【微电网】含风、光、储联合发电的微电网优化调度研究（Matlab代码实现）

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本文目录如下：

目录

1 概述

2 运行结果

2.1 场景1——春

2.2 场景2——夏 

2.3 场景3——秋

2.4 场景4——冬天

3 参考文献

4 Matlab代码实现

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1 概述

风力资源和光资源具有极强的不确定性，运用不当很容易出现弃风弃光的现象。目前，除了电场自身进行优化设计外，储能系统与电场的搭配被高度关注。其中抽水蓄能由于具备技术相对成熟、单位容量成本相对较低以及能实现大规模存储的优势，应用更为普遍。抽水蓄能的主要原理是在用电低峰期以贮存水的形式消纳风光过剩电能，以便在高峰时释放，从而减轻电网压力。这项技术带来的一些边际效益也增强其吸引力。比如，储存的水在紧急情况下可用于消费、灌溉和救火等。作为配合风光发电的重要途径，近年来国内外学者对此做出大量研究。

胡泽春等人[34]提出了电网消纳风电出力的新型模式。将风电-抽水蓄能联合运行，依照抽水蓄能电站的实际参数，设计实例系统。实验结果显示，抽水蓄能电站与风电 场的配合可以大大规避风电出力随机性所产生的不良影响，经济效益和社会效益显著。 Hozouri 等人[35]提供了一个组合规划模型，将抽水蓄能系统和风力发电系统联合运行， 规划的程序试图在将风能削减水平降至最低的情况下，同时将传输网的成本降到最低。 通过该研究，针对电力系统规划研究中不可避免的风电弃风成本、社会总成本和存储单元收益题，提出了一种组织良好的后向多目标优化框架。将该方法应用于改进的 IEEE 可靠性测试系统上，所得结果说明了该方法在可再生电力系统规划过程中的适 用性和有效性。黄庶等人[36]建立了风电场和抽水蓄能电站在内的电力系统动态优化调 度模型，以节能减排为目标，充分考虑各项约束条件，引入发电功率和抽水功率两个 连续变量来描述抽水蓄能机组的运行特性。结果显示，该方法能够在安全性、经济性 和环保性之间取得最优折中，减轻风电场出力随机性的影响。Khodayar 等人[37]提出 了一种风电机组和抽水蓄能机组在电力系统日前运行规划中的协调方法。抽水蓄能单 元可以存储额外的风能，提高可变风能的调度能力，并以小时为单位向电网提供固定 的能源。通过协调，抽水蓄能单元可以抵消每小时内的风能不平衡，并将风能缩减最 小化。该研究通过两个案例分析，阐明了小时内风能不平衡和抽水蓄能和风能联合协 调的概念。结果表明，所提出的风能和抽水蓄能协调方法适用于电力系统短期运行。 Papantonis等人[38]对风力发电混合动力装置抽水站机组的优化设计进行了数值研 究。标准设计中使用许多相同的泵并列运行，并通过将标准配置与其他两种配置（一 组使用变速泵，另一组使用更小的补给水泵）比较来检验。其目的是为了减少由于水 泵的功率运行限制以及泵站分段运行而导致的风能转化为水能的损失。通过采用综合 评价算法对这些装置一年的运行进行了模拟，并采用动态评价方法对装置进行了详细的经济分析。结果表明，采用变速泵是最有效、最有利可图的解决方案，且在风力发 电潜力分散较小的情况下，其优势更为明显。特别是在岛屿上，抽水蓄能的风电场极具发展潜力，岛屿面积越大，投资潜力越高。Bueno [39]通过在大加那利群岛上安装便 于管理的风力抽水蓄能系统进行检验。应用该系统的最优规模经济模型所获得的结果表明，风力抽水蓄能系统可以让可再生能源的渗透率可提高 1.93%（52.55 GW h/年）， 单位能源供应成本将更具竞争力。Li 等人[40]将高容量抽水蓄能与快速响应蓄电池储 能相配合，以转化峰值负荷、响应风电爬坡、减少弃风、稳定热机组输出为目标，补偿风电与负荷的变化。针对风能、抽水蓄能和蓄电池储能混合动力系统，设计了一种 可充分利用抽水蓄能和蓄电池储能的优化运行框架。建立了抽水蓄能和蓄电池蓄能的 详细数学公式。通过三个实例验证了所提出的协调方法的优越性。 微电网是一种新型的电网结构，是一种用于按需供电的技术，微型发电技术能产 生环境、经济和社会效益，尤其在减少温室气体排放、提高发电效率、保障能源供应 和促进能源安全等方面具有重要意义。一方面，可再生能源集成到微电网系统中带来 了能源价值，并节省了燃料成本。另一方面，微电网系统可以集成多种能源和负载类 型[41]，根据每种能源的特点，多种能源载体之间的相互协调可以减少或消除可再生能 源的不确定性，更有利于可再生能源的安全消费。[42]近年来对于微电网的相关研究取 得了一定的成果，Lin 等人[43]在考虑可再生能源、电池储能系统和分时电价的基础上， 提出了微电网调度策略。在风险评估中，采用历史模拟法来计算风险值。通过考虑计 算风险值的不同置信水平，建立起相应的微电网调度模型，在风险和成本之间进行平 衡。同时在并网或独立的不同场景下，依据不同的风险置信水平，进行微电网的最优 调度。仿真结果为不确定环境下微电网的风险策略分析提供了更多的信息。

2 运行结果

 四种场景对应春夏秋冬四种模式：

2.1 场景1——春

2.2 场景2——夏 

2.3 场景3——秋

2.4 场景4——冬天

3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]吴光仡. 风光储联合发电的微电网优化调度[D].长春工业大学,2021.DOI:10.27805/d.cnki.gccgy.2021.000173.

[2]于重. 风光储联合调度系统设计及其功率平抑优化算法研究[D].东北大学,2015.

[3]龚正宇,刘继春,武云霞,安向阳,赵岩.含风光储的多微网接入配网的联合调度策略[J].可再生能源,2014,32(11):1665-1670.DOI:10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2014.11.012.

4 Matlab代码实现