微电网多目标优化运行控制方法

摘要

本发明公开了一种微电网多目标优化运行控制方法，本发明针对涉及风光互补和冷热电联供微电网，首先提出微电网运行的指标函数；然后建立微电网完整的小信号模型进行理论分析，为其多目标优化运行控制提供了理论指导；最后基于多目标智能优化理论，综合利用PSCAD/EMTDC与MATLAB软件设计微电网多目标优化运行控制方法，使微电网在不同的运行模式(并网运行模式、并网运行与独立运行的模式切换、负荷突变的独立运行模式、重新并网运行模式)下，都能达到经济性、清洁性、可靠性、稳定性和动态性能等多个运行指标的综合最优。

主权项

一种微电网多目标优化运行控制方法，其特征是，包括以下步骤：1)构造涉及微电网多种运行模式下经济性、环保性、可靠性、稳定性和动态性能的优化指标函数，所述的微电网运行的经济性指标函数如下：f_EN＝C_WGP_WG+C_PVP_PV+C_MTP_MT+C_SBP_SB+C_lossP_loss其中，PV表示光伏，WG表示风力发电，MT表示微型燃气轮，SB表示储能装置，C_WG,C_PV,C_MT,C_SB分别为WG，PV，MT，SB的运行成本；P_WG,P_PV,P_MT,P_SB为WG，PV，MT，SB的功率；C_loss为单位网损的经济成本；P_loss为网损功率；所述微电网运行的环保性指标函数如下：为衡量微电网运行的环境友好程度，将微电网中分布式电源与相同功率的传统发电源的相对环境成本作为微电网的环境效益评价指标，即$f_{\mathrm{EB}}\left(t\right)=\frac{P_{\mathrm{WG}}\left(t\right)·E_{\mathrm{WG}}+P_{\mathrm{PV}}\left(t\right)·E_{\mathrm{PV}}+P_{\mathrm{MT}}\left(t\right)·E_{\mathrm{MT}}+P_{\mathrm{SB}}\left(t\right)·E_{\mathrm{SB}}}{P_{\mathrm{TPG}}\left(t\right)·E_{\mathrm{TPG}}}$式中，E_WG,E_PV,E_MT,E_SB,E_TPG分别为WG，PV，MT，SB和TPG的环境成本；TPG为传统发电源；P_TPG为TPG的输出功率，P_TPG(t)＝P_WG(t)+P_PV(t)+P_MT(t)+P_SB(t)，显然，相对环境成本f_EB(t)越小，环境改善程度越大，微电网系统的环境效益也越大；环境成本的表达式为$\mathrm{EB}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}({\mathrm{EB}}_{v_i}·Q_i+{\mathrm{EB}}_{p_i})$式中，为第i项污染物的环境价值，单位为＄/kg；n为污染物种类；Q_i为第i项污染物的排放量，单位为kg；为排放第i项污染物所受罚款，单位为＄；所述微电网运行的可靠性指标函数如下：微电网运行的可靠性指标，定义为独立运行模式时，微电网系统不能满足的负荷需求除以评估期总的负荷需求，采用时间序列法和能量平衡原则，即把评估期分为许多相等的时间段，认为在任意时间段内，风速、光强、负荷都是不变的，且风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机、蓄电池电量输出总和应该等于负荷输入、各设备的损失、卸荷负荷输入的总和；因此，当风力发电机、光伏电池和微型燃气轮机及蓄电池分布式电源可提供的能量不能满足微电网内负荷需求时：$f_{\mathrm{RE}}\left(t\right)=\frac{\underset{t=1}{\overset{T}{\Sigma }}{P}_{\mathrm{load}1}\left(t\right)-[P_{\mathrm{WG}}\left(t\right)+P_{\mathrm{PV}}\left(t\right)+P_{\mathrm{MT}}\left(t\right)+P_{\mathrm{SB}}\left(t\right)-P_{\mathrm{SB}\min }\left(t\right)]·{\eta }_{\mathrm{inv}}}{\underset{t=1}{\overset{T}{\Sigma }}{P}_{\mathrm{load}1}\left(t\right)}$其中，T为评估周期，T＝24h；P_load1为电负荷需求量；η_inv为逆变器效率；P_WG,P_PV,P_MT,P_SB分别为WG，PV，MT，SB的输出功率；P_SBmin为蓄电池的输出功率最小值；所述微电网运行的稳定性和动态性能指标函数为:式中，i和t分别代表运行模式和运行时间；为运行模式i下的动态过程的开始与终止时间；μ是一个权值矩阵，μ＝[1,1,2.5,20]；是绝对误差矩阵，定义为式中，ΔVⁱ(t)和Δfreqⁱ(t)分别表示电压幅值和频率与额定值的偏差；ΔPⁱ(t)、ΔQⁱ(t)分别代表有功功率和无功功率的控制误差；为便于计算，用功率控制器的输出电压参考V_cdref、V_cqref与电压测量V_cd、V_cq的误差ΔV_cdref、ΔV_cqref分别代替ΔP(t)、ΔQ(t)，故此时的表示为上述指标函数在实际运行中不可能同时达到最优，从而决定了需要采用多目标优化算法获取微电网优化控制方案集，以供电力公司或用户决策；2)建立微电网完整的小信号动态模型，包括微电网中电路网络的小信号动态模型和多个分布式电源单元逆变器的小信号动态模型；基于经典控制理论对微电网小信号动态模型进行稳定性和动态性能分析，获取决定微电网运行状态的关键控制参数的优先取值域；3)利用电力系统暂态分析软件PSCAD/EMTDC，搭建微电网系统暂态仿真模型；仿真系统的初始化控制参数在步骤2)中得出的优先取值域中随机选取；4)利用Matlab软件与PSCAD/EMTDC软件之间的接口，针对步骤3)建立的PSCAD/EMTDC软件环境下的微电网仿真模型，根据步骤1)构造的微电网运行经济性、环保性、可靠性、稳定性和动态性能控制指标，采用多目标遗传算法NSGA‑II在步骤2)给出的优先取值域内，对涉及微电网多目标优化运行的关键控制参数进行优化选择和匹配设计，以使微电网在多种模式及其切换运行过程中都能达到经济性、环保性、可靠性、稳定性和动态性能多个目标的综合最优；5)微电网多目标优化运行控制方案的决策，由于步骤4)得到的是优化后运行方案的多组关键控制参数集，每一组控制参数对应不同的优化运行控制方案，不同的优化控制方案应用后对每个指标函数的改进程度也不全相同，因此，电力公司或用户根据微电网运行过程的实际要求，选择不同的优化控制方案应用到微电网运行控制中，在敏感负荷相对较多的微电网，选择侧重供电可靠性和稳定性指标相对较优的运行控制方案；而在经济不发达地区，采用侧重经济成本最低的微电网运行控制方案。