Page 12 - 电力与能源2021年第三期

2 7 4 吴翰韬, 等: 考虑激励型需求响应的孤立型微网优化运行

合同中一般规定了响应补偿标准以及响应容量。 分布式电源的启动成本; C ———分布式电源的
DG
对于激励型 DR 的补偿方式, 本文参考阶梯电价, 运维成 本; C Bess ———电 池 储 能 系 统 的 运 维 成 本;
设置一种阶梯型补偿方案, 如图 1 所示。 T ———运行周期。
其中, 分布式电源的燃料成本:
T N
(
DG
C Fuel = ∑∑ f P t , n ) ( 5 )
t =1 n=1
f DG )———第 n
式中 N ———分布式电源台数; ( P t , n
DG ———第 n 台分
台分布式电源燃料成本函数; P t , n
布式电源的出力。
分布式电源启动成本:
T N
)
(
DG
DG
C = ∑∑ w t , n 1-w t - 1 , n F n ( 6 )
St
DG
t = 1 n= 1
DG ———第 n 台分布式电源开、 关机状态
式中 w t , n
DG ———第n 台分布式电源的启动成本。
图 1 激励型 DR 阶梯型补偿方案示意图 变量; F n
分布式电源运维成本:
(
图 1 中, λ s 表示用户参与第s 层λ s s=1 , 2 ,
T N
…, N ) 激励型 DR 的分层系数, m s 表示用户参
DR
DG
C DG = ∑∑ k n P t , n ( 7 )
DG
与第 s 层激励型 DR 的单位补偿价格。参与第s t =1 n=1
DG ———第 n 台 分 布 式 电 源 的 运 维 成 本
层激励型 DR 的用户响应容量应满足该层阶梯的 式中 k n
系数。
响应区间, 即
电池储能系统的运维成本:
DR DR DR ( 1 )
λ s - 1 P max ≤P s.t ≤λ s Pmax
T
DR ———
Bess , d
式中 s ———阶梯层数( s=1 , 2 ,…, N ); P max C Bess = ∑ k Bess ( P t Bess , c +P t ) ( 8 )
DR ——— t 时段用户 t = 1
用户参与 DR 的最大响应量; P s.t
式中 k Bess ———电池储能系统单位电量维护成本
参与第 s 层激励型 DR 的响应容量。
Bess , c Bess , d ———电 池 储 能 系 统 充、 放 电
系数; P t , P t
综上, 在t 时段用户的总响应容量和相应的
功率。
补偿如下:
2.2 约束条件
N
DR , Z DR DR ( 2 ) ( 1 ) 系统功率平衡约束
P t = ∑ w s.t P s.t
s=1
N
N DG Wind PV Bess , d Bess , c Load DR , Z
DR
DR
DR
C t = ∑ m s P s.t ( 3 ) ∑ P t , n +P t +P t +P t -P t =P t -P t
n= 1
s= 1 ( 9 )
DR , Z ———用户参与激励型 DR 的总响应
式中 P t
Load Wind PV ———
DR 式中 P t ———微网的预测负荷; P t , P t
容量; w s.t ——— t 时段用户参与第s 层激励型 DR
风电和光伏发电出力。
DR
的调用状态; C t ——— t 时段用户参与激励型 DR
( 2 ) 分布式电源约束
获得的补偿。
出力约束:
2 微网运行优化模型 DG DG DG DG DG ( 10 )
w t , n Pmin , n ≤P t , n ≤ w t , n Pmax , n
,
DG
DG
2.1 目标函数 式中 P min , n P max , n ———第 n 台分布式 电 源 的 最
以微网日运行成本最小为目标, 包括微网系 小和最大出力。
统中分布式电源的运行成本和激励型 DR 的响应 爬坡约束:
DG DG DG DG ( 11 )
成本。其中, 分布式电源的运行成本包括燃料成 v down , n ≤P t , n -P t - 1 , n ≤v u p , n
,
DG
DG
本、 启动成本和运维成本。综上所述, 目标函数为 式中 v u p , n v down , n ———第n 台分布式电源的爬坡
T 上、 下限。
St
C min =C Fuel +C +C DG +C Bess + ∑ C t DR ( 4 ) ( 3 ) 风电出力约束
t =1
PV
St
式中 C Fuel ———分布式电源的燃料成本; C ——— 0≤P t ≤P t W p re ( 12 )