基于供电可靠性的微电网规划

发表时间：2018-01-28T19:27:.470Z 来源：《电力设备》2017年第28期 作者： 邱永清

[导读] 摘要：本文对微电网规划中供电可靠性研究的评价建模方法进行了探讨，并对微电网规划的主要算法和应用软件进行了研究介绍。 （国网冀北电力有限公司大城县供电分公司）

摘要：本文对微电网规划中供电可靠性研究的评价建模方法进行了探讨，并对微电网规划的主要算法和应用软件进行了研究介绍。 关键词：供电可靠性；微电网；规划

微电网作为一种能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，既可并网运行，亦可孤立运行，能极大程度地提高负荷的供电可靠性。提出一种以提高配电网供电可靠性为目标的多阶段决策的微电网规划方法，较之传统方法有效避免了耗时过长、难以求解的缺点。我们将就微电网可靠性的评价方法和算法进行分析。 1 微电网可靠性规划建模评价方法

微电网可靠性评估是微电网规划设计中的重要环节。由于微电网集成了发、配、用电的整个过程，可以综合考虑各个环节的系统可靠性指标。发电环节主要倾向于发电容量的充裕度评估，可靠性指标主要有缺供电时间期望、缺供能量期望等，而配用电环节可借鉴传统配电网的可靠性评价指标的制定方式。类似于配电网的可靠性评估方法，微电网的供电可靠性计算可采用蒙特卡洛模拟法和解析法。由于可再生能源的接入，风机等分布式电源的供电能力既取决于设备自身的故障率，也受到风速等资源随机波动性的影响。而蓄电池的供电可靠性除受设备自身的故障水平影响外，还受SOC时序性的制约。而像柴油机等设备的供电性能虽没有明显的时序性，但系统控制策略对其有一定的约束。这些新特点使得微电网的供电可靠性方法较常规的计算方法有所差别。应用蒙特卡洛法计算微电网供电可靠性时，需要重复抽样可再生能源、负荷、设备等的状态，并对相应的状态依序进行可靠性分析，直至蒙特卡洛法终止条件满足，最终给出微电网可靠性的期望水平。该方法的计算复杂性不依赖于系统的规模，不过为了得到高计算精度，需要消耗大量时间；若要考虑项目周期内负荷的增长情况，该方法的实用性将受到很大程度的。而现有的解析求解方法主要分3类：一是基于确定性风光数据，序贯仿真计算系统全年或典型运行场景下的供电可靠性指标；二是建立系统可靠性指标的解析表达式，显式求解得到；三是考虑风光负荷等多状态建模环境下的可靠性计算方法。由于多状态模型计及了风光负荷等的随机性且模型准确、计算时间可接受，使其在微电网可靠性计算上也得到了广泛研究。该方法在应用时，主要通过将分布式电源、储能系统等的运行状态离散化，以枚举系统整体的运行方式，进而确定其长期的可靠性水平。 2 微电网规划设计求解算法

微电网规划设计问题既含有设备选型与选址等离散变量，也含有设备出力等连续变量；既可只考虑单目标优化，也可进行多目标优化；约束条件中既有线性约束，也有非线性约束；所面对的是一个不确定环境，既存在可再生能源的随机波动性，也面临电价、燃料价格、设备投资价格的易变性。因此，微电网规划设计本质上是多场景、多目标、非线性、混合整数、不确定性综合规划问题。而为求解微电网规划设计问题，枚举法、混合整数规划方法，启发式算法和混合算法等都分别进行了应用研究。枚举法，顾名思义就是穷举所有可能的优化变量组合。当组合数目较少时，该方法简单高效，能确保找到全局最优解；但若变量个数较多、求解空间大，则组合数目将呈现指数式增长，极其耗费时间。数学规划方法对目标函数和约束条件有较严格的要求，微电网规划设计问题的复杂性了它的应用空间。不过通过适当的模型简化，将微电网规划设计问题列写为混合整数规划模型，则可采用相关的成熟算法进行求解。但模型的简化意味着丢失了部分可能有用的信息，从而失去寻找最优解的机会。而启发式算法通常不依赖于具体的应用问题，建模方式相对宽松，能够方便处理信息的不确定性，因此在微电网的规划设计中应用较为广泛。但该方法并不能保证找到最优解，且求解效率较低。为了更直观地展示微电网规划设计问题的求解算法，表1中给出了文献中常用到的优化算法。

表1微电网规划常用算法

3 微电网规划设计软件

为了便于实际微电网规划设计的应用研究，已涌现出多种微电网规划设计软件，例如：HOMEＲ、DEＲ-CAM、PDMG等软件。美国NationalＲenewableEnergyLaboratory开发的HOMEＲ，以微电网全寿命周期成本最低为优化目标，利用枚举法可确定微电网中分布式电源的最优容量配置、微电网与电网的最优交换功率上限以及相应的运行计划等；并提供了灵敏度分析功能，方便用户考虑设备单价、电价等的不确定性；同时支持气象与负荷的历史小时级数据和月均值2种方式，采用序贯分析法对微电网的配置进行全年的运行分析。美国Lawrence Berkeley National Laboratory开发的DEＲ-CAM，主要面向含冷/热/电联供系统的联网型微电网的规划设计应用。该软件能够以微电网年供能成本最低为优化目标，以污染物排放最低为目标或约束，进行微电网优化规划设计，确定微电网中分布式能源最优的容量组合以及相应的运行计划。基于给定的典型运行场景，采用混合整数规划的建模方式，对系统进行运行优化。天津大学开发的PDMG软件提供了微电网的确定性规划和随机机会约束规划2种模型；采用两阶段的建模框架，能满足设备选型与定容，单目标优化与多目标优化；考虑负荷增长、设备故障率，灵活实用的运行控制策略等多方面的应用需求。该软件主要的特点包括：1）除确定型规划设计方法外，还能够在规划中计及不确定因素的影响，采用随机机会约束规划方法合理制定微电网系统中各类设备的最优类型与最优容量；2）在规划设计时除了

提供一些给定的典型微电网运行优化控制策略，还允许用户自定义控制策略，控制策略更加多样化；3）评价目标充分考虑了系统污染物排放和负荷满足度的影响，将传统的单目标优化问题改进为多目标优化问题，不再仅仅偏重于经济性分析；4）具有多方案对比、方案权重分析、后评估分析等功能，能够对选择的多目标优化结果进行综合评估和对比分析，得到切合实际工程需要的优化规划方案。 结束语

本文提出了基于多阶段决策的微电网规划方法，避免了求解多目标算法时耗时过长难以寻解的情况。以供电可靠性、电压偏移及网络损耗为研究对象，并采用自适应和声算法求解，有利于搜索全局最优，有效解决了微电网的接入位置以及微电源的容量配置问题。 参考文献

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