考虑灵活性的孤岛微电网群分层能量管理策略
发布时间：2020-12-13 23:23
彼此临近的孤岛微电网形成孤岛微电网群,可通过能量互济实现不同源荷特性的微电网之间的资源优化分配,进而提升区域电网运行的经济性、可靠性和可再生能源利用率。针对孤岛微电网群的能量管理问题,基于多代理系统,建立了孤岛微电网群分层能量管理架构。建立了灵活性指标评估可再生能源出力不确定性对系统运行的影响,在此基础上,构建了微电网层多目标优化能量管理策略和集群层能量分配策略。采用宽容分层序列法对线性化后的模型进行求解。最后以四个微电网组成的孤岛微电网群为例,验证了所提能量管理策略的有效性。
【文章来源】：电力系统保护与控制. 2020年20期 北大核心
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
灵活性供给与缺额Fig.1Flexibilitysupplyandflexibilityshortage
电力系统保护与控制微电网层由各微电网控制器代理MGC分散自治，各微电网由ESS代理、分布式电源DG代理(包括CDG和可再生能源RES)以及负荷(LD)代理构成，分别负责相应元件和负荷数据的监测与管理。各微电网之间通过联络线连接。集群层由微电网群管理代理，MGCM根据各MGC代理上传的数据进行资源分配。2.1分阶段能量管理策略孤岛微电网群分层能量管理策略分为三个阶段，相较于集中式策略，基于多代理系统的分层式策略更注重各微电网主体的利益，在各微电网优化自治的前提下进行集群协调。策略流程如图3所示。图3微电网群分层能量管理流程Fig.3Flowchartofhierarchicalenergymanagementofmicrogridcluster第一阶段：微电网群中的各微电网根据自身RES代理和LD代理预测数据以及CDG和ESS的运行情况，按照优化目标进行各微电网内部优化以确定意向能量交互量。在该阶段，各微电网将确定是否参与集群层交互，同时将是否参与交互以及意向交互量告知MGCM代理。第二阶段：MGCM代理根据各MGC代理的能量交互意愿、交互量和灵活性不足风险，制定分配策略，并将分配结果告知各参与协调的微电网。第三阶段：各微电网MGC代理根据第二阶段的分配结果，进行第三阶段的优化，对自治计划进行调整最终确定当前时段调度计划。2.2优化目标2.2.1微电网层本文以运行成本最孝灵活性不足风险最小以及灵活性供给成本最小为微电网层的优化目标。其中运行成本包括各分布式电源和储能系统的燃料和运维成本DGC、ESSC，切负荷和弃风、弃光成本LSC、CurC以及微电网间交互费用EXC。1DGESSLSCurEX23FPUFPDminminminfCCCCCfRFSfCC(17),CDG,om,CDG,1dc1e
??MILP问题，本文使用JADE平台搭建基于多代理系统的能量管理系统仿真模型，采用IBMCPLEX12.9对转化所得的MILP模型进行求解。根据中国东部沿海某地气象条件，风光出力使用由HOMER仿真软件计算的数值，各微电网净负荷曲线如图4所示。仿真时间间隔t取1h，净负荷预测向上和向下偏差的置信水平均取0.95，fw、fpv取0.5，iw、ipv取0.05[27]。各微电网中ESS的SOC变化范围为0.1~0.9，CDG的出力下限为20kW。设备及运行参数如表1所示。图4各微电网净负荷曲线Fig.4Curveofnetloadineachmicrogrid表1微电网群参数设置Table1Parametersettingsofmicrogridcluster运行参数MG1MG2MG3MG4ESS容量/kWh200150100200CDG最大功率/kW15012080150光伏峰值功率/kW30030080150风机峰值功率/kW200——100ESS运维费用/(元/kWh)0.027CDG燃料费/(元/kWh)1CDG运维费/(元/kWh)0.2切负荷补偿/(元/kWh)2弃风、光惩罚成本/(元/kWh)1.3微电网间购售电费/(元/kWh)0.53.2仿真结果分析本文分别讨论了各微电网孤岛运行和集群运行两种仿真场景，并进行了对比分析。在集群运行模式下，进一步设置相对宽容度值为0.3和0.5两种情况，并对相应的运行结果进行对比分析。3.2.1集群经济运行分析在0宽容度下，孤岛与集群运行方式下仿真运行成本如表2所示，各微电网交互功率和弃风光、切负荷情况如图5和图6所示。表2微电网运行成本Table2Operationcostofmicrogrids运行成本MG1MG2MG3MG4孤岛/元2302.8231344.1041253.2222231.996集群/元2095.3461189.4031164.1412125.139
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于成本效益分析的峰谷分时电价优化模型[J]. 孔强,付强,林亭君,张也,彭子健,万亚玲,郭良. 电力系统保护与控制. 2018(15)
[2]考虑灵活性需求时空特性的电网调度计划与评价[J]. 孙伟卿,田坤鹏,谈一鸣,叶磊. 电力自动化设备. 2018(07)
[3]基于贝叶斯-粒子群算法的微电网优化运行[J]. 康健,靳斌,段秀娟,尚小华,栗玮. 电力系统保护与控制. 2018(12)
[4]多微电网互联系统能量管理方法研究[J]. 陈其森,汪湘晋,池伟,张雪松. 电力系统保护与控制. 2018(11)
[5]计及灵活性的孤岛型微电网多目标日前优化调度方法[J]. 杨龙杰,李华强,余雪莹,赵劲帅,刘万宇. 电网技术. 2018(05)
[6]微电网群功率优化控制[J]. 熊雄,王江波,井天军,杨仁刚,叶林. 电力自动化设备. 2017(09)
[7]高比例可再生能源电力系统的关键科学问题与理论研究框架[J]. 康重庆,姚良忠. 电力系统自动化. 2017(09)
[8]高比例可再生能源并网的电力系统灵活性评价与平衡机理[J]. 鲁宗相,李海波,乔颖. 中国电机工程学报. 2017(01)
[9]分布式合作优化及其应用[J]. 衣鹏,洪奕光. 中国科学:数学. 2016(10)
[10]智能微网与柔性配网相关技术探讨[J]. 秦红霞,王成山,刘树,刘云. 电力系统保护与控制. 2016(20)
本文编号：2915363
【文章来源】：电力系统保护与控制. 2020年20期 北大核心
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
灵活性供给与缺额Fig.1Flexibilitysupplyandflexibilityshortage
电力系统保护与控制微电网层由各微电网控制器代理MGC分散自治，各微电网由ESS代理、分布式电源DG代理(包括CDG和可再生能源RES)以及负荷(LD)代理构成，分别负责相应元件和负荷数据的监测与管理。各微电网之间通过联络线连接。集群层由微电网群管理代理，MGCM根据各MGC代理上传的数据进行资源分配。2.1分阶段能量管理策略孤岛微电网群分层能量管理策略分为三个阶段，相较于集中式策略，基于多代理系统的分层式策略更注重各微电网主体的利益，在各微电网优化自治的前提下进行集群协调。策略流程如图3所示。图3微电网群分层能量管理流程Fig.3Flowchartofhierarchicalenergymanagementofmicrogridcluster第一阶段：微电网群中的各微电网根据自身RES代理和LD代理预测数据以及CDG和ESS的运行情况，按照优化目标进行各微电网内部优化以确定意向能量交互量。在该阶段，各微电网将确定是否参与集群层交互，同时将是否参与交互以及意向交互量告知MGCM代理。第二阶段：MGCM代理根据各MGC代理的能量交互意愿、交互量和灵活性不足风险，制定分配策略，并将分配结果告知各参与协调的微电网。第三阶段：各微电网MGC代理根据第二阶段的分配结果，进行第三阶段的优化，对自治计划进行调整最终确定当前时段调度计划。2.2优化目标2.2.1微电网层本文以运行成本最孝灵活性不足风险最小以及灵活性供给成本最小为微电网层的优化目标。其中运行成本包括各分布式电源和储能系统的燃料和运维成本DGC、ESSC，切负荷和弃风、弃光成本LSC、CurC以及微电网间交互费用EXC。1DGESSLSCurEX23FPUFPDminminminfCCCCCfRFSfCC(17),CDG,om,CDG,1dc1e
??MILP问题，本文使用JADE平台搭建基于多代理系统的能量管理系统仿真模型，采用IBMCPLEX12.9对转化所得的MILP模型进行求解。根据中国东部沿海某地气象条件，风光出力使用由HOMER仿真软件计算的数值，各微电网净负荷曲线如图4所示。仿真时间间隔t取1h，净负荷预测向上和向下偏差的置信水平均取0.95，fw、fpv取0.5，iw、ipv取0.05[27]。各微电网中ESS的SOC变化范围为0.1~0.9，CDG的出力下限为20kW。设备及运行参数如表1所示。图4各微电网净负荷曲线Fig.4Curveofnetloadineachmicrogrid表1微电网群参数设置Table1Parametersettingsofmicrogridcluster运行参数MG1MG2MG3MG4ESS容量/kWh200150100200CDG最大功率/kW15012080150光伏峰值功率/kW30030080150风机峰值功率/kW200——100ESS运维费用/(元/kWh)0.027CDG燃料费/(元/kWh)1CDG运维费/(元/kWh)0.2切负荷补偿/(元/kWh)2弃风、光惩罚成本/(元/kWh)1.3微电网间购售电费/(元/kWh)0.53.2仿真结果分析本文分别讨论了各微电网孤岛运行和集群运行两种仿真场景，并进行了对比分析。在集群运行模式下，进一步设置相对宽容度值为0.3和0.5两种情况，并对相应的运行结果进行对比分析。3.2.1集群经济运行分析在0宽容度下，孤岛与集群运行方式下仿真运行成本如表2所示，各微电网交互功率和弃风光、切负荷情况如图5和图6所示。表2微电网运行成本Table2Operationcostofmicrogrids运行成本MG1MG2MG3MG4孤岛/元2302.8231344.1041253.2222231.996集群/元2095.3461189.4031164.1412125.139
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于成本效益分析的峰谷分时电价优化模型[J]. 孔强,付强,林亭君,张也,彭子健,万亚玲,郭良. 电力系统保护与控制. 2018(15)
[2]考虑灵活性需求时空特性的电网调度计划与评价[J]. 孙伟卿,田坤鹏,谈一鸣,叶磊. 电力自动化设备. 2018(07)
[3]基于贝叶斯-粒子群算法的微电网优化运行[J]. 康健,靳斌,段秀娟,尚小华,栗玮. 电力系统保护与控制. 2018(12)
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[6]微电网群功率优化控制[J]. 熊雄,王江波,井天军,杨仁刚,叶林. 电力自动化设备. 2017(09)
[7]高比例可再生能源电力系统的关键科学问题与理论研究框架[J]. 康重庆,姚良忠. 电力系统自动化. 2017(09)
[8]高比例可再生能源并网的电力系统灵活性评价与平衡机理[J]. 鲁宗相,李海波,乔颖. 中国电机工程学报. 2017(01)
[9]分布式合作优化及其应用[J]. 衣鹏,洪奕光. 中国科学:数学. 2016(10)
[10]智能微网与柔性配网相关技术探讨[J]. 秦红霞,王成山,刘树,刘云. 电力系统保护与控制. 2016(20)
本文编号：2915363
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