基于模型预测控制的孤岛微电网日内滚动动态调度.pdf

2023 年第 11 期2023 年 11 月为了实现可持续发展，满足日益增长的电力需求，微电网技术和可再生能源发电技术已得到了广泛的研究和发展。微电网能以更加分散的方式管理和协调分布式发电、储能和负载1，可以提高能源利用效率，减少温室气体排放。微电网的运行性能很大程度上取决于采用的最优调度方法。日前调度是微电网常用的调度方法。但由于其调度时间尺度较长，可再生能源和负荷需求波动较大，调度结果的准确性还有待提高。时间尺度较短的日内调度得到了广泛的关注，但大多数日内调度只是基于日前调度的结果进行调整2-3，并不是独立运行的。为了更好地应对可再生能源和负荷需求的不确定性影响，在日内滚动调度中可以选择更短的调度时间尺度。大多数研究都忽略了微型燃气轮机的调度指令与其实际输出功率之间的差异，只是简单地假设它们始终相等。实际上，在调度时间尺度极短的情况下，由于微型燃气轮机动态特性的存在，其实际输出功率的变化滞后于输入功率指令的变化，从而使微型燃气轮机的实际输出功率与调度方案设定的输出功率存在偏差。因此，有必要在调度时间尺度极短的情况下考虑微型燃气轮机的动态特性。本研究基于模型预测控制方法，提出了一种考虑微型燃气轮机动态特性的日内滚动动态调度方法。对微电网的典型设备微型燃气轮机和蓄电池进行了建模，其中考虑了微型燃气轮机的动态模型，并引入了 0-1收稿日期：2023-03-28第一作者简介：阮慧锋袁 1988 年生袁 男袁 浙江嵊州人袁 硕士袁 高级工程师袁 主要从事综合能源系统运行优化尧 优化调度研究遥基于模型预测控制的孤岛微电网日内滚动动态调度阮慧锋1,2袁 江天霖3袁 路亮亮4袁 刘文韬4（1.华电电力科学研究院有限公司，浙江 杭州 310030；2.浙江省蓄能与建筑节能技术重点实验室，浙江 杭州 310030；3.华电南宁新能源有限公司，广西 南宁 530012；4.石家庄华电供热集团有限公司，河北 石家庄 050000）摘要：目前微电网调度主要采用静态调度模型袁 即使在调度时间尺度极短的情况下也会忽略微型燃气轮机的动态特性遥 基于孤岛微电网袁 在模型预测控制方法的框架下袁 提出了一种孤岛微电网的日内滚动动态调度方法袁 在调度时间尺度极短的情况下考虑了微型燃气轮机的动态特性遥 仿真结果验证了所提出的日内滚动动态调度方法的有效性遥 与静态调度策略相比袁 动态调度策略在调度模型中考虑了微型燃气轮机的动态特性袁 可以结合更多的运行信息袁 因此在动态可以制定出更加合理有效的调度方案袁 能有效减小微型燃气轮机实际输出功率与设定输出功率之间的偏差袁 更好地满足负荷需求遥关键词：孤岛微电网曰 日内滚动调度曰 模型预测控制中图分类号：TM73文献标志码：A文章编号：2095-0802-(2023)11-0024-04Intraday Rolling Dynamic Scheduling of Islanded Microgrid Based on ModelPredictive ControlRUAN Huifeng1,2,JIANG Tianlin3,LU Liangliang4,LIU Wentao4(1.Huadian Electric Power Research Institute Co.,Ltd.,Hangzhou 310030,Zhejiang,China;2.Zhejiang Provincial KeyLaboratory of Energy Storage and Building Energy Efficiency,Hangzhou 310030,Zhejiang,China;3.Huadian Nanning NewEnergy Co.,Ltd.,Nanning 530012,Guangxi,China;4.Shijiazhuang Huadian Heating Group Co.,Ltd.,Shijiazhuang 050000,Hebei,China)Abstract:At present,microgrid scheduling mainly adopts static scheduling model,which ignores the dynamic characteristics ofmicro gas turbine even when the scheduling time scale is very short.Based on the islanded microgrid,an intraday rolling dynamicscheduling method of the islanded microgrid was proposed under the framework of model predictive control method,and thedynamic characteristics of the micro gas turbine were considered under the condition of very short scheduling time scale.Simulation results verified the effectiveness of the proposed intraday rolling dynamic scheduling method.Compared with the staticscheduling strategy,the dynamic scheduling strategy takes into account the dynamic characteristics of the micro gas turbine in thescheduling model,and can combine more operation information to develop a more reasonable and effective scheduling scheme,which can effectively reduce the deviation between the actual output power of the micro gas turbine and its output power set,andbetter meet the load demand.Key words:islanded microgrid;intraday rolling scheduling;model predictive control（总第 218 期）能源产业242023 年 11 月2023 年第 11 期逻辑变量表示电池的充电/放电状态。最后以一微电网系统为例，比较了在静态调度和动态调度 2 种策略下微型燃气轮机的实际输出功率与调度方案设定的输出功率之间的偏差。1微电网模型考虑了 1 个典型的孤岛微电网模型，其中包含了微型燃气轮机、光伏发电、风力发电、蓄电池和负载，其结构如图 1 所示。微型燃气轮机和蓄电池都是可调度设备，而且它们的输入功率是优化变量。光伏发电、风电和负载的功率则不可控。图 1微电网结构图1.1微型燃气轮机微型燃气轮机是微电网中提供电能的重要设备，当调度时间尺度较长时，可以直接采用静态模型，即微型燃气轮机运行时，其输出功率等于输入功率。因此，可以用一阶模型表示：ymt（k）=umt（k），(1)式中：ymt（）为微型燃气轮机的稳态输出功率，umt（）为微型燃气轮机的输入功率。微型燃气轮机在低负荷运行时效率较低，因此，微型燃气轮机应避免在低负荷时运行。微型燃气轮机的最大和最小运行功率限制约束为：umt，minumt（k）umt，max，(2)式中：umt，min为微型燃气轮机的最小输入功率，umt，max为微型燃气轮机的最大输入功率。但是，当调度时间尺度T相当短时，微型燃气轮机的动态模型更为合理。输入功率umt（）和真实输出功率ymt（）的动态关系式可以用 1 个二阶连续时间传递函数模型表示：ymt（s）=11.25s+1（6.41s+1）（1.36s+1）e-26.4sumt（s）。(3)动态模型式(3)表明微型燃气轮机实际输出功率的变化要滞后于输入功率的变化，对应的离散状态空间模型方程为：xmt（k+1）=Amtxmt（k）+Bmtumt（k）ymt（k）=Cmtxmt（k）嗓，(4)式中：xmt（）为微型燃气轮机运行时的状态量；Amt，Bmt和Cmt为模型的系数矩阵。1.2蓄电池作为一种典型的储能设备，蓄电池是实现经济调度的重要设备。它可以实现能量在不同时间维度上的转移，能稳定可再生能源的波动，提高微电网的电能质量和稳定性。蓄电池的荷电状态（State of Charge,SOC）可定义为：xb（k）=Cb（k）Cb，max，(5)式中：xb（）为蓄电池 SOC，Cb（）为当前时刻蓄电池的容量，Cb，max为蓄电池的最大容量。分别定义ub，CH（），ub，DCH（）为蓄电池的充电功率、放电功率，ub，CH（）0，ub，DCH（）0，则蓄电池的输出功率可表示为：yb（k）=ub，DCH（k）-ub，CH（k），(6)式中：yb（）为蓄电池输出功率，yb（）0 表示蓄电池在放电，yb（）00，ifub，CH（k）=0嗓，(9)啄b，DCH=1，ifub，DCH（k）00，ifub，DCH（k）=0嗓。(10)同时，还需满足关系式：啄b，CH+啄b，DCH 1。(11)为了防止蓄电池过度充、放电，延长其使用寿命，还需要对蓄电池充放电功率和 SOC 的上下限进行限制。因此，蓄电池总的操作约束为：0 ub，CH（k）ub，max0 ub，DCH（k）ub，maxxb，minxb（k）xb，max啄b，CH+啄b，DCH 1扇墒设设设设设设缮设设设设设设，(12)式中：ub，max为蓄电池最大充电和放电功率，xb，min为蓄电池 SOC 的下限，xb，max为蓄电池 SOC 的上限。2基于模型预测控制的日内滚动动态调度模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）是一种最优控制方法，已被广泛应用于许多领域。它使用滚动优化的策略解决给定时域范围内的优化问题。在微型燃气轮机可再生能源发电蓄电池负载阮慧锋，等：基于模型预测控制的孤岛微电网日内滚动动态调度252023 年第 11 期2023 年 11 月表 22 种调度策略结果比较每个时间步骤，负荷、光伏发电和风电的功率预测值会被用于优化问题。优化以给定时域内的总目标函数最小化为目标，求解得到未来一段时刻优化变量的最优序列，但仅选取第一个时刻的优化结果作用于系统。在下一个时刻，时间窗口向前移动，重复上述步骤开始新的优化，直至 1 天结束。整个系统模型的状态量x（），输入量u（）和输出量y（）的定义为：x（k）=xmt（k），xb（k）T，(13)u（k）=umt（k），ub，CH（k），ub，DCH（k）T，(14)y（k）=ymt（k），yb（k）T。(15)系统目标函数包含系统运行成本和功率平衡指标两部分，定义为：J=w1F1+w2F2，(16)式中：J为目标函数，F1为系统的运行成本函数，F2为功率平衡指标函数，w1和w2为对应的权重系数。系统运行成本函数包括蓄电池的运行成本Cb和微型燃气轮机的发电成本Cmt，o：F1=Tg+P-1t=g移Cbub，CH（t）+ub，DCH（t）+Cmt，oymt（t），(17)式中：P为预测时域，t为时间，g为初始时间步长。一般情况下，需要在微电网中考虑电功率的平衡约束。研究将功率平衡约束转化为目标函数的一部分，即功率平衡指标函数：F2=Tg+P-1t=g移absyload（t）-ymt（t）-yb（t）-ypv（t）-ywind（t），(18)式中：yload（），ypv（）和ywind（）分别为负载功率、光伏发电功率和风力发电功率。调度优化问题就是在给定时间内将目标函数最小化，即 minug:(g+P-1)J。其中，ug:(g+P-1)为未来一段时间内最优的输入序列。滚动优化问题是一个混合整数线性规划问题，满足式(4)、式(7)和运行约束式(2)和式(12)。求解优化问题minug:(g+P-1)J会得到未来一段时间内最优的输入序列ug:(g+P-1)，但只有第一个时刻的输入被应用于系统。然后进入下一个时刻，继续求解优化问题，直至 1 天结束。除此之外，由于在调度时间尺度极短的情况下考虑了微型燃气轮机的动态特性，求解调度优化问题得到的微型燃气轮机调度指令需要代入动态模型中得到微型燃气轮机的实际输出功率。这必然会使微型燃气轮机的真实输出功率与当前调度时刻微型燃气轮机所需要提供的功率存在偏差。显然此功率偏差越大，越不利于微电网的稳定运行。因此，有必要在静态调度和动态调度 2 种策略下观察比较它们各自的功率偏差。由调度结果得到的微型燃气轮机当前调度时刻所需提供功率可被视为微型燃气轮机的输出功率设定值：ymt_set（k）=yload（k）-yb（k）-ypv（k）-ywind（k），(19)式中：ymt_set（）为微型燃气轮机的输出功率设定值。3微电网仿真案例滚动优化是一个混合整数线性规划问题，在MATLAB R2020a 软件中使用 Yalmip 工具箱建模并使用Gurobi 9.0 求解器进行求解。Yalmip 工具箱提供了 1 种简单而统一的建模语言，可以降低建模难度和提升建模效率。Gurobi 9.0 求解器是一个可以学术使用的数学规划求解器，具有较高的求解速度和准确度。微电网中各设备的参数如表 1 所示。光伏、负荷和风力发电机的预测功率曲线数据为每 1 min 采样 1 次。假设微型燃气轮机在 1 天的开始之前就已经处于运行状态。表 1微电网设备参数表研究仿真分为 2 个部分。其中，第一部分为动态调度策略的仿真结果；第二部分为观察和比较 2 种调度策略下，微型燃气轮机实际输出功率与设定输出功率的偏差，以证明哪一种调度策略更具有优势。1)仿真 1，动态调度结果计算。微电网动态调度结果如图 2 所示。动态调度策略和静态调度策略的总运行成本和总功率平衡指标结果如表 2 所示。参数数值参数数值umt，min/kW20Cb，max/（kW h）30umt，max/kW100Cmt，o/（元 kW-1 h-1）0.300ub，max/kW5Cb/（元 kW-1 h-1）0.028xb，min0.15P8xb，max0.90浊CH0.9T/s15浊DCH0.9w10.3w20.7图 2微电网动态调度结果调度策略总运行成本/元总功率平衡指标/（kW h）动态调度299.380静态调度299.390140120100806040200-2012162024048时间/h光伏风机负荷微型燃气轮机蓄电池262023 年 11 月2023 年第 11 期从图 2 可看出，在动态调度策略下，微型燃气轮机可以随着可再生能源发电和负荷的变动调整其出力功率。从表 2 可看出，2 种调度策略下的总运行成本几乎相等，而且它们的总功率平衡指标都为 0 kW h，说明在调度优化问题的求解过程中保证了电功率平衡。2)仿真 2，微型燃气轮机实际输出功率与设定输出功率的比较。研究重点不是动态调度结果，而是在 2 种调度策略下微型燃气轮机的实际输出功率与设定输出功率的偏差。正如前文所说，静态调度策略和动态调度策略分别得到的调度指令需下发到微型燃气轮机的动态模型中，从而得到对应的实际输出功率。静态调度策略如图 3 所示。图 3静态调度策略示意图动态调度策略如图 4 所示。图 4动态调度策略示意图2 种策略下的微型燃气轮机实际输出功率要与上文定义的设定输出功率进行比较，得到相应的功率偏差，最后再观察和比较这 2 种策略下的功率偏差。由于仿真结果较多，为方便观察和比较仿真结果，选取 195360 s 时间范围内的仿真结果。静态调度的微型燃气轮机实际输出功率与设定输出功率的比较结果如图 5 所示。从图 5 可看出，在 240 s 时，微型燃气轮机需要提供 45.5 kW 的电功率，由于只考虑了微型燃气轮机的静态模型，调度计划的制定无法考虑微型燃气轮机本身具有的惯性和 26.4 s 延迟时间等信息，因此调度结果只能决定在 240 s 使输入功率增加到 45.5 kW。但是当输入功率指令umt下发到微型燃气轮机模型后，根据微型燃气轮机的惯性和延迟等信息，微型燃气轮机的实际输出功率在 267 s 左右才开始增加，这就会导致在240267 s 时间内实际输出功率没有变化，产生了较大的偏差，同样的情况也出现在了 300326 s 时间段。因此，静态调度策略由于缺少对微型燃气轮机动态信息的考虑，会在实际运行时产生较大的功率偏差。动态调度策略下的比较结果如图 6 所示。(a)输出功率对比(b)动态调度计划图 6动态调度的微型燃气轮机实际输出功率与设定输出功率对比图从图 6 可看出，动态调度在调度模型中考虑了微型燃气轮机的动态特性，结合了可再生能源和负载的功率变化和微型燃气轮机惯性、延迟等特性，决定在210 s 提前使输入功率增大，以确保在接下来的调度时间内微型燃气轮机的输出功率跟踪到设定值上。根据微型燃气轮机的延迟特性，其实际输出功率在 237 s 左右增加，这显然比静态策略时的 267 s 更贴近 240 s。此外，与静态调度策略不同，输入功率指令umt是逐渐增大的，能更充分地利用微型燃气轮机的动态特性。因此，与静态调度相比，动态调度在 240300 s 内微型燃气轮机实际输出功率与设定输出功率的偏差明显更小，更充分考虑了微型燃气轮机实际运行时的特性。表 3 为 2 种调度策略下 1 天的总功率偏差结果，即1 天内各个时刻功率偏差绝对值的和。(a)输出功率对比时间/s195 210 225 240 255 270 285 300 315 330 345 360时间/s195 210 225 240 255 270 285 300 315 330 345 360(b)静态调度计划图 5静态调度的微型燃气轮机实际输出功率与设定输出功率对比图时间/s195 210 225 240 255 270 285 300 315 330 345 360时间/s195 210 225 240 255 270 285 300 315 330 345 360静态调度结果动态调度结果微型燃气轮机动态模型微型燃气轮机动态模型微型燃气轮机实际输出功率微型燃气轮机实际输出功率设定输出功率实际输出功率46.546.045.545.044.544.046.546.045.545.044.544.046.546.045.545.044.544.0设定输出功率实际输出功率46.546.045.545.044.544.0（下转第 32 页）阮慧锋，等：基于模型预测控制的孤岛微电网日内滚动动态调度272023 年第 11 期2023 年 11 月从表 3 可看出，静态调度策略的总功率偏差明显大于动态调度的。因此，综合以上的仿真结果和分析，所提出的在日内滚动调度中考虑微型燃气轮机的动态模型的策略可以减小实际输出功率与设定输出功率之间的偏差；而静态调度策略由于忽略了微型燃气轮机的动态特性，无法很好地把握微型燃气轮机的实际运行信息，从而会导致更大的功率偏差，不能更好地满足负荷需求。4结束语目前微电网调度主要采用静态调度策略模型，即使在调度时间尺度极短的情况下也会忽略微型燃气轮机的动态特性。在模型预测控制方法的框架下，提出了一种孤岛微电网的日内滚动动态调度方法，在调度时间尺度极短的情况下考虑了微型燃气轮机的动态特性。滚动优化是 1 个混合整数线性规划问题，通过成熟的求解器进行求解。由于考虑了微型燃气轮机的动态特性，微型燃气轮机实际输出功率的变化滞后于其输入功率的变化，从而使其实际输出功率与设定输出功率之间存在偏差。仿真结果验证了所提出的日内滚动动态调度方法的有效性。与静态调度策略相比，动态调度策略由于在调度模型中考虑了微型燃气轮机的动态模型，可结合更多的运行信息制定更加合理有效的调度方案，能有效减小微型燃气轮机实际输出功率与设定输出功率之间的偏差，更好地满足负荷需求。参考文献：1 PARISIO A，RIKOS E，GLIELMO L.A model predictive con-trol approach to microgrid operation optimization J.IEEE tran-sactions on control systems technology，2014，22(5)：1813-1827.2 BAO Z J，ZHOU Q，YANG Z，et al.A multi time-scale andmulti energy-type coordinated microgrid scheduling solutionpart I：model and methodology J.IEEE transactions on powersystems，2015，30(5)：2257-2266.3 YANG H Z，LI M L，JIANG Z Y，et al.Multi-time scale optimalscheduling of regional integrated energy systems consideringintegrated demand responseJ.IEEE access，2020，8：5080-5090.（编辑：高志凤）表 3总功率偏差项别静态调度策略动态调度策略总功率偏差/（kW h）9.391.46心滩和泛滥平原 3 种沉积微相；曲流河发育曲流河河道、溢岸砂和河漫滩 3 种沉积微相。2)物源主要来自北部及东北部方向，砂体自北向南和自北东向南西呈条带状分布，泉一下段砂体连通性好，局部厚度达 1015 m，形成的复合河道宽度可达 6 km；泉一上段至泉四段砂体连通性中等，局部厚度达 35 m，河道宽度达 1 km。参考文献：1 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