微电网优化调度

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摘要：微电网是以风能、太阳能、微型燃气轮机以及储能装置等发电单元组成的微型系统。利用粒子群算法对微电网系统中所搭建的模型求解，并运用MATLAB软件进行仿真，最终确定微电网系统中各个分布式电源的出力，在保证供电可靠性的前提下实现微电网系统的综合效益最大化，最后，通过算例分析验证了本文算法的正确性及可行性。

关键词：分时段;优化调度;综合效益;可靠性;正确性

中图分类号：TM734 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）05-0062-02

0 引言

当今世界面临着能源危机和环境污染的双重问题，有着环境友好性的清洁能源将逐渐取代传统的化石能源代替。随着经济的发展和社会的进步，用电负荷对电能的高可靠性、稳定性及环保性的要求越来越高，传统的发电方式在这方面的问题日益突出[3-5]。以分布式发电、储能装置和负荷组成的微电网系统与大电网系统有机的联系起来为有效解决能源危机和环境污染问题提供了的办法。本文主要对微电网在孤岛和并网两种运行模式下，保证用电负荷可靠性及满足约束条件为前提，对系统中各分布式发电单元制定调度策略，并确定各分布式电源的最终出力，实现微电网系统的综合效益最大化，并结合实际微电网案例验证了本文算法的正确性及可行性。

3 算例分析

本文的微电网系统中各分布式电源的额定功率分别为40kW风力发电机组、20kW的光伏发电机组、50kW的燃料电池组、40kW的储能装置、65kW的微型燃汽轮机组。根据用电负荷的重要等级可将微网系统中负荷分为三个等级，其中一级负荷、二级负荷和三级负荷的额定容量分别为60kW、50kW、50kW。当微网系统的运行模式为并网运行时要保障系统中所有负荷供电的可靠性，当微电网系统为孤岛运行，则应满足一级负荷供电可靠性前提下，再保证二级和三级负荷的供电。

3.1 微电网系统孤岛运行时仿真分析

用改进的粒子群算法对系统所组建的调度模型进行求解，运用MATLAB软件对微电网系统仿真。以24h作为系统调度的一个周期，以1h作为一个调度时段来确定各单元的出力配合。粒子群算法的参数设定：粒子个数为50。迭代上限值为200次，c1、c2均为2.0，初始惯性权重系数为0.9。

当系统运行模式为孤岛运行时，系统的运行综合效益最大化为目标函数，在系统运行时的约束条件下各发电单元进行求解，确定各分布式电源的输出功率如图1所示。

微电网孤岛运行时各发电单元所产生的费用因调度策略的不同而有所区别，图2是微电网系统采用采用分时段调度和常发电费用对比图。

3.2 微电网系统并网运行时仿真分析

在并网运行模式下，系统采用分时段调度各发电单元的出力如图3所示。

在用电低谷段时的负荷的用电需求量较低，微型燃气轮机和燃料电池开始向负荷提供电能，当不能满足供电的需求时，储能装置进行放电，反之则从主网进行购电来保证用电负荷的需求。

微電网系统并运行时采用分时段调度与常规调度的运行费用如图3所示。

分析图4可以看出，微电网系统并网运行时，采用峰、谷、平分时段调度的运行费用比采用常规调度时的运行费用低。

4 结语

本文运用改进的粒子群算法对微电系统网进行仿真，采用分时段优化调度策略，确定微电网系统中各分布式电源的最优出力，在保证的微电网系统的供电的可靠性和灵活性的同时降低了微电网运行成本，使得微电网系统的综合效益最大化。

参考文献

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[2] 程宇旭.基于改进粒子群算法的微电网能量优化调度研究及实现[D].中南大学，2013.

[3] 刘媛.含分布式电源的优化调度[D].湖南大学，2013.

[4] Murshed A M ，Huang B，Nandakumar K.Control relevant modeling of planer solid oxide fuel cell system[J].Journal of Power Sources，2007，163（2）：830-845.

[5] 李国勇.智能预测控制及其MATLAB实现[M].电子工业出版社，2010.

[6] 杨为.分布式电源的优化调度[D].合肥工业大学，2010.

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[8] 丁明，张颖媛，茆美琴，等.包含钠硫电池储能的微电网系统经济运行优化[J].中国电机工程学报，2011，31（4）：7-14.

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