基于日前经济最优运行计划的微电网实时优化调度方法

技术领域

本发明涉及微电网经济调度技术领域，特别涉及基于日前经济最优运行计划的微电网实时优化调度方法。

背景技术

随着能源产业的高速发展以及能源利用形式的多元发展，风、光、气、生物质能等多种形式的清洁能源发电技术得到了越来越多的有效应用。其中一种典型的利用方式就是以风力发电、光伏电池、微型燃气轮机和蓄电池为代表的分布式发电技术。分布式电源的接入打破了传统电网自上而下的供电模式，分布式电源可以向周围区域负荷供能，也可以向电网售电，由此形成了可与大电网双向互动微型电网。

为提高微电网的运行经济性，以分布式风电、光伏、燃气轮机为主的微电网常常按照日前经济最优计划运行。然而受限于负荷和发电功率预测技术，微网内实时负荷和发电功率与日前预测结果常常有较大偏差。由于不同能源的费率结构不同，因此不同电源出力方案将会影响微电网运行的经济性。为提高微电网运行的经济性，有文献提出了基于运行场景的经济调度方法，能够降低可再生能源出力不确定性对系统经济运行的影响。也有文献考虑了微电网和配电网交互成本最大场景下的经济调度问题，搭建了鲁棒优化模型，并利用场景生成法将其转化为单层优化问题进行求解。还有文献提出了一种分布式微电网经济调度策略，能提高公式简化与分解过程的效率。受负荷、发电功率精准预测技术的限制，根据日前预测数据制定的日前发电计划将与实际运行时的负荷、发电量存在偏差，若严格按照日前发电计划运行，将导致系统功率不平衡，进而引发一系列的频率问题，甚至引发停电事故。针对微电网的实时运行，有公开文献建立了基于风电、光伏波动性的微电网实时调度模型，并通过粒子群算法获得了运行费用最低的实时出力方案。然而，上述调度策略的鲁棒模型无法对日前调度方案进行灵活的调整，无法在实时运行时有效地保持日前运行计划的经济性。

发明内容

本发明的目的在于提供基于日前经济最优运行计划的微电网实时优化调度方法，能够有效解决现有调度策略无法在实时运行时有效地保持日前运行计划的经济性的问题。

为了解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：基于日前经济最优运行计划的微电网实时优化调度方法，依次包括以下步骤：

S1、建立发电单元模型，包括燃气轮机、风力发电机和光伏发电单元的发电模型；

S2、制定日前经济最优运行计划，构建包括负荷平衡约束和设备运行约束；

S3、基于日前经济最优运行计划的微电网实时优化调度，进行实时修正和滚动调整，确保运行时发电量与负荷之间达到平衡。

优选的，所述步骤S1中的燃气轮机发电模型为：

式中：P

式中：S

风力发电机发电模型为：

式中：P

光伏发电单元发电模型为：

式中:P

发电单元模型还包括蓄电池模型：

式中：S

优选的，步骤S2中，制定日前经济最优运行计划，仅考虑系统日运行成本C

负荷平衡约束为：

式中：P

设备运行约束为：

式中：

优选的，步骤S3中的实时修正策略，需在实时修正前计算设备的最大可调功率，然后通过两阶段进行实时修正，直至功率平衡；包括以下步骤：

S311、实时最大可调功率：微电网中各设备的实时运行修正，需要在日前出力计划的增量基础上加入实时修正量，使二者的和满足设备额定功率和爬坡功率约束；因此需要先确定考虑日前出力计划增量下设备实时最大可调功率；

以日前计划下一时刻设备出力增量为正为例，推导实时最大可调功率；最大可调功率有两种情况：一是爬坡约束为有效约束，二是功率约束为有效约束；两种情况下的向上可调功率可写成：

式中：

同时满足两个约束下的向上最大可调功率

同理，日前计划下一时刻设备出力增量为负时，功率有效和爬坡约束约束有效下的可调功率可写成：

同时满足两个约束下的向上最大可调功率

S312、设备修正状态矩阵：

受设备额定功率和爬坡功率约束限制，在两阶段实时修正过程中计算的最大可调功率可能为0，则该设备不参与该阶段实时运行修正，即不参与实时运行修正系数和修正量计算；为方便后续修正系数和修正量计算，设备修正状态矩阵如下：

E

式中：e

S313、实时运行修正系数和修正量：

对源荷差额采用两阶段修正，在t+Δt时刻设备日前出力计划所决定的出力增量，从全局来看是最经济的，因此第一阶段修正，采用根据下一调度时刻系统各设备出力变化量分配缺额，如式(14)所示；受最大可调功率限制，可能仍无法保证负荷平衡，因此进行第二阶段修正，根据下一调度时刻系统各设备出力绝对值分配缺额，如式(15)所示：

式中：

式中：

S314、实时运行修正状态矩阵、修正系数和修正量更新：

在实时运行修正过程中，当第一次修正量计算结束后，需根据最大可调功率判断该设备可承担的实际修正量，对于理论修正量与实际修正量之间的差额重新修正；第i台设备在第X阶段的修正量C

式中：

根据(10)、(12)、(17)可确定t+Δt时刻第i台设备在第X阶段修正后的出力

如果E

优选的，步骤S3中的滚动调度技术，根据实时运行情况对日前出力计划进行调整；基于滚动调度技术，约束条件与式(7)、(8)一致，式(6)中的目标函数将拓展至当前时刻后续24小时内，即

基于滚动调度技术的实时修正策略实施过程如下：以k至k+24时段为调度周期，滚动调度的基本单位是1小时，实时运行的基本单位是5分钟；当系统运行至k时刻时，以当前运行计划的前1小时为基础进行实时修正；同时更新调度时刻k为k+1时刻，在系统实时运行1小时结束前，确定后续24时段进行经济最优运行计划，最后根据新的运行计划依次滚动运行。

与现有技术相比，本发明的优点是：本发明公开了基于日前经济最优运行计划的微电网实时优化调度方法，以日前经济最优运行计划为基础，通过两阶段实时修正和滚动调度技术，即可在满足功率平衡的条件下最大程度地保持日前运行计划的经济性。

附图说明

图1为本发明中实时运行修正的流程图；

图2为本发明中滚动调度技术的流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

基于日前经济最优运行计划的微电网实时优化调度方法，依次包括以下步骤：

S1、建立发电单元模型，包括燃气轮机、风力发电机和光伏发电单元的发电模型；

S2、制定日前经济最优运行计划，构建包括负荷平衡约束和设备运行约束；

S3、基于日前经济最优运行计划的微电网实时优化调度，进行实时修正和滚动调整，确保运行时发电量与负荷之间达到平衡。

具体为：步骤S1中的燃气轮机发电模型为：

式中：P

式中：S

风力发电机发电模型为：

式中：P

光伏发电单元发电模型为：

式中:P

发电单元模型还包括蓄电池模型：

式中：S

S2、制定日前经济最优运行计划：

受电价、气价的影响，上述设备间的协同运行将影响微电网的运行成本。因此需要确定最优的机组日前出力计划。本发明中的优化目标仅考虑系统日运行成本C

此外为了保证系统安全运行，以及各设备运行在安全状态，还应满足各设备运行约束。

(1)、负荷平衡约束

式中：P

(2)、设备运行约束

式中：

S3、基于经济最优日前运行计划的微电网实时优化调度

S31、本发明提出的实时修正策略如图1所示。实时修正在日前运行计划的基础上进行。受发电单元额定运行范围以及功率爬坡速度的限制，需在实时修正前计算设备的最大可调功率。然后通过两阶段进行实时修正，直至功率平衡。

S311、实时最大可调功率

微电网中各设备的实时运行修正，需要在日前出力计划的增量基础上加入实时修正量，使二者的和满足设备额定功率和爬坡功率约束。因此需要先确定考虑日前出力计划增量下设备实时最大可调功率。

以日前计划下一时刻设备出力增量为正为例，推导实时最大可调功率；最大可调功率有两种情况：一是爬坡约束为有效约束，二是功率约束为有效约束；两种情况下的向上可调功率可写成：

式中：

同时满足两个约束下的向上最大可调功率

同理，日前计划下一时刻设备出力增量为负时，功率有效和爬坡约束约束有效下的可调功率可写成：

同时满足两个约束下的向上最大可调功率

S312、设备修正状态矩阵

受设备额定功率和爬坡功率约束限制，在两阶段实时修正过程中计算的最大可调功率可能为0，则该设备不参与该阶段实时运行修正，即不参与实时运行修正系数和修正量计算；为方便后续修正系数和修正量计算，设备修正状态矩阵如下：

E

式中：e

S313、实时运行修正系数和修正量：

为保持日前出力计划的经济性，对源荷差额采用两阶段修正。在t+Δt时刻设备日前出力计划所决定的出力增量，从全局来看是最经济的，因此第一阶段修正，根据下一调度时刻系统各设备出力变化量分配缺额，如式(14)所示。但受最大可调功率限制，可能仍无法保证负荷平衡，因此进行第二阶段修正，根据下一调度时刻系统各设备出力绝对值分配缺额，如式(15)所示。

式中：

接着即可确定实时运行修正量

式中：

S314、实时运行修正状态矩阵、修正系数和修正量更新：

在实时运行修正过程中，当第一次修正量计算结束后，需根据最大可调功率判断该设备可承担的实际修正量，对于理论修正量与实际修正量之间的差额重新修正；第i台设备在第X阶段的修正量C

式中：

根据(10)、(12)、(17)可确定t+Δt时刻第i台设备在第X阶段修正后的出力

如果E

结合上述实时运行修正状态矩阵、修正系数和修正量，本发明设计的两阶段实时修正策略如下：

(1)第一阶段修正：根据下一调度时刻系统各设备出力增量分配负荷；

(2)第二阶段修正：若第一阶段修正无法满足当前功率缺额时，进入下一阶段修正，即，根据下一调度时刻系统各设备出力绝对值分配负荷；

S32、滚动调度技术

如图2所示，若仅考虑日前出力计划为和实时运行修正，虽然可以满足负荷平衡约束，保证系统稳定运行，但仍会损失部分日前出力计划的经济性，主要原因是实时运行下的设备出力曲线与负荷曲线已经与日前调度时有了偏差，不再是日前经济最优的运行计划。另外，受设备约束条件限制，实时运行下的设备出力和日前计划出力不一致，在某些时刻可能因可调功率的下降而无法经济调节。为此，本发明采用滚动调度技术，根据实时运行情况对日前出力计划进行调整。

基于滚动调度技术，约束条件与式(7)、(8)一致，式(6)中的目标函数将拓展至当前时刻后续24小时内，即

基于滚动调度技术的实时修正策略实施过程如下：以k至k+24时段为调度周期，滚动调度的基本单位是1小时，实时运行的基本单位是5分钟；当系统运行至k时刻时，以当前运行计划的前1小时为基础进行实时修正；同时更新调度时刻k为k+1时刻，在系统实时运行1小时结束前，确定后续24时段进行经济最优运行计划，最后根据新的运行计划依次滚动运行。

S4、算例验证

S41日前经济最优运行

针对系统日运行成本最小这一优化优化问题，本发明选择邻域重调度粒子群优化算法进行求解。在低谷电价时，0至8、12至15时段，此时配电网购电成本低于燃气轮机热电联供成本，因此随着电负荷的增加，配电网购电量随之增加，燃气轮机保持较低出力运行。在高峰电价时，9至12、17至22时段，此时燃气轮机热电联供成本低于配电网购电成本，因此降低配电网购电量能显著降低系统运行成本。此外在该运行场景下，微电网内的风电和光伏发电量几乎被全额接收，而新能源发电的波动性，也被大电网和燃气轮机的交互作用降低了。

S42实时修正

微电网系统实际运行时，系统内负荷和设备出力(风电和光伏)均存在较大波动，6至8、10至12、13至14和18至20时段，实际电负荷与日前预测值之间均存在较大缺额，如果不进行调整，则会影响微网系统稳定运行。

根据式(14)，在第一阶段修正，下一时刻出力增量越大，承担的负荷波动越大，日前运行计划下，电网出力的增量大，因此修正后电网出力明显增加。根据式(15)，在第二阶段修正，下一时刻出力绝对值越大，承担的负荷波动越大，8至21时段，日前运行计划下，燃气轮机出力大，因此修正后机组出力明显增大。修正后系统实时运行情况与日前计划有了偏差，此时通过滚动调度，重新对系统进行全局优化。因此，本发明所提实时修正策略，最大程度地保持了日前运行计划的全局经济性，并且系统能够保持负荷平衡，保证了系统稳定运行。

以上所述仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此，任何本领域的技术人员在本发明的领域内，所作的变化或修饰皆涵盖在本发明的专利范围之中。