微電網(wǎng)一次調(diào)頻備用容量與儲能優(yōu)化配置方法

2018-02-26 10:10:00 中國電機(jī)工程學(xué)報　點(diǎn)擊量：評論 (0)

1、項(xiàng)目背景微電網(wǎng)通常由風(fēng)力發(fā)電機(jī)、太陽能電池、柴油機(jī)、儲能等構(gòu)成，并網(wǎng)運(yùn)行的微電網(wǎng)可由大電網(wǎng)提供備用，頻率較為穩(wěn)定，而孤島運(yùn)行的

1、項(xiàng)目背景

微電網(wǎng)通常由風(fēng)力發(fā)電機(jī)、太陽能電池、柴油機(jī)、儲能等構(gòu)成，并網(wǎng)運(yùn)行的微電網(wǎng)可由大電網(wǎng)提供備用，頻率較為穩(wěn)定，而孤島運(yùn)行的微電網(wǎng)的一次頻率調(diào)節(jié)主要由柴油機(jī)的調(diào)速系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)，機(jī)組間根據(jù)機(jī)組備用容量和調(diào)差系數(shù)進(jìn)行一次調(diào)頻。由于風(fēng)電、光伏等微電源出力具有較大的隨機(jī)性，降低了微電網(wǎng)的慣性和頻率穩(wěn)定性。儲能響應(yīng)迅速、短時功率吞吐能力強(qiáng)，適合參與電網(wǎng)一次調(diào)頻，通過配置儲能系統(tǒng)協(xié)助風(fēng)電機(jī)組參與系統(tǒng)頻率一次調(diào)節(jié)能夠有效彌補(bǔ)低風(fēng)速下風(fēng)電機(jī)組備用容量不足的問題，但是儲能價格較高，配置大量儲能影響微電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。因此，合理安排微電網(wǎng)孤島運(yùn)行時的一次調(diào)頻備用容量，增強(qiáng)微電網(wǎng)一次調(diào)頻能力，對于微電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有重要意義。

2、論文所解決的問題及意義

針對孤島運(yùn)行的風(fēng)光柴微電網(wǎng)的一次調(diào)頻備用容量問題，配置儲能配合風(fēng)電機(jī)組減載運(yùn)行，協(xié)同柴油機(jī)共同承擔(dān)微電網(wǎng)一次調(diào)頻備用，綜合考慮風(fēng)電的隨機(jī)性與調(diào)頻的經(jīng)濟(jì)性，以微電網(wǎng)一次調(diào)頻成本最低為優(yōu)化目標(biāo)，建立了機(jī)會約束規(guī)劃模型。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和權(quán)重改進(jìn)的線性遞減粒子群算法組成的混合智能算法求解該機(jī)會約束規(guī)劃，得到不同置信水平下的優(yōu)化配置方案。所提方法使微電網(wǎng)在不同風(fēng)況下均有良好的一次調(diào)頻能力，同時在滿足一定置信度下使整體調(diào)頻備用成本最低，對風(fēng)光柴微電網(wǎng)一次調(diào)頻控制及備用容量配置方法提供了有效的理論依據(jù)，提高了微電網(wǎng)一次調(diào)頻的經(jīng)濟(jì)性。

3、論文重點(diǎn)內(nèi)容

1)微電網(wǎng)頻率控制模型

本文研究的微電網(wǎng)包含柴油發(fā)電機(jī)、風(fēng)力發(fā)電機(jī)組和光伏發(fā)電三種分布式電源(參見圖1)，運(yùn)行方式為孤島運(yùn)行。微電網(wǎng)采用對等控制策略，柴油機(jī)和風(fēng)電機(jī)組共同承擔(dān)微電網(wǎng)的頻率和電壓控制。光伏發(fā)電系統(tǒng)裝機(jī)容量占比較小，光伏發(fā)電機(jī)組不參與調(diào)頻。為彌補(bǔ)低風(fēng)速下風(fēng)電機(jī)組備用容量不足的問題，在風(fēng)電機(jī)組中配置一定容量的儲能裝置構(gòu)成風(fēng)電系統(tǒng)提高風(fēng)電機(jī)組調(diào)頻能力。

2)基于機(jī)會約束規(guī)劃的備用容量優(yōu)化模型

由于風(fēng)速的隨機(jī)性和不確定性，導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組提供的一次調(diào)頻備用容量不能時刻滿足系統(tǒng)需求。在極端情況下，風(fēng)電機(jī)組無法提供一次調(diào)頻備用。若按此極端情況配置儲能容量，雖然能夠滿足系統(tǒng)調(diào)頻需求，但會使微電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行成本大幅提升。本文選擇機(jī)會約束規(guī)劃來解決微電網(wǎng)一次調(diào)頻容量優(yōu)化配置問題，使微電網(wǎng)一次調(diào)頻容量配置問題的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值與約束條件之間取得合理的平衡。

模型目標(biāo)函數(shù)：一次調(diào)頻備用能夠減小頻率波動，但需要增加微電網(wǎng)的運(yùn)行成本。本文微電網(wǎng)中風(fēng)電系統(tǒng)和柴油機(jī)共同參與系統(tǒng)一次頻率調(diào)節(jié)，因此主要將風(fēng)電機(jī)組調(diào)頻備用成本、儲能成本、柴油機(jī)一次調(diào)頻備用成本三部分計入目標(biāo)函數(shù)，在維持頻率穩(wěn)定的前提下，使一次調(diào)頻備用成本最小。

約束條件：根據(jù)機(jī)組靜態(tài)頻率特性，調(diào)差系數(shù)定決定了機(jī)組在負(fù)荷改變時參與一次頻率的能力。因此將風(fēng)力發(fā)電機(jī)、柴油機(jī)、光伏發(fā)電機(jī)組三個微電源等效為一臺等值電機(jī)參與微電網(wǎng)一次調(diào)頻，并考慮等值電機(jī)調(diào)差系數(shù)機(jī)會約束、風(fēng)電系統(tǒng)調(diào)差系數(shù)機(jī)會約束、柴油機(jī)調(diào)差系數(shù)機(jī)會約束和儲能裝置荷電狀態(tài)約束。

3)混合智能算法求解機(jī)會約束規(guī)劃模型

本文使用概率估計算法和悲觀值算法兩種隨機(jī)仿真算法產(chǎn)生輸入輸出樣本，利用這些樣本訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近隨機(jī)函數(shù)，然后用通過權(quán)重改進(jìn)的線性遞減粒子群算法求解這個最優(yōu)化問題。

4)優(yōu)化結(jié)果

取約束置信度為90%，優(yōu)化迭代次數(shù)為300次時的微電網(wǎng)一次調(diào)頻備用優(yōu)化配置結(jié)果如圖2所示。

根據(jù)優(yōu)化結(jié)果，按照平均風(fēng)速9m/s，風(fēng)電機(jī)組減載25.6%運(yùn)行，風(fēng)電機(jī)組提供的備用容量為317.61kW，風(fēng)電系統(tǒng)提供的備用容量平均為650.57kW。若風(fēng)電機(jī)組的一次調(diào)頻備用全部由儲能提供，則備用成本將增加91.7%。因此，本文提出的風(fēng)儲聯(lián)合調(diào)頻一次備用配置方法在增強(qiáng)微電網(wǎng)一次調(diào)頻能力的同時又大幅降低了一次調(diào)頻備用的成本。

置信度在60%~100%范圍內(nèi)取值時，微電網(wǎng)一次調(diào)頻備用成本及各優(yōu)化變量的優(yōu)化結(jié)果如圖3所示。

置信度為85%，系統(tǒng)等效調(diào)差系數(shù)在3%~6%范圍內(nèi)取不同值時，微電網(wǎng)一次調(diào)頻備用成本及各優(yōu)化變量的優(yōu)化結(jié)果如圖4所示。

4、結(jié)論

本文基于傳統(tǒng)機(jī)組靜態(tài)頻率特性，研究了微電網(wǎng)孤島運(yùn)行時柴油機(jī)與風(fēng)儲聯(lián)合調(diào)頻的一次調(diào)頻特性和備用成本，提出了采用機(jī)會約束規(guī)劃對微電網(wǎng)一次調(diào)頻備用容量與儲能進(jìn)行優(yōu)化配置的方法。通過機(jī)會約束規(guī)劃得到了不同置信度下風(fēng)電機(jī)組需配置的儲能功率值，為微電網(wǎng)不同調(diào)差系數(shù)下風(fēng)電機(jī)組、柴油機(jī)一次備用配置提供了優(yōu)化方案。

(趙晶晶徐傳琳呂雪徐成斯)

原標(biāo)題:微電網(wǎng)一次調(diào)頻備用容量與儲能優(yōu)化配置方法

責(zé)任編輯：lixin

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