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户用型微电网作为用户分布式能源利用和智能用电的有效载体,是智能电网实现用户个性化、差异化供电服务的重要手段,随着分布式发电技术、智能家居技术和网络通信技术的不断成熟,将具有巨大发展潜力。以经济效益最大化为目标的调度策略在给用户带来经济收益的同时,会影响到用户的用电舒适程度。由于用电费用支出占家庭总支出的比例不同,用户对用电经济性的要求呈现出较大差异,因此以用电经济性作为调度目标并不能满足用户的多样化需求。
本文针对包含光伏资源、储能资源、负荷资源的户用型微电网,以用户满意度最大为目标函数建立了日前优化调度模型。该模型通过协调控制光伏发电、储能水平及可调节家居负荷,使得用户的满意度最大化。提出了遗传和禁忌混合算法的模型求解方法。通过算例分析了不同峰谷电价比对微电网的削峰填谷能力和用户满意度的影响。
主要内容
1典型户用型微电网模型
户用型微电网包括分布式发电、储能和负荷。分布式发电为小型光伏发电,工作在最大功率跟踪MPPT)状态,余电对储能单元充电或向电网售电获利。负荷主要来自家居照明、厨用、供热、娱乐及其他生活电器等,根据使用时间、功率等运行特性的不同,分为固定负荷、时移负荷和可调负荷3类。固定负荷是指使用时间和功率比较固定、不能进行调度的负荷,如照明、电冰箱、电炊具等;时移负荷是指使用时间可以根据需要平移到别的时段、但功率比较固定的负荷,如洗衣机、电动汽车、电热水器等;可调负荷是指功率可以根据需要进行调节、但使用时间比较固定的负荷,如空调等。
图1户用型微电网系统结构图
2考虑用户满意度的户用型微电网日前优化调度模型及求解
用户满意度包括舒适度和经济度两方面,可以看作舒适度和经济度的乘积。假定在各时段电价无差异的情况下,用户在典型负荷曲线的用电方式下其舒适度最高,在电价无差异情况下的负荷曲线称为舒适度最大曲线,根据用户在分时电价条件下的实际用电曲线和舒适度最大曲线的差异计算用户的舒适度。以优化运行后用户的电费支出减少量与优化运行前的电费支出之比作为经济度。
户用型微电网日前优化调度以用户满意度最大为目标,优化变量为未来日24小时可调负荷和时移负荷的用电计划。采用遗传和禁忌混合算法对模型求解,通过遗传算法对种群进行全局搜索,当遗传算法接近于早熟时,对每个个体进行禁忌搜索操作,使个体趋向于所在区域的局部最优解,从而改善群体质量。
3算例分析
1)不同满意度方案下的调度结果分析
分3种情况对户用型微电网的日前优化调度进行分析:1)只考虑舒适度;2)只考虑经济度;3)综合考虑满意度。
图2空调负荷优化运行结果
综合考虑用户满意度时,通过合理安排可调负荷和时移负荷的使用时间和功率,在尽量减小对用户舒适度影响的情况下,最大限度地提高用户经济收益。与只考虑舒适度的用电习惯相比,舒适度下降了18%,但电费支出减少了33%,总体满意度提升了9%。
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