节能减排背景下的微电网优化运行

【摘 要】当今世界对能源的需求不断扩大，化石资源濒临枯竭，生态环日益恶劣。在这样的形式下，本文以节能减排为背景对微电网优化运行作了研究。首先，建立了由分布式电源、储能装置和负荷组成的微电网的数学模型。其次，在节能减排的背景下综合考虑经济与环保两个放面建立了微电网多目标优化运行目标函数。最后，运用改进PSO算法对目标函数进行求解。所得优化结果能较好的减少污染物的排放同时也减少微电网的运行成本。

【关键词】微电网;分布式电源;多目标

中图分类号： TP18;TM727文献标识码： A文章编号： 2095-2457（2019）04-0025-003

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.04.010

Optimal Operation of Microgrid under the Background of Energy Saving and Emission Reduction

LIU Yang LU Zhi-gang YUAN Jin

（College of Electrical Engineering of Guizhou University，Guiyang Guizhou 550025，China）

【Abstract】Nowadays，the demand for energy is expanding，the fossil resources are on the verge of exhaustion，and the ecological environment is getting worse and worse.In this form，this paper studies the optimal operation of microgrid under the background of energy saving and emission reduction.Firstly，the mathematical model of microgrid composed of distributed power supply，energy storage device and load is established.Secondly，under the background of energy saving and emission reduction，the objective function of multi-objective optimal operation of microgrid is established considering both economic and environmental aspects.Finally，the improved PSO algorithm is used to solve the objective function. The optimized results can reduce pollutant emission and operation cost of microgrid.

【Key words】Microgrid;Distributed Generation;Multiple Target

0 前言

微電网（Microgrid，MG），由于其灵活、能够实现分布式电源间（Distributed Generation，DG）的互补性和改善系统可靠性的提高，已经成为分布式电源接入的重要手段。微电网的出现以一种新的方式应对了负荷增长，在可持续发展、提高电力系稳定性和灵活性等方面具有广泛前景。

1 微电网综合优化运行模型

1.1 分布式电源

微电网包含各种分布式发电单元，例如，风力发电机、光伏发电、燃气轮机、燃料电池、蓄电池等。而这些单元的数学模型正是微电网能量管理和运行控制的基础。对于风力发电机组来说，输出功率与风场的风速有关，可以用三次发电功率模型来表示;光伏电池产生的功率与所处环境的光照强度和温度有关。采用最大功率点跟踪策略，能最大程度发挥光伏电池组的发电能力;微型燃气轮机作为微电网主要的发电单元其输出功率可以依据系统的工作状态和负荷情况进行人为调整，其主要的燃料是天然气，清洁高效，经济环保;燃料电池是一种利用氧化还原反应，将燃料中的化学能转化微电能的装置。因为不受卡诺循环的限制，它的能量转化效率很高，具有清洁、低噪声的特点;目前的储能装置（Energy Storage System，ESS）主要有电磁储能、化学储能、物理储能等。其中化学储能中的铅酸蓄电池储能在微电网中的应用最广泛，它具有较高的能量密度、较快的响应速度、对环境要求低等特点。

1.2 优化运行目标函数

经济性是微电网吸引电力用户以及电力企业并使其在电力系统中得到认可的重要原因，故微电网一般优化目标函数为微电网的收益，可描述为：

式中：W为微电网的综合经济收益;T为1个运行周期，一般取为1天;Csth为t时间段内的制冷、制热收益;Cse为微电网的售电收益;Cg为微电网与大电网的交互成本。CD为微电网的运行维护成本;CM为设备折旧成本;CF为微电源的燃料成本。

微电网作为新时代电力供配电系统发展的重要产物，微电网不仅要提高经济效益，同时还要提高环境效益和电力供应的可靠性、多样性。因此，多目标优化目标函数的建立应考虑经济、技术和环境评价等方面因素。

（1）环境评价。在节能减排以及可持续发展理念的驱动下，很多专家学者们重点关注环境排污成本，优化目标中包含了能源利用比率、低碳综合效益。之外，也有一些学者提出了基于环境成本的健康成本目标。

（2）技术指标。除了经济与环境之外，微电网系统的供电技术指标也是当今学者们研究的热点。建立了包含经济性、环境评估、供电可靠性、系统网损的多目标函数。

本文是在节能减排的背景下提出的微电网优化调度。以T=24h为调度周期，时间步长取？驻t=1h。以微电网运行总成本最低以及CO2排放量最少为目标，综合经济与环保两个目标，总目标函数为：

1.3 約束条件

微电网和大电网一样，要保证系统安全稳定的运行必须满足一定的约束条件。主要的约束条件有：功率平衡约束，即系统消耗或吸收的功率与系统直接或间接产生的功率相互平衡;联络线传输功率约束，限制微电网与大电网的交互功率;分布式电源出力约束，即各种微源出力限制;储能装置荷电状态约束等。

2 微电网运行控制策略

在优化微电网的运行时，需要综合考虑不可控微源的发电量、负荷需求以及分时电价等因素，经济处置微电源、储能以及交易电能之间的电能分配。本文设定微网优化运行策略如下：

（1）由于风机和光伏发电的边际成本几乎为零，且为清洁能源、无污染，故优先利用其对负荷进行供电，全程工作在最大功率跟踪状态。

（2）当风机和光伏的有功出力大于负荷需求时，优先向储能电池充电，余电向电网出售。

（3）当风机和光伏的有功出力无法满足负荷需求时，优先考虑储能电池放电。

（4）当储能电池达到最大放电限制还无法达到负荷需求时，需要综合考虑MT、FC的运行成本以及向大电网购电的费用，采用最经济的运行方式满足负荷需求;

（5）在满足负荷需求后根据微电源的发电成本与大电网的电价，采用经济的办法向储能充电。

3 多目标优化模型的求解

3.1 多目标优化问题的求解方法

（1）基于特定权重的目标归一化法

该类该类方法虽然对问题进行了简化，将多目标优化问题转化为单目标优化问题。但在目标归一化过程中难以客观地确定各目标的权重，同时也容易掩盖各目标间潜在的联系。

（2）Pareto最优解集法

相比于归一化法，Pareto最优解集法能求得问题的非劣解集，便于决策者从中选出最适合当前状态的优化方案但同时也对算法的寻优性能提出了更高的要求。

对此，基于Pareto最优解集的现代智能算法在求解此类问题上应用越来越广泛，其中多目标粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）具有收敛速度快、各粒子并行处理和易于实现等优点，能很好的解决电力系统的优化问题。

3.2 改进多目标粒子群算法

经典粒子群算法具有收敛速度快，多粒子并行处理和易于实现等优点，但也存在收敛过于早熟，易于陷入局部最优，计算结果随机性大等缺点。因此需要对其进行改进使其成为较为理想化的计算工具：

（1）为增强算法的全局搜索能力，在粒子群本身的随机特性外，需寻找合适的变异操作，提高算法的收敛精度和速度。

（2）如何改进拥挤距离排序，进一步提升Pareto解的分布均匀性。

（3）领导粒子的合理选择对算法起到至关重要的作用，合适的领导粒子能指导粒子的飞行，增强算法的收敛速度。

4 算例

4.1 算例参数

微电网结构如图一所示，微电网主要参数如下：风机和光伏的最大出力分别为60kw和40kw，燃气轮机的出力范围为30～150kw，燃料电池出力范围为20～100kw，储能装置容量为120kwh，最大功率为30kw。储能装置初始SOC取值为0.5，SOC最大值和最小值分别为0.9和0.2，充放电效率为0.95，负荷范围为41～456kw，主网与微网联络线功率交换最大值为±300kw。

4.2 优化结果与分析

本为采用改进多目标粒子群算法，粒子种群规模为50，迭代次数为500。

有优化结果可以看出，改进之后的粒子群算法与原始的粒子群算法相比，改进之后的算法在收敛速度上要快于为改进的算法，对于两个目标值的适应度值来说，改进之后的算法在结果上也是要优于为改进的算法。即微电网的运行成本更低，温室气体排放量更小，更有利于节能减排。

5 结束语

目前国内外专家学者在微电网优化调度的方面的研究已经取得一定成果，但如今大多的微电网建设项目主要目的还是为了展示具体技术，较少实现全面系统优化，因此其研究大多还停留在理论层面，对于工程实际应用的考虑还不够全面。将电力系统负荷预测和微电网优化调度相结合的研究还很少，通过负荷预测对分布式电源制定日前调度计划，结合实时调度，对于突发的功率波动应该有较好的应对效果。在节能减排和可持续发展战略理念的驱动下，电动汽车的发展也越来越快，因此在微电网优化调度中加入电动汽车，将电动汽车作为响应主体进行研究，这也不妨可以作为微电网优化调度的一个研究方向。

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