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1、含储能单元的微网能量管理模型与优化运行方法 陈昌松 段善旭 蔡 涛 刘邦银 胡国珍 代 倩 华中科技大学电气与电子工程学院, 武汉 430074 Email： 摘 要 本文建立了含储能单元的微网能量管理模型， 提出一种经济性优化方法管理储能单元、 分布式电源和电网之间的能量流动。该模型对储能单元与分布式电源统一建模，将储能智能管理、经济负荷分配、运行效益优化等多目标优化问题转化成为单目标优化问题进行求解； 采用发电预测模型的输出作为光伏电池功率限制条件， 有效地解决了光伏电池输出电能的随机性对电网稳定性的影响； 设计了两种运行策略实现了微网在孤立和并网两种模式下的经济运行。 通过一个小型直流微
2、网算例验证了所提模型和算法的有效性， 分析数据表明该模型实现了微网的最优运行， 相关结果可用于微网的经济效益评估。 关键词 微网，储能电池，能量管理，分布式电源，优化算法，能量平衡，发电预测 1引言 微网对分布式电源的有效利用及灵活、智能的控制特点，使其在解决能源枯竭、环保问题和电能质量方面表现出极大潜能，已经受到世界各国的普遍关注1-4。然而，微网中的分布式电源，如光伏发电系统和风力发电系统等，输出的电能随着气候条件和环境因素的变化而变化5-7，具有较强的随机性，不能保证供电连续性。为此，微网中必须配置相应的分布式储能单元，如超级电容、蓄电池等，它们可以实现快速启停且启动费用可以忽略不计，但
3、考虑到其充放电寿命因素，微网系统运行时还必须兼顾储能单元的充放电管理。微网既可以与大电网并网运行，也可以孤立运行。当微网并网运行时，分布式电源发出的电能可以直接供给负荷或者并网，也可存储到储能单元，再由储能单元供给负荷或者并网，电网也可以直接给负荷供电。由于电网的容量远远大于微网容量，其可以看作一个无穷大的电压源，能够吸收或者供给微网系统发出或需要的所有电能，因此系统能量总能处于自然平衡状态，可稳定可靠运行。但是，如何协调分布式电源、储能单元、负荷和电网之间的能量流，实现系统运行的经济效益最大化，就需要考虑合理可行的能量管理策略。当微网独立运行时，系统脱离电网，系统中只存在分布式电源、储能单元
4、和负荷，分布式电源发出的电能可直接供给负荷，或者存储到储能单元，再由储能单元供给负荷。由于部分分布式电源具有较强的随机性，同时负荷也随着时间处于变化之中，从而在独立运行时，也需要考虑合理可行的能量管理策略，保持系统内部能量的供需平衡以及运行效益优化。 国家自然科学基金项目（50907027） 国家重点基础研究发展计划资助项目（2010CB227206） 目前国外已有相关文献报导微网能量管理的研究8-11本文在分析现有微网能量管理策略的基础上，设计了一种能量平衡算法优化蓄电池的充放电管理，将蓄电池储能单元与发电单元统一建模，建立了微网能量管理模型以实现微网的最优运行。采用神经网络算法预测光伏电池
5、的发电时间序列，解决了光伏电池的发电随机性对模型规划的影响；根据微网独立运行和并网运行的不同特征提出了不同能量管理策略，设计了两种不同的运行模式（独立模式和并网模式）；电量计算成本中考虑了分布式电源的环境效益，突出了分布式电源的优势。 针对所建立的微网能量管理模型，采用改进的遗传算法进行求解，算例结果说明该模型能够优化分布式电源、储能单元、负荷和电网之间的能量流，实现微网对用户和电力部门经济效益的定量分析，可以为微网系统分布式电源的技术组合及其运行效益的经济评估提供参考。 。 文献8提出了一种基于中央控制器分层控制的微网能量管理策略， 分析了微网运行的两种市场政策。文献9提出了一种基于光伏电池
6、、风力发电机和蓄电池的单相交流微网的能量管理策略，优化了系统运行成本和蓄电池寿命。文献10提出了一种分布式电源用户侧模型。该模型将分布式发电的安装和运行成本等与电力部门的供电费用结构进行比较，讨论了微网的最优投资问题。随着微网研究的深入与成熟，微网的能量管理问题已成为国内外微网领域的一个研究热点。 2 2 光伏发电预测 在本文所要研究的微网能量管理模型中，发电单元中包含光伏电池，为了降低光伏电池的输出随机性对微网能量管理的影响，需要建立发电预测12模型对其发电量时间序列进行预测，得到发电时间序列作为能量管理模型的参考输入。 在光伏阵列发电时间序列预测中，需要考虑的环境因素很多，如太阳辐射强度、
7、阵列的转换效率、安装角度、大气压、温度以及其他一些随机因素都会对光伏阵列的输出特性产生影响，因此在选择预测模型的输入变量时考虑的是一些与光伏发电关联性较强的确定性因素。对于既定的光伏阵列来说，一个明显的特征就是光伏阵列发电量时间序列的本身高度自相关性。因为在阵列的历史发电量时间序列中，所有的发电量时间序列来自于同一套发电系统，数据自身就包含了光伏阵列的系统信息，解决了光伏阵列的安装位置随机性和光伏阵列的使用时间等对转换效率的影响。除了历史发电量，日类型和大气气温对光伏阵列发电量的也有较大影响。因此，预测模型以光伏阵列自身的历史发电量数据、日类型和大气气温为参考量预测光伏阵列的发电量。设计的模型
8、结构如图 1，预测模型的输入向量为X=（x1，x2， x28），其中x1，x2， x24分别为预测日前一天的 24 个时间点的发电量，x25，x26为前一天的最高气温、日类型指数，x27，x28为预测日的最高气温、日类型指数。输出变量y1， y2， y24X1X2X3X26X27X28输入层输出层隐层前 一 天预 测 日Y1Y2Y3Y24对应预测日的 24 个时间点的发电量。 图1 预测模型拓扑结构 利用神经网络建立发电时间序列预测模型，预测模型的训练数据和测试数据采用监控系统数据库中的历史发电数据和气象数据。图 2 为两天皆为晴天时预测模型的预测结果。从图中可以看出，神经网络模型能够比较准确
9、的预测光伏阵列的发电量。 图2 预测模型的预测结果 3 3 储能单元的优化管理模型 除了需要考虑发电单元的发电预测，微网能量管理模型还需要考虑储能单元的剩余容量及其每小时的充放电管理。蓄电池的剩余容量是指在当前工作状态下，蓄电池还能输出的电量，蓄电池的剩余容量也常用其荷电状态来表示。蓄电池能够输出的容量受到许多因素的影响，对于这个问题，本文采用安时法进行剩余容量预测。铅酸蓄电池的具体参数见表 1。 表1 储能单元的参数 Tab.1 Energy storage parameters 参数 描述 数值 BD 每小时的衰减比较 0.001 C 充电效率 0.9 D 放电效率 1.0 CK 每小时的
10、最大充电比例 0.10 DK 每小时的最大放电比例 0.10 min BK 最小的剩余容量比例 0.30 设储能单元的总容量为S BQ，充放电功率为BP，从储能单元流向电网的方向为正。当0BP 时，储能单元放电，放出功率为 /DS BBDDBPPK Q= （1） 当0BP ，应充分使用储能单元的调节空间以获得经济效益。 4 4 微网能量管理模型与经济性优化 能量管理模型对分布式电源、储能单元、负荷、电网的当前数据和历史数据进行分析，继而对它们的运行状态进行科学的预测，以当前数据和预测数据作为能量管理模型的参考输入，根据微网的不同运行模式选择不同的能量管理策略，综合考虑分布式电源预测发电量、储能
11、单元预测剩余容量、电网电价信息和预测本地负荷需求，采用遗传算法求解未来一段时间内微网的最优运行计划，并评估其运行经济性。具体功能框图可见图 4。 分布式电源本地负荷微网能量管理模型微网能量管理模型电网储能单元预测输出电价输入/输出功率控制启停及其功率控制报价预测需求需求控制输入/输出功率控制（包含能量平衡算法）剩余容量预测 报价图4 微网能量管理模型 当微网脱离电网处于独立模式时，系统的功率平衡表达式为 111LMNGiSjLk ijkPPP=+=（16） 式中GiP为系统中第i个发电单元发出的功率，L为系统中发电单元的个数，SjP为第j个储能单元吸收或发出的功率，M为系统中储能单元的个数，L
12、kP为第k个负荷需求的功率，N为系统中负荷的个数。 独立模式的能量管理策略为： （1）当系统中发电单元发出的电能大于负荷需求，若储能单元的调节空间不够时，根据各个发电单元的报价选择性的停止部分发电单元，维持系统供需能量平衡； （2）当系统中发电单元发出的电能小于负荷需求，储能单元放电，保证负荷的可靠供电； （3）当系统中发电单元发出的电能与负荷需求相近，而储能单元能量充满，没有可调空间时，关闭报价较高的发电单元，让储能单元适当放电至有足够的调节空间；若储能单元的调节空间足够时，通过能量平衡控制策略调节各储能单元的能量控制系数，保证系统供需能量平衡。其目标函数为 111 ( )( )( )( )
13、(1)( )( )( )( )( )(1)TLDiGiGiGiii tiMjS jSjSjjj jTu t Pt BtSu tu tu t Pt BtSt u tu t=+ （17） 式中( )GiSt为系统中第i个发电单元的启停成本，( )SjSt为第j个储能单元的启停成本，( )GiBt为第i个发电单元在时段t的报价，( )SjBt为第j个储能单元在时段t的报价，( )iu t为发电单元的开关机变量， ( )iu t=1 表示发电单元开机，( )iu t=0 表示发电单元关闭，( )ju t=1 表示储能单元开机，( )ju t=0 表示储能单元关闭。 当微网处于并网模式即电网存在时 11
14、1LMNGiSjGRIDLk ijkPPPP=+=（18） 式中GRIDP为电网吸收或发出的功率， 当微网向电网输出功率时，0GRIDP， 当微网从电网吸收功率时， 0GRIDP。 并网模式的能量管理策略为：将分布式电源报价与电网电价进行比较，若报价高于电网电价时，则分布式电源进入关闭状态； 若运行成本低于电网电价时，开始正常启动。对于储能单元，当电网电价最低时，以最大额定功率给储能单元充电，并可结合电网电价调整充电功率的大小，即电网电价低时，充电功率大，电网电价高时，充电功率小；当电网电价较高时，在满足负荷需求的条件下，储能单元根据能量管理模型的调度指令释放足够的电能给电网，当储能单元存储的
15、电能释放到只够维持本地关键负荷不间断供电的要求时停止释放电能，进入待机状态。其目标函数为 111 ( )( )( )( )(1)( )( )( )( )( )(1)( )( )TLCiGiGiGiii tiMjS jSjSjjj jGRIDGRIDTu t Pt BtSu tu tu t Pt BtSt u tu tPt Bt=+ （19） 式中( )GRIDBt为电网实时电价。 式（14）和（16）中，分布式电源报价函数的表达式为 ( )( )GhrBtCC t=+ （20） 式中，hC为单位电量成本；( )rC t为电量需求指数，随着时间变化。 常规发电公司的发电成本中一般只包括建设、安装
16、成本、运行成本，而不包括环境成本，使得分布式发电所带来的环境效益没有得到价值体现。因此，本文提出的能量管理模型中发电成本考虑了环保效益的电量成本计算。 (1)()()(1)1*n in hofen aCrrCCCCrk T+=+（21） 式中，k为平均容量系数，n为投资偿还期，一般等于设备的使用年限；aT为年平均使用时间比例，一般取 0.9；r为固定年利率；inC为安装/投资成本；oC为运行和维护成本；fC为单位电量的燃料成本，当使用的燃料(一次能源)不需要购买时， 此项为零；eC中为发电单元的环境成本131(*)Neejjj jCVQV=+。 （22） 式中，ejV为第j项污染物的环境价值；n为污染物种类；jQ表示第j项污染物的排放量；jV为排放第j项污染物所受的罚款。 5 算例分析 以一个主要由分布式电源构成的直流微网系统为例，
