考虑负荷重要性与源-荷互补性的负荷恢复策略

刘志谱,李欣然,刘小龙,黄珂琪,卢颖华,罗真  

(湖南大学电气与信息工程学院,湖南省 长沙市 410082)

摘要

针对综合能源系统非计划停电下如何减少负荷损失、提高能源利用效率的问题开展了研究,提出一种考虑负荷重要性与源-荷互补性的负荷恢复策略。首先,根据负荷特性构建负荷重要性评价指标,得出负荷的重要程度;然后,考虑源-荷互补特性,提出源-荷互补性评价指标;最后,利用熵权法综合考虑负荷重要性与源-荷互补性构建基于综合指标的负荷恢复策略模型。仿真结果表明,按照综合指标大小依次恢复负荷,能够最大限度减少负荷损失,有效提升综合能源系统孤网下有限能源的利用率,同时储能的配置容量也可大大降低,验证了所建负荷恢复策略模型的有效性。

关键词 : 综合能源系统;负荷重要性;源-荷互补性;综合指标;负荷恢复策略

基金项目:国家重点研发计划(2017YFB0903400);国网湖南省电力有限公司科技项目(5216A7160004)。 National Key Research and Development Program of China (2017YFB0903400); Science and Technology Foundation of State Grid Hunan Electric Power Company Limited (5216A7160004).

0 引言

在化石能源短缺、能源利用率低、环境污染严重等背景下,综合能源系统(integrated energy system,IES)因其绿色、高效、可靠而受到越来越广泛的关注[1-4]。目前含冷热电联供(combined cooling,heating and power,CCHP)与分布式可再生能源的微电网是一种较为典型的IES。当电网发生非计划停电,其与大电网脱离而处于孤网运行状态时,由于所配置的微电源十分有限,往往必须迅速切除部分乃至大量负荷以保证脱网后的安全稳定运行[5-7]。因此,对孤网运行的IES采取合理的负荷恢复策略,使之在满足重要负荷不中断供电/能的前提下快速恢复尽可能多的负荷,具有重要意义。

目前,关于脱网后的负荷恢复研究大多针对大电网而言,并取得了一定的研究成果。文献[8]针对给定的恢复目标,基于局部最小树思路初步筛选并基于灰关联投影法二次优选,最终确定扩展黑启动方案最优恢复路径,但其前提是恢复目标是给定的。文献[9-11]都以负荷恢复量最大为目标进行研究,但文献[9]重点考虑了重要负荷优先恢复,根据负荷等级划分孤岛范围并设计故障恢复决策,最终实现负荷的最大量恢复;文献[10]、文献[11]则分别通过引入负荷冲击能量和动态频率、将负荷恢复过程建模为序贯决策的方法进行求解。文献[12]结合考虑网架重构及负荷恢复两个阶段,提出适用于电网恢复的两阶段优化方法,但没有考虑重要负荷优先恢复问题。事实上,电力系统的故障恢复过程往往优先恢复重要负荷,也出现了较多关于负荷重要性的评价方法。文献[13]简单地将负荷划分为三个等级;文献[14]在此基础上将各级负荷的重要程度量化,但其权重取值过于主观和随意;文献[15-16]则更进一步,选取了经济性、安全性等指标来评价负荷重要性,但选取的指标相对简单。

关于IES孤网情况下的负荷恢复研究则相对较少。文献[17]考虑孤网情况下能源的有限性和间歇性能源出力的不确定性,提出最大化恢复负荷供电的负荷恢复模型,但弱化了重要负荷的优先恢复问题。文献[18]提出一种计及重要负荷恢复的局部电力系统恢复策略,对局部停电区域恢复的子系统进行划分并对恢复路径进行优化,但未考虑负荷恢复量。文献[19]考虑热惯性影响,基于供热在空间和时间上的弹性构建热电联供系统负荷恢复模型,并用CPLEX求解得到负荷综合损失最小的方案。文献[20]综合考虑负荷的恢复收益、操作代价等因素,建立配电网恢复多目标优化模型,并采用基于贪心策略的启发式算法进行求解以提高负荷恢复过程的经济性。

以上文献主要从重要负荷优先恢复和负荷恢复量最大(减小损失)两个角度进行研究,但未考虑对孤网情况下的有限能源进行充分利用,关于重要负荷的评价也相对简单。同时,仅从单一角度考虑负荷恢复极有可能影响到负荷的供电可靠性及负荷恢复量的大小;另外,IES一般含有风/光等可再生能源,其出力具有较大随机性,极可能因源-荷之间的互补性较差而出现严重的供需不平衡情况,最终导致负荷恢复量大大降低,有限的能源得不到充分利用。基于此,本文引入源-荷互补性指标来改善IES孤网下的负荷恢复策略,综合考虑负荷重要性与源-荷互补性构建综合指标,建立基于综合指标的负荷恢复策略模型。通过综合指标恢复负荷,能够在提高负荷恢复量和有限能源利用率的同时,降低储能配置容量,维持系统的可靠供能。

1 负荷重要性指标和源-荷互补性指标

1.1 负荷重要性指标

通常,IES在非计划脱网情况下必须首先保证一级重要负荷的供能,任何时候都不可间断,当能源富余时考虑逐步恢复二级负荷。为了能够充分利用系统内有限的微源,继续选择二级负荷中的部分负荷恢复供能,其一般方法为:通过对该类负荷重要性程度进行量化并排序,在供能条件满足的前提下,根据负荷重要性程度依次恢复供能。

负荷的重要程度与用户供能可靠性要求和用户中断供能危害程度等因素相关,通常采用专家打分的方式对各分项指标进行打分,然后通过熵权法确定各分项指标所占权重,最后计算出各二级负荷的重要性指标大小,其具体实现过程参考1.3节。本文根据负荷重要程度的特点选取了负荷敏感程度、负荷规模、负荷损坏程度等五个分项指标共同构建负荷重要性指标,如图1所示。需要说明的是,这五类分项指标也可以针对冷热负荷进行评价,如其中的负荷敏感程度,冷热负荷由于存在一定的需求柔性,因此其负荷敏感程度指标相对较低。

图1 负荷重要性指标的构建
Fig.1 The construction of load importance index

1.2 源-荷互补性指标

互补是描述几个事物之间关联程度的一类指标,当这几个事物通过某种联系互相补充提高整体功效时,则称其有互补性。在含风电/光伏等可再生能源的IES中,其源、荷功率都存在较大的波动性,当发生脱网时,如何克服其波动性大的困难、充分利用好有限的能源是孤网运行的关键问题。因此,可通过源-荷之间的互补来提高能源利用效率,实现源-荷的实时平衡。为评价源-荷之间的互补性程度大小,定义互补性指标以量化源-荷之间有功功率的互补能力,如式(1)、式(2)所示。

式中:源-荷互补性指标E描述某时段内源-荷互补程度的平均效应,E越大,说明在考察时段内源-荷功率变化趋势越接近,互补程度越大;βi为源、荷功率变化率之差的绝对值的相反数,当βi=0时,说明此时源-荷的l阶变化量方向相同、数值相等,变化量恰好完全抵消,达到完全互补,当βi<0时,说明此时源-荷的l阶变化量存在未抵消部分;γPγL分别表示源、荷功率变化率;T为调度周期。

1.3 熵权法

熵权法是一种客观赋权方法,以指标变异性的大小为原则来确定客观权重[21]。其在使用过程中从数据本身出发,根据各指标的变异程度,利用信息熵计算各指标的熵权,再通过熵权对各指标权重进行修正,从而得出较为客观的指标权重,目前在综合评价中得到广泛应用。一般而言,信息熵越小的指标变异程度越大,提供的信息量就越多,在综合评价中所能起到的作用也越大,其权重也就越大。

假设给定了k个指标X1X2X3,…,Xk。其中Xj={x1jx2jx3j,…,xij,…,xnj},n为方案数。熵权法具体实现步骤如下。

步骤一:各指标数据标准化。假设各指标数据标准化后为Y1Y2Y3,…,Yk。其中Yj的表达式如式(3)所示。

步骤二:计算各指标信息熵。根据信息论中信息熵的计算公式,计算出各指标的信息熵Mj,如式(4)所示。

式中:pij表示第i个方案的第j个指标占所有方案的第j个指标的比重,若pij=0,则定义:

步骤三:确定各指标权重。由步骤二计算所得信息熵计算各指标的权重ωj,如式(6)所示。

因此,可根据熵权法步骤得出负荷重要性指标的计算公式,如式(7),其中方案数n为负荷个数。

2 基于综合指标的负荷恢复策略模型

IES孤网运行时,由于所配置的微源十分有限,无法满足日常情况下系统内各负荷需求。为了能够充分利用孤网情况下有限的能源,使之最大限度恢复负荷的供应,本章综合考虑第1章所述负荷重要性与源-荷互补性,提出综合指标的构建方法并在此基础上建立基于综合指标的负荷恢复策略模型。

由于冷热负荷存在需求柔性的特点[22-23],因此按“以电定冷/热”的原则,基于一级重要负荷(包括冷热负荷)保障供能的前提,在能量富余恢复二级负荷时优先满足电负荷需求,最大限度恢复电负荷,其次考虑冷/热负荷需求,最大程度供应冷/热能。当IES中冷热能源在保障一级冷热负荷仍有富余时将直接给二级冷热负荷供能。

2.1 综合指标的构建

在IES孤网运行状态下,尤其在含风电/光伏等可再生能源的IES中,若按照目前只考虑负荷重要性指标进行负荷恢复,极可能因源-荷之间的互补程度较低而导致负荷恢复量不足,有限的能源得不到充分利用,进而存在较大的供需差,影响系统的安全、经济运行。

因此,引入源-荷互补性指标来改善孤网情况下负荷恢复过程中能源利用率较低、供需差较大的不足。根据第1章所述的负荷重要性指标以及源-荷互补性指标的定义,综合考虑其二者在负荷恢复过程中的影响程度,提出综合指标的定义,如式(8)所示。

式中:FE分别表示负荷重要性指标和源-荷互补性指标;αβ为权重系数,分别表示负荷的重要性与源-荷互补性的相对重要程度,αβ>0且α+β=1。αβ通过熵权法确定,其具体实现过程见1.3节,在此不再赘述。

综合指标的提出,从理论上改善了因负荷(二级负荷)重要程度稍高、源-荷互补程度很低而导致的能源无法充分利用的问题。

2.2 负荷恢复策略模型

根据综合指标的定义,构建基于综合指标的负荷恢复策略模型,即根据综合指标的大小依次恢复负荷,其具体步骤如下。

步骤一:数据参数初始化。输入预计非计划停电时长,储能初始荷电状态(state of charge,SOC),源、荷预测数据等初始参数。

步骤二:计算初始净电功率。定义初始净电功率为燃气机和风/光等新能源最大出力之和与一级重要负荷(不可间断负荷)需求之差。初始净电功率即用于恢复二级负荷的总功率,由式(9)所示。

式中:PNET0(t)表示初始净电功率;PGE(t)、PPV(t)、Pw(t)分别表示燃气机、风电、光伏出力功率;PL0(t)为一级重要负荷需求功率。

步骤三:计算各负荷重要性指标。根据1.1节负荷重要性选取的5个评价指标,基于熵权法由式(7)计算出各负荷的重要性指标。

步骤四:计算源-荷互补性指标,进一步计算综合指标。根据互补性指标的定义式(2)计算各负荷与源(即净电功率PNET(t))的互补性指标,进一步由式(8)计算出各负荷的综合指标。

步骤五:恢复综合指标最大的负荷。恢复负荷过程中可利用储能充放电进行调节。其中储能在调节过程中需满足能量状态约束和充放电功率约束。二级冷热负荷在恢复过程中与此类似,通过冷热储能蓄放能调节恢复冷热负荷。

步骤六:更新净电功率PNET(t),重复步骤四、步骤五,直至负荷全部恢复或不能再恢复负荷。

基于综合指标的负荷恢复策略流程图如图2。按照该策略恢复负荷能够在考虑负荷重要性的基础上,确保每次恢复的负荷都具有较好的源-荷互补性,从而使得在负荷恢复工作完成时,整体的源-荷互补效果达到最佳,有限的能源得到充分利用,供需差得到改善。其中关于冷热负荷的恢复策略同电负荷,在此不一一阐述。

3 仿真分析

3.1 仿真条件与方案

本文研究的IES以含储能电池生产企业的某实际工业园区为原型,其系统结构如图3所示。其中一级重要负荷通过专线直接与电能总线相连,各二级负荷通过可控开关与电能总线连接。其中储能荷电状态SOC约束范围为[0.1,0.9],其荷电状态初始值为0.7,充放电效率均为0.85且最大充放电功率为其额定功率。IES中各设备参数配置如表1所示。

图2 基于综合指标的负荷恢复策略流程图
Fig.2 Flow chart of load recovery strategy based on comprehensive index

图3 综合能源系统结构
Fig.3 The structure of IES

表1 综合能源系统参数配置
Table1 The parameter configuration of IES

本文选取此园区10个二级负荷(一级重要负荷除外)作为研究对象,采用专家打分法对各项指标进行打分,各指标分数越高表示负荷越重要,然后按照2.2节负荷恢复策略模型中步骤二所述计算出其重要性指标,如表2所示。负荷重要程度从高到低依次为6、7、10、8、9、3、2、5、4、1。

表2 各二级负荷重要性指标
Table2 The importance index of each secondary load

按照2.2节负荷恢复策略模型中步骤三所述计算出各负荷的第1次互补性指标和第1次综合指标,如表3所示,表中重要性指标F、互补性指标E均按照式(3)进行了标准化。

表3 各负荷第1次综合指标
Table3 The first comprehensive index of each load

续表

下面对两种不同负荷恢复策略进行仿真验证。

策略Ⅰ:只考虑负荷重要性,即只按照负荷重要性指标大小(如表2)依次恢复负荷,直至无法恢复负荷。

策略Ⅱ:采用本文所提负荷恢复策略,即考虑负荷重要性和源-荷互补性,按照综合指标大小依次恢复负荷。

3.2 仿真结果与分析

为更好地说明本文所提策略的有效性,按照非计划停电24 h进行负荷恢复仿真,策略I和策略II的负荷恢复仿真结果分别如图4、图5所示。本文以二级电负荷恢复为例进行展示,冷热负荷恢复同电负荷类似,不再赘述。图中虚线表示初始净电功率,柱状条表示储能充放电功率,放电为正。

由图4可知,按照策略I(只考虑负荷重要性)依次恢复二级负荷6、7、10、5共4个负荷,剩余未被利用的电能较多(图中初始净电功率和储能的合成曲线与所有恢复二级负荷容量之差),最大供需差达到2520 kW;由图5可知,按照策略II(考虑负荷重要性与源-荷互补性)依次恢复二级负荷10、6、2、5、1共5个负荷,剩余未被利用的电能大大减少,即恢复负荷容量明显增加,最大供需差仅为1010 kW。

图4 策略I仿真结果
Fig.4 The simulation result of strategy I

图5 策略II仿真结果
Fig.5 The simulation result of strategy II

由图4和图5对比可知,策略I中储能充放电深度明显大于策略II。进一步,仿真对比策略I和策略II分别在恢复上述负荷时储能荷电状态变化与所配置容量的关系,结果如图6、图7所示。

图6 策略I储能SOC变化与配置容量关系
Fig.6 Relationship between energy storage SOCchange and configuration capacity in strategy I

图7 策略II储能SOC变化与配置容量关系
Fig.7 Relationship between energy storage SOCchange and configuration capacity in strategy II

由图6、图7可知,当储能配置容量相同时,两种策略在恢复上述负荷时(策略II恢复负荷容量更多),策略II储能SOC变化范围明显小于策略I,即策略II储能的充放电深度更小,其裕量更大,维持IES稳定性的能力更强。从另一个角度来说,策略II可以减少储能的配置容量,从图6中可看出,策略I的储能最低配置容量为1570 kWh,由图7可知,策略II将储能最低配置容量降低到了970 kWh。

将策略I和策略II仿真对比结果汇总如表4所示。其中负荷能量利用率η定义为用于恢复负荷所用能量与总能量之比,如式(10)所示。

式中:WL表示恢复负荷消耗的总能量,WW/PVWGE分别表示风/光新能源、燃气机最大出力能量;WBAT0WBATN分别表示储能能量初始值和结束值;SOC0SOCN分别 表示储能初始和结束的荷电状态。

表4 策略II与策略I结果对比
Table4 Comparison between strategy II and I

由表4可知,策略II比策略I多恢复1个负荷,总的负荷恢复容量由81 904 kWh提升到92 915 kWh,提升13.4%,其负荷能量利用率也由83.1%提升到94.2%,提升11.1个百分点。与此同时,策略II因考虑了源-荷互补特性,使得源、荷之间最大供需差大大降低,降幅达59.9%,储能最低配置容量也由1570 kWh降低到970 kWh,降低了38.2%。

综上,本文策略(策略II,即综合考虑负荷重要性和源-荷互补性的负荷恢复策略)相比于策略I(只考虑负荷重要性的负荷恢复策略)具有明显的优势,不仅能够有效提升负荷恢复量和孤网下有限能源的利用效率,同时极大地降低了源、荷之间的最大供需差以及储能最低配置容量。

4 结论

本文针对IES非计划停电下减小负荷损失、提高能源利用效率问题进行研究,总结如下。

1)提出源-荷互补性指标并给出其定义方法。

2)引入源-荷互补性指标来改善孤网下的负荷恢复策略,提出了考虑负荷重要性与源-荷互补性的综合指标构建方法。

3)建立了IES孤网情况下基于综合指标的负荷恢复策略模型。

仿真结果表明,引入源-荷互补性指标能够改善负荷恢复策略。综合考虑负荷重要性与源-荷互补性的负荷恢复策略不仅有效提升了负荷恢复容量和有限能源的利用率,同时还大大降低了储能的配置容量以及源、荷之间的供需差,相比于只考虑负荷重要性的负荷恢复策略优势明显。

下一阶段工作可根据负荷的不同时间尺度需求(如冷/热负荷需求、不同特性电负荷需求)研究多时间尺度下的负荷恢复策略。

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Load Recovery Strategy Considering Importance and Source-load Complementarity

LIU Zhipu,LI Xinran,LIU Xiaolong,HUANG Keqi,LU Yinghua,LUO Zhen
(College of Electrical and Information Engineering,Hunan University,Changsha 410082,Hunan Province,China)

Abstract:In an off-grid integrated energy system,it is important to recover as much load as possible.This paper proposes a method of reducing load loss and improving energy efficiency in energy systems that accommodate off-grid components,with a load recovery strategy that considers load importance and sourceload complementarity.First,the load importance evaluation index is constructed according to the load characteristics,and the importance of the load is obtained,and then,considering the complementary characteristics of the source and load,a sourceload complementarity evaluation index is proposed.The entropy weight method is then used to consider the load importance and the source-load complementarity together to construct a load recovery strategy.Simulation results verify that the load can be restored according to the comprehensive index size,thereby minimizing the load loss,effectively improving the utilization of limited energy under off-grid conditions,and at the same time greatly reducing the required energy storage capacity for a given demand.

Keywords:integrated energy system; load importance; sourceload complementarity; comprehensive index; load recovery strategy

刘志谱

作者简介:

刘志谱(1994),男,硕士研究生,研究方向为综合能源系统建模、运行与控制,E-mail:1396871735@qq.com。

李欣然(1957),男,教授,博士生导师,研究方向为电力系统分析与控制、综合能源系统,E-mail:903177673@qq.com。

刘小龙(1991),男,博士研究生,研究方向为综合能源系统,通信作者,E-mail:123195668@qq.com

(责任编辑 李锡)

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    图1