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user: 2. 考虑微电网ESC的DG优化配置模型 2.1. 微电网应急支撑能力评价指标体系 (1) 经济性指标 在微电网DG配置时，应综合考虑微电网全周期成本，即初始投资成本和运行维护成本 [ 11 ]。在满足保底电网要求的同时，全周期内追求微电网运营收益最高，相应的目标函数为： F 2 = max { C C + C O M } (1) 其中，初期投资成本 C C 考虑了微电网中风电机组、光伏电池、燃气轮机和储能设备的购买和建设成本，其表达式为： C C = P p v C p v i n + P w t C w t i n + P m t C m t i n + P e s C e s i n (2) 其中， C p v i n ， C w t i n ， C m t i n ， C e s i n 分别是光伏电池、风电机组、燃气轮机和储能设备的初始单位投资成本。 运行维护成本 C O M 考虑了风电机组、光伏电池、燃气轮机和储能设备在微电网日常运行的过程中产生的维护费用，其表达式为： C O M = ∑ n = 1 N [ P w t C w t o p + P p v C p v o p + P e s C e s o p + P m t C m t o p ] (3) 式中， C p v o p ， C w t o p ， C m t o p ， C e s o p 分别是光伏电池、风电机组、燃气轮机和储能设备的单位运行维护成本。 (2) 性能指标 含微电网的保底电网系统的负荷缺电率能够直观地反映微电网应急支撑能力的大小。而微电网等值电源电量、间歇性DG可用率、储能持续出力等效时间和微型燃气轮机(或内燃机)的容量占比等指标决定了微电网应急支撑能力的强弱。各指标具体的定义如下： 1) 最大负荷缺电率 保证重要负荷的运行可靠性是保底电网首要目标，因此本文构建了含微电网的保底电网中负荷的最大缺电率来反映微电网对保底电网的应急支撑能力，其定义为DG有功出力最大时缺电负荷与评估周期内总负荷的比值。考虑电网保底运行的不可控性，评估周期选择为1年，并充分考虑四季DG出力特性和负荷需求的不同，选择4个季度的典型日代表全年，并将典型日分为24个相等的时间段 [ 11 ] (1 h)。忽略任一时间段内风速，光强，负荷的变化，最大负荷缺电率可以表示如下： f l p s = ∑ s = 1 4 T s ∑ t = 1 T [ ( α t P w t + β t P p v + P m t + P e s − P t ， s M ) + ( P t ， s L ， D − P t ， s L ) P t ， s L ] (5) 式中， t = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 24 ， s = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， P t ， s L 为t时刻保底电网中的重要负荷， P t ， s M 为t时刻微电网中的负荷； P t ， s L ， D 为保底电网中保障电源的发电量， P w t ， P p v ， P m t ， P e s 分别是微电网中风电机组，光伏机组，燃油发电机和储能的装机容量，T为一天中时段的个数， T s 为第s个季节的天数，s为季节数， α t 和 β t 均为(0， 1)之间的系数，分别表示风电机组和光伏机组在t时刻的出力情况。 2) 微电网等值电源可靠性 微电网等值电源/负荷年电量 [ 12 ] (EAE)可反映评价周期T内微电网与保底电网间电量交换的总体情况，其指标定义为： λ E V E = ∫ 0 T [ P s ( t ) − P L ( t ) ] d t (6) 式中： P s ( t ) 为微电网内部所有电源有功出力总和的曲线； P L ( t ) 为微电网内部总的有功负荷曲线。 可见，当 λ E A E > 0 时，表示T时间内微电网向主网净输出电量，反之则为保底电网向微电网净输入电量。因为本项目中微电网的建设目的是给保底电网中重要负荷提供应急支撑，在微电网规划的过程中，各微电源在满足微电网自身负荷的前提下会留有足够的功率裕度对保底电网中重要负荷供电，故只需考虑微电网的等值电源特性而无需考虑其功率特性。 λ E V E 受到微电网内一次动力分布、DG的配置、控制策略、功率输出特性和故障停运，以及负荷特性等因素影响。 3) 微电网间歇性DG可靠性 间歇性DG可用率(AIDG)指标 [ 13 ] 定义为： λ A I D G = ∫ 0 T P ( t ) d t P D G N T (7) 式中： P ( t ) 为DG评价周期T内的出力曲线； P D G N 为DG的额定出力。 式(7)的分子表示在T时间内，间歇性DG在一次能源条件、自身运行和故障特性等因素综合作用下的发电量，因此，该指标能直观反映DG的发电能力。 间歇性DG出力间断率(AIP)指标定义为： λ A I P = Pr { P D G = 0 } (8) 式中： P D G 为DG有功出力。 λ A I P 描述了DG出力间断的程度，反映了孤岛运行时DG对微网内负荷可靠供电的能力，也是影响SAIFI和CAIFI的重要因素。 可见，当 λ A I D G 越大时，微电网中间歇性DG的可用率越强，即微电网中电源受到一次能源的影响越小，可以对保底电网中的重要负荷提供更加可靠的支撑。 4) 储能装置持续出力等效时间 储能装置在微网中能有效补偿间歇性电源的出力波动，提高微网对负荷供电的可靠性，而将间歇性DG和储能装置组成混合发电系统是一种有效形式 [ 14 ]。由于不同储能装置的工作机理不同，为了统一反映储能装置的供电能力，令其在额定工作电压下的容量为 E s 。定义储能装置持续出力等效时间(ETTSO)以描述孤岛状态时发电单元维持稳定出力的能力，其指标定义为： λ E T S S O = E s ∑ P D G N (9) 式中： ∑ P D G N 为混合发电系统中间歇性DG的额定出力之和。 λ E T S S O 相当于混合发电系统所配置的储能装置按DG的额定功率释放电力的等效工作时间，是影响微网孤岛状态下持续供电能力的重要因素，也是储能装置优化配置的重要指标。 5) 微型燃气轮机(或内燃机)容量占比 微型燃气轮机(或内燃机)具有体积小，重量轻，燃料适应性强，运行稳定可靠，启动迅速等特点，适合作为保障电源为负荷提供可靠的供电支撑。故微型燃气轮机(或内燃机)的容量占比可以在一定程度上决定微电网应急支撑能力的强弱，其指标定义为： λ m t = P m t P w t + P p v + P m t + E s (10) 式中， P w t ， P p v ， P m t 和 E s 分别表示风电机组，光伏电池，微型燃气轮机(或内燃机)和储能设备的装机容量。 2.2. 约束条件 (1) DG装机容量约束 考虑用风电机组和太阳能电池板占地面积的限制来约束其最大装机容量。安装风电机组时，通常需要在盛行风向上机组间相隔6~10倍风轮直径，在垂直于盛行风向上机组间相隔3~5倍风轮直径 [ 15 ]。本文取其平均值，那么当沿海区域给定面积为S、长为L、宽为W时，其内安装风机的台数应满足： N w t ≤ [ L 8 d + 1 ] ⋅ [ W 4 d + 1 ] (11) 式中： [ x ] 为取整，d为风力发电机的风轮直径。同理，太阳能电池板的数量应满足： N p v ≤ [ S S p v ] (12) 式中， S p v 和 S e s 分别为光伏电池和储能设备的占地面积。 (2) 储能充放电约束 在储能充放电的过程中，在任意时刻，储能的剩余容量都必须要小于储能的最大容量并大于其最小剩余容量，故储能应满足如下约束条件： { G t e s ， c a p − G t - 1 e s ， c a p + P t ， s e s - d i s η − η P t ， s e s - c h = 0 ， t > 2 G t = 1 e s ， c a p + P t ， s e s - d i s η − η P t = 1 e s - c h = G t = 0 e s ， c a p G min e s ， c a p ≤ G t e s ， c a p ≤ G max e s ， c a p (13) 其中： G max e s ， c a p 和 G min e s ， c a p 分别是储能的最大容量和最小剩余容量； G t e s ， c a p 为t时刻储能的剩余容量； P t ， s e s - c h 和 P t ， s e s - d i s 为t时刻的充放电功率。 (3) 功率平衡约束 当含微电网的保底电网并网运行时，微电网中DG和保底电网中保障电源输出功率应该等于微电网和保底电网中的重要负荷的总和。功率平衡约束可以表示为： { P t M = P t m t + P t e s + ∑ r ∈ N r R t r + P t L ， D − P t M G - D N P h M G - D N > 0 (14) (4) 微电网与保底电网功率交换约束 微电网和保底电网之间交换的功率 P h M G - D N 应满足： P h M G - D N ≤ P h ， max M G - D N (15) 式中 P h ， max M G - D N 分别是微电网与保底电网允许交换的最大功率。 (5) 并网节点电压约束 为了避免微电网注入功率导致保底电网电压波动甚至越限，微电网接入节点电压应满足： U i ， min ≤ U i ≤ U i ， max (16) 其中， U i ， max 和 U i ， min 分别是微电网并网节点i电压幅值的上下限。 2.3. 求解方法 本文以最大负荷缺电率最小和经济效益指标最大为优化目标。由于上述2个目标的量纲不一致，因此应进行标准化处理 [ 16 ]。由于装机成本会随着装机容量的增大而增大，负荷缺电率随着装机容量的增大而减小，所以按下式进行标准化： f ′ l p s = max f l p s − f l p s max f l p s − min f l p s (17) C ′ A = C A − min C A max C A − min C A (18) 进一步，基于二元对比定权法 [ 17 ] 对两项指标的权重进行计算。首先，对评价指标成对进行比较，推出判断矩阵U： U = ( u j i ) n × n (19) 其中 u j i 为评价指标 s i 和 s j 比较得到的数值，取值为1~9之间的奇数，分别表示为前者指标和后者指标同等重要，比较重要，很重要，非常重要，绝对重要；当取值为1~9之间的偶数时，分别表示指标两两相比重要程度在相邻的两奇数之间。则各指标的权重可以通过如下公式计算： W j = ( ∏ i = 1 n u i j ) 1 / n (20) 根据负荷缺电率指标和成本指标权重的不同，把它们按各自的比例整合成一个综合指标X，然后通过优化算法对该综合指标进行最优化求解，即可求得最优的微电网电源容量配置结果。 针对考虑保底电网应急支撑的微电网电源容量优化配置的特点，本文引入基本遗传算法 [ 18 ]。采用二进制编码来离散自变量，码长根据离散精度来确定，交叉方法采用单点交叉，变异是根据变异概率翻转 子代某个位的值。选择策略采用轮盘赌策略，令 P P i = ∑ j = 1 i p i ， P P 0 = 0 ，其中 P P i 为累计概率， p i 为个体 的选择概率，其计算公式为： p i = f i t n e s s ( x i ) ∑ i = 1 N P f i t n e s s ( x i ) (21) 式中， f i t n e s s ( x i ) 为个体的适应度。共轮转NP次(NP为种群个体数)，每次轮转时，随机产生0到1之间的随机数r，当 P P i − 1 ≤ r ≤ P P i 时选择个体i。该方法的搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较，保证了计算结果的准确性。 完整的遗传算法的实现步骤： Step 1：随机产生初始种群，数目为N w ，每个个体表示为染色体的基因编码； Step 2：用轮盘赌策略确定个体的适应度为fitness (x i )，并判断是否符合优化准则；若符合则输出最优解，若不符合，则转向Step 3； Step 3：依据适应度选择再生个体，适应度高的个体被选中的概率高，适应度低的个体被淘汰； Step 4：按照单点交叉方法生成新的个体； Step 5：按照单点变异方法生成新的个体； Step 6：由交叉和变异产生新一代的种群，回到Step 2。