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user: 2. 能源管理系统建模 能源管理系统的模型构建是能源优化调度的基础工作，主要包括发电模型、储能模型、负荷模型和经济模型，需要研究分布式发电源工作特性、负荷特性、经济特性及其模型建立方法等。国内外学者在能源优化调度研究过程中，已建立了相关模型，为进行能源管理的研究奠定了一定的基础。 能源管理系统在国际电工委员会IEC61970标准中定义为：一种计算机系统，包括提供基本支持服务和应用程序的软件平台和提供有效运行所需的功能发电和输电设施，确保以最低成本提供足够的能源安全 [ 12 ]。能源管理系统通过负荷预测、远程监控界面和数据采集等模块向每个发电、存储和负荷单元发送最优决策，确保决策策略的有效实施 [ 13 ]。能源管理系统的主要任务包括：采集电网信息，分布式发电源信息、负荷信息等；实现大电网、多种分布式发电单元、储能单元和负载之间的最优功率匹配；实现智能微网在并网与孤岛两种运行模式间的无缝转换等。能源管理系统的主体架构如图1所示。 图1. 智能微网能源管理系统的主体架构 能源管理系统从控制结构来看，可以分为分散式控制和集中式控制，或是主从控制、对等控制和分层控制。目前能源管理主要采用集中式控制，随着技术的成熟，分散式控制将逐渐成为能源管理控制结构的发展方向。接下来主要介绍分散式和集中式控制模式。 分散式控制模式旨在实现智能微网的经济运行，同时为不同的指令和负载提供尽可能高的自主权。主要由中央控制器实时地向局部控制器发送和接收所有信息，每个局部控制器向中央控制器提出当前和未来的需求或发电请求。中央控制器确定最优调度并将其发送回局部控制器。分散式控制的优点在于：中央控制器的计算量大大减少；局部控制器有很大的自主权，保证了分布式发电单元即插即用的功能。它的不足之处是：不利于对智能微网的全局性监控，对于安全隐患难以及时发现和维护；不同的局部控制器采用不同的通信方式，通信系统设计难度较大。分散式能源管理模式如图2所示，图中的PCC表示智能微网和主电网的连接点，也称为公共耦合点。 图2. 分散式能源管理模式 集中式控制模式的特点是，中央控制器将分布发电源的发电量、成本函数、各用户的能耗模式等信息集中起来，然后由集中式能量管理系统确定分布式电源的最优能量调度，并将这些决策发送给各局部控制器。集中式控制的优点是：每层控制器的控制目标明确清晰，便于实施管理维护；可以自上而下的实现对智能微网的整体控制。其缺点是：中央控制器的计算量巨大；对于新增的分布式发电源需要改动整体控制设计，不利于智能微网的扩展；极度依赖通信，通信系统瘫痪将面临整个系统失控的风险。集中式能源管理模式如图3所示。 智能微网的能源管理系统决定了分布式发电单元的最佳调度和运行，提供必要的电能质量控制、运行优化和经济分析等功能，确保对负载的不间断供电。文献 [ 14 ] 给出了一种能源管理系统的典型配置，如图4所示。在并网模式下，智能微网通过公共耦合点连接到主电网，通常连接到低压或中压水平的配电系统。储能系统在放电模式下充当电源，在充电模式下作为负载，能够将电压和频率波动保持在可接受的范围内，以确保智能微网的可持续性。在孤岛模式下，智能微网与主电网分离，并根据分布式发电单元的出力向用户提供可靠的电力供应。图4中：PCC表示公共耦合点；LC表示本地控制器；实心圆表示本地保护装置；虚连接线表示通信控制网络；实连接线表示电气网络。 图3. 集中式能源管理模式 图4. 能源管理系统的典型配置 储能模块在智能微网中具有重要作用。智能微网孤岛运行的稳定性，并网运行的经济性和应对大电网的计划性，都需要储能模块的配合。目前储能模块种类多种多样，主要包括蓄电池、超导磁、飞轮、超级电容等。按照储能方式分为物理、电磁、电化学三种类型；按照储能形式可以分为能量型和功率型两大类型。表1列出了不同分类方式下的储能模块。 Table 1 Classification of energy storage system 储能方式 储能模块 储能形式 电化学 蓄电池 能量型 液流电池 物理 压缩空气 抽水蓄能 飞轮技术 功率型 电磁 超级电容 超导磁 表1. 储能系统分类 虽然储能模块形式丰富，但单一的储能技术由于自身条件限制，不能完全适应智能微网各种使用环境及要求。不同的储能模块配合则能很好满足需求，这就是混合储能技术。比如铅酸蓄电池成本低，但是在使用寿命和功率密度方面表现一般；对于铅酸蓄电池的这两方面的缺点，超级电容器表现不俗 [ 15 ]，其缺点是容量密度较低、端电压波动较大 [ 16 ]，但在这两方面铅酸蓄电池的表现却令人满意。文献 [ 17 ] 将这一思想应用于智能微网中，采用不同的储能模块配合，大大提高智能微网与主电网之间交换功率的稳定性，并且可以延长储能装置的循环寿命，具有更好的经济性。文献 [ 18 ] 在智能微网中采用超级电容配合蓄电池的混合储能技术，结果表明智能微网的快速性、稳定性等方面获得很大的提升。所以，将多种储能形式结合起来，正好弥补各自的不足，发挥各自的优势，满足智能微网的需求。 由于光伏发电模块的出力受太阳辐射强度、环境温度影响 [ 19 ]，故光伏发电单元的功率输出一般以标准测试条件(STC)下的系统出力为标准进行修正，其稳定功率输出可表示 [ 20 ] 为： P PV = P STC G ING G STC [ 1 + k ( T c − T r ) ] (1) 式(1)中，P PV 为光伏发电单元的实际输出功率；P STC 为光伏发电单元在STC下的最大输出功率；G ING 为实际的太阳辐照强度；G STC 为STC下的辐照强度，G STC = 1000 W/m 2 ；k为功率温度系数；T c 为电池板的实际工作温度；T r 为参考温度，T r = 25℃。 不同的风力发电机会有不同的功率输出特性曲线，文献 [ 21 ] 考虑了风速分布、风力发电机参数、负荷分布等因素，给出了一种功率输出模型来计算风电机的功率输出： P WT = { 0 v < v c r ， v ≥ v c o v 3 − v c i 3 v r 3 − v c r 3 P r   v c i ≤ v ≤ v r o 0   v r < v < v c o (2) 式(2)中，P WT 为风力发电机的输出功率；P r 为风力发电机的额定功率；v为风力发电机组的实际风速；v ci ，v co 和v r 分别为风力发电机的切入风速、切出风速和额定风速。 柴油发电机运行时的燃料消耗成本主要与其有功功率输出相关，文献 [ 22 ] 给出了一种计算模型来表示柴油发电机的能耗–功率输出特性： C DE [ P i ( t ) ] = a i p i 2 ( t ) + b i p i ( t ) + c i (3) 式(3)中，C DE [P i (t)]为系统柴油发电机的能耗成本；P i (t)为柴油发电机在t时段内的净输出功率；a i ，b i 和c i 分别为柴油发电机的燃料费用系数。 燃气发电机的运行效率受机组出力影响较大，在不考虑发电机频繁启停所造成的损耗下，文献 [ 23 ] 给出了一种三阶模型表示燃气发电机的发电效率： F G t ， i ， t = E G t ， i ， t / η G t ， i ， t E G t ， i ， t = P G t ， i ， t Δ t η G t ， i ， t = a i + b i P G t ， i ， t ∗ + c i ( P G t ， i ， t ∗ ) 2 + d i ( P G t ， i ， t ∗ ) 3 (4) 式(4)中，F Gt，i，t 为第i台燃气发电机在t时段的天然气耗量；E Gt，i，t 为第i台燃气发电机在t时段提供的电能量。η Gt，i，t 为第i台燃气发电机在t时段的发电效率；a i 、b i 、c i 和d i 为第i台燃气发电机的效率系数；P Gt，i，t 和 P G t ， i ， t ∗ 为第i台燃气发电机在t时段的电功率和标幺值。 在实际应用中，能源管理系统需要考虑设备投资，购售电以及停电损失等经济因素，通过环境治理成本计算污染气体的排放影响，并考虑需求响应成本、通货膨胀等因素。模型建立的准确与否将直接影响能源管理方案的合理性。文献 [ 24 ] 为我们提供了一种参考模型，在假定智能电网所有的点电压水平相同，忽略功率损耗和无功功率流的情况下，以降低发电成本，提高系统效率为优化目标，目标函数定义如下： F = ∑ t = 1 m ( C t g + C ′ t g + C t ES − − C T L − C t ES+ + Ω t ) × Δ t (5) 式(5)中， C t g 和 C ′ t g 分别是可再生和不可再生能源发电的能源成本； C t ES − 和 C t ES+ 代表储能单元的充放电成本； C T L 和Ω t 分别是响应负荷需求消耗的能量成本以及未供应能量的惩罚。 总发电成本在功率平衡限制条件下达到最小化： ∑ k = 1 n g P t k ， g + ∑ k = 1 n ′ g P ′ t k ， g + ∑ k = 1 n ES ( 1 − X t ES ) ⋅ P t k ， ES − + P t UP = P t NRL + ∑ k = 1 n l P t k ， l + ∑ k = 1 n ES X t ES ⋅ P t k ， ES+ (6) 式(6)中， P t k ， g 和 P ′ t k ， g 分别是第k个可再生和不可再生发电源在t期间的输出功率；n g 和 n ′ g 表示系统中安装的可再生和不可再生发电源的数量； X t ES 是一个二进制变量； P t k ， ES − 和 P t k ， ES+ 是第k个储能单元在t期间的充放电功率；n ES 表示智能微网系统中安装的可再生和不可再生发电源的数量； P t UP 是系统在t期间未提供的功率量； P t NRL 是系统在t期间未响应负载的功率； P t k ， l 是系统在t期间第k次响应负荷需求的消耗功率；n l 表示系统响应负荷需求的次数。 文献 [ 25 ] 为我们提供了一种参考模型，优化目标是在满足负荷需求的情况下，使运营成本和污染物排放最小化，以覆盖风能和光能带来的不确定性。目标函数设定为运营成本和排放成本： F = Cos t O + Cos t E Cos t O = ∑ t = 1 T ( cos t DG ( t ) + S T DG ( t ) + cos t S ( t ) + cos t Grid ( t ) + cos t DR ( t ) ) Cos t E = ∑ t = 1 T { E DG ( t ) + E S ( t ) + E Grid ( t ) } (7) 式(7)中，Cost O 和Cost E 分别表示运营成本和排放；cost DG (t)、ST DG (t)、cost S (t)、cost Grid (t)和cost DR (t)分别表示分布式发电源发电成本、启动和关闭成本、储能成本以及与电网交换电力的成本；E DG (t)、E S (t)和E Grid (t)分别表示分布式发电源、储能单元和电网的排放成本。 实际发电量限制描述如下： P DG i ， min ( t ) ≤ P DG i ( t ) ≤ P DG i ， max ( t ) P S j ， min ( t ) ≤ P S j ( t ) ≤ P S j ， max ( t ) P Grid ， min ( t ) ≤ P Grid ( t ) ≤ P Grid ， max ( t ) (8) 式(8)中，P DGi，min (t)、P Si，min (t)和P Grid，min (t)分别是第i个分布式发电源、第j个储能单元和电网在t期间的最小有功功率。P DGi，max (t)、P Si，max (t)和P Grid，max (t)是t期间的最大有功功率。 文献 [ 26 ] 为我们提供了一种参考模型，考虑了在不同场景下智能微网与主电网的交易成本以及提供网络安全的预期成本，以优化调度精度和减小运营成本为优化目标。目标函数设定如下： F = ∑ t = 1 T { ∑ n = 1 N ( P n ， t B n ， t + S U n × y n ， t + S D n × z n ， t + c π n ， t U S R n ， t U + c π n ， t D S R n ， t D ) + ∑ d = 1 N D C D R d ， t + ∑ s = 1 S P r t ， s S C t ， s } (9) 式(9)中，P n，t B n，t 为分布式发电源发电成本； c π n ， t U S R n ， t U 和 c π n ， t D S R n ， t D 分别表示系统启动和关闭成本；CDR d ，t 表示采购成本；Pr t，s SC t，s 表示网络安全预期成本；总成本F还包括系统与主电网的交易成本。 智能微网的内部功率平衡以及与主电网电力交易约束如下： ∑ n P n ， t + P dist ， t − P ch ， t + P PV ， t + P WT ， t = P load ， t (10) 式(10)中，P n，t 同时决定分布式发电与主电网的计划发电量；P dist，t 和P ch，t 分别表示系统与主电网的进出口电量；P PV，t 表示风力发电量；P WT，t 表示光伏发电量；P load，t 表示负荷需求电量。