考虑随机性的微网能量优化调度模型
第42卷第11期电力系统保护与控制Vol.42 No.11 2014年6月1日Power System Protection and Control Jun. 1, 2014
考虑随机性的微网能量优化调度模型
柳 丹，李 强，袁晓冬
（江苏省电力公司电力科学研究院，江苏 南京211103）
摘要：针对微网中风能和太阳能等可再生能源具有随机性和波动性的特点，提出了一种考虑随机性的微网能量优化调度模型，用以降低可再生能源发电预测不确定性带来的微电网和主网连接点（Point of common coupling，PCC）处的功率波动，使得微网对于主网成为一个可调度的单元，同时实现微网的经济调度。首先，采用拉丁超立方采样法（Latin hypercube sampling，LHS）和同步回带削减（Simultaneous backward reduction，SBR）技术生成可能的出力场景来描述风电和太阳能光伏发电出力的随机性。然后将PCC处能量波动引入目标函数，使得在系统期望成本最小的同时减小风电和光伏出力波动性对电网的影响，采用遗传算法求解该问题。仿真结果表明，该模型对含风电和太阳能光伏发电的微网优化调度的合理性和有效性。
关键词：微电网；经济调度；随机优化；分布式电源；PCC
Economic and optimal dispatching of power microgrid with renweable energy resources
based on stochastic optimization
LIU Dan, LI Qiang, YUAN Xiao-dong
(Jiangsu Electric Power Research Institute, Nanjing 211103, China)
Abstract: This paper proposes a stochastic optimization model considering the volatility of wind power and photovoltaic power in microgrid. The model optimizes the economic operation of a microgrid as well as minimizes the flow deviation at the point of common coupling (PCC) from scheduled values. First, the Latin hypercube sampling (LHS) and simultaneous backward reduction (SBR) technique are introduced to describe the stochastic nature of wind power and photovoltaic power. Then the random characteristic is introduced into the objective function of the stochastic model which is solved based on the genetic algorithm (GA). Simulation results demonstrate its rationality and effectiveness for day-ahead scheduling of a microgrid.
Key words: microgrid; economic dispatch; stochastic optimization; renewable energy; PCC
中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1674-3415(2014)11-0112-06
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微网将分布式电源（Distributed Generation，DG）、储能装置和负荷整合在一起接入大电网，与大电网高效、安全、可靠地互补运行，可以提高供电可靠性和能源利用率，降低环境污染[1]。然而以太阳能、风能为代表的可再生能源大多具有间歇性和随机性，使得包含可再生能源的微网系统波动明显和频繁，通过PCC接入主网，会对主网的潮流控制[2]、电压稳定性[3]、电力市场运行[4]、系统运行规划[5]等方面带来负面影响，甚至危及公共电网安全。因此需对分布式能源进行经济优化调度以消除可再生能源发电出力波动对主网的影响，同时使其整体运行在经济高效的范围，使微网相对主网成为一个模块化的可控单元，对内提供满足负荷用户需求的电能。
在微网经济运行方面，国内外已有大量的研究成果，文献[6]提出了含多种微源的微网经济调度模型，考虑分时计价，给出典型的微网日前调度计划。文献[7-8]对智能电网环保及经济性进行量化评估，提出了智能电网多目标优化运行的调度策略。但是上述能量调度研究主要基于确定性的系统模型，假定可再生能源预测出力为实际出力进行经济调度，而实际由于分布式电源出力的随机性，微网并未按日前调度计划曲线与主网进行能量交换，可能影响公网的安全稳定运行。文献[9]提出了包含风能和太阳能发电系统的模糊决策调度，将预测值表示成模糊数，利用隶属度函数研究调度方案，但没有对含