基于改进粒子群算法的微电网优化调度

参考文献：

摘 要：当今全球普遍面临着能源危机和环境污染的加重，污染严重的化石能源将逐渐被无污染的清洁能源代替，随着经济的发展和社会的进步，以传统的发电方式已经不能满足当今电力用户对电能高可靠性、稳定性的要求需求。以风、光、储、微型燃气轮机、燃料电池等分布式电源构成的微电网能有效的解决了能源危机和环境污染问题。为了充分发挥清洁能源的效益，微电网系统在电力领域成为了研究热门。微电网中对各分布式微电源的优化调度是一个比较复杂的技术难题，且风能、太阳能发电的随机波动性对微电网本身也造成一定的安全稳定的影响，本文针对这些问题作了比较深入研究。在微电网中优化调度又是核心技术，调度策略的优劣将直接影响微电网运行的经济性、供电的可靠性，对微电网优化调度理论的研究有着重要的理论价值及工程价值，但现阶段对微电网的调度策略仍然不够完善，调度策略与运行模式、市场方案没有一体化。本文的研究内容对微电网优化调度做了些改进。本文建立了风、光、微型燃气轮机、燃料电池、储能装置组成的微电网优化调度模型。比较详细的介绍各单元的数学模型以及运行特性，提出了以综合效益最大化为总目标的目标函数，建立了微电网在不同运行方式具体的约束条件。制定了微电网在并网运行时、孤岛运行时分时段优化调度策略。当微电网并网运行时，起到削峰填谷的作用，孤岛运行时可以保证重要负荷用电的可靠性，从而使整个电网的发电设备得以充分利用。在微电网在并网运行和孤岛运行时分别采用不同的分时段优化调度策略，运用改进的粒子群算法对微电网中数学模型进行求解，确定各个微电源优化后的出力，以实现微电网系统运行的综合效益最大，并通过算例分析验证了本文算法的正确性及可行性。

关键词：微电网；分布式电源；综合效益；优化调度策略；粒子群算法

1 微电网的孤岛运行方式

在电网出现电压异常、事故或电能质量不达标时，静态开关断开实现微电网与主网分离，即微电网系统处于孤岛运行。在孤岛运行方式下，微电网系统和主网没有功率交易，也就是说不需要考虑微电网与外部电网的能量交换问题。负荷电量需求全部由微电网中的分布式电源和储能装置来提供，当微电网所发的电能不能满足负荷需求时，切除部分三级负荷的来保障重要负荷需求。孤岛运行保证了微电网较高的灵活性和可靠性。

微电网孤岛运行方式是当主网系统的供电系统不稳定运行或发生事故时，微电网系统与主网系统断开，断开后微电网和主网之间的没有电能交易问题。这种模式下，微电网中所有的微电源出力来承担整个系统的负荷需求，最佳调度方案有：（1）在负荷用电低谷阶段，微电网的调度方案与并网运行时相同，优先利用 WT和 PV 发电向负荷提供电能，如果有多余的电量，则检测储能装置的荷电状态，决定是否给储能装置进行充电；如果 WT 和 PV 所发的电量达不到负荷的要求时，对比 MT 和FC 的发电费用由 MT 和 FC 中发电费用较低的单元向用户提供电能，仍然不能满足是由BT 放电提供。（2）在用电平段阶段内，WT 和 PV 发电不能满足负荷的用电需求，通过优化计算来确定 MT 和 FC 的出力。若所发电量能满足负荷需求仍有剩余电量，则根据储能装置的充放电状态给 BT 充电；若果微电网中 WT 和 PV 发出全部电能依然不能满足负荷用电需求时，则考虑利用 BT 放电来供负荷使用。（3）在用电高峰期阶段内，微电网系统中负荷的用电需求达到高峰，WT 和 PV 的发电量不能达到负荷需求时，通过优化计算来确定发电单元使用，原则是优先利用发电费用比较低的单元来满足负荷的用电需求；若微电网所发的全部电量达不到负荷的用电需求，则利用 BT 放电来满足供电，如果储能装置储存的电量全部释放还不能满足负荷需求的情况时，由负荷的重要程度由低到高切除，以达到微电网系统的功率供需平衡。2 基本模型2.1 风能发电的基本原理风能属于可再生的清洁能源，有较好的发展前景。风能发电单元主要组成分有风机、变压器、发电机、电子开关接口以及齿轮箱。风能发电单元组成结构如图 2.1 所示。风能发电的基本原理[6]是：风能发电机（Wind Turbine，WT）把风的动能经过风机旋转转化成机械能，然后风能发电机在风机带动下开始工作并将风机的机械能转化成磁能，再由磁能转化成电能。

2.2 太阳能发的基本原理

太阳能电池发电是利用半导体材料的光生伏特效应，太阳辖射经太阳能电池直接将光能转换成电能的一种发电方式。太阳能发电不需要热力电动机，它能向负荷直接提供直流电能，提供交流电能时需要交直流变换器转换，它的运行方式有并网运行或孤岛运行。太阳能发电系统的组成主要由太阳能电池、控制器、变换器、蓄电池组和负载等组成。太阳能发电系统的结构组成如图 2.3。

2.3 微型燃气轮机基本原理

微型燃气轮机（Microturbine，MT）是近年来新发展起来的一种小型热动装置，单机发电功率通常在几百千瓦以内（一般不超过 300kW）。微型燃气轮机发电系统的主要组成部分有气体压缩机、发电机、回热器、燃烧室及电力电子设备。微燃气轮机系统结构组成如图 2.5 所示。

2.4 燃料电池的基本原理

燃料电池作为一种能量转换装置，在运行过程中既发电又能产热，产生的热量可以提供给热力负荷使用，产生的电能能直接给直流设备使用也可经转换器生成交流电供交流负荷使用。燃料电池发电单元有四部分组成分别为燃料供给转换装置、空气供给装置、电池本体、热量回收装置。燃料电池发电单元的结构组成如图 2.7 所示。

2.4 储能装置的发电模型

在微电网中风能发电、太阳能发电等可再生能源容易受到风速、温度、光照的影响具有随机性和波动性，往往会造成电网电压和频率不稳定。会造成微电网发出的电量与用电负荷的不相等情况，也不能及时追随负载变化。储能装置可以提高整个微电网系统的安全性、灵活性和可靠性，克服了上述的难题，起到了削峰填谷的作用。由于储能装置反应速度很快，当微电网在发电高峰时，所发电能除满足负荷需求外仍有多余电能，储能装置能将多余电能储存；当微电网所发电能不能满足用电负荷需求时，储能装置可迅速提供其储存的电能提供给负荷，以保障微电网系统的供需平衡和电压稳定。

3 算例

1）典型日气温

2）光照强度

3）典型日风速

4）成本参数

4 matlab程序运行结果

1）光伏出力

2）风电出力

3）电平衡

4）综合模型出力

5 matlab程序

1）主函数

clc;clear;close all;global costp Ppv Pwt%% 算法参数parameter;nVar=4*24;                % Number of Decision VariablesVarMin=[ones(1,24)*Pmt_min, ones(1,24)*Pfc_min, ones(1,24)*Px_min, ones(1,24)*Pb_min];VarMax=[ones(1,24)*Pmt_max, ones(1,24)*Pfc_max, ones(1,24)*Px_max, ones(1,24)*Pb_max];MaxIt=100;                % Maximum Number of IterationsnPop=500;                 % Population Size (Swarm Size)
%% 计算[ bestPosition, fitValue ] = PSOFUN(@objective,nVar,VarMin,VarMax,MaxIt,nPop);x=bestPosition;Pmt = x(1:24);            % 燃气轮机功率Pfc = x(25:48);           % 燃料电池功率Px = x(49:72);            % 可卸负荷               Pb = x(73:96);            % 蓄电池功率t=1:24;
%% 输出光伏出力预测figureplot(t,Ppv,'-')title('光伏发电曲线');xlabel('时间/小时')ylabel('功率/kw')%% 输出风力发电出力预测figureplot(t,Pwt,'-')title('风力发电曲线');xlabel('时间/小时')ylabel('功率/kw')%% 输出电平衡结果figurehold on Pb_po=max(Pb,0);Pb_ne=min(Pb,0);positive=[Pmt', Pfc', Pb_po',Px',Ppv',Pwt'];negative=[ Pb_ne'];bar(positive,'stack');bar(negative,'stack');plot(t, Pl, 'ok-');title('电平衡');legend('Pmt燃机','Pfc燃电池','Pbdis电池放电','Px可去负荷','Ppv光伏发电','Pwt风电' ,'Pbch电池充电','Pl总负荷');grid onhold offxlabel('时间/小时')ylabel('功率/kw')
%% 输出各部分出力结果figureplot(t,Pmt,'ok-')hold onplot(t,Pfc,'-*')hold onplot(t,Px,'-')hold onplot(t,Pb,'-.')legend('Pmt燃机出力','Pfc燃电池出力','Px可去负荷','Pb电池出力');title('出力图');xlabel('时间/小时')ylabel('功率/kw')%% 计算每小时运行费用% 预分配eta_mt = zeros(1,24);eta_fc = zeros(1,24);Pmth = zeros(1,24);Umt = zeros(1,24);Ufc = zeros(1,24);

%% 运行模型for t=1:24    % 燃气轮机热功率    %下面这个是微型燃气轮机效率计算公式    eta_mt(t) = 0.0753*(Pmt(t)/65)^3 - 0.3095*(Pmt(t)/65)^2   0.4174*(Pmt(t)/65)   0.1068;    Pmth(t) = ((Pmt(t)*(1-eta_mt(t)-eta_l))/eta_mt(t))*eta_h*Coph;     % 燃料电池功率    eta_fc(t) = -0.0023*Pfc(t)   0.674;end


%% 启停 for t=1:24    if Pmt(t)>0        Umt(t) = 1;    end       if Pfc(t)>0        Ufc(t) = 1;    endend
for t=1:24     if t==1        Cst(t) = Cst_mt*max(0, Umt(t)-Uinit)    Cst_fc*max(0, Ufc(t)-Uinit);    else        Cst(t) = Cst_mt*max(0, Umt(t)-Umt(t-1))    Cst_fc*max(0, Ufc(t)-Ufc(t-1));    endend%% 目标函数每小时运行费用cost=[];for t=1:24    cost(t)=  Cch4*( (Pmt(t)/(L_gas*eta_mt(t)))   (Pfc(t)/(L_gas*eta_fc(t))) ) ...       % 燃料成本                        Cm_mt*Pmt(t)   Cm_fc*Pfc(t)     Cm_pv*Ppv(t)...    % 维护成本                       Cm_wt*Pwt(t)   Cst(t) (Crb(t) 1.5)*Px(t) Cm_Eb*Pb(t);               endfigureplot(1:24,cost)hold onplot(1:24,costp)title('每小时运行成本');legend('本文调度方法','常规调度方法');xlabel('时间/小时')ylabel('费用/元')