文章針對家庭場景下的風(fēng)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(fù)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(fēng)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(shù)最成熟和最具規(guī)?；_發(fā)條件與商業(yè)化前景的新能源開發(fā)技術(shù)。應(yīng)用于微電網(wǎng)中的風(fēng)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(shè)備即可構(gòu)成眾多微電網(wǎng)類型中的一種——風(fēng)光儲微電網(wǎng)。風(fēng)光儲微電網(wǎng)在獨立運行時，可以為偏遠(yuǎn)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(yīng)用面積來講，其并網(wǎng)運行的意義更大。
風(fēng)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(guān)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(yīng)負(fù)荷動態(tài)變化以及風(fēng)光出力波動的特性。風(fēng)能、太陽能等分布式電源和負(fù)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(fù)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(guān)，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(fēng)光儲家庭能源微電網(wǎng)中，如何通過發(fā)電和負(fù)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(fù)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(shè)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(biāo)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(chǔ)，針對系統(tǒng)實際應(yīng)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?xì)廨啓C、柴油發(fā)電機等進行能量平衡管理，缺乏對柔性負(fù)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(fēng)光儲微電網(wǎng)在家庭能源場景下的應(yīng)用，通過需求側(cè)管理，結(jié)合對可調(diào)負(fù)荷的控制以及與電價的實時互動，利用虛擬儲能技術(shù)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(fù)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(fù)荷的管理是重中之重。由于可控負(fù)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(dāng)會給微電網(wǎng)系統(tǒng)帶來良好的效益，因此可控負(fù)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(fù)荷的可控性也越來越強。家居型溫控負(fù)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(fù)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(fù)荷可以適當(dāng)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(fù)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(fù)荷以外的可控負(fù)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(fù)荷、類似跑步機之類的可中斷負(fù)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(shù)的進步，智能電表和智能終端的大量應(yīng)用使得負(fù)荷預(yù)測和DG的發(fā)電預(yù)測變成現(xiàn)實，同時，隨著大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的發(fā)展，預(yù)測技術(shù)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(fù)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(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)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(fù)荷需求，這樣能夠有效提高清潔能源的利用率，減少棄風(fēng)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(fēng)光儲微電網(wǎng)并網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
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(gòu)示意見圖1。由圖1可知，系統(tǒng)配置了小型風(fēng)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(fēng)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(fēng)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(xué)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(yīng)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(yīng)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(chǔ)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(fēng)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(fù)荷進行分類管理，針對不同類型的負(fù)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(zhǔn)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(fēng)機依舊工作在最大功率跟蹤模式；為了最大化利用風(fēng)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(fēng)機的出力，并且在分布式發(fā)電單元滿足負(fù)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(shè)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(yīng)當(dāng)工作在充電模式，如果充滿，則停止充電；當(dāng)此放電價格低于分時電價的實時電價時，應(yīng)當(dāng)使蓄電池工作在放電模式。
（2）負(fù)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(fù)荷。
1）溫控負(fù)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(fù)荷需要設(shè)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(chǔ)上，需要同時考慮分時電價和風(fēng)光出力大小，這里的原則是：盡量使負(fù)荷使用風(fēng)光發(fā)電單元的電量，這樣可以提高風(fēng)光利用率，在風(fēng)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(fù)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(fēng)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(shè)計調(diào)度策略時，不需要考慮負(fù)荷的電能需求得不到滿足的情況，即不存在切負(fù)荷的情況。本文的策略設(shè)計旨在達到使風(fēng)光出力得到最充分的利用，且盡可能以負(fù)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(fēng)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(fēng)光利用率，需要先判斷風(fēng)光出力能否滿足所有負(fù)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(dāng)前狀態(tài)即可；如果風(fēng)光出力不能滿足當(dāng)前所有負(fù)荷的需求，此時，需要判斷蓄電池的放電價格和當(dāng)前分時電價孰高孰低，若蓄電池放電價格較高，則風(fēng)光出力不能滿足負(fù)荷所需電量的部分需要電網(wǎng)提供，反之，若當(dāng)前電價較高，則判斷蓄電池當(dāng)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(fēng)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(biāo)函數(shù)
對于風(fēng)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(biāo)定為提高風(fēng)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(fēng)光出力多余的部分用蓄電池存儲，利用可控負(fù)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(fēng)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(biāo)準(zhǔn)，取SOCmin=20%，SOCmax=90%；分時電價的定義、可控負(fù)荷的具體參數(shù)、溫控負(fù)荷的溫度限值和風(fēng)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(fēng)機出力
5.2?算法介紹（略）
5.3?模型求解
由以上目標(biāo)條件以及約束條件，可知其核心問題是求解負(fù)荷的開關(guān)狀態(tài)問題，基于BDE算法的優(yōu)化求解過程如下：
（1）設(shè)置微電網(wǎng)系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)，包括負(fù)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(shè)為N=50，最大迭代次數(shù)設(shè)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(dāng)前個體的目標(biāo)函數(shù)值。
（6）選擇，對比當(dāng)前個體與新生成的實驗個體的目標(biāo)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(fù)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(fù)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(biāo)函數(shù)值在系統(tǒng)普通正常運行時，其目標(biāo)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(biāo)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(fēng)光出力以及核心負(fù)荷運行的時間段，從計算結(jié)果可以看出：溫控負(fù)荷的運行集中在風(fēng)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(fù)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(dāng)集中的運行時間?？赊D(zhuǎn)移負(fù)荷中的洗衣機設(shè)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(fēng)力發(fā)電相對充足，符合能量管理策略最初的設(shè)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(fù)荷需求量較大的時段18:00至22:00、14:00至16:00處于負(fù)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(fù)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(dāng)降低蓄電池的配置容量，從而符合虛擬儲能的優(yōu)化目標(biāo)。
圖6可轉(zhuǎn)移負(fù)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(fēng)光儲微電網(wǎng)在并網(wǎng)運行的狀態(tài)下，設(shè)計了微電網(wǎng)系統(tǒng)能量管理策略并應(yīng)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(chǔ)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(fù)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(fù)雜大系統(tǒng)、分布式電能系統(tǒng)控制及接入、儲能系統(tǒng)應(yīng)用。
