CN114759616B - 一种考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度方法,涉及电力***调度的技术领域,包括以下步骤,建立含有电力电子器件的模型,建立微电网电源模型,建立考虑电力电子器件特性的鲁棒优化调度模型,采用C&CG算法进行考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度问题的求解;本发明设计不确定集代替随机概率分布,得到即使在恶劣场景下依旧符合模型约束条件的调度方案,稳定性高、误差小,更加符合实际工程中的高可靠性需求。
Description
技术领域
本发明属于电力***调度的技术领域,特别涉及一种考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度方法。
背景技术
在能源使用逐渐走向绿色低碳的大背景下,微电网作为实现多种能源(如:可再生能源)形式接入的有效方式,提高了分布式电源的利用,减缓了对电网造成的冲击。与传统的大电网优化调度相比,微电网中影响电能质量和功率平衡的因素更加多样,程度更加显著,如何对其进行合理的优化调度值得关注。
目前,微电网的优化调度大多集中在考虑可再生能源发电的不确定性影响,以降低经济成本、环境成本等为目的进行微电源配置。随着多种能源形式的开发和利用,微电网模型中除包含风光电源、储能***外还可能含有电动汽车、可调负荷等,微电网的优化调度也需要更多地考虑不确定因素造成的影响。微电网往往要求对可再生能源消纳有快速反应能力,换流器成为***中的枢纽。储能***中包含大量的具有潮流双向流动能力的电力电子器件;可代替传统馈线联络硬开关以实现更“柔性”网络重构的智能软开关也是基于电力电子变换器的应用。因此,微电网优化调度不仅需要考虑可再生能源发电的不确定性,还需要考虑电力电子器件特性。
在可再生能源发电不确定性方面,常用威布尔分布、Beta分布和正态分布来表示风速、光照和负荷需求的随机性,通过蒙特卡洛模拟法随机生成多个场景进行两阶段随机模型的优化此类随机优化方法需要以特定的概率分布函数对不确定性因素进行拟合,而实际情况不一定符合确定性的概率分布,导致优化模型不够准确。在求解优化问题方面,对于单一目标优化问题,常以日前运行经济性最优为单一目标,建立双层优化模型,在求解时采用线性化方法进行问题的转换,交替迭代双层问题获得最优解;对于多目标优化问题,常常借助智能算法进行求解,此类启发式算法效率较高、可行性良好,但结果可能陷入局部最优。微电网优化问题的多个目标之间也可能存在难以同时达到最优的情况。
上述技术存在的缺点是:已有的考虑风光机组处理不确定性的优化调度常忽略储能装置中电力电子器件特性的影响,含电力电子器件的电力***惯性较低,忽略电力电子器件特性可能导致微电网稳定性降低;另一方面,随机优化方法需要以特定的概率分布函数对不确定性因素进行拟合,易造成较大误差。而设计不确定集代替随机概率分布,得到即使在恶劣场景下依旧符合模型约束条件的调度方案,更加符合实际工程中的高可靠性需求。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题,本发明提出一种考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度方法。
本发明所述的一种考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度方法,包括以下步骤:
S1:建立含有电力电子器件、微电网电源的微电网模型,
所述电力电子器件包括储能***换流器和微电网***联络开关,所述微电网电源包括微型燃气轮机和风电、光伏机组;
S2:设计微电网电源出力不确定集,根据对运行场景的恶劣程度调整可调系数,
所述微电网电源出力不确定集包括风电、光伏机组出力不确定集;
S3:以微电网总成本最小为目标函数,建立考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化数学模型,
所述微电网总成本包括微电网运行成本、微电网与上级电网传输成本和惩罚成本,
所述微电网运行成本包括储能***运行成本和微型燃气轮机运行成本,所述惩罚成本包括网损成本、弃风弃光成本和停电惩罚成本;
S4:将该微电网鲁棒优化数学模型中的原问题分解为主问题、子问题,采用列与约束生成(Column and Constraint Generation,C&CG)算法进行考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度问题的求解。
作为优选,所述的储能***换流器满足储能***换流器容量约束和储能***电池荷电状态约束。
作为优选,所述的微电网***联络开关包括智能软开关。
作为优选,所述的智能软开关在传输过程中满足智能软开关有功功率传输约束、智能软开关无功功率上下限约束和智能软开关换流器容量约束。
作为优选,所述的微型燃气轮机满足微型燃气轮机(Micro Gas Turbine,MGT)出力上下限约束和微型燃气轮机爬坡约束。
作为优选,所述的微电网鲁棒优化数学模型满足传输功率上下限约束、潮流平衡约束、节点电压约束和线路传输能力约束。
作为优选,所述的步骤S4包括以下子步骤:
S4.1:主问题和子问题分解;
S4.2:采用大M法和近似多边形的分段线性化方法对所述的考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度问题中的双线性项、包含决策变量的二次项进行线性化处理;
S4.3:列与约束生成算法求解主问题及子问题。
作为优选,所述步骤S4.3包含以下步骤:
S4.31:给定初始最恶劣场景中不确定变量,设定原问题下界、上界以及迭代次数;
S4.32:求解步骤S4.1中主问题,得到主问题最优解,其中目标函数最优值作为原问题下界;
S4.33:求解步骤S4.1中子问题,得到子问题最优解和最恶劣场景中不确定变量,更新原问题上界;
S4.34:设定该算法收敛判据,若符合判据则算法中止,并返回主问题最优解;否则,增加新变量和新约束条件,更新迭代次数并跳转至步骤S4.32,直到算法收敛为止。
本发明解决了现有技术忽略电力电子器件特性导致的微电网稳定性降低的问题,本发明设计不确定集代替随机概率分布,得到即使在恶劣场景下依旧符合模型约束条件的调度方案,更加符合实际工程中的高可靠性需求。
附图说明
图1为本发明储能***换流器的模型示意图;
图2为本发明智能软开关的结构图;
图3为本发明潮流计算单元的结构图;
图4为本发明C&CG算法的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例,进一步阐述本发明。应理解,这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解,在阅读了本发明讲授的内容之后,本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明所述的一种考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度方法,包括以下步骤:
S1:建立含有电力电子器件、微电网电源的微电网模型,
所述电力电子器件包括储能***换流器和微电网***联络开关,所述微电网电源包括微型燃气轮机和风电、光伏机组;
S2:设计微电网电源出力不确定集,根据对运行场景的恶劣程度调整可调系数,
所述微电网电源出力不确定集包括风电、光伏机组出力不确定集;
S3:以微电网总成本最小为目标函数,建立考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化数学模型,
所述微电网总成本包括微电网运行成本、微电网与上级电网传输成本和惩罚成本,
所述微电网运行成本包括储能***运行成本和微型燃气轮机运行成本,所述惩罚成本包括网损成本、弃风弃光成本和停电惩罚成本;
S4:将该微电网鲁棒优化数学模型中的原问题分解为主问题、子问题,采用列与约束生成(Column and Constraint Generation,C&CG)算法进行考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度问题的求解。
所述的储能***换流器满足储能***换流器容量约束和储能***电池荷电状态约束。
所述的微电网***联络开关包括智能软开关。
所述的智能软开关在传输过程中满足智能软开关有功功率传输约束、智能软开关无功功率上下限约束和智能软开关换流器容量约束。
所述的微型燃气轮机满足微型燃气轮机(Micro Gas Turbine,MGT)出力上下限约束和微型燃气轮机爬坡约束。
所述的微电网鲁棒优化数学模型满足传输功率上下限约束、潮流平衡约束、节点电压约束和线路传输能力约束。
所述的步骤S4包括以下子步骤:
S4.1:主问题和子问题分解;
S4.2:采用大M法和近似多边形的分段线性化方法对所述的考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度问题中的双线性项、包含决策变量的二次项进行线性化处理;
S4.3:列与约束生成算法求解主问题及子问题。
所述步骤S4.3包含以下步骤:
S4.31:给定初始最恶劣场景中不确定变量,设定原问题下界、上界以及迭代次数;
S4.32:求解步骤S4.1中主问题,得到主问题最优解,其中目标函数最优值作为原问题下界;
S4.33:求解步骤S4.1中子问题,得到子问题最优解和最恶劣场景中不确定变量,更新原问题上界;
S4.34:设定该算法收敛判据,若符合判据则算法中止,并返回主问题最优解;否则,增加新变量和新约束条件,更新迭代次数并跳转至步骤S4.32,直到算法收敛为止。
本发明解决了现有技术忽略电力电子器件特性导致的微电网稳定性降低的问题,本发明设计不确定集代替随机概率分布,得到即使在恶劣场景下依旧符合模型约束条件的调度方案,更加符合实际工程中的高可靠性需求。
实施例1
一、建立含有电力电子器件、微电网电源的微电网模型:
所述电力电子器件包括储能***换流器和微电网***联络开关,所述微电网电源包括微型燃气轮机和风电、光伏机组,储能***换流器如图1所示,为电池等效电阻,为等效电压源,为电池输出端口电压,表示电池内部充放电电流;为换流器等效电阻,为电网电压。
基于上述储能***换流器模型,微电网调度时段内储能***充放电过程中电池和换流器损耗可表示为
将处于充电状态的储能***视为负荷,放电时视为发电装置,储能***运行成本为
储能***还需满足如下约束条件:
储能***换流器容量约束:
储能***电池荷电状态约束:
所述智能软开关(Soft Normally Open Point,SNOP)作为可代替传统联络开关的全控型电力电子装置,通过控制功率双向流动影响***潮流分布,具有可连续调节功率、响应快、成本低等优点。以SNOP典型结构为例说明电力电子器件特性在微电网中的应用与影响,如图2所示,图中,VSC1、VSC2为背靠背型电压源换流器。
微电网***网络重构需满足如下拓扑约束:
SNOP在传输过程中需满足如下约束条件:
SNOP有功功率传输约束:
SNOP无功功率上下限约束:
SNOP换流器容量约束:
式中:、分别为背靠背型电压源换流器所在的两个节点,为SNOP所在节点编号集合;分别为时刻SNOP两个换流器的有功功率和无功功率;为时刻SNOP传输功率损耗,计算方法与式(1)-(2)所述类似,此处不再赘述,其功率损耗成本计入网损成本;分别SNOP两个换流器的无功功率上下限;分别为SNOP两个换流器的容量上限。
二、设计微电网电源出力不确定集,根据对运行场景的恶劣程度调整可调系数:
所述微电网电源出力不确定集包括风电、光伏机组出力不确定集,所述微型燃气轮机(Micro Gas Turbine,MGT)作为可控分布式电源,在微电网优化调度时可根据不可控微电源出力情况进行调节以达到总运行成本最低,其运行成本可用如下线性函数表示
微型燃气轮机需满足如下约束条件:
MGT出力上下限约束:
MGT爬坡约束:
所述风电、光伏机组属于不可控电源,由于风光均来自大自然,假定已知日前风电、光伏出力情况。风电、光伏机组出力具有不确定性,且在微电网中风光发电所占比例通常较大,影响也更加明显。对于微电网模型中风电、光伏机组出力不确定性,设计风电、光伏机组出力不确定集,引入可调系数,根据对运行场景的恶劣程度进行调整,减少解决微电网鲁棒优化问题时可能出现得到过于保守的调度方案的情况。
式中:、分别为风电、光伏在时刻的不确定变量;分别为风电、光伏在时刻的预测量;分别为风电、光伏在时刻的预测误差;分别为风电、光伏在时刻的预测误差系数;分别为风电、光伏出力可调系数,可根据运行场景变化进行调整,系数较大时表示运行场景恶劣,系数较小时表示对运行场景判断较为乐观,若系数为0,则为确定性分析,调度结果的准确程度取决于日前预测结果的准确程度。
三、以微电网总成本最小为目标函数,建立考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化数学模型:
其目的在于在变化的最恶劣条件下求得最经济的调度方式,其目标函数形式如下:
其中,为时刻的节点电价,为时刻的传输功率,为正表示向上级电网购电,反之表示向上级电网售电;网损成本、弃风弃光成本和停电惩罚成本分别由成本系数乘以相应功率所得,、、、分别为网损成本系数、弃风成本系数、弃光成本系数和切负荷停电成本系数;、、、分别为时刻的网络损耗功率、弃风功率、弃光功率和切负荷量,、、分别为电力电子器件所在节点编号集合、风电机组所在节点编号集合、光伏机组所在节点编号集合。
该微电网鲁棒优化调度问题的约束条件除含电力电子器件的设备约束(4)-(5)、(7)-(10)和微电源出力约束(12)-(13)外,***还需满足如下约束:
传输功率上下限约束:
潮流平衡约束,本文采用Distflow潮流方法计算微电网潮流,潮流计算单元结构如图3所示,潮流分布平衡方程可写为:
潮流平衡约束式(23)为非凸二次等式,将其松弛成不等式约束:
采用二阶锥松弛方法,式(24)等价于
节点电压约束:
线路传输能力约束:
将约束条件写为紧凑形式,即
其中,式(29)第一行为微电网鲁棒优化调度问题的目标函数,max结构在于找到运行周期内的最恶劣场景,对于每一时刻给定的风光出力不确定变量都可以转化为确定性优化目标;第二到七行分别为对应等式约束、不等式约束、不确定集和二阶锥约束的紧凑形式。
四、将该微电网鲁棒优化数学模型中的原问题分解为主问题、子问题,采用C&CG算法进行考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度问题的求解:
所述考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度问题步骤包括主问题和子问题分解、采用大M法和近似多边形的分段线性化方法对所述的考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度问题中的双线性项、包含决策变量的二次项进行线性化处理、C&CG算法求解主问题及子问题。
根据强对偶理论,可将上述双层优化目标转化为单层max优化目标,形式如下:
值得注意的是,式(32)中目标函数包含双线性项,直接求解难度较大,需采用一定方法加以处理。由于不确定优化变量与对偶变量定义域相互独立,且当式(32)目标函数取得最优值时不确定参数将取得其上下限值,则连续变量可转化为0-1离散变量。采用大M法对双线性项进行线性化处理,得到如下线性化形式:
所述近似多边形的分段线性化方法主要解决例如式(2)、约束(4)和(10)中包含有决策变量的二次项的问题,对上述等式和约束进行转化,得到下列结果:
该min-max问题可最终转化为如下形式:
对于约束(4),采用近似多边形的分段线性化方法进行线性化,该方法需要在近似误差和问题优化程度进行折衷,故采用六边形进行近似,可以将两者较好地平衡。约束可由如下不等式替代:
同理,约束(10)也可采用六边形近似分段线性化方法用如下不等式替代:
所述C&CG算法求解主问题及子问题的步骤如图4所示,具体为:
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:建立含有电力电子器件、微电网电源的微电网模型,
所述电力电子器件包括储能***换流器和微电网***联络开关,所述微电网电源包括微型燃气轮机和风电、光伏机组;
S2:设计微电网电源出力不确定集,根据对运行场景的恶劣程度调整可调系数,
所述微电网电源出力不确定集包括风电、光伏机组出力不确定集:
S3:以微电网总成本最小为目标函数,建立考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化数学模型,
所述微电网总成本包括微电网运行成本、微电网与上级电网传输成本和惩罚成本,
所述微电网运行成本包括储能***运行成本和微型燃气轮机运行成本,所述惩罚成本包括网损成本、弃风弃光成本和停电惩罚成本;
S4:将该微电网鲁棒优化数学模型中的原问题分解为主问题、子问题,采用列与约束生成算法进行考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度问题的求解;
所述步骤S4包含以下子步骤:
S4.1:主问题和子问题分解;
S4.2:采用大M法和近似多边形的分段线性化方法对所述的考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度问题中的双线性项、包含决策变量的二次项进行线性化处理;
S4.3:列与约束生成算法求解主问题及子问题;
所述采用大M法和近似多边形的分段线性化方法对双线性项、包含决策变量的二次项进行线性化处理,包括对优化目标中的双线性项,微电网调度时段内储能***充放电过程中电池和换流器损耗、储能***换流器容量约束、SNOP换流器容量约束的转换处理;
所述近似多边形的分段线性化方法为六边形分段线性化方法。
2.根据权利要求1所述的一种考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度方法,其特征在于:所述的储能***换流器满足储能***换流器容量约束和储能***电池荷电状态约束。
3.根据权利要求1所述的一种考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度方法,其特征在于:所述的微电网***联络开关包括智能软开关。
4.根据权利要求3所述的一种考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度方法,其特征在于:所述的智能软开关在传输过程中满足智能软开关有功功率传输约束、智能软开关无功功率上下限约束和智能软开关换流器容量约束。
5.根据权利要求1所述的一种考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度方法,其特征在于:所述的微型燃气轮机满足微型燃气轮机出力上下限约束和微型燃气轮机爬坡约束。
6.根据权利要求1所述的一种考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度方法,其特征在于:所述的微电网鲁棒优化数学模型满足传输功率上下限约束、潮流平衡约束、节点电压约束和线路传输能力约束。
7.根据权利要求1所述的一种考虑电力电子器件特性的微电网鲁棒优化调度方法,其特征在于:所述步骤S4.3包含以下步骤:
S4.31:给定初始最恶劣场景中不确定变量,设定原问题下界、上界以及迭代次数;
S4.32:求解步骤S4.1中主问题,得到主问题最优解,其中目标函数最优值作为原问题下界;
S4.33:求解步骤S4.1中子问题,得到子问题最优解和最恶劣场景中不确定变量,更新原问题上界;
S4.34:设定该算法收敛判据,若符合判据则算法中止,并返回主问题最优解;否则,增加新变量和新约束条件,更新迭代次数并跳转至步骤S4.32,直到算法收敛为止。
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