文章針對家庭場景下的風光儲能源微電網(wǎng)，從微電網(wǎng)需求側(cè)管理的角度出發(fā)，提出了一種基于柔性負荷控制和虛擬儲能的能量優(yōu)化管理策略。該優(yōu)化策略能夠有效減少蓄電池的充放電容量，達到利用虛擬儲能改善微電網(wǎng)的經(jīng)濟性的目的。
0引言
風能和太陽能發(fā)電是目前除了水力發(fā)電以外開發(fā)最快、技術最成熟和最具規(guī)模化開發(fā)條件與商業(yè)化前景的新能源開發(fā)技術。應用于微電網(wǎng)中的風能和太陽能具有天然的發(fā)電互補性，兩者結(jié)合再配置儲能設備即可構成眾多微電網(wǎng)類型中的一種——風光儲微電網(wǎng)。風光儲微電網(wǎng)在獨立運行時，可以為偏遠地區(qū)、海島以及部隊邊防站等傳統(tǒng)電網(wǎng)難以覆蓋的地區(qū)解決供電問題，但就其應用面積來講，其并網(wǎng)運行的意義更大。
風能和太陽能雖然具有互補的特性，但因受自然季節(jié)和氣候的影響，使其具有較強的間歇性和隨機性，直接接入電網(wǎng)會引發(fā)電能波動，給微電網(wǎng)系統(tǒng)帶來電能質(zhì)量和穩(wěn)定性的挑戰(zhàn)。解決這一問題的關鍵在于儲能系統(tǒng)，目前普遍使用蓄電池儲能來平衡供電，蓄電池的充放電效率較高，能夠適應負荷動態(tài)變化以及風光出力波動的特性。風能、太陽能等分布式電源和負荷以及儲能系統(tǒng)通過微電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)進行有效整合，微電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)通過協(xié)調(diào)各微電源、負荷和儲能系統(tǒng)的運行能夠提高微電網(wǎng)運行的可靠性和經(jīng)濟性，是系統(tǒng)穩(wěn)定運行的重要保障。
由于蓄電池的使用壽命與充放電次數(shù)相關，頻繁的充放電會大大降低蓄電池的使用壽命，并且蓄電池的成本較高，綜合以上因素，若配置大容量的蓄電池必然會降低系統(tǒng)的經(jīng)濟性。同時，大量使用蓄電池也會對環(huán)境造成污染。因此，在風光儲家庭能源微電網(wǎng)中，如何通過發(fā)電和負荷單元的優(yōu)化配置使得蓄電池的充放電次數(shù)減少、且在滿足負荷需求的情況下降低蓄電池的容量配置是重要的研究內(nèi)容。
目前國內(nèi)外對于家庭能源微電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)的研究已經(jīng)有一定的成果：文獻［5］提出一種包含光伏及儲能設備的家庭能量協(xié)同調(diào)度策略，通過“余電上網(wǎng)”的方式建立最大收益目標函數(shù)，得到每日最優(yōu)用電計劃；文獻［6］以家庭并離網(wǎng)一體光儲系統(tǒng)為研究基礎，針對系統(tǒng)實際應用時的工作模式提出一種針對性的能量管理策略，實現(xiàn)能量最優(yōu)化利用。就家庭能源系統(tǒng)而言，目前的研究成果中，主要利用可控發(fā)電單元如燃氣輪機、柴油發(fā)電機等進行能量平衡管理，缺乏對柔性負荷的控制。
虛擬儲能是一種利用其他裝置或者調(diào)度策略來平衡電力系統(tǒng)能量的思想。通過對各類電源發(fā)出的電能進行轉(zhuǎn)移或者變換能量形式等方法調(diào)節(jié)系統(tǒng)能量，達到提高系統(tǒng)運行可靠性和供電質(zhì)量以及改善經(jīng)濟效益的目的。本文針對風光儲微電網(wǎng)在家庭能源場景下的應用，通過需求側(cè)管理，結(jié)合對可調(diào)負荷的控制以及與電價的實時互動，利用虛擬儲能技術實現(xiàn)對微電網(wǎng)系統(tǒng)不同時段能量平衡的優(yōu)化，使得系統(tǒng)降低對蓄電池容量的要求，在保持穩(wěn)定系統(tǒng)運行的同時，改善微電網(wǎng)系統(tǒng)的經(jīng)濟性和環(huán)保性。
1虛擬儲能的原理及實現(xiàn)
從微電網(wǎng)的需求側(cè)管理的角度出發(fā)，綜合國內(nèi)外的研究成果，可以將虛擬儲能的實現(xiàn)方式做如下概括。
1.1?基于需求側(cè)可控負荷的調(diào)度
需求側(cè)管理是能量管理系統(tǒng)不可或缺的一部分，其中電池的充放電管理和可控負荷的管理是重中之重。由于可控負荷的特殊性，使得對其管理具有很強的靈活性，調(diào)度策略得當會給微電網(wǎng)系統(tǒng)帶來良好的效益，因此可控負荷的管理對于微電網(wǎng)能量管理具有很大意義。
隨著智能家居的發(fā)展，家居型負荷的可控性也越來越強。家居型溫控負荷作為一種常見的能量消耗元件，因其具有蓄冷蓄熱的特性，使得其快速切除后，短時間內(nèi)不會影響正常使用和用戶體驗的舒適度。因此，在DG出力較為充實的時候或者電價較低的時候，將溫控負荷的能耗調(diào)至不影響用戶舒適度的最高程度，多蓄冷或蓄熱以消耗多余或者廉價電能；反之，在DG出力不足或者電價較高的時候，溫控負荷可以適當降低能耗以維持系統(tǒng)穩(wěn)定或提高經(jīng)濟性。文獻［8］在樓宇微電網(wǎng)中，利用溫控負荷的熱存儲特性建立了虛擬儲能系統(tǒng)模型，在室內(nèi)溫度不影響用戶舒適度的前提下，控制虛擬儲能模型的充放電，最終降低了樓宇微電網(wǎng)的耗電費用總額。此外，除了溫控負荷以外的可控負荷也具有類似可以調(diào)度的特性，如類似洗衣機之類的可轉(zhuǎn)移負荷、類似跑步機之類的可中斷負荷等。
1.2?基于電力市場的電價策略的調(diào)度
隨著能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展以及信息技術的進步，智能電表和智能終端的大量應用使得負荷預測和DG的發(fā)電預測變成現(xiàn)實，同時，隨著大數(shù)據(jù)、云計算等技術的發(fā)展，預測技術的結(jié)果也會越來越精確。
在配電網(wǎng)中，每個微電網(wǎng)的終端都有一個智能代理，它的一側(cè)與大電網(wǎng)連接，能夠監(jiān)測電力市場的實時電價，另一側(cè)與智能電表、儲能裝置、DG發(fā)電單元等終端相連接，可以讀取負荷的需求和儲能裝置的狀態(tài)以及DG的出力情況，綜合這些信息最終形成決策，安排每個微電網(wǎng)的電能合理地消費。
目前電力市場主要有3種電價：分時電價、實時電價、尖峰電價。按照能源互聯(lián)網(wǎng)的思路，結(jié)合準確的負荷預測，可以采取實時電價和動態(tài)發(fā)電模式滿足不同時刻的負荷需求，這樣能夠有效提高清潔能源的利用率，減少棄風棄光類似的能源浪費，同時也降低了系統(tǒng)對儲能容量的需求，緩解了儲能裝置的壓力，達到了虛擬儲能的目的。
2?風光儲微電網(wǎng)并網(wǎng)的網(wǎng)絡結(jié)構
本文選取家庭能源微電網(wǎng)的場景，其在并網(wǎng)運行時的系統(tǒng)結(jié)構示意見圖1。由圖1可知，系統(tǒng)配置了小型風力發(fā)電機組以及屋頂光伏電池作為分布式發(fā)電單元，同時配置了蓄電池平衡系統(tǒng)的能量波動。風光儲家庭能源微電網(wǎng)與大電網(wǎng)的交互主要通過智能電表，智能電表可以監(jiān)測大電網(wǎng)中實時更新的電價信息，為能量管理系統(tǒng)的調(diào)度提供實時的數(shù)據(jù)支撐。
圖1并網(wǎng)運行的風光儲家居微電網(wǎng)系統(tǒng)
3?能量調(diào)度策略
3.1?電價策略
目前電力市場存在3種電價策略：分時電價（timeofusepricing，TOU）、尖峰電價（criticalpeakpricing，CPP）、實時電價（realtimepricing，RTP）等。
實時電價（RTP）是由FCSchweppe為首的幾位學者共同提出的，它是一種理想化的模型，對實時性要求極高，其電價幾乎能夠瞬時完成和電網(wǎng)成本的匹配。它的實現(xiàn)對硬件和軟件都有很高的要求，全面實施有較高的難度，故其應用的范圍受到極大限制。
分時電價（TOU）可以被看作是實時電價的一種簡化形式，其實際應用比較廣泛，也是目前我國電力市場采用的主要定價形式。其研究主要分為兩類，一是基于發(fā)電側(cè)的峰谷分時電價，二是基于需求側(cè)的峰谷分時電價。
尖峰電價（CPP）是在實時電價和分時電價的基礎上發(fā)展而來的一種動態(tài)的電價機制，通過在分時電價上疊加尖峰費率形成的。主要有4種模式：固定時段的CPP、變動時段的CPP、變動峰荷定價、尖峰補貼電價。
3.2?調(diào)度策略的基本思想
本文針對風光儲微電網(wǎng)系統(tǒng)在并網(wǎng)運行時，所提出的優(yōu)化策略是基于虛擬儲能的概念下進行優(yōu)化的，旨在達到降低儲能容量配置，提高分布式清潔能源利用率以改善微電網(wǎng)并網(wǎng)運行的經(jīng)濟性。本文基于需求側(cè)管理的理念，將負荷進行分類管理，針對不同類型的負荷采用不同的管理策略，同時由于微電網(wǎng)系統(tǒng)是并網(wǎng)的運行狀態(tài)，因而引入分時電價管理機制可以更加靈活更加準確地對微電網(wǎng)進行調(diào)度。具體策略闡釋如下：
（1）光伏陣列和風機依舊工作在最大功率跟蹤模式；為了最大化利用風光出力，蓄電池按照如下策略進行工作。
1）蓄電池接受來自光伏和風機的出力，并且在分布式發(fā)電單元滿足負荷需求的前提下，如果有剩余電量，則給蓄電池充電，否則發(fā)電單元不給蓄電池充電。
2）在系統(tǒng)運行之前，需要給蓄電池設定放電價格，如果此價格高于在分時電價的實時電價，蓄電池應當工作在充電模式，如果充滿，則停止充電；當此放電價格低于分時電價的實時電價時，應當使蓄電池工作在放電模式。
（2）負荷也是達到虛擬儲能的另一重要調(diào)控對象，需要區(qū)別對待不同類型的負荷。
1）溫控負荷在并網(wǎng)情況下，主要與分時電價進行實時互動；為了保障用戶舒適度，對溫控負荷需要設定一個溫度限值，在此范圍之類，不影響用戶舒適度體驗。有了這個前提，還需要在此基礎上，需要同時考慮分時電價和風光出力大小，這里的原則是：盡量使負荷使用風光發(fā)電單元的電量，這樣可以提高風光利用率，在風光出力不足的情況下，比較蓄電池放電價格與分時電價的實時價格，從而決定蓄電池的充放電情況，是充是放取決于蓄電池的控制策略。
2）對于可轉(zhuǎn)移負荷，雖然可以對其工作的時間段進行平移，但是需要保證其在一段時間內(nèi)連續(xù)運行，不可間斷，另外，從策略上講，需要將其平移到風光出力較為充足或者分時電價中價格較低的時段。
3.3?實現(xiàn)方法
由于微電網(wǎng)處于并網(wǎng)運行狀態(tài)，因此在設計調(diào)度策略時，不需要考慮負荷的電能需求得不到滿足的情況，即不存在切負荷的情況。本文的策略設計旨在達到使風光出力得到最充分的利用，且盡可能以負荷管理的方法來降低微電網(wǎng)系統(tǒng)對儲能容量的需求。調(diào)度流程見圖2。
圖2風光儲微電網(wǎng)并網(wǎng)運行時能量優(yōu)化調(diào)度流程圖
由圖2可知，在微電網(wǎng)系統(tǒng)并網(wǎng)運行的情況下，為了提高風光利用率，需要先判斷風光出力能否滿足所有負荷的需求，如果能夠滿足，再判斷蓄電池的荷電狀態(tài)，假如此時蓄電池高于最小荷電狀態(tài)卻低于最高荷電量，蓄電池則工作在充電狀態(tài)，否則，蓄電池的荷電量處于最高狀態(tài)，無需動作，保持當前狀態(tài)即可；如果風光出力不能滿足當前所有負荷的需求，此時，需要判斷蓄電池的放電價格和當前分時電價孰高孰低，若蓄電池放電價格較高，則風光出力不能滿足負荷所需電量的部分需要電網(wǎng)提供，反之，若當前電價較高，則判斷蓄電池當前的荷電量，如果荷電量大于最小荷電狀態(tài)，則需要蓄電池放電以補充風光出力不足的部分，如果蓄電池的荷電量不足以維持，則采用電網(wǎng)供電。
4經(jīng)濟優(yōu)化模型（略）
4.1?目標函數(shù)
對于風光蓄微電網(wǎng)并網(wǎng)運行的情況，其運行模式可以有多種方案，本文為了便于研究，將優(yōu)化目標定為提高風光利用率，微電網(wǎng)系統(tǒng)從電網(wǎng)吸收的電能盡可能少，風光出力多余的部分用蓄電池存儲，利用可控負荷將其消耗或者轉(zhuǎn)化成熱能“緩存”，達到虛擬儲能的功能。因此，本文采用吸收電網(wǎng)電量的費用作為微電網(wǎng)系統(tǒng)并網(wǎng)條件下的評價依據(jù)。
4.2?約束條件（略）
4.2.1?功率平衡約束
4.2.2?蓄電池約束
5算例仿真
5.1?數(shù)據(jù)資源
算例中，取光伏電池的容量2.3kW，風機容量為2.5kW，蓄電池容量為5kW，蓄電池的放電價格為0.4元/kWh，對于蓄電池的荷電狀態(tài)，參照市面上普遍標準，取SOCmin=20%，SOCmax=90%；分時電價的定義、可控負荷的具體參數(shù)、溫控負荷的溫度限值和風光出力數(shù)據(jù)見表1、表2、表3和圖3。
表1?分時電價定義
圖3某天光伏和風機出力
5.2?算法介紹（略）
5.3?模型求解
由以上目標條件以及約束條件，可知其核心問題是求解負荷的開關狀態(tài)問題，基于BDE算法的優(yōu)化求解過程如下：
（1）設置微電網(wǎng)系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)，包括負荷參數(shù)，初始化DG并讀取其出力數(shù)據(jù)。
（2）初始化BDE算法的參數(shù)：種群規(guī)模設為N=50，最大迭代次數(shù)設為100，變異因子為0.3，交叉因子為0.3；計算種群中最優(yōu)個體。
（3）變異，在初始化種群中隨機選取2個不同于最優(yōu)個體的個體執(zhí)行變異操作。
（4）交叉，對于變異產(chǎn)生的中間個體與原個體進行交叉處理，得到一個實驗個體。
（5）計算實驗個體和當前個體的目標函數(shù)值。
（6）選擇，對比當前個體與新生成的實驗個體的目標函數(shù)值，保留最優(yōu)個體進入下一代種群，防止在進化過程中得到的最優(yōu)個體在以后的進化中丟失。
（7）種群評價。
（8）判斷是否滿足結(jié)束條件。若達到最大遺傳迭代次數(shù)，停止迭代。否則，轉(zhuǎn)至步驟（3）繼續(xù)迭代。
微電網(wǎng)系統(tǒng)采用以上策略后，具體計算流程見圖4。
圖4BDE流程圖
經(jīng)計算，得出負荷數(shù)據(jù)和蓄電池充放電數(shù)據(jù)見圖5至圖7。
圖5溫控負荷的運行狀態(tài)
利用二進制微分進化算法，計算得出的目標函數(shù)值在系統(tǒng)普通正常運行時，其目標函數(shù)值為118.48。在利用系統(tǒng)采取本文提出的優(yōu)化策略進行計算時，得出的目標函數(shù)為90.23，費用降低23.84%，由此可見該能量管理策略能夠提高一定的經(jīng)濟性。
對比風光出力以及核心負荷運行的時間段，從計算結(jié)果可以看出：溫控負荷的運行集中在風光出力較為充足的時段或者電價處于谷時段和平時段，但是由于用戶對負荷有舒適度的要求，如熱水器和空調(diào)，在晚上18:00至22:00之間用電高峰時段也需要有適當集中的運行時間?？赊D(zhuǎn)移負荷中的洗衣機設備在優(yōu)化后，運行時間被轉(zhuǎn)移到電價最為低廉的清晨，且這時候風力發(fā)電相對充足，符合能量管理策略最初的設計期望，對于電飯鍋的運行時段，也是符合日常生活規(guī)律的，且在一定程度上提前或延遲其運行時段，達到了優(yōu)化的要求。由圖6可以看出，在負荷需求量較大的時段18:00至22:00、14:00至16:00處于負荷用電高峰時段，且此時的電價也處于峰值階段，蓄電池放電較多，而在負荷需求量較小的上午且電價處于谷值時，蓄電池得以充電。并且可以看出優(yōu)化后的蓄電池充放電深度明顯小于優(yōu)化前的充放電深度，因此可以適當降低蓄電池的配置容量，從而符合虛擬儲能的優(yōu)化目標。
圖6可轉(zhuǎn)移負荷的運行狀態(tài)
圖7蓄電池充放電狀態(tài)
6結(jié)語
本文就風光儲微電網(wǎng)在并網(wǎng)運行的狀態(tài)下，設計了微電網(wǎng)系統(tǒng)能量管理策略并應用在家庭能源微電網(wǎng)，由于微電網(wǎng)處于并網(wǎng)狀態(tài)，因此在前述3的基礎上，該能量管理策略建立了與電網(wǎng)電價策略的聯(lián)動，不僅規(guī)劃了可控負荷的用電時段，使之更加匹配DG的供電狀況，而且通過分時電價輔助從大電網(wǎng)在DG出力不足的情況或者蓄電池放電成本較高時，可以從大電網(wǎng)購電，以此進行調(diào)控可以在彌補供需差異的同時，達到最大程度地降低從電網(wǎng)購電的費用。
作者：
麥卡，男，碩士研究生，主要研究方向為微電網(wǎng)的優(yōu)化控制與能量管理。
殷亮亮，男，碩士研究生，主要研究方向為微電網(wǎng)的能量優(yōu)化管理與控制研究。
李征，女，教授，主要研究方向為智能控制、復雜大系統(tǒng)、分布式電能系統(tǒng)控制及接入、儲能系統(tǒng)應用。
