中國儲能網(wǎng)訊：
01 研究內(nèi)容
區(qū)別于傳統(tǒng)仿射優(yōu)化方法中各不確定因素相互獨立的思想，本文構(gòu)建計及新能源出力相關(guān)性的多能源微網(wǎng)仿射優(yōu)化模型，該模型在利用仿射算法描述源荷不確定性的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步采用平行四邊形模型(Parallelogram Model, PM)刻畫風(fēng)光出力的相關(guān)性，從建模層面降低仿射優(yōu)化方案的保守性。所提仿射實時優(yōu)化調(diào)度方法包含仿射優(yōu)化和實時調(diào)度兩個階段，在獲得多能源微網(wǎng)的仿射優(yōu)化方案區(qū)間后，根據(jù)計算得到的各噪聲元實時取值，從仿射優(yōu)化方案區(qū)間中抽離出實時調(diào)度軌跡，實現(xiàn)仿射優(yōu)化方法在實時調(diào)度場景中的應(yīng)用。仿真結(jié)果驗證了所提方法能夠充分計及不確定性和相關(guān)性的雙重影響，并有效應(yīng)對源荷實時變化。具體內(nèi)容如下：
（1）計及新能源出力相關(guān)性的仿射建模。
仿射算法通過中心值和噪聲元的線性組合，表征多能源微網(wǎng)中的各不確定變量。對于表征風(fēng)光出力不確定性的仿射模型而言，其中心值可表示風(fēng)光出力的預(yù)測值，而噪聲元的系數(shù)可表示風(fēng)光出力的最大預(yù)測誤差。
受地理位置相近、氣象條件相似等條件影響，風(fēng)機和光伏出力存在一定的相關(guān)性。為此，本文采用二維平面的PM模型描述風(fēng)光出力的相關(guān)性，并將PM模型描述為不等式形式的數(shù)學(xué)表達(dá)式。進(jìn)一步地，對該數(shù)學(xué)表達(dá)式進(jìn)行推導(dǎo)和轉(zhuǎn)化，探究其與仿射模型之間的契合之處，進(jìn)而對表征風(fēng)光出力不確定性的原仿射模型進(jìn)行重構(gòu)，獲得計及相關(guān)性的風(fēng)光出力仿射模型。
（2）多能源微網(wǎng)仿射實時調(diào)度方法。
仿射優(yōu)化方案在本質(zhì)上為一變化調(diào)整的區(qū)間，難以直接應(yīng)用于實時調(diào)度階段。為提高仿射優(yōu)化方案對源荷實時變化的應(yīng)對能力，本文進(jìn)一步提出多能源微網(wǎng)的仿射實時調(diào)度方法。仿射優(yōu)化方法能夠通過求解仿射優(yōu)化模型，獲得決策變量的中心值與各噪聲元系數(shù)，若能再知曉決策變量中各噪聲元的具體取值，即可從仿射優(yōu)化方案區(qū)間中抽離出實時調(diào)度軌跡，從而獲得實時調(diào)度方案。
根據(jù)上述思想，將仿射實時調(diào)度方法分為兩個階段。在第一階段，基于不確定變量的預(yù)測區(qū)間進(jìn)行仿射優(yōu)化，獲得仿射優(yōu)化方案區(qū)間；在第二階段，首先縮小調(diào)度時間間隔，進(jìn)而根據(jù)不確定變量的實時值，計算各不確定因素所對應(yīng)噪聲元的實時取值，并將該值代入各仿射形式的決策變量中，最終獲得仿射實時調(diào)度軌跡。本文所提方法的流程圖如圖1所示。
圖1 所提方法的流程圖
（3）算例分析與結(jié)論。
1）為驗證PM模型的準(zhǔn)確性，以風(fēng)機與光伏在12:00的出力情況為例，分別繪制未計及相關(guān)性和相關(guān)性為-0.5時的風(fēng)光出力范圍，并以蒙特卡洛采樣結(jié)果近似表征風(fēng)光的真實出力范圍，結(jié)果如圖2所示。
圖2 風(fēng)機與光伏在12:00的出力范圍
由圖2可見，風(fēng)光出力的真實范圍為平行四邊形域，在未計及風(fēng)光相關(guān)性時，風(fēng)光出力的仿射值域為橙色虛線所圍成的矩形域，其較大程度地超出了真實范圍，難以準(zhǔn)確描述風(fēng)光出力的不確定性。而PM模型能夠計及風(fēng)光出力間的相關(guān)性，使得風(fēng)光出力的仿射值域表現(xiàn)為紫色直線所圍成的平行四邊形域，與真實范圍更為貼合。
2）為體現(xiàn)仿射優(yōu)化方法以及考慮風(fēng)光相關(guān)性的優(yōu)勢，將所提方法與區(qū)間優(yōu)化方法、未考慮風(fēng)光相關(guān)性的仿射優(yōu)化方法進(jìn)行對比，3種方法的運行費用區(qū)間如表1所示。
表1 不同方法的運行費用區(qū)間
如表1所示，區(qū)間優(yōu)化方法的運行費用區(qū)間完全覆蓋了其他2種方法，具有最大的保守性。而仿射優(yōu)化方法通過關(guān)聯(lián)各決策變量，能夠獲得比區(qū)間優(yōu)化方法更窄的運行費用區(qū)間。在此基礎(chǔ)上，本文所提方法計及風(fēng)光相關(guān)性，在不確定性建模層面剔除多余的取值區(qū)域，從而再次縮小運行費用的區(qū)間寬度。
3）為體現(xiàn)所提方法在實時調(diào)度階段中的優(yōu)勢，將所提方法與完美調(diào)度、MPC和魯棒MPC這3種方法進(jìn)行對比，不同方法的運行費用和缺額能量如表2所示。
表2 不同方法的運行費用和缺額能量
由表2可知，完美調(diào)度方法具有最低的運行費用，且不存在能量缺額問題，但其為實際不存在的理想情況。MPC方法具有較低的運行費用，但不可避免地存在預(yù)測偏差，調(diào)度方案在實際實施后存在能量缺額，還需要額外支付較為高昂的補償費用。魯棒MPC方法雖然能夠避免源荷實時變化帶來的能量缺額問題，但也大幅提高了運行費用。而本文所提方法在避免發(fā)生能量缺額的同時，運行費用僅略高于方法2。
綜上所述，所提方法能夠計及風(fēng)光出力的相關(guān)性，在不確定性建模層面剔除不可能的取值區(qū)域，使得風(fēng)光出力的仿射值域與真實范圍更為貼合，有助于獲得保守性更低的仿射優(yōu)化結(jié)果。此外，通過計算噪聲元的實時取值，從仿射優(yōu)化方案區(qū)間中獲取實時調(diào)度軌跡，在保證多能源微網(wǎng)運行經(jīng)濟性的同時，能夠較好地響應(yīng)源荷實時變化，并滿足能量實時供需平衡的要求。
02 后續(xù)研究方向或討論話題
本文尚未考慮各能源子系統(tǒng)之間傳輸特性的差異，如何在多能源微網(wǎng)的不確定性優(yōu)化調(diào)度中，考慮異質(zhì)能量的傳輸特性差異，將是后續(xù)的重點研究方向。
