考虑风电预测误差成本的微网经济调度︱本刊学术

西华大学电气信息学院、重庆市电力公司南岸分公司的研究人员许玉贞、詹红霞、张瑞冬、鲁帆、苑吉河，在2015年第5期《电气技术》杂志上撰文，提出考虑风电预测误差的微网经济调度模型，主要考虑的成本有燃料成本、运行维护成本、环保成本、以及备用容量成本。

其中备用容量成本包括两个部分，一部分是旋转备用原有的成本，一部分是风电预测误差产生的备用成本；结合具体的微网算例，采用改进的粒子群算法对模型进行求解，得到机组出力的调度结果和考虑预测误差、不考虑预测误差调度费用曲线；并与实际的成本费用曲线作对比，结果表明考虑风电预测误差的更接近于实际情况；从而得到考虑风电预测误差是很有必要的，同时验证了模型和算法的有效性。

目前，由分布式电源构成的微网成为一种趋势[1-6]，其中经济调度是微网的一项重要内容，有很多研究学者对其进行了大量的研究。微网的经济调度包括静态经济调度和动态经济调度，其中静态经济调度不考虑实时时间段之间的联系，不考虑机组的爬坡约束；而动态经济调度考虑实时时间段之间的内在联系，后者更符合实际情况。

本文中建立的模型是微网的动态经济调度的模型。文献[7]的目标函数1包括发电成本和运行维护成本，目标函数2是污染物对环境影响的成本，通过算例验证分析，得到多目标比单目标的更符合实际情况。文献[8]对燃料费用-发电出力特性模型建立线性模型，对蓄电池的放电模型线性化，并将上述问题转化为混合整数规划法，结果表明该方法的调度结果更为准确。

文献[9]建立的是基于机会约束规划的经济调度模型，提出了综合考虑风光波动、负荷预测误差不确定因素建立的机会约束规划模型，并结合具体的算例进行验证分析。对于微网经济调度，建立的目标函数考虑的成本越多，得出的调度结果就更加准确。查阅大量的文献，其中考虑风电预测误差的微网经济调度相对较少。

本文中风电预测误差按照正态分布处理。经济调度的优化模型求解算法有很多，有遗传算法[10]，拉格朗日法[11]，粒子群算法[12]等算法，本文中采用改进的粒子群算法对模型进行求解。

引用文献[13]风电预测误差的产生的备用成本的模型，并对一个由风电、光伏、燃气轮机、内燃机、微型燃气轮机和负荷构成的一个简单的独立的微网算例进行验证分析，建立的目标函数有三个，目标函数1是发电成本函数，包括燃料成本、运行维护成本，目标函数2是备用成本函数，目标函数3是环保成本函数，主要是排放污染物的处理成本。

本文以一天为一个周期，在满足功率约束、机组出力约束、爬坡约束等各种约束的条件下，结合具体的微网算例，利用改进的粒子群算法对目标函数进行求解。得到考虑预测误差的、不考虑预测误差的费用曲线，并与实际调度产生的费用曲线作对比，考虑预测误差的费用曲线更接近实际情况；考虑预测误差的一天的总费用为11699欧元，不考虑预测误差的费用为11234欧元，实际的费用为12107欧元，从总费用来看，考虑预测误差的更加接近实际情况。

结论

本文中考虑的风电预测误差对微网经济调度的影响主要体现在对备用成本的影响，在备用成本函数中增加一部分风电预测误差产生的备用成本。通过算例验证得到考虑风电预测误差的微网网经济调度更加接近实际情况，同时验证了算法和模型的有效性。