微电网日前优化调度

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

报名序号:0705

论文题目:微电网日前优化调度

微电网日前优化调度

摘要

微电网优化调度是一种非线性、多模型、多目标的复杂系统优化问题。传统电力系统的能量供需平衡是优化调度首先要解决的问题,对微电网进行优化调度能更好的实现经济利益最大化。

LabVIEW是一种程序开发环境,是一种用图标代替文本进行创建应用程序的图形化编程语言,采用数据流方式,程序框图结构,更直观的程序结构,与传统软件相比较更精确,运算速度更快。

为了研究微网日前优化调度问题,探究在不同供电方式下所产生不同的经济效益最大化,选取出最优的供电方式,得到一个最优解,我们以LabVIEW为基础,搭建模型,对于各种优化问题,对风电,光伏,蓄电池,负荷,电网当前供电量,系统与电网的功率限制,首先考虑在不同情况下的各种可能,税后进行风电+光伏的功率与负荷进行比较等数据判断,并与电网的功率限制进行比较,或者加上考虑电池的影响下判断是否存在进行强制放电与强制充电时间段,并进行逻辑运算与判断,优先做出特殊处理,再去考虑通常状态下负荷的供电的来源,依次分类考虑,在不同情况下,风电,电网,蓄电池的不同条件限定和不同时间时大小的比较,在不同时间段的价格,再算出电网单位时间的供电量,判断并调控如何整体的运行或调整微电网和电网的交换方案和方式,再进行具体规划,在不同情况下,具体到每个值,在一定的逻辑和反复的比较下,得到一个整体时间的最优解,即为微电网日前优化调度。

关键词:LABVIEW;最优解;微电网;逻辑算法;

一、问题重述

面对不断增长的电能需求以及化石能源的短缺,开发新型可持续发展的可再生能源成为迫切需求。以风力发电、太阳能发电等为代表的环境友好型的电能生产技术不断成熟。

可再生能源根据其接入电力系统方式的不同,分为大规模集中接入和分布式接入,分布式接入主要应用于微电网。根据百度百科,微电网(Micro-Grid)也译为微网,是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成的小型发配电系统。如何妥善管理微电网内部分布式电源和储能的运行,实现微电网经济、技术、环境效益的最大化成为重要的研究课题。

图1 示意了一个含有风机、光伏、蓄电池以及常规负荷的微电网系统。日前经济调度问题是指在对风机出力、光伏出力、常规负荷进行日前(未来24小时)预测基础上,考虑电网侧的分时电价,充分利用微网中的蓄电池等可调控手段,使微电网运行的经济性最优。

风机

250k W

图1 微网系统结构

微电网系统在满足各电源运行约束和负荷需求基础上,可对系统未来 24小

时的出力调控进行优化,以实现经济性最优。系统的总成本包含风机与光伏的发电成本、蓄电池的成本,以及并网运行下微电网系统与外部电网之间的电能交换成本。

本题假设负荷预测、风机和光伏未来出力已完全准确,具体数据示于附表1。 对

于蓄电池,为防止蓄电池过充和过放的发生,蓄电池的荷电状态(SOC,

State-of-Charge ,即电池剩余电量与电池容量的比值)应满足上、下限值约束。

S min ≤ S t ≤ S max

(1)

式中,S t 、S min 、S max 分别为蓄电池t 时段的SOC 状态及其上、下限值。即 当

SOC 到达电池最大值(S max =0.95)时,电池停止充电;当SOC 到达最小值(S min

=0.3)时,电池停止放电。

在单位时间间隔Δt 内,蓄电池的充、放电功率均恒定,SOC 数值变化由下

式决定:

S t = S 0 T T ∑P cha ,t X t ∆t -∑P dis ,t Y t ∆t

+ t =1

t =1 E b

(2)

式中,S 0为蓄电池的初始SOC 状态;P cha ,t 和P dis ,t 分别为蓄电池在第t 个时段 的

充电和放电功率;X t 和Y t 分别为蓄电池的充电状态和放电状态,其中X t ∈{0,1},Y t ∈{0,1};∆t 为单位时间间隔,T 为时段总数。

考虑到在同一时间间隔∆t 内,蓄电池不能同时处于充电和放电状态,因此

蓄电池的充放电状态需要满足以下约束:

X t ∙Y t = 0

(3)

蓄电池在参与系统的运行优化过程中,其能量状态需满足在调度周期始末相

等的约束:

T S S =0 (4)

同时,考虑到蓄电池充放电功率大小与电池的寿命有关,单位时间内充放电

最大功率为蓄电池组额度容量的20%,即

⎨⎧≤≤≤≤t b t dis t b t cha Y E P X E P 2.002.00,, (5)

式中,E b 为电池容量。

在一个调度周期内,蓄电池的充放电次数以及放电深度都会对电池寿命造成

影响,放电深度可以由式(5)进行约束,充放电次数需满足:

⎪⎩⎪⎨⎧≤-≤-++2

111N Y Y N X X t t t t

式中,N 1 和N 2 分别为蓄电池充电和放电的次数限制值。 题目参数设置

1)计算要求:计算时间为24 小时,时间间隔为15 min 。

2)风机的装机容量250kW ,发电成本0.52 元/kWh 。

3)光伏的装机容量150kW ,发电成本0.75 元/kWh 。

4)假设不计蓄电池损耗,蓄电池额定容量为300kWh ,电池SOC 运行范围 为

[0.3,0.95],初始SOC 值为0.4,由充电至放电成本为0.2元/kWh ,每天的充放 电次数限制均为8次。

5) 售电及购电电价:售电及购电电价如表 1所示。

表1 售电及购电电价

题目计算要求

1)经济性评估方案:若微网中蓄电池不作用,且微网与电网交换功率无约束,

在无可再生能源和

可再生能源全额利用两种情况下,分别计算各时段负荷的供电构成(kW )、全天总供电费用(元)和负荷平均购电单价(元/kWh )。

2)最优日前调度方案一: 若不计蓄电池作用,且微网与电网交换功率无约束,

以平均负荷供电单价最

小为目标(允许弃风弃光),分别计算各时段负荷的供电构成(kW )、全天总供电费用(元)和平均购电单价(元/kWh ),分析可再生能源的利用情况。

3)最优日前调度方案二: 若考虑蓄电池作用,且微网与电网允许交换功率

不超过150kW ,在可再生

能源全额利用的条件下,以负荷平均供电单价最小为目标,建立优化模型,给出最

相关文档
最新文档