微电网能量管理策略研究

发布时间：2016-05-31 05:55

第 1 章  绪   论

1.1  课题的研究背景和意义
随着煤和石油等化石能源逐渐枯竭，以及由燃烧化石能源造成的环境污染问题越来越严重，迫使人们加大如风能、太阳能等可再生能源(Renewable Energy  Source,  RES)的利用。由于风机及光伏阵列的出力受天气等因素影响很大，功率输出随机性和波动性很大，若直接大量接在配电网中会对电网电能质量和电力系统安全稳定造成影响。限制了可再生能源渗透率的提高，制约了可再生能源的大规模利用，微电网(Micro Grid, MG)分布式能源发电技术由于可大大提高可再生能源的渗透率受到人们越来越多的关注。微电网由多种分布式的微电源(Distributed Generation, DG)、储能、负载、控制和保护单元有机构成，它既能整体作为可控负荷或可控发电单元通过公共耦合点(Point of  Common  Coupling,  PCC)并入配电网联网运行，又能在自身中央控制器(Micro Grid Central Controller, MGCC)的控制下孤岛运行[1]。 MG 长时间稳定和经济运行需要解决能量管理的问题，孤岛时 MG 能量管理系统(Energy Management System, EMS)需要根据预测的负荷需求及风机和光伏的出力，协调内部可调度 DG 出力和储能系统(Energy Storage System, ESS)充放电功率的大小，对负荷进行经济最优分配，，使在满足负荷需求条件下使总运行费用最小，在极端情况下还能切除不重要负载保证对重要负载的持续供电，提高供电可靠性[2,3]。不仅如此，通过 EMS 优化安排可调度 DG的发电计划以及储能系统充放电计划，还可大大提高可再生能源渗透率，充分利用可再生能源，并将其对 MG 运行的负面影响尽可能降至最低[4,5]。 MG 联网运行时，同样需要协调好内部可调度 DG 的出力和储能系统充放电，使长时间运行费用最低，且在尽可能增加可再生能源渗透率的基础上充分利用可再生能源，并使 MG 的运行对配电网的负面影响降到最低。MG的 EMS 还可以接受电力系统调度自动化系统(SCADA/EMS)功率调度指令，使 MG 的 PCC 处交换功率跟踪调度指令。当电力系统有多个 MG 分布在配电网各处时，MG 能对电力系统的运行产生重要辅助作用，在用电高峰时段，SCADA/EMS 调度 MG  EMS 增加 PCC 处的输出功率，协助电网度过高峰时段，在用电低谷时，MG 内储能系统储存电能，增加低谷时的电力消耗，减少电力系统内火力发电机组停机数量或长时间低负荷运行机组数量[6]。
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1.2  微电网能量管理的研究现状
微电网 EMS 是指 MG 在瞬时平衡发电与用电功率基础上，对 MG 内微电源及储能系统进行最优调度控制。EMS 主要功能便是根据 MG 系统配置参数以及预测的负荷和可再生能源信息，应用数学优化算法确定微电源及储能系统在未来 24 小时每个调度周期的功率设定点，以及确定 MG 在联网运行时与配电网之间的最优功率交换指令。EMS 控制效果的如何与预测的负荷和可再生能源信息准确度直接相关，也直接影响 MG 运行的稳定性与经济性，EMS 依照准确的预测信息计算出来的调度指令使 MG 运行平稳且频率波动不会太频繁，若是预测信息不准确，则 EMS 产生的调度指令不是最优，有时还会导致微电源功率设定点偏离实际运行点太多，使 MG 的频率大幅变化，可见 EMS 的好坏与 MG 运行的好坏息息相关[7,8]。从美国可靠性技术解决方案协会(the  Consortium  for  Electric  Reliability Technology Solutions, CERTS)对 MG 进行研究，到 2002 年较为完整的 MG 概念被提出来，MG 的研究进展非常迅速，我国好几所高校几年后随即开始研究 MG 并在 MG 的 EMS 上取得不少成果。文献[9]简要介绍了将 EMS 系统的任务分为短期功率平衡和长期能量管理，前者主要用于维持 MG 的频率和电压稳定，后者主要针对不同运行目标的 MG 经济调度和优化运行。文献[10]研究了海岛独立 MG 系统的经济优化问题，考虑了储能系统使用的原则和约束条件，建立了计及设备损耗成本、运行和维护成本、燃料成本和环保折算成本的经济优化模型。文献[11]对冷热电联供的 MG 优化调度问题建立了通用模型，不仅考虑了电的一系列约束条件，还计及了烟气和蒸汽的约束条件，对整个系统进行了优化计算。文献[12]对不同场景条件下的 MG 在建立各种微源约束条件和模型的基础上，设计了相应优化调度策略，由于储能系统造价高且使用寿命与其充放电模式密切相关，该策略针对储能系统这个特性分为不计储能系统折旧成本与计及储能系统折旧成本两种采用实数编码遗传算法计算，得出了两种不同的经济运行结果。文献[13]为实现 MG 系统运行的经济和环境双重优化目标，建立了 MG 多目标动态优化调度的一般模型，该模型使用能量模型对系统调度方案的经济、环境指标进行评估，使用多目标遗传算法 NSGA-II 进行求解得出了相应的调度结果。
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第 2 章  交流微电网部件准稳态模型

2.1 引言 
MG 的能量管理需要根据预测的光伏阵列、风机功率输出及负载功率需求信息，合理安排微燃机和储能系统的调度运行计划。进行能量管理必须首先预测天气信息，再以天气信息输入光伏阵列和风机的准稳态模型中计算出预测的功率，然后根据微燃机和储能系统的准稳态模型和运行的限制约束条件，利用数学优化软件计算出最优调度计划[28]，对微燃机和储能系统进行合理调度控制。建立光伏阵列、风机、微燃机和储能系统的准稳态模型是能量管理的基础。 
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2.2  可调度电源准稳态模型 

图 2-1 所示为本文 MG 系统，其内一般含有光伏电池(Photo Voltaic Cell, PV)和风力发电机(Wind  Turbine  Generator,  WT)等可再生能源发电装置作为不可调度的电源，由于这些发电装置出力变化率及随机性比较大，为维持MG 稳定还装设有储能系统，储能系统在可再生能源比较充足的时候储存多余能量，在可再生能源不足时释放能量满足负荷需求。然而在极端天气情况下，比如较长时间无风或是阴天等情况下，能源生产不足，供能与需求严重不平衡，为使 MG 供能更加可靠，一般需要安装微燃机等可调度电源作为稳定可持续的电力来源。微燃机发电系统在利用化学能的时候，可同时提供热能和电能,其特点是废气排放少、效率很高、安装非常方便、维护很简单,在 MG 中成为最具发展前景的分布式电源。微燃机具有单轴和双轴两种结构[29]，由于单轴结构紧凑、效率高以及可靠性高等特点被本文中的 MG 采用作为可调度电源。微燃机系统由微型燃气轮机本体、永磁同步发电机、整流器、双脉宽调制 PWM 逆变器及 LC 滤波器以及控制系统等构成。在正常运行时微型燃气轮机轴直接驱动永磁同步发电机，转速为约 50000  r/min  ～  120000  r/min，如此高频率的电能必须经过整流器整成直流再经逆变器变换为工频交流电才可使用。微燃机输出的高频电能经过不可控整流后，整流器直流端所接逆变器控制系统采用下垂控制来自动根据本地测量的电压电流等信息改变有功出力的大小来协助其他可调度电源满足负荷的需求。微燃机本地控制系统还与 MG EMS 相连，接受 EMS 下发的功率调度指令，使其下垂曲线的功率设定点相应地按照调度指令更改。微燃机发电系统并网结构如图 2-2 所示。

 

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第 3 章  能量管理结构及优化模型 .......... 14 
3.1  引言 ..... 14 
3.2  微电网能量管理结构 ...... 14 
3.3  能量管理算法数学模型 .......... 16 
3.3.1  负荷及可再生能源功率的预测 ..... 16 
3.3.2  能量管理算法数学模型 .......... 16 
3.4  本章小结 ..... 22 
第 4 章  微电网孤岛及联网运行能量管理经济性分析 ....... 23 
4.1  引言 ..... 23 
4.2  孤岛运行时的能量管理 .......... 23 
4.3  联网运行时的能量管理 .......... 34 
4.4  本章小结 ..... 40 
第 5 章  考虑负荷及可再生能源功率随机预测误差的能量管理 ...... 41 
5.1  引言 ..... 41 
5.2  小随机预测误差下的能量管理策略 .... 42
5.2.1  小随机预测误差的数学建模 ......... 42 
5.2.2  随机预测误差的传递 ....... 43 
5.2.3  能量管理的结果 ....... 46 
5.3  大随机预测误差下的能量管理策略 .... 50
5.4  本章小结 ..... 54 

第 5 章  考虑负荷及可再生能源功率随机预测误差的能量管理

5.1  引言
之前研究者已经提出了很多 EMS 模型，然而他们中的绝大多数都是基于负荷和可再生能源预测值无误差这一个前提的，忽略了随机预测误差对MG 运行的影响[27]。实际上不管采用何种预测方法，预测值与实际值总有误差。由于 EMS 优化数学模型的输入直接使用负荷和可再生能源功率预测信息，预测的准确度会直接影响 EMS 优化计算的结果，进而影响 MG 的运行。不准确的预测信息会导致 MG 内微源的实际运行点偏离 EMS 计算的调度值，使储能系统或者微燃机的实际功率与调度计划值不同。并且该误差会在储能系统内积累，随着 MG 运行时间的不断增加，最终会使储能系统的 SOC 越过其上下界。例如，假设调度运行初始储能系统的 SOC 不高，且 MG 运行时实际负荷比预测值大很多，那么储能系统由于采用下垂控制将会与微燃机均分这超过预测值部分的负荷，因此一段时间后 SOC 将会比调度预计值低得多，甚至已经低于下限了。如果在下个调度周期微燃机是停机的，而调度计划是继续对储能系统进行放电，那么储能系统将无法执行这个指令，MG 内功率输入与输出不能保持平衡，MG 运行稳定性无法保证，需要一定的控制策略保证储能系统 SOC 总是维持在上下限范围内，维持 MG 的稳定运行。 本章中考虑负荷及可再生能源功率随机预测误差的 EMS，其计及了负荷和可再生能源功率随机预测误差对 EMS 计算结果的影响，研究了预测的误差使 MG 的运行中储能系统 SOC 越过上下限，MG 的运行稳定性无法保证的问题。针对小的和大的预测误差对 MG 运行的不同影响，在储能系统 SOC越过上下限时，采用不同的控制策略来使储能系统 SOC 始终保持在正常运行范围，维持 MG 运行的稳定性。首先针对预测的误差，根据概率论和数理统计以及误差的传递理论进行建模分析，然后在小的和大的预测误差下分别采取不同的控制策略将储能系统的 SOC 始终维持在正常运行范围内，保证了MG 运行的稳定性，最后根据 MG 模拟运行的结果来检验所提策略在维持储能系统的 SOC 始终在正常运行范围内的有效性。
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结   论

本文在对微电网能量管理国内外研究现状分析的基础上，建立了微网运行能量管理优化数学模型，并对微网不同条件下的优化运行进行了经济性对比。然后针对可再生能源及负载随机预测误差对微网运行稳定性的不利影响，提出了滚动优化策略和维持稳定策略来增加微网运行的稳定性，主要结论如下： 
(1)针对微网能量管理的优化模型，首先建立了光伏、风机、储能系统、微燃机及电力电子装置的准稳态模型，然后根据微燃机及储能系统运行的限制条件建立了运行优化数学模型，该模型含有大量的 0-1 二进制变量及整数变量，并采用高效的数学优化软件进行求解。 
(2)采用本文提出的能量管理模型的微网，可合理利用其内的可再生能源并优化微网内微燃机及储能系统的运行，显著降低微网运行的总费用，大大增加储能系统的使用寿命，提高微网运行的经济性。 
(3)微网内可再生能源及负载功率随机预测误差会影响能量管理系统计算最优调度计划准确性，在微网运行中会使储能系统所储能量越过其上下限，此时微网内功率输入与输出间的能量平衡关系无法保证，降低了微网运行稳定性。提出了滚动优化策略及维持稳定策略分别解决在小的及大的预测误差下储能系统所储能量越过其上下限的问题，使微网运行中储能系统所储能量始终维持在正常运行范围内，保证微网内功率输入与输出间的平衡，增加微电网长时间运行的稳定性。
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参考文献(略) 

本文编号：52235