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1、第 23卷第1 期电力科学与技术学报Vo.l 23 N o. 12008年 3月JOURNAL OF EIECTR IC POW ER SCIENCE AND TECHNOLOGYM ar. 2008分布式供能系统的经济调度丁明, 包 敏, 吴红斌(合肥工业大学教育部光伏系统工程研究中心, 安徽合肥230009)摘 要: 在一个小型分布式发电系统的基础上, 建立分布式供能系统的调度策略和经济调度模型, 通过考虑各种电源的约束条件, 用改进的遗传算法进行求解, 使得分布式微网系统能够实现热电联供, 满足用户的需求. 算例系统验证了模型与算法的可行性.关键词: 分布式发电; 微网; 热电联供; 经
2、济调度; 遗传算法中图分类号: TM 61; TM 72; TM 73文献标识码: A文章编号: 1673 9140( 2008) 01 0013 05Econom ic dispatching on distributed energy supply systemDING M ing, BAO M in,WU H ong b in( Photovoltaic System Research C enter ofM OE H efeiUn iversity ofT echnology, H efei 230009, C h ina)Abstract: On the basis o f a sm
3、 a ll distributed generationsystem, the paper sets the d ispatchstrategy andeconom ic dispatch m odel.Through considering constraints o f all the d istributed generators,the mi provedgenetic algorithm is used.The d istribu ted m icro grid system can satisfy usersboth pow er and heat need.The re leva
4、nt verification system ascerta ins the feasibility of the m ode l and a lgorithm.K ey words: d istributed generation;m icro grid; com bined heat and pow er;econom ic d ispatch; geneticalgorithm随着社会的发展, 人们不但对电能质量本身提出要求, 而且还要考虑到环保问题和能源的可持续发展, 因为人类社会对能源的利用最终要达到可再生能源完全取代常规的化石能源, 而在环保问题日益被关注和高效小容量的发电技术的应
5、用与提高的基础上, 分布式发电得到人们的广泛认可. 分布式发收稿日期: 2008 02 25电 ( DG )是指规模不大 ( 几十 kW 到几十 MW ) 、分布在负荷附近的发电设施, 经济、高效、可靠地发电 1 4 . 目前的分布式发电是将一些可再生的新能源和传统的化石能源结合起来使用. 一方面减少了化石能源的使用; 另一方面, 能够使各种能源得到更合理的配置与利用, 提高能源利用的效率.基金项目: 国家高技术研究发展计划( 863计划 ) ( 2007AA05Z240); 国家自然科学基金 ( 50607002) .作者简介: 丁明 ( 1956- ), 男, 教授, 博士生导师, 主要从
6、事电力系统规划及可靠性、新能源及其利用、柔性输电系统仿真与控制的研究.作者简介: 丁明, 男, 教授, 博士生导师; E m ai:l m ingd ing m ai.l h.f ah. cn14电力科学与技术学报2008 年 3月分布式供能系统是相对于传统的集中式供能系统而言的. 它们之间都可以热电联供, 但是它们之间是有很大区别的, 体现在: ( 1) 分布式供能系统一般配置在负荷区, 便于就地取材, 有多种能量的利用方式 , 并且传输过程短, 损耗小; 而传统集中式供能系统相对集中, 能量的利用方式单一, 能量传输到负荷区的过程中要消耗掉一部分, 造成能量的损失. ( 2) 分布式供能系
7、统可以根据负荷灵活地调节各个发电单元, 使得供需平衡; 而传统的集中式供能方式不能很好地配置能源, 往往造成供大于求, 使得能量被白白浪费掉. ( 3) 分布式供能系统没有地域性, 可以在任何地方安装使用, 而传统的集中式供能系统的地域性很强.本文介绍了一个小型分布式发电的验证系统,建立起分布式微网系统热电联供的经济调度模型,考虑了分布式发电的各种约束条件, 用改进的遗传算法对目标函数进行优化, 力图满足用户热电需求,而又不造成能源的浪费.1 分布式发电验证系统的介绍分布式发电的微网验证系统如图 1所示.图 1 某学校的微网系统Figure 1 M icro grid for a schoo
8、l该系统为一典型的学校微网系统, 建筑设施主要有教学楼、办公楼和学生的宿舍楼等等. 系统中宿舍楼和办公楼要求提供热水, 由燃气轮机来提供,燃气轮机的热电比为 2. 其中实线表示电力供应关系 , 虚线表示热量供应关系. 太阳能、风能、蓄电池、燃料电池等都通过逆变器连接到交流母线上给学校供电. 其中分布式电源有太阳能光伏电池、小型风机、燃气轮机、燃料电池、火电机组和蓄电池, 其参数如表 1所示.表 1系统电源配置Table 1G enera tors distribution of the sy stem电源类型功率电源类型功率光伏阵列5 kW燃料电池8 kW风力机组5kW火电 18kW燃气轮机5
9、kW火电 25kW蓄电池组220 V/300 Ah2 分布式发电系统的经济调度2. 1 调度策略分布式供能系统可以热电联供, 在验证系统中可以看出, 热负荷由燃气轮机提供, 而燃气轮机与传统的供热火电机组不同, 燃气轮机可以不受最小启停时间的约束, 随时可以启停, 所以调度灵活, 有热负荷需求的时候可以启动燃气轮机供热, 没有热负荷的时候可以不用燃气轮机. 为了不造成能量的损失, 燃气轮机宜采用 以热定电 !的运行方式, 优先满足热负荷的要求, 电负荷可以有多少用多少, 优先利用燃气轮机发出的电. 总的调度策略如下: 太阳能和风力机组发出的电是不可控的, 同时又是可再生能源, 所以优先利用;
10、燃气轮机采用 以热定电 !的运行方式来运行; 蓄电池可以有 2种运行方式: 消峰填谷的运行方式和调频的运行方式. 消峰填谷的运行方式下, 蓄电池在负荷高峰的 6 10个时段放电,低谷的 3 5个时段充电. 而工作在调频的方式下,则在负荷低谷的 6 8时段充电, 其余时间出力在中等水平, 便于调频.2. 2 分布式发电系统的目标函数分布式发电系统经济调度的目标函数:Tm inC = (F so lar (P ) + Fw ind (P ) + F gastrub ine (P ) + i= 1F thermal (P ) + F fuel (P ) + F battery ) .( 1)式中F
11、solar 为太阳能光伏电池的运行维护费用;F w ind为风力机组的运行维护费用; F gastu rb ine为燃气轮机的运行费用; F thermal为火电机组的启动与运行费用; F fu el为燃料电池的运行费用; Fb attery为蓄电池的运行费用; T 为调度周期, 一般为 24 h.2. 3 约束条件1) 功率平衡约束.N P therma,l i + P gasturb ni e + P fuel + i= 1第 23卷第 1 期丁 明, 等: 分布式供能系统的经济调度15P battery + P solar + Pw ind = PD .( 2)式中 PD 为系统需求的电
12、负荷; P so lar为太阳能光伏电站的总功率; Pw ind为风力发电机组的总功率.2) 火电机组约束.# 最小启停时间约束:ton tup; toff tdown .( 3)式中 ton, toff分别表示已运行和停机的时间; tup, tdown 分别为最小运行和停机的时间限制.% 发电机功率上下限的限制:P i m in & P i & P i max .( 4) 机组的爬坡率约束:增负荷时 P ,i t- P i, t- 1&Rup, i ;减负荷时 P ,i t- 1- Pi, t&Rdow n, i .( 5)式中R up, R down分别为负荷上升和下降的爬坡率.( 启停次
13、数约束:一般的火电机组在一天内启或停 1次. 3) 旋转备用约束.N P i max + P fuelmax + P gasmax + P batterymax + i= 1P solar + Pw ind PD+ Rt .( 6)式中R t 为系统的备用容量.4) 燃气轮机运行约束.供热量约束:Q Q dem and .( 7)式中Q d em and为热负荷需求.5) 燃料电池发电约束.功率上下限约束:Pm in & P & Pmax .( 8)6) 蓄电池运行约束.Idisch arge & Idsmax, Ich arge& Ic m ax ;Q remain Qm in .( 9)式
14、中 Id ischarge为蓄电池的放电电流; Idsmax为蓄电池允许的最大放电电流; Icharge为蓄电池的充电电流; Ic max为蓄电池允许的最大充电电流; Q rem ain为蓄电池的剩余容量; Q m in为蓄电池允许的最小剩余容量.分布式发电的经济调度就是求满足上述约束条件式 ( 2) ( 9)下目标函数式 ( 1)的最小值.3 模型的求解本文系统是一个小型的微网系统, 不牵涉到多个火电机组启停问题, 故可以有多种方法来求解 5 . 考虑到遗传算法搜索的空间大、效率高、鲁棒性好, 因此本文采用遗传算法. 为了加快算法的收敛速度, 本文对遗传算法作出了一点改进: 让产生的初时种群
15、全部是可行解. 具体的做法如下:1) 产生初时种群: 首先根据时段 T 机组的初始状态, 将火电机组按照最小启停时间分为必开机组、必停机组和自由机组. 太阳能、风能归为必开机组, 燃气轮机根据热负荷, 其他的机组都是自由机组. 先检查必开机组是否满足该时段的负荷、备用要求和其他的约束条件, 若满足则转入下一个时段的计算; 若不满足, 则随机挑选出一台自由机组, 将该机组在该时段设置为开机, 检查是否满足约束条件,满足则转入下一步计算, 不满足则在其他的自由机组中再挑选一台, 直到满足该时段的所有约束条件为止. 这样就完成了 1个小时的组合情况, 走完 1个周期 T 就得到 1条染色体.图 2产
16、生初始种群F igure 2Initial co lon ization procedure2) 约束条件的处理方法: 等式约束可以去掉一个未知数; 不等式约束采用惩罚函数.3) 检查可行性: 由于初始个体都是可行解, 而在进行遗传操作的时候会产生一些不可行解, 可以采用保留操作, 让不可行解直接被上一代的可行解所替换.16电力科学与技术学报2008 年 3月4 算例分析4. 1 系统参数针对图 1所示的微网验证系统, 其负荷需求和能量预测如表 2 5所示, 火电机组的参数见表 6.表 2 负荷需求值Table 2L oad dem andskW时段需求时段需求时段需求时段需求19.7717.
17、21321.31918210.58181419.72021.3312.2919.715182119.7413.81021.31615.52216.3514.71122.21714.72313616.312231816.32411.3表 3 太阳能光伏电池平均功率Table 3T he av erage pow er of so lar ba tterykW时段功率时段功率时段功率1 100141.89181. 35111.73151.7319 240121.85161.89132.78171.43表 4 风力机组平均功率Table 4T he average pow er of w ind p
18、ow er g eneration units kW时段需求时段需求时段需求时段需求12.1971.69131.21191.4522.0181.67141.76201.4531.5391.58151.48211.641.86101.51161.6221.5551.69111.41171.7231.5861.84122.41182.51241.58表 5 热负荷需求Table 5 H eat load dem andskW时段出力时段出力时段出力1 501262086213 1702147 10318422 240114196表 6 火电机组的参数Table 6P aram eters o f
19、therm al generation un its机组P maxabcPm inT onT o ff运行时间号/kW/kW/h/h/h180.020.0040.42222250.030.040.311114. 2算例结果设置种群大小为 100, 交叉概率为 0. 80, 变异概率为 0. 05, 运算代数为 300 代. 蓄电池工作在调频的运行方式下, 初始容量为 80%, 运算结果分别见表 7和表 8.表 7 机组组合Table 7 U n it comm itm ent机组号机组状态 ( 0表示停机, 1表示开机, - 1表示给蓄电池充电 )火电 ( 8 kW )111111111111
20、111111111111火电 ( 5kW )111111111111111111111111蓄电池- 1- 111111111111111111111- 1- 1燃料电池111100001111110000011011表 8 机组出力Table 8 U n it output时段火电 ( 8kW )火电 ( 5kW )蓄电池燃料电池185- 7. 52.01285- 7. 52.99385- 7. 55.17485- 7. 56.4456.6663.8442.5066.9364.0242.5077.2664.2442.5087.7584.5722.509852.51.1210852.52.79
21、11852.51.5612852.50.2413852.51.8114852.50.55157.7344.5562.50166.0663.4442.50175.8023.2682.50185.1242.8162.50196.994.062.5020852.50.3521852.50.6227.714.542.502385- 7. 55.922485- 7. 53.5第 23卷第 1 期丁 明, 等: 分布式供能系统的经济调度17由表中可以看出, 蓄电池的使用成本低, 所以几乎在各个时段都优先出力, 在负荷低谷的 6 个时段给蓄电池充电, 保证蓄电池在其余的 18个时段都能够很好地使用. 燃料电
22、池的使用成本比较高, 所以一般最后才使用.5 结论本文在一个分布式发电的验证系统的基础上,提出了分布式供能系统的调度策略和经济调度的模型 , 并用遗传算法进行了求解, 得出在满足条件下运行成本最经济时的机组组合和各机组的出力分配.目前, 分布式供能系统的调度策略多种多样 6 8 , 其中蓄电池的调度是分布式微网系统总调度的一个重要环节, 本文只利用了其中的一种调度策略. 一般来说, 如果蓄电池的容量在系统中所占比例较小, 可以作消峰填谷使用; 如果蓄电池的容量在系统容量中占有一定的比例, 就可以灵活地安排蓄电池的充放电. 所以储能是分布式发电的一个重要特色, 还要继续研究其运行方式.参考文献:
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