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基于改进自适应遗传算法的油田多源微网双层优化调度高东升（胜利油田新能源开发中心，山东东营 ）摘要：油田光伏发电和抽油机负载具有随机性强、波动性大的特点，导致微网系统源、网、荷功率不平衡严重。针对含光伏发电的油田微网，搭建具有源、荷、储的多抽油机井群微网数学模型，建立多源微网双层优化调度模型，上层以井群总输出功率曲线方差最小为目标，提出基于多抽油机同冲次分时调度策略，获取各抽油机最优分时时间间隔；下层以多源微网经济效益最大为目标，提出改进自适应遗传算法（，）对模型进行求解，通过制定光伏发电调度策略，并采用储能技术实时平抑多抽油机负载功率波动，实现多源微网源、网、荷的动态功率平衡。算例仿真验证了所提模型和算法的有效性。关键词：油田微网；改进自适应遗传算法；储能技术；经济效益中图分类号：文献标志码：文章编号：（）（，）：，（），：；收稿日期：作者简介：高东升（），男，工程师，从事新能源光伏项目开发、建设、运行维护工作。引言能源是人类社会发展的必要基础。近年来，在科技蓬勃发展和化石能源日渐枯竭的大背景下，构建清洁、高效的能源系统具有重要的意义 。微网有并网和孤岛两种运行模式。孤岛运行模式下，缺少了外部大电网的能量支持，微电网内部的能量供给裕度明显下降，须要合理优化调度微电网的能量供给和负荷需求以达到能量供需平衡。利用油气田低效土地、废弃井场和空置场地、储能技术在新能源利用方面的优势，基于太阳能和风能资源丰富的井场，构建风光储多能互补的采油井场直流微电网系统尤为重要 。文献 对交直流多微网进行集群控制，并基于 建立交直流多源微网对等模型。文献 考虑到由抽油机上、下冲程工作状态引起的电机电动和倒发电馈能交替切换场景，建立了含高比例可再生能源的孤岛型油田微电网优化模型。文献 提出包含钠硫电池储能的微网系统经济调度模型。文献 为避免蓄电池产生过充过放的运行情况，引入超级电容器与蓄电池第 卷第期（总第 期）年月 吉林电力 （）共同组成储能单元来平抑全网功率波动。在智能优化算法方面，文献 通过将独立成分分析（，）和遗传算法组合，构建了影响经济性的多个指标，提出了含分布式电源的最优经济调度方法。文献 构建了考虑经济性和舒适度的多目标优化模型，并提出交替方向乘子法（，）求解。文献 受到蜂群效应的启发，将 准则应用到蜂群算法，提出基于改进蜂群算法的微电网经济调度模型。文献 基 于 粒 子 群 优 化 算 法（，）对传统人工蜂群算法进行改进，解决了其收敛慢和易于陷入局部最优的缺点，并提高了全局搜索能力。综上所述，目前虽然有很多关于油田微电网负荷平衡控制策略的研究，但还存在以下不足：）目前大多数油田微电网均处于并网运行模式，须要上级大电网提供能源支持。但在一些可再生能源资源丰富的偏远地区，并网运行模式可能会造成大量的可再生能源浪费，节能环保效益不明显；）针对抽油机的上、下冲程运行模式，其倒发电量未能得到充分合理的利用，甚至这一部分能量通过电阻发热而消耗掉，可通过抽油机井群倒发电互馈的方式实现节能；）考虑到光伏发电具有波动性、随机性和间歇性，可对油田微电网进行优化调度，合理调整各设备出力计划，维持系统功率平衡，提升电压质量。本文拟建立一个基于高比例可再生能源渗透率的油田微电网优化调度模型，在考虑抽油机倒发电能量互馈的同时，通过引入储能设备来平抑光伏出力波动时造成的功率缺额。油田微电网模型油田微网模型包括微源侧、负荷侧和储能侧三部分。典型的油田微电网结构由可再生分布式光伏、储能及抽油机负载集成。油田微电网通过中央控制器制定各设备的次日运行计划，所需的决策信息主要包括：）次日分布式可再生能源出力和负荷功率的预测曲线；）柔性抽油机负荷的可调度范围、可调度时间和单位调度成本；）各设备的单位调度成本，上、下限约束等，例如储能设备的充、放电上、下限约束，微型燃气轮机的功率爬坡约束，光伏及储能的单位运行维护（以下简称运维）成本等；）储能单元的荷电状态限值、初始时刻剩余容量及起止时刻容量要求。基于以上信息，油田微电网中央控制器须兼顾考虑所指定调度策略的经济性和合理性，在满足调度刚性要求的基础上，给出具体有效的调度策略。分布式光伏油田微电网微源侧选用分布式光伏阵列作为能源供给装置，光伏电池阵列通过逆变器与隔离变压器进行电压变换，与微电网进行连接。分布式光伏功率 数学模型为：，（），（）式中：，和，分别为光伏机组功率实际消纳值和预测值。储能由于光伏发电受到光照强度、温度等气候条件影响较大，其出力具有一定的随机性和间歇性，并且在油田微电网系统中，由于抽油机特有的工作特性，其馈电现象也会给微网的功率平衡带来一定影响。所以，微电网利用储能则可以对上述情况所产生的功率不平衡进行平抑。储能约束条件如下：烅烄烆 （）（）烅烄烆 （）式中：为储能的荷电状态；为调度时间间隔；、分别为储能的充、放电功率；、分别为储能的充、放电标志，当其值为时表示储能动作，其值为时则表示储能静止；、分别为储能充电功率的上、下限；、分别为储能放电功率的上、下 限；、分 别 为 储 能 的 充、放 电 效 率；、分别为储能荷电状态的最大、最小值。同时要保证储能的充、放电不能同时进行，以及考虑到储能的使用寿命，对其充、放电频率进行约束，即：（）（）（）式中：为一整调度周期内储能的充、放电总数量上限；为阔度周期。高东升，等：基于改进自适应遗传算法的油田多源微网双层优化调度实际运行时，储能还须满足下述充、放电爬坡约束条件：烅烄烆 （）式中：、分别为储能充、放电爬坡率的上、下限；、分别为储能放电爬坡率的上、下限。微型燃气轮机模型微型燃气轮机（，）可以通过消耗天然气产生电能，在油田微电网系统中引入可以使其共同承担微网发电侧的发电需求，其燃料耗量可以由如下一次函数表示：（）式中：为在时段输出的电功率；为的启停状态标志；、为的燃料系数。实际运行时，要满足上、下限约束和爬坡率约束，即：（）（）式中：、分别为爬坡率上、下限；、分别为的输出功率的上、下限。多抽油机负荷模型本文通过优化各抽油机的启停时间和出力，最终可实现提升采油产量、减少油企开支、提升电能利用率的目标。针对采油区块内的抽油机井群具有同冲次情况，将抽油机功率曲线理想化为类正弦函数，其函数表达式为：（）（）（）（）烅烄烆（）式中：（）为第台抽油机在时段的输出功率；、分别为耗能和馈能功率峰值；、分别为耗能周期和角频率；为馈能角频率；为类正弦函数周期。多源集群式微网双层优化调度模型建立考虑抽油机井群内单机优化策略和油田经济成本投入，建立多源集群式微网双层优化调度模型，上层模型采用井群同冲次分时调度控制策略优化抽油机群功率，下层建立经济调度模型，减少采油成本。上层模型建立 目标函数将多抽油机总输出功率波动方差作为衡量优化调度策略的准则，构建多抽油机分时调度策略：（）珚 （）式中：为抽油机总出力曲线方差；（）为时段抽油机总出力；珚 为抽油机总出力平均值。约束条件 （）（）（）（）（）（）（）（）（）烅烄烆；，（）式中：为各抽油机分时运行的时间间隔；为采油区块内抽油机的总数量。下层模型建立 目标函数 （）式中：为分布式光伏运维成本；为微型燃气轮机燃料成本；为储能设备运维成本；为系统弃光惩罚成本；为系统切负荷惩罚成本。约束条件）电功率平衡约束条件。，（）（）抽油机负载运行功率上、下限约束条件。（）（）式中：、分别为抽油机运行过程中功率的最小值和最大值。）抽油机负载爬坡约束条件。（）（）（）式中：、分别为抽油机负载爬坡率的上、下限值。改进自适应遗传算法标准 遗 传 算 法（，）是一种通过模拟生物进化过程所产生的优化算法。其目的是将优化问题转换为类似于生物进化过程中染色体遗传、变异等行为，具有适用范围广，灵活性强的特点。此外，因为 直接以目标函数作为适应度函数，不涉及到复杂目标函数的求导问第 卷第期（总第 期）吉林电力 年月题，有明显的优越性。改进自适应遗传算法优化过程与传统遗传算法大体相同，主要包括基因编码、解码、交叉、变异、选择和迭代。本文中自变量的基因是单链的，对于解码器，本文选择如下：（）式中：，为变量区间；为编码的维数；为变量数量。改进自适应遗传算法为不同适应度的个体分配交叉概率，具体方法为：（）珚珚珚烅烄烆（）式中：为个体自适应交叉率，一般令适应度小于均值的直接交叉，即取；为交叉系数；为种群个体最大适应度；珚为适应度均值，初始值为，可根据优化结果调整。变异类似于生物的基因突变，即在个体进行交叉的过程中令个体基因的某个数字或者个体的交叉过程以一定概率产生随机变化，突变很大程度地影响种群的进化。所以，改进自适应遗传算法改变传统的固定概率变异，根据种群个体适应度确定变异率，增加算法有效性。具体方法如下：（）珚珚珚烅烄烆（）式中：为个体自适应突变率，一般令适应度小于均值的个体直接突变，即；为变异系数。选择和迭代是指选择每次优化结果当中适应度高的个体作为下次优化的初始种群，重复进行交叉、变异、选择的过程，完成寻优。改进自适应遗传算法具体流程见图。采用改进自适应遗传算法对所建立的微网双层优化调度模型进行求解，调度策略流程见图。算例分析 算例参数设置对油田微电网进行分析，采用文献 中光伏预测数据，储能及微型燃气轮机设备的容量、参数见表和表，使 用 改进 自适应遗传算法（，）对模型进行求解。图改进自适应遗传算法流程图调度策略流程表储能装置参数最大充、放电功率最小充、放电功率最大容量最小容量充电系数放电系数 表微型燃气轮机装置参数散热损失系数爬坡率上限爬坡率下限输出功率上限输出功率下限 高东升，等：基于改进自适应遗传算法的油田多源微网双层优化调度 仿真结果分析 上层调度结果图为台正常运行的抽油机实测功率，运行冲次均为冲。图为调度前后多抽油机总功率曲线对比，井群各抽油机同时同步相比于分时同步运行功率波动更大，通过调节各抽油机的运行时间间隔，使井群内各抽油机分时交错运行，总功率曲线达到“削峰填谷”的效果，减小了功率波动，具有很好的功率平抑效果。图台抽油机实测功率曲线图功率曲线对比当抽油机井群采用同时同步控制策略时，其功率 波 动 方 差 为 ，功 率 波 动 最 大 值 为 ，整体功率波动和波动幅度过大；当采用分时交错控制策略时，避免了峰值叠加现象的出现，其功率波动方差为 ，相较于同时同步控制策略下降了 ，功率波动最大值为 ，相较于同时同步控制策略下降了 。由此可见，抽油机井群采用分时交错控制策略可有效减小功率波动，提升电压质量，增强系统运行稳定性。油田微网经济优化调度结果分析对于井群内各抽油机采用双层优化调度控制策略，通过电力电子器件调控，实现分钟级调度，调度结果见图。油田的电能需求主要通过微型燃气轮机满足，当光伏出力较低时，系统会通过控制储能的充、放电和调整微型燃气轮机出力来平衡负荷需求；当光伏出力较高时，微型燃气轮机发电量减少，储能的充、放电状态与光伏发电量和负荷需求有关，如光伏发电较多，则会将多余电能储存到储能中，在光伏不能满足负荷需求时放出电能，减少成本。图双层优化策略下油田微电网调度结果当采用单层优化调度控制策略时，其调度结果见图。由于各抽油机采用同时同步运行模式，导致负荷峰值叠加，负荷需求量产生剧烈变动，使得燃气轮机负荷需求相较于双层优化调度策略满发或趋于满发时段增加，储能运行频繁，并且当负荷处于最小值附近波动时，造成大量弃光现象产生，对节能环保不利。双层优化策略相较于单层优化策略成本下降 ，光伏消纳率提升了 ，更加有助于油田微电网节约成本，增加清洁能源利用率。图单层优化策略下油田微电网调度结果 不同算法下寻优结果对比分析仿真对比、和改进试验结果见表和图。表不同算法优化效果对比迭代次运行 次计算平均适应度值 改进 由图可以得出，针对寻求最佳井群交错运行时间间隔结果的搜索过程中，收敛速度大于第 卷第期（总第 期）吉林电力 年月，但两者均容易出现长时间停滞现象，并且容易陷入局部最优解，都要经过数次迭代才可以跳出局部最优解，寻优能力一般。而本文所提改进的迭代次数最少，收敛速度最快，迭代过程中出现停滞现象最少，这说明了改进不易陷入局部最优解。改进的在上述寻优问题中表现出较好的自适应性，寻优迅速且不容易陷入局部最优解，在成员分组法结合家族竞争法的共同作用下，能够快速准确地寻找到全局最优解。图 、和改进 实验结果比较结论本文针对含光伏发电的油田多源微网，提出井群同冲次分时调度策略，建立多源微网双层优化调度模型，提出一种改进算法对模型进行求解，能够得到以下结论：）所提出的井群同冲次分时调度策略可实现各抽油机分时交错运行，平抑直流母线总功率波动，相比于井群同时同步运行，总功率波动方差降低了 ，具有较好的控制效果；）在平抑多抽油机总功率波动的基础上，制定的微源最优调度策略，在减少微网运行成本的同时，提升了光伏的消纳率，相比于传统调度，运行成本降低了 ，光伏消纳率提升了 ；）提出的改进自适应遗传算法具有良好的收敛性，且收敛速度快，稳定性高，能够解决传统遗传算法收敛速度慢和早熟现象等问题。参考文献：王贵生，孙士奇，刘军，等含光伏的油田井场直流微电网结构及其功率分配规律研究电工技术，（）：黎静华，朱梦姝，陆悦江，等综合能源系统优化调度综述电网技术，（）：杨茂，王金鑫考虑可再生能源出力不确定的孤岛型微电网优化调度中国电机工程学报，（）：李霞林，郭力，王成山，等。直流微电网关键技术研究综述中国电机工程学报，（）：丁立苹，刘宏亮，任晓勇，等基于油田井场场景下风光储系统优化配置技术研究石油石化节能，（）：，刘海涛，熊雄，季宇，等直流配电下多微网系统集群控制研究中国电机工程学报，（）：，王冠中一类边远油田微电网设计研究大庆：东北石油大学，张颖媛微网系统的运行优化与能量管理研究合肥：合肥工业大学，冯建云，王碧箐，牛瑞根，等直流微网中混合储能系统的模式分析与控制陕西电力，（）：吴雨，潘文霞，冯蒙霜，等基于混合储能的微电网功率控制策略电力系统及其自动化学报，（）：，钟雨哲，周有为，高忠江，等基于 和 组合算法的微电网优化调度电气应用，（）：邝凯旋，张#宁基于 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