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安科瑞 劉邁
摘要:文章提出了一種基于遺傳算法的電源規(guī)劃模型,旨在提高電網(wǎng)對(duì)風(fēng)電的消納能力并保持系統(tǒng)穩(wěn)定。通過構(gòu)建不同的規(guī)劃方案,分析了儲(chǔ)能電站的引入對(duì)電力系統(tǒng)的影響,包括提升風(fēng)電消納能力、電網(wǎng)穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)效益。即使儲(chǔ)能設(shè)施初期投資較高,但長期看可以有效降低運(yùn)行成本,提高電網(wǎng)的可靠性。此外,文章還探討了允許風(fēng)電輸出波動(dòng)對(duì)規(guī)劃結(jié)果的積極影響,提供了一種在確保電力系統(tǒng)可靠性的同時(shí)降低投資成本的策略。
關(guān)鍵詞:風(fēng)電消納;電源規(guī)劃;儲(chǔ)能電站
0引言
隨著全球氣候變化和能源危機(jī)的日益嚴(yán)峻,可再生能源的開發(fā)和利用成為shijiegeguo的共同選擇,其中風(fēng)能作為清潔能源的代表,其開發(fā)利用受到了廣泛關(guān)注。然而,風(fēng)能的間歇性和不穩(wěn)定性給電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行和風(fēng)電的大規(guī)模消納帶來了挑戰(zhàn)。
1儲(chǔ)能電站提高風(fēng)電消納能力工作機(jī)理
基于儲(chǔ)能電站提高風(fēng)電消納能力的電源規(guī)劃研究,關(guān)注的是如何通過儲(chǔ)能系統(tǒng)提高風(fēng)電的利用效率和穩(wěn)定性。風(fēng)能作為一種可再生能源,雖然環(huán)保,但存在一定的不穩(wěn)定性,特別是風(fēng)速的變化導(dǎo)致發(fā)電量波動(dòng)。為了解決這一問題,儲(chǔ)能電站的作用顯得尤為重要。儲(chǔ)能電站通過存儲(chǔ)風(fēng)能在風(fēng)速較高時(shí)多出的電力,解決了風(fēng)電供應(yīng)不穩(wěn)定的問題。當(dāng)風(fēng)速減弱,風(fēng)力發(fā)電量減少時(shí),儲(chǔ)能電站可以釋放之前儲(chǔ)存的電力,保證電網(wǎng)的穩(wěn)定供電。
2模型求解的流程
圖1展示的是一個(gè)基于遺傳算法的電源規(guī)劃模型求解流程,遺傳算法是一種啟發(fā)式搜索算法,用于解決優(yōu)化和搜索問題。該流程圖詳細(xì)描述了電源規(guī)劃模型的各個(gè)步驟,從初始化種群到解決方案輸出。
流程從“開始"標(biāo)記出發(fā),首行的是“種群初始化"。在這個(gè)階段,創(chuàng)建了一個(gè)種群,包含多個(gè)個(gè)體,每個(gè)個(gè)體代表電源規(guī)劃問題的一個(gè)潛在解決方案。種群的每個(gè)個(gè)體都有一個(gè)與之相關(guān)的適應(yīng)度值,該值指示該個(gè)體解決問題的能力。接下來,流程進(jìn)入“計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度"的步驟,基于現(xiàn)有的系統(tǒng)數(shù)據(jù)和參數(shù)約束,計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值。適應(yīng)度值越高的個(gè)體,被認(rèn)為是更好的解決方案。之后,流程圖指向一個(gè)判定環(huán)節(jié):“滿足條件",這個(gè)環(huán)節(jié)檢查當(dāng)前種群是否已經(jīng)達(dá)到了既定的停止條件,這些條件可能是解決方案的精度滿足預(yù)定的要求,或者算法已經(jīng)達(dá)到了預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)。
在“選擇"階段,根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度進(jìn)行選擇,適應(yīng)度較高的個(gè)體有更高的機(jī)會(huì)被選中參與下一代的生成,這個(gè)過程模仿了自然選擇,即適者生存的原則?!敖徊?是指選定的個(gè)體通過某種方式交換它們的一部分基因,生成新的個(gè)體,這個(gè)過程對(duì)應(yīng)于生物學(xué)中的繁殖和遺傳,有助于產(chǎn)生新的解決方案。
2.1解碼與編碼
在應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行電源規(guī)劃問題求解時(shí),染色體編碼的設(shè)計(jì)至關(guān)重要。染色體編碼是算法能否成功應(yīng)用于電源規(guī)劃的決定性因素。一個(gè)有效的編碼滿足3個(gè)基本原則:完備性、健全性和小冗余性。完備性確保編碼可以覆蓋所有可能的解決方案,健全性保證每個(gè)編碼都能夠?qū)?yīng)一個(gè)有效的解決方案,而小冗余性則意味著編碼系統(tǒng)盡可能簡潔,以降低無效解的出現(xiàn)。
2.2適應(yīng)度函數(shù)的選擇
在遺傳算法中,適應(yīng)度函數(shù)是決定個(gè)體存續(xù)的關(guān)鍵,它衡量了個(gè)體在特定環(huán)境中的生存能力。高適應(yīng)度的個(gè)體有大的概率傳遞其基因到下一代,而適應(yīng)度低的個(gè)體則可能被淘汰。為了有效地引導(dǎo)算法搜索過程,并確保解決方案的質(zhì)量,本文采用了一種懲罰策略來增強(qiáng)個(gè)體的適應(yīng)度。這種策略通過對(duì)目標(biāo)函數(shù)添加懲罰項(xiàng)來調(diào)整適應(yīng)值函數(shù),使其能夠反映約束條件的滿足程度。在構(gòu)建小化國民經(jīng)濟(jì)投入的目標(biāo)函數(shù)時(shí),電力和電量的約束被作為懲罰項(xiàng)考慮在內(nèi)。這樣做的目的是確保在追求成本效益的同時(shí),也要滿足電網(wǎng)的基本運(yùn)行要求。類似地,當(dāng)目標(biāo)是大化風(fēng)電消納能力時(shí),電壓和頻率約束則成為懲罰項(xiàng)。此時(shí)的目標(biāo)函數(shù)為:
這意味著解決方案不僅要追求風(fēng)電的利用,而且要保證電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性。目標(biāo)函數(shù)的設(shè)計(jì)反映了這種平衡的追求。在適應(yīng)度函數(shù)中,電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行參數(shù)被賦予了權(quán)重,這樣可以在種群進(jìn)化的過程中自然淘汰那些可能導(dǎo)致電網(wǎng)不穩(wěn)定的解決方案。
2.3遺傳參數(shù)的選擇
經(jīng)過多輪的試驗(yàn)和調(diào)整,確定了適合本文遺傳算法模型的關(guān)鍵參數(shù)。設(shè)定了一個(gè)由150個(gè)個(gè)體組成的種群,以確保有足夠的多樣性來探索解空間。選擇率設(shè)置為0.65,以平衡精英主義和多樣性的保持。此外,采用了0.78的較高交叉率來鼓勵(lì)信息在個(gè)體間的廣泛交換,而變異率則定為0.05,以引入新的基因變異但又不至于破壞已經(jīng)適應(yīng)的結(jié)構(gòu)。使用0.68作為隨機(jī)數(shù)種子,以保持實(shí)驗(yàn)的一致性和可重復(fù)性。這些參數(shù)的設(shè)置旨在優(yōu)化算法的搜索能力,同時(shí)保持算法的魯棒性和避免過早收斂到局部優(yōu)解。
3算例仿真
3.1規(guī)劃內(nèi)容
采用了一個(gè)虛擬的電網(wǎng)環(huán)境,對(duì)特定地區(qū)的電力系統(tǒng)進(jìn)行了未來7年內(nèi)的規(guī)劃,其中涉及12個(gè)預(yù)期建立的電源。電力總負(fù)荷及總用電量逐年增長情況如表1所示。特別地,編號(hào)為9~12的電源是規(guī)劃中的儲(chǔ)能電站,它們的容量取決于當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)能資源利用情況,因此無法在規(guī)劃開始前準(zhǔn)確設(shè)定。儲(chǔ)能電站的容量將依據(jù)規(guī)劃過程中的具體情況動(dòng)態(tài)確定,每個(gè)電站由若干儲(chǔ)能單元組成,具體的技術(shù)參數(shù)如表2所示。這種規(guī)劃方法允許在考慮風(fēng)能資源的同時(shí),靈活調(diào)整儲(chǔ)能電站的規(guī)模,以適應(yīng)實(shí)際需求。
3.2不同規(guī)劃方案的結(jié)果及對(duì)規(guī)劃結(jié)果的分析
本文提出的算法與模型應(yīng)用于對(duì)一個(gè)區(qū)域的電力系統(tǒng)實(shí)施了為期7年的電源規(guī)劃,產(chǎn)生了3種不同的規(guī)劃方案。在方案1中,直接采用了本文描述的算法和模型。方案2則在模型的基礎(chǔ)上做了調(diào)整,允許風(fēng)電場的輸出功率有一定幅度的波動(dòng)。方案3排除了儲(chǔ)能電站的參與,除此之外,與方案1保持一致。這些方案的比較分析旨在評(píng)估儲(chǔ)能電站的影響以,及風(fēng)電輸出波動(dòng)對(duì)區(qū)域電力系統(tǒng)規(guī)劃的影響。優(yōu)化方案結(jié)果如表3所示。
根據(jù)表3的數(shù)據(jù),可以觀察到以下現(xiàn)象:①不同的投資選擇導(dǎo)致各電廠啟用的順序有所變化。這主要是由于選址的地理位置、當(dāng)?shù)丨h(huán)境條件及電廠類型的不同考量,進(jìn)而影響了投資總額。②通過比較不同的投資模型,可以看出總投資成本和電網(wǎng)對(duì)風(fēng)電的吸納能力呈現(xiàn)顯著差異。在方案1和方案3的對(duì)比中,方案1由于納入了儲(chǔ)能電站,多出的投資為109.6億元,但其風(fēng)電消納能力顯著優(yōu)于方案3。這表明儲(chǔ)能電站的引入顯著提升了電網(wǎng)的風(fēng)電消納效率,并降低了庫存與缺貨成本,增強(qiáng)了市場競爭力。然而,儲(chǔ)能設(shè)備的高成本也使得經(jīng)濟(jì)投入相應(yīng)增加。③在方案2和方案1的對(duì)比中,盡管風(fēng)電消納能力相近,國民經(jīng)濟(jì)總投入?yún)s降低了31.4億元。這是因?yàn)榉桨?在不犧牲電力系統(tǒng)可靠性的前提下,允許風(fēng)電場輸出功率有更大的波動(dòng),減少了所需儲(chǔ)能電站的容量。由于儲(chǔ)能系統(tǒng)成本隨容量增加而上升,因此總投入相應(yīng)減少。綜合分析可知,本文模型有效展現(xiàn)了儲(chǔ)能電站在增強(qiáng)風(fēng)電消納能力上的優(yōu)勢(shì)。同時(shí),也實(shí)現(xiàn)了在風(fēng)電波動(dòng)范圍內(nèi)的可靠性和經(jīng)濟(jì)性之間的平衡,符合當(dāng)前國際對(duì)環(huán)境保護(hù)、可持續(xù)發(fā)展、電能可靠性及市場競爭力新形勢(shì)的需求。
4安科瑞Acrel-2000MG微電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)
4.1概述
Acrel-2000MG儲(chǔ)能能量管理系統(tǒng)是安科瑞專門針對(duì)工商業(yè)儲(chǔ)能電站研制的本地化能量管理系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)了儲(chǔ)能電站的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)查詢與分析、可視化監(jiān)控、報(bào)警管理、統(tǒng)計(jì)報(bào)表、策略管理、歷史曲線等功能。其中策略管理,支持多種控制策略選擇,包含計(jì)劃曲線、削峰填谷、需量控制、防逆流等。該系統(tǒng)不僅可以實(shí)現(xiàn)下級(jí)各儲(chǔ)能單元的統(tǒng)一監(jiān)控和管理,還可以實(shí)現(xiàn)與上級(jí)調(diào)度系統(tǒng)和云平臺(tái)的數(shù)據(jù)通訊與交互,既能接受上級(jí)調(diào)度指令,又可以滿足遠(yuǎn)程監(jiān)控與運(yùn)維,確保儲(chǔ)能系統(tǒng)安全、穩(wěn)定、可靠、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。
4.2應(yīng)用場景
適用于工商業(yè)儲(chǔ)能電站、新能源配儲(chǔ)電站。
4.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
4.4系統(tǒng)功能
4.4.1實(shí)時(shí)監(jiān)管
對(duì)微電網(wǎng)的運(yùn)行進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)管,包含市電、光伏、風(fēng)電、儲(chǔ)能、充電樁及用電負(fù)荷,同時(shí)也包括收益數(shù)據(jù)、天氣狀況、節(jié)能減排等信息。
4.4.2優(yōu)化控制
通過分析歷史用電數(shù)據(jù)、天氣條件對(duì)負(fù)荷進(jìn)行功率預(yù)測(cè),并結(jié)合分布式電源出力與儲(chǔ)能狀態(tài),實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度,以降低尖峰或者高峰時(shí)刻的用電量,降低企業(yè)綜合用電成本。
4.4.3收益分析
用戶可以查看光伏、儲(chǔ)能、充電樁三部分的每天電量和收益數(shù)據(jù),同時(shí)可以切換年報(bào)查看每個(gè)月的電量和收益。
4.4.4能源分析
通過分析光伏、風(fēng)電、儲(chǔ)能設(shè)備的發(fā)電效率、轉(zhuǎn)化效率,用于評(píng)估設(shè)備性能與狀態(tài)。
4.4.5策略配置
微電網(wǎng)配置主要對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)組成、基礎(chǔ)參數(shù)、運(yùn)行策略及統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行設(shè)置。其中策略包含計(jì)劃曲線、削峰填谷、需量控制、新能源消納、逆功率控制等。
5硬件及其配套產(chǎn)品
6結(jié)語
本文通過采用遺傳算法對(duì)電力系統(tǒng)的電源規(guī)劃進(jìn)行了深入分析。結(jié)果表明,儲(chǔ)能電站的引入顯著提升了風(fēng)電的消納能力,并增強(qiáng)了電網(wǎng)的穩(wěn)定性,為風(fēng)電大規(guī)模應(yīng)用和儲(chǔ)能技術(shù)的集成提供了實(shí)用的規(guī)劃策略,對(duì)促進(jìn)可持續(xù)能源發(fā)展和電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要意義。
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