【摘 要】
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为缓解能源危机、减少碳排放等问题,国家正在积极的进行能源结构改革,加大对可再生能源发电的投入,推动构建以新能源为主体的新型电力系统。微电网具有能量自治管理与控制能力,是促进分布式可再生能源就地消纳的有效方式。然而,微电网中风电、光伏等可再生能源大量无序安装,致使主网功率随机性与波动性加剧,供电公司售电量减少,设备利用率下降。基于此,本文提出基于移动储能和电力交易的多微电网协同调度方法,具体研究内容
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为缓解能源危机、减少碳排放等问题,国家正在积极的进行能源结构改革,加大对可再生能源发电的投入,推动构建以新能源为主体的新型电力系统。微电网具有能量自治管理与控制能力,是促进分布式可再生能源就地消纳的有效方式。然而,微电网中风电、光伏等可再生能源大量无序安装,致使主网功率随机性与波动性加剧,供电公司售电量减少,设备利用率下降。基于此,本文提出基于移动储能和电力交易的多微电网协同调度方法,具体研究内容如下:针对含柴油发电机、风机、光伏、储能系统和本地负荷需求的典型微电网系统,建立了多微电网协同调度模型,详细介绍了多微电网系统的分类和微电网中各部分的工作原理,并给出了常用的数学模型。针对光伏出力不确定下多微电网电力交易定价问题,以微电网负荷峰谷差最小为优化目标,提出了一种基于条件可信性价值的定价方法。首先,采用拉丁超立方采样方法对光伏数据进行采样,建立考虑随机模糊特征的光伏输出功率可信性测度;然后,利用最短距离原理和快速迭代算法获得最优的峰谷平时段,建立了基于分时电价的负荷需求响应模型。在此基础上,提出了基于条件可信性价值的多微电网电力交易定价方法,为多微电网协同调度提供价格参考。为促进可再生能源消纳,同时平滑微电网负荷曲线,在考虑可再生能源出力不确定性的情况下,结合电力交易定价方法,提出了一种基于移动储能和电力交易的多微电网协同调度提升系统运行灵活性策略。首先,综合考虑移动储能交通拥堵延迟、通勤时间和设备安装时间,建立基于时空特征的移动储能系统模型;其次,从风险规避的角度,推导出功率不足期望值和功率削减期望值作为评估可再生能源出力不确定性的风险;最后,提出基于Aumann-Shapley的多微电网均摊运行费用方法,并通过进化捕食策略算法对所提模型进行优化。仿真结果表明:所提方法能够有效降低系统运行费用、提高风机和光伏发电的渗透水平和平滑负荷曲线。
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