基于模糊场景聚类的微电网两阶段优化配置.pdf
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1、第57 卷第9 期2023年9月文章编号:10 0 6-2 46 7(2 0 2 3)0 9-1137-0 9上海交通大学学报JOURNAL OF SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITYVol.57 No.9Sep.2023DOI:10.16183/ki.jsjtu.2022.090基于模糊场景聚类的微电网两阶段优化配置米阳,李海鹏,陈博洋1,彭建伟1,魏炜,姚艳3(1.上海电力大学电气工程学院,上海2 0 0 0 90;2.天津大学电气自动化与信息工程学院,天津30 0 0 7 2;3.宁波电力设计院,浙江宁波3150 0 0)摘要:针对极端天气会对微电网的稳定运行造成一
2、定影响的问题,提出一种基于模糊场景聚类的微电网优化配置策略.利用历史天气数据,采用模糊场景聚类方法处理源侧天气的随机性导致新能源出力波动的问题;并在负荷侧建立鲁棒优化模型,处理一定范围内的负荷波动.利用一年中8760h的场景,区分模糊场景聚类所特有的隶属特征,得到典型场景和极端场景.考虑极端场景对微电网优化配置的影响,建立以综合成本最小的两阶段鲁棒模型,运用列和约束生成算法进行分解,最后用Cplex求解器选代求解.仿真分析验证了所提优化配置策略的有效性与可行性.关键词:微电网;模糊场景聚类;鲁棒优化;优化配置中图分类号:TM712文献标志码:ATwo-Stage Optimal Configu
3、ration of Microgrid Based onFuzzy Scene ClusteringMI Yang,LI H a i p e n g ,CH EN Bo y a n g ,,PENG Ji a n w e i ,W EI W e i?,YA O Ya n 3(1.College of Electrical Engineering,Shanghai University of Electric Power,Shanghai 200090,China;2.School of Electrical and Information Engineering,Tianjin Univers
4、ity,Tianjin 300072,China;3.Ningbo Electric Power Design Institute,Ningbo 315000,Zhejiang,China)Abstract:Aimed at the impact of extreme weather on the stable operation of microgrid,an optimalconfiguration strategy of microgrid based on fuzzy scene clustering is proposed.Using historical weatherdata,a
5、 fuzzy scene clustering method is used to deal with the problem of new energy output fluctuationscaused by random weather on the source side,and a robust optimization model is established on the loadside to deal with load fluctuations within a certain range.Using scenes of 8 760 hours in a year,typi
6、calscenes and extreme scenes are obtained by distinguishing the unique membership characteristics of fuzzyscene clusters.Considering the impact of extreme scenarios on the optimal configuration of the microgrid,a two-stage robust model with the smallest comprehensive cost is established,which is dec
7、omposed by thecolumn and constraint method,and is finally solved iteratively by Cplex solver.The effectiveness andfeasibility of the proposed optimal configuration strategy are verified by simulation analysis.Key words:microgrid;fuzzy scenario clustering;robust optimization;optimal configuration收稿日期
8、:2 0 2 2-0 3-31修回日期:2 0 2 2-0 8-2 5录用日期:2 0 2 2-10-17基金项目:国家重点研发计划(2 0 18 YFB1503001),上海市自然科学基金(2 2 ZR1425500)资助项目作者简介:米阳(197 6-),教授,从事微电网控制研究.通信作者:李海鹏,硕士生;E-mail:8 50 159490 q q.c o m.1138化石能源的日益枯竭和环境污染的日益恶化,使得国内外学者不得不研究电力系统中的可再生能源发电技术1.微电网作为接纳可再生电源的有效手段2,逐步引起社会的广泛关注.但是随着全球厄尔尼诺现象加剧,天气情况越来越难预测.新能源发电
9、装置的输出功率受天气影响巨大,因此,需对微电网各装置容量进行合理配置以平抑输出功率波动的影响,才能提高偏远地区供电网络在极端天气下的供电可靠性。对于微网容量配置优化问题,国内外学者们已进行了大量研究.处理源荷两侧不确定性的不同方法对微电网的容量优化配置结果有重大影响3.文献4中利用区间数学考虑风力发电(简称风电)的不确定性,继而构建含高比例风电的气电综合能源系统日前优化模型,但是没有考虑光照强度对系统的影响.文献5中采用机会约束的方法将不确定性变量处理为确定性变量,但是仅对光储一体化电站进行配置,没有考虑微电网的优化配置.文献6-7 中用场景聚类优化的方法处理考虑多能源接入情况下的能源不确定性
10、,但是对负荷侧的不确定性考虑较少.文献8 中提出一种鲁棒优化的方法来快速处理风力和光照强度的不确定性,但是没有考虑极端天气对微电网优化配置的影响.鲁棒优化利用不确定集来描述概率分布,相比于其他规划,可以更加灵活地贴合实际情况9-11.鲁棒优化可分为鲁棒线性优化和鲁棒二次优化.文献12 中建立鲁棒线性优化模型,在考虑负荷和风电波动的条件下,一次性求出结果.文献13-14中采用鲁棒二次优化方法建立动态调度模型,根据第一阶段得到的决策变量对第二阶段的运行做出调整.目前,鲁棒优化在能源调度领域应用较为广泛15-17,但在微电网容量优化配置领域应用较少18.场景聚类可以用来简化现有场景,将大量数据以一定
11、的特征聚合在一起,得到典型场景,减少考虑场景的计算量.文献19中考虑大规模风电接入下对配网的影响,对风速进行场景聚类,但是未考虑风速和光照强度等天气因素对电网优化配置的影响.文献2 0 中用场景聚类的方法考虑典型场景对系统灵活性的影响,但是未考虑一些极端场景对电网规划的影响。基于以上分析,提出一种基于模糊场景聚类的微电网两阶段优化配置策略.在源端以风力和光照强度作为天气元素构建全年运行场景,从中利用模糊场景聚类的方法提取典型场景和极端场景.考虑极端场景下微电网的配置使其可以灵活应对不同天上海交通大学学报气情况下的运行状况.在负荷端以综合成本最小化为目标,并充分考虑负荷的不确定性,构建双层鲁棒优
12、化模型.利用列和约束生成(C&CG)算法将模型分成目标不同却又相互影响的主问题和子问题,进一步利用Cplex求解器迭代求解鲁棒优化模型,最后基于算例分析验证所提策略的有效性.1微网设备数学模型独立微电网模型如图1所示,由风力发电机、光伏电池、储能装置和微型燃气轮机组成.图中:AC、DC分别为交流、直流;Pioad、PBESS、PD G 分别为负荷功率、储能系统功率、分布式电源功率。DC/DC线路阻抗AC/DC分布式电源PDGDC/DCDC/DC负载Pload图1微电网结构图Fig.1Structure of microgrid1.1风力发电机数学模型风力发电机出力主要与风速大小相关,风力发电机
13、输出功率(Pwt)与当前风速()的关系函数可用下式描述:OPw.NU一Pw=UR一UcPw.N,URUUF式中:UF、U c、U R分别为风电机组切出风速、切人风速和额定风速;Pwt,N为风电机组额定功率.1.2光伏电池数学模型为方便计算与建模,仅考虑光伏电池的输出功率与环境温度和光照辐射强度有关,其表达式为Ppv=PsrcG1+kp(T。2 5)/1 0 0 0(2)式中:Ppv为光伏出力;PsTc为标准试验条件下的最大测试功率;G为光照强度;kpv为功率温度系数;T。为光伏电池工作温度.第57 卷直流母线燃气轮机DC/ACDC/DCDC/DCPBESSUUcUcUUR(1)8储能系统第9期
14、1.3储能装置数学模型Ses,t+1=(1-0es)ses+Pes.t e s-Pes.N Pes.Pes.N式中:Ses.t为储能装置在t时刻的所余容量;es为自米阳,等:基于模糊场景聚类的微电网两阶段优化配置(3)(4)1139下式:J=i-1 j-1(2u 1)C放电效率;Pes.为储能装置的充放电功率;nes为充放电效率;PesN为额定充放电功率.1.4微型燃气轮机数学模型Pmt,=Ama,t7 mt Hmt式中:Pmt.t为微型燃气轮机t时刻输出功率;Ana.t为天然气的总消耗量;mmt为燃气轮机发电效能;Hm为燃料热值,取9.7(kWh)/m.2源荷侧不确定性处理方法本文独立微电网
15、需要考虑源、荷两侧的不确定性.源侧不确定主要指光伏电池和风力发电机出力的不确定性,而荷端不确定性即指负荷的波动性.针对极端天气对微电网中光伏和风电出力影响的不确定性,在随机优化过程中考虑极端场景对优化配置的影响.针对负荷出力在一个范围内波动的特性,考虑用鲁棒优化处理,并用基数不确定集表示.2.1随机优化处理风力和光伏不确定性使用随机优化中的场景聚类技术解决风力和光伏不确定性.在规划的处理过程中考虑风光生成的多个天气场景,过多的场景会使得规划求解的流程复杂化,而过少的场景则会影响规划结果的准确性。因此,使用现有的风力及光照强度以小时为时间尺度的全年数据,建立规划水平年运行场景.利用模糊C均值聚类
16、(FCM)方法,聚类得到典型场景.利用FCM考虑场景隶属度的特点,可以选取在整个运行周期场景中隶属度较大或者较小的场景,作为规划时所考虑的场景.这里假定数据集为X=(1,2,n,X的a个子集分别为Xi、X2、X.首先定义第i个样本;对于子集X;的隶属度为ui,与一般硬划分的隶属度不同,模糊C均值聚类利用模糊理论,隶属度在0 1内取值.目标函数J的实质是所有点到所有类的欧氏空间距离总和,表示为min J=22ull2,-clli=1 j=1ni-1式中:C为聚类中心数;N为样本数;m为聚类分析法的簇数;C为第i个聚类中心.用拉格朗日法把条件极值问题转化为无条件极值问题时,需要引人n个拉格朗日因子
17、(入,),得到1=1入,(2 uu1)+i=1X.(2um-1)C(5)in将式(8)分别对ui;和c;求导得到:c,=j=1uij=:可以看出式(9)和式(10)互相包含.先给c;赋予一个满足初始条件的值,将式(9)得到的结果带人式(10),从而得到ui,利用交叉迭代的方法迭代运算c;和ui的值.当目标函数J最终符合收敛条件时,聚类完成。2.2极端场景的选取模糊C均值的聚类方法不仅可以实现硬划分场景聚类技术的功能,而且还可以得到每个场景相对聚类中心的隶属度.聚类中心和隶属度函数相互迭代得到最能代表规划年运行场景的聚类中心,作为规划所用的典型场景;在优化配置的过程中,选取对所有聚类中心隶属度都
18、较低的场景作为极端场景.极端场景的定义分成两类:一类是从聚类方式人手,选择对每个聚类中心都隶属程度较低的场景;另一类从电网出发,选取分布式电源在极端天气情况下出力较小的场景。2.3鲁棒优化处理负荷不确定性鲁棒优化最大的优点是可以使用不确定集来描述不确定性信息.由于不确定集不需要精确的概率分布信息,所以在处理不确定性问题时,鲁棒优化有独特的优势.合适的“不确定集合”以及相对应的鲁棒优化模型是鲁棒优化过程中需要考虑的.根据不N确定信息的特点选取“不确定集合”是鲁棒优化处理(6)不确定性问题的关键,当前研究中常采用盒式、多面体、椭球、基数性等形式描述不确定集合.而本文采(7)用基数性不确定集合来描述
19、负荷的不确定性,符合在一定区域内微电网负荷每天大体趋势不变,但在一个趋势内波动的特性.这种集合的特点是能对不确定参量偏移量的相对值进行调节,因此能够更准确地调节负荷的波动状况.不确定度大的集合波动(8)(9)j=11;二 c;IL)/m-1)一Ck(10)1140比较大,优化配置的结果更加激进;不确定度小的集合波动比较小,优化配置的结果更加保守.因此,合适的不确定度可以帮助获得对于整个微电网更好的配置结果。3双阶段鲁棒优化配置模型及求解方法3.1目标函数以综合成本最小为规划模型设计的基本目标函数为min Call=min(Cint+Cope)式中:Call为综合建设成本费用;Cint为投资年平
20、均等价成本费用;Cope为年运维成本费用.其中,利用等年值法得到:p(1+p)batCint=p(1+p)pvp(1+p)wp(1+p)mtCopei=1式中:为折现率;rwt、r p v、mt、r b a t 分别为风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机和储能装置的折现年数;Cwtint、Cp v i n t、Cmt.i n t、Cb a t.i n t 分别为风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机和储能装置的单位投资成本费用;Ebat.max为电池装机容量;Cat.i、Cp v.i、Cw t.i、Cmt,i分别为风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机和储能装置1d的运行费用.3.2约束条件3.2.1装
21、机容量约束OSmtSmt.max0SwSwt.mx0SpvSpv.maxOSesSes.max式中:Smt、Sw t、Sp v、Se s 分别为微型燃气轮机、风力发电机、光伏机组、蓄电池的装机容量.3.2.2电源出力约束OPwtiPw,NOPpv.Ppv.N0 Pmt.Pmt.NJ式中:Ppv.N、Pmt.N分别为光伏电池、微型燃气轮机的额定输出功率;Pwt.t、Pp v.t 分别为风力发电机、光伏电池在t时刻的输出功率.上海交通大学学报3.2.3功率平衡约束Pload.+Pes Pmt+Pw.+Ppv.+Pesc(15)式中:Pload,,为负荷在t时刻产生的功率;Pese.t为储能充电功率
22、,考虑孤岛运行时的功率平衡状况,消耗的功率应该小于产生的功率,3.2.4储能充放电功率约束0 Pese.(1-Ubat.)Pat.maxO Pes.Ubat.Pbat.maxPpbat.max=bot.max2412PC Pec.At=0(11)t=1式中:Pbat.max为储能充放电功率的最大值;为储能功率上限和容量的固定的比例系数;nes为储能装置的充电效率;Ubat.t 为t时刻储能系统充电和放电的信号,1代表储能设备充电,0 代表储能设备放电.3.3等效模型和不确定集为了解决微电网中负荷功率的不确定性问题,将鲁棒优化的思想引人微电网模型中,构建微电网wt,max+第57 卷(16)(1
23、7)24(18)7es(12)的两阶段鲁棒优化容量配置模型.其中一阶段目标函数为微电网的年度平均投资成本费用,二阶段的目标函数为微电网的运行成本费用.将约束条件分阶段归类后,两阶段鲁棒等效优化模型如下式:min(Cint+max)ns.t.h(x)o=min Copex.yg(y,x,u)o(y,x,u)=oJ式中:h(x)0为第一阶段约束条件,表示为装机容量约束;g(y,x,u)o 为第二阶段的不等式约束条件,包含电源出力约束和功率平衡约束;l(y,x,u)=0为第二阶段的等式约束条件,表示蓄电池充放电约束.第一、二阶段决策变量及不确定变量的具体公(13)式如下:n=Ebat,maxx=Ub
24、at(t)Ty=Pe e.Pm.JT该模型为线性规划问题,通常利用确定性优化(14)方法求解.主要考虑负荷不确定性在微电网实际运行中的影响,负荷功率的波动范围在构建的基数不确定集内:U=(Plond.min Pload.Plod.max,(19)PwT.maxPpvV.maxPmt.mxJ7T(20)第9期VtE T,式中:Pload.min和Pload.max分别为负荷波动的下限和上限;Pload.max为负荷功率最大的波动偏差;K,为t时段的不确定度参数.3.4求解算法采用C&CG对两阶段的鲁棒优化模型进行求解.根据算法的基本原则,首先将原问题分解为两个问题:对整个算法过程起主导作用的作为
25、主问题,受主问题结果影响的作为子问题.确定整个算法结果的上限和下限,并采用交替求解的形式对主问题和子问题的结果继续进行迭代,在运算的过程中不断引人与子问题相关的变量和约束,直到算法的上限和下限收缩到一定范围内.其中主问题是微电网的优化配置问题,子问题是在主问题求解得到的微电网的配置情况下,找到负荷朝着对整个微电网运行情况最不利的情况下变化的最优运行方案.主问题可以用以下形式表示:min(aT xik+)s.t.bTykAykcByk=0Cxk+DykdEyk=eFxk=f米阳,等:基于模糊场景聚类的微电网两阶段优化配置Pload.max(21)Plod,t(22)1141式中:xk为一阶变量,
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