微电网经济低碳调度模型与方法初探.pdf

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1、第33卷第8期电工电能新技术Vo1．33，No．82014年8月AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergyAug．2014微电网经济低碳调度模型与方法初探毛晓明，刘文胜，陈深，吴杰康，郭壮志(1．广东工业大学自动化学院，广东广州510006；2．内蒙古东部电力有限公司，内蒙古呼和浩特010000)摘要：建立微电网经济低碳调度数学模型，综合考虑运行成本和碳排放量，采用理想点法处理多目标优化问题，利用搜索能力强、寻优速度快的粒子群算法对模型进行求解。以一个30节点

2、的微电网系统为算例，给出日负荷曲线及风、光发电预测结果，比较采取单目标调度策略和经济低碳综合调度策略时微电网的运行特性。研究表明经济低碳调度在经济性和环保性两方面实现了平衡，综合运行效益较优。关键词：微电网；经济运行；低碳调度中图分类号：TM7文献标识码：A文章编号：1003—3076(2014)08—0055—07力方案。文献[10]在预测微网中光伏发电系统发1引言电量的前提下，采用矩阵实数编码遗传算法，分析比基于化石能源日益枯竭和环境保护的考虑，加较了不同优化策略下系统的最优成本。对各种人工上单纯依赖大电网供电存

3、在的安全缺陷，利用清洁智能方法来说，确定正确的搜索方向、提高搜索效能源的分布式发电技术受到日益广泛的关注与重率、获得全局最优解是算法设计中有待进一步研究视¨。。微电网是一种将各种小型分布式电源、储完善的关键问题。能装置组合起来为当地负荷提供电能的低压电网，在全球气候变暖的大环境下，降低CO，等温室是未来分布式电源的主要运行模式。它有联网气体的排放受到国际社会的重视¨。碳成本的引和孤岛两种运行状态，能减轻环境污染、降低线路损入，赋予碳排放额外的经济价值，使碳排放成为一种耗、改善电能质量、显著提高负荷侧的供电可靠性。新的

4、可调度资源。在低碳调度中，应同时兼顾电能微电网的优化调度，是微电网研究的重要问题之一，生产与CO：排放，实现“电平衡”与“碳平衡”的协调合理的调度方案可以降低运行成本、减少环境污染，与衔接。为此，本文构建了微网系统的多目标低碳充分发挥微电网的效益。目前，微电网优化运行研调度模型。该模型综合考虑运行成本和碳排放，汁究在国际上受到较为广泛的关注，相关文献也较多，及电源最大出力、节点电压和线路传输功率等约束但国内相关研究开展得还比较少。条件，采用理想点法处理多目标优化问题，基于粒子文献[8]在一个实验室单相高频交流微网中，

5、群算法得到微网经济低碳优化调度策略。最后，对采用线性规划与启发式算法相结合的方法，实现了算例系统单目标和多目标调度策略运行效果进行对以运行成本最优为目标的微网实时优化调度管理。比和分析，验证了多目标低碳调度模型和算法的合该算法要求网络相对简单，当网络中需要收集的节理性。点数据及状态量增加时，容易造成“维数障碍”。基2微网的经济低碳调度模型于人工智能技术的新型优化算法已成为微网优化调度的主流寻优算法。文献[9]以成本最小为优化目2．1目标函数标，利用细菌觅食算法得到微网中可调度电源的出电力调度是复杂的、多目标、非线性优

6、化问题，收稿日期：2012-114基金项目：广东省自然科学基金资助项目($2013010012431；$2013040013776)作者简介：毛晓明(1971一)，女，湖北籍，副教授，博士，从事电力系统运行、分析与控制的研究工作；刘文胜(1982一)，男，河北籍，助理工程师，硕士，从事电力系统运行与调度技术工作。56电工电能新技术第33卷本文建立的微网运行多目标优化调度模型考虑了以式中，u为节点i的电压标幺值；U⋯和u⋯分别下因素：为节点电压最小和最大限制值。本文U=0．95，(1)运行成本最低，即传统意义上的“经济

7、调U⋯=1．1。度”。为反映微电源在运行中的表现，本文略去各(4)线路传输功率约束微电源初期投资成本，只考虑运行维护和燃料所产lP⋯l≤P一⋯(7)生的运行可变成本。式中，P为支路i—的传输功率；P⋯为i—支路最大允许传输功率。minf,：∑~}DGI‘P+cP(1)3粒子群优化算法式中，为i节点微电源的可变成本；P为第i个微电源的有功出力；C为从大电网购电的价格；P粒子群优化(ParticleSwarmOptimization，PSO)为从大电网购电电量。算法是一种进化算法。该算法基于群体迭代，群体(2)碳排放量最

8、小。据统计，发电领域排放的在解空间中追随最优粒子进行搜索，具有简单通用、CO占我国CO：总排放量的38．76％。随着节能环鲁棒性强、实现方便、精度高、收敛快等优点。保压力的增大，“低碳”成为安全、经济之后电力系PSO采用“速度一位移”搜索模型，该模型的运统调度运行中的重要目标之一。CO减排目标的算单位为“粒子”，每个粒子代表解空间的一个潜在引入