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西南地區微電網經濟調度解析:儲能參與電力需求響應

作者:中國儲能網新聞中心 來源:中國電力 發布時間:2020-02-17 瀏覽:
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儲能單元在配電網的谷時電價時段進行充電,在其余時段均進行放電的運行方式,以此減少微電網從配網的購電量。

1、研究背景

我國西南地區電力資源豐富,特別是在可再生能源方面有著得天獨厚的優勢,其風能資源、太陽能資源以及小水電資源儲備豐富,有著極其廣闊的開發利用前景。但受限于目前的科學技術手段,地區內新能源消納問題較為突出,存在著大量的棄風、棄光、棄水等問題,資源浪費現象嚴重。微電網是分布式電源、儲能系統、負荷與控制裝置的集合,其通過控制裝置協調各單元實現微網系統內部的發電、配電和用電,是可再生能源接入配電網的重要途徑。隨著微電網技術的發展,將我國西南地區的可再生能源以微電網方式運行發電,有利于緩解大電網運行壓力,豐富系統電力結構,真正做到走可持續發展道路。

2、論文所解決的問題及意義

微電網概念的提出既協調了分布式電源與大電網之間的矛盾,又發揮了分布式發電低能耗、供電靈活等的優點,發展前景巨大。但與此同時,微電網系統內所包含的隨機性以及不確定性增加,如何進行考慮系統不確定性的微電網經濟調度對電網運行單位來說是一個巨大的挑戰。

本文為研究考察系統不確定性的微電網系統經濟調度,首先立足西南片區實際情況建立典型并網型微電網模型,在此基礎之上對微電網系統建立兩階段魯棒優化模型,并利用Benders分解算法對所述兩階段魯棒優化模型進行求解,以期實現對西南地區所發展的微電網系統進行經濟調度研究,所做研究對西南地區微電網的進一步發展具有一定前瞻探索意義。

3、論文重點內容

本文以西南某地區光伏出力以及典型城市負荷為例,考慮微電網中分布式電源和負荷的不確定性,建立基于兩階段魯棒優化的西南地區微電網經濟調度模型,引入不確定調節參數改善保守性,采用Benders分解算法來對模型進行分層求解,為含微電網的西南地區電網的調度運行提供參考策略。

(1)兩階段魯棒優化模型的建立與求解

本文綜合考慮可控分布式電源、儲能單元、需求相應負荷以及微電網與配電網之間的交互成本,以微電網內各單元日運行成本最小為目標,綜合考慮系統功率平衡約束、需求響應約束、分布式電源功率輸出約束以及與配電網的交互功率約束等約束條件。在此基礎之上,對系統中包含的光伏分布式發電單元輸出功率以及負載功率的不確定性,利用盒式不確定集合進行描述,由此將問題改寫為典型兩階段魯棒優化形式。

對于上述兩階段魯棒優化模型,本文應用Benders分解算法將模型分解為主問題和子問題進行求解。在Benders分解算法的求解過程中,子問題不斷將所求解返回作為主問題的約束條件,同時,主問題也不斷返回整數參數至子問題中,通過迭代,不斷更新約束條件直至最優解,有效提高模型的求解效率。具體求解流程如圖1所示。

圖1 Benders算法求解流程圖

(2)算例分析

本文選取西南地區某地夏季典型光照與負荷數據,搭建兩階段魯棒優化模型,采用Benders分解算法,結合Matlab和CPLEX工具箱對模型進行求解,得出考慮光伏出力和負荷不確定性的日前調度策略,為微電網接入西南電網的調度研究提供參考模型。算例所使用西南地區典型微電網結構如圖2所示,可再生分布式電源為光伏電源:

圖2 微電網結構圖

以上述分析條件為基礎,所述基于兩階段魯棒優化的西南地區微電網經濟調度研究優化結果如下:

圖3所示為燃料電池輸出功率以及微電網與配電網的交互功率

由圖3可知,在1:00~7:00和24:00~1:00間,由于燃料電池的發電成本高于電價水平,系統運行主要依靠配網的購電,燃料電池在約束條件下以其最小功率運行。其余時段燃料電池均以最大功率運行,與儲能單元、光伏電源一同將電供給負荷,減少微電網向配網的購電量,降低系統的運行成本。同時,在滿足內部負荷且有富余電量的情況下,微電網在峰平電價時段(圖中的7:00~18:00,20:00~21:00,23:00~24:00)售以配網,實現削谷填峰。

圖4為儲能單元的充放電功率

由圖4可知,儲能單元在配電網的谷時電價時段進行充電,在其余時段均進行放電的運行方式,以此減少微電網從配網的購電量。

圖5為需求響應負荷實際/期望用電功率圖

由圖5可知,需求響應負荷的期望用電功率主要集中在峰時電價時段。經調節后,在滿足相關約束條件的情況下,將用戶在峰時電價時段的用電功率調節至電價低谷時期,減少了微電網在峰時電價時段的購電量,降低了微電網的購電成本。

為驗證所述兩階段魯棒優化的有效性,本文將所述兩階段魯棒優化調度與確定性優化方案進行了進一步的分析。實際運行中,微電網需要向配網提供日前調度計劃,由于預測誤差的存在,實際用電量與計劃用電量會有所偏差,微電網需在實時市場對差值進行補償,而在實時運行階段,售電價較日前電價有所降低,購電價有所升高,本文將微電網的日運行成本定義為系統日前調度成本與調整成本之和。

表1 不同優化方案下成本對比(單位:元)

從上表可以看到,雖然魯棒優化的日調度成本高于確定性優化,但綜合由預測誤差帶來的調整成本,最終所得魯棒優化下的總成本較確定性優化低。以上結果說明,在進行電力系統經濟調度研究時,系統內包含的不確定性將會影響到系統的經濟性和安全性,而使用魯棒優化方法,能夠保證在極端“惡劣”的場景下保證系統的安全經濟運行,調度結果魯棒性強,且相對與確定性經濟調度,二階段魯棒優化模型具有更好的經濟性。

4、研究結論

本文采用西南地區某市的典型光照與負荷數據,對微電網運行調度進行優化,搭建了兩階段魯棒優化模型,結論總結如下:

(1)考慮可再生能源出力和負荷的不確定性,通過Benders分解算法實現對所搭建的模型進行求解,得出微電網在極端運行場景下的最優日前調度方案;

(2)結合實時調度的再調整成本考慮,魯棒優化的所獲總成本較確定性優化運行成本更低,表明了在進行優化調度時考慮不確定性的重要性,以及魯棒優化在對此類問題求解方面的良好適用性。

關鍵字:微電網 儲能

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