operating cost of the micro-grid and the maximum user satisfaction as the optimizationgoals,and proposes a multi-objective optimization model for the micro-grid based on demand side management.Mean-while,an improved chaotic genetic algorithm combining chaotic thought and genetic algorithm is used to solve the abovemodel.Finally,a micro-grid case is simulated and analyzed to verify the effectiveness of the model.The simulation resultsshow that model proposed in this paper can formulate corresponding optimal scheduling schemes for users with differentneeds and can provide better services for users,thereby maximizing the linkage benefits on both supply and demand sidesof the micro-grid.Keywords:micro-grid,demand side management,user satisfaction,multi-objective optimization,chaos genetic algorithm基金项目：国家自然科学基金资助项目(5137 7 10 4);电力传输与功随着全球工业科技与金融经济水平的迅猛发展，率变换控制教育部重点实验室开放课题资助项目（2 0 2 0 AA01）；上全球能源危机日益严重。传统化石能源短缺及其引发海绿色能源并网工程技术研究中心资助项目（13DZ2251900)一110 一文献标识码：BShanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China)文章编号：10 0 1-1390(2 0 2 3)0 6-0 110-0 70引言第6 0 卷第6 期2023年6 月15日的环境污染问题也日渐严峻。以太阳能和风能为主的可再生能源技术的不断提升和成熟，为解决上述危机提供了新的解决方案12 。微电网作为一种小型发配电自治系统,能有效缓解能源紧张问题3。需求侧管理可以改变微电网的负荷特性4。对用户侧来说,不仅提高了用户需求侧灵活响应能力,且节约了用户需求侧的电能；对供给侧来说，需求侧管理则可以提高能源的利用率和可再生能源消纳水平，还提高了微电网的经济性、运行可靠性。目前,文献5-8 针对微电网做了大量的应用研究工作。文献9-10 针对不同类型的基于需求侧管理的光伏微电网，提出了不同的双目标函数,并进行求解。文献11 提出了考虑供电侧及用户侧多方效益的模型,采用了非支配排序遗传算法获得Pareto最优解。文献12 综合考虑微电网供电侧与用户侧的效益,建立了微电网多目标优化调度模型，然而其求解方法仅适用于混合整数规划模型，不具通用性。文献13-14考虑了微电网供给侧收益，建立了多目标优化调度模型,并利用粒子群算法进行求解。然而，上述文献虽考虑了供电侧、用户侧双方的效益，但求解方法较简单，或采用非支配排序遗传算法、粒子群算法等算法进行求解，易陷入局部最优,具有一定的局限性。基于此,文章在现有研究背景下,综合考虑微电网的经济性运行与不同用电特性的用户的用电满意度，建立了基于需求侧管理的微电网多目标优化调度模型。同时，结合混沌思想和遗传算法，使用改进的混沌遗传算法对上述模型进行求解，改善了使用遗传算法时易陷入局部最优的缺点。最后，文中对一个微电网案例进行仿真分析，对比了传统单目标与文中建立的多目标调度问题的仿真结果，进一步验证了模型的有效性与合理性。1微电网系统的组成及优化调度原则文中研究的微电网系统，其组成部分主要包括光伏发电系统、储能系统、固定负荷和可转移负荷等。同时，以最大限度利用可再生能源发电和合理利用储能系统进行充/放电的原则对微电网进行调度。其中第一个原则主要体现在：若此时可再生能源发电量大于当前总负荷需求量，优先利用可再生能源发电对当前负荷进行供电；第二个原则主要体现在若此时功率不满足负荷的需求量时，考虑优先利用储能系统储存的电量对负荷进行供电;若储能系统储存电量不够,用户此时所需电量根据分时电价从电网购买，若此时储存电量足够，微电网根据用户需求供电给用户，再有穴余电测与仪表Electrical Measurement&Instrumentation电量售电给电网。2行微电网多目标优化模型2.1 目标函数模型的目标函数包括两个部分，即最小化的微电网运行成本与最大化的用户用电满意度。（1）微电网运行成本微电网的运行成本包括四个部分，即光伏发电系统成本Cpv、储能成本CBat、微电网从上级电网购电/售电成本Ccria和转移负荷的补偿成本CrL。min F,=Cpv+CBat+Ccrid+CrL式中：NCrv=ZhryPpv.CBal=E ks(Psb,m.,+Psb,ou,)Ccrid=Z入.P8,tt=1mNNCTL=CTLPkk=1y=1 t1=1式中t表示时段,N为总调度时段数；kpv为光伏发电系统单位运维成本;Ppv,是第t时段的发电功率;ksB是储能系统的单位运维成本;PsB,in，和PsB,out,，是储能系统充/放电功率；入,是分时电价;Pg，是单位时段与上级电网交换的功率（正值表示购电，负值表示售电）；C是可转移负荷单位补偿费用;P.（t r,t i）是第k类可转移负荷从t时段转人t时段的量。(2）用户用电满意度。定义用户的用电满意度1-16 为用电舒适度和用电经济度之和,即：W=Ucom+Uec式中Uec为经济度,Ucom为舒适度,可以通过式(7)式(8)进行求解。NIAPL.U.=1-2PL.tUco=1-Z入,Pla.式中PL,表示优化前后第t时段电量变化量；PL,为优化前的用电量;Pb，和PLa,分别为运行后和运行前第t时段内用户的用电量。可以看出,经济度表示改变可转移负荷的使用时段后，用电费用的变化对用户用电感受的影响，而舒适度则表示用户因用电量的改变所发生的感受变化。式(6)中,为用户用电舒适度所占用户满意度权一 111 一Vol.60 No.6Jun.15,2023(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)第6 0 卷第6 期2023年6 月15日重；为用户用电经济度所占用户满意度权重，根据用户用电特性的不同进行不同的取值。当大于时，用电舒适度占用户满意度权重较大，代表生产时间、操作程序流程严格要求的用户。大于时，说明用电经济度占用户满意度权重较大，代表电费在企业生产成本中占比较大的用户。综上所述，目标函数2 可以表示为：max F,=(1-ZIAPL.)+(1-Z入,VP2.2约束条件2.2.1微电网运行约束微电网运行约束包括电功率平衡约束和与电网之间允许交互的功率约束，如式(10）式（11)所示：Pe.=Pr.+Pu.-Ppv.式中PB,为储能系统的功率（正表示充电,负表示放电);Plo,为t时段总负荷功率;Pg,min和Pg，ma x 为微电网与上级电网之间允许交互的最小和最大功率。2.2.2储能系统运行约束储能系统的运行约束如式（12）式（17)所示：Ss,-Ss,+1=Psb.n,.-Psb.ou.-sp,(1-sb)(12)Ssp.I=SsB.N(13)0 SsB.SsB.mx(14)Psb,n,AsB,in.,Ps,mx0FSB,maxsB,out,+AsB,in,1式中 SsB,代表储能系统t时段存储的电量;nsB为自放电系数；SsBmax和PsB,max表示储能系统的最大蓄电量和最大充放电功率；入sB,in，和入sB,out，,表示蓄电池蓄/放电的二元变量，值为1时表示充/放电，值为0 时表示不动作。2.2.3第k类可转移负荷运行约束(1)在t时段转入/转出的负荷容量在t时段转入/转出的负荷容量约束如式（18）式(2 1)所示:Pr(tr,ti)=X,(tr,ti)PhP(t,t.)Pl()Ntr=max(i-t:+1)fi=1NZPe(tr,ti)Pim(t)tf=max