学术︱基于序列运算的微网经济优化调度
上海电力学院电气工程学院、国网上海市电力公司电力科学研究院、国网浙江省电力公司嘉兴供电公司、国网浙江长兴县供电公司的研究人员刘方、杨秀、时珊珊、黄海涛等，在2015年第20期《电工技术学报》上撰文，针对微网运行中风机、光伏的不确定性及负荷的波动性，提出了基于机会约束规划的经济运行模型，以一定置信水平下满足备用作为可靠性概率约束。
应用序列运算将随机变量转化为概率性序列，并通过卷和、卷差等运算使所有随机变量用一个概率性序列表示，从而可直接计算满足约束的概率，表示形式直观且避免了常用模拟法耗时、每次计算结果不一致的缺点。
为降低微网运行成本，引入储发成本作为储能充电是否获利的判断指标，引导储能系统低谷电价时段充电，高峰电价时段放电。应用结合序列运算的遗传算法优化各微源有功无功出力，确定联络线交互功率，以此形成最佳运行方式。
微网是由分布式电源、储能系统、能量转换装置、监控保护装置和负荷等汇集而成的小型发、配和用电系统，能自我控制管理，可灵活地并网或孤岛运行，在节能降耗、提高供电可靠性等方面具有巨大潜力。
相对于传统电力系统，微网一般接入较大比例的风力发电（Wind Turbine，WT）、光伏发电（Photovoltaic，PV）等分布式电源，其随机性和间歇性以及负荷的波动性给微网系统运行带来了较大的负面影响。储能系统（Storage Battery，SB）作为一种缓冲，具有响应快、实时调节效果好、无需额外消耗燃料且零排放等特点，可用于抑制分布式电源出力及负荷的波动[4]，也可利用分时电价差异，低谷电价充电、高峰电价售电实现获利。因此，储能系统可提高微网的可靠性和经济性，且对主网削峰填谷，实现了微网与主网的“双赢”。
目前，针对于微网经济运行国内外学者已做了一系列研究。文献[6]建立了基于日前和实时两种不同时间尺度的优化模型，以微网运行成本最低为目标，优化各发电单元出力状态以及需求侧负荷，但对于间歇性微源采用确定性模型难以反映实际运行状态。
文献[7]建立了满足实际运行的蓄电池充放电模型，以提高微网经济效益为目标，考虑分时电价差异，优化各时段微源出力，但与文献[6]具有类似的不足。文献[8]考虑了光伏发电及热电负荷的随机性，建立了约束和目标中均含有随机变量的多目标机会约束规划模型，实现可靠性和经济性之间的合理折中，满足实际需求。
文献[9]在可靠性约束和优化目标中均应用机会约束规划，通过蒙特卡洛法模拟可再生能源随机出力及负荷波动，解决了不确定性因素给微网动态经济调度带来的问题，但随机模拟法解决机会约束计算量大、速度慢且每次计算结果不一致的问题被忽略。
文献[10]研究了孤立微网内微源的随机性，建立了基于机会约束规划的经济优化模型，应用序列运算理论对微网内随机变量序列化建模，可直观地计算满足约束的概率，从而将机会约束转换为确定性约束，为求解机会约束提供了新思路，若能将负荷波动以及系统无功优化纳入优化模型将更加完善。
本文在以上研究的基础上，考虑了微网内风机出力、光伏出力和负荷等多个随机变量，建立基于机会约束规划的微网经济调度模型，更加符合实际运行状态。以一定置信水平下满足备用作为可靠性概率约束，应用序列运算理论将随机变量的概率分布生成概率性序列，通过卷和、卷差等运算生成等效负荷概率性序列，从而可直接计算满足约束的概率。
利用分时电价差异引导储能系统低储高发，降低运行成本，将序列运算理论与改进遗传算法相结合优化各微源有功、无功出力，从而提高优化效率。以具体微网系统为例，通过C++编程仿真，对比分析了不同置信水平下的微网运行可靠性和经济性，探讨了离散化步长等因素对运行优化的影响，验证了所提策略的有效性。
图1 微网经济调度流程
结论
与常用的微网经济调度方法相比较，本文将风机出力、光伏发电和负荷视为随机变量直接参与模型的优化求解，并采用机会约束规划的方法处理此类不确定因素。通过设置可靠性约束置信水平，在满足置信水平下对微源进行经济调度，实现了可靠性和经济性的折中，具有实际应用价值。应用序列运算对不确定性约束进行求解，简化了计算，而且可以全面考虑各随机变量的可能取值，并以概率形式准确反映运行可靠性风险，更加直观。
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