摘要:本文提出基于遗传算法的电源规划模型,以提升电网风电消纳能力与系统稳定性。通过构建方案,分析储能电站引入对电力系统的多方面影响,包括提升风电消纳能力、电网稳定性和经济效益等。尽管储能设施初期投资高,但长期能降低运行成本、提高电网可靠性。此外,探讨了允许风电输出波动对规划结果的积极作用及降低投资成本策略。
关键词:风电消纳;电源规划;储能电站
0引言
随着全球气候变化和能源危机加剧,可再生能源开发成为各国共同选择,风能作为清洁能源代表备受关注。但其间歇性和不稳定性给电网稳定运行和风电大规模消纳带来挑战。储能电站提高风电消纳能力工作机理该研究关注通过储能系统提升风电利用效率和稳定性。风能虽环保但不稳定,风速变化致发电量波动,储能电站通过存储风速高时多余电力,风速减弱时释放电力,保障电网稳定供电。
2模型求解的流程
- 基于遗传算法的电源规划模型求解流程如图 1 所示。遗传算法是用于解决优化和搜索问题的启发式算法。
- 基于遗传算法的电源规划模型求解流程如图 1 所示。遗传算法是用于解决优化和搜索问题的启发式算法。
- 流程从 “开始” 出发,首先是 “种群初始化”,创建包含多个个体的种群,每个个体代表电源规划问题的潜在解决方案,且有适应度值指示解决问题能力。
- 接着 “计算个体适应度”,基于系统数据和参数约束计算每个个体适应度值,适应度值高的个体被认为是更好的解决方案。
- 然后是 “满足条件” 判定环节,检查当前种群是否达到停止条件,如解决方案精度要求或预设迭代次数。
- 在 “选择” 阶段,根据个体适应度进行选择,适应度较高的个体有更高机会被选中参与下一代生成,模仿自然选择原则。
- “交叉” 是指选定个体交换部分基因生成新个体,对应生物学繁殖和遗传,有助于产生新解决方案。
2.1解码与编码
在应用遗传算法求解电源规划问题时,染色体编码设计至关重要。一个有效的编码需满足完备性(覆盖所有可能解决方案)、健全性(每个编码对应有效解决方案)和小冗余性(编码系统简洁以降低无效解出现)三个基本原则。
2.2适应度函数的选择
在遗传算法中,适应度函数是决定个体存续的关键,它衡量了个体在特定环境中的生存能力。高适应度的个体有大的概率传递其基因到下一代,而适应度低的个体则可能被淘汰。为了有效地引导算法搜索过程,并确保解决方案的质量,本文采用了一种惩罚策略来增强个体的适应度。这种策略通过对目标函数添加惩罚项来调整适应值函数,使其能够反映约束条件的满足程度。在构建小化国民经济投入的目标函数时,电力和电量的约束被作为惩罚项考虑在内。这样做的目的是确保在追求成本效益的同时,也要满足电网的基本运行要求。类似地,当目标是大化风电消纳能力时,电压和频率约束则成为惩罚项。此时的目标函数为:
这意味着解决方案不仅要追求风电的利用,而且要保证电网的稳定性和可靠性。目标函数的设计反映了这种平衡的追求。在适应度函数中,电网的稳定运行参数被赋予了权重,这样可以在种群进化的过程中自然淘汰那些可能导致电网不稳定的解决方案。
2.3遗传参数的选择
经多轮试验调整,确定适合本文遗传算法模型的关键参数。设定由 150 个个体组成的种群以确保解空间探索多样性;选择率为 0.65 以平衡精英主义和多样性保持;交叉率为 0.78 鼓励个体间信息广泛交换;变异率为 0.05 引入新基因变异且不破坏已适应结构;随机数种子为 0.68 保持实验一致性和可重复性。这些参数设置旨在优化算法搜索能力,同时保持鲁棒性并避免过早收敛到局部优解。
3算例仿真
3.1规划内容
采用虚拟电网环境,对特定地区电力系统进行未来 7 年规划,涉及 12 个预期建立的电源,其中 9 - 12 号为储能电站,其容量依风能资源利用情况动态确定,每个电站由若干储能单元组成。本文算法与模型应用产生 3 种规划方案:方案 1 采用本文算法和模型;方案 2 在模型基础上允许风电场输出功率有一定波动;方案 3 排除储能电站参与,其他与方案 1 一致。
3.2不同规划方案的结果及对规划结果的分析
①不同投资选择导致各电厂启用顺序变化,受选址地理位置、环境条件及电厂类型等因素影响投资总额。②方案 1 因纳入储能电站投资多出 109.6 亿元,但风电消纳能力显著优于方案 3,表明储能电站提升风电消纳效率,降低库存与缺货成本,增强市场竞争力,不过经济投入也增加。③方案 2 与方案 1 风电消纳能力相近,但国民经济总投入降低 31.4 亿元,因方案 2 允许风电场输出功率有更大波动,减少储能电站容量,鉴于储能系统成本随容量增加而上升,总投入相应减少。综合分析,本文模型展现了储能电站在增强风电消纳能力的优势,实现了风电波动范围内可靠性和经济性的平衡,符合当前国际对环境保护、可持续发展、电能可靠性及市场竞争力新形势的需求。
4安科瑞Acrel-2000MG微电网能量管理系统
4.1概述
Acrel-2000MG储能能量管理系统是安科瑞专门针对工商业储能电站研制的本地化能量管理系统,可实现了储能电站的数据采集、数据处理、数据存储、数据查询与分析、可视化监控、报警管理、统计报表、策略管理、历史曲线等功能。其中策略管理,支持多种控制策略选择,包含计划曲线、削峰填谷、需量控制、防逆流等。该系统不仅可以实现下级各储能单元的统一监控和管理,还可以实现与上级调度系统和云平台的数据通讯与交互,既能接受上级调度指令,又可以满足远程监控与运维,确保储能系统安全、稳定、可靠、经济运行。
4.2应用场景
适用于工商业储能电站、新能源配储电站。
4.3系统结构
4.4系统功能
4.4.1实时监管
对微电网的运行进行实时监管,包含市电、光伏、风电、储能、充电桩及用电负荷,同时也包括收益数据、天气状况、节能减排等信息。
4.4.2优化控制
通过分析历史用电数据、天气条件对负荷进行功率预测,并结合分布式电源出力与储能状态,实现经济优化调度,以降低尖峰或者高峰时刻的用电量,降低企业综合用电成本。
4.4.3收益分析
用户可以查看光伏、储能、充电桩三部分的每天电量和收益数据,同时可以切换年报查看每个月的电量和收益。
4.4.4能源分析
通过分析光伏、风电、储能设备的发电效率、转化效率,用于评估设备性能与状态。
4.4.5策略配置
微电网配置主要对微电网系统组成、基础参数、运行策略及统计值进行设置。其中策略包含计划曲线、削峰填谷、需量控制、新能源消纳、逆功率控制等。
序号 |
设备 |
型号 |
图片 |
说明 |
1 |
能量管理系统 |
Acrel-2000MG |
内部设备的数据采集与监控,由通信管理机、工业平板电脑、串口服务器、遥信模块及相关通信辅件组成。 数据采集、上传及转发至服务器及协同控制装置 策略控制:计划曲线、需量控制、削峰填谷、备用电源等 |
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2 |
显示器 |
25.1英寸液晶显示器 |
系统软件显示载体 |
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3 |
UPS电源 |
UPS2000-A-2-KTTS |
为监控主机提供后备电源 |
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4 |
打印机 |
HP108AA4 |
用以打印操作记录,参数修改记录、参数越限、复限,系统事故,设备故障,保护运行等记录,以召唤打印为主要方式 |
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5 |
音箱 |
R19U |
播放报警事件信息 |
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6 |
D-LINKDES-1016A16 |
提供16口百兆工业网络交换机解决了通信实时性、网络安全性、本质安全与安全防爆技术等技术问题 |
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7 |
GPS时钟 |
ATS1200GB |
利用gps同步卫星信号,接收1pps和串口时间信息,将本地的时钟和gps卫星上面的时间进行同步 |
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8 |
交流计量电表 |
AMC96L-E4/KC |
电力参数测量(如单相或者三相的电流、电压、有功功率、无功功率、视在功率,频率、功率因数等)、复费率电能计量、 四象限电能计量、谐波分析以及电能监测和考核管理。多种外围接口功能:带有RS485/MODBUS-RTU协议:带开关量输入和继电器输出可实现断路器开关的"遜信“和“遥控”的功能 |
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9 |
直流计量电表 |
PZ96L-DE |
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10 |
电能质量监测 |
APView500 |
实时监测电压偏差、频率俯差、三相电压不平衡、电压波动和闪变、诺波等电能质量,记录各类电能质量事件,定位扰动源。 |
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11 |
防孤岛装置 |
AM5SE-IS |
防孤岛保护装置,当外部电网停电后断开和电网连接 |
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12 |
箱变测控装置 |
AM6-PWC |
置针对光伏、风能、储能升压变不同要求研发的集保护,测控,通讯一体化装置,具备保护、通信管理机功能、环网交换机功能的测控装置 |
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13 |
通信管理机 |
ANet-2E851 |
能够根据不同的采集规的进行水表、气表、电表、微机保护等设备终端的数据果集汇总: 提供规约转换、透明转发、数据加密压缩、数据转换、边缘计算等多项功能:实时多任务并行处理数据采集和数据转发,可多链路上送平台据: |
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14 |
串口服务器 |
Aport |
功能:转换“辅助系统"的状态数据,反馈到能量管理系统中。 1)空调的开关,调温,及完全断电(二次开关实现) 2)上传配电柜各个空开信号 3)上传UPS内部电量信息等 4)接入电表、BSMU等设备 |
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15 |
遥信模块 |
ARTU-K16 |
1)反馈各个设备状态,将相关数据到串口服务器: 读消防VO信号,并转发给到上层(关机、事件上报等) 2)采集水浸传感器信息,并转发3)给到上层(水浸信号事件上报) 4)读取门禁程传感器信息,并转发 |
6结语
本文通过采用遗传算法对电力系统的电源规划进行了深入分析。结果表明,储能电站的引入显著提升了风电的消纳能力,并增强了电网的稳定性,为风电大规模应用和储能技术的集成提供了实用的规划策略,对促进可持续能源发展和电力系统的经济运行具有重要意义。
参考文献:
[1]林晨,于兴达.基于储能电站提高风电消纳能力的电源规划研究。
[2]张也可,罗志坤,曾林俊,等.考虑风光出力相关性与共享储能的综合能源微网双层优化[J].电力科学与工程,2023,39(10):26-38.
[3]陈俊.电化学储能电站质量安全研究[J].电工电气,2023(9):74-76.
[4]郝文波,景菲,颜庆宇,等.数据驱动下基于风电场景的多时间尺度调峰调度研究[J].电力系统保护与控制,2023,51(16):115-126.
[5]安科瑞企业微电网设计与应用手册.2022年05版
[6]安科瑞Acrel2000ES储能能量管理系统选型手册.2024年04版
[7]安科瑞光储充微电网系统解决方案.2024年04版
审核编辑 黄宇
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