Page 13 - 电力与能源2021年第三期

吴翰韬, 等: 考虑激励型需求响应的孤立型微网优化运行 2 5
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W p re ———风力发电预测出力。
式中 P t
( 4 ) 光伏出力约束
PV PV p re ( 13 )
0≤P t ≤P t
PV p re ———光伏发电预测出力。
式中 P t
( 5 ) 电池储能系统约束。
1 ) 出力约束:
Bess , d Bess , d Bess , d
ì 0≤P t ≤ w t Pmax
ï
ï
Bess , c
Bess , c
Bess , c
í 0≤P t ≤ w t Pmax ( 14 )
ï ï
î w t +w t ≤1
Bess , c
Bess , d
Bess , d Bess , c ———电池储能系统的最大放、
式中 P max , P max 图 2 风电、 光伏发电以及负荷的日预测曲线
Bess , d Bess , c ———电池储能系统的放电 表 1 电池储能系统基本参数
充电出力; w t , w t
和充电的运行状态。 项目 数值 项目 数值
2 ) 电量和充放电功率关系约束: 额定功率 / kW 80 充 / 放电效率 0.9
Bess Bess c Bess , c Bess , d / Δt ( 15 ) 额定容量 / kWh 320 荷电状态最大值 0.9
d
E t =E t - 1 + η P t Δt-P t η
c
Bess ——— t 时段电池储能系统的电量; , 最大放电功率 / kW 80 荷电状态最小值 0.1
式中 E t η
运维成本
η d ———电池储能的充、 放电效率。 最大充电功率 / kW 80 系数 /[ 元·( kWh ) -1 ] 0.05
3 ) 荷电状态约束:
表 2 分布式电源基本参数
( 16 )
S SOC ≤S SOC ≤S SOC
min t max 项目 DG1 DG2 DG3
( 17 )
S SOC =S SOC
0 T
出力上限 / kW 80 80 60
———电池储能系统荷电状态
式中 S SOC , S SOC
min max 出力下限 / kW 5 4 3
, ———始、 末时刻电
-1
的最小值和最大值; S SOC S SOC 向上爬坡率 /( kW · h )
0 T 120 100 100
池储能系统的荷电状态。 向下爬坡率 /( kW · h ) 100 80 80
-1
( 6 ) 激励型 DR 约束 最小运行时间 / h 2 2 2
见式( 1 ) 和式( 2 )。 最小停运时间 / h 2 2 2
2.3 模型求解 启动成本 / 元 3 2 2
运维成本系数 /[ 元·( kWh ) -1 ] 0.08 0.03 0.04
构建的模型中分布式电源燃料成本函数是非
线性的, 利用文献[ 11 ] 中的分段线性方法将其线
性化。
如将模型中的非线性部分进 行 线 性 化 处 理
后, 得到混合整数线性规划模型, 可以利用 MAT-
LAB 软件进行编程, 并调用 CPLEX 求解器进行
求解。
3 算例分析
图 3 分布式电源的燃料成本曲线
3.1 算例参数
表 3 激励型 DR 补偿方案
本文研究对象为风力发电、 光伏发电以及电
阶梯层次
池储能系统组成的微网。 参数 第一层 第二层 第三层
微网中风电出力、 光伏发电出力以及负荷的 分层系数 / % 0~50 50~75 75~100
日预测曲线如图 2 所示。微网中各类设备的基本 单位补偿价格 /[ 元 ·( kWh ) -1 ] 0.083 0.125 0.210
参数如表 1 和表 2 所示。分布式电源的燃料成本 3.2 优化结果

曲线如图 3 所 示。激 励 型 DR 补 偿 方 案 如 表 3 微网处于孤立运行模式下, 其优化结果如图 4
所示。 所示。优化后的微网日运行成本为3424.70元。