中國儲能網(wǎng)訊：
01 研究內(nèi)容
區(qū)別于傳統(tǒng)仿射優(yōu)化方法中各不確定因素相互獨立的思想，本文構建計及新能源出力相關性的多能源微網(wǎng)仿射優(yōu)化模型，該模型在利用仿射算法描述源荷不確定性的基礎上，進一步采用平行四邊形模型(Parallelogram Model, PM)刻畫風光出力的相關性，從建模層面降低仿射優(yōu)化方案的保守性。所提仿射實時優(yōu)化調(diào)度方法包含仿射優(yōu)化和實時調(diào)度兩個階段，在獲得多能源微網(wǎng)的仿射優(yōu)化方案區(qū)間后，根據(jù)計算得到的各噪聲元實時取值，從仿射優(yōu)化方案區(qū)間中抽離出實時調(diào)度軌跡，實現(xiàn)仿射優(yōu)化方法在實時調(diào)度場景中的應用。仿真結果驗證了所提方法能夠充分計及不確定性和相關性的雙重影響，并有效應對源荷實時變化。具體內(nèi)容如下：
（1）計及新能源出力相關性的仿射建模。
仿射算法通過中心值和噪聲元的線性組合，表征多能源微網(wǎng)中的各不確定變量。對于表征風光出力不確定性的仿射模型而言，其中心值可表示風光出力的預測值，而噪聲元的系數(shù)可表示風光出力的最大預測誤差。
受地理位置相近、氣象條件相似等條件影響，風機和光伏出力存在一定的相關性。為此，本文采用二維平面的PM模型描述風光出力的相關性，并將PM模型描述為不等式形式的數(shù)學表達式。進一步地，對該數(shù)學表達式進行推導和轉化，探究其與仿射模型之間的契合之處，進而對表征風光出力不確定性的原仿射模型進行重構，獲得計及相關性的風光出力仿射模型。
（2）多能源微網(wǎng)仿射實時調(diào)度方法。
仿射優(yōu)化方案在本質上為一變化調(diào)整的區(qū)間，難以直接應用于實時調(diào)度階段。為提高仿射優(yōu)化方案對源荷實時變化的應對能力，本文進一步提出多能源微網(wǎng)的仿射實時調(diào)度方法。仿射優(yōu)化方法能夠通過求解仿射優(yōu)化模型，獲得決策變量的中心值與各噪聲元系數(shù)，若能再知曉決策變量中各噪聲元的具體取值，即可從仿射優(yōu)化方案區(qū)間中抽離出實時調(diào)度軌跡，從而獲得實時調(diào)度方案。
根據(jù)上述思想，將仿射實時調(diào)度方法分為兩個階段。在第一階段，基于不確定變量的預測區(qū)間進行仿射優(yōu)化，獲得仿射優(yōu)化方案區(qū)間；在第二階段，首先縮小調(diào)度時間間隔，進而根據(jù)不確定變量的實時值，計算各不確定因素所對應噪聲元的實時取值，并將該值代入各仿射形式的決策變量中，最終獲得仿射實時調(diào)度軌跡。本文所提方法的流程圖如圖1所示。
圖1 所提方法的流程圖
（3）算例分析與結論。
1）為驗證PM模型的準確性，以風機與光伏在12:00的出力情況為例，分別繪制未計及相關性和相關性為-0.5時的風光出力范圍，并以蒙特卡洛采樣結果近似表征風光的真實出力范圍，結果如圖2所示。
圖2 風機與光伏在12:00的出力范圍
由圖2可見，風光出力的真實范圍為平行四邊形域，在未計及風光相關性時，風光出力的仿射值域為橙色虛線所圍成的矩形域，其較大程度地超出了真實范圍，難以準確描述風光出力的不確定性。而PM模型能夠計及風光出力間的相關性，使得風光出力的仿射值域表現(xiàn)為紫色直線所圍成的平行四邊形域，與真實范圍更為貼合。
2）為體現(xiàn)仿射優(yōu)化方法以及考慮風光相關性的優(yōu)勢，將所提方法與區(qū)間優(yōu)化方法、未考慮風光相關性的仿射優(yōu)化方法進行對比，3種方法的運行費用區(qū)間如表1所示。
表1 不同方法的運行費用區(qū)間
如表1所示，區(qū)間優(yōu)化方法的運行費用區(qū)間完全覆蓋了其他2種方法，具有最大的保守性。而仿射優(yōu)化方法通過關聯(lián)各決策變量，能夠獲得比區(qū)間優(yōu)化方法更窄的運行費用區(qū)間。在此基礎上，本文所提方法計及風光相關性，在不確定性建模層面剔除多余的取值區(qū)域，從而再次縮小運行費用的區(qū)間寬度。
3）為體現(xiàn)所提方法在實時調(diào)度階段中的優(yōu)勢，將所提方法與完美調(diào)度、MPC和魯棒MPC這3種方法進行對比，不同方法的運行費用和缺額能量如表2所示。
表2 不同方法的運行費用和缺額能量
由表2可知，完美調(diào)度方法具有最低的運行費用，且不存在能量缺額問題，但其為實際不存在的理想情況。MPC方法具有較低的運行費用，但不可避免地存在預測偏差，調(diào)度方案在實際實施后存在能量缺額，還需要額外支付較為高昂的補償費用。魯棒MPC方法雖然能夠避免源荷實時變化帶來的能量缺額問題，但也大幅提高了運行費用。而本文所提方法在避免發(fā)生能量缺額的同時，運行費用僅略高于方法2。
綜上所述，所提方法能夠計及風光出力的相關性，在不確定性建模層面剔除不可能的取值區(qū)域，使得風光出力的仿射值域與真實范圍更為貼合，有助于獲得保守性更低的仿射優(yōu)化結果。此外，通過計算噪聲元的實時取值，從仿射優(yōu)化方案區(qū)間中獲取實時調(diào)度軌跡，在保證多能源微網(wǎng)運行經(jīng)濟性的同時，能夠較好地響應源荷實時變化，并滿足能量實時供需平衡的要求。
02 后續(xù)研究方向或討論話題
本文尚未考慮各能源子系統(tǒng)之間傳輸特性的差異，如何在多能源微網(wǎng)的不確定性優(yōu)化調(diào)度中，考慮異質能量的傳輸特性差異，將是后續(xù)的重點研究方向。
