北极星智能电网在线讯: 0 引言
智能电网的运行依靠先进的信息技术(information technology,IT)[1],其提供了以高级计量系统(advanced metering infrastructure,AMI)和能量管理系统(energy management system,EMS)为基础的双向通信设备和双向电力传输技术[2],把电力系统的发电侧与用户终端的监测、控制整合在一起,同时促进了中国电力市场交易透明化的改革进程。2015年,《中共中央国务院关于进一步深化电力体制改革的若干意见》(中发[2015]9号)“有序向社会资本开放配售电业务”,标志着中国电力市场配售分离的改革正式拉开序幕。在此环境下,随着高比例分布式能源并网,电力网络与用户之间的协调和交换日趋密切,电能出现双向流动,调度控制手段越加复杂[3-4]。园区根据运行工况在购电方与售电方之间切换使日前优化调度显得越加重要[5-7],已有文献证明,合理的日前调度模型可以更好的把电能的双向流动特性参与到电力市场,给园区、配电网带来更大的经济效益[8-10]。
需求侧响应(demand response,DR)作为一种通过引导用户主动参与电力市场使其用电行为发生改变的有效手段,在智能电网发展的大背景下实现源、网、荷、储之间的互动具有重要地位[11-12]。有关研究指出目前的居民用电量比重越来越大、用电行为难以把握[13],因此需求侧响应的开展不再拘泥于工业园区,家庭能源管理[13-14]与智能楼宇建设[15]的研究相继成为我国需求侧发展的热点。目前针对居民智能小区的研究如下。文献[16]研究了动态电价引导空调系统使用户用电费用最少的优化调度方法;文献[17]在用户的舒适度和负荷调整空间基础上建立了直接负荷控制(direct load control,DLC)的空调负荷双层优化调度和控制模型;文献[18-20]都是基于分时电价(time of use,TOU),在满足EV用户用电需求的同时有效地减少充电费用,最终实现削峰填谷、降低负荷方差;文献[21]协调基于TOU与DLC的主动需求响应,综合考虑EV用户充电需求和配网负荷水平进行研究;文献[7]把含有光伏的楼宇与电网侧视为多个决策者进行非合作博弈,提出了一种基于光伏电能供需比的内部价格模型,实现各经济主体有序电能交易。但文献[7,16-21]没有考虑用电设备之间的相互配合影响。文献[22]将PV、EV、ESS协调控制,实现家庭能源管理用电费用最低;文献[23]考虑了PV,可控负荷与EV充放电的联合调度,实现了PV消纳与经济最优调度;文献[24]考虑ESS、温控负荷、EV,基于用户侧用电行为聚类分析,采用行为矫正的混合粒子群优化算法实现需求响应模型的互动化方法求解。但文
献[22-24]都没有考虑未来具有发展前景的vehicle- to-grid(V2G)、PV-to-grid(PV2G)、ESS-to-grid (ESS2G)。文献[8]结合了ESS、PV、EV,基于动态电价策略实现智能楼宇与电网的电能双向流动,但从楼宇中输送的电能是优先送向电网侧还是相邻的用户侧并没有考虑;文献[25-26]考虑相邻楼宇之间进行电能共享,在不同电价引导策略下对各楼宇的调度成本进行分析。文献[8,25-26]模型存在2个问题：1)楼宇属于别墅,EV模型采用过于简单的虚拟电池模型,并不适用于含有大规模EV的智能楼宇小区建模;2)没有针对楼宇内电能流动模型细化,导致在含大规模交直流分布式电源电能互动的智能楼宇中功率调度存在偏差。
综上所述,本文首先描述了在电力市场配售分离背景下一种园区售电商与配电网公司之间调度模式与市场模式。以此为背景针对智能居民小区,以多个包含PV、ESS、EV以及温控负荷等设施的智能楼宇组成的智能小区为研究对象进行分析与建模。对各分布式电源之间相互流动的电能进行分配,在满足用户用电需求,用电电费最小基础上实现园区内电能共享、各楼宇调度成本最低。此外,针对居民区配电网变压器双向功率限制大小对各个楼宇的经济利益影响,采用shapley值解决各个楼宇之间的利益分配不公平的问题。
1 框架与模式说明
图1所示为智能小区的能量信息流模型。电网与园区内各智能楼宇通过公共连接点[26](point of common coupling,PCC)进行电能的相互流动。在新电力市场改革环境下本文提及的智能小区售电商,作为园区的服务平台,在园区内所有的电能交易都经它管理,但不直接通过电能交易作为盈利手段。在日前调度计划中负责与电力市场、气象中心以及园区内各智能楼宇进行信息交换,制定电能共享计划,合理地分配用户调度成本。日前调度过程为售电商根据天气预测、园区内历史用电数据和以往由TSO (transmission system operator)安全校核后的电力市场竞价情况得到的历史电价信息制定园区日前调度计划,考虑延长配电变压器寿命、园区内线路功率不越限以及电能共享,同时满足用户用电需求实现楼宇调度成本最小。电力市场再结合TSO安全校核与多个售电商竞价情况向各个售电商下达最终的电价信息。
图1 智能小区能量信息流模型
Fig. 1 Energy information flow model in an intelligent community
图2为智能楼宇能量信息流模型,可见楼宇内有多个电能相互流动的PCC。智能楼宇内分为住宅区与EV停车场,前者指B-EMS(building-EMS)管理的用户住所,内配有家庭所需要的用电设备、PV与ESS,可以根据需要实现ESS2G、PV2G、ESS-to- building(ESS2B)、PV-to-building(PV2B);后者指EV-EMS管理下的电动汽车充电站,内有多智能体(multi-agents)负责处理电动汽车充电计划。必须强调的是由于EV与住宅区的用户并不是一一对应的关系,所以EV-EMS以EV用户满足用电需求的同时实现用电费用最少为目标是合理的。二者信息由园区售电商独立管理,但存在交易上的电能互动,EV停车场可以进行V2B(vehicle-to-building)和V2ESS(vehicle-to-ESS)也可以实现B-EMS的PV、ESS向EV输送电能：PV2V(PV-to-vehicle)、ESS2V (ESS-to-vehicle)。B-EMS与EV-EMS的调度成本之和作为所在智能楼宇的总调度成本。本文仅针对园区售电商根据历史数据建立日前调度模型进行研究。
2 模型建立
2.1 直流系统模型
本文把图2中ESS、PV与其并联的直流母线称为直流系统。可知直流系统内的电能是通过直流母线相互流动的;而与其他分布式电源的电能互动则是在直流母线与交流母线之间进行,其直流系统电能流动模型见附录图1。
2.1.1 ESS模型
ESS建模在较多文献中已有体现,详见附录。ESS放电功率分配如下。
