考虑柔性负荷的风光储微电网多时间尺度优化调度.pdf
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1、基于极限学习机算法预测风光储功率以及柔性负荷功率,从时间角度出发,先制定日前优化调度,根据实时预测结果对日前优化调度结果采用粒子群算法进行滚动优化,其优化调度的目标为成本最低、网损最小。仿真结果表明:考虑柔性负荷的调峰能力、多目标函数、多时间尺度的优化调度方法能够有效提升含风光储综合能源的经济效益、社会效益,增加了可再生新能源发电的消纳能力,为源荷共同参与削峰填谷协调调度提供了参考。关键词:风光储综合能源;柔性负荷;多时间尺度;调度中图分类号:TM73 DOI:10.16786/ki.1671-8887.eem.2023.04.017Research on Multi-time Scale D
2、ispatching Strategy of Integrated Energy System Considering Flexible Electric LoadXU Yangxu,PENG Xuelin,ZHANG Meng(State Grid Hubei Wuhan Power Supply Company,Wuhan 430050,China)Abstract:In this paper,the IES and flexible load power are predicted based on the extreme learning machine algorithm.From
3、the perspective of time,the day-ahead optimal scheduling is developed first,and then the particle swarm optimization algorithm is used to roll the day-ahead dispatching results according to the real-time prediction results.The goal of optimal dispatching is the lowest cost and minimum network loss.T
4、he simulation results show that the optimal dispatching method considering the peak regulation capacity,multi-objective function and multi-time scale of flexible load can effectively improve the economic and social benefits of the comprehensive energy with wind storage.This optimal dispatching strat
5、egy also increases the absorption capacity of renewable and new energy power generation,and provides a reference for the source load to participate in the coordinated scheduling of peak cutting and valley filling.Key words:integrated energy system with solar,wind and energy storage;flexible load;mul
6、ti-time scale;dispatching strategy0引言含风光储的综合能源、柔性负荷都增加了电网系统的复杂性,提高了优化调度的难度,而优化调度分为单时间尺度与多时间尺度1。含风光储的综合能源电网中不仅负荷具有多时间尺度预测特性,可再生新能源发电也具有多时间预测特性,预测精度随时间越近越高,如日前尺度预测可再生能源发电的误差在20%45%,而日内时间尺度为4 h,误差变为10%20%,日内时间尺度为1 h,误差降低到 10%以内2,3。因此对于含风光储综合能源的电网,单一时间尺度的调度无法应对电网调度优化需求。文献4,5介绍了基于多时间尺度的优化调度,作者简介:徐阳旭(1991
7、-),男(汉族),湖北武汉人,工程师,主要研究方向为电力系统自动化。收稿日期:2023-02-1367电工材料 2023 No.4徐阳旭等:考虑柔性负荷的风光储微电网多时间尺度优化调度将日前优化调度分为24个时间段进行优化。文献6则考虑了城市植物应用、可持续发展计划等方面的因素进行优化调度。文献7分析了不确定耦合影响的多时间尺度优化调度。在以风光储综合能源构成的微电网中,其柔性负荷也可参与优化调度,实现源荷两端共同调节。基于此,采用“日前-日内”多时间尺度的优化调度策略,日前采用前一日数据预测后一日24个时间点每一个小时的调度计划,储能装置作为柔性负荷进行削峰填谷参与调度,实现源荷共同参与调度
8、。日内则制定了96个时间段,每15 min的调度计划,采用不断滚动优化的方式。该滚动优化能够及时利用最新的气象数据、综合能源设备的状态,提高综合能源预测的准确率,进而修正可控源设备的出力,提高可再生能源的消纳能力,降低电网运营成本,提高经济效益与社会效益。1综合能源系统在包含了风光储的综合能源中,能源按照分类可分为可控部分与不可控部分。如太阳能发电设备与风力发电设备,这类新能源发电装置采用最大功率跟踪控制,输出能源不可控。可接受控制调度的能源设备如燃气锅炉、燃煤锅炉等。1.1综合能源系统建模1.1.1光伏发电光伏发电功率受到太阳辐照度以及温度的影响,可表示为式(1)。Pv(k)=PstcG(k
9、)1+kp(Tc(k)-Tstc)/Gstc(1)式中,STC表示标准测试条件,即Pstc、Gstc分别为标准测试条件下光伏发电设备的最大测试功率与太阳能辐照强度、G(k)为实际的辐照强度、kp为功率温度系数、Tc(k)为光伏电池实际工作温度,可表示为式(2)。Tc(k)=Ta(k)+G(k)ea+G()kGstc T(2)式中:a为经验系数,Ta(k)为光伏电池周围的环境,T表示为光伏电池内外的温度差。1.1.2风力发电风力发电的输出功率与风速之间的关系可采用式(3)表示。Pw(k)=00 v()k vcivco v()kPw,rv()k-vctvr-vctvci v()k vrPw,rvr
10、 v vco(3)式中:v(k)为当前风速,vci为切入风速,vco为切出风速,vr为额定风速,Pw,r为风机额定功率。1.1.3储能装置储能设备作为一类灵活性负荷,可增加新能源的消纳能力,且可从负荷端参与电网的调度优化,提升电网的稳定性、可靠性与安全性。储能设备种类繁多,本研究选用蓄电池作为储能设备,其充放电数学模型可表示为式(4)。SOCk=SOCk-1+t(Pch,k-1-Pdisch,k-1)/E(4)式中,SOCk为储能装置在k时段的状态;Pch,k-1、Pdisch,k-1分别为在k-1时段的充电功率与放电功率,E为储能装置容量,认为储能装置采用恒功率充放电。1.1.4柔性负荷柔性
11、负荷参与调节可提高综合能源消纳能力,进行“削峰填谷”。柔性负荷可分为三类,分别为可削减的柔性负荷、可中断的柔性负荷以及可转移的柔性负荷。以可转移的柔性负荷为例,其数学模型可表示为式(5)。LS,kPLS,min PLS,k LS,kPLS,maxt=tLSBt=tLSEPLS,k=k=1TPLS0,k(5)式中:tLSB,tLSE为可转移的柔性负荷的可转移时间,LS,k表示可转移柔性负荷在第k时段的状态,LS,k=1表示发生了负荷转移,LS,k=0 表示负荷未转移。PLS,min、PLS,max表示可转移的柔性负荷能够参与调度的最小功率以及最大功率;PLS0,k表示第k个时段参与调度前的可转移
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