面向负荷聚合商的风光消纳调度优化模型

作者:曹瑛;刘建锋;龚锦霞; 刊名:可再生能源 上传者:魏秀双

【摘要】为了提高风光等分布式电源的就地消纳率,文章提出了包含微网、负荷聚合商和居民用户的分层调度优化方案。在微网侧,微网调度部门将风光电消纳率最大作为目标函数,确定最优削峰填谷方案;在负荷聚合商侧,聚合商以自身收益最大为目标,参与到负荷削峰填谷量的日前市场投标;在居民用户侧,为了降低聚合商调度对用户的影响,根据柔性负荷响应特性对用户负荷进行分类,然后聚合商以负荷的响应特性作为约束,对负荷进行实时调度。算例仿真分析结果表明,所提出的风光就地消纳方案可以有效提高微网系统对风光电的消纳。

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0前言随着光伏、风电等分布式电源的大规模发展,可再生能源消纳问题日益凸显。为了解决风光分布式电源的消纳问题,有必要制定有效的就地消纳方案。分布式电源消纳通常可分为电源侧消纳和负荷侧消纳。电源侧消纳主要包括多形态储能和多能互补方式,其投资、运行维护费用均较高;负荷侧消纳则通过整合负荷侧资源以追随分布式电源出力,是解决风电就地消纳问题的有效手段[1],[2]。然而,负荷侧用户基数大,单个用户负荷弹性水平较低,若每个用户作为单独个体参与需求响应,势必会降低响应手段的可操作性。因此,可以通过负荷聚合商来聚合用户柔性负荷资源,进而提高风光电的就地消纳率[3]。关于风光消纳问题,目前已有较多的研究。文献[4]提出了分时电价机制下分布式风光接入配电网的就地消纳模型,以便促进风光有效消纳。文献[5]构建了微网储能系统混合整数线性规划模型,并通过改进型布谷鸟算法获得储能系统优化结果,在一定程度上促进了新能源的消纳。文献[6]结合当地实际负荷及风光规划容量,利用随机场景方法,通过分析系统馈线来计算最大风光消纳能力。文献[7]针对大规模并网光电消纳容量计算问题,构建了一种考虑网络传输约束的消纳分析模型。文献[8]提出一种电动汽车充放电策略,调度中心基于需求侧响应信息优化调度计划,负荷聚合商在满足自身利益的同时,尽可能响应电力公司的调度计划。文献[9]根据市场信息和用户调度原则,建立了同时考虑市场侧和用户侧的交易双向决策模型,负荷聚合商既参与前期投标决策,又参与用户调度决策。文献[10]在考虑用户有违约可能的情况下,聚合商通过储能装置优化调控来提高电网供能的可控性和平稳性,并且可保证聚合商自身的收益。上述有关基于负荷侧的风光消纳文献,多数忽略了单独调控负荷侧用户的方案在实际系统中的实施难度,而基于负荷聚合商的负荷调控技术多集中于特定负荷(如空调、电动汽车)或者并未指出具体调控对象,鲜有考虑用户侧负荷的多样性问题。鉴于此,本文针对微网风光电就地消纳问题,首先根据分布式电源出力以及用户侧负荷水平预测结果,微网调度部门以风光电消纳率最大为目标,确定各时段需要削峰填谷的负荷量;其次,基于博弈论,各负荷聚合商在市场中通过非合作博弈进行各时段计划负荷削峰填谷量的决策;然后,负荷聚合商根据负荷投标量对负荷侧用户各类负荷进行实时调度;最后,通过具体算例验证了所提风光电就地消纳方案的有效性[11]。1负荷聚合商参与风光消纳的市场架构本文假设所述微网系统有光伏、风力发电设备以及居民用户,当分布式电源无法满足用户负荷需求时,微网可从大电网购电以保障用户供电的可靠性。为了能够有效实现风光电的消纳,微网调度部门通过设置合理的价格机制来吸引负荷聚合商积极参与用户侧负荷削峰填谷,同时又能够降低风光消纳的投资成本。作为微网调度部门与用户侧柔性负荷资源间的中间机构,负荷聚合商为了能够在风光消纳中获得最大收益,会在负荷削峰填谷量投标时,与竞争对手进行非合作博弈,直至所有聚合商的投标量达到均衡状态。基于上述内容,负荷聚合商参与风光消纳的市场架构由图1所示。微网调度部门首先对用户负荷与风光电出力进行预测;然后,以风光电消纳率最大为优化目标,优化出须由聚合商进行削峰填谷的各时段负荷量,并将负荷量和市场价格等信息通报给所有聚合商。负荷聚合商在收到相关信息后,以自身利益最大为目标和其他参与市场竞争的聚合商共同进行市场投标,从而确定不同聚合商各时段的调度计划。在用户侧,负荷聚合商根据用户不同类型负荷的响应特性,按照各时段日前投标量对负荷进行实时调度。2微网风光消纳系统模型2.1光伏出力模型目前,计算光伏接收的光照强度

参考文献

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