計及需求響應的多區域電-氣互聯能源系統魯棒調度方法

饒堯, 程元

(1.國網電力科學研究院武漢能效測評有限公司, 湖北, 武漢 430074;2.湖北瑞華科技工程管理有限公司, 湖北, 武漢 430074)

0 引言

自新能源開始在電力系統中占據一定地位,我國電力互聯能源系統開始有意識地調整結構,特別是在能源危機的壓力下,以風力發電為主導的新能源在能源系統中所占的比重逐漸提高,創造了巨大的經濟價值[1]。但是風力發電本身具備極大的不確定性,難以成為穩定的能源,且電力客戶自身的電力需求也無法被十分準確的預測,這樣雙重的不確定性對電力系統的調度造成了巨大的阻礙,導致調度成本極大。文獻[2]在尋求了不確定性影響的可靠性分析后,得到了一個能源系統精細化建模的方法,在區域間的聯絡機會約束之內,將模型轉化為二階規劃算法,并經過反復迭代求解,得到了一個較好的收斂特性與成本預測結果,該方法靈活性較強,可移植性較好。文獻[3]加深了多區域電氣負荷的耦合程度,利用需求相應的模型對節點間的電氣平衡做出了價格的分析,并對節點區域的消費水平進行了綜合性的估計。在使用不同的策略修訂博弈演化過程的同時,推演用戶的需求響應,對調度總成本做出預測。文獻[4]在泛在電力物聯網中建立了一個線性化的網絡模型,針對調度魯棒優化模型反復迭代,并提出了一個可以有效改善經濟效益的區域熱網損耗算法。

以往研究方法對能源互補的協調性作出了優化,有效地降低了單區域內系統調度成本,但是在多區域的協調規劃中,沒有作出有效的優化。為提高能源的調度效率,降低調度成本,對多區域電氣互聯能源系統的魯棒調度方法進行優化設計。

1 計及需求響應的多區域電-氣互聯能源系統魯棒調度方法設計

1.1 基于需求響應計算決策最優可行域

光伏或風力等電力系統的新能源無法準確預測其發電總量,此外,電網用戶的用電需求具有一定的不確定性,因此,這種綜合能源系統不僅給整個電力調度帶來了巨大的挑戰,而且增加了電力調度的成本。為了減少電力調度成本,需要準確評估風電出力,以減小誤差,此時需要首先建立一個風電不確定的集合,其組成結構為

(1)

圖1 風力發電可行域集合

如圖1所示,灰色區域為棄風區域,通常為因風力過大導致電力系統受到損失的部分,切負荷區域則為實際的風力可接納區域,二者相交,形成風力發電的可行域[5]。風力發電的可行域內,通?？梢员硎鞠到y運行損失的負荷風險,在可行域外,則可以以分段序數為目標,實現可接納能力的評估。

1.2 建立電-氣互聯能源系統調度模型

1.2.1 目標函數

在基于電-氣互聯能源系統的模型中,以經濟性為核心目標,可以得到風電機組在二次函數模型中的成本函數。

(2)

式中,fcb表示燃氣機組與風電機組在電-氣互聯能源模型中的成本,ai、bi、ci分別表示機組a、b、c的成本系數,ki表示i個燃氣機組中天然氣的輸出總和[6-7]。計算天然氣的存儲總量時,需要分別計算氣耗成本與存儲成本:

(3)

式中,fhl與fcq分別表示天然氣的消耗成本與存儲成本,μj表示天然氣本身的輸出成本系數,ρj,p表示天然氣輸出的密度系數,Cn,k表示儲氣罐的存儲系數,uk表示儲氣罐的消納集合[8]。在未消納的部分中,需要考慮風力發電等的影響,建立棄風懲罰的可再生限制,此時的懲罰成本為

(4)

式中,fcf表示在棄風作用下,電-氣互聯能源系統的整體懲罰成本,Cm,p與Cm,g分別表示風電機組中的出力上限與下限,Uh表示棄風作用下消納作用的成本系數,Qi表示風電機組的儲能集合[9-10]。因此,電-氣互聯能源系統調度模型的整體成本函數為風電機組的電力調度成本、氣耗成本、存儲成本的和減去消納成本。

1.2.2 約束條件

約束條件分為風電網絡的約束以及天然氣網絡的約束,在風電網絡中,可以得到:

(5)

式中,Wmax,pj與Wmin,pj分別表示能源系統在風電網絡中出力的最大值與最小值,Wpj表示該風電網絡中系統出力,Whp表示網絡損耗,Whp,max表示網損的最大值,uf與up分別表示某節點中電壓矩陣的虛部與實部向量,αg表示節點的平衡負荷[11-13]。天然氣網絡的約束條件:

(6)

式中,fki與fkj分別表示天然氣管道首端與尾端的存量回復值,Lmax,ij與Lmin,ij則表示天然氣流量在傳輸過程中的壓力最大值與最小值,Lij表示當前的傳輸壓力,Smax,p與Smin,p分別表示儲氣罐容量的流出量最大值與最小值[14]?；谶@2個約束條件,可以結合目標函數獲得電-氣互聯能源系統調度模型。

1.3 設計多區域能源系統魯棒調度控制算法

在解決多區域能源系統的調度控制成本問題時,需要對其進行多角度的聯絡更新,并依據收斂判據判斷是否迭代結束,此時的算法流程如圖2所示。

圖2 算法流程

如圖2所示,在優化多區域電-氣互聯能源系統的調度成本過程中,需要首先初始化電力網絡、天然氣網絡以及能量耦合線路的參數,然后在外層穩態模型中,求解收斂迭代初始值,以此達到內層節點平衡優化的目標。此時的松弛變量需要通過更新的懲罰限制,平衡優化過程為

(7)

式中,Gi表示懲罰變量的平衡判定依據,當Gi大于0時,平衡優化成功,當Gi小于0時,平衡判定失敗,Fz表示經過收斂的外層罰凹凸因子,pi和pj分別表示風電機組以及天然氣機組的收斂容許度。通過平衡判定后,需要設置耦合變量,并在變量達到最大值時計算收斂精度,此時,即可得到多區域電-氣互聯能源系統調度成本的最優解。

魯棒調度控制算法優化過程的偽代碼如下:

1: Initialization phase:

2: Initialize the populationXof the balance optimization algorithm.

3: Initialize the parameters of the (i.e.,Gi,Fz,pi,pj, etc).

4: WHILE (The end condition is not met) do

5: Calculate the fitness function values.

6:Gi=Determine the best obtained solution according to the fitness values.

7: for (i=1,2,…,N) do

8: Update the mean value of the current solutionpi和pj.

9: Update theGi, Levy(Gi), etc.

10: ifGi≥0

3)*Githen

11: ifGi?0 then

12: ? Step 1: Expanded exploration

13: Update the current solution using Eq. (7).

14: if FitnessGi

16: if FitnessGi>Gi+1then

17: end if

18: end if

19: end if

20: else

21: end for

22: end while

23: return The best solution (Gibest ).

根據循環情況出現的頻率可求出算法的時間復雜度,從最內層循環開始確定變量取值范圍,確定變量每次取值的時間復雜度,記為f(n);循環相加f(n);重復加法即可計算出嵌套循環的時間復雜度。

2 算例分析

2.1 模型建立與參數設置

文中設計了一種計及需求響應的多區域電-氣互聯能源系統魯棒性調度方法,在實驗中與現有的“基于機會約束目標規劃的調度優化模型”“基于演化博弈的區域調度模型”以及“考慮網絡約束和源荷不確定性的調度方法”進行比較,測試本文方法的有效性與優越性。在仿真過程中,首先需要建立電-氣互聯綜合能源系統如圖3所示。

圖3 電-氣互聯綜合能源系統

在圖3的能源系統中,節點G1、G2、G3分別表示燃氣輪機,節點G4和節點G5則表示火電機組,節點Z表示電轉氣裝置,節點1～節點6分別表示天然氣系統中的6個供氣源。電力系統中的節點A、B、C分別連接天然氣系統中的節點1、2、3,電力系統之間共有7條連接線路,天然氣系統間則有5條連接線路。設圖3中的電-氣互聯綜合能源系統為區域A,聯合四個區域的電-氣能源系統,分別設為區域A、區域B、區域C、區域D,得到多區域能源系統調度模型如圖4所示。

圖4 多區域能源系統調度模型

如圖4所示,在兩個區域間分別設置兩條線路,分別為電力聯絡線以及聯絡管道,圖3的A區域內也有相應的連接線路。

2.2 考慮需求響應的調度負荷仿真

綜合圖3與圖4中的系統模型,根據往年歷史數據,可以得到4個區域內電負荷、氣負荷以及風力發電的預測功率如圖5所示。

圖5 風力發電、氣負荷、電負荷預測值

如圖5所示,風力發電的標幺值峰值為0.76,氣負荷的峰值為0.6,電負荷標幺值的最大值為0.71。為方便管理,分別依據預測功率得到需求響應下,兩區域、三區域、四區域電-氣互聯能源系統的出力情況,如圖6所示。

(a) 兩區域

在區域A與區域B的兩區域聯合能源系統調度中,5個節點的處理情況如圖6(a)所示,在5:00以前,系統的總出力均小于200 MW;在5:00～16:00,系統出力呈先增加或減少的趨勢,其峰值為320 MW;在17:00～23:00,系統出力驟然增加,然后逐漸減小至210 MW。在區域A、區域B、區域C的三區域聯合能源系統效度中,0:00～3:00的系統出力小于600 MW,從4:00～13:00整體呈上升趨勢,至13:00時到達頂峰950 MW,之后急速下降,至18:00以后,略微上升后有緩慢下降。在四個區域的聯合能源系統調度中,功率變化坡度增加,其中的峰值為12:00時的2340 MW。由此可見,無論能源系統的區域面積,7:00～13:00與16:00～21:00均為出力的上升期,其他時間系統出力的低谷期。

2.3 不同調度方法成本比較

比較4種不同的調度方法,計算氣在兩區域、三區域、四區域中的調度成本,得到調度成本的比較結果如表1所示。

表1 不同方法調度成本 單位:萬元

如表1所示,文中使用的調度方法在不同區域數量下均小于機會約束目標規劃方法、演化博弈方法以及網絡約束與源荷不確定性方法。這是因為本文方法基于需求響應計算決策最優可行域,建立電氣互聯能源系統調度模型,設計多區域能源系統魯棒調度控制算法,進行內層節點平衡優化,從而對能源互補的協調性作出了優化,有效地降低了多區域內系統的調度成本。

3 總結

文中設計了一種結合需求響應的多區域電-氣互聯能源系統魯棒調度方法,在滿足多區域電-氣網絡相互獨立的調度前提下,通過計算不同機組的系統出力,獲取調度成本,并與其他方法進行比較,得到該方法成本為幾種比較方法中的最小值。在該調度方法下,可以有效地降低調度成本,輔助能源網絡獲取自身效益的最大值。