風(fēng)蓄聯(lián)合運行的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型

風(fēng)蓄聯(lián)合運行的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型

作為一種清潔能源，電動汽車在電氣系統(tǒng)中越來越受到重視。風(fēng)電的波動性和反調(diào)峰性使得大規(guī)模并網(wǎng)給電網(wǎng)帶來一系列的問題。抽水蓄能電站具有起停迅速、削峰填谷等特點,是目前電網(wǎng)中唯一的儲能裝置?？梢詫⒊樗钅茈娬九c風(fēng)電聯(lián)合運行,利用抽水蓄能電站將富裕的風(fēng)電儲存起來,不僅能減少“棄風(fēng)”現(xiàn)象,還有利于提高電網(wǎng)運行的安全穩(wěn)定性。國內(nèi)外對風(fēng)蓄聯(lián)合運行進(jìn)行了大量研究,取得了一些研究成果。文獻(xiàn)均以風(fēng)蓄聯(lián)合運行的經(jīng)濟(jì)效益最大化為目標(biāo),優(yōu)化聯(lián)合運行,未從電力系統(tǒng)的角度對聯(lián)合運行進(jìn)行優(yōu)化;文獻(xiàn)考慮了平滑聯(lián)合出力問題,減少了波動,有利于風(fēng)電的并網(wǎng);文獻(xiàn)從電力系統(tǒng)的角度考慮了風(fēng)-蓄聯(lián)合運行的調(diào)峰效益。文獻(xiàn)[5,6]所建模型均一定程度上有利于風(fēng)電并網(wǎng),但是并未考慮風(fēng)蓄聯(lián)合運行跟蹤負(fù)荷變化的問題?，F(xiàn)有文獻(xiàn)研究主要集中在以風(fēng)蓄聯(lián)合運行經(jīng)濟(jì)效益最大化為目標(biāo),確定聯(lián)合運行需要的抽水蓄能電站裝機(jī)容量和調(diào)度情況,但沒有考慮負(fù)荷跟蹤問題。由于抽水蓄能電站起停迅速、削峰填谷等良好的靜動態(tài)效益,使得風(fēng)蓄聯(lián)合運行在保證風(fēng)電場電量效益的同時,還能參與系統(tǒng)調(diào)峰和跟蹤負(fù)荷變化。本文綜合考慮風(fēng)蓄聯(lián)合運行的電量效益和跟蹤負(fù)荷效益建立模型,實現(xiàn)對風(fēng)蓄聯(lián)合運行的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度。風(fēng)蓄聯(lián)合運營的多目標(biāo)模擬優(yōu)化方案1.聯(lián)合運行負(fù)荷平衡控制(1)目標(biāo)函數(shù)風(fēng)蓄聯(lián)合運行進(jìn)行負(fù)荷跟蹤,使電網(wǎng)負(fù)荷去除風(fēng)蓄聯(lián)合運行出力后的剩余負(fù)荷盡量均勻;同時兼顧風(fēng)蓄聯(lián)合運行的電量效益,充分利用清潔能源,為此建立風(fēng)蓄聯(lián)合運行的多目標(biāo)優(yōu)化模型式中,Rk為系統(tǒng)的剩余負(fù)荷過程,可以表示為式中,Plk為k時刻系統(tǒng)的負(fù)荷;Pk為k時刻風(fēng)電場輸送到電網(wǎng)的總功率;F1為剩余負(fù)荷的方差盡量小,即剩余負(fù)荷盡量均勻;F2為風(fēng)蓄聯(lián)合運行的上網(wǎng)電量盡量大。F1能夠使得剩余負(fù)荷盡量均勻,體現(xiàn)了聯(lián)合運行跟蹤負(fù)荷變化的目標(biāo),同時能夠使得聯(lián)合運行后的剩余負(fù)荷峰值變小、谷值變大,起到削峰填谷的作用;F2能夠充分利用風(fēng)能,符合節(jié)能調(diào)度的要求。(2)約束條件式中,Ek為k時刻的水庫儲能;t為時間段的長度;Pvk為k時刻風(fēng)電場可利用的風(fēng)電功率;Pwk為k時刻風(fēng)力機(jī)直接輸送到電網(wǎng)的功率;Ppk為k時刻抽水蓄能機(jī)組抽水功率;Pgk為k時刻抽水蓄能機(jī)組發(fā)電功率;PDk為k時刻棄風(fēng)功率;ηp為水泵抽水效率;ηh為水力發(fā)電的效率;n為一天的調(diào)度時刻數(shù)。式(4)、式(5)為抽水、發(fā)電功率的限制;式(6)為水庫蓄能量的限制;式(7)為水庫蓄能隨抽水、發(fā)電功率的變化;式(10)為初始時刻水庫蓄能和調(diào)度周期末時刻的蓄能量相同。2.剩余方差隸屬度函數(shù)按照隸屬度函數(shù)將多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度問題進(jìn)行模糊化處理。模型中希望剩余負(fù)荷的方差越小越好;聯(lián)合運行的電量效益越大越好。選用降半直線形函數(shù)作為剩余負(fù)荷方差的隸屬度函數(shù);選用升半直線形函數(shù)作為聯(lián)合運行電量效益的隸屬度函數(shù)。式(11)、式(12)為目標(biāo)函數(shù)隸屬度表達(dá)式。式中,C1、C2分別為求解單目標(biāo)f1(x)、f2(x)函數(shù)得到的目標(biāo)函數(shù)值;λ1為可接受的剩余負(fù)荷方差的增加量;λ2為可接受的聯(lián)合運行經(jīng)濟(jì)效益的減少量。3.目標(biāo)函數(shù)及約束根據(jù)多目標(biāo)模糊優(yōu)化理論,定義滿意度指標(biāo)為將它們分別代入式(11)、式(12)中的可行域內(nèi),將文中所建多目標(biāo)模型轉(zhuǎn)化為滿足約束條件的滿意度δ最大的單目標(biāo)問題,下式連同式(3)~式(10)構(gòu)成其數(shù)學(xué)模型式中,δ為滿足所有約束條件的滿意度指標(biāo);C1、C'2分別為單獨以f1(x)為目標(biāo)得到的剩余負(fù)荷方差目標(biāo)值和聯(lián)合運行上網(wǎng)電量;C2、C'1分別為單獨以f2(x)為目標(biāo)得到的聯(lián)合運行上網(wǎng)電量目標(biāo)值和剩余負(fù)荷方差值;λ1、λ2為可接受的伸縮范圍,取值范圍為[0,C'1-C1]、[0,C2-C'1]。λ取值越小,則對應(yīng)目標(biāo)所占的權(quán)重越大,決策者對相應(yīng)目標(biāo)越滿意。4.約束條件的選取1)對于元件模型的約束處理方法:元件約束如抽水蓄能電站抽水發(fā)電功率的限制式(4)、式(5),這些約束多表示設(shè)備的物理極限,需強(qiáng)制滿足。當(dāng)運算過程中超出這些約束時,將其設(shè)為其邊界值。2)對于某些不等式約束和等式約束采用罰函數(shù)處理。對于式(6)和式(10)采用罰函數(shù)的方法處理。在采用罰函數(shù)方法處理約束條件時,罰系數(shù)的選擇比較困難,罰系數(shù)選得過大,容易陷入局部最優(yōu);罰系數(shù)選得過小,則算法很難收斂到滿意的最優(yōu)解。因此,罰因子數(shù)值的選擇是否適當(dāng),對算法的收斂速度影響很大。文獻(xiàn)提出采用動態(tài)調(diào)整罰函數(shù)的方法處理罰系數(shù)式中,k為當(dāng)前迭代次數(shù);H(x)為懲罰因子,定義如下式中,m、n分別為等式約束和不等式約束的數(shù)量;θ(qi(x))、γ(qi(x))的具體取值參考文獻(xiàn)。5.模型的解決方案圖1所示為采用粒子群算法求解本文模型的求解流程。優(yōu)化模型求解為了驗證所建立模型及求解方法的有效性,對某地區(qū)風(fēng)電場和抽水蓄能電站進(jìn)行24h運行優(yōu)化,負(fù)荷曲線和風(fēng)電出力預(yù)測如圖2所示。取ηp=0.8,則由ηg=ηhηp,ηg為抽水發(fā)電的轉(zhuǎn)換效率,取為0.75,則ηh=0.9375。電網(wǎng)可接受風(fēng)電功率最大值280MW,最小值為160MW,抽水蓄能電站的最大蓄能量為700MW·h,最大發(fā)電功率Pgmax為160MW,最大抽水功率Ppmax,按照Ppmax=ChPgmax(Ch為比例系數(shù),對于抽水蓄能電站一般取為1.0~1.2,這里取1.2),水庫一天的初始蓄能量為0MW·h。本次優(yōu)化時間段取為一天,共分為24個時間段,即目標(biāo)函數(shù)式中n=24。采用文獻(xiàn)所提的引入進(jìn)化速度和聚類度的改進(jìn)粒子群算法對模型進(jìn)行求解,粒子群算法的參數(shù)設(shè)置如下:粒子種群數(shù)設(shè)置為100,最大迭代次數(shù)設(shè)為1000,c1=c2=2,進(jìn)化速度慣性因子wh=0.5,聚類度慣性因子ws=0.1。由表1可知,λ1、λ2取值范圍分別為[0,9.13238×104]、[0,168.209],在取值范圍內(nèi)對λ1、λ2等間距的選取了8種情況,如表2所示,對這8種情況進(jìn)行求解,得到的結(jié)果如圖3所示。由圖3可知,選取不同的伸縮系數(shù),會對結(jié)果產(chǎn)生一定影響。當(dāng)伸縮系數(shù)較小時,相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)結(jié)果更趨近于單目標(biāo)最優(yōu)解。因此,可以根據(jù)地區(qū)的實際情況選取不同的伸縮系數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,若地區(qū)的峰谷差較大,旋轉(zhuǎn)備用不足,可以取較小的λ1值、較大的λ2,使得聯(lián)合運行盡量跟蹤負(fù)荷變化,減小峰谷差;若旋轉(zhuǎn)備用充足,可以選取較小的λ2、較大的λ1,充分利用風(fēng)能,減小棄風(fēng)。對于電力系統(tǒng),需要考慮當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況選取不同的伸縮系數(shù),并選擇相應(yīng)的調(diào)度方案。表1反映了單目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度與伸縮參數(shù)選取情況3時的多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果,對比結(jié)果可知,多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度綜合考慮了風(fēng)蓄聯(lián)合運行的負(fù)荷跟蹤效益和風(fēng)電的電量效益,結(jié)果更為滿意。分別做出單目標(biāo)和伸縮系數(shù)選取情況3時多目標(biāo)優(yōu)化的抽水蓄能電站的工作情況、聯(lián)合出力的大小和水庫蓄能量圖,如圖4~圖6所示,圖中抽水蓄能電站功率正的表示發(fā)電,負(fù)的為抽水。經(jīng)比較可以看出,單獨以剩余負(fù)荷峰谷差最小為目標(biāo),抽水蓄能電站不僅能夠利用棄風(fēng)抽水且能夠?qū)ふ液线m的抽水位置,在負(fù)荷高峰時段發(fā)電,使得聯(lián)合運行的結(jié)果能夠在一定程度上跟蹤負(fù)荷變化,減小了風(fēng)電的反調(diào)峰特性對電網(wǎng)帶來的調(diào)峰困難,且水庫的蓄能量得到了充分的利用;單獨以電量效益最大為目標(biāo),由于抽水蓄能電站具有“抽四發(fā)三”的特點,抽水發(fā)電中存在能量損失,為了使得上網(wǎng)電量最大,抽水蓄能電站僅利用棄風(fēng)抽水,主要在風(fēng)電低于上網(wǎng)下限時發(fā)電使風(fēng)電上網(wǎng),水庫富裕的儲能量在風(fēng)電較小時發(fā)電,由于只利用棄風(fēng)抽水,水庫的利用率較小;多目標(biāo)優(yōu)化時,抽水蓄能電站不僅能夠利用棄風(fēng)且能夠利用負(fù)荷低谷時段富裕的風(fēng)電抽水,在負(fù)荷高峰時段發(fā)電,滿足負(fù)荷的需求,并且水庫的利用率較高。采用不同數(shù)的伸縮系數(shù)表達(dá)優(yōu)化結(jié)果考慮電量效益和負(fù)荷跟蹤效益的多目標(biāo)優(yōu)化模型,兼顧了