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图1 Benders算法求解流程图
(2)算例分析
本文选取西南地区某地夏季典型光照与负荷数据,搭建两阶段鲁棒优化模型,采用Benders分解算法,结合Matlab和CPLEX工具箱对模型进行求解,得出考虑光伏出力和负荷不确定性的日前调度策略,为微电网接入西南电网的调度研究提供参考模型。算例所使用西南地区典型微电网结构如图2所示,可再生分布式电源为光伏电源:
图2 微电网结构图
以上述分析条件为基础,所述基于两阶段鲁棒优化的西南地区微电网经济调度研究优化结果如下:
图3所示为燃料电池输出功率以及微电网与配电网的交互功率
由图3可知,在1:00~7:00和24:00~1:00间,由于燃料电池的发电成本高于电价水平,系统运行主要依靠配网的购电,燃料电池在约束条件下以其最小功率运行。其余时段燃料电池均以最大功率运行,与储能单元、光伏电源一同将电供给负荷,减少微电网向配网的购电量,降低系统的运行成本。同时,在满足内部负荷且有富余电量的情况下,微电网在峰平电价时段(图中的7:00~18:00,20:00~21:00,23:00~24:00)售以配网,实现削谷填峰。
图4为储能单元的充放电功率
由图4可知,储能单元在配电网的谷时电价时段进行充电,在其余时段均进行放电的运行方式,以此减少微电网从配网的购电量。
图5为需求响应负荷实际/期望用电功率图
由图5可知,需求响应负荷的期望用电功率主要集中在峰时电价时段。经调节后,在满足相关约束条件的情况下,将用户在峰时电价时段的用电功率调节至电价低谷时期,减少了微电网在峰时电价时段的购电量,降低了微电网的购电成本。
为验证所述两阶段鲁棒优化的有效性,本文将所述两阶段鲁棒优化调度与确定性优化方案进行了进一步的分析。实际运行中,微电网需要向配网提供日前调度计划,由于预测误差的存在,实际用电量与计划用电量会有所偏差,微电网需在实时市场对差值进行补偿,而在实时运行阶段,售电价较日前电价有所降低,购电价有所升高,本文将微电网的日运行成本定义为系统日前调度成本与调整成本之和。
表1 不同优化方案下成本对比(单位:元)
从上表可以看到,虽然鲁棒优化的日调度成本高于确定性优化,但综合由预测误差带来的调整成本,最终所得鲁棒优化下的总成本较确定性优化低。以上结果说明,在进行电力系统经济调度研究时,系统内包含的不确定性将会影响到系统的经济性和安全性,而使用鲁棒优化方法,能够保证在极端“恶劣”的场景下保证系统的安全经济运行,调度结果鲁棒性强,且相对与确定性经济调度,二阶段鲁棒优化模型具有更好的经济性。
4研究结论
本文采用西南地区某市的典型光照与负荷数据,对微电网运行调度进行优化,搭建了两阶段鲁棒优化模型,结论总结如下:
(1)考虑可再生能源出力和负荷的不确定性,通过Benders分解算法实现对所搭建的模型进行求解,得出微电网在极端运行场景下的最优日前调度方案;
(2)结合实时调度的再调整成本考虑,鲁棒优化的所获总成本较确定性优化运行成本更低,表明了在进行优化调度时考虑不确定性的重要性,以及鲁棒优化在对此类问题求解方面的良好适用性。
魏明奎, 周全, 周泓, 等. 基于两阶段鲁棒优化的西南地区微电网经济调度[J]. 中国电力, 2019, 52(11): 2-8, 18.
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