微电网能量管理系统站控层设计

（ 6）
基于改进遗传算法，设置微电网能量管理算法 中适应度函数及约束条件，通过种群的迭代进化， 最终找到迭代过程中的最优解作为能量管理算法发 布的调度指令。
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站控层能量管理算法实现
图5 负荷需求及风光出力数据
百度文库
基于气象信息得到可再生能源出力和负荷需求 的功率预测数据，预测曲线如图 5 所示。
两组储能的荷电状态的上限均为 0.9，下限分 别为 0.3 和 0.2，两组储能的初始荷电状态分别为 0.55 和 0.45。实时电价见表 1。 并网运行下的算法优化结果见表 2。
The Design of Station Control Layer in Micro-Grid Energy Manager System
Fei Yang Shen Run Dai Guimu (School of Electrical Engineering, Southeast University, Nanjing 210096) Abstract Gathering nodes information of WTs, photovoltaic, load and energy storage via EtherCAT bus by soft PLC from BECKHOFF Company.Then analyzing real-time data by Station control layer to release schedule, and realize ems functions.In the end, developing ems website as a remote access interface layer, to offer data maintenance , data analysis, and show optimization effect. Keywords： multiple timescales; economic dispatch; power control 微电网能量优化管理 [1-2]的目的是通过综合考虑 微网内的用电需求情况、燃料费用及电价、气候状 况、电能质量要求、燃料消耗、需求侧管理要求等 情况来作出决策，给出每个分布式电源的功率和电 压设定值，在满足热 /电负荷需求、确保微网能满足 与外网间的运行合同等的前提下，实现微网运行成 本最小、分布式电源的运行效率最高、系统环境效 益最大等目标。 目前，国内外对微电网能量管理算法都有大量 研究，文献 [3]基于 “最优保留 ”对遗传算法进行改 进，用于多元微电网能量管理，文献 [4]对含有微型 燃气轮机、光伏发电、燃料电池、蓄电池等多种单 元的微电网建立模型实现微电网经济运行，文献 [5]提 出算法的多目标优化，实现微电网电能质量和经济 指标的最优。但能量管理算法多停留在理论阶段， 调度计划需要可再生能源出力及负荷需求数据为保 障，与实际的负荷风光出力预测出现断层。 本文正是以实际应用为出发点，以多时间尺度 策略实现能量管理功能 [6]，对发用电预测 [7-11]和能 量管理算法深入研究，结合发用电预测、预测修正， 不断调整微电网调度指令，实现能量管理站控层的 完整设计。 本文实现了微电网能量管理系统的整体架构， 从二次设备的数据采集、后台能量管理系统开发以 及用户侧的维护管理，通过长期运行对能量管理系 统的运行效果进行验证，并结合数据对算法进一步 修正完善。
基于 Web 开发的能量管理监控系统，实现微电 网能量管理优化结果的各项数据展示，包括微电网 一次接线图、发用电预测、调度计划等，此外提供 数据维护功能，包括电价、储能、联络线配置信息等。
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站控层能量管理算法开发
站控层实现的能量管理算法采用多时间尺度能 量管理优化策略如图 1 所示，以日时间尺度获取气 象预测数据，作为日前发用电预测的依据并结合历 史数据发布日预测值，根据不同能量管理优化模式 调用相应算法发布发电计划；以小时时间尺度基于 当日运行数据反馈对预测和发电计划滚动修正；此 外以 10min 为时间尺度基于实时运行数据调用超短 期预测 [9]，并依据预测数值，比对滚动预测偏差分 配给各可控单元，实现微电网功率平衡。
式中， Pgrid(t)为 t 时段配电网吸收功率； Cgrid(t)为 t 时段售电价格； Ci 为单元 i 的单位电量管理费用， ￥/kW·h； Pi(t)为单元 i 在 t 时段的功率输出。
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2015 年第 1 期
研究与开发
SOCmin < SOC (t ) < SOCmax Pbat,min < Pbat (t ) < Pbat,max
经济调度计划
T 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 PCC_plan /kW 36.063 53.7774 51.6845 96.3213 44.9177 67.6971 82.7626 9.68817 88.6807 68.6897 76.3536 123.45 BAT1_plan /kW 1.84621 6.9233 2.76932 20.3083 4.61529 0.46155 3.23085 35.9994 0.46154 7.84602 4.15378 18.4616 BAT2_plan /kW 2.15379 8.0767 3.23068 23.6917 5.38471 0.53845 3.76915 42.0006 0.53846 9.15398 4.84622 21.5384
2015 年第 1 期
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研究与开发
作为相似日预测发电。
图2
发用电预测策略
图3
经济调度策略
引入变化趋势的相似度计算，基于实时发电功 率对下一时刻发电功率进行预测 [9]。样本中为运行 到 t 时刻的前 5 次采集到的发电功率 p[5]，相似日 p2[6], 对应前 5 个时刻及 t 时刻的发电功率 p1[6], …pm[6]，计算功率变化趋势的相似度：
,
i 1, 2,L , m


（ 1）
对相似度进行归一化处理： Rt ,i rt ,i m
Rt ,i
i 1
m
（ 2）
对 t 时刻发电功率进行预测：
p p 4
rt ,i pi [4]
i 1
（ 3）
2.2
经济调度 可再生能源最大消纳的基础上，利用分时电价 储能按充放电策略进行控制 [12]，实现谷时储能吸纳 电量，峰时储能释放电量，提高微电网的经济性， 经济调度流程如图 3 所示。 经济调度的实现体现在优化目标函数为运行成 本，利用优化算法寻找运行成本最小解。 目标函数如式：
BAT2_plan
20.3292 24.6091 14.9794 17.6543 2.6749 31.7722 14.5398 15.6169 14.0013 5.38447
储能不参与调度，微电网运行成本 /￥ 1436.69
经济调度，微电网运行成本 /￥ 1242.29
由上述比较可以看出，并网下的能量管理经济 调度策略能够实现购电成本的明显下降，其调度的 出力曲线如图 6 所示。两组储能在日运行计划中满
研究与开发
微电网能量管理系统站控层设计
费阳 沈润 戴桂木
（东南大学电气工程学院，南京 210096） 摘要 采用 BECKHOFF 公司的软 PLC，通过 EtherCAT 总线采集风机、光伏、负荷和储能的 各路节点信息，站控层对采集的数据进行分析处理发布调度指令，基于多时间尺度策略实现能量管 理功能，提高微电网经济性和可控性，同时开发了能量管理系统界面作为远程访问层，提供数据维 护、数据分析，展示能量管理效果。 关键词： 多时间尺度；经济调度；联络线定功率
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2.3
定联络线功率控制 微电网与上层配电网的互动，当接收到与市电 功率交换指令时，储能系统结合光伏发电量与负荷 的实际用电量，更新储能单元的输出功率值和可控 负荷的切除，实现微电网相对电网为一个可控源， 定功率控制策略如图 4 所示。
Rt ,i
pi [k ] p[k ]
k 0
4 4 2 p [ k ] p 2 [k ] i k 0 k 0
图1
能量管理算法流程
2.1
发电预测 利用气象数据基于相似日对预测日的可再生能 源发电进行预测，其预测策略如图 2 所示。结合近 期负荷数据对负荷需求进行分析预测。基于实时运 行数据，对当日的预测数据进行修正和超短期预测。 基于气象预报利用相似日计算选取相似日进行
风光预测 [8]，对于光伏出力的影响因子主要为最低 温度、最高温度、光照条件，对于风机出力的影响 因子主要为风力和风向。 针对光伏、风机发电预测，分别建立向量 Ypv=[Tmax,Tmin,G], Ywt=[Vw,Vd]。对向量中各分量进行 归一化，对预测日和历史气象数据进行相关性计算， 得到相似度。选取最近 N 日中相似度最高的 m 日
峰谷电价表
谷时 23∶00—7∶00 0.389 平时 11∶00—17∶00， 21∶00—23∶00 0.867
表1
峰时 时段 电价 /（￥/kW·h） 7∶00—11∶00， 17∶00—21∶00 1.445
表2
T 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 PCC_plan /kW 28.7493 130.927 120.526 128.421 109.975 115.12 78.8499 9.25064 37.5334 26.2324 23.9633 53.8341 BAT1_plan /kW 13.5 22.786 17.6708 21.3909 13.0206 15.3457 2.3251 27.2278 12.4602 13.3831 11.9987 4.61553 /kW 40.5 26.214
足各自的荷电状态约束，同时可以看出储能在电价 谷值时段进行充电，在电价峰值时段进行放电，并 在日计划结束时刻荷电状态恢复初始状态。
F=
图4
定功率控制策略
(Cgrid (t ) Pgrid (t ) Ci Pi (t ))
t =0
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（ 4）
定功率控制的实现体现在优化算法中的约束条 件中： Ppcc Pset （ 5） Ppcc Ppv Pwt Pbat Pload 储能的约束条件为
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微电网能量管理系统
微电网能量管理系统其功能包括整个微电网的 所有功能管理的上层监控、决策和执行。微电网能 量管理系统对整个微电网系统运行进行监测，分析 下层采集上的数据，利用各个高级功能应用软件进 行综合分析，并给出及时的控制指令。在安全稳定 运行的前提下实现对微电网内部各分布式电源的控 制、储能的监管控制、负荷的需求响应及投切。 1.1 就地控制层 就地控制层采用 BECKHOFF 公司的软 PLC， 通过 EtherCAT 总线采集风机、光伏和储能的各路 电网信息，并将数据传至站控层。需要采集的数据 有风机和光伏的交流出线侧的电压、电流、有功和 无功等电网信息，还需要与逆变器之间通信获取各 路逆变器的状态数据，同时系统还需要控制各路出 线的接触器，实现线路的通断。 站控层 站控层是实现微电网能量管理功能的核心部分， 承担数据的分析计算，发布调度指令等任务，实现 微电网能量管理优化目标。与大电网的优化运行不
1.2
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2015 年第 1 期
研究与开发
同，微网运行不仅要考虑分布式电源提供电能、有 效利用可再生能源、保护环境、减小燃料费用，还 需考虑与外网间的电能交易，本文提出的优化目标 主要有以下两点： 1）经济运行。通过对微网内的可调度分布式电 源和储能设备进行合理调度，在确保可再生能源的 尽可能消纳前提下，尽量减少微网的运行成本和提 高系统效率。 2）联络线功率控制。微网运行于联网模式时， 微网一般被要求控制成为一个友好负荷形式，微网 应有助于降低电能损耗，实现电力负荷的移峰填谷， 提高电压质量或不造成电能质量恶化等目标，因此 一般要求微网联络线输出功率平滑或者维持在一定 功率范围内。 1.3 远程访问层