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由于微电网规划设计时需要考虑系统运行优化策略的影响,因而在建立约束条件时,通常需计及系统运行约束条件,主要包括功率平衡约束、设备运行约束(出力上下限限制、爬坡率限制、运行时间限制等)、储能存储容量约束和可靠性约束等。
考虑到储能系统的特殊性,微电网中储能系统容量配置问题可单独采取更加有针对性的优化规划设计方法。例如,为了抑制可再生能源输出波动的影响,可利用离散傅里叶变换对可再生能源输出功率进行频谱分析。基于频谱分析结果,考虑储能系统充放电效率、剩余能量水平及可再生能源发电系统目标功率输出波动率的约束,确定所需储能系统的最佳容量[14]。
综合以上分析,可建立确定性的规划设计模型,或者是不确定性的规划设计模型,并采用合理的优化问题求解算法进行求解。
3.3 优化算法与软件
为求解微电网规划设计问题,既可采用混合整数规划[8]等数学规划方法,也可采用粒子群算法[7]、进化算法[10]等智能算法。数学规划方法对目标函数和约束条件的苛刻要求和微电网规划设计问题的复杂性,这类方法的应用常常受到一定的限制。智能算法通常不依赖于具体的应用问题,建模方式相对宽松,能够方便处理信息的不确定性,在微电网规划设计问题求解中应用更为广泛。
目前,已有多种实用化的规划设计软件。如:HOMER[4]软件,以微电网全寿命周期成本最低为优化目标,采用序贯分析的方式,枚举确定最优的分布式电源配置容量及相关的运行计划;DER-CAM[8]软件,主要面向冷/热/电联供微电网,基于给定的典型运行场景,能够以微电网年供能成本最低为优化目标,以污染物排放最低为目标或约束,运用混合整数规划法进行微电网优化规划设计;PSDG[19]软件,提供了微电网的确定性规划和随机机会约束规划两种模型,采用两阶段建模框架,能满足设备选型与定容,单目标与多目标优化,考虑负荷增长、设备故障率、各种运行控制策略等因素的影响。
目前针对微电网规划设计的研究虽然已有很多,但仍有一些关键问题需要进一步研究解决。例如:现有的成果在考虑分布式电源选址、可再生能源的长期波动性、负荷需求的增长、设备全寿命周期内的经济性、社会效益等方面的研究还相对简单,特别是针对可以满足用户冷/热/电综合能量需求、具有综合能源网特征的微电网的规划设计问题,由于不仅涉及电气设备,还需要考虑各种冷、热设备,当考虑到冷/热管网及电力网络时,相关的优化工作在模型和方法上都还需要进一步深化。
4微电网能量管理与运行优化
微电网的运行优化策略由能量管理系统在已知各种运行信息的基础上制定完成。目的是根据分布式电源出力预测、微电网内能源需求、市场信息等数据,按照不同的优化运行目标和约束条件做出决策,实时制定微电网运行调度策略,通过对分布式电源、储能设备和负荷的灵活调度来实现系统的优化运行。能量管理系统的主要功能如图3 所示。
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