基于cplex的微电网独立运行功率平衡优化模型

基于cplex的微电网独立运行功率平衡优化模型

0基于bss的独立运行系统仿真电动汽车ev（elasticgens）和可支配能源可以缓解当前能源需求和环境保护的压力。电动汽车能源的基础设施和分布电源连接是其推广应用的重要因素。微电网是将可再生能源、微型燃气轮机、燃料电池等分布式电源发电装置,负荷以及储能装置等有机结合而成的小型发配电系统,既可以与外部电网并网运行,也可以在外部电网故障或需要时孤岛运行,是解决分布式电源并网问题的重要途径。在孤岛运行时,储能装置可以补充短时功率缺额,也可以作为主控制单元为其他分布式电源提供电压、频率的参考。但是由于受容量的限制,孤岛运行时间一般不会太长。动力电池换电站BSS(BatterySwapStation)具有快捷、经济、方便等特点,并且充放电过程可实现统一调度,可以将能量储存于动力电池组中用于EV交换并使用,通过交换既增加了EV的行驶里程,又使换电站储存更多的能量。储存于电池的能量在需要时还可以由充放电装置再返送回电网,即BSS具备大规模储能的潜力。将BSS接入微电网,将会充分发挥二者的优势。由于可再生能源、负荷功率预测与实际存在偏差,并计及可再生能源的波动性等因素,为缓解功率平衡、备用等运行条件可能出现功率缺额的情况,孤岛运行的微电网系统可以与用户签订可中断负荷IL(InterruptibleLoad)合同。文献针对含可再生能源的独立运行系统,分析了BSS作为储能装置在经济上和环境上的效益,并给出BSS容量优化配置的方案,但只给出了换电站的整体简单模型,未考虑内部充换电装置及电池组的实际约束。文献考虑可中断负荷,对独立运行微电网系统中风机、光伏电站、电池储能电站及燃料电池等元件的容量优化配置方法进行了研究。从仿真结果可以看出,当储能电站荷电状态SOC(StateOfCharge)接近最大放电深度时,不再发出功率,系统功率出现缺额,IL甚至不可中断负荷都相继被中断,使可靠性降低。本文建立了一种微电网独立运行优化调度模型,模型考虑到微电网及各内部元件需满足的各种运行约束,以总运行成本最小为目标,实现风电、光伏电站与微电网各可控元件之间的协调,并最终给出IL的最优购买方案及相应的调度策略。最后对BSS作为储能单元接入微电网模式与储能电站ESS(EnergyStorageStation)接入模式在可再生能源接纳能力、供电可靠性及经济性等方面进行了比较。1分布式发电单元模型文中的微电网包括风力发电机WT(WindTurbine)、光伏电站PV(PhotoVoltaic)、微型燃气轮机MT(MicroTurbine)、柴油发电机DE(DieselEngine)、燃料电池FC(FuelCell)等分布式发电单元,ESS或BSS作为储能单元,以及14个IL用户。微电网接线图如图1所示。当微电网处于孤岛运行方式时,考虑到功率不平衡与频率偏移等情况,储能单元可与可控微电源协调配合,提供电压、频率参考以及功率支撑。1.1大规模存储的运行控制随着电池技术的革新,电池效率、能量密度、功率和寿命显著提高,电池成本也随之降低。电池单体通过串并联方式可组成ESS,实现能量的大规模存储,发挥移峰填谷、提高供电可靠性、提高电能质量等作用。其运行控制还需考虑一系列复杂的约束:ESS中电池单体的SOC应限制在某一区间范围,过充或过放都会对电池寿命产生严重危害;充、放电功率受SOC限制,SOC过低影响放电功率,过高影响充电功率,为使ESS具有较强的充放电能力,电池单体的SOC趋于一致;电池寿命受充放电循环次数的影响等。1.2电池不稳定放散量c电动汽车换电站即标准动力电池集中充电站,包含充放电机网络和电池组。电池组在充放电机网络与EV间流转:EV电池组电量低时,卸下空电量电池组,换上满电量电池组;充放电机充满(放尽)电池组后,换上新的空电量(满电量)电池组。假设:a.电池的维护、流转、交换都由专门的物流系统完成;b.充放电机的充放电状态及功率由微电网调度中心控制;c.当电池组充满电量或放尽电量时,可以无缝地切换到备用电池组;d.标准动力电池有效充放电区间为[30%SOC,90%SOC],标幺化为。与ESS不同,换电站内各充放电机彼此独立,各自的充放电状态和与其连接的电池组有关:充电时在充满前避免放电,放电时在放尽前避免充电,以延长电池组寿命。电池充满(或放尽)后可通过交换继续充电(或放电),相当于增加了储能容量。1.3l电力系统的应用用户根据停电可能造成的损失与电力公司签订相应合同,就停电及相应的经济补偿达成一致。IL有助于提高电力系统的可靠性,并已得到广泛应用。为使损失最小,电力公司与不同IL用户签订最优购买合同,并对IL进行优化调度,这就需要基于整个研究时段,综合考虑多种因素:系统的运行方式,负荷、备用水平,以及不同IL用户对中断时间、中断频率、竞标价格的约定等。2独立运营和微电网优化模型微电网应在满足各种运行约束的前提下,使运行成本最低,并最大限度利用可再生能源。对各元件及微电网分析如下。2.1状态转换约束uti+#充放电机除满足功率上下限、变化率等约束外,还应满足充放电状态约束。定义0-1变量Uti+、Uti-分别为第i台充放电机在t时刻的充、放电状态变量,应满足:令0-1变量Uti+*、Uti-*分别为充、放电开始标记位,其形式为:令Uit+#、Uit-#分别为充、放电完毕标记位,当充、放电状态转换时,如果由充电转换为放电,则Uti-*=1,由第1.2节分析知,此时必须充电完毕,即Uti+#=1必须满足;同理,由放电转换为充电时,即Uti+*=1,此时必须满足Uti-#=1。相应约束可表述为:Uti+#、Uti-#的定义如下:其中,Eton,i为正在进行充、放电操作的电池组的荷电量,可用充放电装置累积储存的电量及充满电池组的数量的线性组合表示。BSS的运行成本:其中,Pti+、Pti-为第i台充放电机的充、放电功率;cc+、cc-为相应的运行成本系数;cb0为单组电池放电所需支付的折旧成本系数;cti+*、cti-*为状态转换过程中的损耗成本系数;Sc为BSS内充放电机集合;ST为所有时段集合。充满一定数量的电池组后,通过同EV用户交换,可以取得收益:其中,cs0为通过电池交换取得的单位收益;EiT为最终时刻储存于电池组中的能量。2.2ess运行成本ESS的充、放电功率除需满足上下限、变化率约束外,主要受储能容量限制:其中,Et为ESS在t时刻的荷电状态,定义如下:ESS的运行成本:其中,P+t、P-t为充、放电功率;c+、c-为相应的成本系数;cδ为循环成本系数。2.3中断、恢复供电时间从用户i处购买IL容量为SIL,i,t时刻IL开关的状态设为UtIL,i,值为1则表示中断负荷。相应的中断功率PtIL,i为:IL中断、恢复供电开始标记位UtIL,i+*、UtIL,i-*定义:单次中断最长持续时间约束:2次中断最短间隔时间约束:其中,T1IL,i为第i个IL提出的单次停电最长时间,T0IL,i为最小停电间隔时间。最大中断次数NILma,ix满足约束:中断总持续时间TILma,ix满足约束:设βi为对用户i的费用补偿系数,相应的损失(包括补偿费用和电费损失)为:2.4含bss的微电网独立运行优化模型ls独立运行模式下的微电网,系统功率可能不足或过剩,特别是网内含有较多风电时,其波动性将加剧这一情况。当功率过剩时,需要弃掉过剩的风电功率,造成了资源浪费,相应的机会成本为fr,W-:其中,c0为参考电价,PtW-为弃风功率。当功率不足时,则需要中断IL。含BSS的微电网功率平衡约束为:将式(14)中充放电机的功率替换为ESS功率,就构成了ESS模式下的功率平衡约束。系统运行应保留总负荷R%备用,在ESS模式孤网中,由于ESS功率受容量限制,难以满足备用需求,故系统备用可表示为:在BSS模式中,可以控制充放电机的充放电状态和功率,得到附加备用以应对紧急情况:微型发电机的运行成本曲线可以用分段线性化近似,并用发电机变量的线性组合表示其运行成本及满足的出力、爬坡率、最小开停机时间等一系列约束。综上所述,含BSS的微电网独立运行优化模型的目标函数为式(17)所示的微电网运行成本最小,约束条件由式(1)—(16)构成。其中,fr,μG为微电源运行成本。以ESS为储能元件的微电网模型具有类似的形式,只是把上述模型中BSS有关的变量、参数替换为ESS相关的变量和参数。3计算与分析3.1电池租赁运营模型微电网系统结构如图1所示,分段线性化后,3种微型电源的功率-成本关系曲线,以及负荷、光伏电源和风电的典型功率曲线如图2所示。为具可比性,本文采用电池租赁的方式分别运营BSS和ESS作为微电网的储能装置,且电池组型号相同,电池组有效荷电量为30kW·h,循环成本为10元/次。ESS由8组电池组构成;BSS由5组充放电机组成。每台充放电机每进行一次放电操作,BSS都要付给电池所有者10元租金;ESS放电一次则需付80元租金,其他参数见表1。IL用户根据自身情况对IL合同相关内容的规定见表2。3.2bss模式主要减少弃风和中断方式采用IBM公司的优化软件CPLEX求解上述混合整数规划问题。参考电价c0=1.2元/(kW·h),换电池价格cs0=1.2元/(kW·h),ESS模式微电网运行成本为3709.5元,BSS模式为2897.6元,节省21.9%。微电网内各可控元件的功率如图3—6所示。ESS与BSS储存能量的过程如图7所示。从图2(b)中可以看出,5:00之前风电功率大于负荷,此时DE处于开机状态以提供备用,系统功率过剩,最理想是将这部分能量储存起来,在功率不足时为负荷供电。储能元件吸收功率,减少过剩功率。如图6中3:00时,储能元件的功率已达到上限,超出接纳能力的剩余风电会被舍弃。ESS由于受容量的限制,4:00左右容量达到上限,无法继续吸收功率,使风电接纳能力下降,而此时风电功率过剩严重,造成大量的弃风。BSS中的电池充满后,通过交换可以继续吸收功率,即不受容量的限制,极大地提高了风电接纳能力,减少弃风,如图5所示。弃风能量为22.4kW·h,而在ESS模式中为126.8kW·h。5:00~10:00时间段,随着风电功率下降,负荷增加,系统功率缺额较快增加。储能装置将先前储存的能量施放出来,发出功率。当功率达到上限后,如果微型电源也无法提供更多的功率,需要中断部分IL,保证对不可中断负荷的可靠供电。IL的调度应在保证系统运行约束的前提下,尽量减少对用户的补偿和电费损失。最大中断负荷量出现在8:00左右。此时ESS与BSS输出功率均已接近上限。由于BSS不受容量限制,可以长时间保持较大功率放电,从而减少IL的中断,如图5所示。BSS模式中IL累计中断121.2kW·h,而在ESS模式中为253.5kW·h,如表3所示。BSS内某台充放电机的充放电功率与等效荷电量如图8所示。某2台充放电机的在线荷电量如图9所示。第2台充放电机相连的电池组初始荷电量6kW·h,充满后充放电机瞬间切换到另一空电量电池组继续充电,在线电池组荷电量瞬间变为0后增加,充放电机等效荷电量继续增加。接近5:00时,充放电机累计充满3块电池组,等效荷电量90kW·h,而后再发出功率,在线电池组荷电量减少,放尽后瞬间切换到另一电量满电池组继续放电,在线荷电量瞬间变为30kW·h,充放电机等效荷电量持续减少。备用曲线如图10所示。系统备用需求为总负荷的10%,式(15)所示BSS模式的备用与ESS模式中的提供备用均能满足备用需求。但在紧急情况时,如在15:00DE故障退出运行,系统功率缺额突然增加60kW,BSS模式通过控制充放电机的状态、功率,可以提供足够大的备用容量,保障用户供电。而ESS模式中,如无其他后备电源,只能通过中断IL来应对。通过增